CN111027216B - 一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法 - Google Patents
一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，涉及电磁继电器退化建模方法。对电磁继电器可能存在的时变退化参数进行分析，在表征参数全覆盖的条件下对时变退化参数进行实验，使用基于退化机理或者随机过程的建模方法得到电磁继电器时变退化参数退化模型，使用时变参数退化模型建立电磁继电器时变退化参数字典库，随后建立电磁继电器表征参数计算模型，在表征参数计算模型中，计算当前多退化参数阶段的状态表征参数，将状态表征参数代入退化字典库，获取下一状态的退化参数，再将此时的状态表征参数当作当前状态计算状态参数，进而获取下一状态的退化参数，循环迭代计算得到全寿命周期多源退化参数耦合作用下的时变退化参数模型。
Description
技术领域
本发明涉及电磁继电器退化建模方法，尤其是一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，属于电磁继电器类机电产品设计优化与可靠性领域。
背景技术
电磁继电器具有极好的通用性、极高的隔离强度、极佳的耐干扰强度等典型优点，广泛应用于工业操作与控制系统、空天飞机、宇航飞船、有人、无人航天器等现代装备中完成控制信号传输、功能控制执行、能源系统配电等功能。随着现代装备朝着高灵敏度、高单位体积功耗、全寿命周期高可靠方向发展，尤其是全寿命周期高可靠需求尤为明显，与此相对应的是电磁继电器全寿命周期可靠性要求提升到了前所未有的高度。
对电磁继电器展开全寿命周期可靠性评价以及设计优化是提升电磁继电器全寿命周期可靠性的必要途径。要实现电磁继电器全寿命周期可靠性的准确评估和有效设计优化，准确的电磁继电器制造工序参数退化模型是必须的，电磁继电器工作过程是一个机-电-磁-热多场耦合不断作用的结果，多工序制造参数时变退化通过多场耦合作用交织在一起，产生了多退化参数之间的耦合作用。多退化耦合给电磁继电器这类高可靠、长寿命、小子样产品的退化建模带来了困难。当前电磁继电器制造工序参数退化建模方法主要有两种：
(一)对电磁继电器整机直接进行不同工况条件下的寿命实验，以电磁继电器外表征参数如：吸合时间、释放时间、吸合电压、释放电压来衡量电磁继电器内部制造工序参数的退化情况，据此对电磁继电器展开剩余寿命预测、可靠性评估、质量设计等。这种方法不了解电磁继电器制造工序参数的退化机理，所建立的退化模型与实际产品往往存在较大出入，更为重要的是以外表征参数为目标的退化模型不能直接应用于电磁继电器全寿命周期可靠性设计过程，而且整机实验过程忽略了电磁继电器制造工序参数自身的制造及退化特征，成本较高。
(二)以电磁继电器制造工序参数为研究对象，将其分别放置于适当工况环境，实验获取时变退化数据，据此建立制造工序参数的退化模型。这种方法充分利用了电磁继电器工序过程参数，降低了实验成本。但是这种方法忽略了电磁继电器实际工作过程是一个多场与多退化耦合的过程，独立制造工序参数退化模型与实际有所偏差，这些偏差会影响电磁继电器全寿命周期可靠性的评估与优化过程。
因此，基于目前电磁继电器的退化建模缺失多退化耦合作用的考虑，有必要研发一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，包括以下步骤：
步骤一：根据电磁继电器零部件加工及装配工艺特点，针对电磁继电器按照系统整机→装配子系统→子系统零部件→子系统制造工序参数进行逐级分解，确定出在电磁继电器工作过程中的时变退化零部件参数；
步骤二：对电磁继电器的典型应用任务剖面进行分析，确定电磁继电器工作过程中可以表征时变退化零部件和制造工序过程参数的特征参数；
步骤三：针对不同类型的特征参数以及时变退化参数选取合适的实验和测量设备搭建时变退化参数实验平台，实验获取不同工况不同工作状态下的退化参数数据；
步骤四：分析时变退化参数的退化机理，对存在物理机理的时变退化参数建立基于失效物理的退化模型，针对退化机理不清及装配工序参数类不存在失效物理的退化参数采用基于退化数据的Wiener随机建模方法，建立电磁继电器零部件和制造工序过程参数退化模型；
步骤五：以电磁继电器动作次数和特征参数为目录结合步骤四建立的电磁继电器零部件和制造工序过程参数退化模型，形成电磁继电器退化字典库；
步骤六：分析特征参数在电磁继电器中的传导路径，建立电磁继电器多物理场耦合计算模型；
步骤七：在耦合计算模型的基础上，展开虚拟实验过程，计算当前多退化参数阶段的状态表征参数，然后将状态表征参数代入退化字典库，获取下一状态的退化参数，再将此时的状态表征参数当作当前状态计算状态参数，进而获取下一状态的退化参数，得到多退化耦合作用下的电磁继电器关键零部件和制造工序过程参数退化数据；
步骤八：在虚拟实验退化数据的基础上，使用失效物理的退化参数或基于退化数据的Wiener随机建模方法建立电磁继电器关键零部件和制造工序过程参数的多耦合退化模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出了一种退化字典库的多退化机理耦合的电磁继电器关键制造工序参数退化建模方法，对电磁继电器状态表征参数(如零部件温度、等效电感、等效电阻、漏磁)及可能存在的时变退化参数进行分析，确定出合适的状态表征参数供时变退化参数状态监测使用，对存在的时变退化参数搭建实验平台，实验得到不同状态不同工作次数下的退化参数数据，根据退化参数数据采用退化建模方法(基于失效物理以及基于数据的Wiener，Gamma随机建模方法)建立独立参数退化模型，得到了时变退化参数的退化字典库，在状态表征参数计算模型的基础上，计算当前多退化参数作用下的状态表征参数，然后将状态表征参数代入退化字典库，从而获取下一状态的退化参数，以此迭代可以计算得到全寿命周期多源退化参数耦合作用下的时变退化参数模型。多源时变退化耦合模型的建立，为电磁继电器全寿命周期过程中质量一致性分布参数的准确计算奠定了基础。
附图说明
图1是本发明的基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法的流程图；
图2是本发明实施例的电磁继电器的触簧系统的示意图；
图3是本发明实施例的电磁继电器的多退化耦合触簧系统柔性多体刚度退化分布图；
图4是本发明实施例的电磁继电器的多退化耦合触簧系统触点间隙退化分布图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1～图4所示，本发明公开了一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，包括以下步骤：
步骤一：根据电磁继电器零部件加工及装配工艺特点，针对电磁继电器按照系统整机→装配子系统→子系统零部件→子系统制造工序参数进行逐级分解，确定出在电磁继电器工作过程中的时变退化零部件参数；
步骤二：按照GJB65-B对电磁继电器的典型应用任务剖面进行分析，确定电磁继电器工作过程中可以表征时变退化零部件和制造工序过程参数的特征参数，如工作温度场分布、等效电感、等效电阻、转矩、磁通，并分析特征参数在电磁继电器中的传导路径为机-电-磁-热耦合分析奠定基础；
步骤三：针对不同类型的特征参数以及时变退化参数选取合适的实验和测量设备搭建时变退化参数实验平台，实验获取不同工况不同工作状态下的退化参数数据；
步骤四：分析时变退化参数的退化机理，对存在物理机理的时变退化参数建立基于失效物理的退化模型，针对退化机理不清及装配工序参数类不存在失效物理的退化参数采用基于退化数据的Wiener随机建模方法，建立电磁继电器零部件和制造工序过程参数退化模型，Wiener过程是一种较好的随机性表征方法，本发明将其引入到ψ中，使ψ扩展为包含动作次数与温度的随机类型分布类型记为ψ(X(t))，其中：
X(t)＝μΛ(t)+σ·W(Λ(t))
式中：ω＝σ-2～Gam(δ,γ)，μ|ω～N(ν,η/ω),Gam指Gamma过程，
便可计算得到时变刚度退化的统计分布，由退化实验数据可得柔性多体的刚度退化模型为：
步骤五：以电磁继电器动作次数和特征参数为目录结合步骤四建立的电磁继电器零部件和制造工序过程参数退化模型，形成电磁继电器退化字典库；
步骤六：分析特征参数在电磁继电器中的传导路径为机-电-磁-热耦合分析奠定基础，如针对工作温度分布分析电磁继电器工作过程中零部件的发热源，热量传播路径(辐射、传导、对流)，电磁继电器磁通产生与传导途径、传导过程中的漏磁、磁阻、磁路拓扑结构等，据此建立电磁继电器多物理场耦合计算模型，为多退化耦合虚拟实验奠定基础；
步骤七：在耦合计算模型的基础上，展开虚拟实验过程，计算当前多退化参数阶段的状态表征参数，然后将状态表征参数代入退化字典库，获取下一状态的退化参数，再将此时的状态表征参数当作当前状态计算状态参数，进而获取下一状态的退化参数，据此得到多退化耦合作用下的电磁继电器关键零部件和制造工序过程参数退化数据；
步骤八：在虚拟实验退化数据的基础上，使用失效物理的退化参数或基于退化数据的Wiener随机建模方法建立电磁继电器关键零部件和制造工序过程参数的多耦合退化模型。
实施例：选用KMC-070型号电磁继电器
步骤一：根据电磁继电器零部件加工及装配工艺特点，针对电磁继电器按照系统整机→装配子系统→子系统零部件→子系统制造工序参数进行逐级分解，分析确定触点间隙和柔性多体刚度的退化参数；
步骤二：在GJB65-B规定的电磁继电器典型工作温度剖面确定其工作温度范围为-55℃～125℃，并将电磁继电器整机温度分布作为特征参数；
步骤三：对上述确定的触点间隙和柔性多体刚度分别进行不同温度剖面的实验得到触点间隙和柔性多体刚度退化数据；
步骤四：使用含随机参数的Wiener过程是一种较好的随机性表征方法，计算可得刚度退化模型的模型参数为：
δ＝-1.608*106+1.608*106*cos(-2.453*10-6*T)-530.8*sin(-2.453*10-6*T),
γ＝4.989*10-1*T2+1.969*T+51.9,
ν＝3.151*10-6*T2+6.147*10-4*T+0.8147,
η＝1.539*10-7*T2-9.474*10-6*T+1.275*10-4
触点间隙的退化模型的参数为：
δ＝-5.628*10-6*T2+1.383*10-3*T+0.7339,γ＝5.258*10-2*T2+1.696*T+33.72,
ν＝4.358*10-6*T2+4.946*10-4*T+0.8065,η＝1.393*10-7*T2-7.989*10-6*T+2.262*10-4
步骤五：基于步骤三和步骤四获得的电磁继电器触簧系统柔性多体刚度退化模型和触点间隙退化模型，建立电磁继电器退化字典库；
步骤六：分析确定了从电磁继电器的主要热源接触系统触点间隙主要是由动断电弧和弹跳电弧以及线圈发热到电磁继电器外壳的热传导路径，使用ANSYS中建立电磁继电器机-电-磁-热有限元计算模型；
步骤七：在多场耦合模型基础上展开虚拟实验过程，计算当前多退化参数阶段的状态表征参数，然后将状态表征参数代入退化字典库，获取下一状态的退化参数，再将此时的状态表征参数当作当前状态计算状态参数，进而获取下一状态的退化参数，据此得到多退化耦合作用下的电磁继电器关键零部件和制造工序过程参数退化数据，如图3和图4所示；
步骤八：使用基于含随机特征的Wiener过程建立了多退化耦合作用下的退化模型，模型参数如表Ⅰ所示。
表Ⅰ多退化机理耦合时变退化参数模型
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的装体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同条件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (3)
1.一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：根据电磁继电器零部件加工及装配工艺特点，针对电磁继电器按照系统整机→装配子系统→子系统零部件→子系统制造工序参数进行逐级分解，确定出在电磁继电器工作过程中的时变退化零部件参数；
步骤二：对电磁继电器的典型应用任务剖面进行分析，确定电磁继电器工作过程中可以表征时变退化零部件和制造工序过程参数的特征参数；
步骤三：针对不同类型的特征参数以及时变退化参数选取合适的实验和测量设备搭建时变退化参数实验平台，实验获取不同工况不同工作状态下的退化参数数据；
步骤四：分析时变退化参数的退化机理，对存在物理机理的时变退化参数建立基于失效物理的退化模型，针对退化机理不清及装配工序参数类不存在失效物理的退化参数采用基于退化数据的Wiener随机建模方法，建立电磁继电器零部件和制造工序过程参数退化模型；
步骤五：以电磁继电器动作次数和特征参数为目录结合步骤四建立的电磁继电器零部件和制造工序过程参数退化模型，形成电磁继电器退化字典库；
步骤六：分析特征参数在电磁继电器中的传导路径，建立电磁继电器多物理场耦合计算模型；
步骤七：在耦合计算模型的基础上，展开虚拟实验过程，计算当前多退化参数阶段的状态表征参数，然后将状态表征参数代入退化字典库，获取下一状态的退化参数，再将此时的状态表征参数当作当前状态计算状态参数，进而获取下一状态的退化参数，得到多退化耦合作用下的电磁继电器关键零部件和制造工序过程参数退化数据；
步骤八：在虚拟实验退化数据的基础上，使用失效物理的退化参数或基于退化数据的Wiener随机建模方法建立电磁继电器关键零部件和制造工序过程参数的多耦合退化模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，其特征在于：所述步骤二中按照GJB65-B对电磁继电器的典型应用任务剖面进行分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，其特征在于：所述步骤四中将Wiener过程引入到ψ中，使ψ扩展为包含动作次数与温度的随机类型分布类型记为ψ(X(t))，其中：
X(t)＝μΛ(t)+σ·W(Λ(t))
式中：ω＝σ-2～Gam(δ,γ)，μ|ω～N(ν,η/ω),Gam指Gamma过程，
便可计算得到时变刚度退化的统计分布，由退化实验数据可得柔性多体的刚度退化模型为：
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
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Inventor after: Chen Cen Inventor after: Chen Hao Inventor after: Wu Jingwei Inventor after: Zhai Guofu Inventor after: Ye Xuerong Inventor before: Chen Cen Inventor before: Chen Hao Inventor before: Zhai Guofu Inventor before: Ye Xuerong |