大电机主绝缘端部电场分析与数值仿真

哈尔滨理Ｔ人学Ｔ学硕．１：学位论文
大电机主绝缘端部电场分析与数值仿真
摘要
改善电机绝缘体系的制造和设计水平，可以提高我国大电机制造和设计的整体水平。

单机容量不断攀升，额定电压不断提高，对大电机绝缘系统提出了更高的要求，对于额定电压等级为２６ｋＶ的定子线棒，如何设计合理的防晕结构，成为亟待解决的问题。

首先，本文从电路角度出发，建立了各种情况下电机端部电场计算的等效电路模型；开发了基于Ｍａｔｌａｂ语言的防晕层电位分布计算软件；定性地讨论了定子线棒的额定电压、防晕层的固有电阻率、非线性系数和防晕层长度等因素对电机端部电场分布的影响。

然后根据定子线棒的结构建立了电场仿真模型，利用ＣＯＭＳＯＬＭｕｌｔｉｐｈｙｓｉｃｓ分析了三维情况下定子线棒的电场分布特性。

讨论了搭接结构和线棒转角大小对大电机端部电场分布的影响。

研究结果表明：由于线棒在空间中弯曲使转角内侧长度小于转角外侧，防晕层在转角位置内侧的电势、电场和损耗分布均高于外侧。

尤其线棒宽面上内外两侧的损耗，最大差值甚至在２倍以上。

延伸低阻区使其覆盖整个转角部分，可以消除线棒转角产生的不利影响，同时改善匝间电场分布。

搭接结构使该处场强值提高，但对其它部分电场无明显影响。

最后，通过ＣＯＭＳＯＬＭｕｌｔｉｐｈｙｓｉｃｓ二次开发模块实现了遗传算法与有限元仿真分析的结合。

调用Ｍａｌｌａｂ遗传算法工具箱对额定电压等级为２６ｋＶ的定子线棒防晕结构进行了优化设计。

优化结果显示：在３倍额定电压的作用下，线棒端部最大场强仅为起晕场强的３６．７％，防晕层最大损耗和防晕层末端对导体电位均控制在了合理范围。

此项研究可为额定电压为２６ｋＶ的定子线棒防晕层优化设计提供参考。

关键词定子线棒；防晕层；遗传算法；电场分布
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ａｎｔｉ—ｃｏｒｏｎａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｓｔａｔｏｒｂａｒｗｈｉｃｈｍｔｅｄｖｏｌｔａｇｅｉｓ２６ｋＶｉｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｌｂｏｘｃａｌｌｅｄｂｖＭａｎａｂ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ：ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｆｉｅｌｄｓｔｒｅｎｇｔｈｏｆｓｔａｔｏｒｂａｒｅｎｄｉｎｇｉｓ３６．７ｐｅｒｃｅｎｔｏｆｃｏｒｏｎａｏｎｓｅｔｆｉｅｌｄｓｔｒｅｎｇｔｈ，ａｎｄｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｌＯＳＳａｎｄｔｈｅ
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哈尔滨理工人学丁学硕士学位论文
图２．１２防晕层损耗分布图
Ｆｉｇ．２－１２Ｌｏｓｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｎｔｉ－ｃｏｒｏｎａｌａｙｅｒ
２．４防晕层电位、电场分布及损耗的计算与影响因素分析影响大电机端部电场分布的主要参数包括：定子线棒的额定电压、防晕层的固有电阻率、非线性系数，防晕层长度等，它们共同构成了ＳｉＣ防晕层的结构。

了解各参数对电机端部电场分布的影响，为改善大电机现有的防晕结构提供数据依据，也为防晕结构优化设计提供理论基础即啦】。

将表２．１中的防晕层结构参数作为原始数据，改变其中某项参数值，将重新计算得到的电机端部电势、电场和损耗分布曲线分别与图２．１０、图２—１１和图２．１２做对比分析，了解该项参数的意义。

首先对原防晕结构的电位分布数据进行分析：分别取离散节点５、２５、４５、６５、８５、１０５、１２５各时刻的电压数据为纵轴，时间ｔ为横轴，进行绘图，即可得到如图２．１３所示的部分节点电压随时问变化的波形图。

从图中可以看出，节点５的电压幅值接近额定电压的２６ｋＶ，随着节点的增大，即远离铁心方向，各节点的电压幅值逐渐衰减。

节点１２５的电压幅值仅为５ｋＶ左右。

将以上数据进行ＦＦＴ变换后，发现频谱中有非５０Ｈｚ的分量，原因是碳化硅具有非线性电阻特性，阻值随电场强度而产生变化，激励虽然是正弦量，但是响应已经不再是同一频率的正弦量了。

对于非线性ＳｉＣ半导电层应用向量法进行求解，会出现一定的方法误差。

的场强集中现象，也可能出现在各级防晕层的交界面位置，原因是在介质交界面处有空间电荷的集聚，致使电场突变。

图２．２４中电场强度最大值均出现在中高阻防晕层交界面，ＵＮ、２ＵＮ、３砜额定电压下对应的电场强度最大值分别为２．８６ｋＷｔｉｎ、５．４０ｋＶ／ｃｍ、７．０７ｋＶ／ｃｍ。

将额定电压升高倍数和最大场强升高倍数，做成折线图，如图２．２５所示，由图中可以看出，最大场强的升高倍数要明显小于额定电压的升高倍数，且升高倍数越大差别越明显，这是因为ＳｉＣ材料的电阻特性，其作用效果致使场强随电压增大的变化趋势减弱。

图２－２４ｌ～３“下防晕层电场分布
Ｆｉｇ．２－２４Ｆｉｅｌｄｓｔｒｅｎｇｔｈｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｎｔｉ－ｃｏｒｏｎａｌａｙｅｒｔｏｓｔａｔｏｒｕｎｄｅｒ１～３ＵＮ
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图２－２５最大场强随额定电压的升高趋势
Ｆｉｇ．２－２５Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｍａｘｉｍｕｍｆｉｅｌｄｓｔｒｅｎｇｔｈａｎｄｒａｔｅｄｖｏｌｔａｇｅ图２－２６为ＵＮ、２ＵＮ、３ＵＮ额定电压作用下的损耗分布曲线，可以看出损耗最大值均出现在槽口处，分别为０．０６８７Ｗ／ｃｍ２、０．２５６８Ｗ／ｃｍ２、０．５３３４Ｗ／ｅｒａ２，原因是槽Ｉ＝１电流集中。

图２．２７中对比了损耗最大值、场强最大值随额定电压升高的倍数关系，损耗的升高速度明显高于电场的升高速度，且接近于电场升高倍数的平方，由公式２．１２也可以看出，损耗受电场平方约束。

图３－６为防晕层表面电场分布云图。

可以明显看出：三段防晕层均在始端颜色较红，然后逐渐接近蓝色且颜色变化的速率有所不同，这是因为三段防晕层具有不同的非线性系数。

第二段防晕层的非线性系数最大，因此颜色过渡最为平缓，第三段防晕层的非线性系数最小，所以颜色的过渡在距离第三段防晕层始端几厘米范围内就完成了。

图３石防晕层表面电场分布云图
Ｆｉｇ．３－６Ｔｈｅｅｌｅｃｔｒｉｃｆｉｅｌｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｏｎｔｏｕｒｓｏｆａｎｔｉ－ｃｏｒｏｎａｓｕｒｆａｃｅ图３—７给出了曲线，ｌ和如处的电场值，由图中可以看出线棒转角处，内外侧场强数值不等，内侧场强数值高于外侧。

线棒的最大场强出现在第一二段防晕层交界处线棒内侧附近位置。

伯∞∞∞
Ｕ∞●
图３．７转角内、外侧的电场分布
Ｔｈｅｅｌｅｃｔｒｉｃｆｉｅｌｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｏｍｅｒｏｕｔｅｒａｎｄｉｎｎｅｒｓｉｄｅ
Ｆｉｇ．３－７
图３—８给出了截线／３位置处的电场分布曲线。

电场从最外侧到内侧沿如缓慢变化，由最初的２．４０ｋＶ／ｃｍ升高到２．５８ｋＶ／ｃｍ。

图３．１２防晕层表面损耗分布
Ｆｉｇ．３－１２Ｔｈｅｌｏｓｓｏｆａｎｔｉ－ｃｏｒｏｎａｌａｙｅｒｓｕｒｆａｃｅ
图３．１３为线棒连接示意图，其中图３．１３ｂ虚线部分为减小转角后上下层线棒的连接。

可以看出减小转角角度后，会导致线棒上下层连接部分增长，电机整体尺寸增大等不利因素。

（ａ）（ｂ）、
、
一，／
图３－１３线棒连接不意图
Ｆｉｇ．３—１３Ｔｈｅｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｏｆｂａｒｓｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍ
为改善转角处电场分布，同时不对电机整体结构产生影响，可以将防晕层的低阻部分加长，使低阻区域延伸过整个转角部分。

由于低阻区是槽内延伸部分电位接近Ｏ，不受几何结构改变制约，这样就可以消除线棒转角的不利影响，同时延伸低阻层还可以使电场集区远离出槽口。

另外一方面，非线性层如果出现在直线部分，线棒匝间也会有很强的电场。

但是延伸低阻后，非线性层出现在弯角以后位置，相对于直线位置处两线棒匝间距离有所增加，因此改善了匝问电场分布。

２．线棒搭接结构对电场分布的影响
图３－１４为防晕层搭接结构示意图。

为了避免防晕层相邻两段的交界面位
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４．２ＣＯＭＳＯＬＭｕｌｔｉｐｈｙｓｉｃｓ二次开发
１．适应度函数
ＳｉＣ防晕层的优化问题最终归结为公式３．１所示的求函数的最小值问题。

ｍｉｎｆ（Ｅｍ。

（ｘ），彬。

（ｘ），Ｕ（ｘ）），Ｘ＝【岛，届，‘，．．．，岛，成，厶】（４－１）根据公式（４．１）编写恰当的适应度函数，要求适应度函数能合理反映解的优劣程度为标准，并且应该尽可能的简单，具有良好的通用性。

实践证明，适应度函数对遗传算法本身性能影响较大，如果表述不恰当会导致遗传算法寻优过程失败。

另外为了加速遗传算法的收敛速度，还可以对适应度函数进行尺度变换，如公式（３．２）所示，其中ａ线性变换尺度，ｂ乘幂变化尺度。

厂奉＝ａ×ｆ６（４－２）ＳｉＣ防晕层的适应度函编写可以采用多种形式１４６－５０】。

公式（４．３）给出了其中一种乘法形式。

当防晕层结构良好时，即既甜％双、Ｍ三者数值较低，由公式（４—４）计算出的概率值荆接近１，代人到公式０－３）中计算出适应度函数值厂接近最小值。

ｆ＝５０ｘ（１－ｇ（ｋ／８．１）×ｇ（‰／ｏ．８）×ｇ（Ｕ／４０））“。

（４－３）其中：
ｆ１－０．５×Ｄ０＜Ｄ＜２
ｇ（ｘ卜‰ｌｐ＜蔷Ｐ＞２（４－４）
适应度函数应该根据额定电压等级、防晕侧重点，最优解情况等做出调整，最终确定一个合理的形式。

２．脚本文件的改写
由公式（４．１）可以看出，适应度函数确定以后（厂具体形式已经给出），给出一组防晕结构数值（ｘ＝【一，屈，‘，．．．，岛，孱，厶］），如果可以计算得出既甜％掰、Ｕ，遗传算法就可以实现。

由任意一组防晕结构数值，计算得到磊懈、％甜Ｕ的这一过程，可以通过改写Ｍ．ｆｉｌｅ脚本文件实现。

ＣＯＭＳＯＬ可以将有限元仿真文件转存为Ｍ．ｆｉｌｅ脚本文件。

转存的脚本文件中包含了仿真过程的全部信息：模型的几何结构，仿真模型的材料参数，剖分精度，处理器的选择以及仿真结果的后处理过程。

将图３－６对应的ＣＯＭＳＯＬ文件转存为Ｍ．ｆｉｌｅ脚本，脚本中防晕层长度、非线性系数、防晕层固有电阻率、最大场强、最大损耗、防晕末端对导体电压的数值全部以变量代替且将遗传算法的适应度函数也写入脚本中。