CN108896908B - 电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法 - Google Patents
电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108896908B CN108896908B CN201810292827.2A CN201810292827A CN108896908B CN 108896908 B CN108896908 B CN 108896908B CN 201810292827 A CN201810292827 A CN 201810292827A CN 108896908 B CN108896908 B CN 108896908B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- motor
- vibration
- finite element
- excitation
- calculation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/34—Testing dynamo-electric machines
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Motor Or Generator Frames (AREA)
- Tests Of Circuit Breakers, Generators, And Electric Motors (AREA)
Abstract
本发明涉及一种电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法。本发明在电动机有限元振动计算模型的固有频率和振型得到校准的前提下，采用将电动机在激振器下的激励‑响应试验和有限元仿真计算相结合的方法，来进行阻尼参数的精确识别。一方面，可以有效的规避目前行业内普遍存在的阻尼参数识别精度不高的技术难题；另一方面，可以有效的修正计算模型与实际模型之间的误差，提高了阻尼参数与有限元振动计算模型的匹配性。采用该方法，获取的阻尼参数，可以显著提高电动机振动计算的精度，从而c提高电动机振动噪声预估的准确性，对电动机减振降噪优化设计有着重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及一种电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法，属于电机技术领域。
背景技术
电动机有限元振动计算模型中的阻尼参数对电动机振动计算的精度有着重要影响。在进行电动机振动计算时，当电动机激励频率与自身的固有频率接近时，会发生共振现象，就会产生较大的振动加速度，振幅大小与阻尼为近似的线性反比关系，此时阻尼参数的大小是影响振动加速度计算结果的关键因素。为了提高电动机振动计算精度，更加精确的预估电动机的振动噪声，为电动机的设计和优化提供更加可靠的依据，需要对振动计算模型中的阻尼参数进行精确识别。
对于阻尼参数的识别方法，目前主要采用模态试验方法。模态试验，根据激励手段的不同，又分为力锤激励和激振器激励，但是不管采用哪种模态试验方法，阻尼参数的识别精度都不算高，误差通常能相差好几倍，不能满足电动机振动计算的需求。
模态试验的对象是实际的电动机模型，而有限元振动计算模型不可避免的对真实电动机进行了简化和抽象，两种模型之间会存在一定的误差，将实际电动机的阻尼参数直接用于有限元模型振动计算模型，并不完全匹配，会造成一定的误差。
发明内容
本发明的目的是提高有限元振动计算模型的精度。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、选取真实电动机进行模态测试，获得模态参数，模态参数包括固有频率、振型和阻尼；
步骤2、根据真实电动机的材料、结构尺寸和装配关系，建立电动机有限元振动计算初始结构模型，并采用该模型计算出有绕组定子各阶次模态参数，包括各阶次固有频率及振形；
步骤3、将步骤1获得的模态参数与步骤2获得的有限元振动计算初始结构模型的模态计算结果相结合，对有限元振动计算模型中的材料参数和接触关系进行修正，获得电动机有限元振动计算精确结构模型；
步骤4、对电动机进行激励-响应试验；
步骤5、采用步骤3得到的电动机有限元振动计算精确结构模型，施加步骤4中激励-响应试验相同位置、方向、幅值和频率的激振力，设定初始阻尼参数，进行振动仿真计算，在计算结果中提取与步骤4中激励-响应试验相同位置处的振动响应；
步骤6、将步骤5中的阻尼参数作为优化变量，步骤5与步骤4中激励-响应结果的接近程度作为优化目标，对阻尼参数进行优化；
步骤7、重复步骤5和步骤6，当步骤5与步骤4中的振动响应结果偏差足够小时，则完成电动机有限元振动计算精确结构模型中的阻尼参数的精确识别。
优选地，在步骤1中，所述模态测试包括以下步骤：
步骤1.1、将电动机悬挂在空中，在电动机的机脚及机壳上分别布置多个测点，每个测点布置一个加速度传感器；
步骤1.2、在电动机的侧面布置带有力传感器的激振器，力传感器和加速度传感器与动态信号采集仪相连，动态信号采集仪连接软件平台；
步骤1.3、采用单点激励-多点响应的方法进行模态测试，测试时，激振器的激励信号为随机激励，并对测量结果进行模态参数识别，模态参数包括固有频率、振型和阻尼。
优选地，在步骤4中，利用所述激振器对电动机进行激励-响应试验。
对于有限元振动计算模型而言，最合适的阻尼参数应该是，在计算模型的固有频率和振型与实际电动机基本一致的前提下，给于计算模型与实际电动机一致的激励，能够获得与实际电动机一致的振动响应。
因此，本发明在电动机有限元振动计算模型的固有频率和振型得到校准的前提下，采用将电动机在激振器下的激励-响应试验和有限元仿真计算相结合的方法，来进行阻尼参数的精确识别。一方面，可以有效的规避目前行业内普遍存在的阻尼参数识别精度不高的技术难题；另一方面，可以有效的修正计算模型与实际模型之间的误差，提高了阻尼参数与有限元振动计算模型的匹配性。采用该方法，获取的阻尼参数，可以显著提高电动机振动计算的精度，从而提高电动机振动噪声预估的准确性，对电动机减振降噪优化设计有着重要意义。
本发明与现有技术相比有以下优点：
1)可以有效的规避目前行业内在阻尼参数识别精度不高方面的技术难题；
2)可以有效的修正计算模型与实际模型之间的误差，提高了阻尼参数与有限元振动计算模型的匹配性；
3)可以显著提高电动机振动计算的精度，从而提高电动机振动噪声预估的准确性，对电动机减振降噪优化设计有着重要意义。
附图说明
图1为电动机模态试验和激励-响应试验的示意图。
具体实施方式
为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。
结合图1，本发明提供的一种电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法包括以下步骤：
步骤1、选取真实电动机进行模态测试，获得模态参数(包括固有频率、振型和阻尼)。如图1所示，模态测试时，使用弹簧和尼龙绳将电动机悬挂在空中。在电动机的4个机脚位置布置4个测点，在电动机的机壳上布置4个测点，整个电动机总共布置了8个测点，每个测点布置一个加速度传感器1。在电动机的侧面布置带有力传感器2的激振器3。力传感器2和加速度传感器1与动态信号采集仪相连，动态信号采集仪连接软件平台。采用单点激励-多点响应的方法进行模态测试，激振器3的激励信号为随机激励。并对测量结果进行模态参数识别(包括固有频率、振型和阻尼)。
步骤2、根据真实电动机的材料、结构尺寸和装配关系，建立电动机有限元振动计算初始结构模型；并采用该模型计算出有绕组定子各阶次模态参数，包括各阶固有频率及振形。
步骤3、在步骤2的基础上，根据模态参数测量与识别的结果，结合有限元振动计算初始结构模型的模态计算结果，对有限元振动计算模型中的材料参数和接触关系进行修正，获得电动机有限元振动计算精确结构模型。
在建立了电动机有限元振动计算精确结构模型的前提下，采用将电动机在激振器3下的激励-响应试验和有限元仿真计算相结合的方法，对电动机有限元振动计算精确结构模型中的阻尼参数进行精确识别。具体步骤如下：
步骤1、采用激振器3对真实电动机进行激励-响应试验。如图1所示，激励-响应试验时，使用弹簧和尼龙绳将电动机悬挂在空中。在电动机的4个机脚位置布置4个测点，整个电动机总共布置了4个测点，每个测点布置一个加速度传感器1。在电动机的侧面布置带有力传感器2的激振器3，力传感器2和加速度传感器1与动态信号采集仪相连，动态信号采集仪连接软件平台。激振器3激励信号为正弦定频激励，激励频率与电动机的实际电磁振动频率一致。测量不同激励频率下，电动机的激励-响应传递函数。
步骤2、采用电动机有限元振动计算精确结构模型，施加激励-响应试验相同位置、方向、幅值和频率的激振力，依据模态试验结果设定初始阻尼参数，进行振动仿真计算，在计算结果中提取与激励-响应试验相同位置处的振动响应；
步骤3、将阻尼参数作为优化变量，步骤1与步骤2中振动响应结果的接近程度作为优化目标，对阻尼参数进行优化。
步骤4、重复步骤2和步骤3，当步骤1与步骤2中的振动响应结果偏差足够小时，则完成电动机有限元振动计算精确结构模型中的阻尼参数的精确识别。
虽然本发明已参照上述的实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员，应当认识到以上的实施例仅是用来说明本发明，应理解其中可作各种变化和修改而在广义上没有脱离本发明，所以并非作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述的实施例的变化，变形都将落入本发明权利要求的保护范围。
Claims (1)
1.一种电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、选取真实电动机进行模态测试，获得模态参数；
模态测试时，使用弹簧和尼龙绳将电动机悬挂在空中, 在电动机的4个机脚位置布置4个测点，在电动机的机壳上布置4个测点，整个电动机总共布置了8个测点，每个测点布置一个加速度传感器；
在电动机的侧面布置带有力传感器的激振器；
力传感器和加速度传感器与动态信号采集仪相连，动态信号采集仪连接软件平台；
采用单点激励-多点响应的方法进行模态测试，激振器的激励信号为随机激励，并对测量结果进行模态参数识别，包括固有频率、振型和阻尼；
步骤2、根据真实电动机的材料、结构尺寸和装配关系，建立电动机有限元振动计算初始结构模型；并采用该电动机有限元振动计算初始结构模型计算出有绕组定子各阶次模态参数，包括各阶固有频率及振形；
步骤3、在步骤2的基础上，根据模态参数测量与识别的结果，结合有限元振动计算初始结构模型的模态计算结果，对有限元振动计算模型中的材料参数和接触关系进行修正，获得电动机有限元振动计算精确结构模型；
在建立了电动机有限元振动计算精确结构模型的前提下，采用将电动机在激振器下的激励-响应试验和有限元仿真计算相结合的方法，对电动机有限元振动计算精确结构模型中的阻尼参数进行精确识别，具体步骤如下：
步骤101、采用激振器对真实电动机进行激励-响应试验；
激励-响应试验时，使用弹簧和尼龙绳将电动机悬挂在空中；在电动机的4个机脚位置布置4个测点，整个电动机总共布置了4个测点，每个测点布置一个加速度传感器；
在电动机的侧面布置带有力传感器的激振器；
力传感器和加速度传感器与动态信号采集仪相连，动态信号采集仪连接软件平台；
激振器激励信号为正弦定频激励，激励频率与电动机的实际电磁振动频率一致；测量不同激励频率下，电动机的激励-响应传递函数；
步骤102、采用电动机有限元振动计算精确结构模型，施加激励-响应试验相同位置、方向、幅值和频率的激振力，依据模态试验结果设定初始阻尼参数，进行振动仿真计算，在计算结果中提取与激励-响应试验相同位置处的振动响应；
步骤103、将阻尼参数作为优化变量，步骤101与步骤102中振动响应结果的接近程度作为优化目标，对阻尼参数进行优化；
步骤104、重复步骤102和步骤103，当步骤101与步骤102中的振动响应结果偏差足够小时，则完成电动机有限元振动计算精确结构模型中的阻尼参数的精确识别。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810292827.2A CN108896908B (zh) | 2018-04-03 | 2018-04-03 | 电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810292827.2A CN108896908B (zh) | 2018-04-03 | 2018-04-03 | 电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108896908A CN108896908A (zh) | 2018-11-27 |
| CN108896908B true CN108896908B (zh) | 2021-07-09 |
Family
ID=64342485
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810292827.2A Active CN108896908B (zh) | 2018-04-03 | 2018-04-03 | 电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108896908B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110031175B (zh) * | 2019-03-20 | 2020-03-31 | 东南大学 | 一种基于动响应的螺栓连接件等效模型参数识别方法 |
| CN112507473A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-03-16 | 南京航空航天大学 | 基于振动电机激励的加速度传递率的结构有限元建模方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6014899A (en) * | 1997-09-16 | 2000-01-18 | Chrysler Corporation | Method and apparatus for measuring vibration damping of brake parts |
| CN1967278A (zh) * | 2006-10-26 | 2007-05-23 | 丘昌涛 | 同步电机参数测试方法及装置 |
| CN103528779A (zh) * | 2013-10-14 | 2014-01-22 | 中国船舶重工集团公司第七一二研究所 | 一种电机整体机座振动特性的试验系统及试验方法 |
| CN104792485A (zh) * | 2015-04-18 | 2015-07-22 | 中国船舶重工集团公司第七一二研究所 | 一种电机阻尼特性识别的试验方法 |
| CN106772042A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-31 | 清华大学 | 一种发电机原动系统阻尼在线检测方法 |
-
2018
- 2018-04-03 CN CN201810292827.2A patent/CN108896908B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6014899A (en) * | 1997-09-16 | 2000-01-18 | Chrysler Corporation | Method and apparatus for measuring vibration damping of brake parts |
| CN1967278A (zh) * | 2006-10-26 | 2007-05-23 | 丘昌涛 | 同步电机参数测试方法及装置 |
| CN103528779A (zh) * | 2013-10-14 | 2014-01-22 | 中国船舶重工集团公司第七一二研究所 | 一种电机整体机座振动特性的试验系统及试验方法 |
| CN104792485A (zh) * | 2015-04-18 | 2015-07-22 | 中国船舶重工集团公司第七一二研究所 | 一种电机阻尼特性识别的试验方法 |
| CN106772042A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-31 | 清华大学 | 一种发电机原动系统阻尼在线检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108896908A (zh) | 2018-11-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104880248A (zh) | 一种电机结构噪声激励源的贡献量定量识别方法 | |
| CN111537170B (zh) | 一种伺服作动器动刚度测试方法 | |
| CN103048103A (zh) | 非接触式模态测试系统和方法 | |
| CN102288374A (zh) | 同时识别多点随机载荷的试验平台及试验方法 | |
| CN108896908B (zh) | 电动机有限元振动计算模型中阻尼参数的精确识别方法 | |
| CN107525849B (zh) | 基于光纤光栅的单输入单输出试验模态分析系统及方法 | |
| WO2018002819A1 (en) | A method and system for measuring rotor blade tip deflection using blade tip timing (btt) | |
| US10670452B2 (en) | Method and device for determining the vibration of rotor blades | |
| CN102865915B (zh) | 一种用于测量燃压机组高压压气机动叶片静频的装置 | |
| CN103791819B (zh) | 基于调心调倾转台的航空发动机转子装配方法与装置 | |
| CN105043700A (zh) | 电子设备模态测试系统和方法、及行波管慢波结构模态测试系统 | |
| CN110849314B (zh) | 频率连续可调的动态应变校准方法 | |
| JP2021131367A (ja) | 信号処理方法、計測装置及び信号処理プログラム | |
| CN108225783B (zh) | 航空涡轮风扇发动机风扇转子配平方法和装置 | |
| CN104132792B (zh) | 一种利用激光位移信号测试桥面柔度装置及其方法 | |
| CN108827804B (zh) | 一种谐振式疲劳试验机动态载荷误差在线补偿方法 | |
| CN112763103B (zh) | 一种转子叶片的非接触动应力标定方法 | |
| US20200355577A1 (en) | Method for correcting tire uniformity data and tire uniformity machine | |
| CN116380381A (zh) | 一种多叶片振动疲劳强度试验方法 | |
| CN109543282B (zh) | 基于模态分析的叠压铁心各向异性参数的测量方法 | |
| CN112883514B (zh) | 一种环道加速加载装置连续动态轴载的预测方法 | |
| US11624687B2 (en) | Apparatus and method for detecting microcrack using orthogonality analysis of mode shape vector and principal plane in resonance point | |
| US20230008848A1 (en) | Method and apparatus for determining upvalue factors for expansion measurements on machine elements | |
| CN116155143A (zh) | 马达参数的获取方法及装置 | |
| CN105608260A (zh) | 一种交流电动机有绕组定子模态精确计算方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |