基于模型的转子无试重失衡参数辨识技术研究

本项目提出一项基于模型的无试重失衡参数辨识技术，其基础原理是有限元建模技术与参数辨识技术的结合，旨在运用转子有限元模型、一次停车过程的轴振、瓦振为输入信息，通过参数辨识技术识别模态不平衡量与支撑模型参数，达到无试重平衡的目的。主要研究基于模型的无试重失衡参数辨识理论；转子-轴承-支撑系统与构成部件的建模技术；全息谱原理在失衡参数辨识中的运用；失衡量与支撑模型的识别策略与优化技术；无试重平衡所需振动信号的测试、处理技术。该技术将故障诊断过程与设备的转子动力学信息深入结合，研究成果对提高现场动平衡的精度与效率具有重要的理论指导和现实意义，同时可为旋转机械设备其他故障源的定量诊断技术研究提供科学依据。

围绕基于模型的无试重失衡参数辨识技术，本项目开展了以下两个方面的研究：1）不平衡响应信息提取；2）失衡参数辨识。在第一个方面，针对传统振动传感器无法完全满足高端精密砂轮主轴失衡振动控制要求的问题，提出了基于内置光栅尺与主轴编码器信息的数控机床主轴现场动平衡技术，现场试验表明该方法解决了传统方法精度的不足问题，同时降低测试成本。启停车振动信息的精确提取是精确计算失衡量的基础，围绕该问题提出了多种信号处理方法，解决了启停车过程零点相位漂移校正、不平衡响应相位信息的精确提取等问题。在第二个方面，针对目前的砂轮主轴平衡操作方法无法实现加工振纹最优控制的问题，提出了以加工表面波纹度最小化为控制目标的平衡优化方法，实验结果表明采用该方法可在有限平衡配重面的约束条件下取得最佳磨削振纹抑制效果；以转子有限元模型、一次停车过程的轴振、瓦振为输入信息，通过参数辨识技术识别模态不平衡量与支撑模型参数，本项目提出了一项基于模型的无试重失衡参数辨识技术，并在转子试验台上进行了验证，识别效果良好。