基于EEMD-RobustICA的车用永磁同步电机噪声源识别

姜俊宏，刘 茜，陈 勇，邱子桢，武一民，陈亚琴

(河北工业大学 天津市新能源汽车动力传动及安全技术重点实验室，天津 300130)

0 引 言

永磁同步电机由于在效率、功率密度、输出转矩能力、调速范围等方面的优势[1]，使其成为电动汽车工业皇冠上的明珠，也是电动汽车的“心脏”。但调速范围变宽会导致过多电磁力谐波[2]，严重影响了汽车运行可靠性与乘客乘坐舒适性。此外，电流谐波与开槽效应的存在，使得电机噪声同时具有多频段多状态的特点，为低噪声永磁同步电机的开发引入了技术难度。因此，识别主要噪声源、针对主要噪声进行优化成为了研究热点。

国内外对于永磁同步电机噪声的研究主要集中在电机电磁力激励作用下产生的各种噪声的机理研究。郑江等[3]运用多物理场有限元方法解析出电机电磁激励，得到电机在低速过载和高速弱磁工况下，电磁噪声的增大是由于气隙磁通密度特定谐波含量增加，从而导致电磁力增大。史文库等[4]对电动客车振动噪声激励源进行了研究，结果表明，匀速时路面传递到悬架的激励为主要噪声源，而加速时电机开关频率的激励为主要噪声源。邱东鹏等[5]首先通过有限元仿真分析了电机模态与电磁力频率特征，并对结合稳态工况下的噪声进行实验，结果表明，电磁力谐波频率和某阶电机固有频率接近时，电机的噪声声压幅值会较大，且该电机主要噪声源为电磁噪声。李全峰等[6]将通过实验与永磁同步电机的转矩和噪声特性，分析了不同极弧结构的永磁同步电机的噪声源，结果显示，当转子结构不对称时偶数次谐波分量会引起电机振动噪声。林福等[7-9]运用多物理场模型对电流谐波下的噪声与声品质进行了研究，与实验结果相比，声压级的误差均小于4 dB。 Ma等[10]应用一种黑百盒诊断方法识别永磁同步电机中的噪声源，并结合工况提出一种降噪和优化的方法，实验结果表明，该方法具有较好的诊断效率。Wei等[11]针对电动客车噪声问题，对由驱动电机与变速箱构成的电驱动系统进行了噪声源识别，得出电机电磁噪声为高频瞬态噪声，与转速强相关，齿轮啮合噪声为低频稳态噪声，与负载强相关。但该文未成功将驱动电机与变速箱解耦，没有探明电机噪声源。

近年来，对于永磁同步电机噪声源的研究，鲜有文献以实验数据为基础利用盲源分离算法从反求的角度识别噪声源。本文采用集合经验模态分解(EEMD)和鲁棒性独立成分分析(RobustICA)方法，对永磁同步电机的噪声源进行识别，选择主要噪声源，并用小波变换对各噪声源的时频特性进行分析。

1 噪声源分离理论基础

1.1集合经验模态分解

经验模态分解[13]( 以下简称EMD)的主要思想是把一个时间序列的信号分解为不同尺度的本征模函数(以下简称IMF)。

IMF的极值点数Ne需要满足如下条件：

(Ne-1)≤Ne≤(Ne+1)

(1)

在某一时刻t上，极大值包络线fmax(t)和极小值包络线fmin(t)的均值为零，即：

(2)

式中：[t1,t2]为一时间区间。

对于一个实数信号X(t)，标准的EMD分解为一系列IMF分量Cj(t)与信号余项：

(3)

集合经验模态分解[14](以下简称EEMD)处理过程如图1所示。EMD能处理非稳态信号，具有二阶滤波网络特性。处理瞬态信号(非连续信号)时，瞬时频率出现丢失，致使EMD分解过程混乱，出现模态混叠。为了弥补这一不足，引入了

图1 EEMD流程图

EEMD。EEMD是一种白噪声辅助EMD分解方法，克服了模态混叠问题，并使得IMF分量有了具体的物理意义。

1.2独立成分分析

独立成分分析[15](以下简称ICA)是信号处理盲源分离分析方法。若独立信号源有M个、传感器为N个，接收信号和源信号之间有如下关系:

X=A·S

(4)

X=[x1,x2,…,xN]T

(5)

S=[s1,s2,…,sM]T

(6)

式中：X表示传感器接收的信号序列，S为需要被估计的源信号序列，A为混合矩阵。如果我们可以对混合矩阵进行估计，估计出的矩阵称为解耦矩阵，通过解耦矩阵可计算出源信号S的近似。ICA根据各源信号相互统计独立的原则，进行解耦变化，得到对源信号近似的独立分量。

ICA方法只有在接收的信号序列数大于等于源信号序列数的条件下才能估计准确。这给实际测量带来诸多不便，且还会造成浪费。

2 噪声源分离方法建立

为了减少实验次数，同时使得ICA前的接收信号具有实际物理意义，将EEMD与ICA相结合，具体分析流程如图2所示。首先，对测试的单通道电机噪声信号进行EEMD分解得到一组IMF，然后通过ICA分离并通过频域分析与时频分析得到电机噪声源。

图2 噪声源分离流程示意

为比较EEMD-FastICA、EEMD-RobustICA分离效果，选取仿真信号进行验证。在电机噪声特征中，主要存在稳态噪声与瞬态噪声。稳态噪声主要为低频噪声，例如电机径向电磁力噪声(50～3000Hz)；瞬态噪声主要为电机开关频率噪声(3000～8 000 Hz)。因此设计的仿真信号S1为3000 Hz高频瞬态噪声，S2与S3分别为400 Hz与200 Hz的低频稳态噪声信号，均取时间为0.1 s的信号，图3中显示为0.025 s。

图3 源信号时域

仿真信号如下：

S1=0.3cos(2π·3000·m·Δt);

n-31

n=50,100,…,950

(7)

S2=0.5cos(2π·400·n·Δt); 0

(8)

S3=0.5cos(2π·200·n·Δt); 0

(9)

从图4和图5可以看出，EEMD-RobustICA的波形比EEMD-FastICA的更接近于原始信号，同时两者都相比EMD单独分解出来的分量更接近原始信号。

图4 EEMD-FastICA 分解图

图5 EEMD-RobustICA 分解图

为了准确评估分离出来的分量与源信号的相关性，分别计算EEMD-RobustICA与EEMD-FastICA分离结果与源信号S1，S2，S3及合成信号S的相关系数的绝对值|r|。

从相关系数计算结果表1和表2中可以看出，EEMD-RobustICA分离效果更佳，与源信号相关系数较高，分别达到0.982 2,0.976 1,0.956 9。就迭代时间而言，FastICA总共迭代78次，RobustICA仅仅29次，因此RobustICA迭代时间也比FastICA更短，故最终选用了EEMD-RobustICA的方法。

表1 EEMD-FastICA的独立分量与

表2 EEMD-RobustICA的独立分量与

3 电机噪声实验

3.1测试平台

本文研究的对象是应用于某纯电动观光汽车上的永磁同步电机，永磁同步电机参数具体如表3所示。实验台架如图6所示。

表3 永磁同步电机参数

图6 电动汽车驱动后桥实验台及采集设备

3.2测试系统

本次电机噪声实验中，噪声信号数据的采集采用了德国HEAD公司的Acoutics-SQuadriga II声品质测试与分析系统，并与上位机连接实现数据的实时显示与记录处理。电机噪声的采集选用GRAS声学传感器，距离电机壳体35 cm，其布置位置如图7所示，在实验测试中测量近场噪声信号。测试工况选为电机在1 000 r/min下的最大功率点，即转矩为4 N·m，采集时间为10 s。

图7 麦克风测点

4 电机噪声盲源分离

对采集的电机噪声信号首先用EEMD进行分解，EEMD算法中白噪声的幅值设定0.2，白噪声加入的次数为100次。电机噪声信号被分解为11个分量。

实验测试时会引入环境和其他部件的噪声信号。同时，进行分解与分离过程时，算法中拟合与插值带来的误差，经过多代的计算后会不断积累。在分解与分离算法后，对测量信号进行相关性分析，去除相关性较小的分量，从而最终分离出该电机噪声源。

经过EEMD-RobustICA噪声源分离后，需要对各噪声源时频域特征进行分析。连续小波变换[16]是一种信号的时间-尺度分析方法，根据其具有在不同频率段可表现出不同的分辨率的特点，即低频段高频率分辨率、高频段低频率分辨率，非常适合于分析既有稳态噪声又有瞬态噪声的电机噪声。故本文选用了连续小波变换作为本文数据时频分析的方法。

本文截取0.25 s噪声信号。首先对信号进行初步处理，通过最小二乘去除趋势项，去均值化。该噪声信号分离出6个IMF分量。根据相关系数选取幅值大于0.1的IMF分量，选取了3个IMF。

如图8所示，结合图7的FFT分析结果，ICA1分量主要频率成分为8 000 Hz。考虑到研究对象电驱动动力总成是由一个单级减速器与10极12槽的永磁同步电动机构成。根据电机噪声理论，在开关频率附近的高频电流谐波频率公式：

fE=fc±Nf0

(10)

式中:N取正整数；fc为开关频率。此频率对应于fc。

图8 噪声源1时频分析结果

电机因转子不平衡产生的机械噪声，它的频率一般为电机转频的1～3倍。从图9中可知，分离噪声源2的峰值频率主要集中在50 Hz，33 Hz，小波时频图显示，0.025 s后信号能量稳定地集中在50 Hz，其对应于电机转频的2倍频与3倍频，因此可以判定ICA2分量对应于电机转子不平衡产生的机械噪声。

图9 噪声源2时频分析结果

噪声源3的时频分析如图10所示。噪声源3的主要成分为317 Hz与633 Hz，由文献可知，当转子动态偏心时会引起空间阶数的径向力波2PK±1倍转频[9]，正好对应于19倍与38倍转频，且时频图显示该噪声能量比较集中和稳定，说明由转子动态偏心引起的电磁噪声是稳态低频噪声。

图10 噪声源3时频分析结果

各噪声源与原噪声信号的相关系数如图11所示，开关频率噪声与原信号的相关系数为0.551 8，径向电磁力噪声与原信号的相关系数为0.283 2，机械噪声与原信号的相关系数为0.13。说明在该电机噪声中，开关频率噪声为贡献量最大的噪声源，其次为径向电磁力噪声与机械噪声。

图11 各种噪声源相关系数

5 结 语

本文采用EEMD-Robust ICA方法对永磁同步电机的主要噪声源进行了识别。将测量噪声信号用EEMD分解为一组IMF后，应用RobustICA提取独立源。从测量噪声信号中分离出3个主要噪声源。采用连续小波变换对永磁同步电机噪声进行时频分析，该方法可以有效地识别电机噪声源，并得出如下结论：

1) EEMD-RobustICA相比于EEMD-FastICA对噪声信号分离效果更好，迭代次数更少。可以更加高效地对噪声源信号进行分解与分离。

2) 该永磁同步电机噪声的主要噪声源为开关频率噪声、径向电磁力噪声、机械噪声。其中开关频率噪声贡献量最大，其次是径向电磁力噪声与机械噪声。

3) 三种因素产生的电磁噪声与机械噪声中，开关频率噪声是一种高频瞬态噪声，在时频域上呈现周期性；径向电磁力噪声、机械噪声均为稳态低频噪声。

本文方法可以应用于车用永磁同步电机，对电机的减振降噪提供一定的指导。