电动汽车是当前发展热点,作为核心部件供应商,各大电机和驱动厂家都在投入资源开发适用的电驱动系统,但不约而同的都遇到了电机振动和噪音问题。特别是在低速电动汽车领域,由于整车减震、隔音能力、零配件的精度和质量都较高速电动汽车差,电机的噪音很容易被放大,这几乎成了低速车的心脏病。因此围绕噪音的舒适度问题是电驱动系统开发的难点和关键点。 另一方面电驱动系统的噪音问题又特别复杂和困难。原因在于:
这篇文章介绍的不是解决电动汽车噪音的方法,而是帮您分析传统汽车是如何解决噪音和振动问题的。因为发动机的本身的高噪、高振特性,传统汽车行业花了上百年的时间,才逐渐解决噪音问题,那么他们的经验肯定值得我们借鉴。 传统汽车是如何识别故障声源的: 1. 初阶级-驾驶试验排查法 当遇到噪音故障时,可以通过设计一系列的驾驶试验来排查问题,这是修理员的常用方法:
总之可以根据汽车的驱动结构,通过设计试验让一个部件工作,另一个部分不工作,逐个排查问题来源。这种方法在电动汽车上也可以借鉴,比如我们可以设计断电空溜试验来判断声音来源于电机还是来源于其他部分。 2. 进阶级-振动特征频谱分析法 驾驶试验排查法只能定性的判断问题,如果要更进一步深入探查问题的根源,需要采用定量分析方法。其中一种就是利用振动传感器信号的特征分析法。它的基本思想是,如果是变速发生的噪音,里面的每个齿轮都一个特征频率。这种频率叫啮合频率,和齿轮的齿数、速比相关的。它的计算公式非常简单,啮合频率就是这个齿轮的身份证。如果我们在振动信号中捕获到了某个齿轮的身份频率,这个齿轮就是高度嫌疑对象了。 如何分析信号数据,捕获特征频率,这里面的方法就有很多了,一般有频域分析法、时域分析法、阶次分析法。下图就是一个阶次分析法的结果,首先将各个齿轮的特征频率折算成相对输入轴转速的阶次,不同的齿轮有不同的阶次,比如一档齿轮可能是10阶,而档齿轮可能是15阶。有了这个已知的阶次后,然后利用数学方法,将原始的信号数据计算出阶次分布图(如下图),如果某个齿轮的特征阶次出现在阶次图上,那么这个齿轮就是有问题了。 这种方法也适用于电动汽车电机的,因为电机发出振动或噪音也有内在的规律,也有可以识别出的身份证。如果怀疑电机本身振动是引起噪音的源头,就需要采集电机的振动信号数据,利用分析方法获得这种特征的频谱分布、时域形态特征。然后和电机的电磁力、转矩脉动等振源频率特征相匹配,如果有高度契合的部分,可能就是问题的根源。 3. 大师级-模型预测法 世界是复杂的,认知是有局限的。啮合频率、电磁力频率仅仅是传动系统的简单特征,它只能揭示一些简单的规律。无法处理包括发动机、减速器、轴承、悬挂、车体等构成系统的整体动力学特征。比如整体耦合振动特征、加速过程中的瞬态响应特征。我们经常会碰到单独每个部件都没有问题,但他们组装在一起,就出现噪音的问题,这就是他们之间的动力学匹配出了问题。这种情况下,需要有更高级的方法。这种方法就是模型分析法。 举个例子:当振动和噪音在某个速度段特别明显时,我们称之为共振现象。共振现象是一种非线性现象,反映出来的特征就是到某个速度点,噪音会突然增加,过了速度后又突然下降。共振是系统动力学响应的结果。这种情况模型分析法就能发挥用处了。它的基本思路就是先建立整个汽车动力系统和悬挂车体系统的总成模型,然后用软件去分析其固有频率特征,以及瞬态响应特征。 文献来源作者建立了一辆汽车的模型,通过软件分析了各个方向和阶次的固有频率。 当转速逐渐升高,齿轮或发动机的激振力会逐渐接近固有频率,此时会发生振动和噪音响应突然增大的情况。通过模型的动力学分析,能够提前预测各个关键部位在不同转速处的振动响应,如下图作者就分析出了,变速箱不同处的轴承在车速连续变化的加速过程中,轴承的振动是如何突然加大然后衰减的。 有了这种基于模型的预测,就可以和实际的检测数据相匹配,如果检测到发生类似的实际情况,那么说明模型预测正确,我们只需要优化模型,评判如何改进设计。 这种模型预测法,也适用于电动汽车,不过我们需要在构建整车模型的基础上,提取出电机的动力输出特性作为新的激励源,然后分析整个系统在不同转速激励下的响应特征,如果发现在某个转速下,齿轮箱、或者车体有异常的振动响应,那就说明电机匹配上系统后容易出现共振现象。 总结: 要想解决振动噪音问题,首先要识别出噪音的来源,方能对症下药传统汽车解决的经验值得我们深入学习,他们的测试方法、分析方法都可以直接借鉴,但同时需要注意到电机的特征和发动机还是有所区别的,所以稍加改造和创新。只有将电磁学、机械动力学两门学科交叉融合,才能深入底层的去发现问题。 |
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