

导读:在第二届世界人形机器人运动会开幕式上,天卓队机器人以9.39秒跑完100米,打破了博尔特保持的9.58秒人类百米世界纪录。全场沸腾!但很少有人注意到一个细节:这台机器人从静止启动到全速冲刺,只用了不到3秒。
这意味着什么? 意味着它的髋关节、膝关节电机,必须在极短时间内输出远超额定值的峰值扭矩。如果峰值扭矩不够,起跑就慢;如果扭矩输出不平滑,步幅就乱;如果电机在大电流下过热退磁,跑到一半就会"腿软"。
人形机器人的百米竞速,表面比的是算法和控制,底层拼的是关节电机的电磁性能。而这一切,在电机还没被制造出来之前,就已经在ANSYS Maxwell的电磁仿真里被反复推演过了。

很多人以为机器人跑得快是因为"电机功率大"。这个说法只对了一半。真正决定起跑爆发力的,不是额定功率,而是峰值扭矩——电机在短时间内能够输出的最大转矩。
各参1数对机器人运动性能影响如下图。

人形机器人关节电机通常采用永磁同步电机(PMSM),其电磁转矩公式为:

其中p为极对数,ψpm为永磁磁链(永磁体产生的磁链),Iq为交轴电流。
要获得大峰值扭矩,要么增加极对数,要么提高永磁磁链,要么短时注入大Iq电流,但每一条路都互有优缺。

如果只靠经验公式设计电机,至少有三个坑在等着你:
坑一:磁饱和被忽略,峰值扭矩算不准。
经验公式假设Kt是常数,但峰值扭矩工况下电流是额定值的3-5倍,定子齿部和轭部磁密迅速饱和,永磁体工作点下移,实际输出扭矩比理论值低15%-30%。不做有限元仿真,根本不知道真实峰值扭矩是多少。

坑二:退磁风险看不见,电机可能"跑着跑着就废了"。
大电流产生的电枢磁场会对永磁体产生去磁作用,如果永磁体工作点低于退磁拐点,会发生不可逆退磁,致使电机性能永久下降。
视频只看到了机器人在快速的百米冲刺,可就是这不到十秒的百米冲刺,产生的短时大电流工况,恰恰是退磁风险最高的场景。
坑三:电磁力谐波引发振动噪声,机器人"跑起来嗡嗡响"。
齿槽转矩、电流谐波、磁路非线性会产生电磁力波,激励定子和机壳振动,带来噪声。高速冲刺时,这个问题会被放大。
以机械狗/四足机器人关节电机为例,一套从设计到验证的电磁仿真流程如下:
第一步:RMxprt快速电磁设计
在ANSYS RMxprt中输入电机基本参数(定子外径、内径、槽数、极数、绕组方式、永磁体尺寸),软件自动计算磁路、性能曲线,几分钟内得到初始方案。这一步的核心输出是:额定点性能、最高转速、效率预估。

电磁仿真设计RMxprt-6p72s电励磁凸极同步电机分析案例
第二步:Maxwell 2D瞬态场仿真
将RMxprt模型一键导入Maxwell 2D,设置瞬态仿真:给定驱动电流(含峰值扭矩工况),计算一个电周期内的瞬时转矩、磁密分布、反电动势波形。

Maxwell瞬态磁场求解器分析与实例讲解
后处理重点提取:
平均转矩和转矩脉动率
定子齿部、轭部最大磁密
永磁体最低工作点(退磁校核)
反电动势FFT谐波分析
第三步:Maxwell 3D建模与端部效应分析
2D仿真忽略了绕组端部效应和3D漏磁。对于小型关节电机,端部效应占比不可忽略。需要在SpaceClaim中清理几何、简化模型,导入Maxwell 3D进行精确计算。


第四步:电磁力映射与结构振动耦合
将Maxwell计算得到的电磁力密度映射到结构有限元模型,进行谐响应分析和声学响应分析,预测电机在不同转速下的振动噪声水平。
基于电磁仿真结果,关节电机的峰值扭矩优化通常围绕三个方向:
1. 极槽配合优化
不同的极槽配合(如12槽10极、18槽16极、24槽20极)对齿槽转矩、绕组系数、转矩脉动有显著影响。通过参数化扫描,找到转矩密度高、脉动小的方案。

2. 永磁体形状优化
表贴式永磁体的极弧系数、倒角形状会影响气隙磁密正弦度,进而影响转矩脉动和峰值扭矩。仿真可以快速对比不同极弧系数下的性能差异。

3. 控制策略与电机设计协同
峰值扭矩不仅是电机问题,也是控制问题。弱磁控制可以扩展高速区间,但会增加退磁风险;最大转矩电流比(MTPA)控制可以提升电流利用率。仿真需要结合控制策略,评估真实工况下的性能。
回到9.39秒这个数字。它背后是无数次的仿真迭代:电机尺寸改了多少版?峰值扭矩校核了多少次?退磁风险排除了几轮?这些工作,在机器人走上跑道之前就已经全部完成。
对于人形机器人和四足机器人的研发团队来说,电磁仿真已经不是"有了更好"的加分项,而是"没有就做不出来"的入场券。一台能跑进10秒的机器人,它的每一个关节电机,都必须在虚拟世界里先跑过一万次。
随着人形机器人和四足机器人从实验室走向工业现场和家庭应用,产品对性能、可靠性和用户体验的要求越来越高。电磁-结构耦合仿真作为驱动关节设计的核心技术,其重要性日益凸显。然而,耦合仿真不是简单地把两个软件"串"起来,它需要工程师既懂电磁理论,又懂结构力学,还要有丰富的工程经验。
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