Secondary current density of linear asynchronous motor with transverse magnetic flux based on nonuniform distribution of magnetic induction

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Design and study of linear asynchronous motors for drives with linear or reciprocating movement of working parts is a pressing task.

AIM: This work aimed to study the special aspects of determining the secondary current density of a linear asynchronous motor with a transverse magnetic flux based on the transverse fringe effect.

METHODS: Mathematical modeling based on physical effects produced equations allowing to consider the nonuniform distribution of magnetic induction in the air gap when calculating the secondary current density of a linear asynchronous motor.

RESULTS: Equations to determine secondary current density in different areas of the conductive part were obtained through analysis.

CONCLUSION: The equations for calculating the secondary current density are based on both the nonuniform distribution of magnetic induction in the transverse direction and the relationships between the geometric dimensions of the linear motor.

About the authors

Vladimir A. Solomin

Rostov State Transport University

Author for correspondence.
Email: ema@rgups.ru
ORCID iD: 0000-0002-0638-1436
SPIN-code: 6785-9031

Dr. Sci. (Engineering), Professor

Russian Federation, Rostov-on-Don

Andrei V. Solomin

Rostov State Transport University

Email: vag@kaf.rgups.ru
ORCID iD: 0000-0002-2549-4663
SPIN-code: 7805-9636

Dr. Sci. (Engineering), Professor

Russian Federation, Rostov-on-Don

Nadezhda A. Trubitsina

Rostov State Transport University

Email: ema@rgups.ru
ORCID iD: 0000-0001-6640-8306
SPIN-code: 4192-0487

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor

Russian Federation, Rostov-on-Don

Larisa L. Zamshina

Rostov State Transport University

Email: ema@rgups.ru
ORCID iD: 0000-0001-5374-9443
SPIN-code: 8703-1347

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor

Russian Federation, Rostov-on-Don

Anastasia A. Chekhova

Rostov State Transport University

Email: bichilovaa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3410-3687
SPIN-code: 8201-7660

Graduate

Russian Federation, Rostov-on-Don

References

  1. Okhremenko NM. Osnovy teorii i proyektirovaniya lineynykh induktsionnykh nasosov dlya zhidkikh metallov. Moscow: Atomizdat; 1968. (In Russ.)
  2. Vol’dek AI. Induktsionnyye magnitogidrodinamicheskiye mashiny s zhidkometallicheskim rabochim telom. Leningrad: Energiya; 1970. (In Russ.)
  3. Sokolov MM, Sorokin LK. Elektroprivod s lineynymi asinkhronnymi dvigatelyami. Moscow: Energiya; 1974. (In Russ.)
  4. Izhelya GI, Rebrov SA, Shapovalenko AG. Lineynyye asinkhronnyye dvigateli. Kyiv: Tekhnika; 1975. (In Russ.)
  5. Svecharnik DV. Lineynyy elektroprivod. Moscow: Energiya; 1979. (In Russ.)
  6. Svecharnik DV. Elektricheskiye mashiny neposredstvennogo privoda. Moscow: Energoatomizdat; 1988. (In Russ.)
  7. Veselovskiy ON, Konyayev AYu, Sarapulov FN. Lineynyye asinkhronnyye dvigateli. Moscow: Energoatomizdat; 1991. (In Russ.)
  8. Volodin GI, Klimov YeA. Modelirovaniye elektromagnitnykh protsessov v lineynoy asinkhronnoy mashine s malym chislom polyusov. News of universities “Electromechanics”. 2005;1:5. (In Russ.) EDN: HSDAYR
  9. Sarapulov FN, Sarapulov SF, Shimchak P. Matematicheskiye modeli lineynykh induktsionnykh mashin na osnove skhem zameshcheniya. Yekaterinburg: Ural State University of Engineering and Economics; 2005. (In Russ.)
  10. Antonov YuF, Zaytsev AA. Magnitolevitatsionnyy transport: nauchnyye problemy i tekhnicheskiye resheniya. Moscow: FIZMATLIT; 2015. (In Russ)
  11. Xu W, Tang Y, Dong D, et al. Optimal reference primary flux based model predictive control of linear induction machine with MTPA and field-weakening operations for urban transit. IEEE Transactions on Industry Applications. 2022;4(58):4708–4721. doi: 10.1109/TIA.2022.3166458
  12. Elmorshedy MF, Xu W, Ali MM, Bukhari SA. Speed regulation of linear induction motor with finite state predictive thrust control based on sliding mode controller. In: 13th International Symposium on Linear Drives for Industry Applications (LDIA); 2021; Wuhan, China. Wuhan; 2021:1–6. doi: 10.1109/LDIA49489.2021.9505733
  13. Cao R, Lu M, Jiang N, Cheng M. Comparison between linear induction motor and linear flux-switching permanent-magnet motor for railway transportation. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2019;12(66):9394–9405. doi: 10.1109/TIE.2019.2892676
  14. Lv G, Zhou T, Zeng D. Influence of the ladder-slit secondary on reducing the edge effect and transverse forces in the linear induction motor. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2018;9(65):7516–7525. doi: 10.1109/TIE.2018.2795525
  15. Laithwaite ER. Linear electric machines—A personal view. Proceedings of the IEEE. 1975;2(63):250–290. doi: 10.1109/PROC.1975.9734
  16. Laithweite E.R. The modern linear motor. Electrical Review. 1978;2(202):250–290.
  17. Kalnin’ TK. Lineynyye induktsionnyye mashiny s poperechnym magnitnym potokom. Riga: Zinatne; 1965. (In Russ.)
  18. Popov AD, Tsvetnoy SM. Yavleniya vo vtorichnom elemente lineynogo asinkhronnogo dvigatelya s poperechnym magnitnym potokom. In: Interuniversity collection of scientific papers “Synthesis of traction electric machines and increasing their reliability in operation”. 1984:57–61.
  19. Popov AD. Perspektivnyye tipy transportnykh lineynykh elektricheskikh mashin. Rostov n/D: RSTU, 1985. (In Russ)
  20. Budig PK. Drehstromlinearmotoren. Berlin: Verlag Technik; 1978.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Solomin V.A., Solomin A.V., Trubitsina N.A., Zamshina L.L., Chekhova A.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

link to the archive of the previous title

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».