减速器变速工况轴承力预测方法、装置、设备及介质

本技术涉及电动汽车领域，尤其涉及一种减速器变速工况轴承力预测方法、相应的装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、当前汽车行业的主流方向是大力发展新能源汽车，而纯电动汽车是当前新能源汽车领域的主流产品，随着纯电动汽车技术的发展，纯电动汽车的噪声问题也越来越引起人们的关注。与传统汽车不同，纯电动汽车的噪声主要来自电驱总成，特别是与电机相连的减速器部分，因电机的高转速而常有啸叫噪声，降低了驾驶员和乘客的乘坐舒适性。如何在设计阶段对减速器噪声进行快速预测和优化已是汽车制造商普遍关心和亟需解决的问题。电动汽车减速器部分的噪声主要由电机部分输出的动力传递至齿轮传动系，齿轮振动通过轴系传递至轴承处，再由与轴承座相连的壳体辐射噪声，因此对变速工况下减速器部分的轴承力进行准确预测是计算其噪声的关键。

2、目前对于电动汽车减速器轴承力的预测计算多是采用解析法或者有限元法。解析法是对减速器传动系建立齿轮-轴-轴承的数学模型，通过求解这些数学模型的动力学方程得到轴承力；有限元法是利用商业有限元软件对轴承力进行计算，通过导入模型、划分网格和设置材料及边界条件并仿真实际运转工况，最终求解获得轴承力。而对于电动汽车减速器变速工况轴承力的获取则会在获取多个稳态工况轴承力的基础上利用插值函数来获取随转速变化的轴承力也即变速工况下的轴承力。

3、解析法利用数学模型对轴承力进行分析其考虑的影响因素过少，因而计算误差较大，也只能先进行单一工况的计算。有限元法是利用商业有限元软件对轴承力进行仿真计算，也会因建模精度、模型网格划分、计算机性能而受影响，且目前大多商业有限元软件也只能对单一转速工况进行计算。如需预测变速工况下的轴承力，则还需在上述方法的基础上结合插值法利用插值函数。这种重复计算工作量大，计算耗时长、效率低。例如若计算转速从2000-5000r/min这一加速过程下的减速器噪声，则可以根据壳体固有频率来选取间隔转速如每隔200r/min取一个插值节点，将获取的减速器对应稳态工况下的轴承力，利用高阶插值计算出轴承力随转速变化的函数曲线。

4、综上，适应现有技术中运用插值法进行变速工况下的轴承力计算，其具有计算工作量大，计算耗时长、效率低等问题，以及解析法利用数学模型对轴承力进行分析其考虑的影响因素过少，因而计算误差较大等问题，本技术人出于解决该问题的考虑作出相应的探索。

技术实现思路

1、本技术的目的在于解决上述问题而提供一种减速器变速工况轴承力预测方法、相应的装置、电子设备及计算机可读存储介质。

2、为满足本技术的各个目的，本技术采用如下技术方案：

3、适应本技术的目的之一而提出的一种减速器变速工况轴承力预测方法，包括：

4、响应电动汽车减速器在变速工况下的轴承力预测指令，确定电动汽车减速器相对应的齿轴传动几何模型以及所述减速器的各个零件相对应的材料参数；

5、基于所述齿轴传动几何模型以及所述材料参数构建所述减速器相对应的动力学仿真模型，基于所述动力学仿真模型计算确定所述减速器在多个稳态工况下的轴承力数据及其相对应的稳态工况转速；

6、基于预训练的变速工况轴承力预测模型根据所述稳态工况下的轴承力数据及其相对应的稳态工况转速，确定所述电动汽车减速器在变速工况下的轴承力，其中，所述变速工况轴承力预测模型由自适应神经网络后接频域变换模块所构建；

7、根据所述在变速工况下的轴承力计算确定所述电动汽车减速器在变速工况下的噪声，以完成电动汽车减速器在变速工况下的轴承力预测。

8、可选的，构建动力学仿真模型的步骤,包括：

9、确定电动汽车减速器相对应的减速器壳体、齿轮、轴以及轴承相对应的初始数据，基于所述减速器壳体、齿轮、轴，轴承相对应的初始数据构建其相对应的齿轴传动几何模型，所述减速器的各个零件包括减速器壳体、齿轮、轴以及轴承的一项或任意多项；

10、确定所述减速器壳体、齿轮、轴以及轴承相对应的材料参数、齿轴传动几何模型的运动边界条件、周期边界条件、求解步数和求解步长，将所述减速器壳体、齿轮、轴以及轴承相对应的材料参数、齿轴传动几何模型的运动边界条件、周期边界条件、求解步数和求解步长输入至所述齿轴传动几何模型中，以构建动力学仿真模型。

11、可选的，基于所述动力学仿真模型计算确定所述减速器在多个稳态工况下的轴承力数据及其相对应的稳态工况转速的步骤，包括：

12、减速器引起轴承力的激励中以斜齿轮传递误差和斜齿轮副时变的啮合刚度为主要激励，基于所述动力学仿真模型进行仿真分析，其中，所述斜齿轮传递误差表示为：

13、

14、其中，te为斜齿轮传递误差，θ1、θ2为主动齿轮和从动齿轮的理论转动角，θ2'2为从动齿轮实际转动角度，rb1、rb2为主动齿轮和从动齿轮的基圆半径，i为理论传动比；

15、所述斜齿轮副时变的啮合刚度：

16、

17、其中，k(t)为斜齿轮副时变啮合刚度，ωm为啮合频率，为初始相位角，εα为重合度，kc为单对齿轮副的啮合刚度；

18、将计算得到的斜齿轮传递误差和斜齿轮副时变啮合刚度两个主要激励加载至所述动力学仿真模型，得到其多个稳态运行工况下的轴承力数据；

19、将仿真获得的稳态运行工况下的轴承力数据与其对应的稳态工况转速、运行时间组成所述变速工况轴承力预测模型的样本数据集合。

20、可选的，将仿真获得的稳态运行工况下的轴承力数据与其对应的稳态工况转速、运行时间组成变速工况轴承力预测模型的样本数据集合的步骤之后，包括：

21、响应标签数据集合构建指令，获取稳态工况下所述电动汽车减速器中的轴承力传感器的实际轴承力以及相对应的实际稳态工况转速；

22、将所述实际轴承力、所述实际稳态工况转速以及运行时间，构建所述变速工况轴承力预测模型的标签数据集合。

23、可选的，训练变速工况轴承力预测模型的步骤，包括：

24、基于样本数据集合中在稳态工况下轴承力随时间变化的特征以选择循环单元，并根据轴承力预测的任务类型确定损失函数，构建所述变速工况轴承力预测模型；

25、把所述样本数据集合与标签数据集合中各项数据截成长度相同的数据段，将这些数据段进行离散傅里叶变换，并对变换后的数据进行方差为1、均值为0的归一化处理；

26、把归一化处理后的样本数据集合的一部分作为训练集，并将所述训练集输入至所述变速工况轴承力预测模型中进行训练；

27、当所述变速工况轴承力预测模型达到预设的迭代次数，完成所述变速工况轴承力预测模型的训练。

28、可选的，基于预训练的变速工况轴承力预测模型根据所述稳态工况下的轴承力数据及其相对应的稳态工况转速，确定所述电动汽车减速器在变速工况下的轴承力的步骤，包括：

29、将稳态工况下的轴承力数据及其相对应的稳态工况转速输入至预训练的变速工况轴承力预测模型中；

30、所述变速工况轴承力预测模型中的频域变换模块从所述变速工况轴承力预测模型中的自适应神经网络输出的时域下的轴承力数据重叠截短；

31、对截短后的轴承力数据进行离散傅里叶变换，经离散傅里叶变换后的数据进行频域加窗平均操作；

32、输出所述电动汽车减速器在时域和频域下的变速工况下的轴承力数据。

33、可选的，所述变速工况轴承力预测模型中的自适应神经网络包括输入层、长短时记忆层、数个全连接层及数据输出层。

34、适应本技术的另一目的而提供的一种减速器变速工况轴承力预测装置，包括：

35、材料参数获取模块，设置为响应电动汽车减速器在变速工况下的轴承力预测指令，确定电动汽车减速器相对应的齿轴传动几何模型以及所述减速器的各个零件相对应的材料参数；

36、稳态工况轴承力确定模块，设置为基于所述齿轴传动几何模型以及所述材料参数构建所述减速器相对应的动力学仿真模型，基于所述动力学仿真模型计算确定所述减速器在多个稳态工况下的轴承力数据及其相对应的稳态工况转速；

37、变速工况轴承力确定模块，设置为基于预训练的变速工况轴承力预测模型根据所述稳态工况下的轴承力数据及其相对应的稳态工况转速，确定所述电动汽车减速器在变速工况下的轴承力，其中，所述变速工况轴承力预测模型由自适应神经网络后接频域变换模块所构建；

38、减速器噪声计算模块，设置为根据所述在变速工况下的轴承力计算确定所述电动汽车减速器在变速工况下的噪声，以完成电动汽车减速器在变速工况下的轴承力预测。

39、适应本技术的另一目的而提供的一种电子设备，包括中央处理器和存储器，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行本技术所述减速器变速工况轴承力预测方法的步骤。

40、适应本技术的另一目的而提供的一种计算机可读存储介质，其以计算机可读指令的形式存储有依据所述减速器变速工况轴承力预测方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行相应的方法所包括的步骤。

41、相对于现有技术，本技术针对现有技术中运用插值法进行变速工况下的轴承力计算，其具有计算工作量大，计算耗时长、效率低等问题，以及解析法利用数学模型对轴承力进行分析其考虑的影响因素过少，因而计算误差较大等问题，本技术包括但不限于如下有益效果：

42、其一，本技术针对目前电动汽车减速器获取稳态工况轴承力误差大，计算变速工况轴承力耗时长，重复工作量大的问题，提出一种电动汽车减速器变速工况轴承力预测方法，利用该方法可较快速准确地获取随输入转速变化的减速器轴承力，进一步地可进行使用获取的轴承力数据进行电动汽车减速器变速工况噪声预测，大大节约了时间成本；

43、其二，本技术的变速工况轴承力预测模型具有计算速度快，运算效率高等优点，能够快速准确地获取随输入转速变化的减速器轴承力，进一步地可进行使用获取的轴承力数据进行电动汽车减速器变速工况噪声预测。