Page 109 - 《应用声学》2025年第2期
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第 44 卷 第 2 期                陈江艳等: 微型电动汽车拍频噪声诊断及改进                                           369


             机二级减振支架装车验证,传感器布置及工况设置                            降至38.7 dB(A),降低10.9 dB(A),降幅约为22.0%;
             与原状态保持一致,车辆测试场景如图17所示。                            冷却风扇1阶平均声压级由原状态47.1 dB(A)降至
                                                               36.0 dB(A),降低11.1 dB(A),降幅约为23.6%。

                                                               4 结论

                                                                   (1) 采用分别运行、部件结构特征分析、声振测
                                                               试、希尔伯特包络分析等方法是诊断拍频噪声问题
                                                               的有效手段,可快速识别关联零部件,理清拍频故障
                                                               的作用机理。
                        图 17  车辆及部件测试场景
                                                                   (2) 基于关联部件的 NVH 传递路径分析并结
               Fig. 17 The test scene of vehicle and components
                                                               合数值模拟技术,充分考虑工程实施难易程度,在激
                 采集振动噪声数据对比分析,以2950 r/min 车                    励源和传递路径两个方面针对性采取改进措施可
             内噪声数据为例,其时域数据及包络信号如图 18                           缩减验证周期,适用于拍频噪声工程问题的处置。
             所示。                                                   (3) 该拍频噪声是压缩机和冷却风扇 1 阶振动

                                                               激励经安装支架传递至车身致使薄壁部件拍振并
                   0.5                                         辐射的结构噪声。在源和路径上分别采取动平衡
                 ܦԍ/Pa  0 Real                                 优化和提升减振支架隔振能力措施,可有效控制拍

                                                               频噪声问题,其 1 阶噪声可分别降低 10.9 dB(A) 和
                 -0.5                           C15 ໚ฉ
                     0     0.2   0.4    0.6   0.8 C16 ࣏࠷ԫ૱ӊፏ   11.1 dB(A)。
                                                     1.0
                                    ௑ᫎ/s
                        图 18  噪声时域数据及其包络
                                                                              参 考 文        献
               Fig. 18 The time domain data and its envelope
               of noise
                                                                 [1] Doleschal F, Rottengruber H, Verhey J L. Influence pa-
                 改善后,时域数据无明显拍振特征且幅值显著                              rameters on the perceived magnitude of tonal content
                                                                   of electric vehicle interior sounds[J]. Applied Acoustics,
             降低,主观评价车内无明显拍频噪声,达到预期效
                                                                   2021, 181: 108155.
             果。对其 1000∼4000 r/min 升速数据进行分析,以                     [2] Yildiz M. Investigation and improvement of vehicle A/C
             车内噪声数据为例,其color map如图19所示。                            system compressor noise by 6sigma approach[J]. Journal
                                                                   of Innovative Science and Engineering, 2018, 2(2): 97–114.
                        44.5 Hz 1᫽                               [3] Xia H, Thomas A, Shultis K. Recent progress in battery
                  4000                               60
                                                                   electric vehicle noise, vibration, and harshness[J]. Science
                                                                   Progress, 2021, 104(1): 368504211005224.
                                                                 [4] Thomas M, Frank P S, Sebastian S, et al. Environmen-
                ᣁᤴ/(rSmin -1 )                       40  ܦԍጟ/dB(A)  tal noise and the cardiovascular system[J]. Journal of the
                  3000
                                                                   American College of Cardiology, 2018, 71(6): 688–697.
                                                                 [5] Ding L Y, Sun Y X, Xiong Z H. Dual-mode type algo-
                  2000
                                                                   rithm for chatter detection in turning considering beat vi-
                                                                   bration[C]//2019 IEEE/ASME International Conference
                  1000                               20            on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM). Hong Kong,
                     0     50     100     150    200
                                 ᮠဋ/Hz                             China: IEEE, 2019.
                                                                 [6] Gao H, Meng X H, Qian K J. The impact analysis of beat-
                        图 19  车内噪声 color map 图                     ing vibration for active magnetic bearing[J]. IEEE Access,
                   Fig. 19 The color map of interior noise         2019, 7: 134104–134112.
                                                                 [7] Yamato S, Ito T, Matsuzaki H, et al. Self-acting optimal
                 由图 19 可知,应用改进措施后,压缩机及冷却                           design of spindle speed variation for regenerative chatter
                                                                   suppression based on novel analysis of internal process en-
             风扇各阶次激励明显降低。以 1 阶为例,压缩机工
                                                                   ergy behavior[J]. International Journal of Machine Tools
             作转速范围内 1 阶平均声压级由原状态 49.6 dB(A)                        and Manufacture, 2020, 159: 103639.
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