[发明专利]磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置有效
| 申请号: | 202310795854.2 | 申请日: | 2023-07-01 |
| 公开(公告)号: | CN116500524B | 公开(公告)日: | 2023-08-18 |
| 发明(设计)人: | 徐功义;雷新江;李健 | 申请(专利权)人: | 北京格瑞拓动力设备有限公司;格瑞拓动力股份有限公司 |
| 主分类号: | G01R33/12 | 分类号: | G01R33/12;G01M5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京春江专利商标代理事务所(普通合伙) 11835 | 代理人: | 向志杰 |
| 地址: | 102301 北京市门头沟*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 磁悬浮 电机 轴向 磁轴 刚度 测试 装置 | ||
本发明涉及一种磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置,涉及电机技术领域。所述装置包括:模型应用器件,用于采用人工智能模型基于任一输入电流数值以及待测轴向磁轴承的体积、重量、磁通密度、轴颈半径、轴瓦半径和间隙系数执行智能预测以获得预测到的受力数值而不执行实际测试;刚度分析器件,用于基于预测数据计算电流刚度。通过本发明,针对任一输入电流数值对应的待测轴向磁轴承的电流刚度难以一一实际测试的技术问题,能够搭建用于解析电流刚度相关参数的深度神经网络,并采用有限次的实际测试数据对搭建的深度神经网络进行多次训练以获得可靠的预测相关参数的人工智能模型,从而通过仿真测试的模式解决了上述技术问题。
技术领域
本发明涉及电机技术领域,尤其涉及一种磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置。
背景技术
磁轴承是一种利用磁铁相同两极相互排斥的原理而制造的非接触高性能轴承。与传统滚珠轴承、滑动轴承以及油膜轴承相比,磁轴承不存在机械接触,转子可以达到很高的运转速度,具有机械磨损小、能耗低、噪声小、寿命长、无需润滑、无油污染等优点。磁轴承主要由机械部分和电气控制部分组成。机械部分由转子和带线圈的定子组成。定子所产生的电磁力使转子保持在一定的位置上定子和转子之间有间隙,转子处于悬浮状态。
轴向磁轴承是磁轴承中的主要分类之一且轴向磁轴承应用广泛,在轴向磁轴承的各项参数中,电流刚度是决定轴向磁轴承工作性能的重要参数之一,需要在轴向磁轴承出厂或者使用之前进行多次测试以获得轴向磁轴承在不同输入电流下的电流刚度数值,从而保证完成测试后的轴向磁轴承能够稳定工作在各种具体应用场景。
示例地,中国实用新型专利公开文本CN213956782U提出的一种磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置,所述测试装置包括底板,所述底板上端后侧固定连接有固定座,所述固定座前端开设有固定槽,所述固定槽内下侧固定连接有固定垫,固定槽内开设有等距对称分布的滑槽,所述固定座上端、左端和右端均开设有螺纹孔,所述滑槽内活动连接有滑块,所述滑块内侧固定连接有夹板,所述滑块外侧固定连接有限位块,所述滑槽内固定连接有限位框。该磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置,由连接板、滑杆和第一轴承等零部件组成一个滑行装置,通过第一轴承在滑杆上的滑行,对推力盘与待测试磁性轴承的间距进行调节,并对待测试磁性轴承通入不同的电流,再通过力传感器测出数值,并记录各项数值,进行拟合,算出待测试磁性轴承的刚度。
示例地,中国实用新型专利公开文本CN211425799U提出的一种磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置,所述测试装置包括底座、盖设于底座上且与底座围合形成用于容置轴向磁轴承的容置腔的盖体、设于容置腔内且分别用于与轴向磁轴承的推力盘的轴向两侧连接的第一固定座和第二固定座、分别设于底座和盖体上的第一连接组件和第二连接组件、分别设于第一固定座和第二固定座上的第一测力模块和第二测力模块以及分别抵接于第一固定座和第二固定座上的第一测距模块和第二测距模块;相比现有的磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置,本申请的磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置的结构简单,成本低,易于操作。
显然,上述现有技术中的各种磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置都是通过搭建测试环境后,采用大量的实际测试操作来完成轴向磁轴承在各种不同输入电流数值下的电流刚度的数值计算,每一输入电流数值对应的电流刚度都需要投入繁琐的测试环节进行测试和计算,输入电流数值的数量一旦上升到一个数量积,则测试工作极为繁重和复杂,另外,采用完成有限次的多次测试获得多个电流刚度的具体数值后,通过数值拟合的模式解析任一输入电流数值对应的电流刚度,虽然不需要进行海量的实际测试工作,但是这种数值拟合的模式过于理想化,拟合后获得的具体数值往往与实际测试数值偏差较大。
发明内容
为了解决现有技术中的技术问题,本发明提供了一种磁悬浮电机的轴向磁轴承刚度测试装置,通过搭建用于解析力传感器件测量受力数值的定制结构的深度神经网络,采用有限次的实际测试数据对搭建的深度神经网络进行多次训练,以获得预测数值稳定有效的人工智能模型,从而实现虚拟、仿真的轴向磁轴承刚度测试到繁琐、真实的轴向磁轴承刚度测试的可靠替换。
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