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汽車NVH 分析方法淺析

2021-10-06 11:39:12·  來(lái)源：汽車NVH云講堂  
　
作者：孫 洋作者單位：（北京奔馳汽車有限公司，北京 100176）來(lái)源：汽車實(shí)用技術(shù) 摘 要：汽車在正式量產(chǎn)下線前會(huì)對(duì)車內(nèi)噪音情況進(jìn)行嚴(yán)格的管控，尋找到噪音源一
作者：孫 洋
作者單位：（北京奔馳汽車有限公司，北京 100176）
來(lái)源：汽車實(shí)用技術(shù)

摘 要：汽車在正式量產(chǎn)下線前會(huì)對(duì)車內(nèi)噪音情況進(jìn)行嚴(yán)格的管控，尋找到噪音源一直是NVH 審核時(shí)的難點(diǎn)。文章介紹了針對(duì)旋轉(zhuǎn)器件產(chǎn)生的噪音現(xiàn)象進(jìn)行的NVH分析，如何對(duì)分析軟件的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，以及主要參數(shù)在分析中所代表的意義，最后根據(jù)某車型噪音階次分析結(jié)果尋找到噪音源。
關(guān)鍵詞：NVH；階次分析；旋轉(zhuǎn)噪音
前言
NVH是noise vibration harshness 首字母的縮寫，分別代表著噪音，振動(dòng)和平順性。其中最容易被客戶抱怨的往往就是噪音。在對(duì)噪音信號(hào)進(jìn)行分析時(shí)，最常用的是時(shí)域分析法。這種方法對(duì)于穩(wěn)態(tài)信號(hào)具有較好的效果，能清晰地分析出被測(cè)信號(hào)的頻率成分，從而確定故障原因。但是受到發(fā)動(dòng)機(jī)的周期性激勵(lì)，由于旋轉(zhuǎn)部件故障引起的振動(dòng)和噪音與發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速有密切的關(guān)系。難以利用某一時(shí)段信號(hào)的時(shí)域分析確定故障頻率成分，有時(shí)候由于噪音信號(hào)頻率的不斷改變，會(huì)產(chǎn)生明顯的“頻率模糊”現(xiàn)象[1]，這樣一來(lái)關(guān)鍵的頻率成分就難以識(shí)別出來(lái)。這時(shí)等時(shí)間采樣的分析方式在此就不再適用，我們需要不依賴于隨轉(zhuǎn)速變化的分析方法，階次跟蹤分析方法應(yīng)運(yùn)而生。
1 階次跟蹤分析原理
1.1 什么是階次
在討論階次跟蹤分析原理之前我們需要搞清楚什么是階次。對(duì)于我們所關(guān)心的旋轉(zhuǎn)部件噪音分析而言，階次可以看作是旋轉(zhuǎn)部件每旋轉(zhuǎn)一圈所產(chǎn)生的事件次數(shù)。階次為旋轉(zhuǎn)部件的固定屬性，以數(shù)字的形式進(jìn)行表示。當(dāng)零件在旋轉(zhuǎn)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一定的響應(yīng)事件發(fā)生，比如一個(gè)30 齒的齒輪，它旋轉(zhuǎn)一圈，嚙合這個(gè)響應(yīng)事件就會(huì)發(fā)生30 次。如果我們把激勵(lì)該齒輪旋轉(zhuǎn)的齒輪定義為參考軸一階次的話，那么這個(gè)30 齒的齒輪的階次即30 階次。所以階次就是旋轉(zhuǎn)部件產(chǎn)生的事件相對(duì)于轉(zhuǎn)速的倍數(shù)。顯然階次是獨(dú)立于轉(zhuǎn)速的，對(duì)轉(zhuǎn)速保持不變。這一特性對(duì)于我們確定噪音源零件非常有幫助。
1.2 階次跟蹤
階次跟蹤分析技術(shù)，其目的在于將等時(shí)間間隔采樣的噪音信號(hào)轉(zhuǎn)化為等角度采樣的噪音信號(hào)，根據(jù)信號(hào)的頻率變化對(duì)信號(hào)進(jìn)行變速率采樣，保證在每一個(gè)采樣周期內(nèi)都會(huì)有相同的采樣點(diǎn)，這種跟蹤激勵(lì)源轉(zhuǎn)速變化而相應(yīng)改變采樣頻率的方法便稱為階次跟蹤分析法[2]。假設(shè)齒輪旋轉(zhuǎn)一圈采樣10次，轉(zhuǎn)速如果提升一倍，那么采樣點(diǎn)就會(huì)變成5 次，這樣一來(lái)齒輪旋轉(zhuǎn)一圈產(chǎn)生的信號(hào)就沒(méi)有完全捕獲，這種漏采樣會(huì)導(dǎo)致信號(hào)失真。為避免這種情況的出現(xiàn)，同步采樣的需求應(yīng)運(yùn)而生，即等角度采樣。還是剛才的例子，我們可以固定采樣頻率為齒輪每轉(zhuǎn)36 度采樣一次，這樣即可實(shí)現(xiàn)齒輪旋轉(zhuǎn)一圈永遠(yuǎn)可以采樣10 次，不管激勵(lì)頻率如何改變，我們的采樣的結(jié)果都不會(huì)失真。這種為了信號(hào)在各個(gè)采樣周期里都會(huì)有相同數(shù)量采樣機(jī)會(huì)的等角度采樣分析法就是階次跟蹤分析。常針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械在某些工況下產(chǎn)生的噪音進(jìn)行分析。
2.1 采集設(shè)備
采樣頻率fs 大于信號(hào)中最高頻率fmax 的2 倍時(shí)，采樣之后的數(shù)字信號(hào)完整地保留了原始信號(hào)中的信息，一般實(shí)際應(yīng)用中保證 采樣頻率為信號(hào)最高頻率的2.56~4 倍。鑒于人耳最大能聽到的頻率為20kHZ，所以我們?cè)?錄制噪音的時(shí)候一般會(huì)采用48kHZ 的采樣頻率。采樣頻率越高，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)文件越大。1 分鐘內(nèi)4 通道均采用48kHZ 的話，將會(huì)產(chǎn)生33.8MB 的數(shù)據(jù)。對(duì)于通過(guò)結(jié)構(gòu)傳輸?shù)脑胍?，采樣頻率可以降低，一般為12kHZ，這是因?yàn)椴蓸觽鞲衅鞴逃械墓舱耦l率限制了測(cè)量范圍，這個(gè)固有共振頻率一般為5-6kHZ。

式中：fs為采樣頻率；fmax為最高頻率
2.2 采集工況
在采集噪音時(shí)需要?jiǎng)蚣铀伲M量是的轉(zhuǎn)速提升率為恒定值。對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械測(cè)試，最容易被測(cè)試者忽略的參數(shù)是轉(zhuǎn)速變化速率。這個(gè)參數(shù)決定了頻率分辨率和頻率“拖尾”現(xiàn)象。對(duì)于隨轉(zhuǎn)速變化的信號(hào)來(lái)說(shuō)，在一段數(shù)據(jù)的起始時(shí)刻與結(jié)束時(shí)刻轉(zhuǎn)速變化如果十分明顯，轉(zhuǎn)速變化速率很大的話，起始時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻采樣值的差異就會(huì)十分明顯。如果這一段數(shù)據(jù)長(zhǎng)度一定的情況下（頻率分辨率決定了這一幀數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度），轉(zhuǎn)速變化速率越大，頻率拖尾越嚴(yán)重，階次越不清晰。另一方面，轉(zhuǎn)速變化速率對(duì)階次切片也有影響，因此，轉(zhuǎn)速變化速率的恒定對(duì)于數(shù)據(jù)分析相當(dāng)重要。
3 噪音文件分析方法
3.1 常用分析方法
錄到一個(gè)NVH 現(xiàn)象之后，下一步就是利用儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)分進(jìn)行結(jié)果分析。常用的分析軟件為Artemis 是通用分析軟件，同樣是來(lái)自海德聲科公司，利用它可以進(jìn)行多種聲學(xué)和振動(dòng)分析。對(duì)所發(fā)生的噪音和振動(dòng)故障進(jìn)行診斷。提升和優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量。
噪音基本上可以分為靜態(tài)噪音和動(dòng)態(tài)噪音。靜態(tài)噪音指的是在恒定的駕駛條件下（恒定的速度與轉(zhuǎn)速）所產(chǎn)生的噪音，比如路噪，風(fēng)噪，剎車噪音。
動(dòng)態(tài)噪音指的是跟速度和轉(zhuǎn)速有關(guān)的噪音，比如差速器噪音，發(fā)動(dòng)機(jī)變速箱噪音。
表1 所示為常用分析方法所適用的分析情況：

3.2 旋轉(zhuǎn)部件的FFT分析法
針對(duì)旋轉(zhuǎn)部件產(chǎn)生的不確定噪音我們經(jīng)常用到的分析方法為FFT。FFT（快速傅立葉變換）是離散傅立葉變換的快速算法。傅立葉表示為不同頻率的正弦波信號(hào)的無(wú)限疊加。它幫助我們改變傳統(tǒng)的時(shí)間域分析信號(hào)的方法轉(zhuǎn)到從頻率域分析問(wèn)題的思維。有些信號(hào)在時(shí)域上是很難看出什么特征的，但是如果變換到頻域之后，就很容易看出特征了[3]。如圖1所示。

3.3 FFT分析參數(shù)設(shè)置
3.3.1 頻率分辨率
我們實(shí)際錄制的噪音文件往往時(shí)間比較長(zhǎng)，而FFT變換又只能分析有限長(zhǎng)度的時(shí)域信號(hào)，因此需要將采樣的噪音信號(hào)離散為一段一段的數(shù)據(jù)塊。數(shù)據(jù)塊的數(shù)量即Artemis 分析軟件中的Spectrum size.如圖2所示。不同的數(shù)據(jù)塊數(shù)量會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果分辨率的不同，數(shù)量越多代表著對(duì)噪音信號(hào)源文件的分拆更加徹底，所以可以更加逼真的還原噪音信號(hào)。圖3 表式不同的Spectrum size 會(huì)使得噪音信號(hào)更加清晰可見。

3.3.2 信號(hào)截?cái)?/span>
當(dāng)我們對(duì)噪音源信號(hào)進(jìn)行截?cái)嗟臅r(shí)候，很難做到周期性截?cái)?。因?yàn)樵葱盘?hào)長(zhǎng)度很難保證是周期的整數(shù)倍，而我們截?cái)嗟臅r(shí)候也很難保證截?cái)嘀蟮男盘?hào)開始時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻幅值相等。
圖4 所示為對(duì)某正弦波的周期截?cái)?，假設(shè)將該源信號(hào)分割為該正弦波周期整數(shù)倍的數(shù)據(jù)段，每個(gè)數(shù)據(jù)段的起始時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻的幅值又剛好相等，即取樣時(shí)間長(zhǎng)度等于源信號(hào)的一個(gè)周期。那么將這些截?cái)嗪蟮男盘?hào)再重構(gòu)，由于每段信號(hào)之間連續(xù)，重構(gòu)時(shí)可以無(wú)縫連接，所以源信號(hào)得以完美還原，如圖4-5 所示。

這種理想狀態(tài)下的周期截?cái)嚯y以實(shí)現(xiàn)，實(shí)際操作中我們可以實(shí)現(xiàn)的往往是非周期截?cái)?。還是以剛才的正弦波為例，截?cái)嚅_始的幅值與結(jié)束時(shí)的幅值不相等，這就導(dǎo)致了在還原信號(hào)的時(shí)候出現(xiàn)不連續(xù)的階躍區(qū)域，導(dǎo)致信號(hào)失真。圖6 展示了源信號(hào)的非周期截?cái)嗯c重構(gòu)。
為了降低信號(hào)泄露產(chǎn)生的誤差，我們需要使用窗函數(shù)，將原始信號(hào)乘以一個(gè)窗函數(shù)，如圖7 所示，相乘之后的信號(hào)具有了周期性，初始值和結(jié)束值相等，近似于周期截?cái)?，滿足了傅里葉變換的需求。窗函數(shù)有很多種，常用的有漢寧窗，平頂窗，凱塞窗，布萊克曼窗。對(duì)于隨機(jī)信號(hào)，擁有多個(gè)頻率分量，并且分析時(shí)更側(cè)重于頻率點(diǎn)而非能量大小，則選用漢寧窗。

4 階次分析結(jié)果
以圖8 某車型噪音階次圖譜為例可以看出，在500-600Hz之間21階噪音占據(jù)比較明顯的成分，通過(guò)整車廠內(nèi)部對(duì)于21 階零件的定義，可以判斷噪音來(lái)源可能是來(lái)自于凸輪軸。這時(shí)通過(guò)查閱凸輪軸相關(guān)的技術(shù)文件具體分析凸輪軸在該問(wèn)題車上是否有比較明顯的技術(shù)變更，以便確定問(wèn)題的根本原因。

5 結(jié)論
在解決噪音問(wèn)題往往是需要在有限的時(shí)間內(nèi)提供有效的解決方案。階次分析對(duì)于旋轉(zhuǎn)零件的噪音源判定十分具有指導(dǎo)意義，通過(guò)其指定的分析方向可以讓整車廠節(jié)約很多分析時(shí)間。在憑借自身對(duì)零件設(shè)計(jì)過(guò)程深厚的理解，往往可以很快找到問(wèn)題的根源，大到排氣管，優(yōu)秀的汽車外形設(shè)計(jì)不僅是對(duì)汽車性能的優(yōu)化，也是對(duì)潛在客戶的感官吸引。雖然現(xiàn)階段空氣動(dòng)力學(xué)在汽車外形設(shè)計(jì)方面的研究與應(yīng)用取得了一些成就，但因?yàn)楦鞣N原因，空氣動(dòng)力學(xué)在汽車外形設(shè)計(jì)上的研究與應(yīng)用還處在探索階段，汽車氣動(dòng)特性理論遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到完善的地步。
 
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