Page 237 - 《振动工程学报》2026年第2期

第 2 期 杨天舒，等：多源激励下磁悬浮轴承-转子系统振动协同控制研究 553

150 150
模态激振器的激励下可产生俯仰运动。电机通过
100 100
联轴器与转子末端连接提供动力。试验平台参数如 50 50
表 1 所示。 DE−Z 幅值 / μm 0 NDE−Z 幅值 / μm 0
−50 −50
表 1 试验平台参数 −100 −100
−150 −150
Tab. 1 Experimental platform parameters
−150 0 150 −150 0 150

参数名称 数值 幅值 / μm 幅值 / μm
DE-X NDE-X
转子质量 3.34 kg
图 8 控制后多源激励下转子轴心轨迹
转子长度 0.396 m
Fig. 8 Rotor axis trajectory under multi-source excitation after
转子弯曲临界转速 350 Hz
control
保护气隙 0.25 mm
偏置电流 2.5 A
电流刚度系数 99.6 N/A 4 结 论

位移刚度系数 407.4 N/mm
激振器力常数 16.7 N/A 本文针对磁悬浮设备受到基础运动、转子不平
衡力、外界扰动等多源激励导致的振动抑制问题，采

将转子转速设置为 80 Hz，激振器产生的基础激 用动力学建模理论和控制系统状态方程，建立了考
励信号频率为 70 Hz，为获得更明显的试验效果，激
虑多源激励的磁悬浮轴承-转子系统的动力学模型，
励电流设置为 3 A。驱动端及非驱动端转子轴心轨
通过仿真和试验研究了多源激励下磁悬浮轴承-转
迹如图 7 所示。图 7 中蓝色曲线为转子轴心轨迹，
子系统振动自适应协同控制方法，主要结论如下：
红色曲线为 LMS 算法所提取的同频信号。从图 7 中
（1）基础运动、转子不平衡质量、外界扰动等多
看出，同频信号轨迹并非标准的圆形，而是呈现椭圆 源激励的作用，会通过磁悬浮轴承、基座及其支承
状。这是由于本文所用试验装置在转子末端外接一 等传递至设备本体，引起设备产生振动，建立多源激
联轴器，从而在一定程度上影响了转子的悬浮特性； 励的磁悬浮轴承-转子系统的动力学模型，设计相应
同时由于转子圆度、同心度误差等因素也会对同频
控制算法对减小设备振动具有重要意义。
信号产生一定影响，但该现象不会影响到本文的振
（2）通过理论分析和数值仿真，设计了多源激励
动控制效果研究，因此此处不作详细讨论。 下磁悬浮轴承-转子系统振动自适应协同控制算法。

150 150 根 据 多 源 激 励 不 同 频 率 成 分， 设 计 了 相 应 数 量 的
100 100 陷波滤波器，即当外部激励与转子转速同频时，仅需
50
50
DE−Z 幅值 / μm −50 0 NDE−Z 幅值 / μm −50 0 一个陷波滤波器即可；当外部激励存在除与转子转
速同频外的其他频率成分时，需根据不同频率成分
−100 −100 的数量在 PID 控制器前串联相应数量的陷波滤波器。
−150 −150
−150 0 150 −150 0 150 （3）搭建了多源激励磁悬浮轴承-转子系统的试
幅值 / μm 幅值 / μm 验平台，在转子转速 80 Hz 下施加 70 Hz 的基础激励
DE-X NDE-X
信号，验证了多源复杂激励下磁悬浮轴承-转子系统

图 7 控制前多源激励下转子轴心轨迹
的振动控制方法的有效性，转子轴心轨迹最大振幅
Fig. 7 Rotor axis trajectory under multi-source excitation
减小 52%，提取到的同频信号也有明显衰减，本文所
before control

研究算法为振动主动控制系统设计提供了技术支撑。
图 7 结果表明，在基础激励、不平衡力以及传感
器等外界杂波干扰的共同作用下，系统响应出现变
参考文献：
化，多源激励响应叠加，转子轴心轨迹出现波动，产
生了基础激励方向的简谐振动，转子振幅最大达到
[1] HU Y F，YANG K Z，WU H C，et al. Critical vibration and
约 100 μm。加入协同控制算法后转子轴心轨迹如图 8
control of the maglev high-speed motor based on μ–synthesis
所示，从图 8 中可以看出，转子轴心轨迹以及同频信 control[J]. Sensors，2022，22（22）：8692.
号均明显减小，验证了算法对多源激励导致的振动 [2] SHRIVASTAVA A, MOHANTY A R. Identification of unbal-
的抑制作用，最大振幅由 100 μm 减小至 48 μm，振动 ance in a rotor-bearing system using Kalman filter-based input
衰减 52%。 estimation technique[J]. Journal of Vibration and Control，