VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství Ústav mechaniky těles
Ing. Radek Vlach
ŘÍZENÍ VENTILACE ELEKTRICKÉHO STROJE S VYUŽITÍM UMĚLÉ INTELIGENCE CONTROL OF ELECTRIC MACHINE VENTILATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE ZKRÁCENÁ VERZE PHD THESIS
Obor:
Inženýrská mechanika
Školitel:
Doc. Ing. Čestmír Ondrůšek, CSc.
Oponenti:
Ing. Vít Kotrba, CSc. Prof. Ing. Ctirad Kratochvíl, DrSc. Prof. Ing. František Pochylý, CSc.
Datum obhajoby: 28. 6. 2002
KLÍČOVÁ SLOVA ventilace elektrických strojů, chlazení elektrických strojů, neuronové sítě
KEY WORDS ventilation of electric machines, cooling of electric machines, neural networks
MÍSTO ULOŽENÍ PRÁCE oddělení pro vědu a výzkum FSI VUT v Brně
© Radek Vlach, 2002 ISBN 80-214-2199-1 ISSN 1213-4198
OBSAH 1
ÚVOD..........................................................................................................................................5
2
FORMULACE PROBLÉMU A CÍLŮ JEHO ŘEŠENÍ.........................................................6
3
SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ ANALÝZY PUBLIKOVANÉ PROBLEMATIKY ......................6 3.1 3.2 3.3 3.4
4
MODELOVÁNÍ VENTILACE ELEKTRICKÝCH STROJŮ ...................................................................6 TEPELNÝ MODEL ELEKTRICKÝCH STROJŮ..................................................................................6 MODEL ELEKTRICKÉHO STROJE .................................................................................................7 SHRNUTÍ REŠERŠÍ ......................................................................................................................7
VÝPOČTOVÉ MODELOVÁNÍ...............................................................................................7 4.1 SYSTÉM VELIČIN .......................................................................................................................7
5
REALIZACE VÝPOČTOVÉHO MODELOVÁNÍ................................................................8 5.1 MODELOVÁNÍ VENTILACE SYNCHRONNÍHO MOTORU ................................................................9 5.1.1 Modelování ventilace synchronního motoru pomocí náhradní ventilační sítě ................9 5.1.2 Modelování ventilace synchronního motoru pomocí CFD ............................................11 5.2 MODELOVÁNÍ OTEPLENÍ SYNCHRONNÍHO MOTORU .................................................................12 5.2.1 Modelování oteplení synchronního motoru pomocí univerzální tepelné sítě (UNNET) 12 5.2.2 Modelování oteplení synchronního motoru pomocí MKP .............................................13 5.3 MODELOVÁNÍ ENERGETICKÉ BILANCE SYNCHRONNÍHO MOTORU ............................................14
6
TYPOVÁ ZKOUŠKA..............................................................................................................14
7
KOMPLEXNÍ MODEL SYNCHRONNÍHO MOTORU ....................................................14 7.1 IDENTIFIKACE PARAMETRŮ DÍLČÍCH MODELŮ .........................................................................14 7.1.1 Ventilační model ............................................................................................................14 7.1.2 Tepelný model ................................................................................................................15 7.1.3 Model energetické bilance .............................................................................................15 7.2 VÝPOČTOVÉ SIMULACE KOMPLEXNÍHO MODELU.....................................................................16 7.3 REALIZACE KOMPLEXNÍHO MODELU POMOCÍ NEURONOVÉ SÍTĚ ..............................................16
8
ANALÝZA VÝSLEDKŮ.........................................................................................................18 8.1 VÝPOČTOVÉ SIMULACE KOMPLEXNÍHO MODELU.....................................................................18 8.2 REALIZACE KOMPLEXNÍHO MODELU POMOCÍ NEURONOVÉ SÍTĚ ..............................................19
9
ZÁVĚR......................................................................................................................................19
10
LITERATURA .........................................................................................................................21 10.1 10.2 10.3
11
POUŽITÁ LITERATURA .........................................................................................................21 PUBLIKACE AUTORA SOUVISEJÍCÍ S DISERTAČNÍ PRACÍ .......................................................22 CITACE AUTORA ..................................................................................................................22
SUMMARY ..............................................................................................................................23
ŽIVOTOPIS .....................................................................................................................................24
4
1 Úvod Chlazení a ventilace elektrických strojů je v součastné době samostatná disciplina stavby elektrických strojů, která používá speciální analytické, numerické a experimentální metody. Její složitost je dána skutečností, že elektrický stroj představuje kompromis mezi různými, někdy i protichůdnými požadavky. Výzkum v oblastech ventilace a chlazení v ČR byl prakticky ukončen na počátku devadesátých let, kdy ve velké většině podniků postupně zanikal a nově vznikající podniky (hlavně malé a střední) neměly dostatek finančních prostředků pro vytvoření vlastního výzkumu a vývoje. Stále více je zřejmá nutnost na dříve dosažené výsledky v této oblasti navázat a dále je vhodným způsobem rozvinout. V současnosti chlazení a ventilace elektrického stroje využívá především poznatků dvou základních vědních oborů: aerodynamiky a termomechaniky, které umožňují rozpracovávat efektivní metody hydraulických a tepelných výpočtů. Tepelně ventilační návrh stroje se dnes stal nedílnou součástí celkového konstrukčního návrhu stroje, neboť podstatně ovlivňuje dimenzování jak aktivních, tak i konstrukčních materiálů. Dnes je třeba získat komplexní přehled o chlazení stroje za různých podmínek již v etapě elektromagnetického návrhu nového stroje. Jen tak je možné navrhnout optimální ventilační systém. Chlazení se stále více stává jednou s částí návrhu elektrického stroje, která může značně ovlivnit efektivnost jeho využití. Zvláště v případech strojů s vlastním zdrojem ventilace se naskytuje možnost zefektivnit využití stroje z hlediska chlazení, hluku, spotřeby energie a dalších aspektů ovlivňující okolí, kde elektrický stroj pracuje. Velmi často nastává situace, že vlastní ventilátor pracuje na plný výkon, aniž by to bylo v daném okamžiku nezbytně nutné. Naopak se mohou objevit případy, kdy by krátkodobé zvýšení výkonu ventilátoru mohlo zabránit havarijnímu stavu. Disertační práce popisuje vytvoření metodiky komplexního popisu elektrického stroje především z hlediska ventilačního a tepelného s uvážením všech vlivů ovlivňující tepelné poměry ve stroji. Tato metodika byla aplikována na konkrétní elektrický stroj. Jde o synchronní motor s permanentními magnety na rotoru s vlastním zdrojem ventilace, který je používán jako výtahový motor. Na základě požadavku z praxe zlepšit chlazení tohoto motoru i s ohledem na hlučnost stroje byl cíl disertační práce stanoven jako návrh řízení ventilace s prvky umělé inteligence zajišťující optimální chlazení elektrického stroje. K řešení problému bylo využito celé řady poznatku z oblasti modelovaní ventilace a oteplení elektrických strojů. Ze získaných informací o modelování chlazení byly vybrány ty, které se nejvíce hodily pro sestavení metodiky pro vytváření komplexního modelu elektrického stroje. Některé použité přístupy k modelování oteplení a ventilace byly kromě jiného použity k ověření nových nebo rozšíření dříve používaných metod modelování. Pro verifikaci dílčích modelu bylo provedeno měření na reálném synchronním motoru. Výsledky experimentu byly mimo jiné využity pro minimalizaci odchylek mezi výpočtovou simulací a experimentálním měřením, k čemuž byly využity i algoritmy umělé inteligence, které jsou na tyto problémy snadno aplikovatelné. Pro možnost predikce oteplení synchronního motoru v reálném čase byla na daný problém vhodně aplikována umělá neuronová síť. Výzkum v oblasti ventilace a chlazení není v současnosti na takové úrovni, aby splňoval požadavky kladené na parametry elektrického stroje. Většina podniků provádí tepelnou kontrolu velmi zjednodušeně, často s využitím zkušeností konstruktérů. S rychlým rozvojem výpočetní techniky se objevuji možnosti využití metod, jejichž použití bylo v dřívější době dosti obtížné a tedy dosud neověřené. Tato práce ukazuje ucelený přehled o možnostech aplikace, ale i omezení použití těchto metod, které byly v této práci často značně rozvinuty.
5
2 Formulace problému a cílů jeho řešení Chlazení je jedním z rozhodujících činitelů provozní spolehlivosti elektrického stroje. Rozhoduje o využívání aktivních materiálů nově navrhovaných strojů a s tím také související zmenšování hmotnosti na jednotku výkonu. Při dnešním způsobu navrhování se vzájemně prolínají a ovlivňují výpočet elektromagnetický, ventilační, tepelný, mechanický a akustický s konstruováním stroje. Ekonomicky výhodná varianta se vybírá z většího počtu konstrukčních návrhů, které se většinou liší různými systémy chlazení nebo změněnými podmínkami chlazení. Rovněž otázka hluku, která je značně závislá na použitém typu ventilátoru a na jeho otáčkách ovlivňuje vhodnost použití elektrického stroje. V případě elektrických strojů s cizími zdroji ventilace (velké stroje, zvláště generátory) je také důležitým ukazatelem spotřeba energie, zvláště u strojů, které po většinu doby provozu nepracují na plný výkon a tím nepotřebují tak intenzívní chlazení, ale naopak se vsak mohou vyskytnout případy, kdy zvýšeni výkonu ventilátoru může předejít havarijnímu stavu stroje a s ním souvisejících zařízení.. Mezi případy elektrických strojů z vlastním zdrojem ventilace patří i výše zmiňovaný synchronní motor, který má jeden zdroj cizí ventilace a je používán jako výtahový motor. Na základě požadavku z praxe zefektivnit využití tohoto stroje při jeho provozu zvláště však z hlediska ventilace a tím i jeho chlazeni byl zformulován cíl této disertační práce. Problém byl proto formulován takto: Provést návrh řízení ventilace elektrického stroje s využitím umělé inteligence. Cíle, které povedou k vyřešení problému, se dají definovat v následujících bodech: • Analyzovat součastný stav v oblastech modelování ventilace, oteplení a elektrického stroje. • Vybrat vhodné metody pro výpočtové modelování ventilace, oteplení a elektrického stroje, případně je upravit tak, aby byly vhodné pro sestavení komplexního modelu elektrického stroje • Provést typovou zkoušku vybraného synchronního motoru pro ověření výpočtového modelování. • Sestavit komplexní model vybraného synchronního motoru a navrhnout řízení ventilace. • Provést náhradu komplexního modelu vhodnou neuronovou sítí pro predikci vývoje teplot v reálném čase.
3 Shrnutí výsledků analýzy publikované problematiky Problematika ventilace a chlazení byla podrobně rozebrána v řadě publikací. Větší část literatury rozebírá různé metody výpočtového modelování ventilace a chlazení. Část literatury se však zabývá i experimentálním modelováním. V několika pramenech jsou také rozebrány možnosti modelování elektrického stroje z hlediska elektromagnetických vlastností.
3.1 Modelování ventilace elektrických strojů Výpočtovým modelováním ventilace se zabývají publikace [1] až [7], [11] až [17], [26], [27]. Pro modelování ventilace existují dva základní přístupy: 1. Modelování pomocí náhradní ventilační sítě. 2. CFD (computional fluid dynamics) modelování pomocí metody konečných prvků nebo konečných objemů.
3.2 Tepelný model elektrických strojů Tepelný výpočet navazuje bezprostředně na výpočet ventilační, z něhož přejímá velikosti průtoku chladiva a jeho rozdělení ve stroji, dále velikosti ventilačních ztrát a ztrát třením. Z dílčích průtoků se pak určuje rychlost proudění v jednotlivých místech ve stroji, z nichž se potom odvozuje chladící účinek. Elektrický stroj představuje z tepelného hlediska složitou soustavu, v níž probíhají fyzikální děje různé povahy. 6
Problematikou chlazení a souvisejícími okruhy se zabývají publikace [1] až [4], [8] až [10] a [25]. Oteplení elektrického stroje je možné modelovat těmito metodami: 1. Modelování pomocí náhradní tepelné sítě. 2. Modelování pomocí metody konečných prvků
3.3 Model elektrického stroje Výpočtové modelování elektrického stroje je již dostatečně prozkoumané a proto je v této oblasti dostatek vhodné literatury. Vzhledem k řešené problematice jsou vhodné publikace [18], [19], [22] a [23]. Existuje několik metod pro vytvoření modelu elektrického stroje, kde nejvíce používaná je metoda náhradního elektrického obvodu. Model je složen z prvků elektrických, jako jsou napěťové či proudové zdroje, indukčnosti a rezistory tvořící náhradní obvod reprezentující model elektrického stroje. Další možností je elektromagnetický popis elektrického stroje na základě jeho energetické bilance. Elektrický stroj je možné modelovat třemi základními přístupy: 1. Modelování v přirozených souřadnicích 2. Modelování v transformovaných souřadnicích 3. Modelování na základě energetické bilance
3.4 Shrnutí rešerší V oblasti modelování ventilace je zřejmé, že náhradní ventilační síť dává představu o proudění chladícího media v jednotlivých částech stroje. Nevýhodou je stanovení parametrů sítě, které jsou ve většině případů určovány na základě empirických vztahů, které navíc platí pro typické uspořádání částí elektrických strojů. Ventilační síť vystihuje v podstatě dvourozměrné proudění chladiva, což se v případech rotačně nesymetrického systému chlazení jeví jako určitá nevýhoda. Naproti tomu modelování pomocí CFD je aplikovatelné pouze na jednotlivé části elektrických strojů nebo na specifické uzly stroje. Důvodem je velká náročnost na vytvoření modelu. S rostoucí složitostí modelu roste navíc riziko divergence řešení. V oblasti stanovení oteplení elektrického stroje jsou metody tepelných sítí rychlé, ale je nutné provádět určitá zjednodušení a chybí vizuální představa o oteplení. Podobně jako u ventilačních sítí jde také o dvourozměrné vedení tepla, ale objevuje se možnost rozšíření této metody na trojrozměrný problém. Pomoci MKP se lze velmi dobře přiblížit skutečnosti a je možné přímo na modelu vidět rozložení oteplení. Ovšem metoda tepelných sítí umožňuje velmi rychlou modifikaci a čas na vytvoření modelu a vlastní výpočet je podstatně kratší než MKP. Obě metody umožňují řešit ustálený i přechodový stav oteplení elektrického stroje. Volba metody modelovaní elektrického stroje z hlediska elektromagnetických vlastností záleží na požadovaných výstupních parametrech, které se mají výpočtovou simulací získat.
4 Výpočtové modelování Výpočtové modelování je v této práci chápáno jako abstraktní (teoretické) modelování jehož modelovým objektem je vhodná množina teorií, z nichž je vybrána ta, která je efektivní pro řešení daného problému
4.1 Systém veličin Systém veličin obsahuje na dané rozlišovací úrovni podstatné prvky a vazby objektu z hlediska řešení problému na objektu. Celá problematika je interdisciplinární. Výpočtové modelování ventilace a chlazení spadá do oborů aerodynamiky a termomechaniky, ostatní části výpočtového modelování jsou z oboru elektromechanických soustav. Podstatnými prvky jsou vlastnosti objektů (geometrie, vazby), působení na objekty (zatížení a ovlivnění) a chování objektu (elektrický proud, rychlosti proudění, oteplení). Vstupy do výpočtů představují 7
geometrie, napětí, zátěžný moment a teplota okolí. Výstupem jsou u výpočtů elektrického stroje proud a otáčky , u výpočtového modelování ventilace průtočné množství (rychlost proudění) v jednotlivých částech stroje a u výpočtového modelování oteplení je výstupem rozložení oteplení ve stroji. Vstupy do modelování je možno rozdělit na objektové (charakterizují daný objekt) a počítačové (souvisí s použitým softwarem). Otáčky elektrického stroje a zejména zdroje cizí ventilace ovlivňují průtočné množství v jednotlivých částech stroje. Na množství (rychlosti) chladícího media je závislý součinitel přestupu tepla na obtékaných plochách, který je důležitý k určení tepelných vodivostí. Proud ve vinutí, který je zejména závislý na napájecím napětí a zátěžném momentu, ovlivňuje ztráty. Ztráty jsou rovněž využity v tepelném modelu jako zdroje tepla. Jednoduše řečeno : otáčky zdroje cizí ventilace a proud ve vinutí nejvíce ovlivňují velikost a průběh oteplování jednotlivých částí elektrického stroje. Komplexní model by měl postihovat všechny tyto jevy a umožňovat řídit otáčky zdroje cizí ventilace tak, aby nebylo překročeno dovolené oteplení elektrického stroje. Rovněž by dával představu o oteplení stroje při různých provozních stavech jako je náhlé zvýšení zátěžného momentu nebo zvýšení okolní teploty a umožňoval by rychlou reakci na tyto stavy. Schématické znázornění komplexního modelu je zobrazeno na obrázku 4.1. teplota okolí
OTEPLENÍ ELEKTRICKÉHO STROJE
regulátor otáček ventilátoru
napájecí napětí zátěžný moment
TEPELNÝ MODEL
statorový proud
průtočné množství
otáčky ventilátoru
MODEL ELEKTRICKÉHO STROJE
MODEL VENTILACE
otáčky elektrického stroje
Obrázek 4.1: Objektové schéma komplexního modelu
5 Realizace výpočtového modelování Výpočtové modelování je zaměřeno na vytvoření modelů dílčích částí komplexního modelu. Protože jedním s cílů práce je návrh lepšího systému chlazení synchronního motoru, jsou modelovány dvě varianty, kde první je stávající uspořádání synchronního motoru a druhá je varianta zahrnující konstrukční změny, které by měly zajistit jeho lepší chlazení.
8
5.1 Modelování ventilace synchronního motoru Systém ventilace synchronního motoru je otevřený. Pomocí vlastního ventilátoru umístěného v horní části předního štítu, je vzduch vháněn do prostoru vymezeném vnitřní stěnou štítu a čelem rotoru a statoru. Uvnitř tohoto prostoru se dosud neznámým způsobem rozděluje do axiálních kanálů v rotoru a pravděpodobně velice malé množství do vzduchové mezery mezi statorem a rotorem. Po průchodu axiálními rotorovými kanály se vzduch dostane do obdobného prostoru mezi druhým čelem rotoru a statoru a vnitřkem zadního štítu. Vzduch dále vystupuje ze stroje čtyřmi otvory rovnoměrně rozdělenými po obvodu zadního štítu. Pro modelování ventilace synchronního motoru byly použity dvě metody a to metoda náhradní ventilační sítě a metoda CFD založená na metodě konečných objemů.
5.1.1 Modelování ventilace synchronního motoru pomocí náhradní ventilační sítě Pro tento typ stroje byl proveden první pokus o vytvoření trojrozměrné náhradní ventilační sítě. Důvodem k vytvoření 3D sítě je rotačně nesymetrického rozložení proudícího vzduchu ve stroji, protože ventilátor je umístěn v horní částí předního štítu. Tento jev nemůže vystihnout 2D síť, která je vhodná pro stroje rotačně symetricky chlazené (ventilátor je v ose symetrie). Dříve se však nesymetrie nahrazovala vhodnou úpravou 2D sítě, která nedávala dostatečnou představu o rozložení chladícího vzduchu ve stroji.
5.1.1.1
Náhradní ventilační siť pro stávající uspořádaní synchronního motoru
Protože zadní štít má čtyři výstupní otvory, byl stroj rozložen na čtvrtiny podle dvou os symetrie kolmých k ose rotace, kdy každá čtvrtina zahrnuje jeden výstupní odpor, příslušný počet axiálních rotorových kanálů a jedna navíc i vstup od ventilátoru. Proudění ve vzduchové mezeře bylo zanedbáno, což se ukázalo na základě CFD analýzy jako správný předpoklad. Ventilační síť (Obr. 5.1) tvoří 9 uzlů a 17 větví. V každé větvi je uvažován odpor proudění charakterizující odpor kladený proudícímu vzduchu v jednotlivých částech stroje. Ve větvi mezi uzly 1 a 9 je navíc uvažován tlakový zdroj charakterizující ventilátor.
1 5
4 2
8 9 6
3
7 Obrázek 5.2: Náhradní ventilační síť pro stávající uspořádání
9
Podstatnou částí návrhu ventilační sítě je stanovení celkových hydraulických odporů a tlakového zdroje v jednotlivých větvích. Každá větev může být složena z tlakového zdroje a několika odporů řazených do série, z kterých je stanoven celkový odpor dané větve.
5.1.1.2
Náhradní ventilační síť s uvážením axiálních statorových kanálů
Pro zlepšení systému ventilace a tím i chlazení, zejména statoru a čel vinutí, byla vytvořena náhradní ventilační sít zahrnující axiální statorové kanály (Obr. 5.2) v statorovém svazku. 15
R205
R210
počet kanálů: 18
Obrázek 5.3: Axiální statorové kanály ve svazku rotoru Ventilační síť (Obr. 5.3) tvoří 13 uzlů a 25 větví, přičemž uzly 10 až 13 jsou pomocné, usnadňující řešení.
1
10 5
4
13
8
2 9
7
6
11
3
12
Obrázek 5.4: Náhradní ventilační síť s uvážením axiálních statorových kanálů Hydraulické odpory a tlakové zdroje ve větvích náhradní ventilační sítě (Obr. 5.3), které jsou shodné s větvemi ventilační sítě (Obr. 5.1.) v případě stávajícího uspořádání synchronního motoru jsou stejné pro oba případy. Bylo třeba stanovit celkové hydraulické odpory ve zbývajících větvích charakterizujících axiální statorové kanály.
10
5.1.2 Modelování ventilace synchronního motoru pomocí CFD Důvody modelování ventilace pomocí CFD byly jednak ověření modelování užitím trojrozměrné ventilační sítě, ale také velmi problematické stanovení proudění ve vzduchové mezeře a jeho vliv na proudění tepla mezi statorem a rotorem. Protože s rostoucí složitostí modelu roste výpočetní náročnost a hlavně riziko divergence řešení, byl zvolen přístup, při kterém byla modelována pouze část synchronního motoru. Pro výpočtové modelování byl použit programový systém FLUENT verze 5.4.
5.1.2.1
CFD model pro stávající uspořádaní synchronního motoru
Model synchronního motoru (Obr. 5.4) je tvořen jeho částí, zahrnující pouze segment o úhlu 60° a dále vstupní štít s rotorovými kanály a vzduchovou mezerou. Důvodem pro výběr segmentu 60° byl počet rotorových kanálů a jejich vstupních otvorů. U skutečného motoru je celkem 18 kanálů, kde se pravidelně střídají dva kanály se dvěma vstupními a výstupními otvory s jedním kanálem, který má pouze jeden vstupní a výstupní otvor. Tento model zahrnuje tři rotorové kanály, kde krajní mají dva otvory a prostřední pouze jeden. Vzduchová mezera zahrnuje i drážky krčků v statorovém svazku.
Obrázek 5.5: CFD model části synchronního motoru Pro vytvoření sítě byly použity dva geometrické typy elementů. V objemu rotorových kanálů a vstupního prostoru byly generovány sítě s elementy „tetrahedral“. Objem vzduchové mezery byl generován sítí s elementy „hexahedral“, protože jiná sít nezaručovala dostatečný počet elementů mezi rotorovou a statorovou plochou, který má být pro zaručení přesnosti řešení minimálně čtyři. Počet elementů celého výpočtového modelu je 597 171. Mezi vstupní a výstupní plochy byl nastaven tlakový rozdíl tak, aby celkové množství vzduchu procházejí modelem motoru odpovídalo naměřené hodnotě získané ventilačním měřením, které bude popsáno v další části této práce. V modelu je také zahrnut vliv rotace pohyblivých částí motoru.
11
5.1.2.2
CFD model s uvážením axiálních statorových kanálů
Pro tuto variantu byl použit stejný model jako v předešlém případě, pouze s tím rozdílem, že byly domodelovány statorové kanály. Počet a rozměry statorových kanálů byly navrženy stejně jako v případě modelování pomocí náhradní ventilační sítě.
Obrázek 5.6: CFD model části synchronního motoru s axiálními statorovými kanály Ze stejného důvodu jako u vzduchové mezery byla v objemu statorových kanálů generována síť z elementů typu „hexahedral“, čímž byla zaručena požadovaná přesnost řešení.. Počet elementu celého modelu tak vrostl na hodnotu 723 171. Mezi vstupní a výstupní plochy byl opět nastaven tlakový rozdíl, jehož velikost byla stanovena porovnáním známé tlakové charakteristiky ventilátoru a zjištěného tlakového rozdílu, který byl nastaven v předešlém případě stávajícího uspořádání synchronního motoru.
5.2 Modelování oteplení synchronního motoru Oteplení synchronního motoru bylo opět modelováno dvěma metodami. Modelování pomocí univerzální tepelné sítě bylo zvoleno z důvodu lepšího začlenění této části do komplexního modelu. Bylo však nutné tuto metodu rozvinout z dvourozměrné do trojrozměrné formy. Aby bylo možné ověřit správnost této nové metody, byla použita metoda modelování pomocí metody konečných prvků.
5.2.1 Modelování oteplení synchronního motoru pomocí univerzální tepelné sítě (UNNET) V metodě UNNET je elektrický stroj respektive jeho jednotlivé části rozloženy na elementy, které jsou na rozdíl od prvků sestavených pomocí metody konečných prvků (MKP) podstatně větší, proto je dále budeme nazývat buňky. Rozdělení jednotlivých částí synchronního motoru na buňky je znázorněno na následujícím obrázku. Při rozdělování byl brán ohled na ty části motoru (vinutí, magnety), jejichž oteplení bylo nejdůležitější.
12
vynutí a zuby
jho
plášť
štít čelo vinutí magnety rotorové kanály rotorový svazek hřídel
Obrázek 5.7: Univerzální tepelná síť synchronního motoru. Rozměr každé buňky ve směru osy z je dán střední délkou oblouku dílčích buněk, protože stroj je rozložen na osminy podle čtyř os symetrie kolmých k ose rotace. Takhle vytvořená tepelná síť synchronního motoru má celkem 1902 uzlů. Pro řešení přechodového stavu byla použita Newtonova iterační metoda, protože je vhodná pro řešení soustavy diferenciálních rovnic prvního řádu. Výpočtovou simulací byl sledován vývoj teplot (oteplení) jednotlivých částí synchronního motoru po dobu 6 hodin, kdy je teploty možné uvažovat za ustálené. Časový krok byl nastaven na 60 sekund. Výpočtové simulace prokázaly vliv statorových kanálů na snížení oteplení (teploty) všech částí synchronního motoru oproti stávajícímu uspořádání stroje. Oteplení vinutí pokleslo o 10,5%, magnetů o 9,3% a středu pláště dokonce o 17,%. Průměrný pokles oteplení (teplot) byl cca 12,5%. U přechodového stavu se vliv statorových kanálů začal projevovat až po 60-ti minutách. Z průběhu oteplení vinutí po délce statorového svazku je zřejmý vliv oteplování vnitřního vzduchu při průchodu strojem na rozdíl oteplení předního a zadního čela vinutí.
5.2.2 Modelování oteplení synchronního motoru pomocí MKP Jak již bylo zmíněno výše, důvodem pro modelování synchronního motoru pomocí metody konečných prvků (MKP) bylo ověření nově rozvinuté metody univerzální tepelné sítě (3D) a její použitelnosti pro začlenění do komplexního modelu. Pro výpočtové modelování byl použit programový systém ANSYS. Výpočtový model byl vytvořen jako parametrický, protože tento typ synchronního motoru je vyráběn celkem v 17-ti variantách, lišících se pouze délkou statorového svazku a pláště. Takto vytvořený model pak umožňuje provést tepelnou kontrolu celé řady motorů, nicméně středem zájmu je nejdelší varianta, u které se předpokládá největší oteplení.
Obrázek 5.8: MKP model synchronního motoru 13
Výpočtové simulace prokázaly rovněž značný vliv statorových kanálů na oteplení jednotlivých částí synchronního motoru, zvláště pak statorového vinutí a jeho blízkého okolí. Opět se projevil vliv oteplování vzduchu procházejícího strojem na teplotách po délce částí stroje. Získané výsledky a výsledky stanovené pomocí metody UNNET vykazují dostatečnou shodu, kde rozdíly nepřesahují hranici 5%. Porovnání obou metod bylo testováno i na řadě jednodušších modelů a i zde vykazovaly výsledky velmi dobrou shodu, proto je možné tuto metodu použít v komplexním modelu synchronního motoru.
5.3 Modelování energetické bilance synchronního motoru Protože časové konstanty elektrického stroje jsou oproti časovým konstantám v tepelném modelu zhruba o dva a více řádů menší, byla pro modelování elektromagnetických vlastností použita metoda stanovení energetické bilance. V tomto případě není nutné dělat rozdíl mezi stávajícím uspořádání a variantou se statorovými kanály, protože statorové kanály byly navrženy tak, aby neovlivňovaly (nebo alespoň co nejméně) vlastnosti magnetického obvodu. Model energetické bilance byl koncipován pro snadné začlenění do komplexního modelu synchronního motoru. Vstupem do modelu je vygenerovaný průběh momentu na hřídeli, kdy je náhodně generována délka „jízdy“ a „stop“, charakterizující jízdu mezi daným počtem pater a čas mezi zastavením a dalším rozjezdem. Výpočtovou simulací byl získán průběh momentu po dobu 12 hodin. V průběhu simulace je možné rovněž simulovat zastavení výtahu po delší dobu, respektive je možné simulovat jakýkoliv provozní stav výtahu a získat tak proudové zatížení stroje. Získaný průběh proudu bude posléze využit v komplexním modelu jako zdroj ztrát.
6 Typová zkouška Na řešeném synchronním motoru (stávajícího uspořádání – bez statorových kanálů) byla provedena typová zkouška, jehož součástí bylo ventilační měření, oteplovací zkouška a stanovení energetické bilance.
7 Komplexní model synchronního motoru V této kapitole bude popsáno sestavení a výpočtové simulace komplexního modelu synchronního motoru. Před realizací výpočtových simulací komplexního modelu, popisujících různé provozní stavy synchronního motoru, byly dílčí výpočetní modely verifikovány pro minimalizaci odchylek výpočtové simulace a experimentu.
7.1 Identifikace parametrů dílčích modelů Některé parametry modelů ventilace, oteplení a energetické bilance bylo třeba identifikovat pro zajištění co největší shody výpočtu s experimentem. Pro ventilační a tepelný model byl pro identifikaci vybraných parametrů použit genetický algoritmus. V případě modelu energetické bilance bylo plně postačující dosazení naměřených hodnot. Parametry byly identifikovány u modelů popisujících stávající uspořádání (bez statorových kanálů) synchronního motoru.
7.1.1 Ventilační model Při stanovování hydraulických odporů ventilační sítě se vyskytuje řada součinitelů, u kterých jsou známy pouze meze ve kterých se mohou nacházet, nebo jsou stanovovány na základě empirických vztahů, které se liší případ od případu. Součinitelé jsou navrhovány odhadem nebo na základě zkušeností, nikdy však nelze přesně stanovit pro daný případ jejich přesnou hodnotu. Protože v této práci byl proveden první pokus o vytvoření 3D ventilační sítě,
14
není dosud možné přesně stanovit charakter proudění po obvodě, kde bylo pro první přiblížení uvažováno pouze tření. Parametry identifikace byly součinitelé, které se vyskytují ve vztazích pro výpočet hydraulických odporů ventilační sítě a také dosud neznámé hydraulické odpory charakterizující proudění po obvodě uvnitř stroje. Celkem bylo identifikováno 13 parametrů ventilační sítě. Pro identifikaci parametrů ventilační sítě byl využit genetický algoritmus. Počet generací byl nastaven na 2000. Tento počet se ukázal jako plně postačující. Kriteriální funkcí byl součet kvadratických odchylek mezi vypočtenými a naměřenými hodnotami. V kriteriální funkci byly použity naměřené hodnoty a to celkové průtočné množství a průtočná množství vycházející jednotlivými výstupy. Cílem identifikace bylo nalézt hledané parametry dané ventilační sítě tak, aby odchylky mezi vypočtenými a naměřenými hodnotami byly co nejmenší. Původní parametry ventilační sítě byly nahrazeny nově identifikovanými a byla provedena znovu výpočtová simulace. Výsledky byly porovnány z naměřenými hodnotami. Z výsledků identifikace parametrů ventilační sítě je zřejmé, že došlo k výraznému přiblížení vypočtených a naměřených hodnot. Odchylka mezi měřením a výpočtem se u sledovaných hodnot pohybuje pouze do několika desetin procent, což lze považovat za velmi dobrý výsledek.
7.1.2 Tepelný model Oteplení elektrického stroje je nejvíce závislé na součinitelích přestupu tepla na chlazených plochách. Součinitelé jsou jednak závislé na rychlostech proudění v jednotlivých částech stroje a teplotě chlazené plochy, ale také na dalších činitelích, které jsou vyjadřovány nejčastěji konstantami různého typu. Ty jsou obvykle stanoveny buď pomocí empirických vztahů nebo odhadem. Jak již bylo zmíněno výše u přestupu tepla ze statoru do rotoru, jsou známy pouze krajní meze tepelné vodivosti přes vzduchovou mezeru. Rovněž prostup mezi vinutím statoru v drážce, zubem a jhem lze jen odhadnout, protože nelze předem přesně stanovit celkovou vzduchovou vrstvičku mezi jednotlivými drážkovými izolacemi. Jako parametry identifikace byly zvoleny jednak přímo součinitelé přestupu tepla na jednotlivých chlazených plochách a také v případě pláště koeficienty rozdělení součinitele přestupu tepla po délce pláště. Dalším identifikovaným parametrem byla tepelná vodivost mezi statorem a rotorem, kde dolní mez odpovídá laminárnímu a horní mez turbulentnímu proudění ve vzduchové mezeře. Posledním parametrem byla velikost celkové vzduchové vrstvičky mezi drážkovými izolacemi. Celkem bylo identifikováno 13 parametrů univerzální tepelné sítě. Parametry tepelné sítě byly opět identifikovány pomocí genetického algoritmu. Počet generací, který se ukázal jako postačující, byl 150. Kriteriální funkcí byl stejně jako v předešlém případě součet kvadratických odchylek mezi vypočtenými a naměřenými hodnotami. Cílem identifikace bylo opět nalézt minimální odchylky mezi vypočtenými a naměřenými hodnotami. Po nahrazení původních parametrů nově identifikovanými, byla provedena výpočtová simulace. Výsledky byly porovnány s naměřenými hodnotami. Z výsledků identifikace parametrů tepelné sítě je zřejmé, že došlo téměř ke ztotožnění vypočtených a naměřených hodnot. Odchylka mezi měřením a výpočtem se u sledovaných hodnot pohybuje pouze do několika setin procent. Z identifikovaných součinitelů přestupu tepla je možné s použitím vztahů podle níž byly stanoveny určit příslušné konstanty, které se v jednotlivých vztazích vyskytují. Ty jsou zpětně nezbytné pro stanovování součinitelů přestupu tepla při výpočtových simulacích jednak přechodového stavu a také provozních stavů synchronního motoru pomocí komplexního modelu.
7.1.3 Model energetické bilance U modelu energetické bilance synchronního motoru byla zaručena shoda výpočtu s experimentem tím, že za parametry modelu byly dosazeny přímo naměřené hodnoty získané na základě provedené typové zkoušky. 15
7.2 Výpočtové simulace komplexního modelu Ověřené dílčí modely synchronního motoru byly podle schématu komplexního modelu vzájemně propojeny. Komplexní model (Obr. 7.1) byl realizován v programovém systému MATLAB, zvláště v jeho nadstavbě SIMULINK. Koncepce byla zvolena tak, aby bylo možné provádět výpočtové simulace různých provozních režimů a sledovat jejich vliv na chlazení jednotlivých částí stroje. V modelu je možné nastavit požadovanou teplotu vinutí statoru podle níž jsou v závislosti na zatížení stroje nastavovány regulátorem otáčky ventilátoru. V jakémkoliv okamžiku je možné měnit teplotu okolí a také zapnout a vypnout motor. Zátěžný moment je generován způsobem popsaným již výše.
Obrázek 7.9: Komplexní model synchronního motoru v prostředí SIMULINK Protože cílem je navrhnout řízení otáček ventilátoru, byly testovány dva typy regulátoru. První regulátor je pouze dvoupolohový (on-off). Pokud teplota vinutí dosáhne 62,5°C dojde k zapnutí ventilátoru na jmenovité otáčky 2350 ot/min. V případě poklesu teploty vinutí pod 57,5°C dochází k vypnutí ventilátoru. Pokud je teplota vinutí v rozmezí 57,5°C – 62,5°C zůstávají otáčky ventilátoru stejné jako v předešlém časovém kroku. Druhý ventilátor má již plynulou regulaci otáček v závislosti na teplotě vinutí. Pokud je teplota vinutí menší jak 85°C je ventilátor vypnut. Jestliže však teplota vinutí překročí hodnotu 95°C jsou otáčky nastaveny na dvojnásobek jmenovitých, tedy 4700 ot/min. Mezi teplotami vinutí 85°C – 95°C jsou otáčky nastavovány plynule jako lineární závislost na teplotě a to v rozmezí 0 – 4700 ot/min. Z celého množství provedených výpočtových simulací byla vybrána jen určitá část, která vystihuje možnosti komplexního modelu. Nejprve byla provedena výpočtová simulace pro zatížení jmenovitými hodnotami jako při typové zkoušce, což mělo ukázat shodu měření s výpočtem. Dále byly realizovány výpočtové simulace provozních a také havarijních stavů synchronního motoru. Nakonec byly provedeny výpočtové simulace za účelem získání tréninkových a testovacích dat pro neuronovou síť.
7.3 Realizace komplexního modelu pomocí neuronové sítě Neuronová síť komplexního modelu synchronního motoru byla vytvořena proto, aby bylo možné předpovídat vývoj oteplení nejdůležitějších částí stroje v reálném čase. Pomocí 16
komplexního modelu je sice možné předpovídat rovněž oteplení částí stroje, ale ne v reálném čase, protože výpočetní náročnost jednoho časového kroku (60s) je kolem 5-ti minut na rozdíl od neuronové sítě, kde je tento čas podstatně kratší. Komplexní model byl nahrazen dvěmi různými neuronovými sítěmi, lišícími se strukturou a do jisté míry i přístupem k praktickému využití neuronového modelu. Každá neuronová síť byla naučena na tréninková data vždy pro případ dvoupolohového regulátoru a s plynulou regulací otáček, ale pouze pro stávajícího uspořádání synchronního motoru. Struktura první neuronové sítě (Obr. 7.2), zejména rozměr vstupní a výstupní vrstvy byl navrhnut s ohledem na případné použití v praxi. Vstupy do neuronové sítě jsou okolní teplota a místo předpokládaného zátěžného momentu je na vstupu proud ve vinutí statoru, který by bylo možné měřit přímo za provozu a přivádět na vstup neuronové sítě. Samozřejmě teplota okolí by byla rovněž měřena pomocí čidla vhodně umístěného v okolí stroje. Vstupem jsou rovněž otáčky ventilátoru jejich hodnota bude stanovena na základě předpovídaných teplot vybraných částí stroje a vlastního algoritmu použitého regulátoru. Posledními vstupy jsou teploty vybraných částí synchronního motoru (jsou taktéž výstupem neuronové sítě), jednak v daném okamžiku a také v předcházejícím časovém kroku. Výstupem jsou předpokládané teploty vybraných částí stroje v následujícím časovém kroku. Počet neuronů v mezivrstvě bylo nutné najít opakováním procesu učení s různým počtem neuronů a posléze porovnáním dosažených výsledků. Ief ϑok nven
Σ
Σ
ϑmaxt+∆t
Σ
ϑvint+∆t
Σ
ϑmagt+∆t
Σ
ϑpovrcht+∆t
ϑmaxt-∆t ϑvint-∆t
Σ
ϑmagt-∆t ϑpovrcht-∆t ϑmaxt ϑvint ϑmagt
Σ
ϑpovrcht Obrázek 7.10: Struktura neuronové sítě I Pro učení byla použita metoda zpětného šíření, tzv. backpropagation, která se ukázala jako postačující. Počet neuronů ve střední vrstvě byl testován tak, aby byly dosaženy nejlepší výsledky. Struktura druhé neuronové sítě (Obr. 7.3), zejména rozměr vstupní a výstupní vrstvy byl narozdíl od první sítě navrhnut tak, aby nebylo nutné znát hodnoty teplot jednotlivých částí synchronního motoru dvou časových kroků dozadu. První tři vstupy zůstávají stejné jako v předešlém případě. Posledním vstupem je teplota středu pláště (povrchu), která může být v praxi měřena kontaktním teplotním čidlem a přiváděna na vstup neuronové sítě. Z toho vyplývá další výhoda této neuronové sítě, která spočívá v tom, že všechny vstupy jsou přesně dány buď změřeny, nebo v případě otáček ventilátoru nastaveny podle daného algoritmu.
17
Výstupem jsou stejně jako v předešlém případě teploty vybraných částí synchronního motoru v následujícím časovém kroku. Σ Ief ϑok
Σ
Σ
ϑmaxt+∆t
Σ
ϑvint+∆t
Σ
ϑmagt+∆t
nven ϑpovrcht Σ Obrázek 7.11: Struktura neuronové sítě II Pro učení byla opět použita metoda zpětného šíření, tzv. backpropagation. Počet neuronů ve střední vrstvě byl navrhnut tři a čtyři. Po naučení byla vybrána vždy síť s lepšími výsledky.
8 Analýza výsledků 8.1 Výpočtové simulace komplexního modelu Pro porovnání všech provedených výpočtových simulací komplexního modelu synchronního motoru pří různých podmínkách chlazení je třeba vybrat základní a nejpodstatnější kritéria. Mezi tyto kritéria byly vybrány následující: • maximální dosažená teplota stroje v průběhu každé simulace – Tmax • průměrná hodnota otáček ventilátoru v průběhu každé simulace – nstř • průměrná hodnota hluku ventilátoru v průběhu každé simulace – Lpstř • spotřeba energie ventilátoru v průběhu každé simulace – Ah • doba od vzniku požáru, za kterou maximální teplota vinutí dosáhne povolenou teplotu izolace (pouze u simulací požáru) – tp Z hlediska teplot se jeví jako nejlepší varianta uspořádání se statorovými kanály pro oba typy regulátoru otáček, kde navíc v případě plynulé regulace jsou dosažené teploty o něco menší než u dvoupolohového regulátoru, což je dáno možností nastavit až dvojnásobné otáčky ventilátoru. Dalším kritériem pro posouzení byly průměrné otáčky ventilátoru pro jednotlivé varianty. Z výsledků je jednak zřejmé, že vlivem statorových kanálů jsou průměrné otáčky až na jeden případ nižší. Z průběhů otáček ventilátoru je zřejmé, že při variantách se statorovými kanály vlivem rychlejšího nárůstu teplot dochází v obou případech regulátorů k jejich zapnutí dříve než pro stávající uspořádání a naopak vlivem intenzivnějšího chlazení k dřívějšímu vypnutí (snížení) otáček. Také lze říci, že otáčky jsou měněny častěji při variantě se statorovými kanály. V otázce hluku je to obdobné pro jednotlivé varianty jako u průměrných otáček. Spotřeba energie je různá pro jednotlivé varianty a je závislá zejména na průběhu otáček ventilátoru. Simulace požáru z hlediska teplot se nijak neliší od předešlých simulací. ale hodnoty průměrných otáček ventilátoru jsou vyšší v případech uspořádání se statorovými kanály. Příčinou je rychlejší oteplování stroje u varianty se statorovými kanály a tedy dřívější zapnutí ventilátoru. Průměrné hladiny hluku a spotřeba energie jsou téměř totožné pro všechny varianty.
18
Poslední sledované kritérium je doba, za kterou maximální teplota dosáhne povolené teploty izolace (240°C) od začátku požáru. Při dvoupolohové regulaci otáček je u varianty se statorovými kanály tato doba více jak dvojnásobná než u stávajícího uspořádání. Pro plynulou regulaci maximální teplota vinutí je dosažena u obou variant téměř za stejnou dobu. Z výsledků je patrné, že plynulá regulace otáček se pro simulaci požáru jeví jako značně nevýhodná, protože v porovnání s dvoupolohovou regulací otáček je výše zmíněná doba skoro poloviční. Příčinou je stav, kdy teplota okolí (vzduchu) dosáhne teploty chlazeních ploch a posléze je překročí, tak vzduch teplo ze stroje neodvádí, ale naopak dodává. V případě plynulé regulace otáček je dodáváno při vysokých teplotách vinutí dvojnásobné množství vzduchu než u stávajícího uspořádání a tedy stroj je procházejícím vzduchem paradoxně intenzivněji ohříván. Tomuto jevu by se dalo předejít tak, že v případě že teplota okolí překročí teplotu vinutí bude ventilátor vypnut a tím bude nárůst teplot zapříčiněn pouze ohříváním z vnějších ploch stroje. Po poklesu teploty okolí může po porovnání s teplotou vinutí být ventilátor opět zapnut.
8.2 Realizace komplexního modelu pomocí neuronové sítě Nevýhodou první neuronové sítě je, že může docházet vlivem přivádění výstupů neuronové sítě zpět na vstupy ke kumulaci chyby. Tento jev se projevil zejména u neuronové sítě s plynulou regulací otáček při odezvě na druhá testovací data. Tuto nevýhodu odstraňuje druhá neuronová síť, která má všechny vstupy jednoznačně dány, protože vstupy jsou plně nezávislé na výstupech. Výhodou první neuronové sítě může být lepší vystihnutí trendů jednotlivých výstupů, jelikož jsou určovány na základě dvou předešlých časových kroků. Další nevýhodou první neuronové sítě je nastartování predikce, protože v prvním kroku nejsou známy teploty vybraných částí stroje v předcházejícím časovém kroku. Tyto teploty je možné odhadnout nebo nastavit stejně jako počáteční teploty. Někdy však může dojít k velkým počátečním chybám, protože počáteční chyba se pak přenáší i do ostatních kroků predikce. Objevují se však případy kdy se tato chyba v průběhu simulace může „rozplynout“, protože pokud je například kladná a v dalším kroku predikce je záporná, tak dojde k jejímu zmenšení. Nelze však jednoznačně říci za jakých podmínek dochází k „rozplynutí“ chyby. Je možné se domnívat, že k tomu přispívá střídání narůstání a klesání teplot sledovaných částí synchronního motoru.
9 Závěr Hlavní cíl disertační práce navrhnout řízení ventilace elektrického stroje s využitím umělé inteligence byl v plném rozsahu splněn. Návrh řízení ventilace byl realizován na konkrétní synchronní motor s jedním zdrojem cizí ventilace. Řízení ventilace a tedy i chlazení synchronního motoru bylo zajištěno řízením zdroje cizí ventilace respektive otáček ventilátoru. Pro porovnání byly navrženy dva způsoby regulace otáček ventilátoru, které dávají lepší představu o jejich vlivu na chlazení stroje. K posouzení vlivu řízení ventilace byl synchronní motor nahrazen komplexním modelem, pomocí něhož mohly být provedeny výpočtové simulace s oběma použitými způsoby řízení ventilace. Predikce vývoje teplot jednotlivých částí synchronního motoru byla uskutečněna náhradou komplexního modelu vhodnou neuronovou sítí. V případě náhrady komplexního modelu neuronovou sítí bude možné předpovídat v reálném čase oteplení částí stroje v určitém čase dopředu a tedy nastavit pomocí regulátoru otáčky ventilátoru tak, aby nebyla překročena požadovaná hodnota oteplení. Rovněž bude možné předvídat vznik kritického stavu celého chladícího systému a provést adekvátní zásah případně i vypnutí motoru. Přínosem disertační práce je rovněž metodika návrhu komplexního modelu jakéhokoliv elektrického stroje nebo zařízení. Takto navržený komplexní model zahrnuje ventilační, tepelný a elektromagnetický model, jenž se vzájemně ovlivňují. Komplexní model je možné případně doplnit o další dílčí modely podle typu řešeného objektu a priorit na něm sledovaných charakteristik. 19
Jednotlivé dílčí modely komplexního modelu byly navrženy pomocí metod, které byly značně rozvinuty a otestovány pomocí stávajících metod založených zejména na metodě konečných prvků a objemů nebo přímo provedeným měřením. V případě ventilačního modelu byla metoda ventilační sítě rozvinuta do trojrozměrné podoby, čímž je možné sledovat nesymetrické rozložení proudění vzduchu v jednotlivých částech elektrického stroje, což doposud pomocí této metody nebylo možné. Při sestavování tepelného modelu byla použita metoda tepelných sítí (UNNET), která byla až dosud aplikována pouze na dvourozměrné šíření tepla. V této práci byla tato metoda rozvinuta do trojrozměrné podoby a poté aplikována na konkrétní elektrický stroj. Správnost rozvinuté metody byla posléze ověřena pomocí metody konečných prvků. Přínosy disertační práce lze shrnout do následujících několika bodů: • Analýza všech dosud známých metod výpočtového modelování ventilace a chlazení. • Vytvoření trojrozměrné ventilační sítě a algoritmu jejího řešení. • Využití výsledků CFD analýzy k upřesnění koeficientů ve vztazích pro stanovení součinitelů přestupu tepla. • Vytvoření trojrozměrné univerzální tepelné sítě a její aplikace na elektrický stroj. • Využití genetického algoritmu při identifikaci parametrů ventilační a tepelné sítě. • Vytvoření komplexního modelu elektrického stroje. • Návrh způsobu řízení ventilace elektrického stroje s využitím metod umělé inteligence. • Využití neuronové sítě pro predikci oteplení částí elektrického stroje v reálném čase. Problém řízení ventilace byl řešen za účelem využití dosažených výsledků v praxi, majícího podobu řídící jednotky, která by byla součástí elektrického stroje. Na základě signálů ze snímačů umístěných na stroji by řídící jednotka předpovídala oteplení, které by bylo uvnitř jednotky okamžitě vyhodnoceno. Na základě vyhodnocení by byl dán signál k nastavení otáček ventilátoru, zajišťující optimální chlazení stroje. Na základě dosažených výsledků je možné získané poznatky uplatnit v široké praxi pro jakýkoliv elektrický stroj nebo zařízení. Příkladem může být lepší nastavení ochran a tím lepší využití zařízení. Často se objevují případy, kdy je stroj vypnut aniž by to bylo nezbytně nutné a naopak může dojít k vypnutí příliš pozdě. Řídicí jednotka elektrického stroje nebo zařízení by provedla určité zásahy do chladícího systému a při znalostech předpokládaného vývoje teplot mohla zajistit efektivnější provoz. Disertační práce ukazuje novou možnost pohledu na řešení problému chlazení elektrických strojů v technické praxi. Při řešení se vyskytly oblasti, které by bylo možné dále podrobněji prozkoumávat. Zejména se jedná o podrobnější popis metody modelování oteplení pomocí univerzální tepelné sítě, kde by bylo vhodné provést další ověřovací výpočty případně měření, které by plně potvrdily správnost teoretických předpokladů a zejména citlivost jednotlivých parametrů na chování tepelné sítě jako celku. Rovněž v případě trojrozměrných ventilačních sítí by bylo vhodné provést zejména podrobnější ventilační měření. Na základě měření by se ukázala správnost předpokladů, které byly při sestavování ventilační sítě z důvodu dosud nepoužívaného přístupu řešení učiněny. V neposlední řadě by mělo velký přínos praktické navržení řídicí jednotky. Pak by bylo možné provést celou řadu měření, která by prokázala jednak shodu s výpočtovými simulacemi, tak použitelnost či nepoužitelnost dosaženích výsledků v praxi.
20
10 Literatura 10.1 Použitá literatura [1] [2] [3] [4] [5] [6]
[7] [8]
[9]
[ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]
[ 22 ]
Hak, J. , Ošlejšek, O. : Výpočet chlazení elektrických strojů , 1.díl. VUES Brno 1973 Ondruška, E. , Maloušek, A. : Ventilace a chlazení elektrických strojů točivých. SNTL Praha 1985 Hak, J. , Libora, K. , List, V. , Ošlejšek, O. : Termika elektrických strojů točivých. Hynšt, R. : Výpočet chlazení elektrických strojů. TZ 1159, VÚES Brno, 1964 Kotrba, V. : Ventilační sítě, Hrušky, 1993 Mugglestone, J. , Lampard, D. , Pickering, S.J. : Effects of endwinding porosity upon the flow field and ventilation losses in the end region of TEFC induction machines. IEE, 1998 Pickering, S.J. , Lampard, D. , Mugglestone, J. : The use comutational fluid dynamics in the thermal design of rotating electrical machines, The universiti of Nottingham. Krok, R. , Miksiewicz, R. : Analysis of the thermal field in excitation winding of a synchronous generátor with direkt radial-axial cooling systém made on the basis of a thermal resistans network, ICEM´96 Krok, R. , Miksiewicz, R. : Application of thermal resistence network for the analisis of thermal fields in turbogenerátor rotors with direkt and intermediate cooling of windings, ICEM´96 Krok, R. , Mizia, W. : Zagrozenia termicne wirnikow turbogeneratorov przy obciazeniu asymetricnym Dvorak, P. : CFD hunts hot spots, turbulence and stagnation. Machine Design, vol. 1997, pp. 79-83, 1997. Plechac, L. : Hydraulic resistances in the windingfront region of small and middle sized electromotors - in Czech. Elektrotechnicky Obzor, vol. 69, pp. 337-41, 1980. Sheng, J. , Fox, RO. : Validation of CFD simulations of a stirred tank using paricle image velocimetry data. Canadian journal of chemical engineering, vol. 76 Pažout, L. : Měření ventilátorů elektrických strojů. Měření a návrh ventilátoru se zahnutými lopatkami, TZ 1583 a 1712, VÚES Brno, 1971 a 1972 Pažout, L. : Měření ventilátorů elektrických strojů. Empirické vyjádření objemových a výkonových charakteristik ventilátorů, TZ 1284, VÚES Brno, 1967 Bakala, B. : Ventilační účinek radiálních kanálů elektrických strojů. TZ 1137, VÚES Brno, 1966 Lisenko, V. : Řešení ventilačních obvodů na číslicovém počítači. Elektrotechnický obzor, č. 9 str. 396- 404, 1969 Měřička, J. , Zoubek, Z. : Obecná teorie elektrického stroje. SNTL, 1973 Ong, Chee-Mun. : Dynamic Simulation of Electric Machinery. Prentice-Hall, New Jersey, 1998. Kvasnička, V., kol., Úvod do teórie neurónových sieti, IRIS, 1997 Krejčí, P. , Ondrůšek, Č. : Užití metod umělé inteligence k optimalizaci a identifikaci parametrů elektrických strojů a přístrojů, sborník semináře Vybrané problémy elektrických strojů a přístrojů, Svratka, 1999, str. 93-105 Yamamura, S. : Spiral vector Tudory of safient-pole synchronous machina, CRIEPI, Tokyo, Japan 21
[ 23 ] Jiter, M. : Small synchronous machines, EPFL, Lausanne, Switzerland [ 24 ] Hynšt, R. : Příspěvek k výpočtu teplotního pole částí elektrických strojů, časopis Technika elektrických strojů, výzkumný a vývojový ústav elektrických strojů točivých, ročník 21, 1976 [ 25 ] Hay, N., Lampard, D. , Pickering, S.j. , Roylance, T.E. : A review of airflow and heat transfer for ribbed surfaces, endwinding, ducts and airgaps inelectrical machines, University of Nottingham, September 1988. [ 26 ] Versteg, H.K. , Malalasekera, W. : An introduction to computional fluid dynamics, The finite volume metod , Longman group Ltd 1995, ISBN 0-582-21884-5 [ 27 ] Bouafia, M. , Ziouchi, A. , Bertin, Y. , Saulnier, J.B. : Étude experimentace et numerigue des transfer de chauler en espace annulaire sans débit axial et avec cylindre itérieur tournant, Int. J. Therm. Sci 1999, 38. 547-559 [ 28 ] Weirciak, J. : Measuring systems for investigation into thermal phenomena appearing in drive systems with elektric micromotors, Journal of theoretical and applied mechanics, 3, 38, 2000
10.2 Publikace autora související s disertační prací [ A1 ] Vlach, R. : Modelování procesu ventilace asynchronního motoru s radiálními kanály, sborník semináře Vybrané problémy elektrických strojů a přístrojů, Svratka, 1999, str. 162-167 [ A2 ] Vlach, R. : Výpočtové modelování oteplení asynchronního dynamometru, sborník konference Aplikovaná mechanika 2000, Liberec, 2000, str. 379-382, ISBN 80-7083388-2 [ A3 ] Vlach, R. : Analýza vlivu oteplení asynchronního dynamometru na rozložení napjatosti a deformace, sborník konference Aplikovaná elektromechanika 2000, Brno, 2000, str. 138143, ISBN 80-214-1576-2 [ A4 ] Vlach, R. , Kotrba, V. : Univerzální tepelná síť, sborník konference Aplikovaná elektromechanika 2000, Brno, 2000, str. 144-147, ISBN 80-214-1576-2 [ A5 ] Vlach, R. : Controled of cooling of synchronous motor, sborník konference Diagnostika a aktivní řízení 2000, Třešť, 9. – 11. října 2000, str. 138-143, ISBN 80-214-1665-3 [ A6 ] Vlach, R. : 3D ventilační síť synchronního motoru se zdrojem cizí ventilace, sborník konference Aplikovaná mechanika 2001, Nečtiny, 2.-5.4. 2001 [ A7 ] Vlach, R. : Ventilační měření synchronního motoru s vlastním zdrojem ventilace, sborník konference Vybrané problémy elektrických strojů a přístrojů, Hustopeče, 2001 [ A8 ] Krejčí, P. , Vlach, R. : Optimization of ventilation network parameters of asynchronous generator by genetic algorithm, XXXVII International Symposiumon Electrical Machines SME 2001, Ustroń Zawodzie, 19-22 June 2001, Poland [ A9 ] Vlach, R. : Modeling of Synchronous Machine Ventilation by Using CFD, Czech – Polish Konference on Project MSMT KONTAKT No. ME 431 – „Measurement, Analysis and Experimental Parameter Identification Models of Induction Machines“, pp. 39-44, Czech Republic, November 14-16, 2001, ISBN 80-214-1979-2 [ A10 ] Vlach, R. , Ondrůšek, Č. : Komplexní model synchronního motoru, sborník konference Inženýrská mechanika 2002, Svratka, 13. – 16. května 2002
10.3 Citace autora [ C1 ] Skácel, P. : Možnosti užití umělé inteligence pro určení průběhu oteplení el. strojů, Diplomová práce, Ústav mechaniky těles FS VUT Brno, Brno, 2001
22
11 Summary A holistic approach to problem-solving is demanded in all technical fields today. This is as true for the field of cooling electrical machines as any other. Here, designs regarding electromagnetic properties, ventilation, heat-flow, mechanics, and acoustics, and a machine’s actual construction, all affect each other. Cooling is one aspect of an electrical machine’s design that significantly affects how it will be used. Machines with their own sources of ventilation provide especially frequent opportunities for improving utilization, from a number of angles. The situation often occurs where such machines’ ventilators are working at full output, even though this is not necessary at the given moment. Meanwhile, there are also cases where a short-term rise in such a ventilator’s output could, if only it were possible, prevent breakdowns. A variety of knowledge from the field of modeling electrical-machine heating and ventilation has been used to approach this problem. For this dissertation, measurements were made on a real synchronous machine to verify partial models. The results of the experiment were also used to minimize deviations between the calculation-based simulation and experimental measurement. This main goal of this dissertation was met in all its aspects. A ventilation-control design was applied to a synchronous machine with a single exterior ventilation source. Control of this machine’s ventilation, and thus its cooling as well, was provided by control over the exterior ventilation source, or more precisely, the ventilator’s rotation speed. Two methods for regulating ventilator-rotation speed were drafted and compared, to give a better idea of their influence on the cooling of machines. The next step was to evaluate the ventilation-controller’s influence via computer. To this end, the synchronous machine was replaced by a complex computerized model. Simulations of both ventilation-control methods were run using this model. The fluctuations of heat levels in individual parts of the machine were predicted by replacing the model with a neural network. Replacing the model with the network is the last step towards this work’s practical benefit: the ability to set a ventilator’s rotation speed at the minimum needed to keep a machine and its parts under certain heat levels. This ability stems from the network’s realtime prediction of the heating of the machine’s parts at any moment. The network can also predict the start of a critical state for the whole cooling system and take appropriate action—even where this means turning off the machine. This dissertation also brings another benefit: a methodology for designing a complex model for any electric machines or equipment. A complex model thus designed includes a heat, ventilation, and electromagnetic model, and each influences the others. Where needed, the complex model can be supplemented with other, partial models to fit a given machine and the characteristic-monitoring priorities it needs. The individual partial models of the complex model were designed using methods that were significantly developed and tested using existing methods based primarily on the finite elements and volumes methods, or tested directly, via measurements. In the case of the ventilation model, the ventilation-network method was developed into a three-dimensional version, making it possible to monitor the asymmetric distribution of airflow in individual parts of an electrical machine, which was not previously possible using this method. The thermal network method (UNNET) was used to compose the thermal model; previously, it had only been applied to two-dimensional heat diffusion. This method, too, was developed into a threedimensional version for this work, and then applied to a particular electrical machine. The correctness of the method that was developed was then verified using the finite elements method. The knowledge gained from the work’s results can be broadly applied in practice to any electrical machine or equipment. One example of this might be better configuration of “the equipment that protects equipment.” Machines are in many cases shut off when it is not truly necessary, or, on the other hand, are turned off too late. But a control unit for an electrical 23
machine or equipment, armed with information on the expected development of its heat levels, could help it work more efficiently by making certain interventions in its cooling system. This dissertation shows the possibility for a new approach to the problem of cooling electrical machines in technical practice.
Životopis Osobní údaje Jméno a příjmení: Datum narození: Adresa: Stav:
Radek Vlach 14. 1. 1975 Podolí u Brna č. 218 svobodný
Vzdělání a kvalifikace 2001 až současnost Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství, Ústav mechaniky těles, Česká republika Výzkumný pracovník 1998-2001 Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství, Ústav mechaniky těles, Česká republika Ph.D. student 1993-1998 Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství, Ústav mechaniky těles, Česká republika Titul inženýr v oboru aplikovaná mechanika 1989-1993 Střední průmyslová škola elektrotechnická, Brno, Česká republika Pracovní zkušenosti 1998 až současnost VUES a.s. Brno, Česká republika - Mechanický výpočtář - Návrh elektrických strojů - Chlazení a ventilace elektrických strojů 2001 až současnost SIEMENS Drásov, Česká Republika - Ventilační měření - Výpočtové modelování ventilace elektrických strojů Výuka: Základní kursy – cvičení statika, kinematika, pružnost a pevnost I Jazykové znalosti: Angličtina Účast na řešených grantových projektech: Člen řešitelského týmu grantového projektu „Komplexní dynamické systémy se změnami parametrů v silnoproudé elektronice“. Člen řešitelského týmu grantového projektu „Laboratoř pro výzkum a vývoj mechatronických systémů“. Člen řešitelského týmu výzkumného záměru „výzkum a vývoj mechatronických systémů“. 24
