改进OPAX方法在某电动汽车车内振动源识别中的应用

陈 克，姜东浩

改进OPAX方法在某电动汽车车内振动源识别中的应用

陈 克，姜东浩

（沈阳理工大学 汽车与交通学院，辽宁 沈阳 110159）

扩展传递路径分析（OPAX）方法所需的振动信号为汽车的工况数据，但实验时掺杂有噪声信号，对其分析识别精度有一定的影响。针对该问题，应用经验模态分解阈值降噪对OPAX方法进行改进。以某电动汽车为研究对象，利用频响函数和工况数据进行载荷参数化识别，进而识别电动汽车车内振动源。结果表明，在匀加速工况下，后悬置方向对电机、减速器等激励源振动的吸能效果较差，并对比改进OPAX方法的拟合响应与OPAX方法的拟合响应，发现改进OPAX方法的拟合响应与实测响应更加吻合，表明改进OPAX方法能够更准确地识别出影响车内振动的振源。

OPAX方法；经验模态分解；阈值降噪；振动源识别；改进OPAX方法；电动汽车

本文以某电动汽车为研究对象，进行系统频响函数的获取和加速工况的数据采集，将经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）阈值降噪与OPAX方法相结合，对OPAX方法进行改进以识别车内振动源，并利用改进OPAX方法和OPAX方法对车内振动噪声进行贡献量分析以及拟合值对比分析，找出振动源以及主要传递路径，并证明改进OPAX方法的准确性。

1 基本原理

1.1 OPAX方法基本原理

OPAX方法在传递路径分析的基础上建立“源-路径-响应”模型以及参数化载荷识别模型，并采集工况数据以及获取系统频响函数，进而计算出各条路径对目标点的贡献量。即

式中，y()为目标点的总响应；为路径的条数；H()为第条路径被动端上的系统频响函数；F()为第条路径上的振动载荷。

1.2 改进OPAX方法基本原理

EMD方法是将非平稳的信号分解成个特征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF），分解过程中必须满足两个条件：（1）在整个时间过程中，穿过零点的次数与极值点个数相等或者最多相差1；（2）信号上任意一点，由局部极大值的上包络线和由局部极小值定义的下包络线的均值为零。分解后的IMF都是原信号的单分量信号，并且由高频到低频排列，即

由于EMD都是根据信号进行分解的，因此，它既克服了选取小波基的困难，又具有较强的自适应性，充分保留了信号原有的特征。其基本流程就是将给定的()经过EMD分解得到个IMF分量，选取合适的阈值对IMF进行截断，然后将其重构起来，在EMD阈值降噪中，阈值为

式中，为噪声的标准差，估计方差时使用EMD得到的IMF1，即

本文阈值函数选择软阈值函数：

将EMD阈值降噪后的振动信号代入参数化模型中，识别工作载荷从而计算贡献量，对OPAX方法进行改进。

1)影响驾驶员交通特性。驾驶员交通特性主要包括感觉、知觉、视觉、反应、注意、疲劳等内容。恶劣天气事件通过能见度的变化，造成视力水平和视力适应能力的下降，进而增加驾驶员反应时间，损伤人的判断与知觉能力，同时，也会增加驾驶员的生理和心理负担。

2 试验数据采集

本文以某电动汽车为例，其动力总成与车架之间是由悬置连接，动力总成是电机、减速器和控制器三合一的，悬置为三点悬置布置方式。

2.1 系统频响函数获取

试验设备包括LMS数据采集仪（32通道）、一台笔记本电脑、9个PCB三向加速度传感器、2个丹麦进口声压传感器。其测点布置为三个悬置的主被动侧、方向盘、座椅滑轨和地板各安装一个加速度传感器，驾驶员右耳侧和后排座椅中央处各安装一个声压传感器，且方向盘方向为目标点，其余为参考点，以提高OPAX方法的精度，应用LMS设备以及锤击法测量系统频响函数。

2.2 工况数据采集

保持所有的传感器位置不变，试验设置为匀加速工况（0 km/h～80 km/h），首先进行参数设置，带宽为6 400 Hz，分辨率为6.25 Hz，谱线数为 1 024。采集数据前应对其进行量程设置，以确保采集数据的准确性。

3 改进OPAX方法基本流程

3.1 OPAX模型建立

该电动汽车有三个悬置，共有3×3（、、）9条结构路径，其传递路径模型如图1所示。

图1 传递路径模型

3.2 改进OPAX方法基本步骤

步骤1，振动信号经验模态分解，选择合适的最多IMF分解个数，本文选择13个。如图2所示为左悬置方向振动信号分解后的分量和余项。

步骤2，对分解得到的IMF分量进行希尔伯特黄变换（HHT），并对含噪声多的分量进行阈值降噪，本文只对IMF1进行降噪，因为IMF1分量含噪声多于其他分量，阈值选择固定阈值，阈值函数选择软阈值函数。

步骤3，对降噪后的IMF分量、其他分量和余项进行重构，得到降噪后的振动信号。如图3所示为左悬置方向降噪前后振动信号。

步骤4，将降噪后的振动信号代入参数化模型中，识别载荷，并计算贡献量。

4 贡献量分析

将识别出的工作载荷其与测得的系统频响函数代入式（1）中，即得到目标点的贡献量。图4表示以电动汽车方向盘方向为目标点，在匀加速工况下（0 km/h～80 km/h），电机转速在1 000 r/min～6 000 r/min区间内各个路径对方向盘方向的贡献量。

图4 各路径对目标点的贡献量

由图4可以看出，后悬置方向对目标点贡献量最大，第二为左悬置方向，第三为左悬置方向。由此可以得出，最主要传递路径是后悬置和左悬置，右悬置贡献量最小。另外，在1 050 r/min时，方向盘方向振动的实测值、拟合值和后悬置方向振动一致，也说明了后悬置对激励源振动的吸能效果较差。

如图5、图6所示，对比后悬置方向和后悬置方向主动端的激励力和各自的传递率发现，计算后悬置方向的激励力均方根值（Root Mean Square, RMS）为0.12 N，后悬置方向为0.08 N，后悬置方向激励力略大于后悬置方向激励力，而后悬置方向的传递率明显小于后悬置方向的传递率，说明后悬置方向对目标点贡献量是由路径引起的。

图5 激励力图

图6 传递率图

比较实测响应、原OPAX方法拟合响应和改进OPAX方法拟合响应三者之间的关系，如图7所示。

图7 实测响应、原OPAX方法与改进OPAX方法拟合响应

根据图7可以看出改进OPAX方法拟合响应与实测响应更加吻合，说明改进OPAX方法能够更加准确地识别出影响车内振动的振源为电机、减速器。

5 结论

本文提出了将EMD阈值降噪方法与OPAX方法相结合的改进OPAX方法，得出以下结论：

（1）在采用EMD阈值降噪对振动信号降噪后，重构信号的趋势与原信号几乎一致，并幅值稍小，起到了明显的降噪效果。

（2）改进OPAX方法较原OPAX方法能更准确地识别出影响车内振动的主要振源为电机和减速器；并且振源主要通过后悬置方向的减振吸能传递到车内。而对比后悬置方向和方向的激励力和传递率发现：电机、变速器等振源影响车内振动的原因是后悬置方向的传递率较小、对振源振动的吸能效果较差。

（3）基于改进OPAX方法的拟合响应与实测响应更加吻合。

[1] 邵王健,何志刚,盘朝奉,等.电动汽车车内噪声统计能量分析预测与控制[J].车辆与动力技术,2013(2): 58-62.

[2] 车勇,刘浩,郭顺生,等.基于SEA模型的纯电动汽车车内噪声预测[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2013,35(5):627-630,634.

[3] JANSSENS K,GAJDATSY P,GIELEN L,et al. OPAX: A New Transfer Path Analysis Method Based on Parametric Load Models[J]. Mechanical Systems & Signal Processing,2011,25(4):1321-1338.

[4] 方源,章桐,于蓬,等.电动车动力总成振动噪声的试验研究[J].振动、测试与诊断,2015,35(2):218-224, 394-395.

[5] 史文库,刘国政,宋海生,等.纯电动客车振动噪声特性[J].吉林大学学报(工学版),2018,48(2):373-379.

[6] WANG Z ,ZHU P,SHEN Y,et al. An Improved OPAX Method Based on Moving Multi-band Model[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2018,122 (1):321-341.

Application of Improved OPAX Method in Identification of Vibration Source in an Electric Vehicle

CHEN Ke, JIANG Donghao

( School of Automotive and Transportation, Shenyang Ligong University, Shenyang 110159, China )

The vibration signal required by the extended transfer path analysis (OPAX) method is the working condition data of the vehicle, but the noise signal is mixed in the experiment, which has a certain impact on the analysis and identification accuracy. To solve this problem, the OPAX method is improved by using empirical mode decomposition threshold noise reduction. Taking an electric vehicle as the research object, the load parametric identification is carried out by using the frequency response function and working condition data, and then the vibration source in the electric vehicle is identified. The results show that under the uniform acceleration condition, the energy absorption effect of the rear mount z direction on the vibration of motor, reducer and other excitation sources is poor. The fitting response of the improved OPAX method is compared with that of the OPAX method, It is found that the fitting response of the improved OPAX method is more consistent with the measured response, which shows that the improved OPAX method can more accurately identify the vibration sources affecting the vibration in the vehicle.

OPAX method; Empirical mode decomposition; Threshold noise reduction; Identifica- tion of vibration source; Improved OPAX method; Electric vehicle

U461.99

A

1671-7988(2022)21-118-05

U461.4

A

1671-7988(2022)21-118-05

10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.021.022

陈克（1965—），男，博士，教授，研究方向为车辆动力学与控制，E-mail:chen_ke@163.com。