电子信息技术

本发明公开了电机绕组温度估计及保护方法，包括以下步骤：S1，获取电机绕组BP神经网络散热模型；S2，计算电机绕组温度；S3，保护电机绕组。本发明由于神经网络能对复杂散热条件下对散热过程进行较准确的建模，更加适用于散热条件较为复杂的应用场景；使用电机绕组电流计算由损耗引起的绕组发热温度变化速率；以绕组散热温度变化速率和绕组发热温度变化速率计算绕组温度；采用所计算的绕组温度对电机采用多段温度截止曲线限制运动控制输出以对绕组进行温度保护以防止绕组温度过高引起的损坏。

成果亮点

本发明的技术方案为一种电机绕组温度估计及保护方法，包括以下步骤： S1，获取电机绕组BP神经网络散热模型； S2，计算电机绕组温度； S3，保护电机绕组。 优选地，所述获取电机绕组BP神经网络散热模型，包括以下步骤： S11，将温度传感器分别安放至电机绕组和散热壳体表面； S12，加热电机绕组，使其具有预设范围内的初始温度； S13，停止加热，使电机绕组进入散热状态，采集电机绕组侧温度传感器数据和散热壳体表面温度传感器数据； S14，使用S13中获取的温度传感器数据得到绕组相对于散热壳体表面的温升和绕组温度变化速率； S15，使用S14中获取的数据训练BP神经网络，建立BP神经网络绕组散热模型，其输入为绕组相对于散热壳体表面的温升，输出为绕组温度变化速率。

电机绕组温度估计及保护是电机可靠运行的重要保障，该方法的应用前景主要包括以下几个方面：

提高电机运行的安全性和可靠性。电机绕组温度过高容易导致绝缘破坏、短路等故障，该方法可以对电机绕组温度进行实时监测和预警，及时采取保护措施，避免故障的发生，提高电机运行的安全性和可靠性。

提高电机的运行效率和寿命。电机绕组温度过高会导致电机的运行效率和寿命降低，该方法可以对电机的负载和运行状态进行实时监测和调整，避免绕组温度过高，提高电机的运行效率和寿命。

实现电机的智能化控制。该方法可以将电机绕组温度、负载和运行状态等信息实时传输到控制中心，实现电机的智能化控制，提高电机的运行效率和智能化程度。

应用范围广泛。该方法可以应用于各种类型的电机，包括直流电机、交流电机、永磁电机等，应用范围广泛。

总之，电机绕组温度估计及保护方法具有广泛的应用前景，可以提高电机的运行安全性、可靠性、效率和寿命，同时也可以实现电机的智能化控制。

本发明的有益效果如下：绕组温度估计的散热部分采用神经网络与热力学模型的结合，从而提高了整体的绕组温度估计的精度。

由于散热的计算将神经网络与机理模型的结合，既补偿了传统机理散热模型在相对复杂环境下的难以准确建模的缺陷，又弥补了神经网络对所使用的数据有较高的要求及可能造成过拟合从而使估计值产生误差的缺陷。

由于只在散热部分的计算采用到了神经网络，所以训练数据不包含电流，从而避免电流噪声所带来的影响。

该方法神经网络散热计算使用离线训练获取网络模型，结合机理模型计算的散热与发热，以递推的方式计算绕组温度，所以极易在计算资源相对有限的嵌入式CPU中实现，便于实际的应用。

另外温度保护机制可以自行设置多段曲线的参数来在实际应用中达到不同的保护效果(保守或者不保守)，且在正常使用过程中不会引起电机的误动作，并且基于该保护机制下控制器的输出仍然是连续的，由于大多数应用场景下电机的输出端都是装有减速器的，控制器的连续输出避免了输出不连续造成的减速器震动现象。