基于多目标形貌优化的电力电容器壳体降噪方法
发布时间：2021-06-06 06:51
电容器壳体振动是滤波电容器向外界辐射噪声的主要来源。为了有效降低电容器壳体的辐射噪声,提出一种基于电容器频域特性的低噪声电容器壳体形貌优化方法。通过模态试验建立准确的初始电容器壳体辐射噪声预测数值模型,并根据噪声预测结果识别出贡献度较大的峰值频率。结合电容器壳体自身固有频率,以降低电容器辐射噪声为优化目标,采用线性加权法和层次分析法确定形貌优化的目标函数,对电容器壳体结构形貌优化设计。再将优化重构的有限元模型导入LMS Virtual. Lab声学仿真平台中进行振动噪声分析。分析结果显示优化后的电容器壳体相对优化前整体降噪效果较为明显。
【文章来源】：噪声与振动控制. 2020,40(05)CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
低噪声电容器壳体设计与分析流程
由于形貌优化方法是针对板壳类结构的优化方法，本文模型仅针对壳体结构进行形貌优化，针对电容器壳体的模态参数进行优化，避开共振频率，改善其固有振动特性，进而降低壳体振动[10]。本文计算所用的电容器壳体模型采用的1.5 mm的薄钢板形成，材料参数为：弹性模量为193 GPa，泊松比为μ=0.3，密度ρ=7 930 kg/m3，电容器壳体模型如图2所示。有限元模型采用四节点的四边形面网格进行网格划分，共有节点12 124个，单元数14 039个。基于此有限元模型进行电容器壳体自由模态计算，然后与基于PSV-400激光测振仪的测试系统测试的模态进行对比。
本文所采用的模态测试方法采用了非接触激光测振技术来测量电力电容器壳体的模态参数，这种方法避免了传统模态实验中传感器的附加质量对薄壁件的影响，其结果也相对准确[11]。模态测试平台主要由激励、信号采集和数据分析三部分组成，如图3所示。其中激励部分为东华激振器和HD5871型功率放大器，激励信号为扫频信号，此信号的生成是一种周期性的激励技术，在一个样本采样过程中，频率从低频扫到高频，因此不需要添加窗函数仍能保证无频率泄露问题发生，并且扫频激励信号的能量比其他激励更高，所以测试得到的频响函数（FRF）和相干函数（Coherency Function）的质量更高，模态测试结果也更可靠；信号采集部分主要包括PSV-400激光测振仪以及加速度信号传感器（参考信号）；数据分析主要是激光测振仪PSV系统附带的后处理模块和LMS Test.Lab模态分析平台。对激光测振仪的模态测试结果进行模态置信度（MAC）验证。在试验模态分析中，MAC用数学语言解释的话，主要是各阶模态振型向量间的点积，其计算得到的标量值一般介于0和1之间。如果MAC值接近1，说明这两个振型向量彼此平行或完全相关；如果MAC值靠近0，则可以说这两个振型向量之间相关性较小，此向量是近似正交的。因此MAC主要描述的是两个振型向量之间的相似程度[12]，其值越接近0越好。由于测试环境影响，模态结果很难达到0或完全接近0。本次模态测试取前6阶模态结果进行MAC验证，图4所示为MAC矩阵，测试得到的模态参数置信度最大不超过40%，基本符合测试精度要求。
【参考文献】：
期刊论文
[1]滤波电容器振动与噪声多倍频现象及其产生机理模型[J]. 李金宇,祝令瑜,熊易,雷晓燕,汲胜昌. 高电压技术. 2018(06)
[2]高压直流输电滤波电容器可听噪声研究综述与展望[J]. 汲胜昌,祝令瑜,崔瀚焘,李金宇,姜智桐. 电力电容器与无功补偿. 2017(04)
[3]换流站交流滤波电容器振动与噪声研究综述[J]. 汲胜昌,李金宇,伍小生,祝令瑜,师愉航. 高电压技术. 2016(04)
[4]倒装键合机复杂钣金件试验模态分析[J]. 宫文峰,黄美发,邱彪,陈磊磊. 机械设计与制造. 2014(02)
[5]HVDC用低噪声电容器研制[J]. 左强林,冯春林,李志远. 电力电容器与无功补偿. 2013(01)
[6]基于形貌优化的低振动柴油机机体设计[J]. 毕凤荣,杜宪峰,邵康,张俊红. 内燃机学报. 2010(05)
博士论文
[1]电力电容器可听噪声分析与控制[D]. 黄国兴.合肥工业大学 2015
硕士论文
[1]基于壳体结构优化的电力电容器降噪技术研究[D]. 李德玺.桂林电子科技大学 2019
[2]2V19重型立式车床工作台底座结构优化设计研究[D]. 杨帆.哈尔滨工业大学 2018
[3]低辐射噪声油底壳形貌优化设计[D]. 王振超.中北大学 2017
本文编号：3213837
【文章来源】：噪声与振动控制. 2020,40(05)CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
低噪声电容器壳体设计与分析流程
由于形貌优化方法是针对板壳类结构的优化方法，本文模型仅针对壳体结构进行形貌优化，针对电容器壳体的模态参数进行优化，避开共振频率，改善其固有振动特性，进而降低壳体振动[10]。本文计算所用的电容器壳体模型采用的1.5 mm的薄钢板形成，材料参数为：弹性模量为193 GPa，泊松比为μ=0.3，密度ρ=7 930 kg/m3，电容器壳体模型如图2所示。有限元模型采用四节点的四边形面网格进行网格划分，共有节点12 124个，单元数14 039个。基于此有限元模型进行电容器壳体自由模态计算，然后与基于PSV-400激光测振仪的测试系统测试的模态进行对比。
本文所采用的模态测试方法采用了非接触激光测振技术来测量电力电容器壳体的模态参数，这种方法避免了传统模态实验中传感器的附加质量对薄壁件的影响，其结果也相对准确[11]。模态测试平台主要由激励、信号采集和数据分析三部分组成，如图3所示。其中激励部分为东华激振器和HD5871型功率放大器，激励信号为扫频信号，此信号的生成是一种周期性的激励技术，在一个样本采样过程中，频率从低频扫到高频，因此不需要添加窗函数仍能保证无频率泄露问题发生，并且扫频激励信号的能量比其他激励更高，所以测试得到的频响函数（FRF）和相干函数（Coherency Function）的质量更高，模态测试结果也更可靠；信号采集部分主要包括PSV-400激光测振仪以及加速度信号传感器（参考信号）；数据分析主要是激光测振仪PSV系统附带的后处理模块和LMS Test.Lab模态分析平台。对激光测振仪的模态测试结果进行模态置信度（MAC）验证。在试验模态分析中，MAC用数学语言解释的话，主要是各阶模态振型向量间的点积，其计算得到的标量值一般介于0和1之间。如果MAC值接近1，说明这两个振型向量彼此平行或完全相关；如果MAC值靠近0，则可以说这两个振型向量之间相关性较小，此向量是近似正交的。因此MAC主要描述的是两个振型向量之间的相似程度[12]，其值越接近0越好。由于测试环境影响，模态结果很难达到0或完全接近0。本次模态测试取前6阶模态结果进行MAC验证，图4所示为MAC矩阵，测试得到的模态参数置信度最大不超过40%，基本符合测试精度要求。
【参考文献】：
期刊论文
[1]滤波电容器振动与噪声多倍频现象及其产生机理模型[J]. 李金宇,祝令瑜,熊易,雷晓燕,汲胜昌. 高电压技术. 2018(06)
[2]高压直流输电滤波电容器可听噪声研究综述与展望[J]. 汲胜昌,祝令瑜,崔瀚焘,李金宇,姜智桐. 电力电容器与无功补偿. 2017(04)
[3]换流站交流滤波电容器振动与噪声研究综述[J]. 汲胜昌,李金宇,伍小生,祝令瑜,师愉航. 高电压技术. 2016(04)
[4]倒装键合机复杂钣金件试验模态分析[J]. 宫文峰,黄美发,邱彪,陈磊磊. 机械设计与制造. 2014(02)
[5]HVDC用低噪声电容器研制[J]. 左强林,冯春林,李志远. 电力电容器与无功补偿. 2013(01)
[6]基于形貌优化的低振动柴油机机体设计[J]. 毕凤荣,杜宪峰,邵康,张俊红. 内燃机学报. 2010(05)
博士论文
[1]电力电容器可听噪声分析与控制[D]. 黄国兴.合肥工业大学 2015
硕士论文
[1]基于壳体结构优化的电力电容器降噪技术研究[D]. 李德玺.桂林电子科技大学 2019
[2]2V19重型立式车床工作台底座结构优化设计研究[D]. 杨帆.哈尔滨工业大学 2018
[3]低辐射噪声油底壳形貌优化设计[D]. 王振超.中北大学 2017
本文编号：3213837
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3213837.html
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