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電動零部件異響分析參數方案(二)

冬至子 ? 來源:BK聲學與振動 ? 作者:B&K ? 2023-09-15 16:07 ? 次閱讀

機轉速波動

即使電機處于穩定運轉的狀態下,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。

圖片

相對音高(Relative Pitch)

在電機穩定運行時,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。

圖片

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)。兩種方法各有優勢,實際應用中需要根據分析側重點選擇合適的方法。

圖片

(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(也稱為階次提取),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。

圖片

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。

圖片

總結

電動零部件通常包含驅動電機和執行機構等結構,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以外,本文提及的客觀參數同樣適用于其他類似行業的異響問題。

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