电动机电枢绕组故障的模拟
这个例子模拟了电枢绕组故障的直流电机的操作.
模型图:
使用Engee函数块模拟直流电机电枢绕组的故障，其中在Step方法代码部分中，内置了Julia编程语言的函数。 该函数采用两个参数，即旋转角度和故障转数，并返回信号1或0，分别表征可用或故障状态。
来自Engee功能单元的信号进入键单元，打开和关闭电机电枢电路。
定义加载和运行模型的函数:
In [ ]:
function start_model_engee()
try
engee.close("simple_motor_armature_winding_fault", force=true) # закрытие модели
catch err # в случае, если нет модели, которую нужно закрыть и engee.close() не выполняется, то будет выполнена её загрузка после catch
m = engee.load("$(@__DIR__)/simple_motor_armature_winding_fault.engee") # загрузка модели
end;
try
engee.run(m) # запуск модели
catch err # в случае, если модель не загружена и engee.run() не выполняется, то будут выполнены две нижние строки после catch
m = engee.load("$(@__DIR__)/simple_motor_armature_winding_fault.engee") # загрузка модели
engee.run(m) # запуск модели
end
end
Out[0]:
运行模拟
模拟无故障:
In [ ]:
start_model_engee();
从simout变量中分离转速、电流和电压信号:
In [ ]:
result = simout;
res1 = collect(result)
Out[0]:
电枢绕组故障:
In [ ]:
engee.set_param!("simple_motor_armature_winding_fault/Доля оборота
характеризующая
неисправность", "Value" => 0.0833)
启动电枢绕组故障的模拟:
In [ ]:
engee.run("simple_motor_armature_winding_fault");
从simout变量中分离转速、电流和电压信号:
In [ ]:
result = simout;
res2 = collect(result)
Out[0]:
向变量写入信号:
In [ ]:
w_1 = collect(res1[2])
w_2 = collect(res2[2]);
模拟结果的可视化
无故障和电枢绕组故障的电机速度图:
In [ ]:
using Plots
Plots.plot(w_1[:,1], w_1[:,2], label="Скорость вращения исправного ДПТ, об/мин", linewidth=3)
Plots.plot!(w_2[:,1], w_2[:,2], label="Скорость вращения неисправного ДПТ, об/мин", linewidth=2)
Out[0]:
可以看出，随着故障的引入，稳定的旋转速度变得更低。
In [ ]:
Plots.plot(w_1[:,1], w_1[:,2], label="Скорость вращения исправного ДПТ, об/мин", linewidth=3)
Plots.plot!(w_2[:,1], w_2[:,2], label="Скорость вращения неисправного ДПТ, об/мин", linewidth=2, xlim=(6.15, 6.50), ylim=(3400, 3700))
Out[0]:
通过放大图表，你可以看到一个不稳定的发动机速度与电枢绕组故障。
结论:
对仿真结果的分析表明，直流电机在起动后几秒钟内达到接近标称值（额定负载时）的稳定转速；当故障在稳态激活时，转速下降到新的稳定值，小于初始值。