New Energy Electric Drive Sensors Resolver: تحليل التعلم الذاتي وتحليل وضع الفشل

** 1. نظرة عامة على Resolver في أنظمة القيادة الكهربائية الجديدة 

يعد Resolver مستشعرًا شائعًا في أنظمة محرك كهربائي جديد للطاقة ، حيث يقوم بشكل أساسي بتحويل الموضع الزاوي للدوران المحوري والسرعة الزاوية إلى إشارات كهربائية. يتضمن هيكله أساسًا جهاز REWERVER STATOR و ROTOR ، حيث يكون النوع الأكثر استخدامًا هو حل التردد المتغير.

** 2. مبدأ العمل في Resolver **

يكمن الهيكل الأساسي للمحلل في تصميمه المتعرج ، والذي يتكون في المقام الأول من لفائف الإثارة R1 و R2 ومجموعتان من لفائف التعليقات المتعامدة S1 و S3 و S2 و S4 ، وكلها مرتبة بدقة على الجزء الثابت. في ظروف التشغيل العادية ، يتم تطبيق إشارات الإثارة عالية التردد على R1 و R2 ، مما يولد تيار الجيوب الأنفية. الإشارات الناتجة في لفائف التغذية المرتدة لها علاقة وظيفية واضحة مع سرعة الدوران للمحرك. لذلك ، من خلال تحليل إشارات التغذية المرتدة هذه ، يمكننا تحديد حالة الدوران للمحرك بدقة.

** 3. تحديد الموضع الصفر لمحل محرك الكهرباء **

يعد تحديد موضع محرك الصفر أمرًا بالغ الأهمية لأنه يؤثر على دقة التحكم في المحرك. في المراحل المبكرة من تطوير محرك Energy Electric ، كانت وظائف البرمجيات محدودة ، وعادةً ما يتم معايرة الموضع الصفرية باستخدام أداة محددة محددة ، تليها تعديلات البرامج. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة لها عيب كبير: لا يمكن تصحيح زاوية موضع الصفر أثناء الاستخدام ، مما يؤدي إلى تدهور دقة التحكم بمرور الوقت.

لمعالجة هذه المشكلة ، ظهرت تقنية زاوية موقف الموقف ذاتية التعلم الذاتي للمحلول. تدمج هذه التكنولوجيا خوارزمية التعلم الذاتي في وحدة التحكم في المحرك ، مما يسمح لوحدة التحكم باكتشاف وتصحيح انحراف الموضع الصفري تلقائيًا بين المحلل والمحرك. أثناء عملية التعلم الذاتي ، تحصل وحدة التحكم أولاً على قيمة الانحراف الفعلي من خلال إجراءات اختبار محددة (على سبيل المثال ، اختبارات ثابتة أو ديناميكية). بمجرد الحصول على قيمة الانحراف ، تقوم وحدة التحكم بتخزين هذه المعلومات وتعوض تلقائيًا أثناء عمليات التحكم في المحرك اللاحقة. يمكّن ذلك وحدة التحكم من التحكم بشكل أكثر دقة في الحالة التشغيلية للمحرك بناءً على إشارات الحل المعايرة ، وبالتالي تحسين دقة التحكم والأداء.

تعتمد خوارزمية التعلم الذاتي الشائعة على تعلم قوة الكهروموتيف الخلفية (EMF) ، مع منظم زاوية PI في وضع الصفر باعتباره قلبًا. يوضح الرسم البياني أدناه عملية التعلم الذاتي لموضع الصفر في نظام هجين. يقوم بتعيين عنصر التحكم الحالي عن طريق تعيين معدل الذكاء إلى 0 وتعيين قيمة إلى المعرف ، ثم يحسب VD (جهد المحور D) ويستخدمه كإدخال مرجع لزاوية موضع الصفر. يعمل إخراج VD من حلقة وحدة التحكم الحالية كتعليقات ، ويؤدي منظم زاوية موضع الصفر إلى إخراج زاوية موضع الصفر المتقاربة.

** 4. أوضاع الفشل الشائعة للمحلول **

- ** التداخل الكهرومغناطيسي (EMI) **

في أنظمة القيادة الكهربائية الجديدة ، يمكن للمحرك ووحدة التحكم والمكونات الكهربائية الأخرى توليد التداخل الكهرومغناطيسي. إذا كانت إمكانية مضادات التداخل الخاصة بمحلول المحرقة ضعيفة ، فقد تؤثر إشارات التداخل هذه على عملها الطبيعي ، مما يؤدي إلى تشويه الإشارة أو الخسارة. في السابق ، تم استخدام التدريع حول المحددات لمنع EMI. ومع ذلك ، فقد تم إيقاف هذه الممارسة إلى حد كبير لأن المحلل يعمل بتردد أعلى من التردد الكهرومغناطيسي للمحرك ، وطالما أنه ليس قريبًا جدًا من خطوط الجهد العالي ، فإن EMI ليس مشكلة بشكل عام.

- ** عدم تناسق في لفات الجيب وجيب التمام **

يمكن أن يؤدي الاختلال في تجميع الجزء الثابت والدوار المحلول إلى توزيع غير متساو لفجوة المجال المغناطيسي. يمكن أن يؤدي هذا التوزيع غير المتكافئ إلى عدم تناسق في لفات الجيب وجيب التمام ، مما يؤدي إلى سعة غير متكافئة من إشارات الجيب وجيب التمام.

- ** عدم تطابق المقاومة يؤدي إلى عدم استقرار النظام **

المعاوقة هي عامل حاسم يؤثر على انتقال الإشارة. إذا لم تتطابق مقاومة الحلول مع الأجزاء الأخرى من نظام التحكم ، فقد يتسبب ذلك في انعكاس الإشارة أو التوهين أو التشويه ، مما يؤثر على استقرار وأداء النظام بأكمله.

**خاتمة**

بصفته مستشعرًا مهمًا في أنظمة محرك Energy Electric ، يعد Resolver ضروريًا للتحكم الدقيق للمحرك. يجب علينا أيضًا الانتباه إلى أوضاع الفشل المحتملة في التطبيقات العملية وأن نتخذ التدابير المناسبة للوقاية والتعامل معها. عندها فقط يمكننا ضمان التشغيل المستقر والكفاءة العالية لأنظمة القيادة الكهربائية الجديدة.