CN117526769A - 一种三相电机的启动方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电机启动技术领域，尤其涉及一种三相电机的启动方法。所述方法包括以下步骤：根据预设的无级变频控制系统对微处理器进行编程设定，从而获取变频驱动初始化数据；当电机处于停止状态时，根据变频驱动初始化数据通过变频器输出磁化电流；利用磁化电流对转子进行无源转动启动作业，并对转子进行运动状态检测，从而获取稳态旋转诊断数据；根据稳态旋转诊断数据对电机转子的位置进行实时矢量检测，从而获取转子空间位置数据；根据转子空间位置数据以及预设的启动位置数据进行定位偏差运算判断，从而获取定位状态数据。本发明能够实现三相电机顺滑快速启动。

Description

一种三相电机的启动方法
技术领域
本发明涉及电机启动技术领域，尤其涉及一种三相电机的启动方法。
背景技术
在传统的三相电机启动过程中，常使用直接启动或者软启动方法。然而，这些方法在启动过程中往往会产生较大的起动电流冲击和机械振动，可能导致设备损坏和能耗增加。因此，需要一种新型的启动方法来解决这些问题。
发明内容
基于此，本发明有必要提供一种三相电机的启动方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种三相电机的启动方法，包括以下步骤：
步骤S1：根据预设的无级变频控制系统对微处理器进行编程设定，从而获取变频驱动初始化数据；
步骤S2：当电机处于停止状态时，根据变频驱动初始化数据通过变频器输出磁化电流；利用磁化电流对转子进行无源转动启动作业，并对转子进行运动状态检测，从而获取稳态旋转诊断数据；
步骤S3：根据稳态旋转诊断数据对电机转子的位置进行实时矢量检测，从而获取转子空间位置数据；根据转子空间位置数据以及预设的启动位置数据进行定位偏差运算判断，从而获取定位状态数据；
步骤S4：确定定位状态数据为定位完成数据时，利用微处理器对VVF变频器进行PWM控制指令发出，以对电机进行软启动作业；
步骤S5：确定定位状态数据为定位未完成数据时，根据变频驱动初始化数据持续利用磁化电流对转子执行无源转动启动作业，返回步骤S3。
本发明通过预设的无级变频控制系统对微处理器进行编程设定，可以实现对电机的精确控制。无级变频控制系统可以根据需求实时调整电机的转速和转矩，以适应不同工作负载和运行条件。这种控制方法提供了更高的灵活性和可调性，使得电机的启动过程更加平稳和可控。通过获取变频驱动初始化数据，可以确保在启动过程中提供准确的电机参数和控制参数。这些数据可能包括电机的额定功率、额定转速、最大转矩等信息，以及变频器的工作频率和控制模式等。准确的初始化数据对于电机的可靠启动和运行至关重要，可以确保电机在启动过程中的稳定性和性能。在电机停止状态下，通过变频器输出磁化电流，可以实现对转子的无源转动启动。磁化电流会在电机的定子和转子之间产生旋转磁场，从而使得转子开始旋转，实现电机的启动。相比传统的直接启动方式，磁化电流启动可以减少启动过程中的电流冲击和机械冲击，降低了电机和设备的损坏风险，并提供了更平稳的启动性能。通过对转子进行运动状态检测，可以获取稳态旋转诊断数据。这些数据可以包括电机的实际转速、转向和振动等参数。通过监测这些参数，可以判断电机的运行状态，例如是否正常启动、启动是后是否进入稳态运行、是否存在异常振动或转向问题等。运动状态检测有助于确保电机在启动过程中的安全性和稳定性，并及时检测和处理潜在的问题。通过根据稳态旋转诊断数据对转子的转动状态进行判断，当转子的转动状态处于稳定时，通过对转子进行实时矢量检测，可以获取转子的空间位置数据。这些数据可以用于确定转子的精确位置和方向。通过实时检测转子的位置，可以更准确地控制电机的启动过程，并确保电机在启动后达到预期的位置和运行状态。根据转子空间位置数据和预设的启动位置数据进行定位偏差运算判断，可以获取定位状态数据。定位状态数据反映了电机启动过程中的定位准确性和稳定性。当定位状态数据被确定为定位完成数据时，可以利用微处理器对变频器进行PWM控制指令发出，实现对电机的软启动作业。这种软启动方式可以确保电机在启动过程中的平稳性和可控性。当定位状态数据被确定为定位未完成数据时，持续利用磁化电流对转子进行无源启动作业，然后，返回执行定位步骤。这种方法可以修正定位偏差，提高电机的定位准确性和稳定性，确保电机在启动过程中达到预期的位置和运行状态。综上所述，上述步骤可以使得三相电机在启动过程中能够更加可靠地运行，并提高了其性能和可靠性。这种启动方法结合了无级变频控制、磁化电流启动、运动状态检测和定位偏差运算等技术，为电机提供了全方位的控制和监测机制，以适应不同工作负载和运行条件。通过准确的参数设定和控制策略，电机可以实现平稳的启动过程，避免了传统直接启动方式可能带来的电流和机械冲击。同时，通过实时监测电机的运行状态和转子位置，可以及时发现并处理潜在的问题，确保电机在启动后能够达到预期的性能和稳定性。总体而言，这种启动方法提高了电机的控制精度、启动性能和定位准确性，为各种应用场景下的电机提供了更好的运行效果。本方法与直接启动相比，起动时无电机起电扭矩，转子能够平稳转动到工作位置，减小电网冲击；通过采用无级调速技术，启动时间短于软启动方法；通过微处理控制电感马达转子预转后再送电，实现三相电机顺滑快速启动。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出了一实施例的三相电机的启动方法的步骤流程示意图。
图2示出了一实施例的步骤S4的详细步骤流程示意图。
图3示出了一实施例的步骤S43的详细步骤流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种三相电机的启动方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：根据预设的无级变频控制系统对微处理器进行编程设定，从而获取变频驱动初始化数据；
具体地，例如，可以使用编程语言如C或者Python编写程序，通过与微处理器进行通信，将预设的参数和配置信息发送给微处理器。这些参数和配置信息可以包括变频器的工作频率范围、电压等级、保护设置等。微处理器根据接收到的数据进行配置，将初始化数据存储在内部寄存器或者存储器中，从而得到变频驱动初始化数据，以备后续步骤使用。
步骤S2：当电机处于停止状态时，根据变频驱动初始化数据通过变频器输出磁化电流；利用磁化电流对转子进行无源转动启动作业，并对转子进行运动状态检测，从而获取稳态旋转诊断数据；
具体地，例如，根据变频驱动初始化数据，通过变频器将一定频率和幅值的电流输出到电机的线圈上，实现对电机的磁化。这种磁化电流可以使得电机转子在停止状态下无源地进行微小的旋转。通过对电机转子的运动状态进行检测，霍尔效应传感器可以安装在电机的固定部分上，通常布置为一组三个传感器，每个传感器相隔120度。这些传感器可以感知到转子上的磁极，并根据磁场的变化输出相应的电信号。通过对这三个传感器输出信号的组合和变化进行解析，可以确定转子的位置和速度。例如，可以利用传感器信号的相位差来确定转子的位置，通过测量传感器信号的频率来计算转子的速度。从而获取稳态旋转诊断数据，如转子的角度、速度等信息。
步骤S3：根据稳态旋转诊断数据对电机转子的位置进行实时矢量检测，从而获取转子空间位置数据；根据转子空间位置数据以及预设的启动位置数据进行定位偏差运算判断，从而获取定位状态数据；
具体地，例如，根据稳态旋转诊断数据，可以通过信号处理算法对电机转子的位置进行实时矢量检测。这可以包括使用反馈控制算法，如PID控制器，根据电机输出的位置信号和期望位置信息进行误差计算和修正。通过计算转子空间位置数据，可以确定转子相对于预设的启动位置的偏差。根据偏差的大小和方向，可以判断电机的定位状态，如就位、偏差过大等。
步骤S4：确定定位状态数据为定位完成数据时，利用微处理器对VVF变频器进行PWM控制指令发出，以对电机进行软启动作业；
具体地，例如，当定位状态数据表明电机已完成定位时，可以通过微处理器向VVF变频器发送PWM控制指令。这些指令可以包括设定电机的工作频率、电压等级以及加速度等参数。变频器接收到指令后，开始输出符合指令要求的PWM信号，通过电机的线圈驱动电流来实现电机的软启动。这样，电机将逐渐加速并进入正常工作状态。
步骤S5：确定定位状态数据为定位未完成数据时，根据变频驱动初始化数据持续利用磁化电流对转子执行无源转动启动作业，返回步骤S3。
具体地，例如，当定位状态数据表明电机未完成定位时，根据变频驱动初始化数据，持续地利用磁化电流对转子进行无源启动作业。这意味着继续输出一定频率和幅值的电流到电机的线圈上，以保持转子的微小旋转。然后，返回步骤S3，对稳态旋转诊断数据进行实时矢量检测，获取转子空间位置数据，并计算定位偏差。通过持续的定位重作业和定位状态数据的判断，可以逐步修正转子的位置，直到达到预设的启动位置，并进入定位完成状态。
本发明通过预设的无级变频控制系统对微处理器进行编程设定，可以实现对电机的精确控制。无级变频控制系统可以根据需求实时调整电机的转速和转矩，以适应不同工作负载和运行条件。这种控制方法提供了更高的灵活性和可调性，使得电机的启动过程更加平稳和可控。通过获取变频驱动初始化数据，可以确保在启动过程中提供准确的电机参数和控制参数。这些数据可能包括电机的额定功率、额定转速、最大转矩等信息，以及变频器的工作频率和控制模式等。准确的初始化数据对于电机的可靠启动和运行至关重要，可以确保电机在启动过程中的稳定性和性能。在电机停止状态下，通过变频器输出磁化电流，可以实现对转子的无源转动启动。磁化电流会在电机的定子和转子之间产生旋转磁场，从而使得转子开始旋转，实现电机的启动。相比传统的直接启动方式，磁化电流启动可以减少启动过程中的电流冲击和机械冲击，降低了电机和设备的损坏风险，并提供了更平稳的启动性能。通过对转子进行运动状态检测，可以获取稳态旋转诊断数据。这些数据可以包括电机的实际转速、转向和振动等参数。通过监测这些参数，可以判断电机的运行状态，例如是否正常启动、启动是后是否进入稳态运行、是否存在异常振动或转向问题等。运动状态检测有助于确保电机在启动过程中的安全性和稳定性，并及时检测和处理潜在的问题。通过根据稳态旋转诊断数据对转子的转动状态进行判断，当转子的转动状态处于稳定时，通过对转子进行实时矢量检测，可以获取转子的空间位置数据。这些数据可以用于确定转子的精确位置和方向。通过实时检测转子的位置，可以更准确地控制电机的启动过程，并确保电机在启动后达到预期的位置和运行状态。根据转子空间位置数据和预设的启动位置数据进行定位偏差运算判断，可以获取定位状态数据。定位状态数据反映了电机启动过程中的定位准确性和稳定性。当定位状态数据被确定为定位完成数据时，可以利用微处理器对变频器进行PWM控制指令发出，实现对电机的软启动作业。这种软启动方式可以确保电机在启动过程中的平稳性和可控性。当定位状态数据被确定为定位未完成数据时，续利用磁化电流对转子进行无源启动作业，然后，返回执行定位步骤。这种方法可以修正定位偏差，提高电机的定位准确性和稳定性，确保电机在启动过程中达到预期的位置和运行状态。综上所述，上述步骤可以使得三相电机在启动过程中能够更加可靠地运行，并提高了其性能和可靠性。这种启动方法结合了无级变频控制、磁化电流启动、运动状态检测和定位偏差运算等技术，为电机提供了全方位的控制和监测机制，以适应不同工作负载和运行条件。通过准确的参数设定和控制策略，电机可以实现平稳的启动过程，避免了传统直接启动方式带来的电流和机械冲击。同时，通过实时监测电机的运行状态和转子位置，可以及时发现并处理潜在的问题，确保电机在启动后能够达到预期的性能和稳定性。总体而言，这种启动方法提高了电机的控制精度、启动性能和定位准确性，为各种应用场景下的电机提供了更好的运行效果。本方法与直接启动相比，起动时无电机起电扭矩，转子能够平稳转动到工作位置，减小电网冲击；通过采用无级调速技术，启动时间短于软启动方法；通过微处理控制电感马达转子预转后再送电，实现三相电机顺滑快速启动。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取电机的定子电抗参数数据；
具体地，例如，可以通过电机的技术手册、制造商提供的参数表或者使用特定的测试设备对电机进行测量，从而获取电机的定子电抗参数数据。这些参数可以包括电感值、电阻值和电容值等。
步骤S12：对电机、控制器与变频器进行模型建立，从而获取联合仿真模型；
具体地，例如，可以使用系统仿真软件(如MATLAB/Simulink)或其他电机控制仿真工具，建立电机、控制器和变频器的联合仿真模型。这个模型可以基于电机的物理特性、控制器的算法和变频器的特性，描述系统的动态行为和相互作用。
步骤S13：根据定子电抗参数数据对联合仿真模型进行仿真实验，从而获取最佳控制参数数据；
具体地，例如，可以使用建立的联合仿真模型进行仿真实验。根据电机的定子电抗参数数据，设置仿真实验的初始条件和输入信号，例如给定一定的电压或转矩输入。通过观察仿真结果，如电流、速度、转矩响应等，可以分析不同控制参数的影响，并找到最佳的控制参数组合，以实现系统的最优性能。
步骤S14：根据最佳控制参数数据对预设的无级变频控制系统进行参数优化调整，从而获取无级变频控制系统；
具体地，例如，根据最佳控制参数数据，对预设的无级变频控制系统进行参数的优化调整。这涉及调整控制器的增益、滤波器的设计参数或其他控制算法的参数等。通过优化调整，可以使得无级变频控制系统更好地适应电机的特性和应用需求。
步骤S15：根据无级变频控制系统对微处理器进行编程设定，从而获取变频驱动初始化数据。
具体地，例如，根据优化调整后的无级变频控制系统，使用编程语言如C或Python编写程序，将相应的控制参数和配置信息发送给微处理器。微处理器根据接收到的数据进行编程设定，生成变频驱动初始化数据。这些数据可以包括变频器的工作频率范围、电压等级、保护设置等，以确保变频器在启动时能够正确配置和驱动电机。
本发明通过获取电机的定子电抗参数数据，精确的定子电抗参数数据可以提供电机的准确特性描述，包括电感和电阻等参数。这些参数对于电机的控制和模型建立非常重要。定子电抗参数数据用于建立电机的数学模型，以便进行仿真和优化。准确获取这些参数可以提高仿真模型的准确性，从而得到更可靠的仿真结果。通过建立联合仿真模型，可以在计算机环境中进行各种实验和测试，以评估不同的控制算法、参数配置和工况条件对系统性能的影响。这样可以避免在实际系统上进行试错，节省时间和资源。联合仿真模型结合了电机、控制器和变频器的数学模型，能够模拟它们之间的相互作用和动态行为。这样的模型可以帮助理解系统的工作原理，优化控制策略，预测系统的性能和响应。通过对联合仿真模型进行仿真实验，可以评估不同控制参数对电机启动过程的影响。通过比较不同控制参数设置下的仿真结果，可以找到最佳的控制参数组合。最佳控制参数数据能够提供电机启动过程的最佳性能和稳定性。通过仿真实验获得这些参数可以避免在实际系统上进行试错，节省时间和资源。通过对预设的无级变频控制系统进行参数优化调整，可以改善系统的响应速度、稳态误差和抗干扰能力。这有助于提高电机的性能和可靠性。无级变频控制系统经过参数优化调整后，可以更好地适应电机的需求和工作条件。优化后的控制参数可以提供更精确和稳定的电机控制效果。
优选地，步骤S13包括以下步骤：
步骤S131：利用定子电抗参数数据对联合仿真模型进行参数标定，从而获取准确电机模型；
具体地，例如，根据电机的定子电抗参数数据，可以对联合仿真模型中的电机模型进行参数标定。这可以包括调整电感、电阻和电容等参数，以使得仿真模型与实际电机的响应行为尽可能一致。通常可以使用优化算法或试验与仿真数据拟合的方法来进行参数标定，以获得准确的电机模型。
步骤S132：根据定子电抗参数数据对转子的磁阻特性进行磁流仿真计算，从而获取初始控制参数；
具体地，例如，利用定子电抗参数数据，可以进行磁流仿真计算，以了解转子的磁阻特性。磁流仿真计算可以基于电机的物理方程和电气特性，模拟转子磁场的分布和磁阻的变化。通过这些仿真计算结果，可以获取初始控制参数，如转子的初始位置和初始磁阻值等。
步骤S133：利用初始控制参数对准确电机模型进行模拟转子启动，并对转子进行转速曲线测量采集，从而获取转速曲线数据；
具体地，例如，利用准确电机模型和初始控制参数，可以进行模拟转子启动。通过施加适当的控制信号和电压输入，模拟电机的启动过程。在模拟转子启动的过程中，可以使用转速传感器或其他测量设备对转子的转速进行实时测量和采集，从而获取转速曲线数据。
步骤S134：根据转速曲线数据对转子从起始到平稳状态进行时间计算，从而获取启动稳定时间数据；
具体地，例如，利用转速曲线数据，可以对转子从起始状态到达稳定状态所需的时间进行计算。通过分析转速曲线的变化趋势和稳定性，可以确定转子达到平稳状态的时间点，或可以利用转子启动稳定时间计算公式进行计算。这个时间点可以作为启动稳定时间的指标，用于评估电机的启动性能和控制系统的稳定性。
步骤S135：根据预设的理想时间范围数据对启动稳定时间数据进行比较判断，当启动稳定时间数据确定为过快时，对初始控制参数进行缩小调节，并执行步骤S133；
具体地，例如，根据预设的理想时间范围数据，可以确定启动稳定时间的上限和下限。当实际测得的启动稳定时间数据小于下限时，表示启动过快，需要调整初始控制参数使启动时间变慢。例如，可以减小施加在电机上的起动电压或调整启动算法的参数，以降低电机的加速度。然后，执行步骤S133，模拟转子启动并采集新的转速曲线数据，以验证调整后的控制参数是否满足预设的时间范围要求。
步骤S136：当启动稳定时间数据确定为过慢时，对初始控制参数进行扩大调节，并执行步骤S133；
具体地，例如，当实际测得的启动稳定时间数据超过预设的理想时间上限时，表示启动过慢，需要调整初始控制参数使启动时间变快。例如，可以增加施加在电机上的起动电压或调整启动算法的参数，以增加电机的加速度。然后，执行步骤S133，模拟转子启动并采集新的转速曲线数据，以验证调整后的控制参数是否满足预设的时间范围要求。
步骤S137：当启动稳定时间数据存在于预设的理想时间范围数据时，将初始控制参数作为最佳控制参数数据。
具体地，例如，当实际测得的启动稳定时间数据在预设的理想时间范围内时，表示启动时间符合要求，初始控制参数被认为是最佳的控制参数数据。这意味着电机的启动性能和控制系统的稳定性满足预期要求。在这种情况下，可以将当前的初始控制参数作为最佳控制参数数据，用于后续的电机操作和控制。
本发明通过对定子电抗参数数据进行参数标定，可以获得准确的电机模型。这个电机模型能够更准确地反映电机的物理特性和行为，包括电感、电阻和磁阻等参数。准确的电机模型为后续步骤提供了可靠的基础数据，使得后续步骤的模拟和计算更加准确和可信。通过对定子电抗参数数据进行磁流仿真计算，可以获取转子的磁阻特性。磁阻是电机的重要参数之一，直接影响电机的转矩和转速响应。通过获取初始控制参数，可以为后续的电机控制和调节提供一个合适的起点。准确的初始控制参数对于电机的启动过程非常重要，能够确保电机的启动过程更加可控和稳定。利用初始控制参数对准确的电机模型进行模拟转子启动，可以获取电机在启动过程中的转速曲线数据。这些数据反映了电机启动的动态特性和响应速度，包括转速的变化和响应时间。通过对转速曲线的测量和采集，可以更好地了解电机的启动性能，并为后续的分析和调节提供依据。通过对转速曲线数据进行分析和处理，可以计算电机从启动到达平稳状态所需的时间，即启动稳定时间。启动稳定时间是评估电机启动性能和稳定性的重要指标之一。通过计算启动稳定时间数据，可以对电机的启动过程进行评估，并判断电机是否满足预设的启动时间要求。通过将启动稳定时间数据与预设的理想时间范围数据进行比较判断，可以确定启动稳定时间是否过快或过慢。如果启动稳定时间数据过快，意味着电机启动过程过于急促，会导致电机振动或失控。在这种情况下，可以通过缩小初始控制参数的调节来减缓启动过程，提高启动过程的稳定性。相反，如果启动稳定时间数据过慢，意味着电机启动过程过于缓慢，可能无法满足实际需求。在这种情况下，可以通过扩大初始控制参数的调节来加快启动过程。这样的调节可以不断优化控制参数，使电机启动过程更加可控和高效。当启动稳定时间数据在预设的理想时间范围内时，可以确定初始控制参数为最佳控制参数数据。这意味着初始控制参数能够使电机在启动过程中达到预期的性能和稳定性要求。最佳控制参数能够确保电机启动过程的稳定性，减少振动和失控的风险，并确保电机能够按照预期的时间要求启动。综上所述，通过以上步骤的执行，可以获得准确的电机模型、初始控制参数、转速曲线数据和启动稳定时间数据。这些数据和参数可以用于优化电机的启动过程，提高电机的性能和稳定性。具体而言，准确的电机模型能够提供可靠的基础数据，初始控制参数能够确保启动过程的可控性和稳定性，转速曲线数据能够评估电机的启动性能，启动稳定时间数据能够判断电机是否满足预设的启动时间要求。通过比较和调节这些数据和参数，可以不断优化控制策略，使电机的启动过程更加可控、高效和稳定。
优选地，步骤S132包括以下步骤：
步骤S1321：获取电机的转子3D模型；
具体地，例如，可以使用计算机辅助设计(CAD)软件或其他三维建模工具，根据电机的设计图纸或规格要求创建电机转子的三维模型。这个模型应该准确地表示出转子的几何形状，包括轴、铁芯、绕组等细节。
步骤S1322：对转子3D模型进行有限元网格化并设置边界条件，从而获取有限元转子模型；
具体地，例如，将转子的三维模型导入有限元分析软件中，进行网格化处理。网格化将转子模型分割为小的有限元单元，以便进行数值计算。在此过程中，需要设置合适的网格密度和边界条件，以确保模型的准确性和可靠性。
步骤S1323：对定子电抗参数数据进行等效激磁源转化，并将等效激磁源施加于有限元转子模型；
具体地，例如，根据定子电抗参数数据，计算出等效激磁源的数值。等效激磁源表示了定子的电磁激励对转子的影响。然后，将这个等效激磁源施加于有限元转子模型中，以模拟定子和转子之间的电磁相互作用。
步骤S1324：对有限元转子模型进行有限元离散方程建立，并利用伽辽金法进行加权残差方法推导，从而获取磁场方程组的变分形式数据；
具体地，例如，根据有限元转子模型和边界条件，建立有限元离散方程，描述转子内部的电磁场分布。这些方程通常基于电磁场的麦克斯韦方程和材料特性等。然后，利用伽辽金法(Galerkin method)或其他加权残差方法，对有限元离散方程进行推导，得到磁场方程组的变分形式数据。这些数据描述了电磁场在转子内部的分布和行为，可用于进一步的仿真和分析。
步骤S1325：对磁场方程组的变分形式数据进行插值函数逼近，从而获取有限元离散方程组矩阵数据；
具体地，例如，使用插值函数逼近方法，将磁场方程组的变分形式数据离散化为节点上的矩阵形式。这涉及将连续的磁场方程转化为离散的方程组，通过在节点上进行插值，将磁场解的值近似为节点上的数值。插值方法可以选择常用的插值函数，如线性插值或基函数插值方法。最终，将离散化后的方程组表示为矩阵形式，得到有限元离散方程组矩阵数据。
步骤S1326：利用预设的并行迭代解法程序调用GUDA接口并在GPU上对有限元离散方程组矩阵数据进行高效求解，从而获取节点磁场解数据；
具体地，例如，使用预设的并行迭代解法程序，调用GPU加速计算的接口(如GUDA，GPU Direct Acceleration)，将有限元离散方程组矩阵数据传输至GPU内存，并在GPU上进行高效的求解过程。通过并行计算和优化的算法，可以加快解方程组的速度。求解得到的节点磁场解数据表示了在每个离散节点上的磁场数值。
步骤S1327：对节点磁场解数据进行后处理，从而获取各节点磁阻分布数据；
具体地，例如，对节点磁场解数据进行后处理，可以进一步计算得到各节点上的磁阻数值。根据电磁学理论，磁阻可以通过磁场和磁势的比值计算得到。根据离散节点上的磁场解数据，可以计算每个节点上的磁势值，并结合电机的几何结构和材料特性，计算各节点上的磁阻数值。
步骤S1328：对各节点磁阻分布数据进行统计分析，从而获取初始化控制参数。
具体地，例如，对各节点磁阻分布数据进行统计分析，可以获得关于电机的启动特性和稳定性的信息。例如，可以计算整个电机的平均磁阻值、最大磁阻值、磁阻分布的方差等统计指标。根据这些统计指标，可以评估电机的性能，并基于评估结果确定初始化控制参数的合适取值。例如，如果磁阻分布过大，可能需要调整初始控制参数以减小磁阻，提高电机的性能。
本发明通过获取电机的转子3D模型，可以准确地描述转子的几何形状和结构。转子3D模型可以提供有关转子的尺寸、形状和材料等信息，为后续步骤提供准确的几何数据。通过对转子3D模型进行有限元网格化，可以将转子模型划分为一系列离散节点和单元。有限元网格化将转子模型转化为离散的数学模型，便于进行数值计算和仿真。同时，设置边界条件可以定义转子模型的边界特性，如固定边界条件和边界电磁特性。过对定子电抗参数数据进行等效激磁源转化，可以将定子电抗参数转化为等效的激磁源。这样可以将定子的电磁特性作用于有限元转子模型，模拟定子对转子的影响。等效激磁源的施加可以有效地模拟电机的电磁相互作用。通过对有限元转子模型进行有限元离散方程的建立，可以将磁场问题转化为数学方程组。利用伽辽金法进行加权残差方法推导，可以得到磁场方程组的变分形式。这样可以将磁场问题转化为数值计算问题，方便进行后续的求解和分析。通过对磁场方程组的变分形式数据进行插值函数逼近，可以将连续的变分形式转化为离散的矩阵形式。这样可以得到有限元离散方程组的矩阵表示，方便进行数值求解和计算。通过利用预设的并行迭代解法程序调用GUDA接口，在GPU上对有限元离散方程组的矩阵数据进行高效求解。这样可以快速而准确地求解节点磁场解数据，得到转子在不同位置和时间的磁场分布情况。通过对节点磁场解数据进行后处理，可以计算各节点的磁阻值。磁阻是转子的重要特性之一，它与磁场分布密切相关。通过计算各节点的磁阻，可以得到转子在不同位置和时间的磁阻分布数据，进一步分析转子的电磁特性。通过对各节点磁阻分布数据进行统计分析，可以得到有关转子电磁特性的重要信息。这些信息可以用于确定初始化控制参数，包括转子的初始位置、初始磁场分布等。通过合理的初始化控制参数，可以确保电机在启动和运行过程中的稳定性和效率。
优选地，步骤S134通过转子启动稳定时间计算公式对转子从起始到平稳状态进行时间计算，其中，转子启动稳定时间计算公式如下所示：
式中，ts为转子启动稳定时间，ω0为转子初始角速度，α(ω)为转子角加速度，ωs为转子平稳角速度，ω为转子角速度，Kt为电机扭矩常数，J为转子转动惯量，Vd为定子电压，Rd为定子电阻，Ld为定子电感，Kb为电机反电动势常数，B为转子阻尼系数。
本发明构建了一个转子启动稳定时间计算公式，该公式通过对转子角速度进行积分，计算出转子从初始状态到平稳状态的时间，并与预设的理想时间范围进行比较，从而调节初始控制参数，使之接近最佳控制参数。最佳控制参数能够使转子快速平稳地启动，避免过快或过慢的启动造成的电机损坏或效率降低。该公式还综合考虑了电机的扭矩、阻尼、电压、电阻、电感等因素，能够更准确地反映转子的运动状态和电机的驱动力。其中，ts表示从转子开始转动到达平稳状态所需要的时间。这个时间越短，说明转子启动越快，电机效率越高。ω0表示转子在没有受到电机驱动之前的角速度。ωs表示转子在达到平稳状态后的角速度。这个角速度取决于电机的负载和控制参数。α(ω)表示转子角速度的变化率。这个加速度取决于电机的扭矩和阻尼。Kt表示电机产生的扭矩和电流的比例系数。这个常数反映了电机的力学性能。J表示转子对于改变其角速度的抵抗程度。这个惯量取决于转子的质量和形状。Vd表示电机输入端的电压。这个电压决定了电机的驱动力。Rd表示定子线圈的电阻。这个电阻会导致定子线圈发热，降低电机效率。Ld表示定子线圈的电感。这个电感会影响定子线圈的感应电动势，改变电流的相位。Kb表示转子旋转时产生的反向电压和角速度的比例系数。这个常数反映了电机的电气性能。B表示转子旋转时受到的摩擦力和角速度的比例系数。这个系数反映了转子与轴承之间的摩擦损耗。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：当电机处于停止状态时，根据变频驱动初始化数据通过变频器输出磁化电流；
具体地，例如，根据电机的设计要求和变频驱动器的特性，设置合适的初始化数据，即变频驱动初始化数据。这些数据可能包括电机的额定电流、电压和频率等参数。通过将这些初始化数据输入到变频器中，变频器会根据设定的控制策略和电机模型，输出对应的磁化电流信号。磁化电流的作用是激活电机的磁场，为后续的转子启动提供必要的磁场激励。
步骤S22：利用磁化电流对转子进行无源转动启动作业，并对转子进行转速采集，从而获取转速时序数据集；
具体地，例如，将电机的磁化电流输入到定子绕组中，通过磁场的相互作用，实现对转子的无源转动启动。同时，使用传感器(如编码器或霍尔传感器)对转子的转速进行实时采集。采集到的转速数据可以以时序的方式记录下来，形成转速时序数据集。这些数据可以用于后续的分析和运动状态特征提取。
步骤S23：对转速时序数据集进行运动状态特征提取，从而获取转子运动特征数据；
具体地，例如，通过对转速时序数据集进行信号处理和分析，提取转子的运动状态特征。这些特征可以包括平均转速、峰值转速、转速波动性等指标，用于描述转子的运动特性。常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析、小波分析等。通过提取这些特征数据，可以更加全面地了解转子的运动状态。
步骤S24：根据转子运动特征数据对转子进行运动状态诊断，从而获取稳态旋转诊断数据。
具体地，例如，利用转子的运动特征数据进行状态诊断，以判断电机是否处于稳态旋转状态。通过设定一定的判据或阈值，对转速特征数据进行分析和比较，可以判断电机是否正常运行。例如，可以检测转速的稳定性、转速的与设定值的偏差等指标，来判断电机是否存在异常或故障。根据诊断结果，可以生成稳态旋转诊断数据，用于电机的监测和维护。
本发明通过变频驱动器输出磁化电流，可以确保电机的磁场得以建立，还可以根据不同的运行要求和负载条件优化电机的启动性能和效果，为后续的启动作业提供必要的磁场条件。适当的磁化电流输出有助于减少电机启动时的机械和热应力，提高电机的启动效率和寿命。利用施加的磁化电流，可以实现对转子的无源转动启动，无需额外的外部力或起动装置。在转动过程中，通过对转子转速的采集，可以获得转速时序数据集，记录电机启动过程中转速的实时变化情况。转速时序数据集中的转速信息对于分析电机的启动性能、转子的惯性特性以及系统的动态响应等方面非常有价值。通过对转速时序数据集进行运动状态特征提取，可以获取更具体的转子运动特征数据，如平均转速、最大/最小转速、转速变化率等。运动状态特征数据的提取有助于深入了解电机的运行状态和性能特征，为后续的运行监测、故障诊断和性能评估提供基础。根据转子运动特征数据的变化趋势，可以判断电机的运行状态是否正常或运动状态是否进入稳定状态，如是否存在异常转速、不平衡或振动等问题。基于转子运动特征数据的分析和比较，可以进行运动状态诊断，判断电机的稳态旋转性能。运动状态诊断的结果可以用于评估电机的健康状态和性能以及转子的运动状态，并及时发现潜在的故障或异常情况。稳态旋转诊断数据提供了关于电机运行状态的详细信息，包括转速稳定性、转速波动性、转子的平衡性等方面的数据，有助于制定相应的维护和优化措施。综上所述，以上步骤的有益效果有助于确保电机的正常启动和运行，提高电机的可靠性和稳定性。通过对电机运行状态的诊断，可以及时发现问题并采取相应措施，保障电机的安全和性能。这些改进措施还可以优化电机的启动效率，减少机械和热应力对电机的影响，从而延长电机的使用寿命。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：确定稳态旋转诊断数据为非稳态数据时，执行步骤S2；
具体地，例如，通过监测电机的电流、电压和转速等参数，可以判断电机是否处于稳定旋转状态。如果这些参数的变化超出了预设的稳态范围，即电机存在异常或故障的情况，或电机的转子还处于启动增速过程中，那么继续执行步骤S2。在步骤S2中，可以使用故障诊断算法，如基于模型的故障诊断、统计学方法或机器学习方法等，来确定电机的具体故障类型和位置，并采取相应的故障处理措施，然后继续利用磁化电流对电机转子进行无源启动作业，使得转子在无源启动下进行稳定旋转状态并达到软启动的指定位置。
步骤S32：确定稳态旋转诊断数据为稳态数据时，对电机转子的位置进行实时矢量检测，从而获取转子空间位置数据；
具体地，例如，可以使用编码器或霍尔传感器等位置传感器对电机转子的位置进行实时矢量检测。传感器可以测量转子位置的变化，并输出相应的位置信号。通过对这些位置信号进行处理和解析，可以获取转子的空间位置数据，即转子在三维空间中的坐标或姿态信息。
步骤S33：获取传感器的温度响应曲线数据；
具体地，例如，可以进行实验或测试，逐渐改变传感器的温度，并记录传感器输出信号与温度之间的关系。通过这些数据，可以得到传感器在不同温度下的响应特性曲线数据，即温度响应曲线数据。
步骤S34：根据温度响应曲线数据对传感器进行热误差修正，从而获取温度修正系数数据；
具体地，例如，可以通过比较实际测量值与温度响应曲线的预测值之间的差异，计算出热误差修正系数。这些修正系数可以用于校正传感器输出信号中由于温度变化引起的误差，提高测量的准确性和精度。
步骤S35：利用温度修正系数数据对转子空间位置数据进行热偏导修正，从而获取修正空间位置数据；
具体地，例如，根据传感器的温度响应特性和位置数据的相关性，可以计算出由于温度变化引起的位置偏差。这些偏差值可以与原始的空间位置数据进行修正，得到修正后的空间位置数据。修正的过程可能需要考虑热传导模型、温度分布分析等方法。
步骤S36：根据修正空间位置数据以及预设的启动位置数据进行定位偏差运算判断，从而获取定位状态数据。
具体地，例如，通过比较修正空间位置数据与预设的启动位置数据之间的差异，可以评估电机的定位精度和偏差情况。根据判断结果，可以得到定位状态数据，用于电机的定位控制和监测。
本发明中，当稳态旋转诊断数据被确定为非稳态数据时，意味着电机仍处于无源启动或变速阶段，无法获取稳态下的精确位置数据。因此，执行步骤S2可以启动相关的数据采集和分析，以获取更准确的稳态旋转诊断数据。在稳态旋转阶段，可以对电机转子的位置进行实时矢量检测，通过检测转子的位置变化来获取转子的空间位置数据。转子空间位置数据提供了关于转子在三维空间中位置和方向的信息，可以用于进一步分析电机的运行状态、转子的偏差、不平衡、振动等问题。传感器的温度响应曲线数据记录了传感器在不同温度下的响应特性，即温度与传感器输出之间的关系。获取传感器的温度响应曲线数据可以用于后续的热误差修正，提高传感器测量数据的准确性。利用温度响应曲线数据，可以对传感器的测量数据进行热误差修正，消除温度对传感器测量的影响。通过热误差修正，可以获得温度修正系数数据，用于后续对转子空间位置数据的修正。利用温度修正系数数据，可以对转子空间位置数据进行热偏导修正，消除温度对位置测量的影响。通过热偏导修正，可以获得修正后的空间位置数据，提高位置测量的准确性和稳定性。利用修正空间位置数据和预设的启动位置数据，可以进行定位偏差运算判断，评估电机的定位准确性和稳定性。定位状态数据提供了有关电机位置定位误差的信息，可以用于判断电机的定位性能和精度，检测可能存在的问题和改进的空间。综上所述，这些改进有助于提高电机启动过程的可靠性、稳定性和性能。通过提高数据准确性、增强稳态旋转诊断能力、优化位置测量精度以及提供可靠的定位状态信息，可以有效地改进电机的启动过程，减少故障风险，提高系统的效率和可靠性。
优选地，步骤S34包括以下步骤：
步骤S341：获取传感器的正常工作温度范围数据；
具体地，例如，通过产品规格书或传感器的技术文档，获取传感器的正常工作温度范围数据。这些数据描述了传感器能够正常工作的温度范围，包括最低和最高工作温度限制。
步骤S342：对正常工作温度范围数据进行温度点选取，并获取每个温度点对应的转子位置数据以及传感器温度数据；
具体地，例如，在传感器的正常工作温度范围内，选择一系列温度点。对于每个温度点，通过实验或测试获取相应的转子位置数据和传感器温度数据。这些数据可以记录在数据表或数据库中。
步骤S343：对每个温度点对应的转子位置数据以及传感器温度数据进行映射关系建立，从而获取温度响应曲线数据；
具体地，例如，将每个温度点对应的转子位置数据和传感器温度数据进行匹配和整理。通过建立转子位置与传感器温度之间的映射关系，可以得到温度响应曲线数据，描述了转子位置随温度变化的趋势和特性。
步骤S344：对温度响应曲线数据进行曲线拟合，从而获取温度-位置修正函数；
具体地，例如，采用曲线拟合算法，如多项式拟合或样条插值等方法，对温度响应曲线数据进行分析和处理。通过拟合曲线，可以得到温度-位置修正函数，将实时温度数据映射到位置修正量。
步骤S345：在转子运动过程中，对传感器进行实时温度检测，从而获取实时温度数据；
具体地，例如，通过传感器或温度监测装置，实时检测传感器的温度。在电机运行期间，持续监测传感器的温度，并获取实时温度数据。
步骤S346：将实时温度数据代入至温度-位置修正函数进行温度误差计算，从而获取温度误差修正量，根据温度误差修正量生成温度修正系数数据。
具体地，例如，将实时温度数据代入温度-位置修正函数中，计算温度误差修正量。根据温度误差修正量的大小和方向，生成相应的温度修正系数数据。这些修正系数可以用于校正转子位置数据，以考虑温度对转子位置的影响。
本发明通过获取传感器的正常工作温度范围，可以确定传感器在哪些温度下能够正常工作，从而避免在超出其可靠工作温度范围时产生不准确或不可靠的数据。通过对正常工作温度范围数据进行温度点选取，可以确定一组关键温度点，这些温度点代表着传感器在整个工作温度范围内的重要状态。这些关键温度点可以用于后续的数据分析。获取每个温度点对应的转子位置数据和传感器温度数据，可以提供用于建立温度响应曲线和温度-位置修正函数的实际测量数据。通过建立温度与传感器输出之间的映射关系，可以深入了解温度对传感器输出的影响程度。这有助于确定温度引起的误差或偏移，并为后续的温度修正提供基础。通过得到温度响应曲线数据，可以进一步分析传感器在不同温度下的特性，例如灵敏度、线性度和温度漂移等。这些分析结果可用于优化传感器的性能和校准算法。通过对温度响应曲线数据进行曲线拟合，可以建立温度与位置之间的数学模型或函数。该模型可以用于在未测量位置时，通过测量温度来推断位置，或者在未测量温度时，通过测量位置来推断温度。温度-位置修正函数可以用于根据实时温度数据对传感器的位置进行修正。通过应用修正函数，可以减小由于温度变化引起的位置误差，提高位置测量的准确性和稳定性。通过对传感器进行实时温度检测，可以实时监测温度的变化。这有助于及时发现温度异常或变化趋势，从而采取相应的措施进行调整或修正。获取实时温度数据可以为后续的温度误差计算和修正提供准确的输入数据。这些数据可以用于实时校正传感器输出或调整系统参数，以适应温度变化对系统性能的影响。通过实时温度检测和数据收集，可以用于后续的温度误差计算。通过将实时温度数据代入至温度-位置修正函数，可以计算出当前温度下的位置误差或修正量。这有助于了解温度对位置测量的影响，并提供修正位置测量误差的参考值。根据计算得到的温度误差修正量，可以生成相应的温度修正系数。通过应用温度修正系数，可以在实时校正传感器的输出数据，消除温度引起的误差。这可以提高测量的精度和准确性，在温度变化的环境下获得更可靠的数据。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：确定定位状态数据为定位完成数据时，获取电极的软启动参数数据；
具体地，例如，在定位过程中，监测定位状态数据。当定位状态数据显示为定位完成时，根据预先设定的规则或逻辑，获取电极的软启动参数数据。这些参数数据描述了软启动过程中电极的启动方式、时间延迟和输出电压变化等信息。
步骤S42：获取转子的实时速度数据以及目标速度数据；
具体地，例如，通过转子上的速度传感器或其他检测装置，实时获取转子的速度数据。同时，根据系统的控制需求或用户设置，获取目标速度数据，即期望转子达到的速度值。
步骤S43：根据软启动参数数据、实时速度数据以及目标速度数据对转子从实时速度过渡到目标速度进行速度曲线以及输出电压频率计算，从而获取速度曲线数据以及电压频率曲线；
具体地，例如，利用软启动参数数据，实时速度数据和目标速度数据，进行速度曲线和输出电压频率的计算。这些计算可以基于数学模型或控制算法，根据转子的动力学特性和软启动要求，获得转子从实时速度到目标速度的平滑过渡曲线和相应的电压频率曲线。
步骤S44：根据速度曲线数据以及电压频率曲线利用微处理器对VVF变频器进行PWM控制指令发出，以控制VVF变频器按照速度曲线数据以及电压频率曲线进行持续输出专作业；
具体地，例如，利用微处理器或控制器，根据计算得到的速度曲线数据和电压频率曲线，生成PWM(脉宽调制)控制指令。这些指令将被发送给变频器(VVF变频器)，以控制其输出电压和频率，使其按照速度曲线和电压频率曲线进行持续输出，以实现软启动过程。
步骤S45：对转子的实时速度进行持续检测，并将检测的实时速度与目标速度数据进行反馈比较，从而获取反馈结果数据；根据反馈结果数据对VVF变频器的输出进行动态调整，以对电机进行软启动作业。
具体地，例如，通过速度传感器或其他检测装置，持续检测转子的实时速度。将实时速度与目标速度数据进行比较，得到反馈结果数据，描述了实际速度与目标速度之间的差异。根据反馈结果数据，对VVF变频器的输出进行动态调整，以实现对电机的软启动作业，通过不断修正输出电压和频率，使转子的速度逐渐接近目标速度。
本发明通过获取电极的软启动参数数据，可以为后续的软启动过程提供必要的参数和参考数据。这些参数包括启动时间、启动电流、启动电压等。准确获取这些参数可以确保软启动过程的稳定性和可靠性。获取转子的实时速度数据和目标速度数据是进行软启动控制的关键步骤。实时速度数据用于监测转子当前的运行状态，目标速度数据则代表着期望的运行速度。通过获取这些数据，可以进行后续的速度曲线计算和控制操作。根据软启动参数数据、实时速度数据和目标速度数据的计算，可以得到转子从实时速度平稳过渡到目标速度所需的速度曲线数据和电压频率曲线。这些曲线数据是控制软启动过程的基础，可以确保转子在启动过程中的平稳运行和减少机械应力。通过使用微处理器发出PWM控制指令，可以将速度曲线数据和电压频率曲线应用于VVF变频器的控制，实现对电机的持续输出控制。这样可以确保电机在软启动过程中按照预定的速度曲线和电压频率曲线运行，提高软启动的平稳性和可控性。通过持续检测转子的实时速度，并将其与目标速度数据进行比较，可以获取反馈结果数据。这些数据可以用于对VVF变频器的输出进行动态调整，以实现对电机的软启动作业。通过实时的反馈和调整，可以确保软启动过程中的速度控制精度和稳定性，同时减少启动过程中的冲击和振动。综上所述，步骤S41至S45的有益效果包括提供必要的软启动参数数据、实现平稳的速度过渡、控制电压频率曲线输出、实时检测和调整转子速度，以及减少冲击和振动。这些效果有助于确保电机软启动过程的安全性、稳定性和可控性。
优选地，步骤S43包括以下步骤：
步骤S431：获取电机运动学模型以及电机运行时的实际电压数据；
具体地，例如，通过研究电机的物理性质和运动学特性，建立电机的运动学模型。这个模型描述了电机转速与输入电压之间的关系。同时，在电机运行时，实时采集电机的实际电压数据，记录下来以供后续使用。
步骤S432：对实时速度数据与目标速度数据进行差分运算，从而获取转速偏差数据；
具体地，例如，将实时速度数据与目标速度数据进行差分运算，计算出转速偏差数据。转速偏差数据表示实际转速与目标转速之间的差异，用于后续的控制算法和模糊控制模型。
步骤S433：对电机运动学模型进行模糊控制建模，从而获取模糊控制电机模型；
具体地，例如，基于电机运动学模型和模糊控制理论，建立模糊控制电机模型。这个模型使用转速偏差数据作为输入，根据模糊控制器的规则和逻辑，输出控制信号来调节电机的电压或频率，以实现对转速的控制。
步骤S434：根据专家经验进行模糊规则设定，从而获取模糊规则控制表数据；
具体地，例如，借助专家经验和领域知识，设定模糊控制器的模糊规则。这些规则描述了在不同转速偏差情况下，应该采取的控制动作。这些规则可以以表格形式表示，称为模糊规则控制表数据。其中，每个规则将转速偏差数据映射到相应的控制动作，例如增加或减小电压输出。
步骤S435：基于模糊规则控制表数据将实际电压数据与转速偏差数据输入至模糊控制电机模型进行模糊推理，从而获取不同时刻的电压控制量数据；
具体地，例如，将实际电压数据和转速偏差数据作为输入，根据模糊规则控制表数据，利用模糊控制电机模型进行模糊推理。模糊推理过程使用模糊逻辑和推理算法，根据输入数据的模糊度和规则的匹配程度，得到不同时刻的电压控制量数据。这些数据表示了根据实际电压和转速偏差来调节电机电压的控制信号。
步骤S436：对不同时刻的电压控制量数据进行质心去模糊化，从而获取准确不同时刻的电压控制量数据；
具体地，例如，对于每个时刻的电压控制量数据，使用去模糊化操作将其从模糊集合转化为准确的数值。去模糊化的方法可以是质心去模糊化，根据模糊控制输出的隶属度函数的重心位置计算得到准确的电压控制量数据。这样可以确保控制信号的精确性和可靠性。
步骤S437：对准确不同时刻的电压控制量数据进行三次样条插值与积分运算，从而获取速度曲线数据；
具体地，例如，首先获取步骤S436得到的准确不同时刻的电压控制量数据和相应的时间戳。然后利用三次样条插值方法对电压控制量数据进行插值，以获得连续的电压曲线。这可以使用标准的三次样条插值算法，如自然边界条件或周期边界条件。插值后的电压曲线可以表示为一个连续函数，通过输入任意时间戳可以获得对应的电压值。接下来，使用插值后的电压曲线数据和相应的时间戳进行积分运算，以获取速度曲线数据。首先，将时间戳按照递增顺序进行排序。然后，使用数值积分方法，如梯形法则或辛普森法则，对插值后的电压曲线进行积分计算。这将产生一个与时间戳对应的速度曲线，表示在每个时刻的速度值。积分运算后的速度曲线数据可以用于分析和控制系统的运动行为。综上所述，三次样条插值操作和积分运算操作相结合，可以将准确不同时刻的电压控制量数据转化为连续的电压曲线和对应的速度曲线，从而描述转子从实时速度到目标速度的过渡过程。这种方法能够提供更平滑和连续的数据，有助于系统分析和控制的精确性。
步骤S438：对准确不同时刻的电压控制量数据进行移相换算与调谐补偿，从而获取电压频率曲线。
具体地，例如，根据准确的电压控制量数据，进行移相换算操作，将电压控制量转化为电压频率曲线。移相换算考虑到电机的响应特性和频率变化的要求。此外，还可以进行调谐补偿，根据电机的特性和系统的要求，对电压频率曲线进行微调和补偿，以实现更准确的频率控制。首先，根据电机的频率响应曲线、系统的频率变化要求以及经验知识，确定移相换算所需的相位偏移量。假设确定需要将电压控制量数据向右移动20度作为相位偏移量。随后，针对每个时刻的准确电压控制量数据，将其相位向右移动20度，这可以通过将每个数据点的相位值增加20度来实现。例如，如果某个时刻的电压控制量为3.5V，则移相20度后，即变为3.5V相位为20度的电压控制量。接下来是调谐补偿操作。根据电机的特性和系统要求，进行频率曲线的调谐补偿。假设需要对电压频率曲线进行共振补偿。首先，通过分析电机的共振频率和系统的频率补偿要求，确定补偿的策略。例如，假设在频率为60Hz处存在一个共振点，需要进行补偿来避免共振现象。然后，针对电压频率曲线中的60Hz附近的数据点，根据补偿策略进行微调。一种常见的补偿方法是在共振频率附近引入补偿因子，以减小共振点的幅值，从而消除共振现象。
本发明通过获取电机运动学模型以及电机运行时的实际电压数据，可以建立电机的数学模型并获取实际运行时的输入数据。这些数据在后续的控制过程中起到重要作用，用于模糊控制和电压频率曲线的计算。通过对实时速度数据与目标速度数据进行差分运算，可以得到转速偏差数据。转速偏差数据表示了实际转速与目标转速之间的差异，是模糊控制的输入之一。通过对电机运动学模型进行模糊控制建模，可以建立模糊控制电机模型。模糊控制电机模型考虑了电机的动态特性和非线性特点，能够更好地适应实际控制需求。通过根据专家经验设定模糊规则，可以建立模糊规则控制表数据。模糊规则控制表包含了模糊控制系统中的模糊集合、模糊规则和推理机制，用于进行模糊推理和控制决策。通过将实际电压数据和转速偏差数据输入至模糊控制电机模型进行模糊推理，可以获取不同时刻的电压控制量数据。这些数据用于控制电机的电压输出，实现对电机速度的控制和调节。通过对不同时刻的电压控制量数据进行质心去模糊化，可以得到准确的电压控制量数据。质心去模糊化是将模糊输出转化为确定性的控制量的过程，确保电压控制量的准确性和可靠性。通过对准确不同时刻的电压控制量数据进行三次样条插值与积分运算，可以获得速度曲线数据。速度曲线数据表示电机在软启动过程中的速度变化情况，用于控制电机的加速和减速过程。通过对准确不同时刻的电压控制量数据进行移相换算与调谐补偿，可以获得电压频率曲线。电压频率曲线表示电机运行时电压的变化情况，通过调谐补偿可以优化电机的性能和响应特性，实现更稳定和精确的电机控制。本发明通过对转子进行先转后通电，实现了准确、稳定和高效的电机启动控制，避免了起动电流冲击和机械振动，降低了设备损坏风险和能耗增加，提升了电机的性能和响应特性。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种三相电机的启动方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：根据预设的无级变频控制系统对微处理器进行编程设定，从而获取变频驱动初始化数据；
步骤S2：当电机处于停止状态时，根据变频驱动初始化数据通过变频器输出磁化电流；利用磁化电流对转子进行无源转动启动作业，并对转子进行运动状态检测，从而获取稳态旋转诊断数据；
步骤S3：根据稳态旋转诊断数据对电机转子的位置进行实时矢量检测，从而获取转子空间位置数据；根据转子空间位置数据以及预设的启动位置数据进行定位偏差运算判断，从而获取定位状态数据；
步骤S4：确定定位状态数据为定位完成数据时，利用微处理器对VVF变频器进行PWM控制指令发出，以对电机进行软启动作业；
步骤S5：确定定位状态数据为定位未完成数据时，根据变频驱动初始化数据持续利用磁化电流对转子执行无源转动启动作业，返回步骤S3。
2.根据权利要求1所述的三相电机的启动方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取电机的定子电抗参数数据；
步骤S12：对电机、控制器与变频器进行模型建立，从而获取联合仿真模型；
步骤S13：根据定子电抗参数数据对联合仿真模型进行仿真实验，从而获取最佳控制参数数据；
步骤S14：根据最佳控制参数数据对预设的无级变频控制系统进行参数优化调整，从而获取无级变频控制系统；
步骤S15：根据无级变频控制系统对微处理器进行编程设定，从而获取变频驱动初始化数据。
3.根据权利要求2所述的三相电机的启动方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：
步骤S131：利用定子电抗参数数据对联合仿真模型进行参数标定，从而获取准确电机模型；
步骤S132：根据定子电抗参数数据对转子的磁阻特性进行磁流仿真计算，从而获取初始控制参数；
步骤S133：利用初始控制参数对准确电机模型进行模拟转子启动，并对转子进行转速曲线测量采集，从而获取转速曲线数据；
步骤S134：根据转速曲线数据对转子从起始到平稳状态进行时间计算，从而获取启动稳定时间数据；
步骤S135：根据预设的理想时间范围数据对启动稳定时间数据进行比较判断，当启动稳定时间数据确定为过快时，对初始控制参数进行缩小调节，并执行步骤S133；
步骤S136：当启动稳定时间数据确定为过慢时，对初始控制参数进行扩大调节，并执行步骤S133；
步骤S137：当启动稳定时间数据存在于预设的理想时间范围数据时，将初始控制参数作为最佳控制参数数据。
4.根据权利要求3所述的三相电机的启动方法，其特征在于，步骤S132包括以下步骤：
步骤S1321：获取电机的转子3D模型；
步骤S1322：对转子3D模型进行有限元网格化并设置边界条件，从而获取有限元转子模型；
步骤S1323：对定子电抗参数数据进行等效激磁源转化，并将等效激磁源施加于有限元转子模型；
步骤S1324：对有限元转子模型进行有限元离散方程建立，并利用伽辽金法进行加权残差方法推导，从而获取磁场方程组的变分形式数据；
步骤S1325：对磁场方程组的变分形式数据进行插值函数逼近，从而获取有限元离散方程组矩阵数据；
步骤S1326：利用预设的并行迭代解法程序调用GUDA接口并在GPU上对有限元离散方程组矩阵数据进行高效求解，从而获取节点磁场解数据；
步骤S1327：对节点磁场解数据进行后处理，从而获取各节点磁阻分布数据；
步骤S1328：对各节点磁阻分布数据进行统计分析，从而获取初始化控制参数。
5.根据权利要求3所述的三相电机的启动方法，其特征在于，步骤S134通过转子启动稳定时间计算公式对转子从起始到平稳状态进行时间计算，其中，转子启动稳定时间计算公式如下所示：
式中，ts为转子启动稳定时间，ω0为转子初始角速度，α(ω)为转子角加速度，ωs为转子平稳角速度，ω为转子角速度，Kt为电机扭矩常数，J为转子转动惯量，Vd为定子电压，Rd为定子电阻，Ld为定子电感，Kb为电机反电动势常数，B为转子阻尼系数。
6.根据权利要求1所述的三相电机的启动方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：当电机处于停止状态时，根据变频驱动初始化数据通过变频器输出磁化电流；
步骤S22：利用磁化电流对转子进行无源转动启动作业，并对转子进行转速采集，从而获取转速时序数据集；
步骤S23：对转速时序数据集进行运动状态特征提取，从而获取转子运动特征数据；
步骤S24：根据转子运动特征数据对转子进行运动状态诊断，从而获取稳态旋转诊断数据。
7.根据权利要求1所述的三相电机的启动方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：确定稳态旋转诊断数据为非稳态数据时，执行步骤S2；
步骤S32：确定稳态旋转诊断数据为稳态数据时，对电机转子的位置进行实时矢量检测，从而获取转子空间位置数据；
步骤S33：获取传感器的温度响应曲线数据；
步骤S34：根据温度响应曲线数据对传感器进行热误差修正，从而获取温度修正系数数据；
步骤S35：利用温度修正系数数据对转子空间位置数据进行热偏导修正，从而获取修正空间位置数据；
步骤S36：根据修正空间位置数据以及预设的启动位置数据进行定位偏差运算判断，从而获取定位状态数据。
8.根据权利要求7所述的三相电机的启动方法，其特征在于，步骤S34包括以下步骤：
步骤S341：获取传感器的正常工作温度范围数据；
步骤S342：对正常工作温度范围数据进行温度点选取，并获取每个温度点对应的转子位置数据以及传感器温度数据；
步骤S343：对每个温度点对应的转子位置数据以及传感器温度数据进行映射关系建立，从而获取温度响应曲线数据；
步骤S344：对温度响应曲线数据进行曲线拟合，从而获取温度-位置修正函数；
步骤S345：在转子运动过程中，对传感器进行实时温度检测，从而获取实时温度数据；
步骤S346：将实时温度数据代入至温度-位置修正函数进行温度误差计算，从而获取温度误差修正量，根据温度误差修正量生成温度修正系数数据。
9.根据权利要求1所述的三相电机的启动方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：确定定位状态数据为定位完成数据时，获取电极的软启动参数数据；
步骤S42：获取转子的实时速度数据以及目标速度数据；
步骤S43：根据软启动参数数据、实时速度数据以及目标速度数据对转子从实时速度过渡到目标速度进行速度曲线以及输出电压频率计算，从而获取速度曲线数据以及电压频率曲线；
步骤S44：根据速度曲线数据以及电压频率曲线利用微处理器对VVF变频器进行PWM控制指令发出，以控制VVF变频器按照速度曲线数据以及电压频率曲线进行持续输出专作业；
步骤S45：对转子的实时速度进行持续检测，并将检测的实时速度与目标速度数据进行反馈比较，从而获取反馈结果数据；根据反馈结果数据对VVF变频器的输出进行动态调整，以对电机进行软启动作业。
10.根据权利要求9所述的三相电机的启动方法，其特征在于，步骤S43包括以下步骤：
步骤S431：获取电机运动学模型以及电机运行时的实际电压数据；
步骤S432：对实时速度数据与目标速度数据进行差分运算，从而获取转速偏差数据；
步骤S433：对电机运动学模型进行模糊控制建模，从而获取模糊控制电机模型；
步骤S434：根据专家经验进行模糊规则设定，从而获取模糊规则控制表数据；
步骤S435：基于模糊规则控制表数据将实际电压数据与转速偏差数据输入至模糊控制电机模型进行模糊推理，从而获取不同时刻的电压控制量数据；
步骤S436：对不同时刻的电压控制量数据进行质心去模糊化，从而获取准确不同时刻的电压控制量数据；
步骤S437：对准确不同时刻的电压控制量数据进行三次样条插值与积分运算，从而获取速度曲线数据；
步骤S438：对准确不同时刻的电压控制量数据进行移相换算与调谐补偿，从而获取电压频率曲线。
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