EVALUATION OF THE ADEQUACY OF A MATHEMATICAL MODEL OF AN ASYNCHRONOUS MOTOR UNDER POOR POWER SUPPLY CONDITIONS

У статті розглянуто підхід до математичного моделювання асинхронного електродвигуна, який працює в умовах неякісного або нестабільного електроживлення. Запропонована модель є універсальною і побудована на основі аналізу миттєвих значень напруги та струму за допомогою просторово-часових векторних комплексів (ПВК), що дозволяє уникнути необхідності перетворення сигналів у гармонічні складові чи симетричні компоненти. Такий підхід забезпечує більш гнучке та точне моделювання електромагнітних і енергетичних процесів у двигуні навіть у складних умовах роботи. Метою дослідження є експериментальна перевірка адекватності розробленої моделі шляхом порівняння розрахованих та фактичних значень основних техніко-економічних показників двигуна — таких як коефіцієнт корисної дії (ККД), коефіцієнт потужності (cos φ), а також сумарні втрати потужності. Для цього було проведено натурний експеримент у цеху, де умови живлення характеризувалися спотворенням синусоїдальності, асиметрією фаз і значними коливаннями навантаження. Дослідження проводилося на асинхронному двигуні потужністю 11 кВт із короткозамкненим ротором, при навантаженнях у діапазоні від 2,3 до 12,8 кВт. Експериментальні дані збиралися за допомогою спеціалізованого вимірювального комплексу із високоточними датчиками струму та напруги (на основі ефекту Холла), а також тахогенератора. Верифікація моделі здійснювалася з використанням регресійного аналізу та оцінки середньоквадратичної похибки. Отримані результати свідчать про високу точність прогнозування моделювальних параметрів: середньоквадратична відносна похибка склала 2,72 % для ККД, 3,0 % для коефіцієнта потужності та 3,99 % для сумарних втрат. Коефіцієнт кореляції між змодельованими та експериментальними даними становив 0,99, що підтверджує адекватність обраного математичного підходу. Модель є не лише теоретично обґрунтованою, а й практично придатною до впровадження у цифрові системи моніторингу та керування електроприводами в промислових умовах. Її застосування дозволяє підвищити ефективність експлуатації обладнання, виявляти аномалії у роботі двигуна та оптимізувати енергоспоживання в умовах спотвореного або несиметричного живлення. Ключові слова: асинхронний двигун, математична модель, неякісне електроживлення, просторово-часові вектори, енергетичні показники, ККД, коефіцієнт потужності, сумарні втрати, експериментальна верифікація, цифрова діагностика

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Modern problems of modeling
Published
2025-06-30
DOI
https://doi.org/10.33842/2313-125x-2025-30-83-95
Primary Topic
Electric Power Systems and Control
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

EVALUATION OF THE ADEQUACY OF A MATHEMATICAL MODEL OF AN ASYNCHRONOUS MOTOR UNDER POOR POWER SUPPLY CONDITIONS

Vitaliy Kuznetsov, D Spirintsev, O Kryvda, V Kryvda et al.
Modern problems of modeling
Electric Power Systems and Control
article

EVALUATION OF THE ADEQUACY OF A MATHEMATICAL MODEL OF AN ASYNCHRONOUS MOTOR UNDER POOR POWER SUPPLY CONDITIONS

Vitaliy Kuznetsov, D Spirintsev, O Kryvda, V Kryvda, S Shlykov
article en

Abstract

У статті розглянуто підхід до математичного моделювання асинхронного електродвигуна, який працює в умовах неякісного або нестабільного електроживлення. Запропонована модель є універсальною і побудована на основі аналізу миттєвих значень напруги та струму за допомогою просторово-часових векторних комплексів (ПВК), що дозволяє уникнути необхідності перетворення сигналів у гармонічні складові чи симетричні компоненти. Такий підхід забезпечує більш гнучке та точне моделювання електромагнітних і енергетичних процесів у двигуні навіть у складних умовах роботи. Метою дослідження є експериментальна перевірка адекватності розробленої моделі шляхом порівняння розрахованих та фактичних значень основних техніко-економічних показників двигуна — таких як коефіцієнт корисної дії (ККД), коефіцієнт потужності (cos φ), а також сумарні втрати потужності. Для цього було проведено натурний експеримент у цеху, де умови живлення характеризувалися спотворенням синусоїдальності, асиметрією фаз і значними коливаннями навантаження. Дослідження проводилося на асинхронному двигуні потужністю 11 кВт із короткозамкненим ротором, при навантаженнях у діапазоні від 2,3 до 12,8 кВт. Експериментальні дані збиралися за допомогою спеціалізованого вимірювального комплексу із високоточними датчиками струму та напруги (на основі ефекту Холла), а також тахогенератора. Верифікація моделі здійснювалася з використанням регресійного аналізу та оцінки середньоквадратичної похибки. Отримані результати свідчать про високу точність прогнозування моделювальних параметрів: середньоквадратична відносна похибка склала 2,72 % для ККД, 3,0 % для коефіцієнта потужності та 3,99 % для сумарних втрат. Коефіцієнт кореляції між змодельованими та експериментальними даними становив 0,99, що підтверджує адекватність обраного математичного підходу. Модель є не лише теоретично обґрунтованою, а й практично придатною до впровадження у цифрові системи моніторингу та керування електроприводами в промислових умовах. Її застосування дозволяє підвищити ефективність експлуатації обладнання, виявляти аномалії у роботі двигуна та оптимізувати енергоспоживання в умовах спотвореного або несиметричного живлення. Ключові слова: асинхронний двигун, математична модель, неякісне електроживлення, просторово-часові вектори, енергетичні показники, ККД, коефіцієнт потужності, сумарні втрати, експериментальна верифікація, цифрова діагностика

Modern problems of modeling(28)
Ukrainian State University of Science and Technologies (UA)
No poverty
Openalex Percentile: Top 84%
Electric Power Systems and Control
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.