電動零部件異響分析參數解決方案
2024-09-30
在車輛或其他類型機械結構中，經常使用電機驅動各種結構和部件，比如電動座椅調節電機、車窗玻璃升降電機等。在電動部件工作的開始、運行和停止階段，都容易產生讓人煩躁的噪聲。在下圖顯示的數據中，在開始和停止的瞬間，存在沖擊聲音；在運行階段，聲音聽起來不夠平穩，給人帶來不好的印象。工程上，人們通常將這些擾人的噪聲稱為異響。
為了更好地對比、分析、改進異響問題，我們需要借助某些參數來對異響數據進行量化。本文將舉例介紹一些針對此類問題的分析參數，這些參數成功地應用于車輛電動零部件行業，同樣也適用于其他行業各種電動機械結構的異響分析。
一、常規參數：
電動零部件異響問題首先應考慮常見的聲學參數，比如聲壓級、響度、尖銳度、抖動度、粗糙度、突出比、音調度、特征頻帶、1/3倍頻程等相關參數，下面將詳細介紹這些參數的特點。
二、聲壓級（SPL)：
聲音在空氣中傳播時，空氣壓力會產生變化。傳聲器是專門測試聲音的傳感器，它將空氣壓力變化轉化為電信號，實現聲壓的采集。聲壓是最常見的聲學參數之一，很多其他的聲學參數都是由聲壓數據計算而得。聲壓級是評價聲音大小的參數，包括A計權聲壓級(A-weighted SPL)等，能夠反映不同頻段的聲音大小。最簡單的測試設備是手持式聲級計，或者使用多通道的PULSE系統，在Labshop或BK Connect軟件中測試得到聲壓級。
三、響度(Loudness)、尖銳度(Sharpness)：
使用A計權聲壓級在評價聲音大小時，聲壓級數值大小與人對聲音大小的主觀感受仍然存在著一定的偏差，因此在聲壓級SPL基礎上，BK Connect提供了另一參數：響度（單位sone）和響度級（單位phon）。它們比A計權聲壓級更接近人耳對聲音大小的主觀感受，所以在評價聲音大小的主觀感受時，響度成為了主要參數。對于穩態信號，通常使用穩態響度。而對于非穩態信號，則采用時變響度，計算出瞬態響度，包括最大值、最小值、平均值等，如右圖中的Nmax、Nmin、Nmean。
BK Connect提供了兩種響度計算模型：Zwicker模型和Moore-Glasberg模型。Zwicker模型使用一個傳聲器，假設這個傳聲器位于人頭中心位置，所以測試時不考慮人頭對聲場的影響。Moore-Glasberg模型使用耳膜位置的聲壓級計算響度，所以Moore-Glasberg模型不需要像Zwicker模型那樣假設聲場環境。Moore-Glasberg模型又可細分為FFT方法和CPB方法。FFT方法比CPB方法的結果更準確，尤其是當聲音具有明顯的純音成分的時候，FFT方法更適合一些。而CPB方法的優點是方便與其他基于CPB方法的響度計算模型進行對比，它的計算效率比FFT方法更高。
另外，由于人耳對高頻噪聲非常敏感，即使高頻噪聲的聲壓級和響度不是很大，仍然會很容易被人耳感知，影響主觀感受，因此在評價高頻噪聲時，常推薦使用尖銳度（單位acum）。尖銳度是在響度結果中加入了針對高頻的計權（下圖中的紅色計權曲線）與響度計算類似，尖銳度也適用于穩態和瞬態信號，比如上圖中的Smax、Smin、Smean等。
四、抖動度(Fluctuation Strength)、粗糙度(Roughness)：
除了聲音大小的主觀感受之外，電動零部件在運行時，聲音經常有明顯的低頻波動，此時通常需要計算抖動度（單位vacil）和粗糙度（單位asper）。左下圖顯示了抖動度的含義，將載波為1000Hz、60dB并且調制頻率為4Hz、100%調幅的噪聲設置為參考聲音，當被測聲音與參考聲音具有相同的抖動感覺時，定義為1vacil。抖動度主要反映聲音的極低頻調幅特征，主觀感覺為聲音有明顯波動、不穩定。右下圖顯示了粗糙度的含義，與抖動度類似，只是將調制頻率改為70Hz、100%調幅做為參考聲音。粗糙度反映聲音在較低頻調幅特征，主觀感受為聲音不平順。
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