基于小波時頻偏相干分析的車內異響聲源識別及改善

李 皓，陳長征，王 潔

（沈陽工業(yè)大學 機械工程學院，沈陽 110870）

汽車對于人們來說不僅是一種交通工具，也可以是花費大量時間的辦公室或休閑場所，因此汽車研發(fā)的種類也越來越多，以適應于不同的需求，例如近幾年興起的房車，可以滿足人們外出旅游日常生活的需求；又如貨車可以滿足人們實現(xiàn)運送貨物的需求。隨著科技的進步，人們對乘坐汽車時舒適程

度的要求不斷增高，車輛內部噪聲過大會影響駕乘人員的使用體驗，過高的車輛噪聲使駕駛員容易疲勞，也會對乘坐者的身心健康產生不良影響。因此，降低車內噪聲一直是車企在制造汽車時關注的焦點。不斷提升汽車的NVH(Noise，Vibration and Harshness)性能已經成為汽車廠商一種獨特的營銷手段，更是一個汽車品牌核心競爭力的體現(xiàn)。據(jù)統(tǒng)計，汽車故障投訴中約有一半是由于車輛振動噪聲引起的。因此，更準確、快速地識別并控制噪聲是勢在必行的。

噪聲源識別技術是車內噪聲控制的基礎。目前對車輛噪聲源識別方法可分為三大類：傳統(tǒng)噪聲源識別方法、基于信號處理技術的噪聲源識別方法和基于可視化技術的噪聲源識別方法[1]。每種方法都有各自的優(yōu)缺點，因此在實際應用中需要根據(jù)實驗的工況進行選擇。陳書明等[2]使用小波分解的方法對車輛在勻速水平路面上的噪聲源進行了識別，通過對信號進行6 級小波分解并進行相關分析，分析出發(fā)動機噪聲對車內噪聲的貢獻度最大，此方法對各個噪聲源相互獨立識別時效果較好。但由于汽車噪聲聲場比較復雜，各個輸入信號并不相互獨立所以很難準確識別并得出正確結論。杜亮等[3]使用波束形成方法和聲全息方法對靜止聲源進行識別，此方法通過取長補短，將聲全息方法在識別低頻噪聲方面的優(yōu)點與波束形成方法在識別高頻噪聲方面的優(yōu)點相結合。但汽車噪聲在行駛過程中才會產生且屬于運動噪聲源，因此，使用這種方法很難達到預期。熊建強等[4]使用偏相干分析方法對怠速工況下的車內噪聲源進行了識別，效果比單純使用相干分析更佳，但該方法只計算了幅值信息，并沒有進行相位分析，其中建立的6 輸入單輸出模型并沒有考慮到一些隱藏的聲源，同時也不能消除這方面噪聲對其影響。因此，研發(fā)一種完善的噪聲源識別方法是很有必要的，而且對汽車廠商提升車內品質，和對故障車輛快速準確找到故障點都有著重要意義。

本文針對車內異響問題提出一套噪聲源識別方案。首先進行初步噪聲評估，根據(jù)評估結果確定噪聲源測點的布置方案進行實驗測試，其次對采集的信號先進行高通濾波處理，再對其進行小波偏相干分析，從而得到噪聲源測點和駕駛室右耳處的小波時頻偏相干函數(shù)譜和相位譜。最后，根據(jù)分析圖譜確定異響位置，對其提出整改措施并進行驗證。研究結果表明該方案可在多相關復雜聲場下對汽車噪聲源進行快速準確的識別，且識別效果較好。

1 理論基礎

1.1 小波變換

小波變換是以傅里葉變換和短時傅里葉變換為基礎引進的，能夠實現(xiàn)針對不同頻率的信號采用不同分辨率。小波變換可以分為連續(xù)小波變換(Continuous Wavelet Transform，CWT)與離散小波變換(Discrete Wavelet Transform，DWT)[5]。假設待分析信號為x(t)，則x(t)基于連續(xù)小波變換定義為：

式中：τ為尺度參數(shù)；a為平移參數(shù)；C為小波系數(shù)；ψa,τ(t)為小波母函數(shù)ψ(t)經縮放平移得到。

對時間序列進行小波變換時，通常為了獲得平滑連續(xù)的小波振幅而采用非正交小波函數(shù)。此外，采用復小波能夠提取信號的幅值和相位兩方面信息，可對信號進行更全面的表達，本文應用具有非正交性的Morlet小波進行CWT，其表達式如下：

式中：ω0為小波帶通濾波器中心頻率；當ω0=6時，小波尺度s與傅里葉周期基本相等，所以尺度項與周期項可以相互替代。由此可知，Morlet 小波在時間與頻率局部化之間保持著很好的平衡[6–7]。

1.2 尺度參數(shù)自適應模型

在CWT算法中，尺度參數(shù)的選擇至關重要。前人選擇尺度參數(shù)方法都是針對不同信號靠人工方式設定。但信號的種類一旦改變，尺度參數(shù)的設置就特別困難。因此，本文針對此問題采用尺度參數(shù)自適應模型，使用多尺度微分算子自動調整尺度范圍。

式(1)能被重寫為多尺度微分算子（MDO）形式：

式中：θ(t)是高斯函數(shù)。

首先，根據(jù)式(3)，取θ(t)=π14exp(-t2/2)，于是有：

令K=2，式（3）變形為：

通過Nguyen[8]等提出的方法構造過零線求得峰位ui和標準差σi，由τi=2.237×σi計算得到每個波峰處的最佳尺度。然后，繪制關于尺度的概率分布圖，取5 %和95 %分位數(shù)時的尺度分別作為τmin、τmax。

最后，在最值范圍內等差取20個值組成新的尺度參數(shù)向量，表示為：

1.3 小波偏相干分析

偏相干分析理論是在常相干分析的基礎上演變而來的。常相干分析并未考慮輸入信號之間的影響，若輸入信號之間的常相干系數(shù)接近0時，輸入信號之間不存在必然的因果關系，則通過常相干分析方法識別噪聲源就能得到比較準確的結論。但若輸入信號之間的常相干系數(shù)偏高，使用常相干分析方法識別噪聲源就會存在較大的誤差[9]。而通過偏相干分析噪聲源識別方法就考慮到了這個問題，即在消除各輸入信號之間的影響后再做相干分析，這樣在噪聲源識別中，輸入信號之間影響較大的時候，偏相干函數(shù)識別噪聲源的方法就能得到更為精確的結果[10]。

對于任意的輸入信號i,j，在去除條件信號k(i,j≠k)情況下的條件自譜與條件互譜可分別由下式表達：

式中：Sii與Sij分別為信號i,j的自功率譜函數(shù)與互功率譜函數(shù)，把經過連續(xù)小波變換的時頻小波系數(shù)Wn(s)進行功率譜計算即可求得自譜與互譜，其它項同理?；诖丝啥x輸入信號i與輸出信號y在條件信號k下的偏相干函數(shù)γik.k2，如式(9)所示：

其時頻相位信息可由式(10)進行計算：

式中：Phasem為平均相位；arg 為復數(shù)的幅角；n為進行平均的數(shù)據(jù)點數(shù)[11]。

2 實驗測試

2.1 車內噪聲初步評估

本文以華晨寶馬3 系車輛為研究對象，在進行噪聲源識別實驗之前先由經驗豐富的汽車工程師進行現(xiàn)場主觀評估。根據(jù)初步主觀評估得知：當汽車以80 km/h的速度在瀝青路面上勻速行駛時，車輛底盤方向存在連續(xù)吱嘎吱嘎的異響和間斷金屬撞擊聲音，但在車輛熄火滑行時連續(xù)異響聲音消失。因此判斷車內工程師聽到的連續(xù)異響不是由于胎噪引起的。當車輛在水平筆直的瀝青路上從0 加速到80 km/h 時，汽車底部的噪聲有所增大，且車輛在通過砂石路時底盤噪聲明顯加??；但當汽車在轉彎和剎車時車內噪聲并無明顯增大，因此判斷工程師聽到的異常噪聲可能來源于動力總成部位、前后輪部位、變速器和發(fā)動機。為了準確判斷異常噪聲的來源需做進一步分析，據(jù)此建立車輛異響層級分解體系，如圖1所示。

圖1 車輛異響層級分解體系

汽車的動力總成通過發(fā)動機和變速箱的作用連接架和支撐架固定在車架上。其中，車架上安裝的減振膠塊會隨著使用時間的增加不斷老化直至失去減震的作用；隨著汽車使用里程數(shù)增加，發(fā)動機皮帶表面摩擦系數(shù)將隨之不斷減小。而且，若動力總成產生異響，車輛將伴隨著明顯的抖動，但本試驗用車并無明顯抖動，因此排除車輛的異響噪聲來源由動力總成。由于剎車和轉彎時車內異響噪聲無明顯增大，所以排除剎車系統(tǒng)和轉向系統(tǒng)。因此初步判斷車內異響可能來源于發(fā)動機、變速器和懸架系統(tǒng)。

2.2 詳細測量

為了進一步確定車輛噪聲來源，對車輛發(fā)動機、變速器和懸架系統(tǒng)再一次進行道路試驗。本試驗在水平筆直的瀝青路面上且周圍背景噪聲較低情況下進行，試驗工況分為勻速行駛和勻加速行駛。由于該異常噪聲可能為結構振動噪聲或為空氣傳播噪聲，因此具體的試驗測點布置情況如表1所示。

表1 整車道路實驗測點布置

本試驗數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)均采用東華測試DH5902，加速度傳感器采用東昊測試DH186，傳聲器均為東昊測試麥克風。為考慮駕駛員的安全性，選擇駕駛員右耳處聲壓作為車內噪聲的參考點，麥克風的位置根據(jù)GB/T18697 標準進行布置，在座椅表面與靠背表面交線（0.7±0.05）m 處，且保持水平。本次試驗的車內噪聲參考點聲壓傳感器具體布置如圖2所示。

圖2 車內噪聲聲壓測點布

為了記錄來自空氣噪聲源的噪聲，將其中一個麥克風安裝在發(fā)動機中心后側，另一個麥克風安裝在變速器中心后側。為測量輪胎/道路噪聲，將麥克風安裝在距離輪胎0.1 m且距離地面0.1 m處。由于面板輻射的噪聲與其振動幅值相關，因此，用面板振動幅值間接近似近場結構噪聲。將加速度傳感器分別安裝在擺臂和副車架的連接處（靠近橡膠襯套連接處）、前副車架與車身連接處（靠近螺栓連接處）和駕駛員地板與儀表板中心處。加速度傳感器放置在連接位置的主受力方向和面板振動的法向位置上。由于面板副車架和面板懸架是對稱的，因此只測量了車輛左側的振動面板副車架的振動。此外，為了測量發(fā)動機振動和發(fā)動機支架的隔振特性，在發(fā)動機頂部和每個發(fā)動機支架的兩側安裝了加速度傳感器（其中三個支架連接到車身，一個后支架連接到前副車架）[12]。

2.3 實驗數(shù)據(jù)分析

對測量的噪聲與振動信號進行信噪比檢測，檢測得出采集信號的信噪比均大于20 dB，說明對整車道路試驗的測試條件控制較好。然后對噪聲信號進行20 Hz 高通濾波，再通過小波偏相干分析對車內異常噪聲源進行識別。

圖3所示為80 km/h 加速工況下駕駛員右耳噪聲時域信號和經過20 Hz 高通濾波后的時域信號。由于測點較多本文只圖示了部分典型測點，如圖4為發(fā)動機左側支架上振動（#11）、圖5為變速器上噪聲（#8）、圖6為擺臂和副車架的連接處振動（#9）、圖7為副車架和車身的連接處振動（#10）。圖5所示為小波偏相干分析后的偏向干系數(shù)，由圖可得出，在消除其它噪聲振動的影響后，變速器上側噪聲與車內噪聲沒有明顯的偏向干關系。由圖4可發(fā)現(xiàn)車內噪聲和發(fā)動機振動在頻率1 000 Hz～2 000 Hz 處有明顯的偏向干關系，同時相位延遲了45°，經過轉速信號得知，該車輛發(fā)動機轉速為2 000 r/min。因此，判斷車內噪聲是由于發(fā)動機振動帶動其他子系統(tǒng)引起的。由圖6可知，車內噪聲與擺臂和副車架的連接處在中心頻率為1 500 Hz～2 000 Hz 處有明顯的偏向干關系，同時相位延遲了135°。

圖3 勻速工況下80 km/h車內駕駛員右耳噪聲信號

圖4 車內噪聲與發(fā)動機振動小波時頻偏相干系數(shù)

圖5 車內噪聲與變速器噪聲小波時頻偏相干系數(shù)

如圖7所示，車內噪聲與副車架和車身的連接處在1 000 Hz 處有明顯的偏向干關系，因此車輛的連續(xù)異響是由于發(fā)動機異常振動帶動搖臂和副車架晃動、副車架和車身撞擊產生車身振動傳遞到車廂內形成的共振噪聲。

圖7 車內噪聲與副車架和車身的連接處振動小波時頻偏相干系數(shù)

3 車內異響原因及改進方案

3.1 車內異響原因

由上述分析可知車內異常噪聲來源于三個方面：一是由于擺臂和副車架是用襯套套管加螺栓連接，當汽車行駛里程過長或駛過減速帶和顛簸路面時，其連接處因為發(fā)動機激勵導致的擺臂襯套和副車架錯位振動從而產生異響。二是由于副車架和車身使用長螺栓連接，且兩者之間的接觸面都為金屬，在行使過程中一旦發(fā)生螺栓松動或螺紋摩擦系數(shù)降低就會導致副車架和車身之間發(fā)生滑移而產生異響，特別在顛簸路面行駛時異響會加劇。三是來源于發(fā)動機支架，支架是用來連接發(fā)動機和機身以及減弱發(fā)動機自身的振動，該車輛發(fā)動機左側支架橡膠的破損導致內部的液壓油泄露，使其喪失了減弱發(fā)動機振動的功能，同時由于發(fā)動機的振動使上下兩個支架之間的距離縮短導致異響，異響通過車身傳遞到車內形成共振噪聲。

3.2 車內異響改進方案

針對發(fā)動機振動激勵導致的擺臂襯套和副車架錯位振動問題，可以對此處螺栓和襯套進行優(yōu)化設計與改進，通過優(yōu)化設計提升擺臂和副車架之間夾持力。針對副車架和車身發(fā)生滑移產生異響問題，可以通過在副車架和車身的安裝點處增加防滑墊片的方式來增加接觸面的摩擦系數(shù)，在相同的預緊力作用下可以提供更大的剪切力，使連接更穩(wěn)固。針對發(fā)動機處產生的共振噪聲，在拆下支架后發(fā)現(xiàn)上下支架之間有明顯的碰撞痕跡，因此，可以通過更換左側漏油支架，并在碰撞點處增加橡膠墊片的方式進行改進。

對改進后的車輛再次進行相同工況下的路面測試。測試時車內并無異常噪聲。圖8所示為80 km/h勻速工況下，車輛改進前后駕駛員右耳處的時域信號對比圖，改進后車內噪聲相比改進前車內噪聲有所降低，特別是在出現(xiàn)異常噪聲時，相比改進前聲壓級降低了15 dB。

圖8 改進前、后測點1的聲壓級對比

圖9為車輛改進后車內噪聲與發(fā)動機振動小波時頻偏相干圖，對比發(fā)現(xiàn)在頻率1 000 Hz～1 500 Hz時兩者無明顯偏相干關系，在頻率1 500 Hz～2 000 Hz時偏相干關系大幅度降低。

圖9 改進后車內噪聲與發(fā)動機振動小波時頻偏向干系數(shù)

圖10為改進后該工況下，車內噪聲與擺臂和副車架連接處的小波時頻偏相干圖，對比發(fā)現(xiàn)兩者無明顯偏相干關系。

圖10 改進后車內噪聲與擺臂和副車架的連接處的小波時頻偏相干系數(shù)

圖11 為車內噪聲與副車架和車身連接處的小波時頻偏相干圖，對比發(fā)現(xiàn)兩者無明顯偏相干關系。

圖11 改進后車內噪聲與副車架和車身的連接處振動小波時頻偏相干系數(shù)

4 結語

本文將小波偏相干分析引入到華晨寶馬3系汽車的異響聲源識別方法中，并采用尺度參數(shù)自適應模型，通過多尺度微分算子自動調整連續(xù)小波變換的尺度范圍，解決了人工設置尺度參數(shù)的困難，并提高對信號特征的識別能力。將測量到的噪聲測點與聲源位置進行小波偏相干分析，同時獲取到偏相干函數(shù)和相位關系。結果表明，對車內噪聲異響的車輛使用該方法可快速、準確地找到故障點位置。而且，基于本方法識別的結果而提出的改進方案對車內噪聲有明顯改善，證明了該方案的可行性。