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基于非侵入式卡尔曼滤波的永磁同步电机永磁体温度估计
Noninvasive Kalman Filter Based Permanent Magnet Temperature Estimation for Permanent Magnet Synchronous Machines
| 作者 | Guodong Feng · Chunyan Lai · Jimi Tjong · Narayan C. Kar |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2018年12月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 故障诊断 可靠性分析 热仿真 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 永磁体温度 PMSM 卡尔曼滤波 非侵入式估计 状态监测 热模型 稳态方程 |
语言:
中文摘要
永磁体温度(PMT)对于永磁同步电机(PMSM)的高性能控制和状态监测至关重要。本文提出了一种基于PMSM稳态方程的非侵入式PMT估计方法。首先,从稳态方程和PM热模型中推导出一个仅依赖于PMT的线性温度模型,从而实现对永磁体温度的有效估计。
English Abstract
Permanent magnet temperature (PMT) is crucial to high-performance control and condition monitoring of permanent magnet synchronous machines (PMSMs). This paper proposes a noninvasive PMT estimation approach based on the PMSM steady-state equation. First, a linear temperature model, dependent solely on the PMT, is derived from the steady-state equation and the PM thermal model. Thus, the PMT can be...
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SunView 深度解读
该技术主要应用于电机驱动领域,与阳光电源的风电变流器及电动汽车充电桩业务具有一定关联。在风电变流器中,发电机侧变流器对永磁同步发电机的状态监测至关重要,准确的永磁体温度估计有助于提升变流器控制策略的鲁棒性,并预防电机过热故障。建议研发团队关注该非侵入式算法在iSolarCloud智能运维平台中的集成潜力,通过实时监测电机热状态,优化风电变流器的运行效率,并为预防性维护提供数据支撑,从而提升系统整体可靠性。