Parameteridentifikation für die automatisierte Inbetriebnahme von umrichtergespeisten Asynchronmaschinen

Abstract

Im Rahmen dieser Diplomarbeit werden unterschiedliche Methoden zur automatisierten Parameteridentifikation der ASM mit einem handelsüblichen Umrichter bei Stillstand der Maschine untersucht. Diese Methoden werden auch Self-Commissioning-Routinen genannt. Hierfür werden in einem ersten Schritt die in der Literatur am häufigsten vorkommenden Grundwellenmodelle diskutiert und die Statorstromdifferentialgleichung der ASM im Stillstand abgeleitet. Bei den untersuchten Verfahren werden Spannungs- bzw. Stromsprünge, Anregungen mit Sinussignalen unterschiedlicher Frequenz, Anregungen mit überlagerten Sinussignalen und Anregungen mit Signalen mit breitem Frequenzspektrum verwendet. Bei den Auswertungen der Messungen kommen Kurvenanpassungen mithilfe der nichtlinearen Optimierung, Grundwellenanalysen mithilfe der Fourierreihe, Signalrekonstruktionen anhand von Least-Squares-Algorithmen und iterative, numerische Suchmethoden zum Einsatz. Die Methoden werden verschiedenen Simulationsstudien unterzogen und im Anschluss an einer realen Maschine untersucht. Neben dem Vergleich der erreichbaren Genauigkeiten der Methoden wird auch der Einfluss der Umrichternichtlinearitäten untersucht. Dabei wird auch eine Methode zur Kompensation der Spannungsfehler der Umrichternichtlinearitäten kurz vorgestellt. Abschließend werden die erstellten Parametersätze anhand von Messungen der ASM im Spannungs- / Frequenzbetrieb validiert und miteinander verglichen.

In the context of this diploma thesis different methods for automated parameter identification of the induction motor of a standard converter at standstill of the machine are examined. These methods are so called self-commissioning-routines. In a first step, the most common space-vector-models in the literature are discussed. Afterwards, the statorcurrent differential equation for the motor at standstill is derived.In the investigated methods, voltage or current step signals, excitations with sinusoidalsignals of several frequencies, excitations with superimposed sinusoidal signals and stimuliwith signals with a wide frequency spectrum are used. The evaluations of the measurements are done with the help of non-linear optimization, fundamental wave analysis using the Fourier series, signal reconstructions using Least-Squares algorithms and iterative,numerical search methods.The methods are subject to various simulation studies and then examined on a realmachine. In addition to comparing the achievable accuracy of the methods, the influence of inverter-nonlinearity on the identification methods was investigated. Furthermore, a method for compensating the voltage error of the inverter non-linearities is implemented.In the last part, the calculated parameters are validated with measurements of the induction motor in voltage / frequency-operation.