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Quality-Based EOL案例_1 | 电动座椅调节器声品质下线检测系统开发
2020-04-30 22:39:44· 来源：“NVH下线检测技术”公众号
感知声品质已受到主机厂和座椅集成商的强烈关注。以前一直奉行的总声压级目标（dB SPL）已被证明无法满足声品质开发要求。座椅调节器供应商已在全新的声品质指标
” 感知声品质已受到主机厂和座椅集成商的强烈关注。以前一直奉行的总声压级目标（dB SPL）已被证明无法满足声品质开发要求。座椅调节器供应商已在全新的声品质指标（SQ Metric）开发上付出了很多努力，用以评价座椅调节器的声品质，这些Metric已在产品研发部门应用多年。
然而，生产线环节，一直是靠“人”的主观感受来判定Pass/Fail。该方法所带来的问题不止是：在大样本检测过程中缺乏很好的一致性和可重复性，还有生产线能给产品开发部门的唯一反馈就是一个主观印象，而这些主观的属性很难帮助产品研发工程师定位或再现故障。
此外，由于声品质问题已成为生产线不合格品的主要来源，有必要将声品质性能纳入标准的质量控制或性能检查环节。因此，对于座椅调节器供应商来说，所面临的新的挑战是如何设计一套完全基于客观参量的Sound Quality-based EOL检测系统。本文将描述和讨论设计、实施和验证时所遇到的主要问题。
一、 说明
自动下线检测系统的相关技术早已成熟，例如，利用多种检测标准代替“人”的主观视觉检查——产品表面品质、完整性检查，利用表面振动检测相关部件运行状态等。市场上有很多商业软件，提供多种客观参量的检测，例如，振动谱、倒谱、阶次跟踪等。但很少有直接基于噪声检测，而基于声品质感知检测的商业软件几乎没有。
然而，在过去10年左右的时间里，声品质已经成为一个相当重要的因素，在产品设计和开发的所有阶段都要考虑到它。在工程领域，诸如“客户不喜欢它的声音”或“竞争产品听起来更好”之类的说法相当普遍。这些描述通常会引发大规模的故障排查活动，特别是针对改善产品的声学印象，当然不会损害其其他性能。
声品质是当今许多性能目标之一，研发和设计工程师已经非常熟悉大多数声品质技术。然而，到目前为止，这种专业知识仅限于产品设计和开发环节，还没人试图将其应用到生产线的下线检测环节。
“传统”的EOL检测系统所面对的主要挑战，都与生产节拍、系统的可靠性和稳定性、检测算法和数据管理有关。将声品质标准添加到系统中，必须考虑额外的重要因素，如背景噪声、主观和客观声品质标准的一致性、计算时间和大数据集管理(时域数据)等。
本文所述项目的目标是开发一套可靠的、自动的、基于SQ Metric的下线检测系统，以取代生产线操作员的主观判断标准。该系统基于先前预定义的Metric限值标准来考量其“接受”(Pass)或“拒绝”(Fail)。Pass/Fail的判断以及其他有意义的数据随后存储在数据库中，其中，由座椅调节器的序列号来标识。
为了实现这一目标，必须完成以下步骤：
- 定义系统的功能需求；
- 定义系统中所有子系统和组件(硬件和软件)；
- 明确各方的角色和职责；
- 制定各方认可的实施计划/周期；
- 确定隔声装置的技术规格；
- 确定数据采集和后处理技术，以及SQ Metric的限值标准；
- 确定Pass/Fail算法；
- 开发并配置所需软硬件；
- 在试验室集成所有软硬件系统；
- 在生产线投入使用，并进行高压测试。
必须指出的是，上述过程独立于所研究的产品的类型，具备应用于任何基于声品质的EOL检测系统的潜力。
二、 系统功能需求
功能需求决定了系统软硬件的选择。本文所研究的产品是座椅调节器，功能要求由座椅制造商（Lear Corporation）定义，包含但不限于以下：
- 检测形式：100%全检，自动检测，带质量模拟调节器负载，独立操作，全行程测试；
- 采集数据内容：运行速度，电流，噪声和振动；
- 限值标准：运行速度、最大电流、SQ Metric和振动；
- 反馈：所有合格的调节器都在发货位置，所有不合格的调整器都在非发货位置。包装的搬运装置必须协调一致，不接受不合格的调整器，打印Pass/Fail标签。SQ Metric标准、Pass/Fail标准以及可能的未通过原因存储在公司服务器中。
通过考虑基于声品质的检测系统的三个不同目标，座椅制造商定义了功能需求:
- 该系统应能替代生产线的主观评价人员；
- 该系统必须给出Pass/Fail的可能的故障原因，该信息可以帮助研发和产品工程师将故障排除工作的重点放在故障调整器上；
- 该系统的一个改进的版本，可以用于研发工程师为每一个部件（齿轮、电机等）开发声品质目标，并应用于供应商管控和产品验证之中。
很明显，该系统的影响超出了生产线环节的边界。虽然这可能是短期内的主要目标，但从中期和长期来看，座椅调节器制造商的目标是以更低的成本，提供更高质量的产品(更好的声音)。提高声品质只能通过建立与主机厂一致的声品质目标来实现。然后，可以将该目标传播到各个零部件，以便在调整器完全组装之前捕捉性能变化。
三、 系统的组成部分
一套完善的电动调节器EOL检测体系由以下几部分组成:
- 一个试验平台，包含：试件加载/卸载、座椅导轨保持、启动座椅调节器的电源以及初始动作和执行功能检查等；
- 试验平台内的隔音罩，将试件与环境噪声隔离；
- 数据采集硬件和传感器；
- EOL检测系统，通过PLC对测试序列进行控制，包括座椅轨迹运动、数据采集等活动（校准、测试设置、人机界面、标准操作）。该系统支持条码扫描，以获取序列号和Pass/Fail的标签打印功能；
- 声品质检测系统，该系统为整体的EOL检测系统预留接口，包括麦克风校准模块、数据采集模块、声品质参数计算模块、声品质指标（SQ Metric）评估模块和数据库模块；
- 声品质限值标准
每个组件都需要特定的专业知识，因此在设计和开发过程中涉及到多个方面。例如：该章节所描述的项目，主要职责分配如下:
- 座椅制造商提供所有必要的机械和硬件来处理和移动座椅调节器，使其进入和离开检测平台；
- 检测平台和以及EOL检测系统，由专业的检测平台供应商提供；
- 噪音和速度数据采集、声音质量指标、Pass-Fail逻辑和数据库模块由NVH设备供应商提供。
四、 座椅调整器声品质检查
本文不再详细讨论影响直流电机装置的声品质感知的各种因素。这一领域的研究已进行多年，对影响座椅调节器声品质的影响因素已有广泛的共识1,,2 3。总的来说，对于“非NVH工程师” 而言，我们可以总结如下:
- A计权声压级不能很好地区分座椅调节器的声品质性能；
- 直流调节器的转速是影响声品质的重要因素；
现在让我们来试着解释其中的原因。
首先，以下所有的讨论只适用于座椅调节器的稳定运行工况，且排除在开始和停止时的瞬态工况。图1展示了座椅调节子系统在运动期间测量到的声压的典型时间历程。所谓的“稳定运行工况”是介于开始和结束的瞬态工况之间的区间范围。对稳态和瞬态工况的区分非常重要，因为他们各自引起了完全不同的声品质感知。
在任何座椅调节子系统的运行过程中，以下特性都是非常恼人的：
响度（Loudness）
通常情况下，响度仍然是最重要的影响因素。响度是通过心理声学测量，以Sone为单位 (参考文献4)，它比A计权声压级能更好地量化响度感知。从噪声的角度来看，现有的座椅调整器EOL检测系统仅依赖于平均声压级dB(A)，图2展示了几个座位调整器的响度曲线。
然而，对于比较安静的座椅调节器，其他特征往往会突出来，例如，
调制（Modulation）
调制包括幅值调制（AM）和频率调制（FM）。在座椅调节器领域广泛使用的声品质术语，如“wow-wow”、“Scraping”、“Thumping”、“Sewing machine”等，都属于调制的范畴。这可能是座椅调整器最常见的特性。调制可能有不同的根源，例如，虽然我们知道AM和FM的声音听起来可能非常相似，但实际上，潜在的机制不仅不同，甚至可能是相互独立的。调制，无论是调幅和调频，一般是与导轨中的齿轮减速器相关的，调制频率一般符合齿轮减速机构的啮合频率。
心理声学函数中的抖晃度（Fluctuation Strength）主要是量化信号中AM，不能很好地描述FM。因此，在以前的项目中，开发了一种替代的抖晃度的方法，称为FluctuationStrength FM(或FSFM)，专门针对直流调节器驱动机构。FSFM结合了基于转速信号的调制和声学信号的调性。以图3为例，两个子系统的RPM Vs. Time曲线，一个有很强的5Hz调制(FSFM=3.3)，另一个具有不太明显的调制(FSFM=0.55)。
另一方面，一个存在强烈幅值调制的座椅调节器的声音，如图4所示。该声音的调制感与图3的声音所引起的调制感没有什么不同。然而，其潜在的机制是不同的。
速度波动（SV，Speed Variation）
该参数用于量化整个行程中直流调节器的整体速度变化(参考文献 1)。理想情况下，调节器的速度应该是恒定的。然而，由于几何偏差和不利的装配条件，施加在调节器上的负载在运行过程中会发生很大的变化。这种负载波动会导致速度变化。速度的显著变化会产生调节器“无力/疲软”(“它能做到吗?”)、不一致的感觉，并影响座椅轨道的“形象”。SV是速度变化深度、速度(RPM/s)和位置(在运行中的位置)的结合，所有参数都与直流调节器的转速相关。尽管SV并不是由声音信号计算出来的，但已证明它与一个由80多人组成的评审团所表达的偏好强相关。图5展示了SV的 高值和低值情况，函数表征了其相对于起始转速的转速变化情况。
啸叫（Whining）
这一特征通常与直流调节器或其他部件(调节器支架等)耦合共振有关，并且一个或多个单音分量（电机阶次）占主导地位。它可以通过Tonality和Spectrum Balance等指标来衡量。图6展示了一个啸叫的FFT谱图，注意20阶的幅值很高。
敲击（Rattle）
它通常是由齿轮的缺陷引起的，通过声音的时域信号的统计分析，例如，峰度（Kurtosis）。图7展示了一个座椅调节子系统的峰度函数，该子系统有许多敲击特征，而另一个敲击特征少得多。
最后一个重要的观察：从上面显示的所有函数可以看出，座椅调节子系统的声学特性并不稳定。这对EOL检测系统的设计以及所采用的信号处理技术有相当重要的影响：
- 系统必须能够测试各个子系统的整体运动；
- 平均值可能不足以描述座椅调节器的动态行为。
五、 隔声罩
在开发可靠的声品质EOL检测系统的过程中，最重要的步骤之一即是隔声罩的设计，在隔声罩中进行声品质及相关性能检测，这里需要考虑两个主要因素：
- 实验室和生产线环境的相关性；
- 整体项目时间安排。
实验室和工厂环境之间的相关性：所有的声品质研究工作通常在NVH实验室进行，一个高度可控和理想化的环境。为了将从这些研究中获得的声品质知识应用到生产线环境中，需要做一些相关分析工作。NVH实验室和生产线环境的主要区别是：
传感器
在声品质实验室，所有的噪音记录都是用人工头录制的。而在生产线环节，由于空间限制、材料处理、成本等原因，只能使用麦克风，而且可能仅限于一个麦克风。此外，在隔声罩内中，麦克风与主要噪声源(直流调节器和变速箱)之间的实际允许距离远小于声品质实验室采用的25-30cm的距离。
为了验证在EOL检测系统中使用单个麦克风的可行性，在装配生产线中，使用一个麦克风对几个现有的座椅调节器进行了测量，同时记录操作员对每个试件的Pass/Fail判断。然后，这些数据被用来验证从单个麦克风计算出来的声品质指标是否仍然能代表声品质感知。将计算得到的数值与生产线操作员的Pass/Fail判断进行比较。此外，麦克风位于靠近调节器(噪声源)的位置，随后进行了麦克风位置位置对声音的影响。我们的目标是找到麦克风最接近的位置，这个位置仍然能够代表坐在座位上或站在麦克风前面的操作人员的感受。
背景噪声
生产线的背景噪声通常会高于声品质实验室。即使隔声罩能提供较高的传递损失，随着时间的推移，隔声性能也会降低等。由于这个原因，期望获得足够低的背景噪声是不现实的，因此EOL检测系统必须尽可能地将外部(到座椅调节器)噪声“脱敏”。同时，试验平台的设计应确保在任何情况下都能保证较低的背景噪声水平。
因此，首先就是确定隔声罩的技术规格。这些规格取决于周围的环境，如果隔声罩在有噪声的区域（如冲压车间），则需要更高的传递损失，而如果环境噪声较低(如装配厂)，则可以允许更宽松的要求。为开发所述的EOL检测系统，考察了一个冲压厂及一个装配厂，以测量特定频率范围内的背景噪声，而该装配厂可能会增加座椅调节器的装配线。在这两个工厂的每个测量位置、一天中不同的时间和间隔记录几分钟的噪音，以获取工作日中典型的噪音水平及其变化。每一段噪声记录都用峰值保持的1/3倍频程谱进行分析。图8给出了其中一个工厂的环境噪声的例子。
接下来，对几个座椅调节器的噪声进行平均，得出一个典型的、平均的座椅调节器的1/3倍频程谱，可以代表要所研究的产品性能。座椅调整器的频谱是各种座椅调整器的平均值，从非常安静的设计到声音较大的情况。然后修改平均频谱的幅度，以反映麦克风到源的不同距离，保守的假设下，隔声罩内的声场是自由的(每增加一倍的距离有6dB的衰减)。根据经验法则，隔声罩中最大允许的背景噪声至少要比要测量的噪声低10dB。
根据罩外峰值保持谱和罩内最大允许背景噪声，推导出一系列所需的插入损失(不同外部环境噪声的函数)曲线。其中一条曲线如图9(虚线)所示，为了便于比较，图中还显示了轻型双层板墙结构的传递损失(虚线)(参考文献5)。
从这些曲线可以明显看出，虽然在中高频时所需的IL可以通过例如双层墙的方法来实现，但其不能保证在低于500Hz的频率时所需的隔声效果。为了在较低的频率下达到更高的隔离级别，必须增加隔声罩的质量，或者在隔声罩周围增加一个额外的巨大屏障。换句话说，如果检测系统安装在一个吵闹的区域，建议将声品质EOL检测系统隔离在一个单独的房间中。
整体项目时间表
一旦选定隔声罩的供应商，通常一个或多个隔声罩的交付时间是几周，甚至可能是几个月。因此，在项目的早期阶段定义隔声罩规格并选定供应商是非常重要的。
六、 数据采集系统
采集系统需要获取的数据有：噪声信号、电流、加速度、位置(运行过程中调整器的位置)和速度。
该数据采集系统由两个模块组成:一个模块获取基本调节器位置和电流数据(低采样频率)，另一个模块获取麦克风、加速度计和AC-DC耦合电流(高采样频率)。第二个模块需要高采样频率，因为声品质指标是在整个可听频率范围内计算的。
本系统使用的声品质模块采用了采样频率为44.1 kHz的4通道DSP板卡。每个通道20秒的实时采集，这是该系统的另一个重要要求，因为座椅轨道的声品质特征可能在运行过程中发生很大变化(由于它们的非平稳特性)，因此必须在整个运动过程中检测声品质。
座椅调节器的转速是由调节器的交流耦合电流测得，由现成的封装软件来处理。
七、 Pass/Fail的逻辑
两种类型的Pass/Fail逻辑可选，各有优劣：
基于SQ Metric的限值标准
这种情况下，每个座位调节器的偏好评分是在多元线性回归方程中结合主要的声品质指标进行估计的。方程如下：
X1, X2,…Xn是线性且独立的声品质客观参数，α，β1，β2，……，βn是回归系数。偏好是一个与线性量表（即0-10，-3+3，1-7等）相关的数字/评分。
这种方法的明显优势是：易于理解和偏好评分可以作为一个“声品质标签”。然而，由于任何给定的偏好评分都可以由方程中不同指标的数值组合产生，它不提供导致调整器Fail的具体信息。
在过去的10几年里，已经发表了大量的论文，介绍了关于汽车及其零部件、非汽车产品等声品质建模的方法。这类回归方程在NVH工程师群体很受欢迎，因为他们允许将主观判断量化为单一参数/数字。然而，它们不应该被滥用，回归方程是主客观之间的统计关系，而不是数学关系。因此，其可以加强对产品性能的理解和建模，但不足以建立“严格的”数值阈值，所以这种方法的检出率将受到一定程度的影响。
基于各个客观参量的限值标准
在这种情况下，将为公式中的每个客观参量定义一个阈值，用于量化令人反感的声品质特性。这些阈值可以根据声品质偏好的绝对量表(适用于任何座椅调节器)或相对于座椅调节器类型和车型来定义。
这是一组比回归方程（SQ Metric）更加严格的标准，它清楚地表明了：什么导致了座椅调节器的Pass或Fail。但是这种判定规则并不总能实施，客观参量的幅度并非同步变化，满足声品质指标（SQMetric）的试件可能无法通过，而判定为Fail。
为了推导出上述任何一种逻辑，并用相当数量的试件进行验证，必须对大量的客观参数进行计算，从这个数据库中提取有意义的信息。该步骤非常耗时，如果手动执行则容易出错。为了提高效率和减少错误的风险，开发了很多种工具，用于管理客观参量计算结果，并从存储的大量数据中提取有用信息，并在软件(例如Excel)中处理这些结果，可以尝试不同的算法6。
在撰写本文时，基于声品质指标（SQ Metric）的Pass/Fail算法已经在声品质试验室的两种座椅调节器上进行了成功地试验。
预计在2001年1月之前，工厂将对大量的座椅调节器(> 2000个)进行最后的验证。图10展示了基于Sound Quality-based的EOL检查系统的第一个原型。
八、 结论
本文论证了一个自动化的、基于声品质的下线检测系统的可行性。该系统与质量控制措施和相关软件相结合时，可用于跟踪和发现潜在不合格的座椅调节器，并有助于确定故障可能出现的位置。此外，利用这样一个系统，允许同时检测、跟踪并记录座椅调节器的机械性能和声品质性能。
资料来源：T.Bernard, G. Cerrato-Jay, J. Dong, DJ Pickering,L. Braner, R. Davidson, The Development of a Sound Quality-based End-of-LineInspection System for Powered Seat Adjusters. SAE 01PC-205.. 由“NVH下线检测技术”公众号编辑整理。
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