软磁材料磁滞特性建模方法研究

发布时间:2022-02-09 08:37
  铁磁材料广泛应用于各类电机与变压器铁芯制造,对电工装备以及电力系统的安全、稳定、高效运行具有重要意义。材料物理学研究结果表明,铁磁材料最显著的特点是具有磁滞特性,因此建立准确的磁滞模型对电机电器的电磁优化设计具有基础支撑作用。尤其在工程应用中,通过磁滞建模分析,可以获得更为准确的磁滞损耗预测,从而为电机、变压器、磁阻作动器及其相关系统的精细化分析与设计提供有效的理论依据。然而,目前国内外磁测量数据共享机制尚未建立,磁滞建模所依赖的材料特性大数据库不够完备,市场的主流商用电磁场软件多采用线性化近似方法来简化处理。因此,为进一步提高电机、变压器等电工装置的电磁分析精度和效率,本文深入开展软磁材料磁滞特性建模方法研究,具体完成了以下内容:(1)从磁性材料的磁畴理论、磁偶极子的自旋入手,对磁性材料的磁滞特性进行了分析。对磁滞建模的意义与研究现状进行了概述,详细介绍了3类有代表性的磁滞模型:Preisach磁滞模型、Jiles-Atherton(J-A)磁滞模型和神经网络磁滞模型。(2)在经典Preisach磁滞模型的基础上,针对分布函数难以确定,计算量大,精度低等问题,提出用cosh函数替代P... 

【文章来源】:兰州理工大学甘肃省

【文章页数】:72 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

软磁材料磁滞特性建模方法研究


电子绕原子核运动示意图

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软磁材料磁滞特性建模方法研究2图1.1电子绕原子核运动示意图图1.2外磁场作用下磁偶极子受力示意图磁畴和磁畴壁的知识对解释铁磁材料的磁性非常重要,磁性物质的性能是由它的内部结构决定的,磁性与其内部的原子和晶体的结构关系密切。在铁磁性和亚铁磁性物质中,还有一种被称为磁畴的特有结构,一些表征磁性能参数的特征量诸如磁导率、剩磁感应强度、矫顽力等都和磁畴的结构有着密切关系。实质上,磁化就是在磁性物体中,通过外加磁场将方向混乱的磁矩重新有序排列的过程。在强磁性物质中,存在自发磁化,在各个小区域中相互平行地整齐排列起来的原子或离子磁矩,在每一个小区域内达到磁化饱和的程度,形成一个联合的磁矩,这样的小区域称磁畴[5]。根据稳定状态能量最小的原则,要求在相邻磁畴间有一段磁矩逐渐改变方向的过渡层——磁畴壁。因此,磁畴壁是两个相邻磁畴间磁矩按一定规律逐渐改变方向的过渡层。材料是由原子磁矩在一定尺寸范围内集团化形成的原子排列形成,而这种原子排列就是所谓的磁畴。在很弱的外加磁场中,铁磁性和亚铁磁性物质就可以被磁化,显示出强磁性。从它们的原子磁矩的排列来看,它们具有一个共同的特征,即“当温度小于一定的值时,相邻晶面上的原子(或离子)磁矩呈现平行或反平行排列”。这种现象在无外磁场作用下也会发生,所以称为“自发磁化”。而材料中磁畴的磁矩相互抵消为零就是弱磁性材料(反铁磁性及顺磁性),图1.3为多晶体的晶粒与消磁状态下磁畴结构图示意图,多晶体是由大量随机取向的小单晶体晶粒构成,晶粒之间存在晶界[6]。图1.3多晶体的晶粒与消磁状态下磁畴结构示意图

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软磁材料磁滞特性建模方法研究2图1.1电子绕原子核运动示意图图1.2外磁场作用下磁偶极子受力示意图磁畴和磁畴壁的知识对解释铁磁材料的磁性非常重要,磁性物质的性能是由它的内部结构决定的,磁性与其内部的原子和晶体的结构关系密切。在铁磁性和亚铁磁性物质中,还有一种被称为磁畴的特有结构,一些表征磁性能参数的特征量诸如磁导率、剩磁感应强度、矫顽力等都和磁畴的结构有着密切关系。实质上,磁化就是在磁性物体中,通过外加磁场将方向混乱的磁矩重新有序排列的过程。在强磁性物质中,存在自发磁化,在各个小区域中相互平行地整齐排列起来的原子或离子磁矩,在每一个小区域内达到磁化饱和的程度,形成一个联合的磁矩,这样的小区域称磁畴[5]。根据稳定状态能量最小的原则,要求在相邻磁畴间有一段磁矩逐渐改变方向的过渡层——磁畴壁。因此,磁畴壁是两个相邻磁畴间磁矩按一定规律逐渐改变方向的过渡层。材料是由原子磁矩在一定尺寸范围内集团化形成的原子排列形成,而这种原子排列就是所谓的磁畴。在很弱的外加磁场中,铁磁性和亚铁磁性物质就可以被磁化,显示出强磁性。从它们的原子磁矩的排列来看,它们具有一个共同的特征,即“当温度小于一定的值时,相邻晶面上的原子(或离子)磁矩呈现平行或反平行排列”。这种现象在无外磁场作用下也会发生,所以称为“自发磁化”。而材料中磁畴的磁矩相互抵消为零就是弱磁性材料(反铁磁性及顺磁性),图1.3为多晶体的晶粒与消磁状态下磁畴结构图示意图,多晶体是由大量随机取向的小单晶体晶粒构成,晶粒之间存在晶界[6]。图1.3多晶体的晶粒与消磁状态下磁畴结构示意图

【参考文献】:
期刊论文
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[2]基于模拟退火与Levenberg-Marquardt混合算法的Energetic磁滞模型参数提取[J]. 刘任,李琳.  中国电机工程学报. 2019(03)
[3]基于随机性与确定性混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数提取[J]. 刘任,李琳,王亚琦,韩钰,刘洋.  电工技术学报. 2019(11)
[4]基于极限磁滞回线法的软磁复合材料磁特性模拟[J]. 段娜娜,徐伟杰,李永建,王曙鸿,朱建国.  电工技术学报. 2018(20)
[5]先进电工材料进展[J]. 程时杰.  中国电机工程学报. 2017(15)
[6]先进电工磁性材料特性与应用发展研究综述[J]. 杨庆新,李永建.  电工技术学报. 2016(20)
[7]电流互感器J-A模型参数辨识及大通流动模试验[J]. 雷阳,段建东,张小庆,李云阁,张宜阳,张文超,金转婷.  中国电机工程学报. 2016(S1)
[8]J-A模型误差修正和温度特性仿真[J]. 李超,徐启峰.  电工技术学报. 2014(09)
[9]基于改进J-A磁滞模型的电流互感器建模及实验分析[J]. 熊兰,周健瑶,宋道军,席朝辉,姚树友.  高电压技术. 2014(02)
[10]随温度变化的Preisach磁滞模型建模方法[J]. 李超,徐启峰.  电工技术学报. 2013(12)

硕士论文
[1]电流互感器铁芯剩磁相关问题研究[D]. 张达钊.华中科技大学 2019
[2]基于智能优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数计算研究[D]. 郝晓亮.浙江师范大学 2015
[3]基于神经网络的Jiles-Atherton磁滞模型的实现[D]. 杨延菊.华北电力大学 2012



本文编号:3616704

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