RU2476983C1 - Способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя - Google Patents

Способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя Download PDF

Info

Publication number
RU2476983C1
RU2476983C1 RU2011135823/07A RU2011135823A RU2476983C1 RU 2476983 C1 RU2476983 C1 RU 2476983C1 RU 2011135823/07 A RU2011135823/07 A RU 2011135823/07A RU 2011135823 A RU2011135823 A RU 2011135823A RU 2476983 C1 RU2476983 C1 RU 2476983C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
induction motor
currents
voltages
input
neural network
Prior art date
Application number
RU2011135823/07A
Other languages
English (en)
Inventor
Александр Савельевич Глазырин
Роман Юрьевич Ткачук
Татьяна Анатольевна Глазырина
Вадим Владимирович Тимошкин
Кирилл Сергеевич Афанасьев
Дмитрий Васильевич Гречушников
Сергей Владимирович Ланграф
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет" filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет"
Priority to RU2011135823/07A priority Critical patent/RU2476983C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2476983C1 publication Critical patent/RU2476983C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Control Of Ac Motors In General (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области электротехники и может быть использовано для цифрового управления асинхронным двигателем. Техническим результатом является расширение арсенала средств аналогичного назначения. В способе определения оценки частоты вращения измеряют мгновенные величины токов и напряжений статора асинхронного двигателя, одновременно проводят измерение мгновенных величин токов и напряжений на двух фазах статора, последовательно выполняют три временные задержки по крайней мере на 6 мс, получая текущие и задержанные единожды, дважды и трижды значения токов и напряжений двух фаз статора двигателя, с помощью предварительно обученной искусственной нейронной сети, по опытным данным работы электродвигателя во всех режимах, используя выявленные искусственной нейронной сетью при обучении зависимости между входными и выходными данными, определяют мгновенную величину оценки частоты вращения ротора асинхронного двигателя по формулам, приведенным в материалах заявки. 12 ил., 1 табл.

Description

Изобретение относится к электротехнике, преимущественно к электрическим машинам и измерительной технике, и может быть использовано для цифрового управления асинхронным двигателем.
Известен способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя [патент РФ 2385529, МПК8 H02P 21/14, H02P 23/14, опубл. 27.03.2010], выбранный в качестве прототипа, включающий измерение текущих значений напряжений и токов статора двигателя, прямое и косвенное вычисление значений реактивной мощности, пропорционально-интегральное преобразование разности этих значений в оценку частоты вращения двигателя, вычисление параметров пропорционально-интегрального преобразования на основе минимизации критерия, определяемого по сохраненным в памяти двум предыдущим значениям оценки частоты вращения и разности значений прямого и косвенного вычислений реактивной мощности.
Недостатком известного способа является то, что для его осуществления требуются технические данные двигателя.
Задачей изобретения является расширение арсенала средств аналогичного назначения.
Это достигается тем, что в способе определения оценки частоты вращения ротора асинхронного двигателя, так же как в прототипе, осуществляют измерение мгновенных величин токов и напряжений статора асинхронного двигателя.
Согласно изобретению одновременно проводят измерение мгновенных величин токов и напряжений на двух фазах статора, последовательно выполняют три временные задержки по крайней мере на 6 мс, получая текущие и задержанные единожды, дважды и трижды значения токов и напряжений двух фаз статора двигателя, с помощью искусственной нейронной сети, предварительно обученной по опытным данным работы электродвигателя во всех режимах, используя выявленные искусственной нейронной сетью при обучении зависимости между входными и выходными данными, определяют мгновенную величину оценки частоты вращения ротора асинхронного двигателя по формуле
Figure 00000001
,
где m = 80 - количество нейронов в скрытом слое,
n=17 - количество нейронов во входном слое,
w1ji - синаптический вес i-го входа j-го нейрона скрытого слоя,
w1j0 - сдвиг j-го нейрона скрытого слоя,
w2j - синаптический вес j-го входа нейрона выходного слоя,
w20 - сдвиг нейрона выходного слоя,
xi - входные сигналы искусственной нейронной сети, равные соответственно iA(k), iA(k-1), iA(k-2), iA(k-3), iB(k), iB(k-1), iB(k-2), iB(k-3), uA(k), uA(k-1), uA(k-2), uA(k-3), uB(k), uB(k-1), uB(k-2), uB(k-3),
Figure 00000002
,
задержанную по крайней мере на 6 мс мгновенную величину оценки частоты вращения ротора асинхронного двигателя используют в качестве обратной связи.
На фиг.1 приведена схема устройства, реализующего рассматриваемый способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя.
На фиг.2 приведена структура искусственной нейронной сети.
На фиг.3 приведена осциллограмма тока фазы A питания асинхронного двигателя.
На фиг.4 приведена осциллограмма тока фазы B питания асинхронного двигателя.
На фиг.5 приведена осциллограмма напряжения фазы A питания асинхронного двигателя.
На фиг.6 приведена осциллограмма напряжения фазы B питания асинхронного двигателя.
На фиг.7 приведена осциллограмма единожды задержанного тока фазы А питания асинхронного двигателя.
На фиг.8 приведена осциллограмма дважды задержанного тока фазы А питания асинхронного двигателя.
На фиг.9 приведена осциллограмма трижды задержанного тока фазы А питания асинхронного двигателя.
На фиг.10 приведена оценка частоты вращения асинхронного двигателя.
На фиг.11 приведена осциллограмма выходного сигнала датчика частоты вращения.
На фиг.12 приведено сравнение частоты вращения асинхронного двигателя и оценки частоты вращения асинхронного двигателя, где сплошной линией показана частота вращения асинхронного двигателя, пунктирной линией показана оценка частоты вращения асинхронного двигателя.
В таблице 1 приведены синаптические веса всех нейронов, полученные в результате обучения искусственной нейронной сети.
Заявленный способ может быть осуществлен с помощью устройства (фиг.1), содержащего датчики фазных токов 1, 2 (ДТ1, ДТ2) и датчики фазных напряжений 3, 4 (ДН1, ДН2), подключенные к двум фазам питания асинхронного двигателя. К первому датчику тока 1 (ДТ1) последовательно подключены первый элемент временной задержки 5 (ЭВЗ1), второй элемент временной задержки 6 (ЭВЗ2), третий элемент временной задержки 7 (ЭВЗ3). Ко второму датчику тока 2 (ДТ2) последовательно подключены четвертый элемент временной задержки 8 (ЭВЗ4), пятый элемент временной задержки 9 (ЭВЗ5), шестой элемент временной задержки 10 (ЭВЗ6). К первому датчику напряжения 3 (ДН1) последовательно подключены седьмой элемент временной задержки 11 (ЭВЗ7), восьмой элемент временной задержки 12 (ЭВЗ8), девятый элемент временной задержки 13 (ЭВЗ9). Ко второму датчику напряжения 4 (ДН2) последовательно подключены десятый элемент временной задержки 14 (ЭВЗ10), одиннадцатый элемент временной задержки 15 (ЭВЗ11), двенадцатый элемент временной задержки 16 (ЭВЗ12). Выходы датчиков фазных токов 1, 2 (ДТ1, ДТ2) и датчики фазных напряжений 3, 4 (ДН1, ДН2) и элементов временной задержки 5-16 (ЭВЗ1-ЭВЗ12) соединены с искусственной нейронной сетью 17 (ИНС), которая связана с дисплеем или ЭВМ (не показано на фиг.1). Выход искусственной нейронной сети 17 (ИНС) соединен с тринадцатым элементом временной задержки 18 (ЭВЗ13), который подключен к входу искусственной нейронной сети 17 (ИНС).
В качестве датчиков фазных токов 1, 2 (ДТ1, ДТ2) могут быть использованы датчики тока - промышленный прибор КЭИ-0,1, а датчики напряжения 3, 4 (ДН1, ДН2) - LEM. Элементы временной задержки 5-16, 18 (ЭВЗ1-ЭВЗ13), искусственная нейронная сеть 17 (ИНС) могут быть выполнены на базе микроконтроллера типа TMS320F2812 фирмы Texas Instruments.
Для определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя использовали трехслойную рекуррентную искусственную нейронную сеть (фиг.2) [Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 200 с.], которая состоит из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. Количество нейронов во входном слое равно 17, в скрытом слое - 80, в выходном слое - 1. Функция активации всех нейронов скрытого слоя - гиперболический тангенс, выходного слоя - линейная. Нейроны входного слоя ретранслируют входные сигналы на скрытый слой, не преобразуя их.
Перед началом работы обучили искусственную нейронную сеть на выборке, сформированной по опытным данным работы электродвигателя во всех режимах. Период дискретизации - 1 мс. Для обучения искусственной нейронной сети использовали алгоритм обратного распространения ошибки [Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 51 с.].
Процесс обучения искусственной нейронной сети выглядит следующим образом: все коэффициенты связей между нейронами инициализируются случайными числами, затем сети предъявляется обучающая выборка, и с помощью алгоритма обучения коэффициенты синаптических связей подстраиваются при выполнении циклической процедуры так, чтобы расхождение между обучающей выборкой и реакцией сети на соответствующие входные данные было минимальным.
Для проверки работоспособности предложенного способа определения оценки частоты вращения ротора асинхронного двигателя датчики фазных токов 1, 2 (ДТ1, ДТ2) и датчики фазных напряжений 3, 4 (ДН1, ДН2) подключили к двум фазам питания асинхронного двигателя типа АИР 54 А4 У3. Измерили мгновенные величины токов iA(k), iB(k) и напряжений uA(k), uB(k) на двух фазах статора, передали в элементы временной задержки 5-16 (ЭВЗ1-ЭВЗ12), где последовательно выполнили три временные задержки мгновенных величин токов и напряжений по крайней мере на 6 мс и получили задержанные единожды, дважды и трижды значения токов и напряжений двух фаз статора двигателя. Полученные текущие и задержанные единожды, дважды и трижды мгновенные величины токов iA(k), iA(k-1), iA(k-2), iA(k-3), iB(k), iB(k-1), iB(k-2), iB(k-3) и напряжений uA(k), uA(k-1), uA(k-2), uA(k-3), uB(k), uB(k-1), uB(k-2), uB(k-3) (фиг.2) передали в предварительно обученную искусственную нейронную сеть 17 (ИНС), где, используя выявленные искусственной нейронной сетью при обучении зависимости между входными и выходными данными, определили мгновенную величину оценки частоты вращения ротора по формуле
Figure 00000003
,
где m=80 - количество нейронов в скрытом слое,
n=17 - количество нейронов во входном слое,
w1ji - синаптический вес i-го входа j-го нейрона скрытого слоя (табл.1),
w1j0 - сдвиг j-го нейрона скрытого слоя (табл.1),
w2j - синаптический вес j-го входа нейрона выходного слоя (табл.1),
w20=-1,4562 - сдвиг нейрона выходного слоя,
xi - входные сигналы искусственной нейронной сети, равные соответственно iA(k) (фиг.3), iA(k-1) (фиг.4), iA(k-2) (фиг.5), iA(k-3) (фиг.6), iB(k) (фиг.7), iB(k-1), iB(k-2), iB(k-3), uA(k) (фиг.8), uA(k-1), uA(k-2), uA(k-3), uB(k) (фиг.9), uB(k-1), uB(k-2), uB(k-3),
Figure 00000002
.
Мгновенную величину оценки частоты вращения ротора
Figure 00000004
подали в тринадцатый элемент временной задержки 18 (ЭВЗ13), где получили задержанную по крайней мере на 6 мс оценку частоты вращения ротора
Figure 00000002
, которую передали в искусственную нейронную сеть 17 (ИНС) для создания обратной связи, придающей искусственной нейронной сети собственные нелинейные динамические свойства. Мгновенную величину оценки частоты вращения ротора
Figure 00000005
(фиг.10) передали в дисплей. Опрос датчиков, задержку сигналов и определение оценки частоты вращения провели с частотой 1 кГц в течение 2,55 с в пусковом режиме двигателя.
Была проведена проверка правильности определения оценки частоты вращения, для чего на валу асинхронного двигателя расположили фотоэлектрический датчик частоты вращения ЛИР-51 и измерили мгновенную величину частоты вращения ротора
Figure 00000006
, при этом опрос датчика производился с частотой 1 кГц в течение 2,55 с в пусковом режиме двигателя. Временная зависимость мгновенной величины частоты вращения ротора
Figure 00000006
приведена на фиг.11.
Из приведенного сравнения определенной по заявленному способу временной зависимости оценки частоты вращения ротора и временной зависимости частоты вращения ротора (фиг.12) видно, что ошибка оценивания частоты вращения незначительна.
Figure 00000007
Figure 00000008
Figure 00000009
Figure 00000010
Figure 00000011
Figure 00000012
Figure 00000013
Figure 00000014
Figure 00000015

Claims (1)

  1. Способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя, включающий измерение мгновенных величин токов и напряжений статора асинхронного двигателя, отличающийся тем, что одновременно проводят измерение мгновенных величин токов и напряжений на двух фазах статора, последовательно выполняют три временные задержки по крайней мере на 6 мс, получая текущие и задержанные единожды, дважды и трижды значения токов и напряжений двух фаз статора двигателя, с помощью предварительно обученной искусственной нейронной сети, по опытным данным работы электродвигателя во всех режимах, используя выявленные искусственной нейронной сетью при обучении зависимости между входными и выходными данными, определяют мгновенную величину оценки частоты вращения ротора асинхронного двигателя по формуле
    Figure 00000016

    где m=80 - количество нейронов в скрытом слое,
    n=17 - количество нейронов во входном слое,
    w1ji - синаптический вес i-го входа j-го нейрона скрытого слоя,
    w1j0 - сдвиг j-го нейрона скрытого слоя,
    w2j - синаптический вес j-го входа нейрона выходного слоя,
    w20 - сдвиг нейрона выходного слоя,
    xi - входные сигналы искусственной нейронной сети, равные соответственно iA(k), iA(k-1), iA(k-2), iA(k-3), iB(k), iB(k-1), iB(k-2), iB(k-3), uA(k), uA(k-1), uA(k-2), uA(k-3), uB(k), uB(k-1), uB(k-2), uB(k-3),
    Figure 00000002
    ,
    задержанную по крайней мере на 6 мс мгновенную величину оценки частоты вращения ротора асинхронного двигателя используют в качестве обратной связи.
RU2011135823/07A 2011-08-26 2011-08-26 Способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя RU2476983C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011135823/07A RU2476983C1 (ru) 2011-08-26 2011-08-26 Способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011135823/07A RU2476983C1 (ru) 2011-08-26 2011-08-26 Способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2476983C1 true RU2476983C1 (ru) 2013-02-27

Family

ID=49121631

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011135823/07A RU2476983C1 (ru) 2011-08-26 2011-08-26 Способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2476983C1 (ru)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU168004U1 (ru) * 2016-05-20 2017-01-16 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный университет путей сообщения" Устройство для определения частоты вращения ротора асинхронных двигателей
RU2621880C1 (ru) * 2016-01-29 2017-06-07 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный университет путей сообщения" Устройство для определения частоты вращения ротора асинхронных двигателей
RU198482U1 (ru) * 2020-04-03 2020-07-13 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный университет путей сообщения" Устройство для определения частоты вращения ротора асинхронных двигателей
RU2731322C1 (ru) * 2020-02-12 2020-09-01 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный университет путей сообщения" Способ определения частоты вращения ротора асинхронных двигателей
CN117590989A (zh) * 2024-01-19 2024-02-23 天津市新策电子设备科技有限公司 基于神经网络的电机转速在线估算装置及方法
RU2818309C1 (ru) * 2023-11-14 2024-05-02 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет" Устройство для определения оценки частоты вращения ротора и оценки момента сопротивления на валу асинхронного двигателя

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2158472C2 (ru) * 1998-11-12 2000-10-27 Научно-производственное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт электромеханики с заводом" Способ оценки регулируемых сигналов трехфазного двигателя с короткозамкнутым ротором
JP2003033098A (ja) * 2001-07-06 2003-01-31 Samsung Electronics Co Ltd 誘導電動機の速度及び回転子磁束推定方法
US6661194B2 (en) * 2002-02-11 2003-12-09 Ford Global Technologies, Llc Real-time estimation of induction machine parameters using sinusoidal voltage signals
EP2120326A2 (en) * 2008-05-16 2009-11-18 Square D Company Method and apparatus for estimating induction motor electrical parameters
RU2385529C1 (ru) * 2008-09-09 2010-03-27 Закрытое акционерное общество "ЭлеСи" Способ оптимальной оценки частоты вращения асинхронного двигателя и система для его реализации
RU2392731C1 (ru) * 2009-05-18 2010-06-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Казанский государственный технологический университет" Устройство оценивания параметров электродвигателя
US20110050142A1 (en) * 2009-08-26 2011-03-03 Bin Lu System and method for motor speed estimation of an electric motor

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2158472C2 (ru) * 1998-11-12 2000-10-27 Научно-производственное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт электромеханики с заводом" Способ оценки регулируемых сигналов трехфазного двигателя с короткозамкнутым ротором
JP2003033098A (ja) * 2001-07-06 2003-01-31 Samsung Electronics Co Ltd 誘導電動機の速度及び回転子磁束推定方法
US6661194B2 (en) * 2002-02-11 2003-12-09 Ford Global Technologies, Llc Real-time estimation of induction machine parameters using sinusoidal voltage signals
EP2120326A2 (en) * 2008-05-16 2009-11-18 Square D Company Method and apparatus for estimating induction motor electrical parameters
RU2385529C1 (ru) * 2008-09-09 2010-03-27 Закрытое акционерное общество "ЭлеСи" Способ оптимальной оценки частоты вращения асинхронного двигателя и система для его реализации
RU2392731C1 (ru) * 2009-05-18 2010-06-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Казанский государственный технологический университет" Устройство оценивания параметров электродвигателя
US20110050142A1 (en) * 2009-08-26 2011-03-03 Bin Lu System and method for motor speed estimation of an electric motor
WO2011024058A2 (en) * 2009-08-26 2011-03-03 Eaton Corporation System and method for motor speed estimation of an electric motor

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2621880C1 (ru) * 2016-01-29 2017-06-07 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный университет путей сообщения" Устройство для определения частоты вращения ротора асинхронных двигателей
RU168004U1 (ru) * 2016-05-20 2017-01-16 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный университет путей сообщения" Устройство для определения частоты вращения ротора асинхронных двигателей
RU2731322C1 (ru) * 2020-02-12 2020-09-01 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный университет путей сообщения" Способ определения частоты вращения ротора асинхронных двигателей
RU198482U1 (ru) * 2020-04-03 2020-07-13 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный университет путей сообщения" Устройство для определения частоты вращения ротора асинхронных двигателей
RU2818309C1 (ru) * 2023-11-14 2024-05-02 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет" Устройство для определения оценки частоты вращения ротора и оценки момента сопротивления на валу асинхронного двигателя
RU2822608C1 (ru) * 2023-11-15 2024-07-09 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет" Способ получения сигнала оценки частоты вращения ротора и сигнала оценки момента сопротивления на валу асинхронного двигателя
CN117590989A (zh) * 2024-01-19 2024-02-23 天津市新策电子设备科技有限公司 基于神经网络的电机转速在线估算装置及方法
CN117590989B (zh) * 2024-01-19 2024-04-30 天津市新策电子设备科技有限公司 基于神经网络的电机转速在线估算装置及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2476983C1 (ru) Способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя
dos Santos et al. Scalar control of an induction motor using a neural sensorless technique
Paramasivam et al. Real-time verification of AI based rotor position estimation techniques for a 6/4 pole switched reluctance motor drive
CN107154763B (zh) 永磁同步电机无差拍直接转矩控制系统及控制方法
CN101604946B (zh) 一种适合高速的开关磁阻电机无位置传感器控制方法
Gobbi et al. Experimental investigations on computer-based methods for determination of static electromagnetic characteristics of switched reluctance motors
CN109861250B (zh) 一种基于电力系统多维特征的功率振荡类型判别方法
CN106953561B (zh) 一种基于最小二乘分类测速的有刷直流电机调速方法
Merabet et al. Multivariable control algorithm for laboratory experiments in wind energy conversion
CN117590989B (zh) 基于神经网络的电机转速在线估算装置及方法
Comanescu et al. Reduced order observers for rotor position estimation of nonsalient PMSM
Brandstetter Sensorless control of DC drive using artificial neural network
RU115984U1 (ru) Устройство для определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя
CN115114964B (zh) 一种基于数据驱动的传感器间歇性故障诊断方法
Comanescu et al. Full order EMF observer for PMSM—design, analysis and performance under improper speed signal
Banerjee et al. Hybrid intelligent predictive control system for high speed BLDC motor in aerospace application
Ozden et al. ANN based magnetic field and inductance modeling of double sided linear switched reluctance motor
RU2629708C1 (ru) Способ диагностики витковых замыканий в обмотке ротора синхронного генератора
Nienhaus et al. Thermal analysis of a wind turbine generator by applying a model on real measurement data
Dazhi et al. A neural-network-base adaptive estimator for speed-sensorless control of induction motor
Chenghao et al. A torque estimation scheme for induction motor based on GRU and a two-step training process
Nahavandi et al. Improving performance of sensorless vector control using artificial neural network against parametric uncertainty
Korkmaz et al. Reduction of torque ripple in induction motor by artificial neural multinetworks
RU2822608C1 (ru) Способ получения сигнала оценки частоты вращения ротора и сигнала оценки момента сопротивления на валу асинхронного двигателя
RU2818309C1 (ru) Устройство для определения оценки частоты вращения ротора и оценки момента сопротивления на валу асинхронного двигателя

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20130827