特种织机不确定轴系系统振动噪声特性及主动控制研究

As an important part of textile equipment manufacturing industry, the noise of special looms has threatened people's health, so it is urgent to reduce vibration and noise. Previous studies show that the structural noise of uncertain shafting system is the main source of the whole machine noise. The research on vibration and noise analysis and active control of shafting system has become a key problem to be solved urgently. In view of the above problems, this project focuses on the uncertainties of coupling element stiffness, support bearing stiffness and needle puncture force parameters. Based on Monte Carlo theory, the influence of parameter uncertainties on the vibration response of shafting system is studied, and the complex dynamic change mechanism of shafting system is revealed. The radiated noise characteristics of uncertain shafting system are discussed, and the deterministic parameters are adopted for comparative study. A multi-stage sound source layout optimization model with multi-physical variables (including position, sound intensity and phase) coupling is established. The active noise control scheme of shafting system is designed. The influence of identification error and phase delay of different secondary channels on the convergence of the controller is analyzed. The research results will provide theoretical basis and technical guidance for the development of high-speed, intelligent and green special weaving machine with independent intellectual property rights in China.

特种织机作为纺织装备制造业的重要组成部分，其噪声已经远远威胁人们的身体健康，减振降噪已经迫在眉睫。前期研究表明，不确定性轴系系统结构噪声是整机噪声的主要来源。轴系系统的振动噪声分析及控制研究已成为亟待解决的关键问题。本项目针对以上问题，重点考虑轴系间耦合单元刚度、支撑轴承刚度和针穿刺力参数的不确定性，基于蒙特卡罗理论研究参数不确定性对轴系系统振动响应的影响，揭示轴系系统复杂的动力学变迁机制；分析不确定性轴系系统的辐射噪声特性，比较研究采用确定参数和不确定参数对关键点处声压的影响规律；建立多物理量（包括位置、声强、相位）耦合作用的多次级声源布局优化模型，设计轴系系统噪声的主动控制方案，分析不同次级通道辨识误差和相位延迟对控制器收敛性的影响。研究成果将为我国研制具有自主知识产权的高速化、智能化、绿色化的高端特种织机制造提供理论依据和技术指导。

特种织机作为纺织装备的重要组成部分，其核心部件为轴系系统，该部分为整机振动噪声的主要来源。本项目以簇绒地毯织机为例，研究含不确定因素特种织机轴系系统的减振降噪问题，主要研究内容为：（1）从特种织机结构特点出发，分析特种织机轴系系统中等效刚度、张力波动等不确定参数值变化曲线；（2）构建次级声源与误差传感器的布放优化模型，考虑多物理量耦合作用的次级声源布局优化方案，以目标区域降噪量最大为控制目标，声压平方和最小为目标函数，采用蚁狮算法对有源降噪系统中的次级声源以及误差传感器的位置进行优化，分析不同布放方案对振动辐射噪声影响规律；（3）研究特种织机轴系系统低频噪声主动控制算法，提出基于Sigmoid-Sinh分段函数的FxLMS（SSFxLMS算法）线性主动控制算法，考虑声通道与次级扬声器非线性干扰，设计基于深度神经网络的非线性噪声主动控制算法（DNN算法）。本项目所取得的重要结果和关键数据为：（1）采用能量法对针曲柄摇杆机构的等效线刚度和等效转动刚度进行分析，其等效线刚度在1.35×10^6-3.46×10^6N.m/rad之间变化，平均值为2.27×10^6N.m/rad，故在进行振动特性分析时，不能将该刚度值视为常数，为讨论时变刚度对轴系系统噪声特性影响做铺垫；（2）根据所得的最优布放方案，在146Hz处，降噪量最高，其值为26.9dB，在0-500Hz整个频段上的平均降噪量有3.2dB，说明优化得到的布放方案能够很好的抑制簇绒地毯织机工作空间的低频噪声。（3）采用SSFxLMS算法对簇绒地毯织机噪声信号进行控制，在频域为0-500Hz的平均降噪量为24.2dB，SSFxLMS算法的平均降噪量相较于已有另外3种算法提高15.3dB以上，证明该方法有效性；分别采用SSFxLMS算法和DNN算法进行非线性噪声主动控制系统仿真，得到SSFxLMS算法和DNN算法的平均噪声减小量分别为16.7dB和31.1dB。因此，当存在非线性干扰时，DNN算法比SSFxLMS算法的控制效果好。该项目的顺利实施为纺织装备减振降噪提供一些新思路，其结论可推广至汽车NVH领域和核潜艇振动噪声控制领域。