基于模糊算法的低速高扭矩电机热管理系统

张传甲，程磊

（威凯检测技术有限公司，广州 510663）

引言

热管理技术是低频大扭矩伺服电机的核心技术，对于大功率伺服电机 （90 kW以上，特别是 160 kW以上）而言，当电机处于长期高负载运行，若是电机散热能力不足，即使采用高耐温等级的钕铁硼磁铁，电机内部温度往往达到 80～ 100 ℃或更高，实际上此时磁铁的磁力已经降低许多，虽然磁铁磁力在回到常温后可以恢复到原有的水平，然而实际情况下，伺服电机是一直处于工作状态下，电机内部温度永远是处于高温状态下，故而磁铁磁力较常温时低，因而使得永磁电机扭矩性能降低，驱动器为了提供输出扭矩而不断地加大电流，造成电机温度继续升高，最终使得电机或设备损坏，也因此限制了伺服电机在大功率应用上的发展。

1 低速高扭矩电机发热分析

电动机扭矩的极限往往受制于热极限能力，特别是低速大扭矩下的绕组温升限值，通过研究热管理技术进一步提高温升限制触发时的转矩是行业亟待解决的技术难题，换句话说，如何使同样尺寸电动机的功率密度、转矩密度更高，或者同样功率密度电动机的尺寸变的更小，从而降低铁芯、绕组、磁钢等有效材料的成本是目前的技术难点。

此外，对于永磁同步电动机产品，由于采用稀土永磁材料，在高温下产品性能下降较快，容易失磁，因此，研究热管理技术对于永磁同步电动机的可靠性意义更大。

本文借鉴油式变压器的冷却技术，对于工作过程中容易出现发热问题的低速高扭矩的永磁同步电动机，采用油温冷却的方法。进一步针对低速大扭矩伺服电机的特点，研发了转定子内油冷式冷却散热技术，可以将电机内部温度控制在 60 ℃以内，使得电机性能永不衰减。同时，能够有效地延长电机内部部件的寿命，保障了转矩输出质量以及产品可靠性。

低速高扭矩电机油冷却方法如图1所示，为使电机正常工作时因绕组铜耗、机械损耗、永磁体的涡流损耗等所产生的热能够被循环的绝缘油带离，使电机的工作温度显著降低，采用换热效率高、结构简单的油冷机座。

油循环冷却式电机是经热交换器将热油降温冷却， 冷却油经热交换器底部与低速高扭矩电机相连的油管进入电机的油冷机座， 油冷机座采用折返油道，电机工作产生损耗发热则由冷却油带离。

电机绕组和铁芯发热量较大，传递至油冷机座使冷却油的温度升高，热油经油冷机座的出油口经油箱到达热交换器，而通过热交换器的冷却水可将热油热量带离，油温度降低后又回到油箱下部参加循环。

油流速过快不能充分带走电机热量；而油流速度过慢则在油冷机座的油道内产生局部的死油区，散热效率下降，电机铁芯和绕组局部温升较高，使电机绝缘老化[1,2]。因此，冷却设计要考虑铁芯和绕组局部过热问题。

热交换器主要使用淡水作冷却介质，高温油液与低温淡水通过传热管交换热量，使高温油液的温度降低，达到冷却油液的目的。

2 基于工业云的热管理平台

为了更好实现低速高扭矩电机的热控制，需要对低速高扭矩电机的油冷却系统进行精准监测与调节，其中涉及到的关键技术主要有油温的智能采集和工业物联网技术。本文基于工业物联网平台，通过对油温的精准采集，并将油温信息传送到后台的热管理系统，实现油温的可测、可控。

基于工业物联网的热管理系统如图2所示。系统设计在低速高扭矩电机的油路关键出入口安置高精度的温度传感器，温度传感器具有数字化功能，将温度信号实时转化为数字量信息，数字量的油温信息不仅可以实现本地的预警，还可以传送到后台的热管理系统，实现更精准的多信息的综合判断；温度采集器是具有通信功能、存储功能以及边缘计算功能，通信方式多样，兼具RS485、RS422、以太网和无线通信等通信接口，可与多种温度传感器或物联网平台对接，温度采集器下行工作可实时接收温度传感器上传的温度信息数据，并对接收到的数据进行存储和边缘计算，利用边缘计算技术可有效减少温度采集器上行传输数据量，减小无联网平台工作压力；工业物联网平台负责接收并保存温度采集器上送的油路温度信息，工程人员既可以从工业物联网平台自行获取油路温度数据，结合自身需求对油路系统进行调节控制，也可以直接在工业物联网平台对温度数据进行处理，实现低速高扭矩电机热管理系统的自动化控制。

图2 基于工业物联网的热管理平台

本工业物联网平台具有数据采集精度高，实时性强和鲁棒效果好等优点，具体功能特点：

1）通信接口丰富，可兼容多种智能电气设备；

2）采集精度高，A/D采集精度12位、16位，24位可选；

3）测量值的报警功能（2或4个报警点）；

4）安全性强，传输数据加密处理；

5）报警滞后功能；

6）智能边缘计算功能；

7）输入断线检测功能；

8）高度智能化，终端处理方式灵活。

3 基于模糊算法的热管理方法

当前低速高扭转电机的热管理相对简单，多采用固定阈值判断的方法，比如当前多以油温达到60 ℃为分界线，60 ℃以上即为发热严重、需要采用调整措施进行降温。由于固定阈值判断的方法存在判断标准单一、判断结果不准确问题，为了考虑多个影响因素，使判断结果更加全面准确，本文采用模糊综合评判方法；该算法数学模型简便、可从多角度对永磁同步电动机温度管理良好程度进行综合评价，评判结果简单明了，便于应用[3]。

通常为了保证电动机正常工作，要求出口油温t满足：

为了进一步观察油温变化趋势的快慢，以更好提前进行油温控制，保证绝缘油的冷却效果，令出油口t入口和进油口油温t出口差满足：

T差值数值大说明该电动机油冷系统冷却效果好；数值小说明需要加快冷却油、冷却水的流速、增强冷却系统的循环效率，保证冷却系统有效降低电动机的温度，使其正常工作。

永磁同步电动机温度管理的模糊综合评判的过程为：

①确定评判矩阵及评判集、权重。评判矩阵的处理是一个关键问题，直接影响到算法的准确性；如何确定评判矩阵也是难点，当前采用专家系统等方法确定扔有一定的主观性，基于云平台可以获得油温变化的大量数据，确定出的评判矩阵较优；权重的确定方法包括特征根法、最小二乘法等，本文采用方根法计算。

②将评判矩阵及权重进行乘法运算后即可得出温度对永磁同步电动机的影响结果，该结果是一个行矩阵。

③为了更加直观明了，用数值9、7、5、3、1分别代表评判集的五个不同等级，将表示温度对永磁同步电动机的影响结果即行矩阵B′转换为直观的综合分值B，根据分值所处的数值判定永磁同步电动机温度管理是否良好。

3.1 永磁同步电动机温度管理的模糊综合评判具体步骤

3.1.1 模糊综合评判因素及评价等级u

描述永磁同步电动机温度管理的评判因素集为U=｛u1，u2，u3｝，其中u1是电动机出油口油液温度，u2是电动机进油口及出油口油液温差， u3是热交换器进油口及出油口油液温差；评价集是对集合U的各因素即温度（或温差）所处状态的若干判断[4]，本文采用五级评价集为V={正常，注意，稍过热，过热，极热｝，其中油液温度五级评价的范围（44.4 ℃以下），（44.4～48.3 ℃]，（48.3～52.2 ℃]，（52.2～56.1 ℃]，（56.1～60.0 ℃]，温差五级评价范围类似可以得到。

3.1.2 模糊综合评判评价矩阵及权重确定

对永磁同步电动机温度管理的因素集U中因素单独进行评判，根据五等级评价温度范围分别得出各因素对评价集V的隶属度，将其组合构成评价矩阵R。

权重可以代表集合U中各因素在最终评价目标的重要程度，令权重集A= {a1,a2,a3}，其中a1+a2+a3=1，a1，a2，a3是分别对应集合U三个因素u1，u2，u3的权重，通过以下几步进行权重运算：

1）根据电动机出油口油液温度、电动机进油口及出油口油液温差、热交换器进油口及出油口油液温三者的重要程度，由1-9标度法[5]得三阶判断矩阵D。

2）用方根法对判断矩阵D得出权重集，同时进行一致性检验[6]，步骤如下：

①逐行元素计算判断矩阵D的行乘积Mi；

②计算Mi的三次方根；

③将计算得到的三个构成一个行向量，则所求的权重向量，再对向量W做归一化处理如式（3）所示：

④计算判断矩阵D最大特征根maxλ如式（4）所示：

⑤根据判断矩阵D的阶数n可得其平均随机一致性指标RI[7]，而一致性指标和随机一致性比率CI、CR分别如式（5）、（6）所示：

经计算CI、CR的值均小于0.1，则说明该三阶判断矩阵D的一致性较好且通过一致性检验。

3.2 模糊综合评判计算结果

根据永磁同步电动机温度管理的影响因素，分析温度管理对永磁同步电动机影响。将评判矩阵及权重进行与运算即可得到该影响综合判断结果为一行五列的行矩阵BAR′= ◦ 。

为了结果更加直观明了，用数值9、7、5、3、1分别代表评判集的五个不同等级，将其与综合评价得出的行矩阵B′对应数值相乘，并将五个乘积加和，将行矩阵B′转换为直观的综合分值B，显然分值的范围落在区间（9，1）上。

由模糊综合评判得出的温度对永磁同步电动机的影响结果中，将综合分值B的范围区间（9，1）等分五份，若综合分值运算结果落在相应区间，则表示评价结果相应分别为正常、注意、稍过热、过热、极热。该方法简洁易行，令温度对永磁同步电动机的影响一目了然，对永磁同步电动机的温度管理有一定的现实意义。

4 结语

本文采用的低速高扭转电机热管理系统，以工业物联网为核心，对油路温度的实时探测，温度采集器将温度传感器获取的温度信息上传工业物联网，热管理系统对数据进行存储与分析，并根据分析结果对油速进行控制。

本文采用模糊综合评判方法，其数学模型简便；基于云平台获得油温变化的大数据从而得出评判矩阵，该方法优于普遍采用传统专家系统方法；同时可从油液温度及油液温差等多个维度对永磁同步电动机温度管理水平进行综合评价，与当前固定阈值的判断方法比较，效果更好。