识别和鲁棒性分析的动力激发力量

文摘

为了得到车辆动力系统的激励力量,six-degree-of-freedom模型建立了动力总成安装系统。提出了两种不同的识别方法。通过测试的动态响应、动力荷载确定通过这两种方法进行了比较。结果表明,通过两种方法确定的动力系统励磁的基本上都是相同的,因为山在身体端加速度很小。通过比较验证模型的识别励磁转矩支撑的变形。山的鲁棒性分析影响识别结果也提出了加速阶段。提高阶段的精度测试输入有助于提高识别结果的准确性。

1。介绍

汽车噪音(噪声振动和严酷)吸引了太多的关注,成为一个需要克服的问题在汽车设计。解决噪音问题,应该首先确定振动的来源。动力总成悬置系统由动力系统由发动机和传输和几位坐骑1]。山是典型的类型的橡胶隔振器,包括纯橡胶垫架,液压山,山磁流变和其他类型。山的主要功能包括支持动力系统,隔离车辆动力系统的振动,并减少动力总成的振动引起的韧性的道路(2]。山材料用于这项工作都是橡胶。橡胶高延性具有变异性、阻尼和刚度。广泛用于振动隔离,效果是明显的。为了获得足够的压缩刚度、剪切强度和良好的抗疲劳强度,它常常需要使用添加剂,如炭黑填充橡胶。动力激发力量的一个主要因素引起车辆振动和结构噪声和也是一个重要的输入参数的车辆噪音计算(1]。因此,无论在工程应用中改善和发展的基本理论研究,研究汽车动力总成激力的识别方法有其必要性和紧迫性。

由于力传感器是受到工具等因素的影响,传感器的安排,和发动机室空间,不容易测试激励的振幅部队直接在实际工程应用中。在汽车设计过程中,理论激发力通常是基于发动机动力学计算。以传统的内燃机为例,动力系统的理论价值激励力量从发动机结构参数,计算燃烧压力,传动比,等等,或者理论部队可以通过仿真模拟软件。然而,由于实际的发动机零件的制造误差等因素,改变气缸的压力,和齿轮传动效率的传播,将会有很大误差的理论价值和实际的激发力值。

获得实际的动力激发力值,它需要被间接测试方法,即通过测量每个动力系统的动态响应(如加速度)和山挂载系统的刚度。

在当前的研究中,有各种各样的方法来识别或动态加载的激发力量。每种方法都有其适用的范围。用于识别的激发力量的方法主要可以分为以下几类:直接法,常规方法,加速相位校正方法。

1.1。直接法

直接法是指解决逆问题只有通过数学或物理模型没有考虑系统的非线性,使用过滤器或其他测试数据校正技术。

直接法在时域或频域中执行。常用的方法是频域傅里叶反变换方法,时域逆模态分析方法,时域子系统矩阵法(3]。也可能间接识别的力量通过计算振动系统的位移传递率。这种识别方法是基于位移传递率和力传递率之间的关系建立在频域(4- - - - - -6]。在频域运动的微分方程转化为时域积分方程的时域和频域结合起来。然后,作用在时间域和频率域被确定(7]。

在这种方法中,它不考虑计算过程误差的影响,输入参数错误,系统模型误差等因素对识别结果。识别结果的准确性不是很高。然而,目前,直接法仍然是广泛应用于工业,因为它有一个明确的物理意义,一个简单的计算过程。

1.2。正则化方法

奇异值分解(8)是用于正则化方法。Tikhonov正则化方法和最小二乘法用于减少计算误差在测量过程或输入参数错误。

为了解决造成的误差矩阵求逆矩阵和坏脾气的识别和计算过程中,Tikhonov提出了Tikhonov正则化方法可有效解决这个问题,也是目前广泛使用的正则化方法(9,10]。此外,其他正则化方法,如最小二乘法、截断SVD-based LS方法,和Tikhonov基于过滤器LS方法使用;每个方法都有不同的应用范围(11]。

为了治疗噪声误差测试数据,测试数据的相干值与噪声和其它干扰因素是用来判断测试的准确性。相干性越低,结果越可靠。噪声降低了多个均值法或奇异值分解技术。奇异值分解(9(圣)是一种常用的方法。丢弃奇异值,根据不同的标准可以分为以下类别:丢弃最小奇异值方法,确定奇异值数字数字,根据条件和最大奇异值百分比标准方法。然而,废弃的奇异值包含原始信号的一部分信息。废弃的奇异值的贡献应该考虑之前做一个权衡。放弃奇异值的不合理的方法可能会导致计算结果错误。

1.3。加速度相位校正方法

加速度相位校正方法是一个方法来执行信号校正处理的误差(最大误差是180度)的a / D转换过程中产生的加速度在测试阶段。

道等人提出了一个方法来治疗相位误差(12]。阶段的激励力量被设置为0,然后重建阶段的测量点通过相位差的测试数据。但事实上,每个激发力值不为零的阶段,而真正的阶段的激励力量之一是重建时需要知道实际的阶段。真正的阶段需要通过信号校正处理。

近年来,大多数的方法来纠正测试加速度阶段是基于信号处理技术,它有一些缺陷,如复杂的推导过程,大量的计算,优化一次只有一个频率。因此,加速相位校正方法有一些局限性在实际工程。

总之,目前,直接法广泛应用于工程实践,具有较高的计算效率和简单的计算过程。然而,它的计算精度是有限的。正则化方法具有较高的计算精度,但只有一些可以计算离散频率点。计算效率低在计算整个频率范围。加速度相位校正方法仍然需要获得一定的测试点的真实相位,所以激发识别误差引起的相位误差不可避免。本文提出的两种计算方法都是直接法。

在前面的研究工作,挂载加速度阶段对激励的影响识别结果很少讨论。在这项工作中,提出了详细的计算和分析本研究的鲁棒性分析。

本文的主要内容包括两个部分:(1)挂载连结点的振动加速度在引擎和身体一起测试。激励力量和时间动力系统稳定和加速度条件下的识别和比较。识别方法进行了以下两个条件:考虑到挂载加速度在身体一侧。使用确定激发力和时刻,扭力杆的变形计算。与测量扭矩杆变形值相比,识别方法的计算误差进行了分析。(2)挂载加速度阶段激发力的影响识别结果进行了分析。提高识别精度的激励力量,加速阶段应严格控制。

2。两种识别方法激发力量

six-degree-of-freedom动态模型建立了动力总成安装系统。如图1振动加速度的连结点山的引擎和人体测量。根据加速度响应是否挂载的身体被认为是,识别方法可分为两种:直接法和挂载变形方法。

2.1。直接法

双方的引擎脚连接到发动机和车辆的身体,分别。如果身体视为刚体,身体相当于连接到静态地面。然后,身体一侧的挂载加速度为零。如果挂载加速度在引擎端 ,动力系统的加速度CG(重心)可以通过方程如下: 在哪里是动力系统的变换矩阵CG挂载点。的表达可以参考文献[12]。

由于位置矩阵是一个36矩阵、逆矩阵不能直接获得。因此,伪逆计算公式是必要的。为了减少计算误差,96矩阵构造(行数大于或等于列数),其逆矩阵可以写成:

从 ,激励力量作用于质心的动力系统可以获得如下: 在哪里米和K的质量和刚度矩阵是动力系统安装系统,分别。具体表达式给出文献[11]。是固有圆频率。

2.2。山变形方法

在这种方法中,弹性的身体考虑,然后挂载在身体一侧的加速度不为零。山的两端连接到引擎和身体,分别。通过挂载的加速度在身体一侧,引擎方面,山变形在频域是由 在哪里山的加速度吗我在身体一侧。

通过挂载变形,每个挂载的动态反应部队在当地协调是由 在哪里的刚度矩阵是山吗我在其本地坐标系(13]。

根据位置矩阵 ,动态反应部队在当地坐标系的坐骑可以转换为动力系统CG。动力系统的惯性力CG也应该被考虑。激励力量在动力总成CG电脑如下:

2.3。识别过程

直接法需要在发动机测试挂载加速度。除了山加速度在引擎方面,山变形方法需要在身体端山加速度作为输入。这两种方法的实现流程如图所示2。

3所示。识别结果的激励力量

3.1。输入参数

根据转动惯量测试的原则(14),通过转动惯量试验台(在图3),经过多次测试,动力系统的平均值是172.43公斤。转动惯量参数动力系统的动力总成重心坐标系(pc)如表所示1。电脑的起源是位于X动力CG,积极的Z方向指向后方的车辆,和方向遵循右手法则。

通过惯性试验台,基于转动惯量测试的原则(13),经过多次测试,动力系统的平均值是172.43公斤。旋转参数动力系统的质心坐标系统如表所示1。

左和右支架是纯粹的橡胶支架,和后面的山是一个扭矩杆。扭力杆的两端是由纯橡胶树丛。扭力杆的物理图如图4 (b)。山是固定在MTS弹性动态性能试验台(在图5通过设计工具)。激励幅值的±1.0毫米的测试频率1-50赫兹和±0.1毫米测试50 - 500赫兹的频率。当测试X和Y方向刚度,Z方向是预加载。准静态力和动态力是应用于山,山的变形测试,分别和力-位移曲线。每个挂载的静态刚度值在其本地坐标系统安装如表所示2。

每个挂载的安装位置的坐标,动力总成CG,曲轴轴颈在汽车的中点坐标系统(ACS)如表所示3。

在测试期间,LMS测试设备、6三维加速度传感器,激光位移传感器使用和图所示4。挂载在身体的振动加速度和引擎一起和扭力杆的变形在1000 rpm的稳定速度,2000 rpm, 3000 rpm, 4000 rpm进行测试。

进行傅里叶变换获得加速度振幅和相位在频域。山的二阶加速度振幅的身体,在引擎端如表所示4。可以看出,加速度振幅的山在身体一侧小于发动机。加速度振幅随着旋转速度的增加而增加。身体方面的最大加速度是0.80 m / s²这是在Y方向正确的挂载在4000 rpm。

在3000转和4000 rpm,山的最大加速度振幅在身体端为0.33 m / s²和0.80 m / s²。原因是高速旋转的轴传动齿轮啮合的造成的影响更大。这时,一个大型兴奋的时刻X方向产生一种巨大的力量Y方向。

表5显示了遗传性的身体之间的比例和发动机的二阶。从表中,最大的传播能力比率是24%。除了Z方向左1000 rpm和山X方向正确的挂载在1000 rpm,其他方向的隔振率超过90%。坐骑的隔振性能很好。

加速度振幅的山在身体一侧,引擎和扭矩测量杆的变形条件下大开油门的第二齿轮。因为知道发动机转速波动的条件下,信号收集在这个时候不满足傅里叶变换对信号的要求固定,是一种非平稳的信号不适合传统的FFT(快速傅里叶变换)频谱分析方法。使用订单跟踪的方法,每隔相等的角加速度信号重新取样在角域,和不稳定的信号在时域的稳定信号转化为角域。曲线的振幅山的二阶加速度与速度,如图6。

从图可以看出,加速度振幅的山在引擎端增加随着转速的增加,而身体的左边山边是小,和正确的山大约是零。

3.2。在稳态条件下激发力识别结果

二阶激力和力矩作用于质心速度每一个稳定条件计算了直接法和装配变形方法,分别如表所示6和7。通过比较这两个表,可以发现,考虑到山的加速度在身体方面对识别结果影响不大的激发力量。原因是山的加速度在身体方面都很小,可以忽略。与此同时,它表明每个挂载的隔振性能很好。二阶激力和力矩的大小随转速的增加。

相比之下,沿着的激发力量Z电脑的方向,激发力量X和Y方向更小,因为平衡机制四缸引擎的设计。理论上,平衡后,发动机缸体上的力通过连杆式杆机制X和Y方向是零,确定激励力量X和Y方向主要从螺旋齿轮在啮合传动的影响。的Z方向力更大,主要的激励来自于二阶往复惯性力产生的往复惯性质量的连杆式杆沿着圆柱的机制。激发的动力系统Y方向在曲轴(方向)来自惯性力的连杆式杆机制和气缸燃烧压力的气体。的激励X方向的往复运动的连杆式杆和齿轮啮合的影响传输机制。从理论上讲,周围的动力系统的兴奋时刻Z设在为零,时刻被1000 - 4000 rpm表中的相对较小,这与理论计算值相对应。

的动态振幅激发力和时刻作用于质心的动力系统以及动力系统的质心坐标系的方向是通过基础激励的命令部队在时域速度稳定。在图所示的曲线7。

从数据可以看出6(一)和6(c)的振幅X和Y更小的方向Z的方向,这类似于二阶振幅的激发力量。由于曲轴的惯性力,振幅的激发力量X,Y,和Z方向旋转速度的增加而增加。从数据可以看出6 (b)和6(d),周围的时刻Y方向是更大的在1000 rpm和周围的时刻X方向是更大的在4000 rpm。这表明,在时刻X方向增加的速度比周围的时刻Y方向随着转速的增加而产生的惯性力动力总成在曲轴旋转的过程中有更大影响的振幅在兴奋的时刻X设在。0阶频率为零,因为安装变形不能计算时刻的加速度在身体方面和引擎。0阶激发力量的识别需要每个挂载的变形位移传感器测量。因此,激发力和时刻确定在本章不包含0阶激发力和时刻。

3.3。激发力二档知道条件下识别结果

根据每个挂载的加速度图6曲线的激发力和力矩作用于质心的动力计算的转速山变形法和直接法如图所示8。从图可以看出8,激发力量和时间确定的两种方法基本上是相同的。确定的激发力量Z在电脑显然比方向X和Y的方向。在低速度、周围的时刻Y方向大于X方向。在高速度、周围的时刻X方向是更大的,这是与稳态条件下鉴定结果一致。这是由于发动机转速的增加和惯性力的机制。知道条件下,加速度振幅山的身体很小,对识别结果影响不大的激发力量。它还表明,每个挂载的隔振性能好。

通过变形方法,动力总成CG的力量和时间确定。翻译这些力量,时刻从pc到发动机曲轴的主轴的中点,即第二个和第三个曲柄的中点,并获得转矩身体力行的中点的曲轴主轴转速的变化,如图9。从图可以看出,周围的时刻Y方向(即曲轴轴周围的方向)显然是更大的比其他两个方向的时刻。这是因为发动机的输出转矩是由曲轴周围的时刻。从图可以看出,周围的时刻曲轴在3500 rpm和4600 rpm,因为小0阶激励力量不能被识别,导致较小的振幅比实际价值的。由于力量的大小不随操作点,力作用在曲轴主轴颈的中间点是一样的激励力量作用于质心的动力系统。

扭力杆的二阶位移计算二阶激励部队二阶知道条件下确定的变形方法如图10。与测量值相比,扭力杆的位移是在良好的协议在高速度。在低速度、转矩支撑的最大位移为0.057毫米,最大计算值是0.048毫米,相对误差为16%。

4所示。鲁棒性分析,识别结果的激励力量

在测试的过程中,加速度的绝对相位误差非常大,和最大误差可以达到90度。为了分析的影响,安装在发动机方面的加速阶段激发力量的识别,以2000 rpm为例,8组实验来确定三个坐骑在各个方向的加速度阶段(−π,π)。识别结果与标称值(激发部队被直接方法在稳态条件下)如表所示8。从表中可以看出,相变的影响上的加速度激励力量和时间是超过15%,最高是335%。因此,改善阶段的准确性测试输入有助于改善激发力量的识别结果的准确性。

5。结论

摘要线性动力系统安装系统的动力学分析模型。动力激励部队识别和基于山变形计算的方法和方法基于加速度山的引擎。这两种方法的识别结果进行了比较和验证。最后,山加速度的影响的鲁棒性分析阶段在引擎端识别结果。研究表明,(1)因为山上的加速度振幅的身体很小,激发力量和时间确定的动力系统的直接法和山变形方法基本上是相同的,这意味着安装系统的隔振性能好。(2)山加速阶段识别结果有很大的影响。因此,改善阶段的准确性测试输入有助于改善激发力量的识别结果的准确性。

研究激发部队识别有助于改善各种类型的摩擦性能的机械振动系统,在两缸有广阔的应用前景,三缸引擎汽车和新能源汽车被缩减。

数据可用性

测试数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

所有的作者没有任何可能的利益冲突。

确认

这个项目是由中国国家自然科学基金(批准号51705128)和河北省自然科学基金资助项目(E2019202169)。

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