基于Artims的带阻滤波在车辆NVH改进方面的运用

何述超

摘要：采用滤波分析技术，通过带阻滤波对滤波前后的噪声结果对比，可以得出某频率成分或者某阶次成分对总体的贡献比例，预测通过某改进措施降低此频率成分或阶次成分的幅值会对整体幅值的改善情况，能快速定位主要的噪声源。

关键词：滤波技术;频段滤波;阶次滤波;带阻滤波

0  引言

随着科学技术的发展，生活水平的不断提高，人们对汽车性能的要求却越来越高，不仅在动力性、经济型方面有高的要求，在影响乘员舒适性的汽车车内噪声及振动情况也提出更加严格的要求。因此关于汽车NVH（noise & vibration & harshness）的研究越来越受到重视，成为近年来汽车行业的一个重要研究课题[1]。有关NVH分析方法及手段的研究越来越多样化，从最初始的材料覆盖法、零部件增减法查找主要噪声源到通过测试数据进行FFT分析技术、阶次分析技术、模态分析技术、滤波技术以及声全息法等。本文主要介绍通过带阻滤波对噪声信号提取某频段或某阶次进行滤波，对比滤波前后的结果差值，分析被滤波成分所占的总体贡献，基于朗德公司的噪声振动测试分析软件Arteims对实际测试的某车辆的噪声信号进行阶次滤波、频段滤波前后的噪声声压级对比，找出各噪声源的贡献比例，提取主要噪声源并提出了针对性的整改措施。

1  NVH领域中的滤波技术

在信号处理中，往往要对信号作时域、频域的分析与处理。对于不同目的的分析与处理，往往需要将信号中相应的频率成分选取出来，而无需对整个频率范围进行处理。此外，在信号的测量与处理过程中，会不断受到各种干扰的影响。因此在对信号作进一步处理之前，有必要将信号中的干扰成分去除掉，以利于信号处理的顺利进行。

滤波器的分类方法也比较多，比如按照信号处理的性质来分，可分为模拟滤波器和数字滤波器，按照构成滤波器的性质，也可以分为无源滤波器和有源滤波器。根据滤波器的选频方式将其分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器，如图1所示。

其数学表达为：

时域：y（t）=h（t）*x（t）

频域：Y（f）=H（f）X（f）

2  带阻滤波在NVH领域中的实际运用

2.1 基于频率滤波的实际运用

某车辆在进行车外通过噪声测试时，噪声声压级过大，不符合要求，采用朗德科技的噪声振动测量模块对信号进行采集并用Artims对采集到的噪声信号进行分析，图2为测到的噪声的ColorMap图谱，结果显示在整个频带范围内，噪声峰值出现时刻的主要频率成分贡献为125Hz及1400Hz’，采用带阻滤波对信号进行125Hz及1400Hz两个频率滤波后的Overall曲线，分别与未滤波的Overall信号曲线进行对比，图3所示，从图3中可以看出，滤掉125Hz后的Overal曲线的噪声值在峰值位置相比未滤波的Overall曲线基本相等，而在减速段，噪声值比未滤波前的要低2-3dB（A）。而滤掉1400Hz后的Overall曲线，在整个加减速过程，噪声值均比未滤波前的低2-3dB（A）;峰值处也能降低2-3dB（A）。所以降低1400Hz的噪声贡献能有效降低峰值处的整体噪声，降低125Hz的噪声贡献对峰值处的整体噪声没有影响。

2.2 基于阶次滤波的实际运用

某发动机在进行2000-3600rpm加速噪声测试时，噪声声压级过大，不符合要求，采用朗德科技的噪声振动测量模块对信号进行采集并用Artims对采集到的噪声信号进行分析，图4为测到的噪声的ColorMap图谱，结果显示在整个频带范围内，噪声峰值出现时刻的主要频率成分贡献为基于发动机转速的2阶次、4阶次、9阶次以及9阶的谐波分量，采用带阻滤波对信号分别进行2阶次、4阶次以及9阶次的阶次滤波，得到滤波后的Overall曲线，分别与未滤波的Overall信号曲线进行对比，图5所示，从图5中可以看出，滤掉2阶次的Overal曲线在2400-3100rpm区间噪声值比未滤波的Overall曲线低1dB（A），其他转速段无明显差异;滤掉4阶次的Overall曲线在2000-3100rpm区间噪声值比未滤波的Overall曲線低1-1.5dB（A），其他转速段无明显差异;滤掉9阶次的Overall曲线在2000rpm-3100rpm区间噪声值比未滤波的Overall曲线低1-1.5dB（A），3100rpm以上差异明显，为2-3dB（A），说明在不同的转速段，各阶次对整体噪声的贡献是不一样的，必须要降低贡献最大的阶次的噪声才能有效降低整体的噪声值。对阶次产生的原因分析，2、4阶次为发动机的燃烧噪声，9阶次为发动机的风扇噪声。高速时，主要的噪声源为发动机风扇噪声。表1显示不同转速下各状态的噪声值。

3  结论

现在市场上的NVH测试分析软件中都集成了各种滤波手段，可以通过软件中的滤波功能对测试的信号进行滤波分析，能快速识别噪声源及振动源，并能识别各部件或者成分对于总体的贡献大小，能预测改进效果的好坏。提高了NVH的改善效率，大大节约了时间及财力成本。本文对于同类型问题的分析解决具有很强的指导意义。

参考文献：

[1]庞剑，谌刚，何华.汽车噪声与振动[M].北京：北京理工大学，2006.

[2]汽车噪声源识别技术及发展[J].拖拉机与农用运输车，2009，36（6）：11-13.

[3]信号处理与分析.

[4]Artims指导手册.

[5]谭祥军.从这里学NVH.