電動零部件異響分析參數方案（二）

機轉速波動

即使電機處于穩(wěn)定運轉的狀態(tài)下，電機的瞬間轉速仍然會出現一定程度的波動。當這種波動現象的頻率比較低時，常常給人帶來很差的主觀感受。因此，在試驗中需要測試電機轉速。當被測電機較小或其他原因不方便直接測試轉速時，也可采用振動噪聲信號提取出轉速。PULSE Labshop和BK Connect均具有轉速自動提取功能，其中PULSE Labshop支持在線實時轉速提取。

以下圖左側圖形為例，由于電機轉速的波動，導致電機振動的頻率出現明顯的周期變化，這種頻率的周期變化與轉速的周期變化存在線性等比關系，所以可以利用這些振動頻譜，提取轉速數據。下圖右側圖形的結果，即為左側數據提取出來的轉速數據。

相對音高(Relative Pitch)

在電機穩(wěn)定運行時，如果出現轉速的偏移和波動，就會導致電機噪聲的諧波成分發(fā)生偏移和波動。為了量化此類現象，可以使用相對音高參數。參考SAE論文（SAE 2019-01-1521），相對音高的定義為Relative Pitch = 19.9317 * log10(f/fmax)

其中f為運行過程中各個時刻的諧波頻率，fmax為該諧波頻率在運行過程中的最大值。

如果噪聲諧波頻率不方便獲得，也可采用轉速信號或振動信號中的諧波成分進行計算。下圖為相對音高分析結果的實例，根據偏移的平均結果和容差范圍，設置相對音高變化量的上下限。

階次分析與階次跟蹤

對于旋轉機械，階次分析與階次跟蹤是兩種比較常見的分析方法。在階次分析結果中，橫坐標為頻率，如下圖左圖所示，存在一些明亮的斜線，斜線的斜率，對應于X軸頻率與 Y軸轉頻之比，即為對應的階次。圖中存在第69階的明亮斜線，意味著第69階噪聲較大。在右側的階次跟蹤結果中，以同樣的原始時域數據為例，橫坐標是階次，對應的第69階為豎直亮線。

兩種方法能夠提供類似的信息，但是也存在明顯區(qū)別，左圖的階次分析中，方便查看固有頻率與階次的關系，右圖的階次跟蹤中方便查看不同階次數據。另外一個區(qū)別在于階次分辨率，在低轉速時，階次分析中各階次亮線非常密集（距離原點越近，各斜線越密集），不利于區(qū)分不同階次，而階次跟蹤中，無論轉速處于何種范圍，均能保持相同的階次分辨率（ 各階次為固定間隔的豎線）。兩種方法各有優(yōu)勢，實際應用中需要根據分析側重點選擇合適的方法。

(非零原點)正負階次

在電機的噪聲振動信號中，在控制器開關頻率周圍存在正負階次。BK Connect可以在頻譜云圖中顯示正負階次，如下圖左圖所示，在1720Hz周圍存在±2 Order噪聲（兩條明亮的斜線）。其中的+2 Order在高轉速時的顏色更明亮，說明噪聲更大。為了對比±2Order噪聲，對頻譜云圖做階次切片（也稱為階次提?。?，如下圖右圖所示，在2000RPM以上，+2 Order明顯高于-2 Order，且與全頻帶Total值非常接近，因此+2 Order是此電機噪聲在高轉速時的主要成分。

峭度(Kurtosis)與峰值因子

電機在啟停階段和運行過程中，經常出現沖擊噪聲。在評價沖擊噪聲的幅值時，除了聲壓級、響度等常見參數以外，還可能需要峭度(Kurtosis)和峰值因子(Crest Factor)。峭度（或稱為峰度）多用于統計學，主要評價數據的散布特點，數據越發(fā)散，峭度越大。

以下圖為例，當噪聲原始時域信號中的聲壓數據出現沖擊噪聲時（藍色方框內），聲壓數值的絕對值變大，遠離0Pa，比沒有沖擊噪聲的時候更發(fā)散，因此在左圖的Kurtosis vs. time結果中，沖擊噪聲時刻的峭度會明顯大于其他時刻。峰值因子是信號中峰值與有效值的比值，以同樣的電機沖擊噪聲數據為例，在CrestFactor vs. time也能反映出沖擊噪聲的峰值。

總結

電動零部件通常包含驅動電機和執(zhí)行機構等結構，它們在運行時可能會產生不同特性的異響。在對此類異響問題進行測試分析時，需要使用一些專門的參數對異響現象進行量化。HBK公司的BK Connect軟件中包含多種客觀參數計算功能，用戶可以直接利用這些參數，也可以根據實際問題，借助MS Excel、MATLAB等其他工具，衍生出其他的參數。

本文結合了一些實測數據和分析結果，對各種參數進行介紹，包括：

? 聲壓級(SPL)

? 心理聲學參數：響度(Loudness)、尖銳度(Sharpness)、抖動度(Fluctuation Strength)、粗糙度(Roughness)

? 調幅參數：調制(Modulation)、包絡分析(Envelope)

? 純音類參數：突出比(Prominence Ratio)、純音比(Tone-to-noise Ratio)、音調(Tonality)

? 頻譜參數：FFT、1/3倍頻程(1/3 Octave)、臨界頻帶(Critical Band)

? 統計參數：百分位數、百分位頻率

? 偏移與波動參數：顫音(Warble)、轉速波動、相對音高(Relative Pitch)

? 階次分析與階次跟蹤

? (非零原點)正負階次

? 峭度(Kurtosis)與峰值因子(Crest Factor)

在HBK公司以往的實際應用案例和咨詢服務項目中，這些參數能有效地應對絕大多數異響問題，通過適當的客觀參數，對異響進行定量研究。除了電動零部件行業(yè)以外，本文提及的客觀參數同樣適用于其他類似行業(yè)的異響問題。