検査試験は、主なデータ関係を通じて電動機の性能の適合性を判断することです。電動機のメーカーによって、三相 AC 電動機の選択および判断方法が異なります。
それぞれのプロセス特性と組み合わせる必要があります。
今日は、三相非同期モーターの検査テストデータと三相交流モーターの主な性能データの関係、および決定するための工場評価の原則について説明します。
電動機の検査試験データと主な性能データの関係
ここで言及する検査試験データは、無負荷電流、無負荷損失、阻止電流および阻止損失を指します。これらは理論的には、次のような電動機のいくつかの主要な性能パラメータに関連しています。
(1) 無負荷電流が高く、誘導電動機の力率が低い。
(2) 三相交流モータは無負荷損失が大きく効率が低い。
(3) 阻止電流が大きい場合、定格電圧での阻止電流が評価基準を超える可能性があります。
阻止電流が小さいと、阻止トルクと阻止電流は三相モータの関係に比例するため、定格電圧での阻止トルクが標準要件を満たせなくなる可能性があります。
(4) ブロッキング損失が大きいため効率が低い。
ブロッキング損失が小さい場合、最大トルクとブロッキング損失は比例関係にあるため、最大トルクが基準値に達しない場合があります。
2 工場評価の決定方法
●適格地域方式
電動機の原理と数学的計算手法を用いて一連の関係を導き出し、その関係に試作試験データと評価基準値を代入していくつかの制御式を導き出します。
When using, the actual measurement data is then substituted into the corresponding control formula to determine whether the electric motor is qualified or not, and this method is called the "qualified area method".
この方法は理論的にはより正確な制御が可能ですが、計算と使用がより煩雑であり、場合によっては基準が与えられる範囲が大きく誤判定現象を引き起こすため、ほとんど使用されません。
●上下限値方式
According to the test data of the qualified prototype and the test standard, the maximum and minimum limits of the factory test data are given, or the range of permissible fluctuations. It is called the single value "upper and lower limit method". Compared with the first method, although the control accuracy is slightly worse, but the calculation and use are much simpler, so it is more widely used. The following focuses on its development principles and development steps.
3. 工場標準の原則と手順を開発する
(1) 合格した試作機の型式試験データを可能な限りまとめる, 該当する項目の平均値と範囲の変動（最大値と最小値）を計算します。
(2) 無負荷電流の場合、力率に対応する最大値が評価の下限値に達している場合、最大値は工場出荷時の標準無負荷電流の上限値です。
無負荷電流は下限値を設定できない場合があります。必要と考えられる場合（たとえば、間違ったローターを防ぐため、またはエアギャップが小さすぎてスイープが発生しないようにするため）、上記の無負荷電流最小値の統計は、次のようにいくらか緩和されます（たとえば、3% 緩和されます）。工場標準の無負荷電流最小制限。
(3) 無負荷損失は上限値のみを設定できます。
工場での簡易テストでの値を考慮すると、稼働時間、自然環境（主に周囲温度）などのテストの影響が大きいため、上記試作機の最大値を基準に10％程度増加可能データ。
工場でのテストが所定の最大基準より高い場合は、比較および決定する前に、より安定した無負荷損失を得るために電動機を長時間運転する必要があります。
（4）遮断電流と遮断損失の2つの値の影響の大きさが小さい環境条件をテストします。
したがって、制御範囲の上限と下限を与えるには、試作品の統計値の変動に厳密に従う必要があります。
プロトタイプの統計的平均に従って計算すると、阻止電流はプロトタイプの統計的平均の 95% ～ 105% であることが示唆されます。ブロッキング損失はプロトタイプの統計平均の 90% ～ 110% です。
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