السيطرة على توافقيات الشق في آلات الحث الكهربائية

تم الوصول الى نهج قائم ومنفصل من أجل تحليل وظيفة اللف المنفصل (DWFA) لنمذجة المحرك الحثي من نوع “القفص الدوار المنحرف”، وذلك مع الحد الأدنى من وقت المحاكاة، وهو انحراف فتحة الجزء المتحرك الذي له تأثير مخفف كبير على توافقيات الشق الرئيسية (PSH) أو توافقيات شق الدوار (RSH).

أهمية السيطرة على توافقيات الشق في آلات الحث الكهربائية

لا غنى عن دور آلات الحث في المجتمع الحديث بسبب هيكلها البسيط والمتين والتكلفة المنخفضة وسهولة الصيانة والموثوقية، بحيث يزيد استخدامهم المهيمن والمتكرر من أهمية نماذجهم الرياضية ليس فقط للتصميم والتحكم، ولكن أيضاً لمراقبة حالتهم، ونظراً لأن الأعطال في الآلات الكهربائية متعددة؛ فإن اكتشافها في المرحلة الجنينية له أهمية حاسمة لتجنب أي حالة كارثية.

كما تتوفر في الدراسة مجموعة متنوعة من خوارزميات التشخيص الناضجة جداً، والتي لا تعتمد على نموذج النظام. ومع ذلك ومع الاتجاه المتزايد للعاكسات الصناعية، لا تبقى خوارزميات التشخيص التقليدية مثل (MCSA) واضحة ومباشرة.

وعلاوة على ذلك قد تختلف هذه التقنيات أيضاً وفقاً لبيئة عمل المحرك، بالإضافة الى تقنيات التشخيص الشائعة التي لا تعتمد على نموذج المحرك هي (MCSA) والتحليل الحراري والتحليل الصوتي ومراقبة التدفق الشارد، كذلك تحليل التفريغ الجزئي ومراقبة تدفق فجوة الهواء.

كما يمكن تجنب المشكلات المتعلقة بأساليب التشخيص التقليدية باستخدام تقنيات متقدمة لمراقبة الحالة تعتمد على النموذج، بحيث تعتمد الخوارزميات التشخيصية المعتمدة على النموذج على النماذج الرياضية الدقيقة والسريعة للمحركات الحثية، بحيث يمكن استخدام هذه النماذج لتحديد الأخطاء وتقدير الخطورة لتدريب الأنظمة متعددة العوامل لتطوير مصنفات ناقلات لمقارنة فهارس الأخطاء.

ولتقدير المعطيات الخاصة، ومن بين العديد من تقنيات مراقبة الحالة المعتمدة على النموذج؛ فإنها تكتسب تقنيات تشخيص الأخطاء القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI) شعبية متزايدة، كذلك التحدي الوحيد مع تقنيات الذكاء الاصطناعي هو متطلبات البيانات الضخمة لأغراض التدريب، كما يجب أن تحتوي مجموعة بيانات التدريب على أكبر عدد ممكن من الحالات الصحية والمعيبة لتحسين موثوقية خوارزمية التشخيص.

الحلول الخاصة بمحاكاة الأخطاء المرتبطة بالآلات الكهربائية الحثية

الحل الوحيد الممكن هو النموذج الرياضي الذي يمكنه محاكاة العديد من الأخطاء خلال فترة زمنية مقبولة، بحيث يمكن تصنيف النماذج الرياضية على نطاق واسع إلى فئتين، وهما التحليلية والرقمية، وذلك كمثال نموذجي للنماذج العددية هو طريقة العناصر المحدودة (FEM) النماذج القائمة، كما يمكن أن تعطي النماذج القائمة على (FEM) نتائج واعدة، حيث يمكن تضمين جميع الجوانب العملية تقريباً، مما يجعلها مناسبة لمشاكل التصميم.

أيضاً يمكن أن تكون هذه الجوانب مرتبطة بالمواد والهندسة وتكوين اللف، وهي المشكلة الوحيدة في نمذجة (FEM) هي مقدار وقت المحاكاة غير المجدي لخوارزميات تشخيص الأخطاء، بحيث لا يمكن أن تصبح هذه النماذج بسهولة جزءاً من محرك الأقراص بسبب الموارد الحسابية المحدودة المرتبطة بها، وعلاوة على ذلك؛ فإن هذه النماذج ليست مجدية لنظرية المشكلة العكسية حيث يتم تعيين المراقبات نحو المجهول.

كما أن السبب في ذلك هو “المصفوفات الكبيرة المرتبطة” بحل (FEM)، والتي لا يمكن أن يعطي حلها العكسي نتائج ثابتة وفريدة من نوعها، والمثال الأكثر شيوعاً للنماذج التحليلية هو النماذج القائمة على اقتران الدائرة المغناطيسية (MCC)، وفي هذه النماذج تُستخدم معادلات الدائرة الكهربائية لمحاكاة معلمات الأداء، بالإضافة الى نماذج (MCC) الأكثر شيوعاً هي النماذج القائمة على تحليل وظائف اللف (WFA)، حيث يمكن تحديد معلمات تصميم الماكينة بمساعدة جمع فورييه أو المعادلات التحليلية الشرطية.

النموذج التحليلي الخاصة بدوائر الآلات الكهربائية الحثية

آلات الحث عبارة عن دوائر كهربائية مقترنة مغناطيسياً، وفي الغالب تكون اللفات الأولية ثابتة وترتبط بالجانب الثابت، بينما ترتبط اللفات الثانوية بالدوار وتدور معه، بحيث توصف معادلات الجهد الكهربائي القائمة على نظرية الدوائر المغناطيسية المقترنة بمحرك تحريضي قفص السنجاب على النحو التالي:

حيث أن (Vs ، Is ، Ir ، Rs ، Rr) عبارة عن نواقل تحتوي على جهد ثلاثي الطور للجزء الثابت وتيار ثلاثي الطور للجزء الثابت ومقاومات للجزء الثابت ومقاومات الدوار، بينما (φs ، r) هما تدفقات الجزء الثابت والدوار على التوالي، وهي مصفوفة الجهد على جانب الجزء المتحرك هي صفر لأن الحلقات الطرفية تقصر أطوار الجزء المتحرك التي تكون قضباناً في آلات الحث القفصي.

كما عناصر المصفوفة ذات الرمزين (s ، r) عبارة عن مدخلات مرتبطة بالجزء الثابت والدوار، بحيث تعتمد أبعاد المصفوفات المتعلقة بالدوار على عدد الأشرطة الموجودة فيه بالإضافة إلى واحد آخر يتوافق مع الحلقة النهائية، بحيث يمكن إهمال الصفوف والأعمدة المرتبطة بحلقة النهاية الموضحة، ولأن قيمتها ضئيلة ويكون تيار الحلقة النهائية صفراً تقريباً لأن جميع أطوار الجزء المتحرك متباعدة ميكانيكياً بشكل متساوٍ.

دمج انحراف الدوار وتشكيل طريقة DWFA

بخلاف التسرب، يمكن تصنيف المحاثات الممغنطة المختلفة في آلات الحث على أنها العضو الثابت الذاتي  والجزء الثابت (المتبادل والجزء الثابت) – (الدوار المتبادل والدوار) – (الدوار الذاتي) – (الدوار الدوار)، كما أن الحث المتبادل يحتوي على العوامل الرئيسية المساهمة من بين العديد من هذه الحثيات، وهي تكوينات لف الجزء الثابت والدوار ووظائف نفاذية فجوة الهواء وكذلك نصف القطر وطول الآلة، ووفقاً للنظرية القائمة على دالة اللف؛ فإنه يمكن حساب تلك المحاثات باستخدام:

حيث أن:

(μo): هي نفاذية المساحة الحرة.

(r): هي نصف قطر فجوة منتصف الهواء للآلة.

(l): هو الطول الفعال للآلة.

[P (θe ، α)]: هي وظيفة نفاذية الفجوة الهوائية العكسية.

[N (θe ، α)]: هي وظيفة اللف.

[n (θe ، α)]: هي وظيفة الدوران، أما ثيتا (e) وألفا (α) هما زاويتا الدوار والجزء الثابت من نقطة مرجعية ثابتة، بحيث يمكن أن تكون هذه الزوايا كهربائية أو ميكانيكية وستكون متساوية في حالة الآلة ذات القطبين.

بالنهاية تم تقديم طريقة جديدة لنمذجة محرك تحريضي على شكل قفص السنجاب القائم على الدوار المنحرف في هذه الدراسة، بحيث يعد تحويل دالة اللف القائمة على التكامل المستمر ثنائي الأبعاد إلى معادلة قيمة متوسطة منفصلة ثلاثية الأبعاد وتعريف الفجوة الهوائية ووظائف اللف باستخدام التعبيرات التحليلية الشرطية وإدراج انحراف فتحات الدوار، وذلك من السمات الحاسمة للنموذج المقترح.

وللتنفيذ؛ فإنه يتم تقسيم النموذج إلى أجزاء متصلة، بحيث يتم حساب جميع المحاثات والمقاومات كدالة لموضع الدوار في الجزء غير المتصل ويتم حفظ النتائج في جدول البحث ثلاثي الأبعاد، ثم يتم استخدام النتائج المحفوظة مسبقاً في الجزء عبر الربط الآلي لمحاكاة متطلبات الأداء.

ومن خلال القيام بذلك، لا يلزم حساب العمليات الحسابية دون اتصال في الجانب التكنولوجي، مما يقلل وقت المحاكاة بشكل كبير، بحيث يستغرق النموذج المقترح ثلاث دقائق فقط لكل مقطع للحسابات غير المتصلة بالحاكمات المنطقية، بينما يستغرق بضع ثوانٍ فقط لمحاكاة المعطيات العامة للمحرك الكهربائي، وهذه الحقيقة تجعل النموذج مرشحاً جيداً لخوارزميات مراقبة الحالة المعتمدة على النموذج.