王海洋 舒歌群 刘海
(1.天津大学,内燃机燃烧学国家重点实验室,天津 300072;2.中国汽车技术研究中心有限公司,天津300300;3.河北工业大学,天津 300130)
匀速行驶工况是整车NVH性能客观测试的典型工况之一,也是车辆行驶过程中的常用工况。因此,匀速行驶时的车内噪声成为整车NVH性能开发过程中的重要目标值之一。
驾乘人员感知的匀速车内噪声可视作各类型噪声叠加的综合体,各子系统噪声的组成与贡献度无法精准地感知。因此,对于匀速行驶时车内噪声组成,通过在发动机噪声、路面激励噪声和风噪中寻找合适的平衡点,实现各主要噪声源的优化组合,可实现优化车内噪声声品质的最终目标。现阶段,主要应用频率来简单地分解出匀速噪声的路面激励噪声和风噪,将400 Hz以下的频率划分为路面激励噪声,而500 Hz以上的频率划分为风噪,不利于整车的目标值设定。
运行工况传递路径分析(Operational Transfer Path Analysis,OTPA)[1]是对传统传递路径分析(Transfer Path Analysis,TPA)[2]的改进,二者的本质区别是传递函数不同。OTPA用激励参考信号表征原有的载荷激励信号,只需在激励部分的参考点和声压响应点布置传感器,传递函数的计算只需考虑激励参考点与声压响应点之间的传递特性,弥补了TPA方法的不足[3-4]。在国外,OTPA已被应用于解决NVH领域的问题。Sitter G D[5]等用二自由度系统和六自由度系统模型详细推导了OTPA的理论表达式,并用有限元仿真验证了其正确性;Klerk D D[6]建立了轮胎振动噪声到车内驾驶员耳旁噪声的OTPA模型,分析了各路径的贡献量,得到了轮胎影响驾驶员耳旁噪声的主要传递路径;Toome M研究了将OTPA应用到汽车低频噪声特性分析中,发现传递路径贡献量在低频时出现过预测现象,并分析了原因[7]。在国内,吉林大学王登峰和李未[8]在传递路径分析中考虑了各条路径幅值和相应对目标响应点的综合影响,识别出影响轿车平顺性的悬架系统和动力总成的主要传递路径;清华大学郑四发等人将OTPA方法扩充到时域分析[9];海军工程大学张磊等人对OTPA方法存在的不足进行了改进[10],并进行了验证;金鹏[11]等人应用OTPA方法对某车辆车内噪声的传递贡献进行排序,找到了导致怠速车内轰鸣声的主要激励源;张志勇[12]等人利用OTPA方法对三路径隔振系统的每条路径进行振动传递能力分析,并利用路径的振动传递贡献量确定了振动传递的关键路径。
本文结合OTPA技术和串扰消除技术,尝试精准识别与分解匀速工况车内噪声源,解决车内噪声源于多声源叠加原理,传统方法无法从时频域准确分解并分析噪声源,导致车内噪声难以准确控制的难题。
匀速行驶工况的车内噪声是一个复杂的噪声场,它既包含有相关性的噪声,如动力总成噪声和路面激励噪声,也包含无相关性的噪声,如风噪和异响。依据OTPA的相关理论,可以将匀速运行车辆视作一个多输入多输出的系统,如图1所示。
图1 基于OTPA的多输入多输出模型
从图1可知,时域信号xj(t)和yi(t)可以分解成有一定重叠性的数据块,经过频域的傅里叶变换后,可以将时域信号转换为Xj(f,m),j=1…J和Yi(f,m),i=1…I,其中 f为测试数据的频率,m=1…M为分解的数据块。这样,每个频率 f的输入信号可以写作包含所有输入信息和数据块的矩阵X(f):
对于接收点的每个麦克风,其测试值可以用1个行向量来表示:
那么从输入 j到输出i的传递函数Hj,i(f)也可以用行向量来表示:
接收点的测试数据中包含2个部分:与输入信号有相关性的ti(t)和没有相关性的ni(t)。因此,每个接收点的函数可以表示为:
与输入信号相关的部分Ti(t)可以用滤波后的输入信号的组合来拟合。输入信号被加载的滤波器可以等同于乘以1个频域的传递函数。那么上述公式可以表述为:
当数据块的个数m大于输入信号的个数时,传递函数矩阵求解的问题就会变成最小二乘优化的问题。那么传递函数可以计算为:
式中,X(f)+为X(f)的广义逆矩阵。
由于xi(t)与ni(t)不相关,因此X与N之间也没有线性关系。当数据块的数量足够多时,通过平均可以减小ni(t)的影响,此时滤波后的输入信号的组合拟合为:
式中,hj,i(t)为与Hj,i(f)相当的脉冲响应。
相应地,输出信号的测试值与OTPA的拟合值之间的差值,就是与输入信号不相关的部分:
在车内噪声传递过程中,各声源之间会彼此产生串扰,给车内噪声主导性的噪声源分析造成一定困难。本文利用串扰消除技术[13-15],对影响车内噪声的声源之间的串扰进行了理论分析,以此消除串扰,优化传统传递路径方法。
根据上述OTPA的理论分析可知,输入信号的独立性是建立噪声分解精准模型的关键,但匀速行驶工况发动机因素对各噪声源的影响是无法消除的。基于以上原因,式(8)中的ni(t)将包含风噪和发动机噪声。发动机不仅影响接收信号,也会影响输入信号。发动机的运转会引起轮毂处的振动,其通过空气传播的辐射噪声也会影响轮胎近场处麦克风的测试。因此,输入的信号既包括轮胎激励为主的信号,同时存在轮胎和发动机噪声之间的串扰现象。利用串扰消除(Cross-Talk Cancellation,CTC)技术来消除发动机对输入信号和接收点的影响(见图2),之后基于新的输入和输出信号建立OTPA模型。
图2 基于串扰消除的路面激励噪声分析模型
动力总成悬置系统本身质量较重,具有良好的隔振措施,动力总成振动响应受到路面激励载荷的影响可以忽略,因此,OTPA方法可用于计算轮胎输入信号中与发动机信号相关的成分。发动机振动是输入信号,轮胎信号是OTPA模型的输出信号,基于式(8)分析可发现,路面激励噪声输入信号不受发动机影响。
发动机的结构噪声和空气噪声(尤其是主阶次)具有高相关性,因此,发动机上的振动信号作为输入信号,可以移除轮胎近场中的与发动机结构噪声有关的辐射噪声部分。
在车内噪声声品质目标设定中,把整车目标值分解到各个零部件系统中是必不可少的。
目标设定通常基于整车生产商的在售车辆与相同等级的竞争车型的对比实现。通过对各竞争车型的匀速测试,应用OTPA和串扰消除的结合方法,可将匀速行驶工况的车内噪声分解成动力总成噪声、路面激励噪声和风噪,实现了车辆空气传播噪声和结构传播噪声的划分与贡献量的确认。通过不同车辆之间的对比,可以将匀速行驶的车内目标分解成动力总成噪声、路面激励噪声和风噪目标,使得匀速工况的目标设定更清晰和准确。
匀速噪声的分解技术可以准确地识别噪声的不同来源,据此可以精准地分析影响车内噪声的不同噪声源对应的频率成分。
应用OTPA的方法对某车型和其对标车型的匀速工况进行车内噪声的目标分解测试。其中在每个车轮的转向节上接近轴心的布置三向加速度传感器作为轮胎结构声的输入信号,在每个轮胎前、后各布置1个麦克风,作为轮胎空气声的输入信号。在发动机所有悬置的主动端布置三向加速度传感器,作为发动机结构声的输入信号,在发动机近场布置麦克风,作为发动机空气传播噪声的输入信号。在车内驾驶员右耳和后排右侧乘员左耳处布置麦克风,作为系统的输出信号。这样就组成了有33个输入信号和2个输出信号的OTPA模型,如图3所示。
图3 运行工况匀速目标分解测试示意
试验在实际光滑沥青路面上进行,测试匀速60 km/h工况。
采用OTPA方法对车内噪声进行3级逐级分解,如图4所示,确认影响车内噪声的最终目标噪声源。
图4 车内噪声的3级分解
应用OTPA方法对整改车型和竞争车型进行匀速噪声第1级分解,如图5所示。从图5可以看出,整改车型的车内噪声较竞争车型高约5 dB(A),不论是结构声还是空气噪声,整改车型都要远高于竞争车型。但对于整改车型而言,其车内噪声中结构噪声的贡献量稍大,占54%,而竞争车型中结构噪声贡献量为43%,因此结构噪声是整改车型改进设计的主要目标。
图5 匀速噪声第1级分解频谱
进一步开展结构噪声的第2级分解研究,以明晰影响整改车型噪声的根本原因。
采用OTPA方法对两种车型结构噪声与空气噪声进一步分解,如图6所示。从图6可以看出,路面激励噪声和风噪对两车车内噪声贡献量均较大。将两车路面激励噪声和风噪相比较,如图7所示,路面激励噪声和风噪是整改车型落后于竞争车型的主要原因,结合第1级分解结果可知路面激励噪声是导致整改车型车内噪声高于竞争车型的主要原因。
图6 匀速噪声第2级分解频谱
图7 路面激励噪声与风噪对比
利用组合技术进行目标车型与竞争车型匀速车内噪声分解,明确噪声源特征,据此可设置目标车噪声源目标值,如表1所示。
表1 目标值设定 dB(A)
路面噪声作为影响整改车型最主要的噪声源,须基于OTPA方法对其进行第3级细化分解,如图8所示,以此来确定前、后车轮的贡献度。
图8 第3级路面激励噪声分解频谱
从图8可以看出,与竞争车型相比较,整改车型的车内噪声主要来源于2个后轮的激励,因此,后轮传递路径是整改车型车内噪声的主要传递路径。结合图7中噪声频谱分析结果可以得到,整改车型的路面激励噪声主要受到后轮激励频带的影响,同时在频率点209 Hz、304 Hz和496 Hz处前轮激励占主要贡献量。
本文提出了基于OTPA与串扰消除联合的方法快速准确地分解匀速工况下车内噪声,确定噪声源,与竞品车相比较,明确目标车匀速车内噪声的目标值。串扰消除应用该方法完成了目标车与竞品车匀速噪声的分解,明确了目标车与竞品车路面激励噪声、风噪和发动机噪声的贡献量,确定了目标车各噪声源与车内噪声目标值。
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