应用沙龙 | 电动零部件异响分析参数方案（三）

作者：金鹏

HBK中国区应用服务经理

电机转速波动

即使电机处于稳定运转的状态下，电机的瞬间转速仍然会出现一定程度的波动。当这种波动现象的频率比较低时，常常给人带来很差的主观感受。因此，在试验中需要测试电机转速。当被测电机较小或其他原因不方便直接测试转速时，也可采用振动噪声信号提取出转速。PULSE Labshop和BK Connect均具有转速自动提取功能，其中PULSE Labshop支持在线实时转速提取。

以下图左侧图形为例，由于电机转速的波动，导致电机振动的频率出现明显的周期变化，这种频率的周期变化与转速的周期变化存在线性等比关系，所以可以利用这些振动频谱，提取转速数据。下图右侧图形的结果，即为左侧数据提取出来的转速数据。

相对音高(Relative Pitch)

在电机稳定运行时，如果出现转速的偏移和波动，就会导致电机噪声的谐波成分发生偏移和波动。为了量化此类现象，可以使用相对音高参数。参考SAE论文（SAE 2019-01-1521），相对音高的定义为Relative Pitch = 19.9317 * log10(f/fmax)

其中f为运行过程中各个时刻的谐波频率，fmax为该谐波频率在运行过程中的最大值。

如果噪声谐波频率不方便获得，也可采用转速信号或振动信号中的谐波成分进行计算。下图为相对音高分析结果的实例，根据偏移的平均结果和容差范围，设置相对音高变化量的上下限。

阶次分析与阶次跟踪

对于旋转机械，阶次分析与阶次跟踪是两种比较常见的分析方法。在阶次分析结果中，横坐标为频率，如下图左图所示，存在一些明亮的斜线，斜线的斜率，对应于X轴频率与 Y轴转频之比，即为对应的阶次。图中存在第69阶的明亮斜线，意味着第69阶噪声较大。在右侧的阶次跟踪结果中，以同样的原始时域数据为例，横坐标是阶次，对应的第69阶为竖直亮线。

两种方法能够提供类似的信息，但是也存在明显区别，左图的阶次分析中，方便查看固有频率与阶次的关系，右图的阶次跟踪中方便查看不同阶次数据。另外一个区别在于阶次分辨率，在低转速时，阶次分析中各阶次亮线非常密集（距离原点越近，各斜线越密集），不利于区分不同阶次，而阶次跟踪中，无论转速处于何种范围，均能保持相同的阶次分辨率（ 各阶次为固定间隔的竖线）。两种方法各有优势，实际应用中需要根据分析侧重点选择合适的方法。

(非零原点)正负阶次

在电机的噪声振动信号中，在控制器开关频率周围存在正负阶次。BK Connect可以在频谱云图中显示正负阶次，如下图左图所示，在1720Hz周围存在±2 Order噪声（两条明亮的斜线）。其中的+2 Order在高转速时的颜色更明亮，说明噪声更大。为了对比±2Order噪声，对频谱云图做阶次切片（也称为阶次提取），如下图右图所示，在2000RPM以上，+2 Order明显高于-2 Order，且与全频带Total值非常接近，因此+2 Order是此电机噪声在高转速时的主要成分。

峭度(Kurtosis)与峰值因子

电机在启停阶段和运行过程中，经常出现冲击噪声。在评价冲击噪声的幅值时，除了声压级、响度等常见参数以外，还可能需要峭度(Kurtosis)和峰值因子(Crest Factor)。峭度（或称为峰度）多用于统计学，主要评价数据的散布特点，数据越发散，峭度越大。

以下图为例，当噪声原始时域信号中的声压数据出现冲击噪声时（蓝色方框内），声压数值的绝对值变大，远离0Pa，比没有冲击噪声的时候更发散，因此在左图的Kurtosis vs. time结果中，冲击噪声时刻的峭度会明显大于其他时刻。峰值因子是信号中峰值与有效值的比值，以同样的电机冲击噪声数据为例，在CrestFactor vs. time也能反映出冲击噪声的峰值。

总结

电动零部件通常包含驱动电机和执行机构等结构，它们在运行时可能会产生不同特性的异响。在对此类异响问题进行测试分析时，需要使用一些专门的参数对异响现象进行量化。HBK公司的BK Connect软件中包含多种客观参数计算功能，用户可以直接利用这些参数，也可以根据实际问题，借助MS Excel、MATLAB等其他工具，衍生出其他的参数。

本文结合了一些实测数据和分析结果，对各种参数进行介绍，包括：

• 声压级(SPL)

• 心理声学参数：响度(Loudness)、尖锐度(Sharpness)、抖动度(Fluctuation Strength)、粗糙度(Roughness)

• 调幅参数：调制(Modulation)、包络分析(Envelope)

• 纯音类参数：突出比(Prominence Ratio)、纯音比(Tone-to-noise Ratio)、音调(Tonality)

• 频谱参数：FFT、1/3倍频程(1/3 Octave)、临界频带(Critical Band)

• 统计参数：百分位数、百分位频率

• 偏移与波动参数：颤音(Warble)、转速波动、相对音高(Relative Pitch)

• 阶次分析与阶次跟踪

• (非零原点)正负阶次

• 峭度(Kurtosis)与峰值因子(Crest Factor)

在HBK公司以往的实际应用案例和咨询服务项目中，这些参数能有效地应对绝大多数异响问题，通过适当的客观参数，对异响进行定量研究。除了电动零部件行业以外，本文提及的客观参数同样适用于其他类似行业的异响问题。

另外，HBK公司还拥有其他很多测试分析产品，可用于异响的进一步优化研究，比如声学摄像机、模态测试分析等，本文限于篇幅，无法深入介绍，如有兴趣，欢迎通过HBK公司网站和公众号平台查阅其他相关介绍资料。