ブラックボックスホワイトボックス方式

電気自動車の振動と騒音に直面して、この前任者はトリックの新しいセットを作成しました。理論は最初ではありませんが、電気自動車への応用は私の世代が振り返るには十分です。この方法はブラックボックスホワイトボックス法と呼ばれています。

いわゆる「ブラックボックス」は「ブラックボックステスト」のブラックボックスです。モーターは内部にとらわれないオブジェクトと見なされます。モータの内部部品がどのように構成されているかは考慮されておらず、モータの外部特性にのみ注目しています。いわゆる「ホワイトボックス」と「ブラックボックス」は反対であり、モーターは完全に開いていて私たちには透明であり、モーターの理論的構造と特性を明確に知ることができます。ブラックボックスホワイトボックス方式は、3つの主なステップで構成されています。

最初のステップはホワイトボックスモデルを学ぶことです。 2つのことを得なさい：1モーターの主要な電磁力の理論的なスペクトル; これらのスペクトルの背後にある構成成分であるこれらの成分は、一次コギング高調波または三次永久高調波であり得る。

ホワイトボックス学習の鍵は、どの電磁力波が各次数の高調波によって形成され、どの電磁力波が主であり、どの電磁力波が二次であり、そして一般的な時空が小さいかという分析にあります。大きな振幅の力の波が主な矛盾です。そして、これらの力波の周波数は、ウォーターフォールグラフに描かれた回転速度の変化特性とともに計算され（縦座標は回転速度、横座標は周波数）、それは対角線であり、周波数は直線的に増加する。スピードで。

第二段階はブラックボックスの物理テストです。前身は、一定の速度と加速の間にモーターの振動と騒音データをテストすることができるモーターテストプラットフォームを構築しました。このテストプラットフォームは一対の牽引テストプラットフォームです。1つはモーターとして動作し、もう1つはエンジンとして動作して車内のさまざまな動作条件をシミュレートします。

ブラックボックステストでは、主に2つのことが得られます。1実際のノイズスペクトル（ノイズウォーターフォールマップを含む）。速度の関数として2全体の音圧と音のパワー。

ブラックボックス滝マップとホワイトボックス滝マップの分析を通して、理論的雑音スペクトルに加えて、より豊富な雑音スペクトル特徴があることが分かった。これらのノイズスペクトルは、基本的な電流以外の電流高調波によって大部分生成されます。前任者は、複雑なノイズスペクトルを別々のコンポーネントに分割しました。

分解ノイズの発生源は、どれが基本ノイズであるか、どれが高調波ノイズであるか、どれが機械的ノイズであるかを決定するためにエンジニアの実際の経験に基づく必要があります。また、試験で最もうるさい状態は４００ｒｐｍであり、４００ｒｐｍの無負荷が主な解析条件であると判断した。

第3段階は4段階モデル分析です。 400rpmの無負荷条件下で電磁力と振動応答および騒音分布を解析することです。これを使用して、異音の原因を突き止めます。

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