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汽車NVH 分析方法淺析

2021-10-06 11:39:12·  來源：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）來源：汽車實用技術(shù) 摘 要：汽車在正式量產(chǎn)下線前會對車內(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）
來源：汽車實用技術(shù)

摘 要：汽車在正式量產(chǎn)下線前會對車內(nèi)噪音情況進(jìn)行嚴(yán)格的管控，尋找到噪音源一直是NVH 審核時的難點。文章介紹了針對旋轉(zhuǎn)器件產(chǎn)生的噪音現(xiàn)象進(jìn)行的NVH分析，如何對分析軟件的參數(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，振動和平順性。其中最容易被客戶抱怨的往往就是噪音。在對噪音信號進(jìn)行分析時，最常用的是時域分析法。這種方法對于穩(wěn)態(tài)信號具有較好的效果，能清晰地分析出被測信號的頻率成分，從而確定故障原因。但是受到發(fā)動機(jī)的周期性激勵，由于旋轉(zhuǎn)部件故障引起的振動和噪音與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速有密切的關(guān)系。難以利用某一時段信號的時域分析確定故障頻率成分，有時候由于噪音信號頻率的不斷改變，會產(chǎn)生明顯的“頻率模糊”現(xiàn)象[1]，這樣一來關(guān)鍵的頻率成分就難以識別出來。這時等時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，會產(chǎn)生一定的響應(yīng)事件發(fā)生，比如一個30 齒的齒輪，它旋轉(zhuǎn)一圈，嚙合這個響應(yīng)事件就會發(fā)生30 次。如果我們把激勵該齒輪旋轉(zhuǎn)的齒輪定義為參考軸一階次的話，那么這個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)生的事件相對于轉(zhuǎn)速的倍數(shù)。顯然階次是獨立于轉(zhuǎn)速的，對轉(zhuǎn)速保持不變。這一特性對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)，其目的在于將等時間間隔采樣的噪音信號轉(zhuǎn)化為等角度采樣的噪音信號，根據(jù)信號的頻率變化對信號進(jìn)行變速率采樣，保證在每一個采樣周期內(nèi)都會有相同的采樣點，這種跟蹤激勵源轉(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，那么采樣點就會變成5 次，這樣一來齒輪旋轉(zhuǎn)一圈產(chǎn)生的信號就沒有完全捕獲，這種漏采樣會導(dǎo)致信號失真。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，這樣即可實現(xiàn)齒輪旋轉(zhuǎn)一圈永遠(yuǎn)可以采樣10 次，不管激勵頻率如何改變，我們的采樣的結(jié)果都不會失真。這種為了信號在各個采樣周期里都會有相同數(shù)量采樣機(jī)會的等角度采樣分析法就是階次跟蹤分析。常針對旋轉(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 大于信號中最高頻率fmax 的2 倍時，采樣之后的數(shù)字信號完整地保留了原始信號中的信息，一般實際應(yīng)用中保證 采樣頻率為信號最高頻率的2.56~4 倍。鑒于人耳最大能聽到的頻率為20kHZ，所以我們在 錄制噪音的時候一般會采用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，將會產(chǎn)生33.8MB 的數(shù)據(jù)。對于通過結(jié)構(gòu)傳輸?shù)脑胍?，采樣頻率可以降低，一般為12kHZ，這是因為采樣傳感器固有的共振頻率限制了測量范圍，這個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
在采集噪音時需要勻加速，盡量是的轉(zhuǎn)速提升率為恒定值。對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械測試，最容易被測試者忽略的參數(shù)是轉(zhuǎn)速變化速率。這個參數(shù)決定了頻率分辨率和頻率“拖尾”現(xiàn)象。對于隨轉(zhuǎn)速變化的信號來說，在一段數(shù)據(jù)的起始時刻與結(jié)束時刻轉(zhuǎn)速變化如果十分明顯，轉(zhuǎn)速變化速率很大的話，起始時刻和結(jié)束時刻采樣值的差異就會十分明顯。如果這一段數(shù)據(jù)長度一定的情況下（頻率分辨率決定了這一幀數(shù)據(jù)的長度），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)速變化速率對階次切片也有影響，因此，轉(zhuǎn)速變化速率的恒定對于數(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NVH 現(xiàn)象之后，下一步就是利用儲存的數(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，同樣是來自海德聲科公司，利用它可以進(jìn)行多種聲學(xué)和振動分析。對所發(fā)生的噪音和振動故障進(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的無限疊加。它幫助我們改變傳統(tǒng)的時間域分析信號的方法轉(zhuǎn)到從頻率域分析問題的思維。有些信號在時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
我們實際錄制的噪音文件往往時間比較長，而FFT變換又只能分析有限長度的時域信號，因此需要將采樣的噪音信號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)量會導(dǎo)致分析結(jié)果分辨率的不同，數(shù)量越多代表著對噪音信號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。圖3 表式不同的Spectrum size 會使得噪音信號更加清晰可見。

3.3.2 信號截斷
當(dāng)我們對噪音源信號進(jìn)行截斷的時候，很難做到周期性截斷。因為源信號長度很難保證是周期的整數(shù)倍，而我們截斷的時候也很難保證截斷之后的信號開始時刻和結(jié)束時刻幅值相等。
圖4 所示為對某正弦波的周期截斷，假設(shè)將該源信號分割為該正弦波周期整數(shù)倍的數(shù)據(jù)段，每個數(shù)據(jù)段的起始時刻和結(jié)束時刻的幅值又剛好相等，即取樣時間長度等于源信號的一個周期。那么將這些截斷后的信號再重構(gòu)，由于每段信號之間連續(xù)，重構(gòu)時可以無縫連接，所以源信號得以完美還原，如圖4-5 所示。

這種理想狀態(tài)下的周期截斷難以實現(xiàn)，實際操作中我們可以實現(xiàn)的往往是非周期截斷。還是以剛才的正弦波為例，截斷開始的幅值與結(jié)束時的幅值不相等，這就導(dǎo)致了在還原信號的時候出現(xiàn)不連續(xù)的階躍區(qū)域，導(dǎo)致信號失真。圖6 展示了源信號的非周期截斷與重構(gòu)。
為了降低信號泄露產(chǎn)生的誤差，我們需要使用窗函數(shù)，將原始信號乘以一個窗函數(shù)，如圖7 所示，相乘之后的信號具有了周期性，初始值和結(jié)束值相等，近似于周期截斷，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。對于隨機(jī)信號，擁有多個頻率分量，并且分析時更側(cè)重于頻率點而非能量大小，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，通過整車廠內(nèi)部對于21 階零件的定義，可以判斷噪音來源可能是來自于凸輪軸。這時通過查閱凸輪軸相關(guān)的技術(shù)文件具體分析凸輪軸在該問題車上是否有比較明顯的技術(shù)變更，以便確定問題的根本原因。

5 結(jié)論
在解決噪音問題往往是需要在有限的時間內(nèi)提供有效的解決方案。階次分析對于旋轉(zhuǎn)零件的噪音源判定十分具有指導(dǎo)意義，通過其指定的分析方向可以讓整車廠節(jié)約很多分析時間。在憑借自身對零件設(shè)計過程深厚的理解，往往可以很快找到問題的根源，大到排氣管，優(yōu)秀的汽車外形設(shè)計不僅是對汽車性能的優(yōu)化，也是對潛在客戶的感官吸引。雖然現(xiàn)階段空氣動力學(xué)在汽車外形設(shè)計方面的研究與應(yīng)用取得了一些成就，但因為各種原因，空氣動力學(xué)在汽車外形設(shè)計上的研究與應(yīng)用還處在探索階段，汽車氣動特性理論遠(yuǎn)沒有達(dá)到完善的地步。
 
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