基于模糊算法的低速高扭矩電機熱管理系統

張傳甲，程磊

（威凱檢測技術有限公司，廣州 510663）

引言

熱管理技術是低頻大扭矩伺服電機的核心技術，對于大功率伺服電機 （90 kW以上，特別是 160 kW以上）而言，當電機處于長期高負載運行，若是電機散熱能力不足，即使采用高耐溫等級的釹鐵硼磁鐵，電機內部溫度往往達到 80～ 100 ℃或更高，實際上此時磁鐵的磁力已經降低許多，雖然磁鐵磁力在回到常溫后可以恢復到原有的水平，然而實際情況下，伺服電機是一直處于工作狀態下，電機內部溫度永遠是處于高溫狀態下，故而磁鐵磁力較常溫時低，因而使得永磁電機扭矩性能降低，驅動器為了提供輸出扭矩而不斷地加大電流，造成電機溫度繼續升高，最終使得電機或設備損壞，也因此限制了伺服電機在大功率應用上的發展。

1 低速高扭矩電機發熱分析

電動機扭矩的極限往往受制于熱極限能力，特別是低速大扭矩下的繞組溫升限值，通過研究熱管理技術進一步提高溫升限制觸發時的轉矩是行業亟待解決的技術難題，換句話說，如何使同樣尺寸電動機的功率密度、轉矩密度更高，或者同樣功率密度電動機的尺寸變的更小，從而降低鐵芯、繞組、磁鋼等有效材料的成本是目前的技術難點。

此外，對于永磁同步電動機產品，由于采用稀土永磁材料，在高溫下產品性能下降較快，容易失磁，因此，研究熱管理技術對于永磁同步電動機的可靠性意義更大。

本文借鑒油式變壓器的冷卻技術，對于工作過程中容易出現發熱問題的低速高扭矩的永磁同步電動機，采用油溫冷卻的方法。進一步針對低速大扭矩伺服電機的特點，研發了轉定子內油冷式冷卻散熱技術，可以將電機內部溫度控制在 60 ℃以內，使得電機性能永不衰減。同時，能夠有效地延長電機內部部件的壽命，保障了轉矩輸出質量以及產品可靠性。

低速高扭矩電機油冷卻方法如圖1所示，為使電機正常工作時因繞組銅耗、機械損耗、永磁體的渦流損耗等所產生的熱能夠被循環的絕緣油帶離，使電機的工作溫度顯著降低，采用換熱效率高、結構簡單的油冷機座。

油循環冷卻式電機是經熱交換器將熱油降溫冷卻， 冷卻油經熱交換器底部與低速高扭矩電機相連的油管進入電機的油冷機座， 油冷機座采用折返油道，電機工作產生損耗發熱則由冷卻油帶離。

電機繞組和鐵芯發熱量較大，傳遞至油冷機座使冷卻油的溫度升高，熱油經油冷機座的出油口經油箱到達熱交換器，而通過熱交換器的冷卻水可將熱油熱量帶離，油溫度降低后又回到油箱下部參加循環。

油流速過快不能充分帶走電機熱量；而油流速度過慢則在油冷機座的油道內產生局部的死油區，散熱效率下降，電機鐵芯和繞組局部溫升較高，使電機絕緣老化[1,2]。因此，冷卻設計要考慮鐵芯和繞組局部過熱問題。

熱交換器主要使用淡水作冷卻介質，高溫油液與低溫淡水通過傳熱管交換熱量，使高溫油液的溫度降低，達到冷卻油液的目的。

2 基于工業云的熱管理平臺

為了更好實現低速高扭矩電機的熱控制，需要對低速高扭矩電機的油冷卻系統進行精準監測與調節，其中涉及到的關鍵技術主要有油溫的智能采集和工業物聯網技術。本文基于工業物聯網平臺，通過對油溫的精準采集，并將油溫信息傳送到后臺的熱管理系統，實現油溫的可測、可控。

基于工業物聯網的熱管理系統如圖2所示。系統設計在低速高扭矩電機的油路關鍵出入口安置高精度的溫度傳感器，溫度傳感器具有數字化功能，將溫度信號實時轉化為數字量信息，數字量的油溫信息不僅可以實現本地的預警，還可以傳送到后臺的熱管理系統，實現更精準的多信息的綜合判斷；溫度采集器是具有通信功能、存儲功能以及邊緣計算功能，通信方式多樣，兼具RS485、RS422、以太網和無線通信等通信接口，可與多種溫度傳感器或物聯網平臺對接，溫度采集器下行工作可實時接收溫度傳感器上傳的溫度信息數據，并對接收到的數據進行存儲和邊緣計算，利用邊緣計算技術可有效減少溫度采集器上行傳輸數據量，減小無聯網平臺工作壓力；工業物聯網平臺負責接收并保存溫度采集器上送的油路溫度信息，工程人員既可以從工業物聯網平臺自行獲取油路溫度數據，結合自身需求對油路系統進行調節控制，也可以直接在工業物聯網平臺對溫度數據進行處理，實現低速高扭矩電機熱管理系統的自動化控制。

圖2 基于工業物聯網的熱管理平臺

本工業物聯網平臺具有數據采集精度高，實時性強和魯棒效果好等優點，具體功能特點：

1）通信接口豐富，可兼容多種智能電氣設備；

2）采集精度高，A/D采集精度12位、16位，24位可選；

3）測量值的報警功能（2或4個報警點）；

4）安全性強，傳輸數據加密處理；

5）報警滯后功能；

6）智能邊緣計算功能；

7）輸入斷線檢測功能；

8）高度智能化，終端處理方式靈活。

3 基于模糊算法的熱管理方法

當前低速高扭轉電機的熱管理相對簡單，多采用固定閾值判斷的方法，比如當前多以油溫達到60 ℃為分界線，60 ℃以上即為發熱嚴重、需要采用調整措施進行降溫。由于固定閾值判斷的方法存在判斷標準單一、判斷結果不準確問題，為了考慮多個影響因素，使判斷結果更加全面準確，本文采用模糊綜合評判方法；該算法數學模型簡便、可從多角度對永磁同步電動機溫度管理良好程度進行綜合評價，評判結果簡單明了，便于應用[3]。

通常為了保證電動機正常工作，要求出口油溫t滿足：

為了進一步觀察油溫變化趨勢的快慢，以更好提前進行油溫控制，保證絕緣油的冷卻效果，令出油口t入口和進油口油溫t出口差滿足：

T差值數值大說明該電動機油冷系統冷卻效果好；數值小說明需要加快冷卻油、冷卻水的流速、增強冷卻系統的循環效率，保證冷卻系統有效降低電動機的溫度，使其正常工作。

永磁同步電動機溫度管理的模糊綜合評判的過程為：

①確定評判矩陣及評判集、權重。評判矩陣的處理是一個關鍵問題，直接影響到算法的準確性；如何確定評判矩陣也是難點，當前采用專家系統等方法確定扔有一定的主觀性，基于云平臺可以獲得油溫變化的大量數據，確定出的評判矩陣較優；權重的確定方法包括特征根法、最小二乘法等，本文采用方根法計算。

②將評判矩陣及權重進行乘法運算后即可得出溫度對永磁同步電動機的影響結果，該結果是一個行矩陣。

③為了更加直觀明了，用數值9、7、5、3、1分別代表評判集的五個不同等級，將表示溫度對永磁同步電動機的影響結果即行矩陣B′轉換為直觀的綜合分值B，根據分值所處的數值判定永磁同步電動機溫度管理是否良好。

3.1 永磁同步電動機溫度管理的模糊綜合評判具體步驟

3.1.1 模糊綜合評判因素及評價等級u

描述永磁同步電動機溫度管理的評判因素集為U=｛u1，u2，u3｝，其中u1是電動機出油口油液溫度，u2是電動機進油口及出油口油液溫差， u3是熱交換器進油口及出油口油液溫差；評價集是對集合U的各因素即溫度（或溫差）所處狀態的若干判斷[4]，本文采用五級評價集為V={正常，注意，稍過熱，過熱，極熱｝，其中油液溫度五級評價的范圍（44.4 ℃以下），（44.4～48.3 ℃]，（48.3～52.2 ℃]，（52.2～56.1 ℃]，（56.1～60.0 ℃]，溫差五級評價范圍類似可以得到。

3.1.2 模糊綜合評判評價矩陣及權重確定

對永磁同步電動機溫度管理的因素集U中因素單獨進行評判，根據五等級評價溫度范圍分別得出各因素對評價集V的隸屬度，將其組合構成評價矩陣R。

權重可以代表集合U中各因素在最終評價目標的重要程度，令權重集A= {a1,a2,a3}，其中a1+a2+a3=1，a1，a2，a3是分別對應集合U三個因素u1，u2，u3的權重，通過以下幾步進行權重運算：

1）根據電動機出油口油液溫度、電動機進油口及出油口油液溫差、熱交換器進油口及出油口油液溫三者的重要程度，由1-9標度法[5]得三階判斷矩陣D。

2）用方根法對判斷矩陣D得出權重集，同時進行一致性檢驗[6]，步驟如下：

①逐行元素計算判斷矩陣D的行乘積Mi；

②計算Mi的三次方根；

③將計算得到的三個構成一個行向量，則所求的權重向量，再對向量W做歸一化處理如式（3）所示：

④計算判斷矩陣D最大特征根maxλ如式（4）所示：

⑤根據判斷矩陣D的階數n可得其平均隨機一致性指標RI[7]，而一致性指標和隨機一致性比率CI、CR分別如式（5）、（6）所示：

經計算CI、CR的值均小于0.1，則說明該三階判斷矩陣D的一致性較好且通過一致性檢驗。

3.2 模糊綜合評判計算結果

根據永磁同步電動機溫度管理的影響因素，分析溫度管理對永磁同步電動機影響。將評判矩陣及權重進行與運算即可得到該影響綜合判斷結果為一行五列的行矩陣BAR′= ? 。

為了結果更加直觀明了，用數值9、7、5、3、1分別代表評判集的五個不同等級，將其與綜合評價得出的行矩陣B′對應數值相乘，并將五個乘積加和，將行矩陣B′轉換為直觀的綜合分值B，顯然分值的范圍落在區間（9，1）上。

由模糊綜合評判得出的溫度對永磁同步電動機的影響結果中，將綜合分值B的范圍區間（9，1）等分五份，若綜合分值運算結果落在相應區間，則表示評價結果相應分別為正常、注意、稍過熱、過熱、極熱。該方法簡潔易行，令溫度對永磁同步電動機的影響一目了然，對永磁同步電動機的溫度管理有一定的現實意義。

4 結語

本文采用的低速高扭轉電機熱管理系統，以工業物聯網為核心，對油路溫度的實時探測，溫度采集器將溫度傳感器獲取的溫度信息上傳工業物聯網，熱管理系統對數據進行存儲與分析，并根據分析結果對油速進行控制。

本文采用模糊綜合評判方法，其數學模型簡便；基于云平臺獲得油溫變化的大數據從而得出評判矩陣，該方法優于普遍采用傳統專家系統方法；同時可從油液溫度及油液溫差等多個維度對永磁同步電動機溫度管理水平進行綜合評價，與當前固定閾值的判斷方法比較，效果更好。