基于傳遞路徑的電動汽車車內(nèi)噪聲貢獻量分析

摘 要：傳遞路徑分析是汽車領(lǐng)域常用的聲振測試分析方法，為識別某電動汽車車內(nèi)噪聲來源，區(qū)分各噪聲激勵對車內(nèi)噪聲的影響程度，基于工況傳遞路徑分析方法，以駕駛員耳旁聲壓信號為響應(yīng)，以路面噪聲、風(fēng)噪、電機噪聲為激勵，建立該車車內(nèi)噪聲貢獻量分析模型，進行0至100km/h加速工況下的貢獻量分析，并針對某一峰值聲壓處的貢獻量做具體分析。結(jié)果表明，左前輪胎的結(jié)構(gòu)路徑對加速工況下車內(nèi)噪聲的貢獻量最大，其輸入顯著大于其他路徑，后續(xù)分析可據(jù)此對結(jié)構(gòu)進行相應(yīng)的優(yōu)化改進。

關(guān)鍵詞：工況傳遞路徑分析 貢獻量分析 路噪 傳遞函數(shù)

NVH（Noise Vibration and Harshness）性能是汽車的關(guān)鍵基礎(chǔ)性能，決定著汽車品質(zhì)和乘員乘坐舒適性。電動汽車采用電機驅(qū)動，沒有傳統(tǒng)汽車發(fā)動機系統(tǒng)產(chǎn)生的噪聲，所以車內(nèi)噪聲環(huán)境總體比傳統(tǒng)汽車安靜。但電動汽車驅(qū)動電機產(chǎn)生的高頻電磁噪聲更加刺耳，且由于缺少發(fā)動機噪聲的掩蔽作用，輪胎噪聲和風(fēng)噪聲隨之成為電動汽車主要噪聲，此外，還有許多結(jié)構(gòu)件噪聲凸顯出來，如變速箱的齒輪噪聲、水泵噪聲以及電池組冷卻系統(tǒng)的風(fēng)扇噪聲等，在傳統(tǒng)汽車中這些噪聲對車內(nèi)聲品質(zhì)影響較小，缺少針對性的研究，但對于安靜的電動汽車，這些噪聲均應(yīng)予以重視。一般而言，在中低速行駛時，路面噪聲為主要噪聲來源，車速超過80km/h后，風(fēng)噪逐漸占主導(dǎo)地位，車速達到100km/h后，風(fēng)噪成為主要噪聲來源[1]。

車內(nèi)振動和噪聲是由多個激勵源經(jīng)多條路徑最終傳遞到乘員艙疊加而成的。傳遞路徑分析（Transfer Path Analysis，TPA）是一種常用的噪聲與振動測試分析方法，該方法將車內(nèi)噪聲分解為不同激勵源的貢獻量結(jié)果[2]，對傳遞路徑及噪聲進行測試分析，計算貢獻量以指導(dǎo)整車結(jié)構(gòu)設(shè)計及優(yōu)化。近年來，已有不少學(xué)者對車內(nèi)振動及噪聲的傳遞路徑進行研究。仲典[3]等應(yīng)用工況傳遞路徑分析方法實現(xiàn)車內(nèi)噪聲輻射源和振動激勵源快速辨識并驗證。王增偉[4]等提出了一種基于全局傳遞率矩陣的相對傳遞路徑分析方法并進行了試驗驗證。唐中華等[5]在有限元模型上建立整車虛擬傳遞路徑分析模型，對車內(nèi)聲學(xué)響應(yīng)的峰值作診斷分析并優(yōu)化。曾發(fā)林[6]等針對車內(nèi)聲品質(zhì)優(yōu)化問題采用了傳遞路徑分析，識別出對車內(nèi)噪聲煩躁度貢獻最大的路徑，調(diào)整后聲品質(zhì)得到有效改善?？偟膩碚f，當(dāng)前相關(guān)研究主要集中在對TPA方法進行優(yōu)化改進，采用TPA進行貢獻量分析[7]，從而指導(dǎo)找改善振動噪聲。

本文針對某電動汽車，基于工況傳遞路徑分析（Operational Transfer Path Analysis， OTPA）方法及車內(nèi)噪聲產(chǎn)生機理，建立以路噪、電機、風(fēng)噪為輸入，駕駛員耳旁聲壓信號為目標(biāo)點響應(yīng)的OTPA模型，采集電動汽車0至100km/h加速工況下的數(shù)據(jù)。通過對比試驗實測結(jié)果和OTPA貢獻量結(jié)果驗證模型的準確性，最后對電動汽車加速工況進行車內(nèi)噪聲源貢獻量分析，為后續(xù)進行針對性的結(jié)構(gòu)聲學(xué)優(yōu)化分析提供。

1 基礎(chǔ)理論

根據(jù)傳遞路徑的不同，車內(nèi)噪聲可分為結(jié)構(gòu)噪聲和空氣噪聲兩種。結(jié)構(gòu)噪聲是指激勵源振動通過結(jié)構(gòu)件傳遞到車身引起車身振動，再由車身鈑金件振動輻射而形成的噪聲；空氣噪聲則是各種噪聲源所輻射的噪聲通過空氣，經(jīng)由車身板壁、縫隙或者孔洞傳播到車內(nèi)而形成的噪聲[8]，如圖1所示。

當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的傳遞路徑分析方法包括傳統(tǒng)傳遞路徑分析方法（Conventional Transfer Path Analysis， CTPA）、工況傳遞路徑分析OTPA和擴展工況傳遞路徑分析（Operational-Xtransfer Path Analysis， OPAX）等。OTPA采用激勵源懸置系統(tǒng)被動端的加速度響應(yīng)信號替代激勵源的激振力，因此OTPA法無需拆除激勵源、用力錘或激振器激勵獲取傳遞函數(shù)，僅需根據(jù)激勵源懸置系統(tǒng)被動端的加速度響應(yīng)信號和目標(biāo)點的加速度響應(yīng)信號來求取傳遞率[9]，縮短了測試與建模時間，提高工作效率，因此本文采用該方法進行分析。

針對車內(nèi)噪聲的合成，把路徑看作線性系統(tǒng)，車內(nèi)響應(yīng)是各個激勵源在車內(nèi)貢獻量的線性疊加，以傳遞函數(shù)形式表征，如公式（1）所示。

（1）

其中，表示車內(nèi)目標(biāo)點噪聲頻域信號；表示第i個激勵源頻域信號；表示與第i個激勵源對應(yīng)的路徑傳遞函數(shù)。式（1）用矩陣形式可寫為

（2）

即（3）

其中為輸出矩陣，為輸入矩陣，為傳遞率矩陣。為系統(tǒng)的第個輸出，為系統(tǒng)的第個輸出，則為到的傳遞函數(shù)。

基于OPTA合成的模擬輸出信號如下。

（4）

其中，為輸入的自功率譜，為輸出的互功率譜。在任意工況下，采用式（4）可對系統(tǒng)輸入進行估計，同時還可對激勵源的貢獻量大小進行分析，將貢獻的幅值進行排序，即可確定某一工況下最大的貢獻源，排查問題所在，進行下一步的完善及優(yōu)化。

2 模型建立

通過設(shè)定目標(biāo)輸出點、源參考輸入點、運行工況三方面來創(chuàng)建源-路徑-貢獻模型，目標(biāo)輸出點一般設(shè)置在駕駛員的雙耳處，用傳聲器測量其聲音信號；電動汽車噪聲包括結(jié)構(gòu)聲和空氣聲，結(jié)構(gòu)聲包括由電機振動、路面激勵的結(jié)構(gòu)振動引起的聲音，空氣聲包括電機、風(fēng)噪，以及路噪引起的聲音。通常，在車輪輪轂上、電機上設(shè)置結(jié)構(gòu)聲的源參考輸入點，用加速度傳感器測量其振動信號，在車輪、電機附近設(shè)置空氣聲的源參考輸入點，用傳聲器測量其聲音信號。在前擋風(fēng)玻璃及兩個后視鏡位置，設(shè)置空氣聲的源參考輸入點，用傳聲器測量其聲音信號。

3 試驗測試

本次試驗采用LMS公司的聲振軟硬件測試系統(tǒng)，試驗對象為某國產(chǎn)純電動汽車。純電動汽車在全油門加速運行時驅(qū)動電機負載電流較大，易引起磁場飽和而導(dǎo)致電磁力波含量較多、幅值較大，從而產(chǎn)生較大的電磁振動及噪聲[10]。該試驗用車主要在市區(qū)內(nèi)使用，常用車速為0～100km/h這一區(qū)間。因此，選擇全油門加速0～100km/h這一典型工況進行試驗研究，采集輪胎、電機、風(fēng)窗玻璃、左右側(cè)后視鏡等位置的噪聲。共使用5個三向加速度傳感器，布置在4個輪胎和電機安裝點上，9個傳聲器布置在4個輪胎、電機表面、前風(fēng)擋中心、左右側(cè)后視鏡及駕駛員右耳位置處，加速度傳感器采用膠水固定，傳聲器采用膠帶或扎帶固定，共5條結(jié)構(gòu)路徑及9條空氣路徑，如表1所示。部分傳感器位置如圖4、圖5所示。

通過試驗獲得振動噪聲信號，采用test. Lab軟件進行數(shù)據(jù)分析，圖6為車內(nèi)聲學(xué)響應(yīng)點測試數(shù)據(jù)。

4 傳遞路徑分析

4.1 貢獻量分析

采用test. Lab軟件中TPA分析模塊進行貢獻量分析，得到加速工況下所測位置的貢獻量結(jié)果，對加速工況駕駛員耳旁噪聲實測頻譜數(shù)據(jù)與擬合的工況傳遞路徑合成貢獻量結(jié)果進行對比，如圖7所示。

對比顯示，駕駛員耳旁噪聲實測值與OTPA貢獻值的頻譜曲線趨勢和幅值基本一致，可據(jù)此進行各個路徑對耳旁噪聲貢獻量的詳細分析。圖8為駕駛員耳旁噪聲各路徑貢獻量結(jié)果。

總體來看，所有路徑中，左前輪3個方向的結(jié)構(gòu)聲路徑、左前輪空氣聲路徑的貢獻量最大，如按路面噪聲、電機噪聲級風(fēng)噪來區(qū)分，可以發(fā)現(xiàn)加速工況下車內(nèi)噪聲主要貢獻量來自路面的結(jié)構(gòu)噪聲，其他路徑貢獻量較小。

4.2 峰值聲壓貢獻量分析

駕駛員耳旁合成噪聲A計權(quán)聲壓級如圖9所示，在279Hz左右出現(xiàn)了一個峰值聲壓，為探究造成該位置產(chǎn)生峰值聲壓的原因，對該頻率下的主要路徑貢獻量進行具體分析。

由圖10可以看出，279Hz頻率下，結(jié)構(gòu)路徑中，貢獻量最大的五條路徑依次為左前輪Y向、X向、Z向，右前輪Y向，左后輪X向；空氣路徑中，貢獻量較大的路徑為左前輪、左后輪、電機。進一步對這幾條路徑貢獻量大的原因進行分析。

圖11為五條貢獻量較大的結(jié)構(gòu)路徑的輸入與傳遞率曲線。對于輸入，在279Hz位置，由大到小排序依次為左前輪Y向、X向、Z向、右前輪Y向、左后輪X向；而傳遞率方面，順序仍然為左前輪Y向、X向、Z向、右前輪Y向、左后輪X向。整體來看，左前輪的輸入顯著大于其他位置，而傳遞率除左前輪Y向和X向，其他位置均相差不大。

圖12為279Hz頻率貢獻量較大的三條空氣路徑的參數(shù)對比，加速工況時空氣路徑下，左前輪、左后輪、電機等位置的輸入相差不大，但左前輪和左后輪的傳遞率顯著大于電機，因此左前輪和左后輪的貢獻量相對更大。

綜合來看，造成左前輪結(jié)構(gòu)路徑貢獻量較大的原因主要為左前輪的輸入及傳遞率均較大，特別是左前輪Y向和Z向的輸入，顯著大于其他位置；造成左前輪和左后輪空氣路徑貢獻量較大的原因主要為傳遞率較大。

5 結(jié)語

對某電動汽車進行0-100km/h加速工況實車測試，運用工況傳遞路徑分析方法對車內(nèi)噪聲進行貢獻量分析，建立以駕駛員右耳噪聲信號為目標(biāo)響應(yīng)，包含5條結(jié)構(gòu)路徑及9條空氣路徑的OTPA路噪分析模型。通過對比試驗測得的車內(nèi)聲學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)及經(jīng)過OTPA合成的聲學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)，驗證得到信號基本一致，可用于后續(xù)貢獻量分析，分析各路徑總的貢獻量情況。最后，針對279Hz下駕駛員耳旁聲壓出現(xiàn)峰值這一問題進行具體的貢獻量分析，分別對比結(jié)構(gòu)路徑和空氣路徑的輸入及傳遞率，得出結(jié)論，左前輪胎的Y向?qū)铀俟r下車內(nèi)噪聲的貢獻量最大，主要原因是其輸入及傳遞率均較大，左前輪胎的Y向及X向的輸入顯著大于其他路徑；而左前輪和左后輪空氣路徑貢獻量較大的原因主要為傳遞率較大。后續(xù)分析可據(jù)此對結(jié)構(gòu)進行一定的優(yōu)化改進。

基金項目：重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項目（KJQN202103412）；重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院科研課題（2024KJB01022）。

參考文獻：

[1]鐘巧波.基于傳遞路徑的新能源汽車路面噪聲分析與優(yōu)化研究[D].長沙：湖南大學(xué)，2022.

[2]魯媛，金鵬，王玉雷，等.車內(nèi)噪聲品質(zhì)的時域傳遞路徑分析[J].汽車工程，2019，41（12）：1435-1441.

[3]仲典，蔣偉康.工況傳遞路徑分析用于辨識車內(nèi)噪聲源[J].噪聲與振動控制，2016，36（03）：110-114+146.

[4]王增偉，朱平，覃智威，等.相對傳遞路徑分析方法及其在轎車車身振動分析中的應(yīng)用[J].汽車技術(shù)，2017（09）：34-39.

[5]唐中華，張志飛，陳釗，等.車內(nèi)低頻振動噪聲的虛擬傳遞路徑分析[J].汽車工程，2020，42（04）：531-536+566.

[6]曾發(fā)林，魏良本，商志豪，等.傳遞路徑分析在車內(nèi)聲品質(zhì)優(yōu)化中的應(yīng)用[J].機械設(shè)計與制造，2023（09）：37-40+44.

[7]黃濤，畢錦煙，涂梨娥.基于傳遞路徑分析的電動汽車雨刮噪聲品質(zhì)優(yōu)化[J].湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報，2022，36（01）：33-37.

[8]陳克，徐蔣明.OTPA方法的純電動汽車車內(nèi)噪聲源識別分析[J].沈陽理工大學(xué)學(xué)報，2022，41（03）：78-83.

[9]李樹華.基于OTPA的電動汽車電驅(qū)系統(tǒng)對車內(nèi)振動噪聲影響分析[D].沈陽：沈陽理工大學(xué)，2022.

[10]岳東鵬，夏洪兵，高輝，等.電動汽車驅(qū)動電機電磁噪聲的仿真分析[J].噪聲與振動控制，2018，38（S1）：175-180.