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总结气隙功率电感储能的关系及意义 (气隙系数的物理意义)

编辑:rootadmin
{本文由家电维修技术小编收集整理资料}功率电感是分带磁罩和不带磁罩两种,主要由磁芯和铜线组成。在电路中主要起滤波和振荡作用。功率电感是分带磁罩和不带磁罩两种,主要由磁芯和铜线组成。在电路中主要起滤波和振荡作用。综合前面几节的说明,我们对功率电感储能关系做一个总结,方便读者理解和查阅。气隙电感

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气隙电感示意图储能关系如下式,"磁芯储能Ec"、"气隙储能Eg"以及"总储能E",我们应该如何理解?

储能关系从上面式子可以看出,对于"气隙规则磁芯(EE、EFD、EPC系列型、环形等)"当"稀释系数Z"越大,储能会越大,这个可以从总储能③中可以看出;"稀释系数Z"越大则表明气隙lg越大,这个可以从上面"Z"的表达式清楚地看到;但必须清楚,如果保电感匝数和电流不变,当气隙lg越大,那么意味着磁路中"磁阻Rm"会增大,进而意味着磁通密度"B"是减小的,如下⑤式可以清楚看到。所以,不能单纯地认为,增加气隙就一定能增大储能,你必须控制变量。

稀释系数的地位储能关系变换把⑤式磁感应强度带入①、②和③得到如下,储能变换式

储能关系变换(1)安匝(N*I)保持不变时,承接上面叙述,当保持"安(A,电流是由负载决定的)匝(N,电感线圈匝数)"不变时(为常数),不断增加气隙时,能量关系图如下:

从图中可以看出,当稀释系数Z=2时,磁芯和气隙储能是相等的(两条曲线相交),但随着气隙的增长,总储能"E"是减小的,气隙储能"Eg"也是减小的,磁芯储能"Ec"也是减小的,但磁芯储能减小的更快。(2)磁感应强度或磁通密度保持不变时,

从图中可以看出,当保持磁通密度不变时,增加气隙时,总能量"E"是不断增加的,但当你要保持磁通密度不变时,从下面⑤中可以看出,必须不断增加匝数(电感电流是负载决定的,认为是不变的),即保持"N/Z"是常数。总结气隙功率电感储能的关系及意义 (气隙系数的物理意义)

那么,我们怎样去理解这些参数的"变"与"不变"以及储能关系呢?我们实际当中究竟以什么做为我们的设计呢?因为关系多了,就容易发生混乱,我们只需要把握住一点就可以了,电源中我们设计电感,通常还是以电感量为设计目标,因为它可以衡量电流纹波问题(实质是可以产生我们想要的磁通密度,阻止电流的变化甚至是突变)所以,最终我们无论怎样加气隙,要保持电感量恒定。(3)电感量保持不变,如下⑥式可以看出,只需要保持"N2/Z"是一个常数,同上述(2)保持磁通密度类似,也就是增加气隙的同时,你需要不断增加"匝数"才能保证电感量不变。

更进一步我们,来说明当"N2/Z"是一个常数,也就是电感量保持不变时,可以从"①"看出,总能量E是保持不变的。

绘制能量关系图,从图形中可以看出,通过保持"N2/Z"为常数,使得电感保持不变时,总能量E是一个常数,且随着气隙增大时,能量几乎存储在气隙里面了,但总能量E是保持不变的。那么既然总能量E保持不变了,那么开气隙的意义究竟是什么呢?这样情况下,加入气隙,并没有改变存储能量的能力,但却改变了能量的分配比,也就是说磁芯的磁感应强度或者磁通密度"B"距离磁芯材料的饱和密度Bsat大大增强,即B2sat*Z保持不变时,当Z增加,当然Bsat当然是减小的了,这就是使得磁通密度距离饱和磁通密度余量极度增强(强调一点,磁材料的饱和磁通密度是不能改变的)。

带饱和磁通密度的储能关系这就是,加入气隙的意义,距离饱和磁通密度余量增强,下面图示,红色是加入气隙的磁滞回线,变化更加温和了,异常情况下磁芯不会进入瞬间的饱和,使得磁性元器件和变换器工作更加可靠。

加入气隙后磁滞回线的优化这也就是,我们常说的,为什么加入气隙能够防止饱和原因了。理解概念是基本点。附:相对磁导率"ur"这里还需要必须理解什么是相对率"ur",那就是磁芯本质属性的绝对磁导率"uc"相对于真空或者空气"u0"的一种无量纲比值,称为相对磁导率,弄清楚"相对对象"就容易记清楚了,不再混淆了。推荐阅读:解析巨磁电阻的工作原理及作用如何让DSP数字振荡器产生移相正弦波?详解电阻加热的方法有哪几种?简析电容传感器原理在RF检波器中的二极管为何是不可替代的?要采购磁芯么,点这里了解一下*!上一篇:解析巨磁电阻的工作原理及作用下一篇:怎样理解元器件的高频和低频特性?特别推荐MP:电表PMIC界新来的“五好学生”氮化镓器件在D类音频功放中的应用及优势如何通过使用外部电路扩展低边电流检测并提高DRV的检测精度SiCMOSFET的设计挑战——如何平衡性能与可靠性集成式光学*如何满足床旁检测仪器的未来需求技术文章更多>>“解剖”便携式医疗设备,看看里面都有啥?如何满足各种环境下汽车USB充电端口要求?电感饱和与开关电源之间的密切关系,这篇文章讲透了!(下)使用UWB技术的卓越汽车中科融合刘欣:从MEMS微振镜芯片入手,全栈式解决3D机器视觉挑战

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