CN116540561B - 一种变频器装置的数字孪生建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种变频器装置的数字孪生建模方法，收集变频器电机的实时数据；建立变频器电机的物理模型；建立变频器电机转速和转矩实时控制模型；将物理模型和实时控制模型集成到数字孪生模型中，并实现模型的仿真。本发明能保证足够的实时性，以确保模拟结果与实际系统行为的一致性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机安全技术领域，特别涉及一种变频器装置的数字孪生建模方法。
背景技术
变频器是一种电力电子设备，用于调节电机的转速和转矩。它控制电机的电源电压和频率，使其能够适应不同的负载和运行要求。变频器通过改变输入电源的频率和电压，控制输出电机的转速和转矩，从而实现精准的控制和节能效果。它广泛应用于工业生产中的各种设备和系统，如空调、泵、风机、卷扬机，以及电动汽车和电动工具领域。通过使用变频器，降低能耗和维护成本，提高设备的可靠性和效率。因为变频器装置实时控制电机的转速和转矩，因此数字孪生模型的建模和仿真需要具有足够的实时性，以确保模拟结果与实际系统行为的一致性。
发明内容
为了解决以上问题，本发明提供了一种变频器装置的数字孪生建模方法。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
本发明公开一种变频器装置的数字孪生建模方法，包括：收集变频器电机的实时数据；建立变频器电机的物理模型；建立变频器电机转速和转矩实时控制模型；将物理模型和实时控制模型集成到数字孪生模型中，并实现模型的仿真。
进一步的：所述收集变频器电机转速和转矩的实时数据包括：变频器电机的电流、电压、转速和转矩。
进一步的：所述建立变频器电机的物理模型包括建立电路模型，具体包括：
电路拓扑结构设计：确定电路的拓扑结构和元件连接方式，以构建电路拓扑结构；
元件参数确定：确定元件参数；
电路方程建立：根据电路拓扑结构和元件参数，建立电路方程组，描述电路中各元件之间的关系和响应；
电路方程求解：对于建立的电路方程组，使用数值求解方法求解，以得到电路的响应和动态特性；
模型验证和调整：建立的电路模型进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。
进一步的：所述建立变频器电机的物理模型包括建立电机模型，具体包括：
电机类型选择：根据电机的类型不同，选择电机模型；
电机结构分析：根据电机的物理结构，对其内部的电气和机械结构进行分析，以确定模型中包含的参数和变量；
电机参数确定：对于每个电机结构中的元件，确定其参数；
电机方程建立：根据电机结构和参数，建立电机方程组，描述电机内部各元件之间的关系和响应；
电机方程求解：对于建立的电机方程组，使用数值求解方法求解，以得到电机的响应和动态特性；
模型验证和调整：建立的电机模型进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。
进一步的：所述根据电机的类型不同，选择电机模型包括：
直流电机，选择磁路耦合和电磁场理论模型，包括：磁路模型和电路模型，磁路模型用于描述电机内部磁场分布的模型，电路模型用于描述电机内部电路特性的模型；还包括电磁场模型和机械模型，电磁场模型用于描述电机内部电磁场分布的模型，机械模型用于描述电机转动和负载特性；
交流异步电机，选择基于多物理场耦合模型，包括：电磁场模型：考虑定子和转子之间的电磁相互作用采用边界元方法建立电机的电磁场模型；
机械场模型：考虑电机转子的转动、惯性、轴向力和径向力机械特性采用多体动力学方法建立电机的机械场模型；
热学场模型：考虑电机内部的热传导、热对流和热辐射采用有限元方法建立电机的热学场模型；
多物理场耦合：将以上三个场的模型进行耦合，建立交流异步电机的多物理场耦合模型；
交流同步电机，选择磁路有限元模型，包括：几何建模：建立电机的三维几何模型；
网格划分：对几何模型进行网格划分，将其分割为许多小的体积元素，用于计算电磁场分布；
磁路建模：利用磁路理论建立电机的磁路模型；
电磁场建模：将电机的磁路模型和网格划分结合起来，利用有限元方法计算电机的电磁场分布；
耦合分析：将电机的磁路模型和电磁场模型进行耦合分析，计算电机的转矩、转速、电流、电压参数。
进一步的：所述建立变频器电机的物理模型包括建立机械模型，具体包括：
机械结构分析：根据机械系统的物理结构，对其内部的机械结构进行分析，以确定模型中包含哪些参数和变量；
机械参数确定：对于每个机械结构中的元件，确定其参数；
机械方程建立：根据机械结构和参数，建立机械方程组，描述机械内部各元件之间的关系和响应；
机械方程求解：对于建立的机械方程组，使用数值求解方法求解，以得到机械的响应和动态特性；
模型验证和调整：建立的机械模型进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。
进一步的：所述建立变频器电机转速和转矩实时控制模型包括：
采集反馈信号：从电机中采集反馈信号，以便进行控制计算和实时调整，反馈信号通过编码器、传感器设备进行采集；
计算误差信号：将采集到的反馈信号与期望信号进行比较，计算误差信号；
设计控制器：根据误差信号设计控制器，控制器根据误差信号来调整控制输出信号，以实现对电机转速和转矩的控制；
计算控制输出：利用控制器计算控制输出信号，控制输出信号将根据控制器的输出进行调整，以实现对电机的实时控制；
实施控制输出：将计算得到的控制输出信号送到电机控制器中，实现电机的实时控制；
监控和调整：对控制输出进行实时监控和调整，以保证电机转速和转矩的稳定性和精度。
进一步的：所述将物理模型和实时控制模型集成到数字孪生模型中，并实现模型的仿真包括：
导入物理模型：将已经建立的物理模型导入数字孪生模型模块中，以便后续的仿真计算；
导入控制算法模块：将实现的控制算法模块导入数字孪生模型模块中，并与物理模型进行连接，以实现对物理模型的实时控制；
实时响应数据：数据采集和数字孪生模型之间设置数据传输通道，以便数字孪生模型实时响应数据；
仿真计算：数字孪生模型根据控制算法模块的输出进行仿真计算，以模拟物理系统的动态响应和控制效果；
结果输出和分析：数字孪生模型将仿真结果输出，并对结果进行分析和评估，以评估控制算法的效果和优化方案。
进一步的：所述仿真计算包括：
建立仿真模型：在数字孪生模型中，根据物理模型和控制算法模块建立仿真模型；
定义仿真参数：定义仿真参数；
执行仿真计算：执行仿真计算，根据仿真模型和定义的仿真参数进行计算，并输出仿真结果；
评估仿真结果：评估仿真结果对模拟结果进行分析和比较，以评估控制算法的效果和优化方案。
进一步的：所述据采集和数字孪生模型之间设置数据传输通道包括：
在数字孪生模型中，使用UDP协议进行数据接收：在数字孪生模型中编写程序，使用UDP协议进行数据接收，使用socket库提供的UDP套接字接口，创建UDP套接字，绑定接收端口，并循环待接收数据；
在数据采集中，使用UDP协议进行数据发送：在数据采集中编写程序，使用UDP协议进行数据发送，使用socket库提供的UDP套接字接口，创建UDP套接字，并通过套接字发送数据；
确定数据格式：在数据采集模块和数字孪生模型之间，确定数据的格式，包括数据类型、数据大小和数据顺序；
确定数据传输的频率：根据数字孪生模型的仿真计算速度，确定数据传输的频率。
本发明与现有技术相比，所取得的技术进步在于：
本发明建立变频器电机的物理模型；建立变频器电机转速和转矩实时控制模型；将物理模型和实时控制模型集成到数字孪生模型中，并实现模型的仿真，能保证足够的实时性，以确保模拟结果与实际系统行为的一致性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
在附图中：
图1为本发明的系统结构图；
具体实施方式
下面这几个具体的实施例相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
如图1所示的，本实施例一种变频器装置的数字孪生建模方法，包括：收集变频器电机的实时数据；建立变频器电机的物理模型；建立变频器电机转速和转矩实时控制模型；将物理模型和实时控制模型集成到数字孪生模型中，并实现模型的仿真。
具体的，实时数据包括：变频器电机的电流、电压、转速和转矩。数据采集可以使用采集器，采集器选择高性能、高可靠性的采集器来将传感器采集的数据转换成数字信号。例如，使用工业级的数据采集器，支持多种信号输入，具有高精度和高速采样能力。
数据传输可以选择可靠、高速、低延迟的数据传输方式将采集器采集的数据传输到数字孪生模型中。例如，使用以太网、工业以太网等高速数据传输方式，同时具有多点传输和实时性的特点，可以实现数据的实时传输。
建立变频器电机的物理模型包括建立电路模型，具体包括：
电路拓扑结构设计：首先需要确定电路的拓扑结构和元件连接方式，以构建电路拓扑结构。这需要根据电路的功能需求、元件性能和参数等因素进行设计。
元件参数确定：对于每个元件，需要确定其参数，例如电容、电阻、电感等。这些参数可以通过实验、仿真或理论计算等方法得到。
电路方程建立：根据电路拓扑结构和元件参数，可以建立电路方程组，描述电路中各元件之间的关系和响应。这通常可以使用基尔霍夫定律、欧姆定律等电路分析方法得到。
电路方程求解：对于建立的电路方程组，需要使用数值求解方法求解，以得到电路的响应和动态特性。常用的求解方法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
模型验证和调整：建立的电路模型需要进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。这可以通过与实验数据进行比较，或者根据电路的性能指标进行评估。
通过以上步骤建立的电路模型，可以用于预测和分析电路的性能、设计和优化电路，以及进行故障诊断和调试等工作。在建立电路模型时，需要注意模型的精度和计算效率之间的平衡，以便实现准确的电路仿真和分析。
建立变频器电机的物理模型包括建立电机模型，具体包括：
电机类型选择：首先需要根据电机类型的不同，选择合适的电机模型。常见的电机类型包括直流电机、交流异步电机、交流同步电机等，每种电机类型的模型不同。
电机结构分析：根据电机的物理结构，对其内部的电气和机械结构进行分析，以确定模型中需要包含哪些参数和变量。
电机参数确定：对于每个电机结构中的元件，需要确定其参数，例如电感、电阻、电容、磁阻等。这些参数可以通过实验、仿真或理论计算等方法得到。
电机方程建立：根据电机结构和参数，可以建立电机方程组，描述电机内部各元件之间的关系和响应。这通常可以使用麦克斯韦方程组、电路方程组、运动学方程组等方法得到。
电机方程求解：对于建立的电机方程组，需要使用数值求解方法求解，以得到电机的响应和动态特性。常用的求解方法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
模型验证和调整：建立的电机模型需要进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。这可以通过与实验数据进行比较，或者根据电机的性能指标进行评估。
通过以上步骤建立的电机模型，可以用于预测和分析电机的性能、设计和优化电机控制系统，以及进行故障诊断和调试等工作。在建立电机模型时，需要注意模型的精度和计算效率之间的平衡，以便实现准确的电机仿真和分析。
根据电机的类型不同，选择电机模型包括：
直流电机，直流电机是最简单的一种电机类型，通常用于需要精确控制转速和转矩的场合。选择直流电机模型时，需要考虑电机的工作条件，例如电压、电流、转速等因素，并根据实际测量数据进行参数校准。本实施例选择磁路耦合和电磁场理论模型，包括：磁路模型是描述电机内部磁场分布的模型，它通常采用有限元法进行建模。在磁路模型中，需要考虑转子和定子之间的磁路耦合关系，以及磁通的分布和磁阻的变化。电路模型则是描述电机内部电路特性的模型，它通常包括电枢电阻、电感和电动势等参数。电磁场模型是描述电机内部电磁场分布的模型，它通常采用有限元法进行建模。在电磁场模型中，需要考虑电流和磁场之间的相互作用，以及磁场的变化和电磁力的产生。机械模型则是描述电机转动和负载特性的模型，它通常包括转子惯量、摩擦力和负载转矩等参数。
通过磁路耦合和电磁场理论的高精度模型，可以准确地描述直流电机的工作原理和性能特点，例如转速、转矩、效率等。这种模型不仅适用于电机设计和优化，还可以应用于电机控制和故障诊断等方面。
交流异步电机，流异步电机是工业中应用最广泛的电机类型之一，通常用于大功率驱动和常规控制场合。选择交流异步电机模型时，需要考虑电机的转速、转矩、功率因数、效率等因素，并根据实际测量数据进行参数校准。本实施例选择基于多物理场耦合模型，包括：电磁场模型：建立电机的电磁场模型，考虑定子和转子之间的电磁相互作用，采用有限元方法或边界元方法进行计算。在电磁场模型中，需要考虑电机的几何结构、材料特性、槽形和绕组参数等。
机械场模型：建立电机的机械场模型，考虑电机转子的转动、惯性、轴向力和径向力等机械特性。机械场模型一般采用多体动力学方法进行计算。
热学场模型：建立电机的热学场模型，考虑电机内部的热传导、热对流和热辐射等热学特性。热学场模型可以采用有限元方法或计算流体力学方法进行计算。
多物理场耦合：将以上三个场的模型进行耦合，建立交流异步电机的多物理场耦合模型。在多物理场耦合模型中，电磁场、机械场和热学场相互作用，共同影响电机的动态特性。
模型验证和优化：利用多物理场耦合模型进行仿真计算，验证模型的准确性和可靠性，并进行模型优化。模型验证和优化可以通过与实验数据对比、参数敏感度分析和设计优化等方法进行。
交流同步电机，交流同步电机是一种高效率、高精度的电机类型，通常用于精密控制和高速驱动场合。选择交流同步电机模型时，需要考虑电机的转速、转矩、功率因数、气隙磁通等因素，并根据实际测量数据进行参数校准。本实施例中选择磁路有限元模型，包括：几何建模：建立电机的三维几何模型，包括转子、定子和空气间隙等结构。可以使用CAD软件进行建模，也可以手工绘制三维模型。
网格划分：对几何模型进行网格划分，将其分割为许多小的体积元素，用于计算电磁场分布。可以使用商业有限元软件进行网格划分，也可以自己编写程序进行划分。
磁路建模：利用磁路理论建立电机的磁路模型，包括转子和定子的磁阻、磁通等参数。可以根据电机的实际参数进行建模，也可以通过试验数据拟合得到。
电磁场建模：将电机的磁路模型和网格划分结合起来，利用有限元方法计算电机的电磁场分布。可以使用商业有限元软件进行计算，也可以自己编写程序进行计算。
耦合分析：将电机的磁路模型和电磁场模型进行耦合分析，计算电机的转矩、转速、电流等参数。可以利用磁路理论和电磁场理论进行分析，也可以使用数值求解方法进行计算。
模型验证：将计算得到的电机参数与实验数据进行比较，验证模型的准确性和可靠性。可以通过实验台架进行验证，也可以使用仿真软件进行验证。
建立变频器电机的物理模型包括建立机械模型，具体包括：
机械结构分析：根据机械系统的物理结构，对其内部的机械结构进行分析，以确定模型中需要包含哪些参数和变量。
机械参数确定：对于每个机械结构中的元件，需要确定其参数，例如质量、惯性、阻尼等。这些参数可以通过实验、仿真或理论计算等方法得到。
机械方程建立：根据机械结构和参数，可以建立机械方程组，描述机械内部各元件之间的关系和响应。这通常可以使用牛顿-欧拉方程、拉格朗日方程、哈密顿方程等方法得到。
机械方程求解：对于建立的机械方程组，需要使用数值求解方法求解，以得到机械的响应和动态特性。常用的求解方法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
模型验证和调整：建立的机械模型需要进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。这可以通过与实验数据进行比较，或者根据机械的性能指标进行评估。
通过以上步骤建立的机械模型，可以用于预测和分析机械系统的性能、设计和优化机械控制系统，以及进行故障诊断和调试等工作。在建立机械模型时，需要注意模型的精度和计算效率之间的平衡，以便实现准确的机械仿真和分析。
建立变频器电机转速和转矩实时控制模型包括：
采集反馈信号：首先需要从电机中采集反馈信号，例如电机的转速和转矩等参数，以便进行控制计算和实时调整。反馈信号可以通过编码器、传感器等设备进行采集。
计算误差信号：将采集到的反馈信号与期望信号进行比较，计算误差信号。例如，期望转速和实际转速之间的差异就是误差信号。误差信号将用于后续的控制计算。
设计控制器：根据误差信号设计控制器，例如比例积分控制器(PI控制器)等。控制器可以根据误差信号来调整控制输出信号，以实现对电机转速和转矩的控制。
计算控制输出：利用控制器计算控制输出信号，例如电压、电流等。控制输出信号将根据控制器的输出进行调整，以实现对电机的实时控制。
实施控制输出：将计算得到的控制输出信号送到电机控制器中，实现电机的实时控制。
监控和调整：在电机运行过程中，需要对控制输出进行实时监控和调整，以保证电机转速和转矩的稳定性和精度。
通过以上步骤实现电机转速和转矩的闭环控制算法实时控制，可以保证电机能够快速响应控制信号并实现预期的运行效果。此外，在实际应用中，还需要考虑噪声、干扰等因素对控制效果的影响，并进行相应的措施以提高控制精度和鲁棒性。
将物理模型和实时控制模型集成到数字孪生模型中，并实现模型的仿真包括：
导入物理模型：将已经建立的物理模型导入数字孪生模型模块中，以便后续的仿真计算。
导入控制算法模块：将实现的控制算法模块导入数字孪生模型模块中，并与物理模型进行连接，以实现对物理模型的实时控制。
实时响应数据：数字孪生模型需要实时响应来自数据采集模块的数据，以便对物理模型进行实时控制。为此，需要实现数据采集模块和数字孪生模型之间的数据传输通道，并确保数据传输的实时性和可靠性。
仿真计算：数字孪生模型需要根据控制算法模块的输出进行仿真计算，以模拟物理系统的动态响应和控制效果。仿真计算需要考虑模型的精度和计算效率之间的平衡，以确保模拟结果的准确性和可靠性。
结果输出和分析：数字孪生模型需要将仿真结果输出，并对结果进行分析和评估，以评估控制算法的效果和优化方案。结果输出可以包括物理模型的状态变量、控制算法的输出、仿真结果图表等形式。
通过以上步骤，数字孪生模型模块可以实现物理模型和控制算法模块的集成，并实现模型的仿真过程，从而支持实时控制和优化工作。数字孪生模型的建立需要考虑模型的精度、计算效率、实时性和可靠性等方面的平衡，以满足实际应用的需求。
仿真计算包括：建立仿真模型：在数字孪生模型中，需要根据物理模型和控制算法模块建立仿真模型，并考虑模型的精度和计算效率之间的平衡，以满足实时控制和优化的需求。
定义仿真参数：在进行仿真计算前，需要定义仿真参数，如仿真时间、采样周期、仿真步长等参数。这些参数将影响仿真计算的精度和计算效率。
执行仿真计算：执行仿真计算需要使用仿真软件，如MATLAB/Simulink、Ansys等，根据仿真模型和定义的仿真参数进行计算，并输出仿真结果。在仿真计算过程中，需要考虑计算效率和计算精度之间的平衡，以确保仿真结果的可靠性和准确性。
评估仿真结果：评估仿真结果需要对模拟结果进行分析和比较，以评估控制算法的效果和优化方案。在评估仿真结果时，需要考虑模拟精度、计算效率、实时性和可靠性等方面的指标，并根据实际应用需求进行优化。
通过以上步骤，数字孪生模型可以实现对物理系统的实时仿真和控制，支持工程师对系统的优化和改进工作。仿真计算是数字孪生模型中非常重要的一个环节，需要根据实际应用需求进行精细的调整和优化，以满足系统的实时控制和优化需求。
根据采集和数字孪生模型之间设置数据传输通道包括：
在数字孪生模型中，使用UDP协议进行数据接收：使用Python或其他编程语言，在数字孪生模型中编写程序，使用UDP协议进行数据接收。可以使用socket库提供的UDP套接字接口，创建UDP套接字，绑定接收端口，并循环等待接收数据。
在数据采集模块中，使用UDP协议进行数据发送：使用Python或其他编程语言，在数据采集模块中编写程序，使用UDP协议进行数据发送。可以使用socket库提供的UDP套接字接口，创建UDP套接字，并通过套接字发送数据。
确定数据格式：在数据采集模块和数字孪生模型之间，需要确定数据的格式，包括数据类型、数据大小和数据顺序等。
确定数据传输的频率：根据实际需求和数字孪生模型的仿真计算速度，确定数据传输的频率。需要确保数据传输的频率不会影响数字孪生模型的仿真计算效率。
测试和优化数据传输通道：在实际应用中，需要对数据传输通道进行测试和优化，以确保数据传输的实时性和可靠性。可以使用数据采集模拟器和数字孪生模拟器进行测试，并根据测试结果对数据传输通道进行优化。例如，可以使用数据包确认机制和超时重传机制等，提高数据传输的可靠性。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、同替换、改进，均应包含在本发明权利要求保护的范围之内。
Claims (9)
1.一种变频器装置的数字孪生建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
收集变频器电机的实时数据；建立变频器电机的物理模型；建立变频器电机转速和转矩实时控制模型；将物理模型和实时控制模型集成到数字孪生模型中，并实现模型的仿真，所述将物理模型和实时控制模型集成到数字孪生模型中，并实现模型的仿真包括：
导入物理模型：将已经建立的物理模型导入数字孪生模型模块中，以便后续的仿真计算；
导入控制算法模块：将实现的控制算法模块导入数字孪生模型模块中，并与物理模型进行连接，以实现对物理模型的实时控制；
实时响应数据：数据采集和数字孪生模型之间设置数据传输通道，以便数字孪生模型实时响应数据；
仿真计算：数字孪生模型根据控制算法模块的输出进行仿真计算，以模拟物理系统的动态响应和控制效果；
结果输出和分析：数字孪生模型将仿真结果输出，并对结果进行分析和评估，以评估控制算法的效果和优化方案。
2.根据权利要求1所述的一种变频器装置的数字孪生建模方法，其特征在于：所述收集变频器电机转速和转矩的实时数据包括：变频器电机的电流、电压、转速和转矩。
3.根据权利要求2所述的一种变频器装置的数字孪生建模方法，其特征在于：所述建立变频器电机的物理模型包括建立电路模型，具体包括：
电路拓扑结构设计：确定电路的拓扑结构和元件连接方式，以构建电路拓扑结构；
元件参数确定：确定元件参数；
电路方程建立：根据电路拓扑结构和元件参数，建立电路方程组，描述电路中各元件之间的关系和响应；
电路方程求解：对于建立的电路方程组，使用数值求解方法求解，以得到电路的响应和动态特性；
模型验证和调整：建立的电路模型进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。
4.根据权利要求3所述的一种变频器装置的数字孪生建模方法，其特征在于：所述建立变频器电机的物理模型包括建立电机模型，具体包括：
电机类型选择：根据电机的类型不同，选择电机模型；
电机结构分析：根据电机的物理结构，对其内部的电气和机械结构进行分析，以确定模型中包含的参数和变量；
电机参数确定：对于每个电机结构中的元件，确定其参数；
电机方程建立：根据电机结构和参数，建立电机方程组，描述电机内部各元件之间的关系和响应；
电机方程求解：对于建立的电机方程组，使用数值求解方法求解，以得到电机的响应和动态特性；
模型验证和调整：建立的电机模型进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。
5.根据权利要求4所述的一种变频器装置的数字孪生建模方法，其特征在于：所述根据电机的类型不同，选择电机模型包括：
直流电机，选择磁路耦合和电磁场理论模型，包括：磁路模型和电路模型，磁路模型用于描述电机内部磁场分布的模型，电路模型用于描述电机内部电路特性的模型；还包括电磁场模型和机械模型，电磁场模型用于描述电机内部电磁场分布的模型，机械模型用于描述电机转动和负载特性；
交流异步电机，选择基于多物理场耦合模型，包括：电磁场模型：考虑定子和转子之间的电磁相互作用采用边界元方法建立电机的电磁场模型；
机械场模型：考虑电机转子的转动、惯性、轴向力和径向力机械特性采用多体动力学方法建立电机的机械场模型；
热学场模型：考虑电机内部的热传导、热对流和热辐射采用有限元方法建立电机的热学场模型；
多物理场耦合：将以上三个场的模型进行耦合，建立交流异步电机的多物理场耦合模型；
交流同步电机，选择磁路有限元模型，包括：几何建模：建立电机的三维几何模型；
网格划分：对几何模型进行网格划分，将其分割为许多小的体积元素，用于计算电磁场分布；
磁路建模：利用磁路理论建立电机的磁路模型；
电磁场建模：将电机的磁路模型和网格划分结合起来，利用有限元方法计算电机的电磁场分布；
耦合分析：将电机的磁路模型和电磁场模型进行耦合分析，计算电机的转矩、转速、电流、电压参数。
6.根据权利要求5所述的一种变频器装置的数字孪生建模方法，其特征在于：所述建立变频器电机的物理模型包括建立机械模型，具体包括：
机械结构分析：根据机械系统的物理结构，对其内部的机械结构进行分析，以确定模型中包含哪些参数和变量；
机械参数确定：对于每个机械结构中的元件，确定其参数；
机械方程建立：根据机械结构和参数，建立机械方程组，描述机械内部各元件之间的关系和响应；
机械方程求解：对于建立的机械方程组，使用数值求解方法求解，以得到机械的响应和动态特性；
模型验证和调整：建立的机械模型进行验证和调整，以确保模型的准确性和可靠性。
7.根据权利要求6所述的一种变频器装置的数字孪生建模方法，其特征在于：所述建立变频器电机转速和转矩实时控制模型包括：
采集反馈信号：从电机中采集反馈信号，以便进行控制计算和实时调整，反馈信号通过编码器、传感器设备进行采集；
计算误差信号：将采集到的反馈信号与期望信号进行比较，计算误差信号；
设计控制器：根据误差信号设计控制器，控制器根据误差信号来调整控制输出信号，以实现对电机转速和转矩的控制；
计算控制输出：利用控制器计算控制输出信号，控制输出信号将根据控制器的输出进行调整，以实现对电机的实时控制；
实施控制输出：将计算得到的控制输出信号送到电机控制器中，实现电机的实时控制；
监控和调整：对控制输出进行实时监控和调整，以保证电机转速和转矩的稳定性和精度。
8.根据权利要求1所述的一种变频器装置的数字孪生建模方法，其特征在于：所述仿真计算包括：
建立仿真模型：在数字孪生模型中，根据物理模型和控制算法模块建立仿真模型；
定义仿真参数：定义仿真参数；
执行仿真计算：执行仿真计算，根据仿真模型和定义的仿真参数进行计算，并输出仿真结果；
评估仿真结果：评估仿真结果对模拟结果进行分析和比较，以评估控制算法的效果和优化方案。
9.根据权利要求1所述的一种变频器装置的数字孪生建模方法，其特征在于：所述根据采集和数字孪生模型之间设置数据传输通道包括：
在数字孪生模型中，使用UDP协议进行数据接收：在数字孪生模型中编写程序，使用UDP协议进行数据接收，使用socket库提供的UDP套接字接口，创建UDP套接字，绑定接收端口，并循环待接收数据；
在数据采集中，使用UDP协议进行数据发送：在数据采集中编写程序，使用UDP协议进行数据发送，使用socket库提供的UDP套接字接口，创建UDP套接字，并通过套接字发送数据；
确定数据格式：在数据采集模块和数字孪生模型之间，确定数据的格式，包括数据类型、数据大小和数据顺序；
确定数据传输的频率：根据数字孪生模型的仿真计算速度，确定数据传输的频率。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109356789A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-02-19 | 中国矿业大学 | 一种基于数字孪生的风机直驱变桨距系统及优化设计方法 |
| CN110262284A (zh) * | 2019-06-24 | 2019-09-20 | 江苏科瑞德智控自动化科技有限公司 | 一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法及系统 |
| EP3779182A1 (en) * | 2019-08-14 | 2021-02-17 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Method for computer-implemented determination of control parameters for a turbine |
| CN112487584A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-12 | 天津工业大学 | 一种基于动力学的滚动轴承数字孪生建模方法 |
| CN113344192A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-03 | 中国标准化研究院 | 企业级电机系统节能优化自动控制方法及系统 |
| CN113759788A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-07 | 安徽国农数据科技有限公司 | 一种猪场智能化无线自组网环境设备控制系统 |
| KR20220011461A (ko) * | 2020-07-21 | 2022-01-28 | 한국전력공사 | 디지털 트윈 가상 모델을 이용한 발전 설비 고장 진단 장치 및 방법 |
| KR20220096754A (ko) * | 2020-12-31 | 2022-07-07 | 한국전자통신연구원 | 디지털 트윈 에이전트를 이용한 실시간 시뮬레이션 방법 및 시스템 |
| CN115204009A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-10-18 | 中船重工海为(新疆)新能源有限公司 | 一种风电装备数字孪生系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190302712A1 (en) * | 2018-03-30 | 2019-10-03 | General Electric Company | System and method for motor drive control |
-
2023
- 2023-05-10 CN CN202310522671.3A patent/CN116540561B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109356789A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-02-19 | 中国矿业大学 | 一种基于数字孪生的风机直驱变桨距系统及优化设计方法 |
| CN110262284A (zh) * | 2019-06-24 | 2019-09-20 | 江苏科瑞德智控自动化科技有限公司 | 一种基于数字孪生技术的锂电池极片轧机控制方法及系统 |
| EP3779182A1 (en) * | 2019-08-14 | 2021-02-17 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Method for computer-implemented determination of control parameters for a turbine |
| KR20220011461A (ko) * | 2020-07-21 | 2022-01-28 | 한국전력공사 | 디지털 트윈 가상 모델을 이용한 발전 설비 고장 진단 장치 및 방법 |
| CN112487584A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-12 | 天津工业大学 | 一种基于动力学的滚动轴承数字孪生建模方法 |
| KR20220096754A (ko) * | 2020-12-31 | 2022-07-07 | 한국전자통신연구원 | 디지털 트윈 에이전트를 이용한 실시간 시뮬레이션 방법 및 시스템 |
| CN113344192A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-03 | 中国标准化研究院 | 企业级电机系统节能优化自动控制方法及系统 |
| CN113759788A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-07 | 安徽国农数据科技有限公司 | 一种猪场智能化无线自组网环境设备控制系统 |
| CN115204009A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-10-18 | 中船重工海为(新疆)新能源有限公司 | 一种风电装备数字孪生系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Digital Twin Model of Electric Drives Empowered by EKF;Mohsen Ebadpour 等;《sensors》;1-21 * |
| 基于数字孪生的力能控制式压力机虚拟调试;陆新时 等;《小型微型计算机系统》;第43卷(第7期);1356-1361 * |
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