現今，三相感應馬達日益進步，且廣泛的應用於多元市場大至提煉鋼鐵之鼓風機，小至自動門上的小型馬達，因此本研究旨在探討感應馬達生產過程中，量測電氣參數與原始設計之間可能出現的誤差。這些誤差會導致馬達性能異常，進而影響其正常運行及使用壽命。為解決此問題，本研究提出與傳統量測感應馬達測量所對應模型於虛擬數位孿生平台，並於虛擬端完成對馬達參數量測，之於不同工況測驗環境下實際端進行對比。
由於三相感應馬達為高度耦合且非線性之模型，本研究將基於感應馬達原始架構進行推導，從架構相對容易推導之單相變壓器至三相變壓器探討三相間電磁感應再依序整理至相對複雜非線性之三相感應馬達，此整體推導架構有助於將整體感應馬達內部資訊的模組化並將所需之資訊可視化，通過上述虛擬模型透過改變輸入電壓、電流等不同工況下獲得電氣參數，並對比實際工況下對比實測所獲得電氣參數。最後，利用台達變頻器以及Baker Exp4000進行虛實感應馬達特性對比，依此判斷數位孿生系統正確性以及準確度。本研究為量測感應馬達方面提出新想法以及規劃，不僅減少量測時間以及損耗，且其數位孿生並具備重要的理論意義。

With the rapid advancement of three-phase induction motors, these systems have become indispensable across a wide range of industries, from large-scale applications like blowers in steel refining to small-scale uses such as motors in automatic doors. Ensuring the precision of electrical parameters during production is critical, as any discrepancies from the original design can lead to abnormal motor performance, reduced efficiency, and a shortened lifespan.
This study aims to address these challenges by proposing a virtual digital twin platform for induction motor parameter measurement. Unlike traditional measurement methods, this approach enables parameter analysis in a virtual environment and comparison with actual measurements across various operational scenarios.
The research begins with a simplified derivation based on single-phase transformer models, progressing to the more complex nonlinear three-phase induction motor system. This structured derivation facilitates the modularization and visualization of motor internal data. The virtual model enables the analysis of electrical parameters under diverse conditions, such as changes in input voltage and current, which are then compared against real-world test results.
To validate the proposed approach, a Delta inverter and Baker Exp4000 are used for comprehensive virtual and physical tests, ensuring the digital twin system's accuracy and reliability. This innovative method reduces measurement time, minimizes energy losses, and provides significant theoretical contributions to the field of induction motor parameter analysis and digital twin technology.

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