Evaluation of the efficiency of an automated system for testing synchronous round rotor machines


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

On the basis of analysis of normative documents and study of the technological process of tests, an automated system for testing synchronous round rotor electric machines has been developed. This system has a three-level hierarchical structure. Its lower level consists of measurement sensors and actuating units, the middle level is represented by a digital computer system on the basis of the NI PXIe platform by National Instruments, and the highest level is a computerized operator position (COP), which is based on industrial-class PCs. Algorithms and programs for automatic testing of synchronous turbomachines that we developed in the LabVIEW environment form the basis of the virtual instruments of the system. Because of their interconnections, they are combined into a unified software complex (SMTest). The approximation of the synchronous- machine characteristics that were obtained during testing is based on regression equations of different orders and the least-squares method and used in the algorithms to determine the static parameters of a machine. A combined optimizing algorithm, which is based on the least-squares method and the alternating- variable descent method, is used to determine the dynamic parameters of a synchronous machine. To filter possible noise in measuring channels of the voltage and current sensors, a newly developed efficient adaptive method of sliding trigonometric interpolation is used in the algorithms for determining the parameters of sinusoidal signals, which are picked off the voltage and current sensors in steady-state modes, and dots of signal envelopes in transient modes. To reduce the time for obtaining the static characteristics of the machine, the automated system has a designed exciting-current control loop with a PID controller, which provides the desired field forcing. The automated test system’s efficiency was estimated by mathematical simulation of the testing procedure and the experiment. Analysis of the results has shown that the use of this system makes it possible to reduce the complexity of the testing procedure and its duration by a factor of 1.5–1.7, improve the accuracy of the obtained results by a factor of 3–5, and improve testing safety by mitigating risks of injury and emergencies due to incorrect actions of the staff.

Об авторах

D. Istselemov

NIPO Design Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, ul. Goleva 9a, Perm, 614081

E. Lyubimov

State National Research Polytechnical University of Perm

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, Komsomol’skii pr. 29, Perm, 614990

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».