基于数字孪生技术的牵引电机低转矩脉动虚拟控制方法研究

杨 坤,刘 磊,赵夫超

(安庆职业技术学院,安徽 安庆 246003)

0 引言

牵引电机具有牵引特性,可反映机车的性能,也反映电机转矩和转速之间的关系[1-3]。因其具有高转速、节能的优点,被广泛应用于机车制造行业,但当牵引电机转矩脉动过大时,产生的振动和噪声会直接导致牵引电机损坏,从而影响整个机车系统的正常运行。因此,牵引电机低转矩脉动控制非常重要,对保障机车系统安全运行具有深远的意义。以往对牵引电机低转矩脉动控制方法的研究非常局限,文献[4]研究了转矩预测控制方法:在牵引电机低转矩脉动控制过程中,通过构建转矩预测模型,利用参数对牵引电机的转速进行实时控制。由于该方法没有考虑牵引电机实际工况数据,导致牵引电机低转矩脉动的控制效果不佳;文献[5]研究了转矩脉动的九区间DITC控制方法:牵引电机分为9个区域,提取各部分的转矩特征,分别采用不同滞环控制方法,通过PID控制器实现牵引电机低转矩脉动控制。但该方法比较复杂,导致牵引电机低转矩脉动的控制效率低。

为了实现预测性维护和故障诊断,提高牵引电机低转矩脉动的控制效率,本文提出了基于数字孪生技术的牵引电机低转矩脉动虚拟控制方法。数字孪生技术是通过物理实体构建虚拟数字模型,仿真模拟出该物理实体基本信息和运行情况,该技术被广泛应用在工业领域机器设备的诊断与管理中,并取得了较好的应用效果。该方法利用数字孪生技术构建牵引电机虚拟机模型,再通过连续型定子磁链轨迹的控制方法控制虚拟牵引电机,实现物理实体牵引电机低转矩脉动控制。

1 牵引电机低转矩脉动虚拟控制

1.1 数字孪生牵引电机虚拟控制结构

通过牵引电机产品说明书、电机制造商的网站及电气类手册获取物理实体牵引电机的基本参数,将该参数输入Unity 3D软件,利用数字孪生技术和Unity 3D软件构建数字孪生虚拟牵引电机模型。基于数字孪生的牵引电机虚拟控制结构如图1所示。

由图1可知,通过5个层完成牵引电机的低转矩脉动虚拟控制。设备层获取物理实体牵引电机设备相关的运行数据后,通过通信接口将数据传输至数据层MySQL数据库进行实时存储。软件层利用数据层中的数据,通过Unity 3D软件,完成物理牵引电机到虚拟牵引电机的数字孪生,构建牵引电机虚拟机三维模型,并通过驱动程序驱动虚拟牵引电机模型。在软件层的数字孪生虚拟牵引电机模型构建中,利用SimMechanics Link插件将该模型转换为可识别的STEP文件,并生成存储有牵引电机各零件基本参数、运行情况等信息的XML文件,在MATLAB主窗口输入搜索内容指令后,自动生成相关文件[6-8]。再通过显示层虚拟仿真平台展示数字孪生虚拟牵引电机模型及相关数据,操控者从虚拟仿真平台观察并分析该模型及相关数据后,在控制层远程操控平台,对牵引电机低转矩脉动完成虚拟控制,保障牵引电机稳定运行。

图1 基于数字孪生的牵引电机虚拟控制结构

1.2 数字孪生虚拟牵引电机模型的数据交互

数据管理在牵引电机低转矩脉动虚拟控制中至关重要[9-11],可保证牵引电机数据的精度,实现牵引电机低转矩脉动虚拟数据的交互和共享,有利于牵引电机低转矩脉动的虚拟控制。为实现对数字孪生虚拟牵引电机模型的控制,制订了虚拟仿真平台和远程操作平台的数据传输流程,如图2所示。

图2 数据交互流程

由图2可知,虚拟仿真平台和数字孪生虚拟牵引电机远程操控平台的通信主要通过机载计算机接收操控者发布的控制命令,再将接收的控制命令传输至MySQL数据库。虚拟仿真平台通过参阅该数据库的操作命令,从而控制数字孪生虚拟牵引电机模型的运行。其中通过PCL控制器可获取所有传感器的数据,并经过RS485总线传输至MySQL数据库,为虚拟仿真平台提供数据支持[12]。

采用统一坐标系的信息协调方法,实现物理空间数据与虚拟仿真平台的交互[13]。在数据传输中采用先进微处理器采集物理实体牵引电机的转矩脉动和工况数据后,传输至数字孪生虚拟牵引电机操控平台。

1.3 牵引电机低转矩脉动虚拟控制方法

操控者以数字孪生虚拟牵引电机模型为基础,在控制层远程操控平台采用连续型定子磁链轨迹的控制算法对牵引电机低转矩脉动实施虚拟控制。

连续型定子磁链轨迹的控制算法基本原理:操控者读取数字孪生虚拟牵引电机模型数据,得出定子磁链在定子坐标里的空间矢量公式为

(1)

式中τz为牵引电机定子磁链空间矢量,Vz为牵引电机定子电压空间矢量,iz为定子电流空间矢量,Rz为单相定子电阻。

当Rziz=0时,τz会在向输入非零Vz矢量方向移动后,得出磁链变化量为|Δτz|=VzΔt。

电磁转矩在定子坐标里的空间矢量公式为

He=[(1.5*qn)/Fσ]*|τz||τr|sinφ,

(2)

式中He为电磁转矩,qn为极对数,τr为转子磁链空间矢量,Fσ为单相转子和定子的漏感总值,φ为磁通角。

分析式(2)可知,在对牵引电机低转矩脉动虚拟控制中,当转子磁链保持恒定时,定子磁链值也不变,通过改变磁通角实现牵引电机低转矩脉动虚拟控制。

在不同速度下,因电压矢量因素会直接影响牵引电机转矩脉动和磁链速度[14]。因此,将式(2)转化为

He=[(1.5*qn)/Fσ]*|τz||τr|sin[(σz-σr)*t],

(3)

式中t为时间,σr为转子角速度,σz为定子角速度。

由式(3)可知,若使牵引电机转矩脉动变大,需要设置sin[(σz-σr)*t]>0,此时σz>σr。电机基速速度分为3个等级,中低速速度用σ1描述,中高速速度用σ2描述,高速速度用σ3描述。按照转子速度与电机基速之间的关系,采用不同磁链轨迹控制方法,控制数字孪生虚拟牵引电机模型的转矩脉动。

若转子速度σr<σ2时,此时未出现牵引电机两个转矩部分失控分区的情况,因此,数字孪生虚拟牵引电机模型采用圆形磁链轨迹的控制模式。

当σr>σ2时,出现牵引电机两个转矩部分失控分区的情况,导致牵引电机无法正常运行。转矩失控分区如图3所示。

图3 转矩失控分区

当电机速度提升时,δ也随之增大,此时磁链轨迹由圆形转变为六边形磁链轨迹控制模式,即σr=σ3,σ3表达式为

σ3=(2/3)*Vdc(1/τsref)*cos2(π/6),

(4)

式中Vdc为直流电压,τsref为圆形磁链给定值。

综前所述,连续型定子磁链轨迹的牵引电机转矩脉动虚拟控制是利用δ判断圆形控制模式下的转矩失控分区后,比较χ、δ来判断定子磁链在分区转矩的转换时刻,再利用磁链参考单元,在开关频率限定范围内降低牵引电机转矩脉动,使磁链轨迹更加平滑。操作员利用远程操控平台下达控制指令,从而实现对物理实体的牵引电机转矩脉动的虚拟控制。

2 试验分析

为了验证本文方法的应用效果,选取ZBQ-3.5型号牵引电机作为试验对象。构建ZBQ-3.5型号牵引电机的远程数字孪生虚拟控制试验平台,该平台包括ZBQ-3.5型号牵引电机、本地控制平台和数字孪生虚拟控制软件。KBA127(A)防爆相机作为试验平台传感器,用欧姆龙PLC控制器获取信息并对下位机通过控制指令发送任务。试验对象初始参数见表1。

表1 试验对象初始参数

试验参数见如表2。

表2 试验参数

采用本文方法构建得出ZBQ-3.5型号数字孪生虚拟牵引电机模型,如图4所示。

图4 ZBQ-3.5型号数字孪生虚拟牵引电机模型

分析图4可知,ZBQ-3.5型号数字孪生虚拟牵引电机模型与物理实体ZBQ-3.5型号牵引电机结构相同,仿真度较高,可突出该牵引机的细节信息和运行情况,保证了试验的真实性及结果的准确率。

依据表2中数据,求出衡量电机转速的重要参数:σ1=210 rad/s,σ2=110 rad/s,σ3=160 rad/s。在转子速度≥160 rad/s时,平台控制采用六边形磁链轨迹控制模式;转子速度在110～160 rad/s时,平台控制属于过渡阶段;在转子速度<110 rad/s时,平台控制采用圆形磁链轨迹控制模式。

在不同转子速度下,得出数字孪生虚拟牵引电机模型的转矩脉动波形图,如图5所示,可知在0～100 rad/s时,转矩脉动波形比较平稳,说明数字孪生虚拟牵引电机模型的转矩脉动未出现转矩失控的情况。在0～150 rad/s和0～170 rad/s时,转矩脉动波形波动较大,且转子速度和转矩脉动成正比,此时数字孪生虚拟牵引电机模型的转矩脉动出现转矩失控的情况,且转矩脉动过高。

针对前面两种数字孪生虚拟牵引电机模型的转矩脉动出现转矩失控的情况,采用本文方法对牵引电机虚拟机模型的转矩脉动实施虚拟控制,得出的虚拟控制结果,如图6所示。两种转矩值在试验参数规定的牵引电机转矩范围内上下波动,在0～150 rad/s和0～170 rad/s时,电磁转矩均在7～11 N.m。转矩脉动波形波动较小且呈平稳趋势,说明采用本文方法可有效降低牵引电机虚拟机模型的转矩脉动,并消除转矩失控的情况。

(a)0～100 rad/s

(b)0～150 rad/s

(c)0～170 rad/s图5 数字孪生虚拟牵引电机 模型的转矩脉动波形图

操控者在试验仿真平台采用连续型定子磁链轨迹的控制算法对数字孪生虚拟牵引电机模型实施低转矩脉动虚拟控制,并驱动物理牵引电机实体,调控其转矩脉动。得出物理牵引电机实体和数字孪生虚拟牵引电机模型的低转矩脉动虚拟控制拟合曲线,如图7所示。牵引电机物理机和数字孪生虚拟牵引电机模型的低转矩脉动虚拟控制轨迹基本相同,说明采用数字孪生技术对虚拟机模型的低转矩脉动虚拟控制可实现对物理机的控制,且控制效果较好,也便于操控者管理牵引电机设备,提高操控者工作效率。

(a)0～150 rad/s

(b)0～170 rad/s图6 基于数字孪生技术的虚拟控制结果

图7 牵引电机的低转矩脉动 虚拟控制轨迹拟合曲线

3 结论

本文研究的基于数字孪生技术的牵引电机低转矩脉动虚拟控制方法,将物理机和虚拟机有机融合,通过对虚拟机的控制,同步调控物理机的状态,提高了对牵引电动机的低转矩脉动控制效率和安全管理水平。