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模型設計開發(MBD)整合驅動與馬達的優勢
[作者 陳志豪]   2022年08月25日 星期四 瀏覽人次: [9656]

建立軟體模型進行產品設計開發(Model base design;MBD)已是目前產品開發趨勢所在,不僅可加速開發速度也可降低開發成本。對於馬達開發更是扮演著舉足輕重的角色,馬達除了電機本體設計之外,連接的驅動方式也是決定馬達性能的重要因素。


一般常見的驅動方式可分成弦波驅動與六步方波兩大類,相對應的馬達反電動勢也有弦波(Sinwave)及梯型波這兩種。藉由Altair公司發行的電磁分析軟體Flux與系統開發平臺activate進行四種不同搭配的扭力差異分析,可以節省實際實驗所需的經費與時間。


直流無刷馬達與伺服馬達

直流無刷馬達(BLDC)與伺服馬達(Servo motor)在馬達本體結構上十分相似,皆是繞線定子加上磁石轉子組合,最大的差異在於馬達反電動勢(back EMF)波形,BLDC為梯型波,而伺服馬達大多為弦波。


除了馬達本體上的差異之外,BLDC的轉子位置偵測采用的是霍爾元件(Hall Sensor),對應的驅動方式為六步方波(six step square wave)驅動且大多為開??路(open loop)控制,常應用在風扇等領域。


然而伺服馬達轉子位置偵測使用的是編碼器(encoder),驅動大多為弦波驅動加上閉??路控制,常應用在需精準定位,穩定速度或固定扭力的領域。表1為兩種馬達的整理表格。


表1

 

直流無刷馬達

伺服馬達

結構

繞線定子,磁石轉子

反電動勢波形

梯型波

弦波

轉子位置偵測

霍爾元件

編碼器

驅動模式

六步方波

弦波

控制方式

開??路

閉??路

應用領域

風扇

精準定位、穩定速度、固定扭力


Flux與Activate建模

弦波與六步方波皆有對應的理論公式,在系統開發平臺activate上輸入公式可快速實現電流波形(圖1),再建立反電動勢波形即可觀察搭配的扭力輸出結果。不僅縮短了理論推導結果的時間,更可搭配電磁分析軟體Flux建立的8極9槽直流無刷馬達與伺服馬達模型(圖2),將驅動與電機一同整合在系統開發平臺activate。達成初步的機(馬達)電(驅動)整合,進而觀察更接近實際狀況的輸出扭力模擬結果。



圖1
圖1

圖2
圖2

模擬結果與比較

圖3為電源與馬達在Activate平臺建立的模型,驅動電流輸入馬達後,在Flux內進行扭力分析模擬,并非是扭力理論公式計算,更接近實際馬達性能。兩種電流波形搭配兩種馬達,最後有四種扭力結果,將扭力波形的增益值與漣波整理於表2,可見弦波搭配弦波,方波搭配梯型波可以得到穩定的扭力輸出,扭力方均根(rms)值相似,此一結果跟我們常見的伺服馬達弦波驅動,BLDC搭配六步方波結果相同。伺服電機搭配六步方波不僅有較大的扭力漣波,扭力方均根值(rms)也較小,是相對不利的組合。


然而BLDC搭配弦波驅動可得到較大的扭力方均根值(rms),并且也不會有過大的扭力漣波產生,為十分有利的組合搭配,為了解釋此一現象,將藉由Flux內的細步分析來探究原因。



圖3
圖3
表2

 

伺服馬達+

弦波驅動

直流無刷馬達+

六步方波

伺服馬達+

六步方波

直流無刷馬達+

弦波驅動

扭力rms值N*m

14.3

13.5

15.4

16.4

扭力漣波

(%)

0.7

5.5

6.5

2.6


線電壓與相電壓

為了探究BLDC搭配弦波驅動的有利結果,必須由馬達與輸入電流的關系看起。驅動器與馬達連接方式如圖4,實際上對應的是線(端子間)并非單相(U,V,W),所以要觀察的馬達反電動勢為線(端子間)反電動勢。在Flux模型內建立線反電動勢觀察,將其波形進行快速傅立葉分析(FFT)。


圖5的線反電動勢分析結果可見幾??沒有高階諧波項目,相當於完美的弦波波形。馬達的相反電勢波形為梯形波但線反電動勢波形為弦波,當搭配的為弦波電流源時,實際上為弦波搭配的組合,說明了為何扭力漣波較小的根本原因。



圖4
圖4

圖5
圖5

結論

藉由MBD方式在實體測試之前即可預測測試結果,可大幅降低測試的費用與時間。試想僅販售驅動器廠商,對接不同類型的馬達,采用MBD方式可在客戶測試前提出可能預見的測試結果,避免爭議發生。對於販售馬達廠商也是如此,對應不同驅動方式馬達會有不同性能表現。MBD可以在設計馬達時,就將驅動的影響納入,不僅節省成本更可累積公司的軟實力。


近期日益火熱的電動載具產業,馬達跟驅動皆會一并開發,使用MBD可將測試可能出現的問題在模型上預先顯示。然而并非僅有馬達會受驅動影響特性,馬達特性的變化也會影響驅動端的演算,所以驅動與馬達的雙向聯合模擬日益重要,將PID控制、dq軸轉換、閉??路控制整合於Activate驅動模型,再於Flux模型進行雙向耦合,達到digi twins的目標。


(本文作者陳志豪為佑謙科技電機顧問)


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