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ENCICLOPEDIA DELLA RADIOELETTRONICA ED ELETTRICA
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Affinamento del regolatore di velocità per motori asincroni trifase. Enciclopedia dell'elettronica radio e dell'ingegneria elettrica

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Enciclopedia della radioelettronica e dell'elettrotecnica / motori elettrici

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Sulla rivista "Radio" n. 4 per il 2001 è stato pubblicato un articolo di A. Dubrovsky "Il regolatore di velocità dei motori asincroni trifase". Nel dispositivo descritto viene utilizzata un'unità di controllo con il cosiddetto algoritmo l (la durata dell'impulso è pari alla metà del periodo e il duty cycle è due). Allo stesso tempo, per sfruttare la possibilità indicata dall'autore di alimentare motori con una potenza superiore a 300 W dal regolatore, è consigliabile utilizzare un algoritmo di controllo più efficiente. La misura proposta ridurrà le perdite nel regolatore.

È noto che la composizione armonica della tensione all'uscita dell'inverter migliora leggermente con l'algoritmo di controllo 5π/6 (la durata dell'impulso di controllo è inferiore a quella iniziale di 1/6 di mezzo ciclo ed è uguale a 150 gradi d'arco) [1, 2]. Tale algoritmo è facile da implementare introducendo un'unità aggiuntiva su due microcircuiti nel dispositivo di controllo: K155LAZ e K155LI1 (Fig. 1).

Affinamento del regolatore di velocità per motori asincroni trifase

Il suo lavoro è illustrato dai diagrammi in Fig. 2.

Affinamento del regolatore di velocità per motori asincroni trifase

Condizione indispensabile è che il duty cycle degli impulsi di clock sia necessariamente pari a due.

Il nodo può essere utilizzato con diversi sequenziatori trifase. L'elemento DD4.4 è collegato se il contatore viene attivato dal fronte dell'impulso (per il contatore K155IE4, che viene attivato da un declino, questo elemento non è necessario).

Inoltre, va notato che la modalità di funzionamento di un motore asincrono dipende dal rapporto tra le variazioni di frequenza e tensione. Il rapporto f/U=const garantisce la costanza della coppia sull'albero motore, af/√u=const - costanza di potenza. Queste ulteriori condizioni possono essere soddisfatte utilizzando un trasformatore di isolamento separato e LATR per alimentare il raddrizzatore di rete, il cui contatto mobile è collegato meccanicamente al motore di un resistore variabile che regola la frequenza. È possibile soddisfare la condizione di coppia o potenza costante approssimativamente scegliendo la caratteristica appropriata del resistore variabile (esponenziale, lineare o logaritmico) e resistori aggiuntivi collegati in serie o in parallelo con il resistore variabile.

Letteratura

  1. Sandler A. S., Sarbatov R. S. Azionamenti elettrici con controllo a semiconduttore. Convertitori di frequenza per il controllo di motori asincroni. - M.-L.: Energia, 1966.
  2. Burkov A. T. Apparecchiature elettroniche e convertitori. - M.: Trasporti, 1999.

Autore: S.Kalugin, Mosca

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Come il cervello ricorda i volti 29.12.2017

Un team di scienziati guidato da Doris Tsao, biologa del California Institute of Technology, utilizzando una combinazione di mappatura cerebrale e registrazione di segnali neuronali individuali, sembra aver decifrato il codice neurale per il riconoscimento facciale nei primati. Gli scienziati hanno scoperto che la frequenza di pulsazione di ciascuna cellula di determinate aree del viso (macchie sul viso, e questo è il termine) corrisponde alle sue caratteristiche individuali. Le cellule possono "sintonizzarsi" per rispondere a bit di informazioni come un sistema di bilance, quindi combinare questi bit in vari modi per riprodurre ogni caratteristica della "faccia" vista dell'animale.

Uno studio sulla capacità del cervello di elaborare le immagini ha mostrato che diverse regioni del lobo temporale del cervello, delle dimensioni di un mirtillo, sono responsabili del riconoscimento facciale.

Per capire come le cellule svolgono questa funzione di riconoscimento, Cao e Steven Le Chang hanno scattato 2000 foto di volti che differivano per 50 caratteristiche, tra cui rotondità del viso, distanza tra gli occhi e tono e consistenza della pelle. Hanno mostrato queste immagini a due scimmie, registrando l'attività dei singoli neuroni in tre diverse macchie facciali di entrambi gli animali.

Si è scoperto che i neuroni rispondono solo a una caratteristica particolare. I neuroni dell'ippocampo codificano per facce non individuali. I neuroni dividono le immagini facciali in piccole sezioni e codificano alcune caratteristiche, come la larghezza dell'attaccatura dei capelli. Inoltre, i singoli neuroni elaborano anche informazioni aggiuntive. I dati provenienti da diverse parti del viso vengono combinati per ottenere un quadro completo.

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