基于希爾伯特變換的信號(hào)優(yōu)先級(jí)排序法在車內(nèi)異響源識(shí)別中的應(yīng)用

楊　誠(chéng)，胡美龍

基于希爾伯特變換的信號(hào)優(yōu)先級(jí)排序法在車內(nèi)異響源識(shí)別中的應(yīng)用

楊誠(chéng)，胡美龍

（重慶大學(xué) 汽車工程學(xué)院，重慶 400044）

在一個(gè)多輸入-單輸出系統(tǒng)中，若輸入信號(hào)之間非獨(dú)立，相互存在因果關(guān)系或線性影響，可能導(dǎo)致故障原因判斷不明。利用基于希爾伯特變換的優(yōu)先級(jí)排序法對(duì)相關(guān)輸入信號(hào)進(jìn)行考察，檢驗(yàn)因果關(guān)系，確定優(yōu)先級(jí)最高、對(duì)輸出影響最大的輸入。以空調(diào)壓縮機(jī)殼體、壓縮機(jī)吸氣口、膨脹閥低壓端、發(fā)電機(jī)四個(gè)主要測(cè)點(diǎn)振動(dòng)信號(hào)作為非獨(dú)立輸入，以駕駛員右耳處聲信號(hào)作為輸出，將開(kāi)空調(diào)時(shí)車內(nèi)產(chǎn)生異響頻率作為考察目標(biāo)，利用該方法確定優(yōu)先級(jí)最高信號(hào)為壓縮機(jī)吸氣口振動(dòng)。該方法比傳統(tǒng)方法更快捷、高效，易于為企業(yè)所采納。

聲學(xué)；車內(nèi)異響；空調(diào)系統(tǒng)；多輸入-單輸出系統(tǒng)；相關(guān)輸入；優(yōu)先級(jí)排序

車內(nèi)異響往往與空調(diào)壓縮機(jī)、膨脹閥、發(fā)動(dòng)機(jī)及其相關(guān)聯(lián)接部件等的振動(dòng)有著緊密聯(lián)系。取不同測(cè)點(diǎn)信號(hào)作為輸入，車內(nèi)駕駛員右耳處的聲信號(hào)作為輸出評(píng)價(jià)點(diǎn)，構(gòu)成一個(gè)多輸入-單輸出系統(tǒng)。在評(píng)價(jià)點(diǎn)產(chǎn)生異響的頻率上，輸入之間很可能存在錯(cuò)綜復(fù)雜的線性相關(guān)性，或稱非獨(dú)立性，因?yàn)槠嚿系恼駝?dòng)都是由同一個(gè)或同幾個(gè)振源產(chǎn)生的。此時(shí)就需要對(duì)輸入測(cè)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，即確定振動(dòng)的線性影響傳遞方向，找出優(yōu)先級(jí)最高的測(cè)點(diǎn)進(jìn)行診斷或改進(jìn)。

對(duì)于輸入之間存在非獨(dú)立性的系統(tǒng)，國(guó)內(nèi)的張戎斌，畢傳興等運(yùn)用偏相干技術(shù)，確定了某液壓挖掘機(jī)駕駛室噪聲在不同頻率下的主要噪聲源［1］；趙海瀾，汪鴻振等給出了求解偏相干條件譜密度函數(shù)的迭代過(guò)程，通過(guò)Matlab編程計(jì)算得知某機(jī)車司機(jī)室噪聲的主要噪聲源為柴油機(jī)、冷卻風(fēng)扇和后變速箱［2］；在國(guó)外，B.K.Bae和K.J.Kim研究了偏相干計(jì)算中基于希爾伯特變換對(duì)非獨(dú)立輸入之間線性影響的傳遞方向的判斷，計(jì)算了各信號(hào)源的偏相干函數(shù)和相干功率譜，并用試驗(yàn)?zāi)Ｐ万?yàn)證了該算法的正確性［3］；Mohammad，Ahmad等運(yùn)用條件譜分析法（Conditioned spectral analysis）從排氣噪聲、發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲、發(fā)動(dòng)機(jī)各部件振動(dòng)信號(hào)中排除非獨(dú)立相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)車內(nèi)低頻噪聲是由發(fā)動(dòng)機(jī)右懸置Z向振動(dòng)引起，中高頻噪聲由發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲引起，而排氣噪聲對(duì)車內(nèi)噪聲的貢獻(xiàn)不大［4］。

本文利用希爾伯特變換法考察兩輸入測(cè)點(diǎn)之間的一對(duì)傳遞函數(shù)來(lái)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。在四個(gè)可能是引起車內(nèi)異響的問(wèn)題部件的相關(guān)輸入測(cè)點(diǎn)（即空調(diào)壓縮機(jī)吸氣口、壓縮機(jī)殼體、空調(diào)膨脹閥低壓端、發(fā)電機(jī)）中，確定了在異響頻率上優(yōu)先級(jí)最高的測(cè)點(diǎn)為壓縮機(jī)吸氣口。另外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示膨脹閥低壓端的振動(dòng)比正常水平要大。一個(gè)可能的解釋是壓縮機(jī)工作時(shí)，吸氣口產(chǎn)生異常振動(dòng)并通過(guò)空調(diào)低壓管傳遞到膨脹閥上，而膨脹閥的振動(dòng)與車內(nèi)噪聲有密切的聯(lián)系。該方法為后續(xù)的故障診斷工作和改善措施指明了方向。最后通過(guò)改進(jìn)空調(diào)低壓管的傳遞特性使問(wèn)題得到改善。與傳統(tǒng)方法（如傳遞路徑法）相比，該方法更為快捷高效、易于實(shí)施，更容易為企業(yè)所采用。

1　基于希爾伯特變換的優(yōu)先級(jí)排序法

設(shè)信號(hào)x（t）的希爾伯特變換為H［x（t）］，其定義為

式中，符號(hào)“*”表示卷積運(yùn)算。

希爾伯特變換主要用于時(shí)頻分析，包括目標(biāo)信號(hào)的時(shí)頻分布、相位特性，特別是瞬時(shí)頻率估計(jì)［5］。與信號(hào)分析其他變換相區(qū)別的是，希爾伯特變換不是把信號(hào)從時(shí)間域變換到另一個(gè)域，而是從時(shí)域仍然變換到時(shí)域。

信號(hào)的優(yōu)先級(jí)排序，又稱為因果關(guān)系考察，適用于有復(fù)雜因果關(guān)系的非獨(dú)立線性系統(tǒng)［6］。由于實(shí)車開(kāi)空調(diào)運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)都是由共同的振源——發(fā)動(dòng)機(jī)和空調(diào)壓縮機(jī)產(chǎn)生的，因此在汽車各個(gè)部位測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)之間必然存在著因果關(guān)系。由于振源往往很難改動(dòng)，只能在關(guān)鍵結(jié)點(diǎn)處下手，因此最有效的辦法就是判斷振動(dòng)傳遞方向，在優(yōu)先級(jí)最高的節(jié)點(diǎn)或部件上著手改進(jìn)。

根據(jù)解析信號(hào)的定義，設(shè)一個(gè)實(shí)信號(hào)u（t）的希爾伯特變換為v（t），則以下定義的復(fù)信號(hào)z（t）為該實(shí)信號(hào)u（t）的解析信號(hào)

因此，對(duì)于任意一個(gè)解析信號(hào)，其實(shí)部R（t）和虛部I（t）互為希爾伯特變換對(duì)，并且應(yīng)該滿足以下關(guān)系式

兩個(gè)信號(hào)之間的真實(shí)傳遞函數(shù)H（jω）可以用它的實(shí)部和虛部表示為一個(gè)解析信號(hào)

其實(shí)部和虛部必定滿足希爾伯特變換對(duì)的關(guān)系式

本文在分析中借助了解析信號(hào)的定義和希爾伯特變換的特點(diǎn)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行因果關(guān)系檢查和排序。

運(yùn)用優(yōu)先級(jí)排序法的目的在于判斷兩個(gè)測(cè)點(diǎn)的信號(hào)之間是否存在真實(shí)的傳遞關(guān)系。如果是，那么從輸入測(cè)點(diǎn)到輸出測(cè)點(diǎn)的傳遞函數(shù)是真實(shí)的，則它的實(shí)部和虛部滿足關(guān)系式（5），而優(yōu)先級(jí)排序圖則是幫助分析者判斷傳遞函數(shù)的實(shí)部和虛部是否滿足關(guān)系式（5）的工具。因此，該方法不需要作出傳遞函數(shù)整體的圖形，而只需要其實(shí)部和虛部的信息。

對(duì)于任意兩個(gè)輸入信號(hào)x1（t）和x2（t），在不知道其線性關(guān)系的情況下，可以構(gòu)成兩個(gè)傳遞函數(shù)H12（ω）和H21（ω）。H12（ω）表示x1（t）到x2（t）的傳遞函數(shù)；H21（ω）表示x2（t）到x1（t）的傳遞函數(shù)。假如在某一頻段上H12（ω）的實(shí)部和虛部滿足方程組（5），則證明在此頻段上x(chóng)1（t）對(duì)x2（t）具有線性影響（或稱線性干擾），稱x1（t）優(yōu)先于x2（t）；反之，x2（t）優(yōu)先于x1（t）。

為了能夠快速、直觀地判斷，可以將公式轉(zhuǎn)換成圖形。以頻率ω為自變量，將傳遞函數(shù)的虛部I（ω）和其實(shí)部的希爾伯特變換H［R（ω）］作為因變量顯示在一張圖像上，觀察兩條曲線的變化趨勢(shì)、貼合程度，可以快速地檢驗(yàn)傳遞函數(shù)的正確性。

2　優(yōu)先級(jí)排序圖的應(yīng)用原理

如式（4）所示，傳遞函數(shù)可以表示為實(shí)部和虛部的形式H（jω）=R（ω）+jI（ω）。

則一對(duì)傳遞函數(shù)對(duì)可以表示為

又有

則將式（8）與式（7）比較可得

假設(shè)H12（ω）是真實(shí)的、正確的傳遞函數(shù)，那么根據(jù)公式（5），有：I12（ω）=H［R12（ω）］。代入式（9）可得

以上的推導(dǎo)表明：假設(shè)H12（ω）是真實(shí)的、正確的傳遞函數(shù)，則其虛部等于實(shí)部的希爾伯特變換，即I12（ω）=H［R12（ω）］，因此優(yōu)先級(jí)排序圖中，兩條曲線應(yīng)該貼合、走勢(shì)一致（在實(shí)際測(cè)量和計(jì)算中，由于隨機(jī)干擾信號(hào)的存在，兩條曲線不可能完全重合，有一定的誤差）；H21（ω）則不是正確的傳遞函數(shù)，其虛部與實(shí)部的希爾伯特變換不相等，I21（ω）=-H［R21（ω）］，因此在圖中兩條曲線不貼合，且走勢(shì)相反（實(shí)際測(cè)量和計(jì)算中，由于隨機(jī)干擾信號(hào)的存在，兩條曲線走勢(shì)不一定嚴(yán)格相反，只需差異較大即可）。

例如，以下考察了從某實(shí)車空調(diào)系統(tǒng)臺(tái)架上任意兩點(diǎn)測(cè)取到的兩個(gè)振動(dòng)加速度信號(hào)之間的優(yōu)先級(jí)關(guān)系。將該兩點(diǎn)命名為P1和P2。如圖1，為兩個(gè)信號(hào)構(gòu)成的一對(duì)傳遞函數(shù)：圖1（a）代表的傳遞函數(shù)以P1點(diǎn)振動(dòng)加速度（Acc）信號(hào)為輸入、P2點(diǎn)振動(dòng)加速度信號(hào)為輸出；圖1（b）代表的傳遞函數(shù)以P2點(diǎn)振動(dòng)加速度信號(hào)為輸入、P1點(diǎn)振動(dòng)加速度信號(hào)為輸出。利用希爾伯特變換法檢驗(yàn)兩個(gè)傳遞函數(shù)的真實(shí)性，作出希爾伯特變換圖。圖中虛線為傳遞函數(shù)的虛部，實(shí)線為傳遞函數(shù)實(shí)部的希爾伯特變換。圖中由黑色虛線劃分為兩個(gè)頻段，頻段1（大約0～400 Hz）和頻段2（大約400 Hz～1 000 Hz）。在頻段1上，圖1（a）中兩條曲線基本貼合，走勢(shì)大致相同，而圖1（b）中兩條曲線差異明顯，基本不貼合。在頻段2上，圖1（a）中兩條曲線差異明顯，走勢(shì)可以說(shuō)完全相反，而圖1（b）中兩條曲線基本貼合，走勢(shì)大致相同。由此可得出結(jié)論：在頻段1內(nèi)，P1點(diǎn)對(duì)P2點(diǎn)的振動(dòng)加速度信號(hào)具有優(yōu)先性，振動(dòng)的線性影響是由P1點(diǎn)傳至P2點(diǎn)。在頻段2內(nèi)結(jié)論則相反。

圖1　P1點(diǎn)振動(dòng)加速度信號(hào)與P2點(diǎn)振動(dòng)加速度信號(hào)的優(yōu)先級(jí)考察

線性影響的傳遞方向是從優(yōu)先級(jí)高的節(jié)點(diǎn)向優(yōu)先級(jí)低的節(jié)點(diǎn)傳遞，因此，判斷振動(dòng)傳遞方向之后，就可以在優(yōu)先級(jí)最高的結(jié)點(diǎn)或部件上著手改進(jìn)。值得注意的是該方法對(duì)頻段劃分的要求，即在不同的頻段上，兩個(gè)信號(hào)的優(yōu)先級(jí)順序可能不同甚至相反。在實(shí)際工作中，要根據(jù)所關(guān)注的目標(biāo)頻率，即車內(nèi)產(chǎn)生異響的頻率，放在頻段中進(jìn)行優(yōu)先級(jí)考察。

3　實(shí)車信號(hào)的測(cè)量與分析

以某款國(guó)內(nèi)SUV為試驗(yàn)對(duì)象，在掛空擋、開(kāi)空調(diào)狀態(tài)下，空踩油門踏板，用人工聽(tīng)振器在發(fā)動(dòng)機(jī)艙內(nèi)各個(gè)部位尋找表面振動(dòng)較大的部件作為待測(cè)的對(duì)象，并在車內(nèi)進(jìn)行噪聲主觀評(píng)判，尋找異響現(xiàn)象。經(jīng)過(guò)主觀聽(tīng)診，初步認(rèn)定空調(diào)壓縮機(jī)殼體及吸氣口、膨脹閥和發(fā)電機(jī)表面振動(dòng)較大，并且在發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速1800r/ min左右，車內(nèi)出現(xiàn)異響。在車內(nèi)駕駛員右耳旁布置麥克風(fēng)測(cè)量車內(nèi)噪聲作為評(píng)價(jià)點(diǎn)，四個(gè)測(cè)點(diǎn)表面分別布置加速度計(jì)測(cè)量其振動(dòng)加速度。

測(cè)點(diǎn)布置如圖2所示。圖中，左上圖顯示了空調(diào)低壓管路和膨脹閥低壓端。左下圖為車內(nèi)噪聲測(cè)點(diǎn)，麥克風(fēng)布置在平行于駕駛員右耳高度、距離10 cm處。該點(diǎn)作為總響應(yīng)的異響評(píng)價(jià)點(diǎn)。右上圖為發(fā)電機(jī)振動(dòng)加速度測(cè)點(diǎn)。右下圖為壓縮機(jī)殼體和壓縮機(jī)吸氣口振動(dòng)加速度測(cè)點(diǎn)。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)分析軟件使用B&K Pulse Labshop系統(tǒng)。測(cè)得的車內(nèi)噪聲穩(wěn)態(tài)自功率譜如圖3所示。

從頻譜上可知，在770 Hz附近有一個(gè)窄帶的、異常突起的峰值，峰谷落差接近20 dB，聲壓級(jí)接近40 dB（A），完全滿足異響客觀標(biāo)準(zhǔn)，是一個(gè)很可疑的潛在異響成分。

圖2　實(shí)車數(shù)據(jù)采集的傳感器布置

圖3　車內(nèi)噪聲A計(jì)權(quán)1 800 r/min功率譜

將該峰值放大觀察，如圖4，可以讀到最高點(diǎn)的值為39.8 dB（A）和41.5 dB（A）。此處的頻率分離是由于實(shí)際測(cè)量過(guò)程中發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速存在一定波動(dòng)，致使頻率有微小的偏移，實(shí)質(zhì)上是同一個(gè)峰值。

該頻率成分是否真的為異響，還要從主觀上進(jìn)行確認(rèn)。將該車內(nèi)噪聲信號(hào)進(jìn)行濾波回放，讓有經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員進(jìn)行主觀評(píng)判。

圖4　車內(nèi)噪聲A計(jì)權(quán)1 800 r/min功率譜700 Hz～900 Hz

通過(guò)770 Hz濾波，將濾波前和濾波后的聲音回放并比較。發(fā)現(xiàn)濾波之前的聲音確實(shí)存在令人煩躁的異響，而濾波后該異響消失。

其次觀察四個(gè)振動(dòng)加速度功率譜。這里將測(cè)點(diǎn)設(shè)定為：

l Channel 1：壓縮機(jī)殼體（Compressor shell）振動(dòng)加速度

l Channel 2：膨脹閥低壓端（TXV PL）振動(dòng)加速度

l Channel 3：發(fā)電機(jī)（Alternator）振動(dòng)加速度

l Channel 4：壓縮機(jī)吸氣口（Compressor PL）振動(dòng)加速度

如圖5所示，在對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)速和對(duì)應(yīng)頻率下，四個(gè)振動(dòng)加速度信號(hào)頻譜都出現(xiàn)峰值，并且特征相似，它們之間很可能存在線性傳遞關(guān)系。

圖5　各振動(dòng)測(cè)點(diǎn)1 800 r/min功率譜

對(duì)車內(nèi)噪聲與每個(gè)振動(dòng)信號(hào)作相干分析，由圖6可知，770 Hz處的相干性都接近于1，因此很難判斷車內(nèi)噪聲770 Hz的異響與哪一個(gè)振動(dòng)測(cè)點(diǎn)部件關(guān)系最為密切。

圖6　車內(nèi)噪聲與各振動(dòng)測(cè)點(diǎn)信號(hào)的相干函數(shù)

對(duì)每?jī)蓚€(gè)測(cè)點(diǎn)做相干分析可知，770 Hz處的相干性都很強(qiáng)，表明四個(gè)加速度信號(hào)之間確實(shí)存在非獨(dú)立的線性傳遞關(guān)系。因此有必要對(duì)四個(gè)測(cè)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，確定770 Hz峰值振動(dòng)的傳遞方向。

對(duì)四個(gè)相關(guān)振動(dòng)信號(hào)的優(yōu)先級(jí)排序分析如下。

圖7為壓縮機(jī)殼體振動(dòng)加速度與壓縮機(jī)吸氣口振動(dòng)加速度的希爾伯特變換排序圖。圖8為壓縮機(jī)吸氣口振動(dòng)加速度與發(fā)電機(jī)振動(dòng)加速度的希爾伯特變換排序圖。圖9為膨脹閥低壓端振動(dòng)加速度與壓縮機(jī)吸氣口振動(dòng)加速度的希爾伯特變換排序圖。根據(jù)前述的優(yōu)先級(jí)排序圖判斷方法，從圖中可以看到，770 Hz附近（用橢圓圈標(biāo)出）的頻段上，壓縮機(jī)吸氣口優(yōu)先于壓縮機(jī)殼體；壓縮機(jī)吸氣口優(yōu)先于發(fā)電機(jī)；壓縮機(jī)吸氣口優(yōu)先于膨脹閥低壓端。

圖7　壓縮機(jī)殼體與壓縮機(jī)吸氣口優(yōu)先級(jí)排序圖

圖8　壓縮機(jī)吸氣口與發(fā)電機(jī)優(yōu)先級(jí)排序圖

根據(jù)以上對(duì)四個(gè)測(cè)點(diǎn)振動(dòng)的優(yōu)先級(jí)排序，得到770 Hz附近峰值振動(dòng)優(yōu)先級(jí)最高的測(cè)點(diǎn)為壓縮機(jī)吸氣口。即，其他三個(gè)測(cè)點(diǎn)的該處振動(dòng)峰值是由壓縮機(jī)吸氣口的線性傳遞影響而來(lái)的。

由于已經(jīng)找出優(yōu)先級(jí)最高的測(cè)點(diǎn)，另外三對(duì)傳遞函數(shù)的優(yōu)先級(jí)考察，由于篇幅限制，此處不再贅述。圖10表示這四個(gè)相關(guān)信號(hào)的傳遞方向示意圖。

圖9　膨脹閥低壓端與壓縮機(jī)吸氣口優(yōu)先級(jí)排序圖

圖10　考察頻率點(diǎn)四個(gè)相關(guān)測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)傳遞方向示意圖

4　改進(jìn)后的數(shù)據(jù)驗(yàn)證

上一節(jié)指出優(yōu)先級(jí)最高的測(cè)點(diǎn)是壓縮機(jī)吸氣口，而膨脹閥的振動(dòng)水平也與車內(nèi)噪聲有很大的聯(lián)系。膨脹閥低壓端和壓縮機(jī)吸氣口之間直接用空調(diào)低壓管連接。要降低或消除膨脹閥上770 Hz的異常振動(dòng)峰值，可以從降低壓縮機(jī)吸氣口振動(dòng)、改善低壓管的振動(dòng)傳遞特性兩方面入手。由于壓縮機(jī)難于改動(dòng)，因此最好的方法是改善空調(diào)低壓管的結(jié)構(gòu)特性以削弱其振動(dòng)傳遞，如改變管路的形狀、彎曲角度和增加配重塊等。

在同樣的實(shí)驗(yàn)條件下（發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速1 800 r/min，開(kāi)空調(diào)）、同樣的測(cè)點(diǎn)處測(cè)取信號(hào)對(duì)改進(jìn)措施進(jìn)行驗(yàn)證。

圖11表示了空調(diào)低壓管從壓縮機(jī)吸氣口至膨脹閥低壓端的傳遞函數(shù)?？梢钥匆?jiàn)770 Hz附近，傳遞函數(shù)的值改進(jìn)后比改進(jìn)前最少降低了25 dB，意味著空調(diào)低壓管的傳遞特性大為改善。

圖11　改進(jìn)后與改進(jìn)前空調(diào)低壓管的振動(dòng)傳遞函數(shù)

圖12（a）至（d）為四個(gè)振動(dòng)測(cè)點(diǎn)信號(hào)的自功率譜。

可以看到之前出問(wèn)題的頻率（770 Hz附近），膨脹閥振動(dòng)加速度在該頻率的分貝值下降了約30 dB，峰值幾乎消失不見(jiàn)。而其他三個(gè)測(cè)點(diǎn)基本沒(méi)有變化，這是符合預(yù)期的。因?yàn)楦纳瓶照{(diào)低壓管的傳遞特性只對(duì)膨脹閥振動(dòng)有影響，對(duì)其他三個(gè)測(cè)點(diǎn)幾乎沒(méi)有影響，而其他三個(gè)測(cè)點(diǎn)對(duì)車內(nèi)噪聲的影響程度都不如膨脹閥。

圖13顯示了采取改進(jìn)措施后車內(nèi)噪聲的自功率譜。

從頻譜上看到原770 Hz附近的峰值降低了10.8 dB（A）和6.4 dB（A），（轉(zhuǎn)速波動(dòng)導(dǎo)致頻率分離）。通過(guò)對(duì)該車內(nèi)噪聲信號(hào)進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)，異響現(xiàn)象有明顯改善。

5　結(jié)語(yǔ)

希爾伯特變換在信號(hào)分析和故障診斷領(lǐng)域已有比較廣泛的應(yīng)用，但在開(kāi)空調(diào)時(shí)車內(nèi)產(chǎn)生異響方面的研究還應(yīng)用較少。本文將其運(yùn)用于振動(dòng)信號(hào)之間的優(yōu)先級(jí)排序，可以較為快速地找出有問(wèn)題的部件。由于構(gòu)成多輸入-單輸出系統(tǒng)的若干輸入之間具有非獨(dú)立性，因此有必要對(duì)其進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，以確定振動(dòng)信號(hào)線性影響的傳遞方向。針對(duì)某款國(guó)產(chǎn)SUV開(kāi)空調(diào)運(yùn)行的車內(nèi)異響頻率，成功地從空調(diào)壓縮機(jī)、空調(diào)膨脹閥、發(fā)電機(jī)三個(gè)部件四個(gè)測(cè)點(diǎn)中的峰值振動(dòng)信號(hào)排序得到優(yōu)先級(jí)最高的測(cè)點(diǎn)為壓縮機(jī)吸氣口。查明車內(nèi)異響的原因是壓縮機(jī)工作時(shí)吸氣口產(chǎn)生的異常振動(dòng)通過(guò)空調(diào)低壓管傳遞至膨脹閥從而引起車內(nèi)異響。由于壓縮機(jī)難于改動(dòng)，所采取的改進(jìn)措施為改善空調(diào)低壓管的結(jié)構(gòu)形式從而改善其振動(dòng)傳遞特性，使傳遞到膨脹閥上的異常振動(dòng)明顯降低。改進(jìn)后，在相同工況下進(jìn)行驗(yàn)證。四個(gè)振動(dòng)測(cè)點(diǎn)信號(hào)的問(wèn)題頻率基本改善，車內(nèi)的異響頻率峰值也有明顯下降。通過(guò)主觀評(píng)價(jià)，車內(nèi)異響明顯改善。本文所用的優(yōu)先級(jí)排序法與傳統(tǒng)方法相比，省時(shí)省力，易于應(yīng)用，更容易為企業(yè)所接受。

圖12　改進(jìn)后振動(dòng)測(cè)點(diǎn)信號(hào)的自功率譜

圖13　改進(jìn)后車內(nèi)噪聲700 Hz～900 Hz自功率譜

［1］張戎斌，畢傳興，張永斌.采用偏相干分析方法識(shí)別挖掘機(jī)駕駛室的噪聲源［J］.噪聲與振動(dòng)控制，2011，31（4）：106-110.

［2］趙海瀾，汪鴻振.偏相干分析識(shí)別噪聲源的計(jì)算［J］.噪聲與振動(dòng)控制，2005，25（5）：31-33.

［3］BAE B K，KIM K J.A hilbert transform approach in source identification via multiple-input single-output modeling for correlated inputs［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，1998，12（4）：501-513.

［4］MOHAMMAD HOSSEINI FOULADI，MOHD JAILANI MOHD NOR，AHMAD KAMAL ARIFFIN.Spectral analysis methods for vehicle interior vibro-acoustics identification［J］.MechanicalSystemsandSignal Processing，2009，23（2）：489-500.

［5］MICHAEL FELDMAN.Hilbert transform in vibration analysis［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2011，25（3）：735-802.

［6］SELBANATHAN S，Tangirala A K.Time-delay estimation in multivariate systems using Hilbert transform relation andpartialcoherencefunctions［J］.Chemical Engineering Science，2010，65（2）：660-674.

［7］RICARDO PENNA LEITE，STEPHAN PAUL，SAMIR N Y GERGES.A sound quality-based investigation of the HVAC system noise of an automobile model［J］.Applied Acoustics，2009，70（4）：636-645.

Application of Signal Priority Ranking Method Based on Hilbert Transform in Identification of InteriorAbnormal Sound Sources

YANGCheng，HU Mei-long
（College ofAutomotion Engineering，Chongqing University，Chongqing 400044，China）

In a multiple-input single-output（MISO）system，the cause of faults are unlikely to be correctly detected if input signals are correlated，or causality and linear effects exist among them.In this case，a method based on Hilbert Transform can be used for causality checking and priority ranking for the correlated input signals.In this paper，vibration signals of air-conditioning compressor's shell，inlet，thermostatic expansion valve（TXV）and alternator are measured as correlated inputs.Noise signal at driver's right ear is measured as the output.With the frequency of interior abnormal sound，when the air-conditioning（AC）system is starting，as the target，this method is applied to investigate into the priority ranking of the four correlated inputs.Results show that the vibration signal at the compressor's inlet has the highest priority. Comparing with traditional approaches，this method is more efficient，easier to apply，and easier to be accepted by car manufacture companies.

acoustics；interior abnormal noise；air-conditioning（AC）system；MISO system；correlated inputs；priority ranking

TB533+.2

ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.03.024

1006-1355（2016）03-0115-07

2015-12-02

重慶大學(xué)中央高校基本業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目（106112013CDJZR13110047）

楊誠(chéng)（1964-），男，湖北人，博士，副教授，主要研究方向?yàn)槠囌駝?dòng)噪聲控制、信號(hào)處理與信號(hào)分析。

胡美龍，男，碩士生。E-mail：humeilong163@163.com