** 1。の概要 リゾルバー新しいエネルギー電気駆動システムの
リゾルバーは、新しいエネルギー電気駆動システムの一般的なセンサーであり、主に軸回転の角度位置と角速度を電気信号に変換します。その構造には主にリゾルバーステーターとローターが含まれており、最も一般的に使用されるタイプは可変抵抗リゾルバーです。
** 2。リゾルバーの動作原則**
リゾルバーのコア構造は、主に励起巻線R1とR2、および2セットの直交フィードバック巻線S1、S3およびS2、S4で構成される巻き取りデザインにあり、すべてがステーターに細心の注意を払って配置されています。通常の動作条件では、高周波励起信号がR1とR2に適用され、正弦波電流が生成されます。フィードバック巻線で誘導される信号は、モーターの回転速度と明確な機能的関係を持っています。したがって、これらのフィードバック信号を徹底的に分析することにより、モーターの回転状態を正確に決定できます。
** 3。電気駆動リゾルバーのゼロ位置を決定**
モーターのゼロ位置を決定することは、モーター制御精度に影響するため重要です。新しいエネルギー電気駆動の開発の初期段階では、ソフトウェアの機能は限られており、通常、特定のゼロ設定機器を使用してゼロ位置のキャリブレーションが行われ、その後ソフトウェア調整が行われました。ただし、この方法には重要な欠点があります。使用中のゼロ位置角を修正することはできず、時間の経過とともに制御の精度が低下します。
この問題に対処するために、リゾルバーの自己学習ゼロ位置角度テクノロジーが登場しました。このテクノロジーは、自己学習アルゴリズムをモーターコントローラーに統合し、コントローラーがリゾルバーとモーターの間のゼロ位置偏差を自動的に検出して修正できるようにします。自己学習プロセス中、コントローラーは最初に特定のテスト手順（例えば、静的または動的テスト）を通じて実際の偏差値を取得します。偏差値が取得されると、コントローラーはこの情報を保存し、その後のモーター制御操作中に自動的に補償します。これにより、コントローラーは、較正されたリゾルバー信号に基づいてモーターの動作状態をより正確に制御できるため、制御の精度とパフォーマンスが向上します。
一般的な自己学習アルゴリズムは、コアとしてゼロ位置角PIレギュレーターを使用して、バックエレクトロメティブフォース（EMF）学習に基づいています。以下の図は、ハイブリッドシステムのゼロ位置の自己学習プロセスを示しています。 IQを0に設定し、値をIDに割り当てることにより、電流制御を設定し、VD（D軸電圧）を計算し、ゼロ位置角の参照入力として使用します。コントローラーの現在のループからのVD出力はフィードバックとして機能し、ゼロ位置角度レギュレータは収束したゼロ位置角を出力します。
** 4。リゾルバーの一般的な障害モード**
- **電磁干渉（EMI）**
新しいエネルギー電気駆動システムでは、モーター、コントローラー、およびその他の電気コンポーネントが電磁干渉を生成することができます。 Resolverの干渉防止機能が弱い場合、これらの干渉信号は通常の動作に影響し、信号の歪みまたは損失につながる可能性があります。以前は、EMIを防ぐためにリゾルバーを中心にシールドを使用していました。ただし、リゾルバーはモーターの電磁周波数よりも高い頻度で動作するため、この慣行はほとんど中止されており、高電圧ラインに近すぎない限り、EMIは一般的に問題ではありません。
- **正弦巻きとコサイン巻きの非対称性**
リゾルバーステーターとローターのアセンブリにおける不整合は、磁場ギャップの不均一な分布を引き起こす可能性があります。この不均一な分布は、正弦巻きとコサイン巻線の非対称性につながり、サインとコサインの信号の不平等な振幅をもたらす可能性があります。
- **システムの不安定性につながるインピーダンスの不一致**
インピーダンスは、信号伝達に影響を与える重要な要因です。リゾルバーのインピーダンスが制御システムの他の部分のインピーダンスと一致しない場合、信号反射、減衰、または歪みを引き起こし、それによりシステム全体の安定性とパフォーマンスに影響を与えます。
**結論**
新しいエネルギー電気駆動システムの重要なセンサーとして、リゾルバーは正確なモーター制御に不可欠です。また、実際のアプリケーションで潜在的な障害モードに注意を払い、予防と取り扱いのための適切な措置を講じる必要があります。そうして初めて、新しいエネルギー電気駆動システムの安定した動作と高効率を確保できます。
