CN117110871A - 高功率密度永磁电机用测试台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种高功率密度永磁电机用测试台，属于电机测试技术领域，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块和性能判断模块，通过采集被测电机在不同负载下的性能参数，构建负载数据与性能参数之间的广义可加模型，以拟合负载数据与性能参数之间的响应曲线，最后对比已知符合性能测试要求的标准电机与被测电机的响应曲线，以判断被测电机在不同负载下的性能与标准电机是否一致，本发明解决了现有技术中测试台测试标准不统一，从而导致不同永磁电机产品性能不稳定的问题。
Description
技术领域：
本发明属于电机测试技术领域，具体涉及高功率密度永磁电机用测试台。
背景技术：
高功率密度永磁电机作为一种新型高效的节能产品，具有结构简单、体积小、效率高、功率因数高、转矩电流比高、转动惯量低、可靠性好、易于散热及维护等优点，已经得到广泛认可和应用。随着永磁电机大范围的应用，人们对其性能要求也越来越高，相关研究、设计人员和单位急需对所研发和生产的电机进行性能测试的设备。
目前，大多数人将性能参数良好的永磁电机统一归为合格产品。然而，即使同为合格产品，其质量水平也会存在差异，不符合消费人群对该产品质量的期望和信任。因此，为了生产具有相同稳定性能的永磁电机，发明具有统一测试标准的测试台至关重要。
发明内容：
为解决上述技术问题，本发明提供一种高功率密度永磁电机用测试台。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
本发明提供了一种高功率密度永磁电机用测试台，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块和性能判断模块，其中：
数据采集模块，用于采集被测电机在运行测试中的测试指标数据，包括负载数据、电流数据、电压数据、转矩数据和电机温度数据；
数据处理模块，连接数据采集模块，用于根据采集的测试指标数据，获得电机的性能融合数据；
数据分析模块，用于根据被测电机测试的测试数据指标，建立不同负载与其性能融合数据之间的广义可加模型，并绘制负载与性能融合数据的响应曲线；
性能判断模块，连接数据采集模块、数据处理模块和数据分析模块，用于判断被测电机是否符合测试标准。
进一步地，所述的数据处理模块中，所述根据采集的测试指标数据，获得电机的性能融合数据，包括以下步骤：
A1、根据电流数据和电压数据，计算被测电机的输入功率数据；
A2、根据转矩数据和功率计算函数，计算被测电机的输出功率数据；
A3、根据输入功率数据和输出功率数据之间的差值，获得损耗功率数据；
A4、对损耗功率数据和电机温度数据进行数据融合，获得性能融合数据。
进一步地，所述的数据分析模块中，所述建立不同负载与其性能融合数据之间的广义可加模型，并绘制负载数据与性能融合数据的响应标准曲线，包括以下步骤：
B1：模型结构确定；
B2：模型参数调整；
B3：模型性能评估；
B4：模型结果输出。
进一步地，步骤B1中，所述的模型结构确定，以负载数据为解释变量，性能融合数据为响应变量，其结构式为：
G(y)＝s(x,k)，
式中，G(y)为具有加和性质的恒等连接函数；y为性能融合数据；s(x)为光滑函数，为三次样条函数，其表达式为：s(x)＝a+bx+cx2+dx3，其中a、b、c和d是常数；x为负载数据；ki为三次样条函数的节点数，控制着解释变量数值范围内的区间数，每个区间都有一条由三次样条函数拟合的曲线。
进一步地，步骤B2中，所述的模型参数调整是通过调整所述步骤B1中的k值，以确定拟合优度最高的模型：调整k值为2，3，……，n-1，其中n为样本数，以获得所有参数的模型，并利用AIC准则选择拟合优度最高的模型。
进一步地，步骤B3中，所述模型性能评估，用于评估模型的预测能力：将用于预测的解释变量样本输入模型中，输出模型对响应变量的预测值，通过计算预测值与实测值之间的决定系数R2评估模型的预测性能，当R2≥0.9时模型通过预测性能的评估测试，其中决定系数R2的计算公式为：
式中，yi为响应变量的实测值；zi为响应变量的预测值；为实测值的平均值；n为样本数。
进一步地，步骤B4中，所述模型结果输出，用于是确定解释变量与响应变量之间的响应关系：采用R-studio软件的画图程序，绘制被测电机负载数据与性能融合数据的响应曲线。
进一步地，所述的性能判断模块中，所述判断被测电机是否符合测试标准，包括以下步骤：
C1、测试标准电机的性能数据，将其输入数据采集模块、数据处理模块和数据分析模块，以获得标准电机负载数据与其性能融合数据之间的响应曲线；
C2、对比被测电机与标准电机的响应曲线，判断被测电机在不同负载下的性能是否与标准电机一致。
进一步地，步骤C1中，所述标准电机，配置为已知符合测试性能要求的电机。
本发明的有益效果：
通过采集被测电机在不同负载下的性能参数，构建负载数据与性能参数之间的广义可加模型，以拟合负载数据与性能参数之间的响应曲线，最后对比已知符合性能测试要求的标准电机与被测电机的响应曲线，以判断被测电机在不同负载下的性能与标准电机是否一致，本发明解决了现有技术中测试台测试标准不统一，从而导致不同永磁电机产品性能不稳定的问题。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步地说明：
图1为本发明中一种高功率密度永磁电机用测试台的流程示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。
请参阅图1，本发明提供了一种高功率密度永磁电机用测试台，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块和性能判断模块，其中：
数据采集模块，用于采集被测电机在运行测试中的测试指标数据，包括负载数据、电流数据、电压数据、转矩数据和电机温度数据；
数据处理模块，连接数据采集模块，用于根据采集的测试指标数据，获得电机的性能融合数据；
数据分析模块，用于根据被测电机测试的测试数据指标，建立不同负载与其性能融合数据之间的广义可加模型，并绘制负载与性能融合数据的响应曲线；
性能判断模块，连接数据采集模块、数据处理模块和数据分析模块，用于判断被测电机是否符合测试标准。
进一步地，所述的数据处理模块中，所述根据采集的测试指标数据，获得电机的性能融合数据，包括以下步骤：
A1、根据电流数据和电压数据，计算被测电机的输入功率数据；
A2、根据转矩数据和功率计算函数，计算被测电机的输出功率数据；
A3、根据输入功率数据和输出功率数据之间的差值，获得损耗功率数据；
A4、对损耗功率数据和电机温度数据进行数据融合，获得性能融合数据。
本实施例中，将耗损功率数据和电机温度数据进行融合，可以消除单一数据源的局限性，减少数据噪声和误差，从而提高数据的可靠性和准确性。此外，损耗功率数据和电机温度数据反映了电机的负载情况和能力转化效率，将二者结合起来可以更加全面地了解电机的工作状态。
进一步地，所述的数据分析模块中，所述建立不同负载与其性能融合数据之间的广义可加模型，并绘制负载数据与性能融合数据的响应标准曲线，包括以下步骤：
B1：模型结构确定；
B2：模型参数调整；
B3：模型性能评估；
B4：模型结果输出。
本实施例中，由于电机负载数据与性能融合数据之间的关系未知，并且可能存在复杂非线性关系，导致二者之间的响应关系难以被量化，为此，本发明采用广义可加模型，量化二者之间的响应关系。广义可加模型可以通过光滑函数拟合变量之间的非线性关系，具有良好的非线性拟合能力。
进一步地，步骤B1中，所述的模型结构确定，以负载数据为解释变量，性能融合数据为响应变量，其结构式为：
G(y)＝s(x,k)，
式中，G(y)为具有加和性质的恒等连接函数；y为性能融合数据；s(xi)为光滑函数，为三次样条函数，其表达式为：s(x)＝a+bx+cx2+dx3，其中a、b、c和d是常数；x为负载数据；k为三次样条函数的节点数，控制着解释变量数值范围内的区间数，每个区间都有一条由三次样条函数拟合的曲线。
进一步地，步骤B2中，所述的模型参数调整是通过调整所述步骤B1中的k值，以确定拟合优度最高的模型：调整k值为2，3，……，n-1，其中n为样本数，以获得所有参数的模型，并利用AIC准则选择拟合优度最高的模型。
进一步地，步骤B3中，所述模型性能评估，用于评估模型的预测能力：将用于预测的解释变量样本输入模型中，输出模型对响应变量的预测值，通过计算预测值与实测值之间的决定系数R2评估模型的预测性能，当R2≥0.9时模型通过预测性能的评估测试，其中决定系数R2的计算公式为：
式中，yi为响应变量的实测值；zi为响应变量的预测值；为实测值的平均值；n为样本数。
进一步地，步骤B4中，所述模型结果输出，用于是确定解释变量与响应变量之间的响应关系：采用R-studio软件的画图程序，绘制被测电机负载数据与性能融合数据的响应曲线。
进一步地，所述的性能判断模块中，所述判断被测电机是否符合测试标准，包括以下步骤：
C1、测试标准电机的性能数据，将其输入数据采集模块、数据处理模块和数据分析模块，以获得标准电机负载数据与其性能融合数据之间的响应曲线；
C2、对比被测电机与标准电机的响应曲线，判断被测电机在不同负载下的性能是否与标准电机一致。
进一步地，步骤C1中，所述标准电机，配置为已知符合测试性能要求的电机。
本实施例中，由标准电机所绘制的响应曲线可以作为标准响应曲线而存储在永磁电机的测试台中，以便后续和待测电机的响应曲线作比较。
本实施例中，通过采集被测电机在不同负载下的性能参数，构建负载数据与性能参数之间的广义可加模型，以拟合负载数据与性能参数之间的响应曲线，最后对比已知符合性能测试要求的标准电机与被测电机的响应曲线，以判断被测电机在不同负载下的性能与标准电机是否一致，本发明解决了现有技术中测试台测试标准不统一，从而导致不同永磁电机产品性能不稳定的问题。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (7)
1.一种高功率密度永磁电机用测试台，其特征在于：包括数据采集模块、数据处理模块、标准构建模块和性能判断模块，其中：
所述数据采集模块，用于采集被测电机在运行测试中的测试指标数据，所述测试指标数据包括负载数据、电流数据、电压数据、转矩数据和电机温度数据；
所述数据处理模块，连接数据采集模块，用于根据采集的测试指标数据，获得电机的性能融合数据；
所述数据分析模块，用于根据被测电机测试的测试数据指标，建立不同负载与其性能融合数据之间的广义可加模型，并绘制负载与性能融合数据的响应曲线；
所述性能判断模块，连接数据采集模块、数据处理模块和数据分析模块，用于判断被测电机是否符合测试标准；
其中，所述性能判断模块判断被测电机是否符合测试标准，包括以下步骤：
C1、测试标准电机的性能数据，将其输入数据采集模块、数据处理模块和数据分析模块，以获得标准电机负载数据与其性能融合数据之间的响应曲线；
C2、对比被测电机与标准电机的响应曲线，判断被测电机在不同负载下的性能是否与标准电机一致；
所述步骤C1中，标准电机设置为已知符合测试性能要求的电机。
2.根据权利要求1所述的一种高功率密度永磁电机用测试台，其特征在于：所述数据处理模块根据采集的测试指标数据获得电机的性能融合数据，包括以下步骤：
A1、根据电流数据和电压数据，计算被测电机的输入功率数据；
A2、根据转矩和转速数据，利用功率计算公式，计算被测电机的输出功率数据；
A3、根据输入功率数据和输出功率数据之间的差值，获得损耗功率数据；
A4、对损耗功率数据和电机温度数据进行数据融合，获得性能融合数据。
3.根据权利要求1所述的一种高功率密度永磁电机用测试台，其特征在于：所述数据分析模块建立不同负载与其性能融合数据之间的广义可加模型，并绘制负载数据与性能融合数据的响应标准曲线，包括以下步骤：
B1：模型结构确定；
B2：模型参数调整；
B3：模型性能评估；
B4：模型结果输出。
4.根据权利要求3所述的一种高功率密度永磁电机用测试台，其特征在于：步骤B1中，模型结构的确定，以负载数据为解释变量，性能融合数据为响应变量，其结构式为：
G(y)＝s(x,k)，
式中，G(y)为具有加和性质的恒等连接函数；y为性能融合数据；s(x)为光滑函数，为三次样条函数，其表达式为：s(x)＝a+bx+cx2+dx3，其中a、b、c和d是常数；x为负载数据；k为三次样条函数的节点数，控制着解释变量数值范围内的区间数，每个区间都有一条由三次样条函数拟合的曲线。
5.根据权利要求3所述的一种高功率密度永磁电机用测试台，其特征在于：步骤B2中，模型参数调整是通过调整所述步骤B1中的k值确定拟合优度最高的模型：调整k值为2，3，……，n-1，其中n为样本数，以获得所有参数的模型，并利用AIC准则选择拟合优度最高的模型。
6.根据权利要求3所述的一种高功率密度永磁电机用测试台，其特征在于：步骤B3中，模型性能评估具体为：将用于预测的解释变量样本输入模型中，输出模型对响应变量的预测值，通过计算预测值与实测值之间的决定系数R2评估模型的预测性能，当R2≥0.9时模型通过预测性能的评估测试，其中决定系数R2的计算公式为：
式中，yi为响应变量的实测值；zi为响应变量的预测值；为实测值的平均值；n为样本数。
7.根据权利要求3所述的一种高功率密度永磁电机用测试台，其特征在于：步骤B4中，模型结果输出用于确定解释变量与响应变量之间的响应关系：采用R-studio软件的画图程序，绘制被测电机负载数据与性能融合数据的响应曲线。
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|---|
| 于传洋;许宝杰;吴国新;左云波;: "一种风电机组的故障预测算法", 北京信息科技大学学报(自然科学版), no. 04, 15 August 2013 (2013-08-15), pages 38 - 41 * |
| 许亦频;倪苹;: "适用于大数据集的广义可加模型", 统计研究, no. 04, 15 April 2016 (2016-04-15), pages 106 - 114 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118465533A (zh) * | 2024-07-10 | 2024-08-09 | 杭州维德认证技术服务有限公司 | 电机功率测试系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117110871B (zh) | 2024-05-14 |
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