Rotor resonances of high-speed permanent-magnet brushless machines

For high-speed machines, in particular, it is very important to accurately predict natural frequencies of the rotor at the design stage so as to minimize the likelihood of failure. Finite-element analysis and experimental measurements are used to establish the natural frequencies and modes of the rotor of a high-speed permanent-magnet brushless motor, and to assess the influence of leading design parameters, such as the active length, the shaft diameter and extension, the bearings, and the material properties

Studies on the Time-Dependent Demagnetization of Sintered NdFeB Permanent Magnets

Increasing utilization of sintered NdFeB permanent magnets in large electrical machines has raised the question about the thermal stability and possible polarization losses occurring during the long-term operation of the machines. Knowledge of the evolution of the magnetic properties of NdFeB compounds over time at elevated temperatures has been limited. This causes difficulties in the optimization of the magnetic material selection. In this work the polarization losses occurring in commercial sintered NdFeB magnets during long-term thermal exposures are studied. The influence of different parameters such as temperature, permeance coefficient of the sample, coercivity and JH curve squareness of the material, are examined. Also the influence of a stabilization heat treatment is studied. The losses detected in open- and closed-circuit exposures are compared. The demagnetization process is analyzed with the help of finite element modeling. The detected polarization losses were found to follow the logarithmic decay law in the time scale from 1 hour to 10 000 hours. By assuming the behavior to continue also over the next decade of the logarithmic time scale, the losses can be extrapolated even to 30 years. For each material and each Pc it is possible to determine a temperature at which the total loss is expected to be less than 1 % even after 30 years of exposure. Above this critical temperature, the time-dependent losses start to increase. In open-circuit exposures also the initial loss after 1 hour exposure increases rapidly with increasing temperature or decreasing Pc. In open-circuit exposures, the total loss estimated to occur after 30 years was roughly twice the loss detected after 1 hour. However, in closed-circuit exposure this was not the case. The time-dependent demagnetization was found to be more severe in the close-circuit condition. This is likely to result from the acceleration of a chain reaction type demagnetization process. In open-circuit exposures the time-dependent demagnetization process is likely to be damped, since the demagnetizing self-field is reduced during the process. The results show that the best way to control the time-dependent demagnetization is to use materials with a square JH curve. For this type of a material, the critical temperatures are easy to determine. The stabilization heat treatment is found to stabilize the magnets, but for a limited period of time only. An FEM analysis shows that the partial demagnetization applied to the magnets during the stabilization heat treatment is not homogenously distributed. The treatment needs to be performed in closed-circuit conditions to get a homogeneous stabilization. The detected time-dependent demagnetizations are due to the material characteristics as well as to the magnetostatic field effects. It is difficult to distinguish the proportion of these two. The comparison between the open- and closed-circuit test results suggests that the open-circuit results can be used to estimate the long-term behavior of the material. However, more studies are needed to confirm this

Application of deep learning methods in materials microscopy for the quality assessment of lithium-ion batteries and sintered NdFeB magnets

Die Qualitätskontrolle konzentriert sich auf die Erkennung von Produktfehlern und die Überwachung von Aktivitäten, um zu überprüfen, ob die Produkte den gewünschten Qualitätsstandard erfüllen. Viele Ansätze für die Qualitätskontrolle verwenden spezialisierte Bildverarbeitungssoftware, die auf manuell entwickelten Merkmalen basiert, die von Fachleuten entwickelt wurden, um Objekte zu erkennen und Bilder zu analysieren. Diese Modelle sind jedoch mühsam, kostspielig in der Entwicklung und schwer zu pflegen, während die erstellte Lösung oft spröde ist und für leicht unterschiedliche Anwendungsfälle erhebliche Anpassungen erfordert. Aus diesen Gründen wird die Qualitätskontrolle in der Industrie immer noch häufig manuell durchgeführt, was zeitaufwändig und fehleranfällig ist. Daher schlagen wir einen allgemeineren datengesteuerten Ansatz vor, der auf den jüngsten Fortschritten in der Computer-Vision-Technologie basiert und Faltungsneuronale Netze verwendet, um repräsentative Merkmale direkt aus den Daten zu lernen. Während herkömmliche Methoden handgefertigte Merkmale verwenden, um einzelne Objekte zu erkennen, lernen Deep-Learning-Ansätze verallgemeinerbare Merkmale direkt aus den Trainingsproben, um verschiedene Objekte zu erkennen. In dieser Dissertation werden Modelle und Techniken für die automatisierte Erkennung von Defekten in lichtmikroskopischen Bildern von materialografisch präparierten Schnitten entwickelt. Wir entwickeln Modelle zur Defekterkennung, die sich grob in überwachte und unüberwachte Deep-Learning-Techniken einteilen lassen. Insbesondere werden verschiedene überwachte Deep-Learning-Modelle zur Erkennung von Defekten in der Mikrostruktur von Lithium-Ionen-Batterien entwickelt, von binären Klassifizierungsmodellen, die auf einem Sliding-Window-Ansatz mit begrenzten Trainingsdaten basieren, bis hin zu komplexen Defekterkennungs- und Lokalisierungsmodellen, die auf ein- und zweistufigen Detektoren basieren. Unser endgültiges Modell kann mehrere Klassen von Defekten in großen Mikroskopiebildern mit hoher Genauigkeit und nahezu in Echtzeit erkennen und lokalisieren. Das erfolgreiche Trainieren von überwachten Deep-Learning-Modellen erfordert jedoch in der Regel eine ausreichend große Menge an markierten Trainingsbeispielen, die oft nicht ohne weiteres verfügbar sind und deren Beschaffung sehr kostspielig sein kann. Daher schlagen wir zwei Ansätze vor, die auf unbeaufsichtigtem Deep Learning zur Erkennung von Anomalien in der Mikrostruktur von gesinterten NdFeB-Magneten basieren, ohne dass markierte Trainingsdaten benötigt werden. Die Modelle sind in der Lage, Defekte zu erkennen, indem sie aus den Trainingsdaten indikative Merkmale von nur "normalen" Mikrostrukturmustern lernen. Wir zeigen experimentelle Ergebnisse der vorgeschlagenen Fehlererkennungssysteme, indem wir eine Qualitätsbewertung an kommerziellen Proben von Lithium-Ionen-Batterien und gesinterten NdFeB-Magneten durchführen