ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕЛІ АСИНХРОННОГО ТЯГОВОГО ДВИГУНА ЕЛЕКТРОВОЗА ЗМІННОГО СТРУМУ

Ключові слова: математична модель, асинхронний тяговий двигун, імітаційна модель, асиметричний режим, несинусоїдність напруги.

Анотація

Перспективний електрорухомий склад (ЕРС) базується на застосуванні асинхронних тягових двигунів (АТД) із короткозамкненим ротором. Застосування асинхронного тягового електроприводу (АТП) дозволяє: збільшити потужність, силу тяги та швидкість ЕРС, підвищити надійність та знизити вартість життєвого циклу, збільшити термін служби. Крім того АТП подвійного живлення дає змогу забезпечити рух поїздів як на ділянках постійного струму напругою 3 кВ, так і на ділянках змінного струму напругою 25 кВ частотою 50 Гц без заміни ЕРС. У статті розглянуто математичну модель асинхронного тягового двигуна з урахуванням електричної та механічної частини тягового електроприводу. Модель описує електромагнітні процеси в обмотках статора у фіксованій системі координат α, β, γ, осі якої суміщені з осями фаз A, B, C статора. Процеси в короткозамкненому роторі описані в обертовій системі координат a, b, c. При моделюванні механічної частини електроприводу використовується основне рівняння динаміки, яке характеризує співвідношення між обертальним електромагнітним моментом і моментом опору на валу електродвигуна. В запропонованій моделі за допомогою функціональних блоків бібліотеки Simulink реалізовані методи імітаційного і структурного моделювання. Модель дозволяє досліджувати перехідні процеси з урахуванням: несинусоїдності та асиметрії напруги живлення; насиченості магнітної системи; ефекту витіснення струму в провідниках ротора; наявності міжвиткових замикань в обмотках статора та пошкоджень стрижнів ротора. Математична модель реалізована як матрична Simulink–модель асинхронного двигуна в MatLab. Достовірність математичної моделі перевірялась при проведені віртуальних досліджень електромеханічних характеристик асинхронного двигуна типу АД914. Отримані результати підтвердили адекватність розробленої моделі та можливість використання розробленої моделі в інших практичних додатках.

Посилання

ЛІТЕРАТУРА

Иньков Ю.М., Литовченко В.В., Назаров Д.В. Особенности тягового электрооборудования перспективного электроподвижного состава. // Журнал «Электротехника». 2016. №. 9. С. 38-44. ISSN: 0013-5860

Дубравін Ю.Ф., Ткаченко В.П. Дослідження моделі активного чотириквадрантного перетворювача магістрального електровоза змінного струму// Збірник наукових праць Державного університету інфраструктури та технологій: Серія «Транспортні системи і технології». Вип. 34. К.: ДУІТ, 2019. С.155-174. https://doi.org/10.32703/2617-9040-2019-34-1-13.

Ruan J.Y., Wang S.M. Magnetizing Curve Estimation of Induction Motors in Single-Phase Magnetization Mode Considering Differential Inductance Effect //IEEE Transactions On Power Electronics. 2016. Vol.: 31, №. 1. P. 497-506. Available at:www.ieee.org.

Chioncel C. P., Tirian G. O., Gillich N., Raduca E. Vector control structure of an asynchronous motor at maximum torque // International Conference on Applied Sciences 2015. Р.1–6. https://doi.org/10.1088/1757-899X/106/1/012005.

Pakkiraiah B., Sukumar G.D. A New Modified Artificial Neural Network Based MPPT Controller for the Improved Performance of an Asynchronous Motor Drive // Indian Journal of Science and Technology. 2016 Vol.: 9(45). Р. 1-10. https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i45/105313.

Balara D., Timko J., Zilkova J., Leso M (SK). Neural Networks Application For Mechanical Parameters Identification Of Asynchronous Motor // Neural Network World. 2017, №3. Р. 259 – 270. https://doi.org/10.14311/NNW.2017.27.013.

Goolak, S., Gerlici, J., Tkachenko, V., Sapronova, S., Lack, T., & Kravchenko, K. Determination of parameters of asynchronous electric machines with asymmetrical windings of electric locomotives. Communications-Scientific letters of the University of Zilina. 2019. Vol. 21(2), pp. 24-31. https://doi.org/10.26552/com.C.2019.2.24-31

P. Donolo et al. Voltage unbalance and harmonic distortion effects on induction motor power, torque and vibrations//Electric Power Systems Research 140. 2016. р. 866–873.

A. Sapena-Bano, Manuel Pineda-Sanchez, Rubén Puche-Panadero, J. Martinez-Roman, Z. Kanovic. Low-Cost Diagnosis of Rotor Asymmetries in Induction MachinesWorking at a Very Low Slip Using the Reduced Envelopeof the Stator Current. IEEE Transactions on energy conversion.30(4). 2015. p. 1409-1419.

Кузнецов В.В., Николенко А.В. О моделях функционирования асинхронного двигателя в условиях некачественной электроэнергии // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. Энергосберегающие технологии и оборудование 2015. Т.1, №8(73). С. 37 – 42. DOI: 10.15587/1729-4061.2015.36755

Артеменко Ю.П., Демченко А.Г. Модель асинхронного двигателя в составе канала бортовой системы электроснабжения переменного тока. Научный Вестник МГТУ ГА Том 20, № 01, 2017 С.141-151

Qi Y., Shen C., Wang D., Shi J., Jiang X. Zhu Z. Stacked sparse autoencoder-based deep network for fault diagnosis of rotating machinery // IEEE Access. 2017. Vol. 5. P. 15066–15079

Qi Yuan, Shen C., Wang D., Shi J., Jiang X. Zhu Z. Stacked sparse autoencoder-based deep network for fault diagnosis of rotating machinery. IEEE Access, 2017, vol. 5, pp. 15066–15079

Qi Yuan, Zafarani M., Akin B., Fedigan S. E. Analysis and detection of inter-turn shortcircuit fault through extended self-commissioning. IEEE Transactions on Industry Applications, 2017, vol. 53 (3), pp. 2730–2739.

Anand B. Aspalli M. Dynamic dq model of induction motor using Simulink. Intern.Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), 2015, vol. 24 (5), pp. 252–257.

Хамидов О.Р. Математическое моделирование асинхронных тяговых двигателей с короткозамкнутым ротором. Бюллетень результатов научных исследований// Известия Петербургского университета путей сообщения.ISSN: 2223-9987.2019 С.41-47

Хамидов О. Р. Диагностирование и моделирование несимметричных режимов асинхронных тяговых электродвигателей локомотивов с применением искусственных нейронных сетей // Известия Петербургского университета путей сообщения.ISSN: 1815-5BBX.№2, 2019. С.251-262.

Goolak, S., Tkachenko, V., Bureika, G., & Vaičiūnas, G. Method of spectral analysis of traction current of AC electric locomotives. Transport, 2020, Vol. 35(6), pp. 658-668. https://doi.org/10.3846/transport.2020.14242.

Goolak, S., Liubarskyi, B., Sapronova, S., Tkachenko, V., Riabov, I., Glebova, M.. Improving a Model of the Induction Traction Motor Operation Involving Non-Symmetric Stator Windings. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2021, Vol. 4(8(112)), pp. 45-58. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.236825, https://ssrn.com/abstract=3921778.

Толочко О.І. Розробка моделей складних електромеханічних систем в середовищі пакета MATLAB з використанням блоків додатку віртуального фізичного моделювання Simscape // Вісник НТУ «ХПІ».Проблеми автоматизованого електропривода. Харків: НТУ «ХПІ»,2015, С.118-123.

Толочко О.І. Моделювання електромеханічних систем. Математичне моделювання систем асинхронного електроприводу. Навчальний посібник. Київ, НТУУ«КПІ», 2016. 150 с.

REFERENCES

Inkov, YU.M., Litovchenko, V.V., Nazarov, D.V. (2016). Osobennosti tyagovogo elektrooborudovaniya perspektivnogo elektropodvizhnogo sostava [Features of traction electrical equipment promising electric rolling stock]. Zhurnal Elektrotekhnika ‒ Russ.Electr.Engin., 9, 38–44 [in Russian] ISSN: 0013-5860

Dubravin, YU.F., Tkachenko, V.P.(2019). Doslidzhennya modeli aktyvnoho chotyrykvadrantnoho peretvoryuvacha mahistralʹnoho elektrovoza zminnoho strumu [Investigation of the model of an active quadrangular converter of a backbone electric locomotive ]. Zbirnyk naukovykh pratsʹ Derzhavnoho universytetu infrastruktury ta tekhnolohiy – Collection of scientific works of the State University of Infrastructure and Technologies, 34,155-174 [in Ukrainian] DOI: https://doi.org/10.32703/2617-9040-2019-34-1-13

Ruan, J.Y., Wang, S.M.(2016). Magnetizing Curve Estimation of Induction Motors in Single-Phase Magnetization Mode Considering Differential Inductance Effect. IEEE Transactions On Power Electronics,1(31), 497-506. Available at:www.ieee.org.

Chioncel, C. P., Tirian G. O., Gillich N., Raduca E. (2015). Vector control structure of an asynchronous motor at maximum torque. International Conference on Applied Sciences, 1 – 6 DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/106/1/012005

B. Pakkiraiah, G.D. Sukumar.(2016). A New Modified Artificial Neural Network Based MPPT Controller for the Improved Performance of an Asynchronous Motor Drive. Indian Journal of Science and Technology, 9(45), 1‒10 DOI: https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i45/105313

D. Balara, J. Timko, J. Zilkova, M. Leso (SK). (2017). Neural Networks Application For Mechanical Parameters Identification Of Asynchronous Motor. Neural Network World, 3, 259 – 270 DOI: https://doi.org/10.14311/NNW.2017.27.013

Goolak, S., Gerlici, J, Sapronova, S., Tkachenko,V., Lack, T., Kravchenko, K. (2019). Determination of Parameters of Asynchronous Electric Machines with Asymmetrical Windings of Electric Locomotives. Communications-Scientific letters of the University of Zilina, 21(2), 24-31. ISSN 2585-7878 DOI: https://doi.org/10.26552/com.C.2019.2.24-31

P. Donolo et al. (2016). Voltage unbalance and harmonic distortion effects on induction motor power, torque and vibrations. Electric Power Systems Research, 140, 866–873.

A. Sapena-Bano, Manuel Pineda-Sanchez, Rubén Puche-Panadero, J. Martinez-Roman, Z. Kanovic. (2015). Low-Cost Diagnosis of Rotor Asymmetries in Induction MachinesWorking at a Very Low Slip Using the Reduced Envelopeof the Stator Current. IEEE Transactions on energy conversion, 30(4), 1409-1419.

Kuznetsov, V.V., Nikolenko, A.V.(2015). O modelyakh funktsionirovaniya asinkhronnogo dvigatelya v usloviyakh nekachestvennoy elektroenergii [About models of functioning of an induction motor in conditions of low-quality electricity]. Vostochno-Yevropeyskiy zhurnal peredovykh tekhnologiy. Energosberegayushchiye tekhnologii i oborudovaniye ‒Eastern European Journal of Advanced Technologies. Energy saving technologies and equipmentб, №8(73), 37 – 42 [in Russian] DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.36755

YU.P. Artemenko, A.G. Demchenko.(2017). Model asinkhronnogo dvigatelya v sostave kanala bortovoy sistemy elektrosnabzheniya peremennogo toka [Model of an asynchronous motor as a part of the channel of the on-board AC power supply system]. Nauchnyy Vestnik MGTU GA ‒ Scientific Bulletin MGTU GA,1(20),141-151 [in Russian]

Y Qi. (2017). Stacked sparse autoencoder-based deep network for fault diagnosis of rotating machinery. IEEE Access, 5, 15066–15079.

Yuan Qi ,C. Shen, D. Wang, J. Shi, X. Jiang, & Z. Zhu. (2017). Stacked sparse autoencoder-based deep network for fault diagnosis of rotating machinery. IEEE Access, 5, 15066–15079.

Yuan Qi, M. Zafarani, B. Akin , S.E. Fedigan. (2017). Analysis and detection of inter-turn shortcircuit fault through extended self-commissioning. IEEE Transactions on Industry Applications, 53 (3), 2730–2739.

B. Anand, M. Aspalli .(2015). Dynamic dq model of induction motor using Simulink. Intern.Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), 24 (5), 252–257.

O.R. Khamidov. (2019). Matematicheskoye modelirovaniye asinkhronnykh tyagovykh dvigateley s korotkozamknutym rotorom [Mathematical modeling of squirrel-cage induction traction motors]. Izvestiya Peterburgskogo universiteta putey soobshcheniya‒ Bulletin of the Petersburg University of Railways, ISSN: 2223-9987, 41-47 [in Russian]

O. R Khamidov.(2019). Diagnostirovaniye i modelirovaniye nesimmetrichnykh rezhimov asinkhronnykh tyagovykh elektrodvigateley lokomotivov s primeneniyem iskusstvennykh neyronnykh setey [Diagnosis and modeling of asymmetric modes of asynchronous traction electric motors of locomotives using artificial neural networks]. // Izvestiya Peterburgskogo universiteta putey soobshcheniya ‒ Bulletin of the Petersburg University of Railways.ISSN: 1815-5BBX.№2. S.251-262 [in Russian]

Goolak, S., Tkachenko, V., Bureika, G., & Vaičiūnas, G. (2020). Method of spectral analysis of traction current of AC electric locomotives. Transport, 35(6), 658-668. https://doi.org/10.3846/transport.2020.14242.

Goolak, S., Liubarskyi, B., Sapronova, S., Tkachenko, V., Riabov, I., Glebova, M. (2021). Improving a Model of the Induction Traction Motor Operation Involving Non-Symmetric Stator Windings. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(8(112)), 45-58. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.236825, https://ssrn.com/abstract=3921778.

Tolochko O.I.(2015). Rozrobka modeley skladnykh elektromekhanichnykh system v seredovyshchi paketa MATLAB z vykorystannyam blokiv dodatku virtualʹnoho fizychnoho modelyuvannya Simscape [Development of models of complex electromechanical systems in the environment of the MATLAB package using blocks of virtual physical simulation application Simscape]. // Visnyk NTU KHPI .Problemy avtomatyzovanoho elektropryvoda. – Bulletin of NTU KhPI. Problems of automated electric drive,118-123 [in Ukrainian]

Tolochko O.I. (2016). Modelyuvannya elektromekhanichnykh system. Matematychne modelyuvannya system asynkhronnoho elektropryvodu [Modeling of electromechanical systems. Mathematical Modeling of Asynchronous Drive Systems]. A Tutorial, NTUU KPI, – 150 [in Ukrainian]

Опубліковано
2022-06-28
Розділ
Математичне моделювання

##plugins.generic.recommendByAuthor.heading##

1 2 > >>