Unbalance in rotors is known as the primary source of excitation, the state of unbalance changes over time and, therefore, industrial rotors require online or smart identification and attenuation of unbalance for smooth operation. To begin with, this paper proposes the use of Active Magnetic Bearings (AMBs) to identify the unbalance. Unbalance is defined as the location of centre of mass of the rotor and orientation of the axes of principal mass moments of inertia, both with respect to the spin-axis, assumed as the geometric axis of symmetry of rotor. Non-uniform distribution of mass makes a rotor dynamically unbalanced. The centre of mass shifts from the spin-axis and none of the principal axes of inertia is aligned with it. Dynamic behaviour of such a rotor is modelled by a set of differential equations with time varying coefficients. A rigid rotor is assumed to be supported on two AMBs with all known characteristics. A methodology based on modelling and simulation is proposed to determine the eccentricity and the orientation of the principal axes of inertia (angles of its skewness) by utilizing the force and response of the rotor recorded by each AMB. The median of simulated inertial properties are shown to be in close agreement with their actual values. The proposed methodology is also found robust enough in the presence of different types of simulated noise used to pollute signals from the bearings. Therefore, the methodology is suitable for online identification of inertial properties of a rotor.

转子的不平衡被称为主要的励磁源，不平衡的状态会随着时间而变化，因此，工业转子需要在线或智能识别并消除不平衡，以实现平稳运行。首先，本文提出使用主动电磁轴承（AMB）来识别不平衡。不平衡被定义为转子的质心的位置和主要质量惯性矩的轴的方向，均相对于自旋轴（假定为转子的几何对称轴）。质量的不均匀分布使转子动态失衡。质量中心从旋转轴偏移，并且没有惯性主轴与旋转轴对齐。这种转子的动态行为是通过一组具有随时间变化的系数的微分方程来建模的。假定刚性转子支撑在两个具有所有已知特性的AMB上。提出了一种基于建模和仿真的方法，通过利用每个AMB记录的转子的力和响应来确定惯性主轴的偏心率和方向（其偏斜角）。结果表明，模拟惯性特性的中位数与其实际值非常一致。在存在用于污染来自轴承的信号的不同类型的模拟噪声的情况下，所提出的方法也被发现足够健壮。因此，该方法适用于在线识别转子的惯性。提出了一种基于建模和仿真的方法，通过利用每个AMB记录的转子的力和响应来确定惯性主轴的偏心率和方向（其偏斜角）。结果表明，模拟惯性特性的中位数与其实际值非常一致。在存在用于污染来自轴承的信号的不同类型的模拟噪声的情况下，所提出的方法也被发现足够健壮。因此，该方法适用于在线识别转子的惯性。提出了一种基于建模和仿真的方法，通过利用每个AMB记录的转子的力和响应来确定惯性主轴的偏心率和方向（其偏斜角）。结果表明，模拟惯性特性的中位数与其实际值非常一致。在存在用于污染来自轴承的信号的不同类型的模拟噪声的情况下，所提出的方法也被发现足够健壮。因此，该方法适用于在线识别转子的惯性。在存在用于污染来自轴承的信号的不同类型的模拟噪声的情况下，所提出的方法也被发现足够健壮。因此，该方法适用于在线识别转子的惯性。在存在用于污染来自轴承的信号的不同类型的模拟噪声的情况下，所提出的方法也被发现足够健壮。因此，该方法适用于在线识别转子的惯性。