S11竞猜_使用莱迪思Automate解决方案集合实现具有预测性维护功能的电机控制

发布时间:2021-11-24 16:06:28    作者: S11竞猜

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工业 {{z(站点标题)}}市场的很多企业都但愿采取人工智能和机械进修手艺帮忙他们最年夜水平削减不测的办事中止,避免其产物、产线和办事遭到影响。这类设法的启事不言而喻:削减不测停机时候可以或许晋升运营效力,实现效益最年夜化。市场阐发公司Aberdeen在2016年发布的一份研究陈述注解,企业停摆一小时的平均本钱高达26万美元1。OEM可以经由过程为工业系统增添丈量和阐发机能数据的智能功能,帮忙客户实行猜测性保护(PDM)系统,从而辨认和改换故障的系统组件(例如工业机械人中利用的机电),以避免它们呈现故障而中止出产。

为了帮忙工业 {{z(站点标题)}}OEM厂商在其产物中实现PDM功能,莱迪思半导体开辟了用在工业主动化系统的莱迪思AutomateTM解决方案调集。莱迪思供给各类低功耗FPGA,作为一种可从头编程的芯片,它可履行数据处置或协处置功能,构建用在PDM利用的AI/ML推理模子。为简化和加速基在莱迪思FPGA的PDM系统的开辟,Automate包罗了软件东西、工业IP核、模块化硬件开辟板、软件可编程的参考设计和演示,轻松设计具有PDM功能、可扩大的多通道机电节制利用。图1展现了基在莱迪思Automate 解决方案调集设计的具有猜测性保护功能的机电节制系统。

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图1. 基在莱迪思Automate 解决方案调集设计的具有猜测性保护功能的机电节制系统,可用在工业主动化利用

Automate包罗了一个PDM多通道机电节制参考设计,采取了业界常见的机电电流旌旗灯号阐发(MCSA)手艺。在莱迪思的解决方案中,克拉克变换未来自三相机电的电流转换为两个旌旗灯号。转换后的电流酿成α电流和β电流。对正常运行的健康机电来讲,α电流和β电流相隔90度。在 x-y坐标系平面中,点的轨迹组成一个圆。鄙人文中,我们将展现电流或负载不服衡引发的各类轨迹圆的变形。

本文利用了在FPGA的RTL中实现的无传感器空间矢量脉宽调制(SV_PWM)手艺来驱动一个三相无刷直流(BLDC)机电。SV_PWM节制旌旗灯号驱动Trenz TEP0002机电驱动板,该开辟板实现了霍尔电传播感器,并毗连机电以检测机电绕组电流。板载ADC将霍尔电传播感器的输出数字化,是以该参考设计可以读取和节制用在机电节制和PDM的 ADC。电流以每秒0.8 MS/s的速度进行采样。

利用克拉克变换(方程 1)将三相(A、B和C)电流(图 2)转化为α电流和β电流,如图3所示。

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图2. 三相机电电流(IA、IB和IC)

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图3. 克拉克变换的输出Iα and Iβ

不雅察Iα和Iβ可以发现它们近似在cos和sin函数。事实上,当它们在x-y坐标平面上绘制函数图象时,成果就是一个圆(图 4)。

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图4. Iα和Iβ的X-Y平面图象

该参考设计可以对固定的轴扭转次数收集机电绕组电流快照(默许为50转的快照)或用户选择更长时候段内的绕组电流快照。在利用克拉克变换之前,机电电流的旌旗灯号处置包罗峰值检测和归一化和移动平均滤波器。这类自顺应的功能合用在各类机电和各类功耗级此外PDM。

莱迪思Automate解决方案调集的PDM解决方案包罗了一种专有算法,该算法将圆的数据(如图6所示)折叠为一个具有更高特点集中度的较小的数据集,以后才利用PDM AI引擎对其进行处置。PDM AI引擎已利用包罗正常的和不正常的机电数据在内的10000多个模子进行了练习。

不正常的机电数据类型1——绕组电流较高

该类数据集代表了因为机电绕组过热或销毁酿成的初期机电故障。凡是环境下,因为制造公役或机电驱动器故障,一个绕组会先在其他两个绕组产生故障。将电阻别离与两个“正常的”绕组串连,可以很好地摹拟这类故障模式。图5显示了摹拟绕组A中“短路”的环境。图6展现了这类环境下发生的折叠图象和原始图象。该圆已变形为长轴在x轴上的椭圆。表1总结了三个机电绕组高电流致使的变形。

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图5. 机电绕组A的高电流

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图6. 绕组A电流较高环境下机电的PDM图象(Bad_Robot_D.jpg)

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表1. 机电绕组短路时的PDM图象总结

不正常的机电数据类型2——绕组电流较低

有几种环境会致使单个绕组电流太低。例如,年夜功率机电中的毗连部门可能会被侵蚀或有松动,从而致使在电流达到机电绕组之前I-R电压降落。另外,此中两个绕组可能会先在第三个绕组呈现故障,或机电驱动在此中一相变弱。一样,我们可以将一个电阻与“不正常的”机电绕组串连来摹拟这类故障,如图7所示。图8注解圆产生变形,变成长轴在135度的椭圆。表2总结了三个机电绕组低电流致使的变形。

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图7. 机电绕组B阻抗增年夜

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图8. 绕组B电流较低环境下机电的PDM图象(Bad_Robot_B.jpg)

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表2. 机电绕组低电流下的PDM图象总结

不正常的机电数据类型3——负载不服衡

第三类故障一样利用MCSA来检测机电上机械负载的不服衡。呈现负载不服衡时,动弹惯量不平均并环绕转子轴摆动(近似在陀螺在倒地前的摆动)。当动弹惯量绕机电轴摆动时,绕组或多或少地会耗损更多与摆动同步而非与机电转速同步的电流。为了摹拟这类环境,可以将一个不服衡的惯性轮固定在机电轴上,并在机电到达运行速度后收集数据。图9显示了负载不服衡的机电的PDM图象。电源治理有问题也可能致使不异类型的图象。

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图9. 安装了不服衡的惯性轮的机电PDM图象

正常的机电数据——负载均衡电流均衡

那末正常机电的运行特点是若何呢?图10展现了未毗连任何电阻而是一个均衡的惯性轮的机电的PDM图象。在60°、170°和290°(年夜约相隔120°)标的目的与完善的圆有一些细微的误差。这是SV_PWM从一相转换到下一相堆叠的成果。

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图10. 电流和负载都均衡时的机电PDM图象

结论

用在工业机电节制系统的猜测性保护功能经由过程最年夜水平削减不测故障致使的系统停摆,极年夜下降了运营本钱。莱迪思Automate 解决方案调集具有快速轻松实现PDM所需的硬件和软件东西,并利用行业尺度的MCSA解决方案,为很多工业利用(包罗机械人)中经常使用的BLDC机电保驾护航。

审核编纂(李娜) 投诉建议 S11竞猜

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