一种使用转子的电机及转子与定子的间隙趋势计算方法技术

本发明专利技术涉及机械电力设施技术领域，尤其为一种使用转子的电机及转子与定子的间隙趋势计算方法，所述功率传感器的表面固定连接有磁力传感器，所述电机的表面固定连接有温度传感器，所述电机的表面固定连接有振动传感器，所述电机的表面固定连接有转子，所述转子的表面固定连接有转子片，所述转子片包括有第一转子片组、第二转子片组与第三转子片组，所述转子片的表面开设有铸铝槽，所述铸铝槽的内部固定连接有铝条。本发明专利技术通过通过多个叠加固定的转子片，转子片的转子槽连通形成铸铝槽，铸铝槽内设置铝条，所述多个转子片上下分为第一转子片组和第二转子片组，增加第三转子片组，对外径距离监测测和调整的效果，并实现间隙调整。并实现间隙调整。并实现间隙调整。

【技术实现步骤摘要】
一种使用转子的电机及转子与定子的间隙趋势计算方法


[0001]本专利技术涉及机械电力设施
，具体为一种使用转子的电机及转子与定子的间隙趋势计算方法。

技术介绍

[0002]在实际的电机温升偏高故障案例处理中，如果电机温升略高，可将转子外径适当车小，也就是调大定子与转子的气隙，这时尽管会导致电机的空载电流增加，但对于电机温升控制有奇效，或者说温升问题解决了，空载电流增加引起的副作用并不明显，特别是对电机功率因数要求不是很高的情况，通过加大气隙的方式确保证电机温升指标，无疑是一个简单有效的实用措施；为了规避定子与转子旋转过程中的机械性摩擦，在条件允许的条件下，应选择尽可能大的气隙长度，这时如何拿捏气隙与各项性能指标的关系就非常重要，因为电机定子和转子之间的气隙值与电机的性能关系极大：气隙越大，磁阻越大，需要的励磁电流越大，甚至并非简单的线性关系，加大气隙长度最直接的影响就是会使电机的功率因数变坏，因所需励磁电流加大间接影响效率指标，可以说，气隙长度的变化牵一发而动全身，意味着电机设计原则的取向。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种使用转子的电机及转子与定子的间隙趋势计算方法，以解决
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种使用转子的电机及转子与定子的间隙趋势计算方法，包括电机，所述电机的表面固定连接有功率传感器，所述功率传感器的表面固定连接有磁力传感器，所述电机的表面固定连接有温度传感器，所述电机的表面固定连接有振动传感器，所述电机的表面固定连接有转子，所述转子的表面固定连接有转子片，所述转子片包括有第一转子片组、第二转子片组与第三转子片组，所述转子片的表面开设有铸铝槽，所述铸铝槽的内部固定连接有铝条。
[0005]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述铸铝槽开设在转子片的表面边缘处，且每个转子片的表面边缘处均呈等间距分布开设有三个铸铝槽，最大限度加强了对整体装置的控制能力，保证了整体装置的实用性。
[0006]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述第一转子片组、第二转子片组与第三转子片组之间可采用铆接、焊接、浇铸或可拆解方式进行连接，同时第一转子片组、第二转子片组与第三转子片组中转子片与转子可拆卸连接方式，方便调整间隙时进行更换转子片。
[0007]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述转子的末端安装在电机的表面圆心处，并且转子的长度小于电机的长度，有效的加强了对各个构件的稳定性，同时加强了对整体装置的支撑力度。
[0008]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述温度传感器与振动传感器均安装在电机的
上表面，同时温度传感器与振动传感器之间在电机的上表面相邻分布，更好的保护了整体装置的使用不受影响，加强了对整体装置操纵的实际性。
[0009]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述磁力传感器安装在功率传感器的上表面，且磁力传感器的体积大于功率传感器的体积，更好的加强了整体装置的平衡性，有效的增强了整体装置的使用灵活性。
[0010]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述功率传感器、磁力传感器与振动传感器分别呈等间距安装分布在温度传感器的左右两侧，更有力的增强了整体装置的可操作性，保证了在使用过程的牢固与稳定性能。
[0011]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述转子片的数量大于转子的数量，且每个转子片均呈等间距分布在转子的表面，最大程度的增加了工作人员对于整体装置的控制性，提高了整体装置使用的体验感，降低了工作人员的操作难度。
[0012]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述电机采用卷积神经网络模型计算转子与定子间隙趋势。
[0013]作为本专利技术的一种优选技术方案，一种转子与定子的间隙趋势计算方法，采用卷积神经网络模型计算转子与定子间隙趋势，具体步骤为：S1：获取监测数据；S2：数据整理；S3：测量某时刻间隙值；S4：卷积神经网络模型训练，得到训练后的卷积神经网络；S5：将时间输入卷积模型即可得到某电机转子与定子间隙趋势关系，S6: 根据趋势关系，当某时刻时，预测间隙值超过电机设定间隙值5%以上，进行转子与定子距离调整；所述步骤S1中，获取温度数据，振动数据，磁力数据，功率数据；所述步骤S1中，将温度数据，振动数据，磁力数据，功率数据，实时数据，设置时间标签，以1日或5日、7日、14日为每个数据设置标签；所述步骤S4中，构建卷积神经网络；将经过标记实时数据作为样本集，将作为卷积神经网络的训练数据，构建卷积神经网络，将样本集的每个实时数据作为输入向量，对应的时间为间隙值。
[0014]该卷积神经网络包括4个卷集核，分别为温度数据卷积核，振动数据卷积核，磁力数据卷积极核，功率数据卷积极核，各层之间是串联的关系。卷积层由4个5*5的卷积核组成，卷积核即二维矩阵，对输入卷积层的特征进行卷积操作；最大值池化层计算每个邻域的最大值并传递到下一层。回归层输出目标的位置和类别号。该神经网络结构简单，运算量小，运算速度快。
[0015]对标记时间的监测数据样本集进行训练，得到所述训练后的卷积神经网络模型。进行训练时需要对所在时刻的间隙进行实际测量，在训练过程中，采用随机梯度下降的方法对所述卷积神经网络中的卷积核参数进行优化，使得损失函数的值收敛至预设值，使得损失函数尽量小，提高目标检测准确性。
[0016]训练过程为：将标记的监测数据x作为神经网络的输入，通过神经网络f的层层计算，得到当前网络参数下的目标位置y = f(x)，目标为预测间隙值yp= f(xp)和实际间隙值
yc= f(xc)。
[0017]将对应的图像x标签中标记的数据所在时间作为实际目标位置，分别为监测间隙值时间和设定时间的实测间隙值，分别计算所述监测间隙值y和实际间隙值之间的误差。
[0018]本实施方式中，损失函数loss为目标位置与实际间隙值误差的加权求和：
[0019]其中，和分别为目标和背景的权值，本实施方式中，目标具体为时间以及间隙值；代表如果是目标，该项为1，否则为0；代表如果是目标，该项为0，否则为1；x、y、w、h分别为目标的行、列坐标以及宽、高。C为目标的类别号，p(c)为目标为c类的概率。带^的符号代表网络估计的对应属性的值。采用梯度下降法对神经网络的参数θ进行更新，即：
[0020]其中α为学习率，学习率一般不大于0.01，本实施例
[0021]采用随机梯度下降的方法对所述卷积神经网络中的卷积核参数进行优化，使得损失函数的值收敛至预设值，损失函数的值收敛至预设值损失函数的值要求小于0.9，收敛后随着迭代次数的增加，损失函数的值不再发生明显变化。
[0022]本实施例中分别计算监测间隙值损失函数和实际间隙值损失函数，当监测间隙值损失函数和实际间隙值的损失函数的值都收敛至预设值为0.4以下，结束迭代训练生成训练后的卷积神经网络模型。
[0023]对于卷积神经网络模型进行再次验证。
[0024]以电机的实测数据对间隙值进行验证；验证如果与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种使用转子的电机，包括电机（1），其特征在于：所述电机（1）的表面固定连接有功率传感器（2），所述功率传感器（2）的表面固定连接有磁力传感器（3），所述电机（1）的表面固定连接有温度传感器（4），所述电机（1）的表面固定连接有振动传感器（5），所述电机（1）的表面固定连接有转子（6），所述转子（6）的表面固定连接有转子片（7），所述转子片（7）包括有第一转子片组（701）、第二转子片组（702）与第三转子片组（703），所述转子片（7）的表面开设有铸铝槽（8），所述铸铝槽（8）的内部固定连接有铝条（9）。2.根据权利要求1所述的一种使用转子的电机，其特征在于：所述第一转子片组（701）、第二转子片组（702）与第三转子片组（703）之间可采用铆接、焊接、浇铸或可拆解方式进行连接，同时第一转子片组（701）、第二转子片组（702）与第三转子片组（703）中转子片与转子（6）可拆卸连接方式，方便调整间隙时进行更换转子片（7）。3.根据权利要求1所述的一种使用转子的电机，其特征在于：所述铸铝槽（8）开设在转子片（7）的表面边缘处，且每个转子片（7）的表面边缘处均呈等间距分布开设有三个铸铝槽（8）。4.根据权利要求1所述的一种使用转子的电机，其特征在于：所述转子（6）的末端安装在电机（1）的表面圆心处，并且转子（6）的长度小于电机（1）的长度。5.根据权利要求1所述的一种使用转子的电机，其特征在于：所述温度传感器（4）与振动传感器（5）均安装在电机（1）的上表面，同时温度传感器（4）与振动传感器（5）之间在电机（1）的上表面相邻分布。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：王体华，罗鑫，彭伟，高前，李田国，
申请(专利权)人：四川宜宾力源电机有限公司，
类型：发明
国别省市：