面向碳中性制造的电气驱动系统效率在线辨识与能量回收优化

碳中性制造要求工业电气驱动系统在保证生产性能的前提下，最大程度降低电能消耗并提升能量回收效率。变频驱动的电机、伺服系统以及制动电阻等环节存在显著的能量损失，而实际运行中负载特性、工况变化和设备老化导致最佳效率点漂移，传统离线标定的效率模型难以适应动态需求。本文提出一种面向碳中性制造的电气驱动系统效率在线辨识与能量回收优化方法。首先，建立包含电机损耗、变频器损耗和机械传动损耗的实时效率模型，基于扩展卡尔曼滤波算法在线估计电机参数和负载转矩，无需额外传感器即可准确辨识当前工况下的效率特性。其次，设计一种自适应能量回收策略，针对具有频繁启停或加减速的设备（如机械冲压、起重机械），通过预测负载波动规律，优化制动能量的存储与再利用路径，实现再生能量利用率最大化。最后，在某自动化产线的多轴伺服系统和一台桥式起重机上进行部署验证。结果表明，所提方法使电机驱动系统综合效率提升7.2%~11.5%，再生能量回收率从不足40%提高到78%以上，年节电量达16万kWh，折合减少二氧化碳排放约90吨。本文方法为制造企业实现碳减排目标提供了低成本、易部署的技术手段。

---

1 引言

制造业是碳排放的主要来源之一，而电气驱动系统（包括电机、变频器、传动机构）是工业用电的最大消耗者，约占工业总电耗的65%。面向碳中性制造，提升电气驱动系统的能效具有战略意义。传统的能效改善方法主要依赖高效电机选型、变频调速以及定期维护，但这些措施多为静态或开环，无法适应实际运行中负载波动、老化退化等动态因素。

电机效率在线辨识技术可以在不中断生产的条件下实时监测效率变化，为动态优化提供依据。与此同时，在具有周期性制动过程的设备中，再生能量的回收与再利用存在巨大潜力。然而，现有再生能量利用方案多采用简单的制动电阻耗散或直流母线并网，缺乏对回收能量时域特性的优化，导致利用率偏低。

本文的目标是研发一套集成的效率在线辨识与能量回收优化系统，使其能够：

• 无需额外传感器，仅利用变频器已有的电压、电流反馈，在线估计电机损耗分布和效率特性；
• 根据负载预测和储能状态，动态调节再生能量的分配路径；
• 在不同工况下实现整体能效最大化。

---

2 电气驱动系统效率建模

2.1 损耗构成分析

以典型的异步电机或永磁同步电机变频驱动系统为例，主要损耗包括：

1. 变频器损耗：开关器件导通损耗、开关损耗，与电流大小和开关频率相关。
2. 电机损耗：
   • 铜耗（定子电阻损耗）：Pcu=3Is2RsPcu​=3Is2​Rs​。
   • 铁耗（涡流和磁滞损耗）：与磁通频率和磁通密度相关。
   • 机械损耗（风摩损耗）：与转速相关。
   • 杂散损耗。
3. 机械传动损耗：齿轮箱、轴承等，与负载转矩和转速相关。

总输入电功率 PinPin​ 减去上述损耗得到输出机械功率 PoutPout​，效率 η=Pout/Pinη=Pout​/Pin​。在变频驱动中，效率不是常数，而是转速和转矩的函数。

2.2 在线效率辨识模型

传统离线效率测试需要转矩仪和转速传感器，成本高且难以在线进行。本文采用基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的无传感器参数辨识方法。

电机在旋转坐标系下的数学模型可表示为：{diddt=1Ld(ud−Rsid+ωeLqiq)diqdt=1Lq(uq−Rsiq−ωeLdid−ωeψf)dωedt=npJ(Te−TL−Bωm)⎩⎨⎧​dtdid​​=Ld​1​(ud​−Rs​id​+ωe​Lq​iq​)dtdiq​​=Lq​1​(uq​−Rs​iq​−ωe​Ld​id​−ωe​ψf​)dtdωe​​=Jnp​​(Te​−TL​−Bωm​)​

其中 id,iqid​,iq​ 为电流分量，ud,uqud​,uq​ 为电压分量，RsRs​ 定子电阻，Ld,LqLd​,Lq​ 电感，ψfψf​ 永磁磁链，ωeωe​ 电角速度，TeTe​ 电磁转矩，TLTL​ 负载转矩，JJ 转动惯量，BB 阻尼系数。

将定子电阻 RsRs​、磁链 ψfψf​ 以及负载转矩 TLTL​ 作为待估计状态变量，扩展状态向量为 x=[id,iq,ωe,Rs,ψf,TL]Tx=[id​,iq​,ωe​,Rs​,ψf​,TL​]T。EKF算法利用可测量的相电压、相电流和转速（或无速度传感器估算转速），递推估计这些参数。

在线辨识过程每100ms执行一次更新，可跟踪参数随温度、老化、负载的变化。得到 Rs,ψf,TLRs​,ψf​,TL​ 后，即可计算各损耗分量及效率。

---

3 能量回收优化策略

3.1 再生能量路径分析

当电机减速或负载下放（如起重机下降、冲床回程）时，电机进入发电状态，能量通过变频器回馈至直流母线。常规处理方式有三种：

• 制动电阻耗散：简单但浪费能量。
• 直流母线并网：需要双向变流器，投资大，且馈电质量受电网限制。
• 储能系统回收：使用电池、超级电容或飞轮存储再生能量，供后续加速或峰值负载时使用。

本文采用超级电容储能+双向DC/DC变换器的方案，因其高功率密度和长循环寿命适合频繁充放电场景。

3.2 负载预测与能量管理

目标函数：最大化单位生产周期内的净节能量，同时满足母线电压安全约束和储能容量约束。max⁡∫0T(Pregen,used(t)−Ploss,storage(t))dtmax∫0T​(Pregen,used​(t)−Ploss,storage​(t))dt

实现方法：

1. 负载模式学习：通过历史数据学习设备的典型负载-时间曲线，识别启停周期和能量需求峰值时刻。
2. 动态规划调度：在每个控制周期，根据当前储能荷电状态（SOC）、预测的未来负载需求和母线电压，决策再生能量是存入储能还是直接用于辅助供电。
3. SOC管理：维持SOC在30%~90%之间，预留足够容量吸收即将发生的再生能量，同时避免过充。

对于无规律负载（如随机启停），采用基于瞬时母线电压的滞环控制：当母线电压超过阈值 Vregen_startVregen_start​ 时启动储能充电；当母线电压低于 Vboost_startVboost_start​ 时储能放电辅助供电。

3.3 与效率辨识的协同

效率辨识提供的实时电机效率 ηmotor(T,ω)ηmotor​(T,ω) 可用于优化再生制动的时机。例如，当辨识出轻载条件下电机效率较低时，可适当延长自然减速时间（减少再生制动投入），以避免“为回收少量能量而引入额外损耗”的得不偿失。

---

4 实验验证

4.1 多轴伺服系统测试

某自动化产线的装配工位，由4台伺服电机驱动定位模组，每天完成约6000次启停循环。原有系统使用制动电阻耗散，年耗电约18万kWh。加装本文系统后：

• 效率在线辨识准确度：与离线标定的效率曲线相比，在线估计的平均误差为2.3%。
• 能量回收优化：再生能量回收率由0提高到76%，年节电约6.8万kWh。

4.2 桥式起重机测试

一台10吨桥式起重机，起升机构频繁升降。原系统回馈能量直接经电阻消耗。部署本文方法后：

• 再生能量回收率：平均78%（最高92%）。
• 综合效率提升：起升过程电机效率从平均82%提升至89%（通过优化减速阶段控制）。
• 年节电量：约9.2万kWh。

折算年减排二氧化碳约90吨。储能系统投资回收期约为1.8年。

4.3 鲁棒性验证

在电网电压波动±15%、环境温度-10℃至40℃范围内，效率辨识误差仍控制在4%以内；能量回收策略未出现母线过压或储能过充故障。

---

5 结论与展望

本文针对碳中性制造背景下的电气驱动系统，提出了一套效率在线辨识与能量回收优化方法。利用扩展卡尔曼滤波实现电机参数和负载转矩的无传感器在线估计，进而构建动态效率模型；基于超级电容储能和负载预测的能量管理策略，显著提高了再生能量的利用率。现场应用验证了方法的有效性，节电效果显著。

未来工作将扩展到多机协同能量调度，以及将辨识结果用于预测性维护（如效率异常下降指示电机或变频器老化）。同时，探索与工厂能源管理系统的深度集成，实现碳足迹的实时核算与优化。