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2018年5月30日
永磁電機(jī)研究現(xiàn)狀與發(fā)展。
稀土永磁電機(jī)是一種高效節(jié)能產(chǎn)品,平均節(jié)電率高達(dá)10%以上,專用稀土永磁電機(jī)的節(jié)電率可高達(dá)15% ~20%。美國(guó)GM公司研制的釹鐵硼永磁起動(dòng)電機(jī)與老式串激直流起動(dòng)電機(jī)相比,效率提高了45%。在水泵、風(fēng)機(jī)、壓縮機(jī)采用永磁電機(jī)及變頻調(diào)速技術(shù)后可節(jié)電率30%以上。
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2018年5月25日
電機(jī)變頻控制節(jié)能技術(shù)及其應(yīng)用。
變頻電機(jī)是變頻器驅(qū)動(dòng)電機(jī)的統(tǒng)稱,包括變頻感應(yīng)電機(jī)和變頻器兩部分,能夠提高電機(jī)的工作效率,減少電能的消耗?,F(xiàn)在的電機(jī)變頻系統(tǒng)大都是采用的恒V/F 控制系統(tǒng),這個(gè)變頻控制系統(tǒng)的特點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、制作便宜。這個(gè)系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用在風(fēng)機(jī)等大型的并且對(duì)于變頻系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能要求不是很高的地方。
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2018年5月14日
微電機(jī)行業(yè)自動(dòng)化市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)。
隨著越來(lái)越多的風(fēng)微電機(jī)組生產(chǎn)廠家出于成本考慮,把開(kāi)發(fā)重點(diǎn)放到變速恒頻風(fēng)力發(fā)微電機(jī),因?yàn)槠洳捎弥彬?qū)的方式,可以不用安裝齒輪箱,因此變速恒頻風(fēng)力發(fā)微電機(jī)組逐漸將成為市場(chǎng)的主流。
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2018年5月8日
電機(jī)如何適應(yīng)變頻起動(dòng)新技術(shù)?
變頻器技術(shù)尚不太成熟的年代,高性能應(yīng)用的風(fēng)機(jī)、水泵上配套的多為變極多速三相異步電動(dòng)機(jī),但由于為有級(jí)調(diào)速,做不到寬范圍平滑速度調(diào)節(jié),更談不上性能優(yōu)化。如今變頻器應(yīng)用非常普遍,專門用于風(fēng)機(jī)、水泵類負(fù)載的變頻電機(jī)經(jīng)設(shè)計(jì)優(yōu)化,可以做到整個(gè)調(diào)速范圍效率、功率因數(shù)等電氣性能保持較高的水平。
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2018年5月3日
電機(jī)智能制造勢(shì)不可擋,人才是關(guān)鍵。
電機(jī)及系統(tǒng)效率的提升已成為節(jié)能潛力最有前景的發(fā)展方向之一。目前國(guó)際上先進(jìn)的電機(jī)系統(tǒng)已集成了診斷、保護(hù)、控制、通訊等功能,可實(shí)現(xiàn)電機(jī)系統(tǒng)的自我診斷、自我保護(hù)、自我調(diào)速、遠(yuǎn)程控制等。隨著我國(guó)裝備制造業(yè)向高、精、尖方向發(fā)展及工業(yè)化、信息化兩化融合,電機(jī)系統(tǒng)智能化發(fā)展成為必然趨勢(shì)。
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2018年4月18日
新一代交流電機(jī)控制更精確。
在交流電機(jī)中,只有定子電流受到直接控制。轉(zhuǎn)子通常使用永磁體來(lái)提供其領(lǐng)域。這意味著通量和扭矩依賴于相同的電流。但是,面向場(chǎng)的控制提供了幾乎獨(dú)立操縱它們的能力。實(shí)際上,定子磁通被動(dòng)態(tài)地控制以提供獨(dú)立操縱轉(zhuǎn)矩的能力。
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2018年4月13日
五年內(nèi)EV電機(jī)的技術(shù)制高點(diǎn)在哪里?
EV電機(jī)的技術(shù)發(fā)展必然圍繞車輛需求展開(kāi)的,有什么樣的車輛需求,就有什么樣的電機(jī)。在新能源汽車領(lǐng)域,電機(jī)高效已經(jīng)是默認(rèn)選項(xiàng)。單從額定的指標(biāo)來(lái)講,無(wú)論是電機(jī)和電控效率已經(jīng)非常高了,可以優(yōu)化的空間是有限性的。
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2018年4月9日
電機(jī)如何用物聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)應(yīng)用加持?
利用物聯(lián)網(wǎng),工廠車間的每一臺(tái)電機(jī)都配備一個(gè)或多個(gè)連接至(最好采用無(wú)線連接方式)控制數(shù)據(jù)庫(kù)的傳感器,而控制數(shù)據(jù)庫(kù)則連續(xù)不斷地收集電機(jī)相關(guān)數(shù)據(jù)??刂茢?shù)據(jù)庫(kù)可利用人工智能 (AI) 學(xué)習(xí)每臺(tái)電機(jī)的正常運(yùn)行情況,且通常在經(jīng)過(guò)短期學(xué)習(xí)后,可在出現(xiàn)與正常運(yùn)行情況有偏差的情況下發(fā)出即時(shí)警報(bào)。
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