基于臺(tái)架試驗(yàn)的懸架減振器異響辨識(shí)研究

黃海波，李人憲，丁渭平，楊明亮，朱洪林

(西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，成都 610000)

基于臺(tái)架試驗(yàn)的懸架減振器異響辨識(shí)研究

黃海波，李人憲，丁渭平，楊明亮，朱洪林

(西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，成都 610000)

針對某車型懸架減振器異響問題，分別進(jìn)行整車道路及臺(tái)架試驗(yàn)，獲得兩者的一致性規(guī)律，即減振器活塞桿加速度信號(hào)在特定頻段內(nèi)具有相似性。進(jìn)而對減振器異響臺(tái)架試驗(yàn)的辨識(shí)方法進(jìn)行研究，提出時(shí)域峰谷差值法、分段功率譜RMS值法及基于特征能量小波分析法，并分析比較其優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上提出并采用基于權(quán)重系數(shù)的聚類分析法，將單指標(biāo)剛性矩形判定區(qū)域轉(zhuǎn)化為多指標(biāo)柔性圓形判定區(qū)域，減少評判結(jié)果因單指標(biāo)誤判導(dǎo)致最終結(jié)果誤判的概率，可為大批量、不同型號(hào)減振器異響辨識(shí)及提高鑒別準(zhǔn)確度提供參考。

減振器;臺(tái)架試驗(yàn);異響辨識(shí)

液壓減振器作為汽車懸架系統(tǒng)重要結(jié)構(gòu)部件之一，對汽車行駛的平順性及操縱穩(wěn)定性起關(guān)鍵作用。減振器結(jié)構(gòu)決定其在拉升、壓縮換向過程中必會(huì)產(chǎn)生沖擊振動(dòng)，進(jìn)而激發(fā)噪聲，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致車內(nèi)聲品質(zhì)變惡劣，通常稱其為減振器異響，其引起的不良品在返退件中占比較高。減振器異響辨識(shí)最初為整車道路試驗(yàn)主觀評價(jià)［1］，其辨識(shí)結(jié)果與人耳聽覺特性相符，但需主機(jī)廠、減振器廠相互配合，由于現(xiàn)實(shí)條件限制，減振器廠與主機(jī)廠較難一起試驗(yàn)。用單體臺(tái)架試驗(yàn)進(jìn)行減振器異響辨識(shí)能很好解決整車道路試驗(yàn)缺點(diǎn)［2］，但對收集的信號(hào)用何種方法處理數(shù)據(jù)以規(guī)范異常噪聲檢測方法仍存在較大缺陷。因此找到一種臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果與整車道路試驗(yàn)主觀評價(jià)相關(guān)性高的辨識(shí)方法具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

國內(nèi)對減振器異響臺(tái)架試驗(yàn)辨識(shí)方法研究較少，處于起步階段。舒紅宇等［3］通過減振器臺(tái)架試驗(yàn)中活塞桿加速度波形對減振器異響進(jìn)行辨識(shí)，并取得一定效果，但該方法辨識(shí)結(jié)果粗糙且未提取出異響的關(guān)鍵特征即活塞桿換向沖擊瞬間信息［4］。宋睿等［5］對活塞桿振動(dòng)加速度信號(hào)做功率譜變換并進(jìn)行加窗及線性平均處理，提高了減振器異響辨識(shí)結(jié)果準(zhǔn)確度，但仍未提取出異響的關(guān)鍵特征。

為找到異響辨識(shí)結(jié)果更準(zhǔn)確的評判方法，本文對時(shí)域分析法、功率譜分析法進(jìn)行改進(jìn)，提出基于特征能量的小波分析法。集中提取、分析異響的主要特征信息，使鑒別結(jié)果準(zhǔn)確度較大提高。提出的基于權(quán)重系數(shù)聚類分析法在無需提前設(shè)定限值情況下可準(zhǔn)確、快速辨識(shí)大批量或不同型號(hào)減振器異響，為減振器異響臺(tái)架試驗(yàn)辨識(shí)提供參考。

1 整車路試及臺(tái)架試驗(yàn)辨識(shí)結(jié)果一致性規(guī)律研究

以某型轎車為研究對象，針對其減振器異響特點(diǎn)，設(shè)計(jì)減振器整車道路試驗(yàn)及臺(tái)架試驗(yàn)，具體流程見圖1。

圖1 減振器整車道路試驗(yàn)與臺(tái)架試驗(yàn)方案流程圖Fig.1 Flow chart of shock absorber road test and rig test

為獲得準(zhǔn)確的噪聲樣本及振動(dòng)信號(hào)，采用LMS噪聲振動(dòng)信號(hào)采集前端與回放系統(tǒng)，配高性能聲音回放耳機(jī)，使噪聲信號(hào)重放能真實(shí)反映人的主觀感受。收集的噪聲信號(hào)作為未上車評價(jià)人員進(jìn)行主觀評價(jià)樣本。

1.1 減振器異響整車道路試驗(yàn)

減振器異響常在汽車低速行駛時(shí)發(fā)生［6］，且具有一定隨機(jī)性。為能激發(fā)異常減振器產(chǎn)生異常噪聲并使評價(jià)人員能將注意力集中于減振器異響，經(jīng)大量路試，最終選擇車輛在約8%的坑洼斜坡路面以20 km/h速度熄火空擋滑行，測量車內(nèi)乘客右耳噪聲及減振器活塞桿振動(dòng)加速度信號(hào)，見圖2、圖3。

圖2 聲壓傳感器安裝位置Fig.2 Installation location of acoustic pressure sensor

圖3 振動(dòng)加速度傳感器安裝位置Fig.3 Installation location of vibration acceleration sensor

減振器異響強(qiáng)弱來自人的主觀感受。評價(jià)人員的主觀評價(jià)對減振器后續(xù)分析至關(guān)重要。常用噪聲主觀評價(jià)方法主要有成對比較法及等級評分法［7］。前者對小批量數(shù)據(jù)評價(jià)較有效，但隨樣本增多，工作量隨指數(shù)增加;后者在國際上通用10等級刻度，而減振器異響評價(jià)無需諸多等級，故路試主觀評價(jià)采用簡化后的等級評分法，見表1。

表1 減振器異響主觀評價(jià)等級評分法試驗(yàn)測試表Tab.1 Abnormal noise subjective evaluation with magnitude estimation method

圖4 整車路試時(shí)變響度曲線Fig.4 The time－varying loudness curve of road test

圖5 整車路試活塞桿振動(dòng)功率譜曲線Fig.5 The auto－power spectrum curve of piston rod vibration in road test

圖6 臺(tái)架試驗(yàn)活塞桿振動(dòng)功率譜曲線Fig.6 The auto－power spectrum curve of piston rod vibration in rig test

路試所得車內(nèi)聲品質(zhì)時(shí)變響度曲線及減振器活塞桿加速度功率譜密度曲線見圖4、圖5。由二圖看出，嚴(yán)重異響減振器的N10 Zwicker時(shí)變響度為20.21 (sone)，明顯高于輕微異響件的16.62(sone)及無異響件的14.75(sone);對活塞桿加速度功率譜曲線，在整個(gè)分析頻段范圍內(nèi)，嚴(yán)重異響減振器功率譜曲線總體上高于輕微異響件及無異響件曲線，尤其在350～450 Hz區(qū)間最明顯。

1.2 減振器異響臺(tái)架試驗(yàn)

減振器臺(tái)架試驗(yàn)活塞桿加速度功率譜曲線見圖6。分析后發(fā)現(xiàn)三類典型樣件功率譜曲線在350～450 Hz范圍內(nèi)區(qū)分度較好，此結(jié)果與整車道路試驗(yàn)分析結(jié)果一致。因此，選用合適方法對活塞桿加速度信號(hào)分析處理成為減振器臺(tái)架試驗(yàn)異響辨識(shí)關(guān)鍵。

減振器異響因其在拉升、壓縮換向過程中內(nèi)部產(chǎn)生對減振器活塞桿的沖擊振動(dòng)所致［8］，只需分析減振器活塞桿振動(dòng)信號(hào)即可鑒別出異響件［9－10］，完成客觀評價(jià)。減振器臺(tái)架試驗(yàn)見圖7，將迭代加載的實(shí)際道路譜振動(dòng)信號(hào)作為激振信號(hào)。

圖7 減振器臺(tái)架試驗(yàn)圖Fig.7 Schematic diagram for shock absorber rig test

2 減振器異響臺(tái)架試驗(yàn)辨識(shí)方法研究

2.1 時(shí)域峰谷差值辨識(shí)法

據(jù)經(jīng)驗(yàn)，同款減振器活塞桿振動(dòng)時(shí)域信號(hào)波峰、波谷落差越大異響越明顯，因此可據(jù)活塞桿振動(dòng)信號(hào)時(shí)域峰谷落差△f或時(shí)域波形衰減量大小評價(jià)減振器異響程度，即

用時(shí)域峰谷差值法分析做過路試的減振器臺(tái)架試驗(yàn)活塞桿振動(dòng)信號(hào)，獲得臺(tái)架試驗(yàn)與主觀評價(jià)對比結(jié)果，見圖8(橫坐標(biāo)表示不同異響程度減振器樣件數(shù)量，縱坐標(biāo)表示對活塞桿振動(dòng)信號(hào)采用時(shí)域峰谷差值法分析所得結(jié)果)。由于峰、谷差值法所得數(shù)據(jù)存在極端值且不服從雙變量正態(tài)分布，不宜采用pearson簡單相關(guān)系數(shù)表征相關(guān)性。因此采用spearman方法計(jì)算相關(guān)系數(shù)，見表2。分析圖8、表2知，①嚴(yán)重異響件的Δf基本均大于80 m/s2，輕微異響件的Δf大部分落于65～ 80 m/s2區(qū)間，無異響件的Δf均小于65 m/s2，且3種類型減振器的Δf均具有較好區(qū)分度，但個(gè)別數(shù)據(jù)點(diǎn)跨度較大;②峰谷差值法判斷減振器異響與主觀評價(jià)的spearman相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.768，且顯著性水平小于0.01，表明用該方法判斷減振器異響程度可行且較可靠。

表2 主觀評價(jià)與臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)Tab.2 Coefficient of subjective evaluation and rig test

2.2 分段功率譜RMS值辨識(shí)法

用減振器活塞桿加速度時(shí)域信號(hào)判斷減振器的異響程度，過程簡單、方便，但由于減振器異響涉及的帶寬特殊，一般在100～1 000 Hz范圍內(nèi)［11］，因此時(shí)域分析法會(huì)帶來其它頻段干擾信號(hào)。為此，在普通功率譜分析基礎(chǔ)上將活塞桿振動(dòng)信號(hào)分為拉伸、壓縮兩個(gè)階段，分別進(jìn)行加窗、線性平均處理，再據(jù)對應(yīng)階段RMS值大小辨識(shí)異響程度。

式中:f為功率譜密度在對應(yīng)頻率處的值;Δp為頻率分辨率;n為數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

典型的嚴(yán)重異響件、輕微異響件及無異響件在活塞桿拉伸階段的功率譜密度曲線見圖9。由圖9看出，在350～450 Hz頻段范圍內(nèi)3條曲線差別最明顯，與整車路試結(jié)果一致。用分段功率譜RMS值法分析臺(tái)架試驗(yàn)減振器活塞桿振動(dòng)信號(hào)，獲得臺(tái)架試驗(yàn)及主觀評價(jià)對比結(jié)果與spearman相關(guān)系數(shù)分別見圖10、表2。由圖10、表2可知:①嚴(yán)重異響件的RMS值基本在2.5(m/s2)2以上，輕微異響件的RMS值大部分屬于1.8～2.5(m/s2)2，無異響件的RMS值大都小于1.8 (m/s2)2，3種類型減振器的RMS值具有較好區(qū)分度，且數(shù)據(jù)點(diǎn)較時(shí)域峰谷差值法相對分散，因過濾掉關(guān)注頻帶外的噪聲信號(hào)，但也有個(gè)別數(shù)據(jù)點(diǎn)落入其它等級范圍;②分段功率譜RMS值法鑒別減振器異響程度與主觀評價(jià)的spearman相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.775，高于峰谷差值法，且顯著性水平小于0.01。故用該方法辨識(shí)減振器異響可靠度較高。

圖8 時(shí)域峰谷差值法分析結(jié)果Fig.8 Result of the time difference method

圖9 臺(tái)架試驗(yàn)活塞桿拉伸階段功率譜曲線Fig.9 The stretching phase auto－power spectrum curve of piston rod in rig test

圖10 分段功率譜RMS值法分析結(jié)果Fig.10 Result of the Subsection Auto－power RMS Value Method

2.3 基于特征能量的小波分析辨識(shí)法

分段功率譜RMS值法雖考慮對信號(hào)分頻段分析，但分析的是活塞桿換向整個(gè)過程的振動(dòng)信號(hào)，由于減振器異響主要與活塞桿換向沖擊振動(dòng)時(shí)刻(約0.01 s)有關(guān)，故分段功率譜RMS值法無法準(zhǔn)確提取減振器異響的主要特征信息。小波分析因其多分辨率特性，可將分析重點(diǎn)集中于活塞桿換向沖擊瞬間及關(guān)注頻段范圍，并引入特征能量概念表示信號(hào)在某時(shí)間點(diǎn)、某頻帶具有的能量大小。

式中:Ei為信號(hào)的特征能量;djm為小波變換系數(shù);ni= 1，2，4，…，2i。

活塞桿工作一個(gè)周期有2次沖擊，活塞桿運(yùn)行6個(gè)周期的時(shí)頻能量見圖11。由圖11看出，換向沖擊能量遠(yuǎn)大于拉升或壓縮過程能量，且能量主要集中在350 ～450 Hz范圍內(nèi)。用基于特征能量的小波分析法對臺(tái)架試驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行分析，所得臺(tái)架試驗(yàn)與主觀評價(jià)對比結(jié)果見圖12，spearman相關(guān)系數(shù)見表2。分析圖12、表2可知，①嚴(yán)重異響件特征能量基本在6.5(m/s2)2以上，輕微異響件特征能量絕大部分落在2.8～6.5 (m/s2)2范圍內(nèi)，無異響件特征能量大都小于2.8 (m/s2)2，且3種類型減振器的特征能量值具有較好區(qū)分度，基本無數(shù)據(jù)點(diǎn)跨度過大情況，層次分明;②小波分析法判斷減振器異響程度與主觀評價(jià)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.850，高于峰谷差值法及分段功率譜RMS值法，且顯著性水平小于0.01，由此可見該方法可靠度、準(zhǔn)確度較高。

圖11 基于特征能量小波分析時(shí)頻圖Fig.11 Time－frequency analysis for the characteristic energy of wavelet analysis

2.4 減振器異響臺(tái)架試驗(yàn)辨識(shí)適用性分析總結(jié)

通過時(shí)域峰谷差值法、分段功率譜RMS值法及基于特征能量的小波分析法，結(jié)合路試主觀評價(jià)對減振器異響臺(tái)架試驗(yàn)辨識(shí)分析比較，所得3種分析方法優(yōu)缺點(diǎn)及適用性分析見表3。

表3 臺(tái)架試驗(yàn)分析方法適用性分析Tab.3 Analysis on rig test applicability

2.5 基于權(quán)重系數(shù)的聚類分析辨識(shí)法

時(shí)域峰谷差值法，分段功率譜RMS值法及基于特征能量的小波分析法對減振器異響辨識(shí)均具有各自特點(diǎn)，雖辨識(shí)結(jié)果可信度較高，但均有一維鑒別自由度，即判定區(qū)域?yàn)橐粋€(gè)剛性的矩形區(qū)域，導(dǎo)致判定結(jié)果受個(gè)別因素影響較大，且在判斷不同類型減振器時(shí)，需提前進(jìn)行大量臺(tái)架試驗(yàn)確定限值，會(huì)極大降低辨識(shí)效率。聚類分析為建立分類的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，能將樣本數(shù)據(jù)按其在性質(zhì)的親疏程度在無先驗(yàn)知識(shí)情況下進(jìn)行自動(dòng)分類，產(chǎn)生多個(gè)分類結(jié)果。類內(nèi)部個(gè)體在性質(zhì)上具有相似性，但不同類間個(gè)體特征差異性較大。

系統(tǒng)聚類法也稱層次聚類分析法，使用最多。層次聚類法中的ward(離差平方和)聚類法強(qiáng)調(diào)事物內(nèi)部的異同，以平方歐式距離作為類與類之間距離，集合中每個(gè)樣本自成一類，進(jìn)行類合并，計(jì)算類重心間距離，將離差平方與增加幅度最小的兩類首先合并，再依次將所有類別逐級合并。在普通的ward聚類方法基礎(chǔ)上加入權(quán)重系數(shù)，并結(jié)合以上3種辨識(shí)方法優(yōu)點(diǎn)，可對減振器異響進(jìn)行更有效辨識(shí)，具體計(jì)算方法如下:

將n個(gè)樣本分成m類，G1，G2，…，Gm，用Xm(i)表示Gm中第i個(gè)樣本(此處Xm(i)為一r維向量，即有r個(gè)系統(tǒng)聚類指標(biāo))，ni為Gm中樣本個(gè)數(shù)(i)為Gm重心，ck為權(quán)重系數(shù)，Ck為權(quán)重系數(shù)矩陣，則Gm中樣本基于權(quán)重的離差平方和為

類基于權(quán)重的類內(nèi)離差平方和為

ward聚類法總使聚類導(dǎo)致類內(nèi)離差平方和增量最小，且使同類樣本間離差平方和最小，不同類樣本間離差平方和最大。在對減振器臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析前先對樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理，Xm(i)為三維向量，含時(shí)域峰谷差值向量、分段功率譜RMS值向量及小波特征能量向量，由于該3個(gè)向量在數(shù)量級及量綱有差別，故采用平移標(biāo)準(zhǔn)差方法消除量綱并標(biāo)準(zhǔn)化。每個(gè)向量用前所得spearman相關(guān)系數(shù)歸一化值作為權(quán)重系數(shù)，將類合并過程中權(quán)重系數(shù)組成的矩陣作為權(quán)重系數(shù)矩陣。用基于權(quán)重系數(shù)的ward聚類法對活塞桿振動(dòng)信號(hào)分析所得聚類結(jié)果見圖13，分析結(jié)果及主觀評價(jià)對比得分見表4，spearman相關(guān)系數(shù)見表5。

圖12 基于特征能量的小波分析結(jié)果Fig.12 Result of the characteristic energy of wavelet analysis

圖13 基于權(quán)重系數(shù)的聚類分析結(jié)果Fig.13 Result of the clustering analysis method based on weight coefficient

表4 主觀評價(jià)得分與聚類分析得分對比Tab.4 Subjective evaluation scores compared with clustering analysis score

表5 聚類分析法與主觀評價(jià)相關(guān)系數(shù)Tab.5 Coefficient of clustering analysis and subjective evaluation

綜合分析圖11、表4、表5可知，①基于權(quán)重系數(shù)的聚類分析法將單指標(biāo)的剛性矩形判定區(qū)域轉(zhuǎn)化成為多指標(biāo)的柔性圓形判定區(qū)域，減少了評判結(jié)果因單一指標(biāo)的誤判而導(dǎo)致最終結(jié)果誤判的概率;②表3中無異響件的聚類結(jié)果與主觀評價(jià)結(jié)果完全吻合，嚴(yán)重異響件與輕微異響件有極個(gè)別誤差，可能因各等級間存在灰色地帶導(dǎo)致理性客觀評價(jià)與感性主觀評價(jià)存在一定差異;③基于權(quán)重的聚類分析法判斷減振器異響與主觀評價(jià)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.929，且顯著性水平小于0.01，說明用該方法進(jìn)行減振器異響辨識(shí)可靠度極高。由于無需事先設(shè)定限值，可在大批量減振器異響鑒別過程中快速對減振器進(jìn)行分類。

經(jīng)減振器廠家大量試驗(yàn)驗(yàn)證，基于權(quán)重系數(shù)的聚類分析法在對其它6種減振器異響臺(tái)架試驗(yàn)辨識(shí)中，相關(guān)系數(shù)均高于0.92，可作為實(shí)際產(chǎn)品檢測的有效方法。

3 結(jié)論

(1)減振器整車道路試驗(yàn)與臺(tái)架試驗(yàn)活塞桿振動(dòng)信號(hào)處理結(jié)果具有一致性規(guī)律，可通過臺(tái)架試驗(yàn)取代部分整車道路試驗(yàn)對減振器進(jìn)行異響辨識(shí)。

(2)以相關(guān)系數(shù)作為減振器臺(tái)架試驗(yàn)異響辨識(shí)準(zhǔn)確度的評價(jià)指標(biāo)，表明臺(tái)架試驗(yàn)對減振器異響程度的評估能力，結(jié)果可信度較高。

(3)時(shí)域峰谷差值法、分段功率譜RMS值法及基于特征能量的小波分析法對減振器臺(tái)架試驗(yàn)異響辨識(shí)雖均有較高的相關(guān)性，但只具有一維辨識(shí)自由度。基于權(quán)重系數(shù)的聚類分析法綜合以上方法優(yōu)點(diǎn)，將一維剛性矩形判定區(qū)域轉(zhuǎn)化成為多維柔性圓形判定區(qū)域，降低了辨識(shí)結(jié)果因單一結(jié)果誤判而導(dǎo)致最終結(jié)果誤判的概率，提高了辨識(shí)準(zhǔn)確度，可為大批量、不同型號(hào)減振器異響辨識(shí)及提高鑒別準(zhǔn)確度提供參考。

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Rig test for identifying abnormal noise of suspension shock absorber

HUANG Hai－bo，LI Ren－xian，DING Wei－ping，YANG Ming－liang，ZHU Hong－lin
(College of Mechanical And Engineering，Southwest JiaoTong University，Chengdu 610000，China)

For the abnormal noise problem of vehicle suspension shock absorber，vehicle road tests and rig tests were carried out.The results show the similarity between acceleration signals of the shock absorber piston rod in both tests within a certain specific frequency band.So a part of road test can be replaced by a series of rig tests for shock absorber abnormal noise identification.On the rig test，for identifying abnormal noise of shock absorber，various methods were applied，respectively:the Time Difference Method，the Subsection Auto－power RMS Value Method and the Characteristic Energy of Wavelet Analysis Method and their advantages and disadvantages were compared.On this basis，a Clustering Analysis Method Based on Weight Coefficient was proposed and implemented.The method transfers the rigid rectangular single index into more flexible circular discriminating areas and reduces the final misjudgment probability caused by single index.The method can provide a reference to the identification of different types of absorber abnormal noises and improve the judgment accuracy.

shock absorber;rig test;abnormal noise identification

U463.1;U467.1+1

A

10.13465/j.cnki.jvs.2015.02.034

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金－科技創(chuàng)新項(xiàng)目(SWJTU12CX036);西南交通大學(xué)研究生創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)實(shí)踐項(xiàng)目(YC201402104)

2013－10－09修改稿收到日期:2014－01－28

黃海波男，博士生，1989年生

丁渭平男，教授，1968年生

郵箱:dwpc@263.net