CN111651925B - 空调管路低频噪声声源识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及空调领域，具体涉及一种空调管路低频噪声声源识别方法。能够解决单一结构场仿真无法准确识别管路低频噪声声源位置的问题，同时极大地提高了低频噪声声源识别的准确度。技术方案概括为，计算压缩机旋转惯性力矩，对压缩旋转惯性力矩进行变换，获得各个频率点下旋转惯性力矩的幅值，生成压缩机管路系统的流固耦合有限元模型，将各个频率点下旋转惯性力矩的幅值加载到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型上，计算得到压缩机管路系统中各段管路的频率响应曲线，对比各段管路的频率响应曲线的幅值大小来确定低频噪声声源位置。
Description
技术领域
本发明涉及空调领域，具体涉及一种空调管路低频噪声声源识别方法及系统。
背景技术
低频噪音由于其声波波长长，具有很强穿透性，因而在空调行业内，空调器的管路低频噪音问题是行业内的难点。空调器的管路低频噪音大多数情况下是由管路振动引起，因此，目前解决管路低频噪音的手段都是通过降低管路振动。比如，在管路上添加减震块或者腻子，导致管路成本增加。
目前，针对解决低频管路噪音问题，普遍的做法都是以单一结构场的方式，通过压缩机管路系统的固有频率和振型以及管路的响应去进行预判，而这种预判在很大程度上存在误差。比如，空调系统在某一频率点下运行，制冷模式无低频噪音问题，而制热模式存在噪音问题。若仅用单一结构场的仿真方式，无法准确识别和预判产生低频噪声声源位置，也就无法有目的性地去优化管路，进而也就无法实现缩短设计周期的目的。
现有技术如CN110986264A公开的一种空调低频共振噪声识别控制方法及空调，在空调管路和壳体上布置振动传感器以及在外机布置噪声传感器进行数据采集，通过给出噪声和振动的阈值来识别及判断低频共振噪声。此种方式依赖于振动传感器以及噪声传感器采集数据的准确度，又因为低频噪声共振，极易出现误差。
发明内容
本发明的目的是提供一种空调管路低频噪声声源识别方法及系统，能够解决单一结构场仿真无法准确识别管路低频噪声声源位置的问题，同时极大地提高了低频噪声声源识别的准确度。
本发明采取如下技术方案实现上述目的，空调管路低频噪声声源识别方法，包括以下步骤：
步骤(1)、计算压缩机旋转惯性力矩；
步骤(2)、对压缩机旋转惯性力矩进行FFT(Fast Fourier Transformation)变换，获得各个频率点下压缩机旋转惯性力矩的幅值；
步骤(3)、生成压缩机管路系统的流固耦合有限元模型；
步骤(4)、将各个频率点下旋转惯性力矩的幅值加载到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型上得到各个管路的频率响应曲线；
步骤(5)、根据各个管路的频率响应曲线来识别低频噪声声源位置。
进一步的是，在步骤(1)中，所述计算压缩机旋转惯性力矩包括：压缩机旋转惯性力矩为时域数据，设置压缩机旋转惯性力矩为M，则M＝Md-Mg，其中，Md为驱动力矩，Mg为阻力矩。
进一步的是，所述驱动力矩
其中Pd为压缩机转轴压缩制冷剂的有效功率，f为压缩机的运行频率。
进一步的是，所述压缩机转轴压缩制冷剂的有效功率Pd＝G(h2-h1)，其中G为流量质量，h2为制冷剂在排气压力和温度确定条件下的焓值，h1为制冷剂在吸气压力和温度确定条件下的焓值。
进一步的是，所述阻力矩
其中R为压缩机偏心转子半径，ε为偏心转子偏心率，h为压缩机气缸高度，θ为压缩机转子转角，pθ为压缩机压缩腔内压力，ps为压缩机吸气腔内压力，也等于压缩机吸气口压力。
进一步的是，在步骤(2)中，所述获得各个频率点下压缩机旋转惯性力矩的幅值包括：对压缩机旋转惯性力矩进行FFT变换，获得各个频率点下的频谱成分，频谱成分中包括各个频率点下的压缩机旋转惯性力矩的幅值信息。
进一步的是，在步骤(3)中，所述确定压缩机管路系统的流固耦合有限元模型包括：先进行压缩机管路内流场分析，以质量流量进口、压力出口为边界条件，将计算得到的流场结果映射到压缩机管路系统的结构场有限元模型中，进而得到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型。
进一步的是，所述频率响应曲线为加速度频率响应曲线或速度频率响应曲线。
进一步的是，在步骤(5)中，所述低频噪声声源位置识别包括：通过对比各段管路的频率响应曲线的幅值大小来确定低频噪声声源位置，该段管路频率响应曲线的幅值越大，表示该段管路为低频噪声声源的概率越高。
空调管路低频噪声声源识别系统，包括：
力矩计算模块，用于计算压缩机旋转惯性力矩；
FFT变换模块，用于对压缩机旋转惯性力矩进行FFT变换，获得各个频率点下压缩机旋转惯性力矩的幅值；
流固耦合模块，用于生成压缩机管路系统的流固耦合有限元模型；
载荷加载模块，用于将各个频率点下旋转惯性力矩的幅值加载到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型上得到各个管路的频率响应曲线；
声源识别模块，用于根据各个管路的频率响应曲线来识别低频噪声声源位置。
本发明采用压缩机管路系统的流固耦合有限元模型取代压缩机管路系统的单一场结构模型，解决了单一结构场仿真无法准确识别管路低频噪声声源位置的问题；通过对压缩旋转惯性力矩进行FFT变换，获得各个频率点下旋转惯性力矩的幅值，然后将各个频率点下旋转惯性力矩的幅值加载到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型上，计算得到压缩机管路系统中各段管路的频率响应曲线，对比各段管路的频率响应曲线的幅值大小来确定低频噪声声源位置，该段管路频率响应曲线的幅值越大，表示该段管路为低频噪声声源的概率越高；本发明不依赖于振动传感器以及噪声传感器等数据采集设备，通过对各段管路频率响应曲线进行对比分析得出低频噪声声源位置，极大地提高了低频噪声声源识别的准确度。
附图说明
图1是本发明空调管路低频噪声声源识别方法的方法流程图。
图2是本发明一种实施例压缩机管路系统中各管段加速度曲线数据对比图。
图3是本发明一种实施例压缩机管路系统中吸气管噪声优化前后的数据对比图。
具体实施方式
本发明空调管路低频噪声声源识别方法，其方法流程图如图1，包括以下步骤：
步骤101：计算压缩机旋转惯性力矩；
步骤102：对压缩机旋转惯性力矩进行FFT变换，获得各个频率点下压缩机旋转惯性力矩的幅值；
步骤103：生成压缩机管路系统的流固耦合有限元模型；
步骤104：将各个频率点下旋转惯性力矩的幅值加载到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型上得到各个管路的频率响应曲线；
步骤105：根据各个管路的频率响应曲线来识别低频噪声声源位置。
步骤101中，计算压缩机旋转惯性力矩的具体实施步骤包括：压缩机旋转惯性力矩为时域数据，设置压缩机旋转惯性力矩为M，则M＝Md-Mg，其中，Md为驱动力矩，Mg为阻力矩。
其中驱动力矩
其中Pd为压缩机转轴压缩制冷剂的有效功率，f为压缩机的运行频率，压缩机转轴压缩制冷剂的有效功率Pd＝G(h2-h1)，G为流量质量，h2为制冷剂在排气压力和温度确定条件下的焓值，h1为制冷剂在吸气压力和温度确定条件下的焓值；阻力矩
其中R为压缩机偏心转子半径，ε为偏心转子偏心率，h为压缩机气缸高度，θ为压缩机转子转角，pθ为压缩机压缩腔内压力，ps为压缩机吸气腔内压力，也等于压缩机吸气口压力。
步骤102中，获得各个频率点下压缩机旋转惯性力矩的幅值的具体实施手段包括：对压缩机旋转惯性力矩进行FFT变换，获得各个频率点下的频谱成分，频谱成分中包括各个频率点下的压缩机旋转惯性力矩的幅值信息。
具体地，当压缩机运行频率为fHz，经过FFT变换，可得到fHz(1倍频)压缩机旋转惯性力矩的幅值，2fHz(2倍频)压缩机旋转惯性力矩的幅值，……nfHz(n倍频)压缩机旋转惯性力矩的幅值。压缩机为变频压缩机，运行频率范围为10～100Hz。
步骤103中，确定压缩机管路系统的流固耦合有限元模型的具体实施步骤包括：先进行压缩机管路内流场分析，以质量流量进口、压力出口为边界条件，将计算得到的流场结果映射到压缩机管路系统的结构场有限元模型中，进而得到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型。
步骤104中，将各个频率点下旋转惯性力矩的幅值加载到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型上得到各个管路的频率响应曲线。具体地，可以是：将1倍频压缩机旋转惯性力矩的幅值(假设10Hz～100Hz)加载后，得到1倍频载荷激励下的频响曲线；将2倍频压缩机旋转惯性力矩的幅值(20Hz～200Hz)加载，得2倍频载荷激励下的频响曲线；……将n倍频压缩机旋转惯性力矩的幅值(10nHz～100nHz)加载，得到n倍频载荷激励下的频响曲线。
其中，频率响应曲线为加速度频率响应曲线或速度频率响应曲线。
步骤105中，低频噪声声源位置识别的具体实施步骤包括：通过对比各段管路的频率响应曲线的幅值大小来确定低频噪声声源位置，该段管路频率响应曲线的幅值越大，表示该段管路为低频噪声声源的概率越高。具体的，若在压缩机80Hz运行下管路产生160Hz低频噪声，则对比各段管路在2倍频载荷激励条件下的响应幅值，响应幅值越大，对产生低频噪声的贡献量越大，即该管段是引起该低频噪声的主因。
本发明的一种实施例，压缩机在55-65Hz范围内存在55-65Hz基频传递音，将1倍频下压缩机旋转惯性力矩的最大幅值加载到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型上得到如图2所示的吸气管段、排气管段、冷凝器连接管段和截止阀连接管段的加速度响应曲线图，吸气管段加速度幅值大，因此判断出吸气管段是引起该基频噪声的主因，通过优化吸气管段，该基频噪声得以消除，优化后的吸气管段加速度频响曲线与原吸气管段加速度频响曲线对比如图3。
综上所述，本发明解决了单一结构场仿真无法准确识别管路低频噪声声源位置的问题，同时极大地提高了低频噪声声源识别的准确度，进一步能够针对性的对管路进行优化。
Claims (9)
1.空调管路低频噪声声源识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)、计算压缩机旋转惯性力矩；
步骤(2)、对压缩机旋转惯性力矩进行FFT变换，获得各个频率点下压缩机旋转惯性力矩的幅值；
步骤(3)、生成压缩机管路系统的流固耦合有限元模型；
步骤(4)、将各个频率点下旋转惯性力矩的幅值加载到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型上得到各个管路的频率响应曲线；
步骤(5)、根据各个管路的频率响应曲线来识别低频噪声声源位置，具体包括：通过对比各段管路的频率响应曲线的幅值大小来确定低频噪声声源位置，该段管路频率响应曲线的幅值越大，表示该段管路为低频噪声声源的概率越高。
2.根据权利要求1所述的空调管路低频噪声声源识别方法，其特征在于，在步骤(1)中，所述计算压缩机旋转惯性力矩包括：压缩机旋转惯性力矩为时域数据，设置压缩机旋转惯性力矩为M，则
，其中，Md为驱动力矩，Mg为阻力矩。
3.根据权利要求2所述的空调管路低频噪声声源识别方法，其特征在于，所述驱动力矩
，其中Pd为压缩机转轴压缩制冷剂的有效功率，f为压缩机的运行频率。
4.根据权利要求3所述的空调管路低频噪声声源识别方法，其特征在于，所述压缩机转轴压缩制冷剂的有效功率
，其中G为流量质量，h2为制冷剂在排气压力和温度确定条件下的焓值，h1为制冷剂在吸气压力和温度确定条件下的焓值。
5.根据权利要求2所述的空调管路低频噪声声源识别方法，其特征在于，所述阻力矩
，其中R为压缩机偏心转子半径，
为偏心转子偏心率，h为压缩机气缸高度，
为压缩机转子转角，
为压缩机压缩腔内压力，
为压缩机吸气腔内压力，也等于压缩机吸气口压力。
6.根据权利要求1所述的空调管路低频噪声声源识别方法，其特征在于，在步骤(2)中，所述获得各个频率点下压缩机旋转惯性力矩的幅值包括：对压缩机旋转惯性力矩进行FFT变换，获得各个频率点下的频谱成分，频谱成分中包括各个频率点下的压缩机旋转惯性力矩的幅值信息。
7.根据权利要求1所述的空调管路低频噪声声源识别方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述生成压缩机管路系统的流固耦合有限元模型包括：先进行压缩机管路内流场分析，以质量流量进口、压力出口为边界条件，将计算得到的流场结果映射到压缩机管路系统的结构场有限元模型中，进而得到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型。
8.根据权利要求1所述的空调管路低频噪声声源识别方法，其特征在于，在步骤(4)中，所述频率响应曲线为加速度频率响应曲线或速度频率响应曲线。
9.空调管路低频噪声声源识别系统，其特征在于，包括：
力矩计算模块，用于计算压缩机旋转惯性力矩；
FFT变换模块，用于对压缩机旋转惯性力矩进行FFT变换，获得各个频率点下压缩机旋转惯性力矩的幅值；
流固耦合模块，用于生成压缩机管路系统的流固耦合有限元模型；
载荷加载模块，用于将各个频率点下旋转惯性力矩的幅值加载到压缩机管路系统的流固耦合有限元模型上得到各个管路的频率响应曲线；
声源识别模块，用于根据各个管路的频率响应曲线来识别低频噪声声源位置，具体包括：通过对比各段管路的频率响应曲线的幅值大小来确定低频噪声声源位置，该段管路频率响应曲线的幅值越大，表示该段管路为低频噪声声源的概率越高。
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