本文關(guān)鍵詞：磁懸浮軸承動(dòng)態(tài)支承參數(shù)的辨識(shí)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：磁懸浮軸承的支承特性是研究磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)特性的基礎(chǔ),準(zhǔn)確辨識(shí)磁懸浮軸承的支承參數(shù)是優(yōu)化設(shè)計(jì)控制器,保證轉(zhuǎn)子高速穩(wěn)定運(yùn)行的前提。本文主要研究了磁懸浮軸承支承參數(shù)的辨識(shí)方法。精確的磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子有限元模型對(duì)轉(zhuǎn)子動(dòng)態(tài)特性的研究有著重要的作用。對(duì)于磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子的硅鋼片圈、傳感器基準(zhǔn)環(huán)和光軸的過盈配合,有限元建模中采用簡化處理,使得轉(zhuǎn)子彎曲剛度產(chǎn)生誤差。為了獲得精確的磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子有限元模型,本文采用了響應(yīng)面法對(duì)轉(zhuǎn)子有限元模型進(jìn)行修正。以模態(tài)頻率和振型相關(guān)系數(shù)(MAC)為目標(biāo)建立響應(yīng)面,對(duì)轉(zhuǎn)子的有限元模型進(jìn)行修正。建立的響應(yīng)面精度滿足要求,采用此響應(yīng)面修正后的有限元模型分析的模態(tài)參數(shù)和試驗(yàn)值基本一致。結(jié)果表明,應(yīng)用此方法修正后的有限元模型更加精確。磁懸浮軸承支承參數(shù)的辨識(shí)方法一般均建立在剛性轉(zhuǎn)子模型的基礎(chǔ)上。當(dāng)轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速接近臨界轉(zhuǎn)速時(shí),轉(zhuǎn)子會(huì)產(chǎn)生明顯的彎曲變形,應(yīng)用剛性轉(zhuǎn)子模型辨識(shí)的支承參數(shù)的誤差急劇增大。針對(duì)高速轉(zhuǎn)子產(chǎn)生彎曲變形的問題,本文提出基于有限元法的磁懸浮軸承支承參數(shù)辨識(shí)方法。建立轉(zhuǎn)子有限元?jiǎng)恿W(xué)方程,通過動(dòng)力學(xué)方程推導(dǎo)出轉(zhuǎn)子內(nèi)部未知節(jié)點(diǎn)的位移表達(dá)形式,以此簡化辨識(shí)過程并辨識(shí)出軸承剛度阻尼系數(shù)。研究了基于混合遺傳算法的磁懸浮軸承剛度阻尼系數(shù)的辨識(shí)方法,首先利用傳遞矩陣法建立軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,并計(jì)算初始軸承支承參數(shù)下的不平衡響應(yīng)和試驗(yàn)值的殘差向量,再利用混合遺傳算法優(yōu)化出磁懸浮軸承支承參數(shù)。通過加載不平衡質(zhì)量進(jìn)行了不平衡激勵(lì)試驗(yàn)。并通過仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證,仿真結(jié)果和試驗(yàn)值高度一致,表明兩種方法都可以準(zhǔn)確地辨識(shí)出磁懸浮軸承支承參數(shù)。最后,研究了磁懸浮軸承剛度阻尼系數(shù)的影響因素。首先通過變換系統(tǒng)的不平衡激勵(lì),研究磁懸浮軸承支承參數(shù)對(duì)不同激勵(lì)的靈敏度。然后,比較不同辨識(shí)方法對(duì)辨識(shí)結(jié)果的影響,對(duì)比分析了文中混合遺傳算法和有限元法辨識(shí)結(jié)果的區(qū)別,得出了兩種方法都能有效地辨識(shí)出磁懸浮軸承支承參數(shù)的結(jié)論。
【關(guān)鍵詞】：磁懸浮軸承 支承參數(shù) 響應(yīng)面 有限元法 混合遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH133.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 注釋表13-14
• 縮略詞14-15
• 第一章 緒論15-22
• 1.1 引言15
• 1.2 主動(dòng)磁懸浮軸承的基本工作原理15-17
• 1.3 本課題研究目的、意義和目標(biāo)17
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
• 1.5 論文內(nèi)容安排20-22
• 第二章 響應(yīng)面在磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子模型修正中的應(yīng)用22-35
• 2.1 引言22
• 2.2 磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的模型22-24
• 2.2.1 基于有限元法的磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子模型的建立22-24
• 2.3 響應(yīng)面在磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子模型修正中的應(yīng)用24-27
• 2.3.1 基于響應(yīng)面法的轉(zhuǎn)子有限元模型修正的基本理論24
• 2.3.2 響應(yīng)面的擬合24-26
• 2.3.3 響應(yīng)面法的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)26-27
• 2.3.4 基于響應(yīng)面法的轉(zhuǎn)子模型修正方法27
• 2.4 基于響應(yīng)面法的磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子模型修正27-34
• 2.4.1 轉(zhuǎn)子模態(tài)實(shí)驗(yàn)27-30
• 2.4.2 磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)模型修正30-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于有限元法的磁懸浮軸承支承參數(shù)的辨識(shí)35-57
• 3.1 引言35
• 3.2 磁懸浮軸承支承參數(shù)的辨識(shí)35-37
• 3.2.1 磁懸浮軸承支承參數(shù)的辨識(shí)理論35
• 3.2.2 磁懸浮軸承的剛度阻尼系數(shù)的理論推導(dǎo)35-37
• 3.3 基于有限元法的磁懸浮軸承支承參數(shù)的辨識(shí)37-42
• 3.3.1 基于鐵木辛柯梁的有限元法基本原理37-38
• 3.3.2 磁懸浮軸承支承參數(shù)的辨識(shí)方法38-42
• 3.4 基于有限元法磁懸浮軸承支承參數(shù)辨識(shí)的仿真研究42-45
• 3.4.1 基于有限元法的磁懸浮軸承轉(zhuǎn)子的仿真模型42-44
• 3.4.2 基于有限元法的磁懸浮軸承剛度阻尼辨識(shí)仿真研究44-45
• 3.5 不平衡激勵(lì)試驗(yàn)以及辨識(shí)結(jié)果45-56
• 3.5.1 不平衡激勵(lì)試驗(yàn)45-49
• 3.5.2 不平衡響應(yīng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理49-53
• 3.5.3 基于有限元法的磁懸浮軸承支承參數(shù)辨識(shí)結(jié)果53-54
• 3.5.4 試驗(yàn)辨識(shí)支承參數(shù)的驗(yàn)證54-56
• 3.6 本章小結(jié)56-57
• 第四章 基于混合遺傳算法的磁懸浮軸承支承參數(shù)的辨識(shí)57-67
• 4.1 引言57
• 4.2 基于混合遺傳算法的磁懸浮軸承支承參數(shù)辨識(shí)57-61
• 4.2.1 基于傳遞矩陣法分析的殘差向量57-59
• 4.2.2 全局優(yōu)化階段59-60
• 4.2.3 局部優(yōu)化階段—單純形優(yōu)化60-61
• 4.3 基于混合遺傳算法的磁懸浮支承參數(shù)辨識(shí)步驟61-62
• 4.3.1 混合遺傳算法的流程圖61-62
• 4.4 基于混合遺傳算法的磁懸浮軸承支承參數(shù)辨識(shí)仿真驗(yàn)證62-63
• 4.5 基于混合遺傳算法的支承參數(shù)試驗(yàn)辨識(shí)63-66
• 4.5.1 基于混合遺傳算法的不平衡響應(yīng)試驗(yàn)以及辨識(shí)結(jié)果63-65
• 4.5.2 不平衡激勵(lì)試驗(yàn)辨識(shí)結(jié)果的驗(yàn)證研究65-66
• 4.6 本章小結(jié)66-67
• 第五章 磁懸浮軸承支承參數(shù)的辨識(shí)比較分析67-79
• 5.1 引言67
• 5.2 分析不平衡質(zhì)量對(duì)磁懸浮軸承支承參數(shù)的影響67-74
• 5.2.1 磁懸浮軸承不平衡響應(yīng)試驗(yàn)67-68
• 5.2.2 不平衡質(zhì)量的添加68-69
• 5.2.3 四組試驗(yàn)的位移數(shù)據(jù)幅值相位的對(duì)比69-72
• 5.2.4 不同不平衡質(zhì)量對(duì)應(yīng)的辨識(shí)結(jié)果72-74
• 5.3 不同辨識(shí)方法辨識(shí)的支承參數(shù)對(duì)比分析74-78
• 5.3.1 混合遺傳算法和有限元法的辨識(shí)結(jié)果比較分析74-76
• 5.3.2 基于有限元法和基于響應(yīng)面修正法的結(jié)果對(duì)比分析76-78
• 5.4 本章小結(jié)78-79
• 第六章總結(jié)與展望79-81
• 6.1 本文主要工作總結(jié)79
• 6.2 后續(xù)研究與展望79-81
• 參考文獻(xiàn)81-86
• 致謝86-87
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文87
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表(錄用)論文情況87
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加科研項(xiàng)目情況87

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本文編號(hào)：343356