无刷绕组转子同步机（BL-WRSM）的最优设计。BL-WRSM采用特殊的定子绕组布置，利用单个三相逆变器在定子磁动力（MMF）中产生额外的空间次谐波分量。定子MMF的这个亚谐波分量用于转子的无刷激励。极翼跨度和杆靴高度是优化参数，目标是提升输出功率质量并减少扭矩纹波。此外，通过优化转子上的谐振绕组，机器的平均扭矩得到了提升。进一步分析了优化后的BL-WRSM以实现磁通减弱作。进行了有限元分析（FEA）以分析BL-WRSM的性能。最后，通过实验测试验证了最优BL-WRSM模型的性能，结果与模拟结果高度吻合。
1. 引言
由于稀土磁性材料成本的不断上升，以及电动车和混合动力车电机对高磁通弱化性能的需求，绕组转子同步机（WRSMs）的无刷电激励拓扑正受到越来越多的研究关注，旨在替代传统WRSM中的碳刷和滑环组件。已有多种无刷激发技术被提出用于WRSMs[1,2,3]。在大型同步机（如蒸汽或水轮发电机）中，会额外使用无刷激励器来激发转子场[4,5]。然而，在电动或混合动力车及其他工业应用的中小型电机中，由于体积和成本限制，使用单独的无刷激励器并不合适。因此，在此类应用中，永磁（PM）机和感应机被广泛使用[6,7,8,9]。然而，PM机存在固有缺陷，即缺乏对高速应用如牵引应用的激励控制。因此，为了作高速应用的PM机，会进行通量减弱作[10,11,12,13]。
考虑到现有WRSM和PM机的这些问题，已有研究研究纯电激和无刷三相同步机[14,15,16,17]。在这些无刷绕组转子同步机（BL-WRSMs）中，同步机本身既作为激励装置，也作为产生扭矩的装置。这些BL-WRSM的主要优点是取消了碳刷和滑环组件。此外，这些自激机用于宽速运算的场弱作非常简单，因为机器的磁场电流可以通过调制定子电流来控制。在[15,16]中，定子MMF的第三谐波分量被用来感应放置在转子上的谐波绕组中的电压。感应电压随后被整流，电流供给机器的磁绕组，实现无刷作。在[17]中，提出了一种双逆变器无刷拓扑结构，利用定子MMF的亚谐波分量来激发机器的磁场绕组。然而，该方法使用两个逆变器激励机器定子，实现WRSM的无刷运行，这增加了无刷激励系统的成本和体积，使该拓扑不适合实际应用。
基于[17]中提出的双逆变器无刷拓扑结构，最近在[18,19]中引入了一种采用特殊定子绕组布置的新型单逆变器供电无刷绕组同步机，见图1。
图1。单逆变器供电无刷绕转同步机（WRSM）拓扑结构。
WRSM的无刷工作是通过在定子中产生额外的亚谐波分量（与基成分一起）实现的：磁电机动力（MMF）。这是通过通过一个三相逆变器向专门设计的定子绕组供电三相正弦电流实现的。BL-WRSM的定子绕组分为两组串联绕组，其中一组绕组的匝数是另一组的两倍。
BL-WRSM与定子MMF的绕组分布如图2所示，当定子绕组中的相A电流幅度最大，且绕组ABC每相的匝数是绕组XYZ的两倍时。MMF图由两个主导分量组成，（1）基极分量和（2）次谐波分量。定子MMF的次谐波分量负责感应放置在转子上的四极谐振绕组中的电压。该感应电压随后通过安装在转子上的整流器整流，再供给八极主励磁绕组，实现机器无刷运行。该BL-WRSM的主要优点是只需一个三相逆变器即可为定子绕组供电，适合变速应用。
图2。八极、48槽定子绕组的磁动力（MMF）图。
本文介绍了BL-WRSM的最优设计。该机器通过基于拉丁超立方体采样和遗传算法（GA）的克里金方法进行了优化[20]。最优设计通过ANSYS Maxwell的协助，利用二维有限元分析（FEA）验证。此外，BL-WRSM在宽转速范围内进行了分析，以验证所提BL-WRSM在变速应用中的适用性。最后，构建并测试了BL-WRSM的最优模型，以验证单反相器馈电无刷拓扑的工作原理。
2. 机器布局与设计规范
为无刷拓扑设计的基本WRSM模型布局如图3所示。定子有48个槽口，采用双层分布绕组。定子绕组分为两组绕组，分别是ABC绕组和XYZ绕组，如图3a所示。
图3。机器布局（基本型号）：（a）双层分布绕组的定子;以及（b）带有谐波和场绕组的转子。
转子上安装了两个独立的绕组，谐波绕组和场绕组。谐波绕组的极距保持为场绕组极距的两倍，因此场绕组有八极，谐波绕组有四极。转子结构和转子绕组布局见图3b。基本模型的主机规格总结于。
3. 二维有限元分析（FEA）与转子极形优化
3.1. 基本模型的二维有限元素分析
采用二维有限元分析分析，通过提供额定电流4.5安培，分析拟议BL-WRSM的性能RMS以60 Hz频率接到三相定子绕组。在模拟分析中，三相正弦电流直接施加于定子绕组，转子转速被设定为900转/分钟，符合同步约束的要求。
图4显示了在额定负载条件下绘制的机器半模型的通量密度（B）。采用绕组ABC的机器部分的磁通密度高于绕组XYZ部分。磁通密度大小的差异是由于绕组ABC的匝数是绕组XYZ的两倍。它还显示大部分机器的工作强度低于2特斯拉。然而，其中一根杆鞋在2.1特斯拉时出现饱和，通过转子极形优化，该饱和度将降至低于2特斯拉。
图4。通量密度分布（基本模型）。
空隙通量密度图如图5a所示。气隙磁通密度峰值值的差异源于所提议无刷拓扑所采用的特殊绕组布置。归一化通量密度的谐波阶数见图5b。它展示了定子MMF亚谐波分量的2极对和定子MMF基频分量的4极对。
图5。（a）空气间隙通量密度;（b） 通量密度的谐波阶。
定子MMF的亚谐波分量感应谐波绕组中的交流电压。感应电压被整流，为机器的磁绕组提供直流电流。谐波绕组和磁场绕组中的转子电流分别见图6a、b。稳态场电流的平均值为9.5安培，峰值间为0.76安培，导致场电流产生8%的波纹。可以观察到，整流后，谐波绕组电压能够在场绕组中建立稳定的激励电流，这证实了无刷拓扑的可行性。
图6。转子绕组中的电流（基本模型）：（a）谐波电流;以及（b）场电流。
图7显示了基本BL-WRSM模型的扭矩。该机器在150毫秒时达到稳态，平均扭矩为8.44牛·米，扭矩波动为79.6%。这表明BL-WRSM的基本模型在输出扭矩方面表现不佳。通过优化转子极形，基本模型的性能得到了提升。在优化方面，采用了基于拉丁超立方体采样和遗传算法的克里金方法。优化方法的细节将在下节讨论。
图7。BL-WRSM（基础型号）扭矩。
3.2. 转子极形优化
突出极机的极形是最关键的因素，影响机器的扭矩特性[21,22]。因此，转子极翼跨度和杆蹄高度被视为提升扭矩性能的关键设计变量。图8展示了转子结构及设计变量。
图8。带有设计变量的转子结构（基础模型）。
转子极跨度见式（1），
𝑃𝑜𝑙𝑒 𝑠𝑝𝑎𝑛=∠𝜃1+∠𝜃2+∠𝜃3
(1)
其中∠𝜃1,∠𝜃2以及∠𝜃3我正在学习电气学学位。
为了优化极形，∠𝜃1保持在68电度不变，而∠𝜃2以及∠𝜃3变化以减少扭矩纹波。
杆鞋高度见公式（2）。
𝑃𝑜𝑙𝑒 𝑠ℎ𝑜𝑒 ℎ𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡=𝑥
(2)
其中𝑥是杆鞋高度（毫米）。
改善扭矩和减少扭矩涟漪的目标函数见（3），设计变量范围见（4）。
·目标函数
Maximize the torqueMinimize the torque ripple
(3)
·设计变量
𝑥=0.49𝑚𝑚−2.89𝑚𝑚∠𝜃2=∠𝜃3=29.75∘−44.76∘
(4)
最优设计过程如图9所示。首先确定目标函数，然后确定设计变量的范围，如方程（3）和（4）所示。随后，采用拉丁超立方体采样法，根据实验设计流程选择采样点。有限元分析（FEA）用于计算每个样本模型的输出性能。近似建模采用了克里金方法。遗传算法根据克里金模型开发的模型评估适应度，因此通过使用PIAnO软件2018版的总体分析确定了最优结果。为了获得设计变量的最优值，每个目标函数都设定了50%的重要性权重。此外，为了降低杆蹄翼的饱和度，转子芯面积在转子杆体与杆蹄翼连接处增加了。这一修改由机器设计经验和ANSYS Maxwell的仿真分析共同完成。最后，二维有限元法（FEM）验证了最优设计结果。转子极结构的最优模型如图10所示。而最优设计变量则在方程（5）中报告。
图9。最优设计流程。
图10。转子极结构（最优模型）。
·最优设计变量
𝑥=1.0𝑚𝑚∠𝜃2=∠𝜃3=43.25𝑜
(5)
最优BL-WRSM模型的通量密度分布如图11所示。它显示BL-WRSM在2T的磁通密度下工作。
图11。通量密度分布（最优模型）。
图12显示了最优模型的场电流。稳态场电流的平均值为9.05安培，峰值对峰为0.39安培，导致场电流产生4.3%的波纹。最优模型的场电流纹波比基本模型的场电流纹波低3.7%。
图12。场电流（最优模型）。
BL-WRSM最优模型的扭矩如图13所示。BL-WRSM的最佳模型在200毫秒时实现稳态，平均扭矩为7.28牛·米，扭矩波纹为17.8%。最优模型的扭矩波纹
图13。BL-WRSM（最优模型）的扭矩。
BL-WRSM的低率显著低于基础模型61.8%。然而，与基础模型相比，最优模型的扭矩降低了13.74%。扭矩的下降主要是由于杆鞋末缘空气间隙增加所致。通过优化谐波绕组的匝数，以下章节将讨论，从而提升最优模型的扭矩。
3.3. 谐波绕组优化
BL-WRSM的谐波绕组经过优化，以提升平均扭矩。在基本模型中，有48匝（每极12匝）的谐波绕组。在谐波绕组优化中，匝数从36匝变为52匝。定子绕组所施加的电流为固定值4.5安培RMS，这导致定子MMF亚谐波分量的模数恒定。因此，随着谐波绕组匝数的增加，定子MMF的亚谐波分量产生的感应电压也随之增加。然而，为了保持定子和转子侧亚谐波成分的相同功率，谐波绕组中的电流从6.59安拉降低RMS至4.43 ARMS.因此，场电流从12.60安培降至8.40安培。谐波绕组匝道变化对谐波电流和场电流的影响如图14a所示。由于磁电流的减少，机器的磁负荷降低，从而降低机器的扭矩。图14b展示了谐波绕组匝数变化对机器扭矩和扭矩纹波的影响。为了以约1马力运行BL-WRSM，调谐绕组选择了44匝。此时扭矩为7.83牛·米，扭矩波动略有增加18%。总结了通过二维有限元素法检查基本模型和最优BL-WRSM模型的性能比较结果。最优模型的扭矩比基本模型的扭矩低7.8%。扭矩下降是由于转子杆蹄边缘空气隙增加所致。然而，与基本BL-WRSM模型相比，最优模型中的扭矩波纹减少了61.6%。此外，BL-WRSM的基本模型和最优模型的效率也相似。
图14。谐波绕组变化的影响会启动：（a） 谐波电流和场电流;（b） 扭矩和扭矩波纹。
4. BL-WRSM的变速特性
分析了变速运行的最佳BL-WRSM模型。拟议的BL-WRSM无刷工作是通过将三相电流施加于定子绕组，同时转子转速设定在不同值下恒定;因此，电流频率也相应变化，以满足同步性约束。输入定子电流是唯一的外部激励源，用于激励机器的磁绕组，并用于产生输出扭矩。场电流由定子MMF的谐波分量感应，取决于其大小和频率。当机器运行低于额定转速时，谐波分量的频率降低，导致磁电流减少，机器产生的扭矩减少。因此，无刷同步机无法实现恒定的扭矩区域。对于机器超过额定转速（即传统驱动系统中的恒定功率区）的运行，通过控制定子电流以降低机器扭矩，从而降低谐波分量。这意味着开发的无刷WRSM仅适用于其额定速度或更高速度，无法应用于低速应用。机器的定子电流与额定电流4.5 A不同RMS到2.3 ARMS.定子电流的减少导致场电流降低，以适应机器速度的提升，如图15a所示。图15b显示了场电流RMS值随定子电流变化的变化。
图15。场电流随定子电流的变化：（a）波形;以及（b）平均值。
由于定子电流和磁电流的减少，机器的电磁负载会减少，从而导致扭矩降低。图16a显示了定子电流变化导致机器扭矩的变化。扭矩从额定7.83牛米降至1.9牛米。图16b显示了转矩平均值随定子电流变化的变化。为了以746瓦额定功率运行BL-WRSM，速度从额定900转/分钟调整到3750转/分钟不等。为达到所需扭矩，机器不同转速所需的端子电压如图17a所示。可以观察到，机器电压峰值仍低于逆变器电压限制240 V巅峰.电压随运行速度变化的变化如图17b所示，图17b显示了机器在负载条件下的端子电压，而不仅仅是机器的反电动势。图16、图17和图18的结果表明，拟议的无刷机器可实现额定转速4.17倍的宽广范围。
图16。定子电流变化的扭矩：（a）波形;以及（b）平均值。
图17。电压随速度变化：（a）波形;以及（b）峰值值。
图18。三相八极、48槽BL-WRSM原型：（a）定子;以及（b）转子。
5. 原型与实验验证
为验证上述分析，已建造了一台BL-WRSM原型机，如图18所示，其主要设计参数列于。
图18a展示了BL-WRSM的定子，采用八极、48槽双层分布绕组。图18b展示了BL-WRSM转子的带磁场绕组和谐波绕组。两个转子绕组通过二极管桥整流器并联连接。图19展示了完整的实验装置，包括一台原型机连接到负载机、数字信号处理（DSP）板、示波器和直流电源以及用于测量扭矩的扭矩传感器。
图19。实验性设置。
为了以合适的相角施加定子电流，初始位置估计通过外部电源通过外部开关激振场绕组。轴编码器固定用于指示转子初始位置，外部开关被拆除，通过整流器直接连接磁场绕组与谐波绕组。此外，BL-WRSM并非自启动机器，最初启动设备使用外部源。当机器达到额定转速900转/分钟后，负载被施加到额定值，导致定子电流达到4.5臂。定子电流通过同步参考系实现的闭环电流控制器控制。外部速度控制的实现是为了实现机器所需的速度[23]。供给定子绕组的三相电流如图20所示。
图20。原型机的输入电流。
最佳BL-WRSM模型原型的测量扭矩如图21所示。原型机的扭矩为7.49牛·米，而FEA的扭矩为7.83牛·米。原型机观察到约18.6%的扭矩波动。
图21。实验分析：同步速度下的扭矩。
原型机的性能与最优模型的比较见。BL-WRSM原型机的效率通过考虑机器的铜损和芯损耗来衡量。原型机的效率为78.48%，而2维有限元分析的最优模型为79.22%。
6. 结论
本文介绍了BL-WRSM的最佳设计，采用特殊的定子-绕组布置以提升输出扭矩并减少扭矩纹波。通过有限元方法和优化技术（包括克里金法和遗传算法）优化转子极形，降低了机器的扭矩纹波。通过优化机器的谐波绕组，提升了扭矩输出。与基础模型相比，最优模型的扭矩提升了7.55%，扭矩波纹减少了61.6%。此外，任何需要速度范围从1到4.17的应用都能从这种机器设计中受益。对最优电机的实验测试显示，在900转/分钟同步转速下，输出扭矩误差在4.5%以内，扭矩纹波误差在3.2%以内，验证了模拟结果。
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