电子器件散热风扇气动噪声管道声学模态截止控制技术

该文针对电子器件散热用的一款变速轴流风扇的气动噪声及其降噪方法进行实验研究。首先利用风扇旋转轴等高平面内圆周分布的传感器阵列测量风扇不同转速下远场噪声分布,总声压级与转速的对数关系验证散热风扇主要气动噪声属于偶极源噪声,频谱分析显示离散单音噪声为主要噪声影响因素。基于管道声学理论的管道模态截止方法,研究进出风口安装圆形短管对风扇气动噪声的影响,实验结果显示不同位置、不同长度的短管对风扇远场噪声影响不同。额定转速下,在进风口安装2 cm管道可以使远场1 m处平均总声压级下降4.1 dB(A),降噪效果显著。模态测量结果显示,此种情况下对应离散单音处的风扇主要模态幅值大大降低,风扇离散单音噪声降低从而噪声总声压级大幅减小。该方法为散热风扇降噪提供了一种新的途径。

电子器件轴流冷却风扇气动噪声周向模态试验

包含进口不规则形状的电子器件轴流冷却风扇的周向声模态尚不明确,需要对其噪声特性有更加深入的认识。对电子器件散热领域常用的一款变速轴流风扇的气动噪声特性开展试验研究。首先分析了风扇远场噪声频谱特征和指向性,进风一侧一阶叶片通过频率噪声幅值最大,出风一侧三阶叶片通过频率噪声幅值最大,显示进出风口具有不同的离散单音影响因素。风扇驱动电机电源线在静叶支撑上的排线方式对总声压级和噪声指向性有明显的影响。然后基于18和8两种均布测点的模态校正方法,准确识别了冷却风扇进出口前三阶叶片通过频率下的周向声模态分布,在计及风扇进口导流罩非轴对称形状的基础上,对传统的TYLER-SOFRIN动静干涉模态计算公式进行修正,并通过试验证实其有效性。

电子器件散热串联轴流风扇短管降噪试验

对两台电子器件散热轴流风扇采用不同方式串联时的气动噪声特性开展试验研究。首先利用风扇等高平面内环形布置的传声器阵列对单风扇和串联风扇的远场噪声进行测量,发现串联风扇相比单风扇具有更高的宽频噪声和更复杂的单音噪声特性。然后对比加装方框、蜂窝和短管中间连接件的串联风扇在不同转速下的噪声声压级指向性分布,发现短管连接件对串联风扇的单音和宽频噪声均具有良好的降噪效果,其中设计转速下单音相比方框连接的串联风扇下降1.2dB(A),宽频下降0.5 dB(A)。最后,提出串联风扇的两段短管降噪方法并验证了其在多转速运行工况下的降噪效果。论文对串联电子器件散热风扇气动噪声的研究可为工程应用中的降噪措施提供参考。

基于任意传感器排布的叶尖定时信号压缩感知辨识方法

基于叶片振动和叶尖计时系统的特点,推导了任意传感器角度分布下叶片振动响应的分布规律,并基于叶尖定时信号频域的稀疏性,探究了压缩感知方法在叶尖定时信号的重构和倍频辨识上的应用。通过同步信号和非同步信号的大量数值实验,分析了包括信号重构误差、传感器数量、旋转周期数、频率分辨率和信噪比等因素对辨识效果的影响,提出了压缩感知重构叶尖定时信号的基本方法和步骤。进一步将压缩感知方法应用于某型号涡扇发动机钛合金宽弦风扇叶片有限元仿真获得的振动响应数据重构,验证了该方法的有效性。结果表明:在加入了叶尖测点位置误差和30dB随机噪声的前提下,在80%、90%和100%三种转速工况下均清晰辨识出幅值较大的激励倍频。基于任意传感器角度分布的压缩感知方法对叶尖定时信号辨识效果较好。

高可靠小条件数压缩感知叶尖定时信号辨识

为增强基于任意角度压缩感知(CS)叶尖定时信号(BTT)重构的稳定性,采用小生境微种群遗传算法提出了基于小条件数的高稳定性传感器安装布置方法。研究发现:任意角度CS的恢复矩阵条件数越小,不同信噪比下同步和非同步振动信号重构误差越趋于稳定在较低范围,优化后发现条件数为1的排布方案下,相邻传感器角度间隔趋向于均布2m取K的形式。利用条件数为1的矩阵冗余特性,设计了高可靠性的传感器排布方案,数值试验和有限元仿真验证表明叶尖定时系统在失效一个传感器的情况下仍可稳定得到准确的重构结果。在信噪比为5 dB时,冗余排布相比参考排布的主倍频幅值重构误差降低4.4%以上,验证了采用最小条件数排布的任意角度CS信号辨识方法在噪声及传感器失效情况下仍可保证BTT测量结果的有效性和可靠性。

风扇/压气机周向模态识别中传感器角度偏差的影响

基于任意角度压缩感知(CS)方法分析了传感器安装角度偏差对风扇/压气机周向模态识别重构的影响,设计了一套自适应角度优化程序修正重构误差。利用数值试验探究了传感器角度偏差和数量对周向模态重构结果的影响,研究表明:当角度偏差等级为2.5%时,平均重构误差达到10%以上,若保证重构误差基本不变,将传感器数量从7个增加至25个,仅可以将角度偏差等级放宽至4%。而采用小生境微种群遗传算法进行自适应角度优化,在20 dB信噪比下,通过自适应角度优化可将角度偏差等级从2.5%放宽至10%,降低了传感器安装的精度要求。成功优化了一款冷却风扇在前三阶叶片通过频率下的主要周向声模态重构幅值。自适应角度优化算法有效提升了基于压缩感知的风扇/压气机周向模态重构可靠性。