学Simulink--电机电磁兼容与可靠性​场景示例：基于Simulink的电机轴承润滑优化仿真

目录

手把手教你学Simulink

一、引言：为什么“电机温升不高，但轴承却干磨烧毁”？——润滑失效是可靠性黑洞！

二、轴承润滑失效机理：从油脂到卡死的退化链

润滑脂功能三要素：

失效路径：

关键指标：

三、应用场景：电动汽车驱动电机的长寿命轴承设计

系统需求

四、建模与实现步骤（Simulink + Simscape 多域联合仿真）

第一步：构建电机-轴承机电热耦合模型

1. 电气子系统（Simscape Electrical）

2. 机械子系统（Simscape Multibody / Mechanical）

3. 热子系统（Simscape Thermal）

第二步：建立润滑状态动态模型

核心思想：润滑性能由 油膜厚度 h 和 油脂温度 Tgrease​ 决定。

1. 油膜厚度估算（简化EHL模型）

Simulink实现（MATLAB Function）：

2. 润滑状态变量定义

第三步：轴承摩擦与温升模型

摩擦力矩模型（SKF简化）：

Simulink实现：

轴承发热功率：

第四步：润滑寿命预测（基于SKF修正模型）

SKF额定寿命公式（考虑润滑）：

a3​ 与润滑因子 λ 关系：

Simulink寿命累计：

第五步：润滑优化策略仿真

策略1：润滑脂选型对比

策略2：主动热管理

策略3：启停策略优化

第六步：综合仿真与结果分析

工况：NEDC循环（城市+高速），总时长 1,200 秒

五、高级技巧与工程实践

1. 润滑状态在线估计（无传感器）

2. 密封性能建模

3. 与NVH协同

4. 数字孪生应用

5. 多轴承系统

六、总结

核心价值：

拓展方向：

手把手教你学Simulink--电机电磁兼容与可靠性​场景示例：基于Simulink的电机轴承润滑优化仿真

手把手教你学Simulink

——电机电磁兼容与可靠性场景示例：基于Simulink的电机轴承润滑优化仿真

一、引言：为什么“电机温升不高，但轴承却干磨烧毁”？——润滑失效是可靠性黑洞！

在高速电机（如新能源汽车驱动电机、高速风机、压缩机）应用中，工程师常面临：

“电机绕组温度正常，但拆机发现轴承润滑脂碳化、干涸，甚至卡死！”

根本原因在于润滑状态未被有效建模与监控：

• 高速离心力甩出润滑脂
• 局部过热（涡流、杂散损耗）导致油脂劣化
• 密封设计不当导致泄漏或污染
• 启停频繁破坏油膜重建

✅传统做法：凭经验选脂、定期更换，“被动维护”，成本高且不可靠。
✅现代方法：多物理场耦合建模 + 润滑状态在线估计 + 主动热管理！

🎯本文目标：手把手教你使用 Simulink 联合 Simscape（热、机械、电气）搭建电机轴承润滑状态仿真平台，实现润滑寿命预测、油脂选型优化与热-润滑协同控制，从源头提升电机可靠性。

二、轴承润滑失效机理：从油脂到卡死的退化链

润滑脂功能三要素：

1. 基础油：形成油膜，减少摩擦
2. 稠化剂（皂基）：锁住基础油
3. 添加剂：抗氧、抗磨、防锈

失效路径：

text

编辑

[高温/高速/污染] ↓ [基础油蒸发 or 稠化剂分解] ↓ [油膜厚度不足 δ < λ_c（临界膜厚）] ↓ [金属接触 → 微点蚀 → 温升 ↑] ↓ [润滑脂碳化 → 干摩擦 → 轴承卡死]

关键指标：

• 油膜厚度h（EHL理论）
• 寿命系数aSKF​（考虑污染、润滑）
• 油脂工作温度上限（通常 120–180°C）

三、应用场景：电动汽车驱动电机的长寿命轴承设计

系统需求

• 转速范围：0 – 15,000 rpm
• 峰值功率：150 kW
• 设计寿命：≥ 30 万公里（≈ 8,000 小时）
• 挑战：
  • 高速下离心力大
  • SiC逆变器高频损耗导致局部温升
  • 紧凑结构散热困难

✅目标：通过仿真确定：

• 最佳润滑脂类型（高速 vs 高温）
• 是否需要油气润滑？
• 如何通过控制策略降低轴承热负荷？

四、建模与实现步骤（Simulink + Simscape 多域联合仿真）

第一步：构建电机-轴承机电热耦合模型

1. 电气子系统（Simscape Electrical）

• PMSM模块：设置铜损、铁损（启用损耗计算）
• Inverter：含开关损耗模型（SiC器件）

2. 机械子系统（Simscape Multibody / Mechanical）

• 电机转子 + 负载惯量
• 轴承模块：使用Rotational Damper+Friction模拟摩擦力矩
  • 摩擦系数 μ 与润滑状态关联（见后文）

3. 热子系统（Simscape Thermal）

• 绕组、铁心、永磁体、轴承分别建模为热容节点
• 热传导路径：
  • 绕组 → 铁心 → 机壳 → 冷却液
  • 轴承 → 转轴 → 机壳

💡关键创新：将轴承视为独立热节点，而非简单附属于机壳。

第二步：建立润滑状态动态模型

核心思想：润滑性能由油膜厚度h 和油脂温度Tgrease​ 决定。

1. 油膜厚度估算（简化EHL模型）

对于球轴承，中心油膜厚度近似为：

h∝(E′η0​U​)0.7(PR​)0.3

• η0​：基础油动力粘度（随温度指数下降）
• U：卷吸速度 ∝ 转速
• E′：等效弹性模量
• R：当量曲率半径
• P：载荷

Simulink实现（MATLAB Function）：

matlab

编辑

function h = film_thickness(rpm, load, T_grease) % 基础油粘度（ISO VG 100 示例） eta0 = 0.1 * exp(-0.03*(T_grease - 40)); % 简化Arrhenius关系 U = rpm * 0.001; % 卷吸速度 ∝ rpm E_prime = 2.2e11; % Pa R = 0.005; % m P = load; % N h = 1e-6 * (eta0 * U / E_prime)^0.7 * (R / P)^0.3; % 单位：m end

2. 润滑状态变量定义

• 润滑因子λ=h/σ（σ：表面粗糙度）
• 若 λ<1 → 边界润滑，磨损加速

第三步：轴承摩擦与温升模型

摩擦力矩模型（SKF简化）：

M=M0​+M1​

• M0​：与速度相关（粘性摩擦）
• M1​：与载荷相关（滚动摩擦）

但M0​ 强依赖于润滑状态：

M0​=f(λ)⋅n⋅dm3​

• f(λ)：当 λ<1，f 急剧上升

Simulink实现：

matlab

编辑

if lambda < 1 f_lambda = 10 * (1 - lambda); % 边界润滑摩擦激增 else f_lambda = 1; % 全膜润滑 end M0 = f_lambda * rpm * (dm^3);

轴承发热功率：

Ploss​=M⋅ω

→ 输入到热网络模型的轴承节点

第四步：润滑寿命预测（基于SKF修正模型）

SKF额定寿命公式（考虑润滑）：

L10​=a1​a2​a3​(PC​)p

• a2​：材料寿命系数
• a3​：润滑与污染系数← 本文重点！

a3​ 与润滑因子 λ 关系：

• λ≥3 → a3​=1（理想）
• λ=1 → a3​≈0.1
• λ<1 → a3​→0

Simulink寿命累计：

• 使用Integrator模块累计损伤：

  dtdD​=L10​(t)1​

• 当 D≥1 → 润滑失效

第五步：润滑优化策略仿真

策略1：润滑脂选型对比

仿真结果：在15,000 rpm下，A型脂 λ<0.8，寿命仅2,000小时；B/C型 λ>1.5，寿命 > 10,000小时。

策略2：主动热管理

• 当轴承温度 > 100°C，控制器自动：
  • 降低最大转速斜率
  • 启用冷却液增流
• 通过Stateflow实现状态机控制

策略3：启停策略优化

• 避免短时频繁启停（油膜未重建）
• 设置最小运行时间（如 > 30 秒）

第六步：综合仿真与结果分析

工况：NEDC循环（城市+高速），总时长 1,200 秒

✅结论：合理选脂 + 热协同控制可满足车规寿命要求。

五、高级技巧与工程实践

1. 润滑状态在线估计（无传感器）

• 利用轴承摩擦力矩反推λ
• 通过电流谐波或振动特征间接估计

2. 密封性能建模

• 添加“油脂泄漏”子模型：泄漏率 ∝ (转速² × 温度)
• 评估密封圈设计有效性

3. 与NVH协同

• 润滑不良 → 摩擦噪声 ↑
• 可联合噪声模型评估用户体验

4. 数字孪生应用

• 将模型部署至云端，结合实车数据更新寿命预测
• 实现“按需维护”（Predictive Maintenance）

5. 多轴承系统

• 驱动端 vs 非驱动端受力不同 → 润滑需求差异
• 可分别建模优化

六、总结

本文带你完成了电机轴承润滑优化的Simulink多物理场仿真，实现了：

✅ 揭示了润滑失效的物理-热-机械耦合机理
✅ 搭建了含润滑状态变量的机电热联合模型
✅ 掌握了油膜厚度估算、摩擦建模、寿命预测方法
✅ 通过仿真对比，科学选择润滑脂与控制策略
✅ 实现了从“经验选型”到“模型驱动设计”的跨越

核心价值：

• 避免轴承早期失效（售后成本降低50%+）
• 支撑高速电机开发（突破润滑瓶颈）
• 提升产品可靠性口碑（尤其在新能源汽车领域）

拓展方向：

🔹应用于磁悬浮轴承的润滑失效边界研究
🔹结合AI预测润滑剩余寿命（RUL）
🔹开发润滑-EMC协同优化平台（因油脂也影响绝缘）
🔹集成到整车热管理系统（VTMS）

📌附录：所需工具箱

💡提示：对于精确EHL计算，建议结合专业润滑软件（如Bearinx）校准模型参数。