基于算法的電機(jī)NVH優(yōu)化過(guò)程

01

基本原理

用算法解決電機(jī)NVH問(wèn)題，最核心的問(wèn)題是找到“ 關(guān)鍵中間變量 ”。這個(gè)變量是承上啟下起決定性作用的，向上可以對(duì)接電機(jī)電磁 數(shù)學(xué)模型，這樣就可被算法控制。向下能夠決定了真實(shí)世界中電機(jī)振動(dòng)噪音的強(qiáng)弱。因此控制了中間變量也就控制了從數(shù)學(xué)模型到物理現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵路徑，如此算法就有了明確的可實(shí)施目標(biāo)，振動(dòng)噪音的物理問(wèn)題也就轉(zhuǎn)換成了數(shù)學(xué)問(wèn)題。

我們選擇的中間變量是“電磁力”，原因有三：

1、電磁力是常見(jiàn)的噪音來(lái)源

從我們接觸的NVH故障案例中，80%以上的問(wèn)題是電磁噪音輻射問(wèn)題，而輻射的來(lái)源基本上都是電磁力，其中徑向電磁力產(chǎn)生的徑向振動(dòng)為主要故障模式，而切向電磁力產(chǎn)生的扭轉(zhuǎn)振動(dòng)和齒頂局部振動(dòng)相對(duì)較少為次要故障模式。也就是說(shuō)控制住了電磁力也就能控制住電機(jī)的噪音。

2、 電磁力可被數(shù)學(xué)建模 。

也就是說(shuō)可以通過(guò)調(diào)整電磁仿真模型的結(jié)構(gòu)，來(lái)對(duì)徑向電磁力產(chǎn)生影響，它是可以被數(shù)學(xué)模型描述和控制的，我們可以通過(guò)轉(zhuǎn)子磁極調(diào)整來(lái)控制電磁力，也可以通過(guò)定子結(jié)構(gòu)調(diào)整來(lái)影響，這給優(yōu)化帶來(lái)了方便。

3、徑向電磁力兼顧了效率和精度

下圖是算法解決振動(dòng)噪音的自動(dòng)控制原理。我們可以直接選擇“振動(dòng)/噪音”目標(biāo)作為目標(biāo)因變量，算法根據(jù)目標(biāo)的優(yōu)劣程度，自動(dòng)調(diào)整定子和轉(zhuǎn)子的形狀來(lái)作優(yōu)化，但這種仿真出振動(dòng)噪音需要多物理場(chǎng)耦合，計(jì)算量和時(shí)間開(kāi)銷太大，計(jì)算1000個(gè)方案，所需要的計(jì)算機(jī)資源是海量的，不適合PC機(jī)上應(yīng)用，因此我們沒(méi)有選擇這條技術(shù)路線。

也可以將磁場(chǎng)作為關(guān)鍵目標(biāo)因變量，這樣計(jì)算開(kāi)銷極小，比如磁場(chǎng)的諧波畸變率、比如5、7次諧波的含量，但磁場(chǎng)和電磁力的相關(guān)性不穩(wěn)定，有的方案相關(guān)性比較強(qiáng)，控制了磁場(chǎng)確實(shí)能控制電磁力，但有些方案相關(guān)性比較弱，甚至出現(xiàn)磁場(chǎng)變正弦了反而電磁力變大的情形。因此將磁場(chǎng)作為目標(biāo)變量不可靠。

我們發(fā)現(xiàn)最經(jīng)濟(jì)且相對(duì)可靠的變量是電磁力，一是因?yàn)閺碾姶帕Φ秸駝?dòng)噪音是強(qiáng)相關(guān)的。二是電磁力的計(jì)算開(kāi)銷較小，通過(guò)我們的努力可以將1000個(gè)方案電磁力的計(jì)算時(shí)長(zhǎng)控制在10小時(shí)內(nèi)，如此普通PC機(jī)也能勝任。

因此選擇“電磁力”作為自動(dòng)優(yōu)化的變量，是兼顧經(jīng)濟(jì)性和準(zhǔn)確性的最佳實(shí)施方案。

02

實(shí)施方式

在完成診斷后，確定了關(guān)鍵階次電磁力優(yōu)化目標(biāo)后，我們 采用多目標(biāo)優(yōu)化工具將電磁力作為直接優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)遺傳算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)考量到工程的其它需求“效率”、“成本”、和不同工況下的“電磁力”都同時(shí)作為優(yōu)化目標(biāo)。

下圖是我們算法優(yōu)化的過(guò)程，可以通過(guò)不同的參數(shù)對(duì)來(lái)監(jiān)控收斂情況。觀察發(fā)現(xiàn)： 電磁力是“可防可控的” ，可以通過(guò)定轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)調(diào)整來(lái)找到較小的電磁力目標(biāo)。在多目標(biāo)優(yōu)化時(shí)，因?yàn)槭畮讉€(gè)目標(biāo)相互影響，收斂域可能呈現(xiàn)在邊界處，如下圖右：“齒槽轉(zhuǎn)矩”和“反電動(dòng)勢(shì)畸變率THD”目標(biāo)對(duì)，也可能不在邊界處，如“下圖左：額定轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)”-“24階電磁力”目標(biāo)對(duì)。

03

實(shí)施案例

我們以一臺(tái)A0車的乘用車電機(jī)作為案例，作為算法治理NVH問(wèn)題案例，向大家分享該電機(jī)的NVH診斷和優(yōu)化和迭代的全過(guò)程。