电机线电流与转差率曲线[进行中...]

news2024/11/10 7:49:09

1.电机T型等效电路模型

1.1 Python代码 - 考虑转差率为负

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置已知参数值
rm = 11.421
lm = 553.9e-3
r2 = 7.553
l2 = 42.90e-3
freq_in = 50

# 设置频率值范围和步长
s = np.linspace(-0.05, 0.05, 1000)
im = 380/(rm+(lm+l2)*2*np.pi*freq_in*1j)/np.sqrt(3);

# 计算并绘制曲线
curr_in = (im + im*(rm+(lm+l2)*2*np.pi*freq_in*1j)/(r2 + l2*2*np.pi*freq_in*1j + (1-s)/s*r2))
plt.plot(np.abs(curr_in), s)
plt.xlabel('Absolute value of curr_in')
plt.ylabel('Power out')
plt.title('s of rated power is 2A, the max Y-axis = 5%(but engine''s rated s = 2%, I think it is wrong.)')
# 绘制横线
horiz_line = plt.axhline(y=0.05, color='r', linestyle='--', label='"s" == rated power of engine')
horiz_line = plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='--', label='"s" == 0')
# 添加图例
plt.legend()

plt.show()

1.2 I-s曲线

注意在s = 0附近：

你会发现输出电流最小的位置，并不在转差率 = 0是，而是在转差率达到某个负值的时候——转差率为负，意味着此时电机的负载等效电阻是个负值，在中和掉整个电路的视在等效电阻后，此时的电路转为纯感性电路，此时，电流才会出现极小值，越过这条线，转差率继续向负半周偏移——此时，电机并不是在做功，而是作为一台发电机在工作。就是此时电机正转，但是反拉，提供的力矩与旋转方向相反，克服掉重物的力矩，匀速下滑。

2.不同负载，上下行时的线电流差异

2.1 Python代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置已知参数值
rm = 11.421
lm = 553.9e-3
r2 = 7.553
l2 = 42.90e-3
freq_in = 50
im = 380/(rm+(lm+l2)*2*np.pi*freq_in*1j)/np.sqrt(3);

s = np.linspace(0, -0.05, 1000)
curr_in_download = (im + im*(rm+(lm+l2)*2*np.pi*freq_in*1j)/(r2 + l2*2*np.pi*freq_in*1j + (1-s)/s*r2))


# 设置频率值范围和步长
s = np.linspace(0, 0.05, 1000)
# 计算并绘制曲线
curr_in_upword = (im + im*(rm+(lm+l2)*2*np.pi*freq_in*1j)/(r2 + l2*2*np.pi*freq_in*1j + (1-s)/s*r2))


curr_diff_of_updown = curr_in_upword - curr_in_download

plt.plot(np.abs(curr_in_upword), s)
plt.plot(np.abs(curr_diff_of_updown), s)
plt.xlabel('Absolute value of curr_in')
plt.ylabel('Power out')
plt.title('s of rated power is 2A, the max Y-axis = 5%(but engine''s rated s = 2%, I think it is wrong.)')
# 绘制横线
horiz_line = plt.axhline(y=0.05, color='r', linestyle='--', label='"s" == rated power of engine')
horiz_line = plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='--', label='"s" == 0')

# 添加图例
plt.legend()

plt.show()

2.2 dI_of(up2down)-s曲线

一个奇迹出现了——转差率和上下行电流差之间呈现出线性关系：（当然，它要考虑到电机的运行方向），此时电流的值是有正负号的。

2.3 代入实际数据校验：

2.3.1 数据筛选：

上面这台电机，6日13:10分的最前面这笔数据看起来很像是先空钩下降，然后上升。这是一组完整的数据点，一对儿空钩的电流：

di1 = (21.84a -21.97a) di = 0.13a，空钩

6日 13:20似乎连续做了两次上下操作：
di2 = (22.06, 21.63) di = 0.43 ...
di3 = (22.12, 21.67) di = 0.45

di4,这里似乎是又一组：

di4 = (21.97, 21.80) di = 0.17a

找个电流大一点的：

di5 = (23.87, 21.52) , di = 2.35a

现在把上述5个点，打印出来：

2.3.2 数据呈现：

看起来能看到那个电机曲线的样子对吧？此时这几个数据点似乎还没有达到那个电流极值。那个蝴蝶结可能无关紧要，仅仅是误差，或者原始数据读取错误。

2.3.3 数据及源码：

数据文件：

{
    "engine":"231015062",
    "date":"2024/07/06",
    "curr":[
    {
        "up":21.97,
        "down":21.84
    },
    {
        "up":22.06,
        "down":21.63
    },
    {
        "up":22.12,
        "down":21.67
    },
    {
        "up":21.97,
        "down":21.80
    },
    {
        "up":23.87,
        "down":21.52
    }
    ]
}

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import json
from datetime import datetime

dbFile = "engine_curr.json"

# 读取原始数据文件
with open(dbFile, 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 选择id为10到20的数据，并提取需要的字段
ardt = []
armax = []
armin = []
for record in data["curr"]:
     armax.append(float(record["up"]))
     armin.append(float(record["down"]))
     ardt.append(armax[-1] - armin[-1])

ardt_neg = [element * -1.0 for element in ardt]

#绘制：
plt.plot(armax, ardt)
plt.plot(armin, ardt_neg)
plt.ylabel(f's * unknowRatio')
plt.xlabel('current (rms)')
plt.title(f'plc_{data["engine"]}_at{data["date"]}')
# 绘制横线
#horiz_line = plt.axhline(y=0.05, color='r', linestyle='--', label='"s" == rated power of engine')
#horiz_line = plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='--', label='"s" == 0')
# 添加图例
plt.legend()
plt.show()