陳 克，姜東浩

改進OPAX方法在某電動汽車車內振動源識別中的應用

陳 克，姜東浩

（沈陽理工大學 汽車與交通學院，遼寧 沈陽 110159）

擴展傳遞路徑分析（OPAX）方法所需的振動信號為汽車的工況數據，但實驗時摻雜有噪聲信號，對其分析識別精度有一定的影響。針對該問題，應用經驗模態(tài)分解閾值降噪對OPAX方法進行改進。以某電動汽車為研究對象，利用頻響函數和工況數據進行載荷參數化識別，進而識別電動汽車車內振動源。結果表明，在勻加速工況下，后懸置方向對電機、減速器等激勵源振動的吸能效果較差，并對比改進OPAX方法的擬合響應與OPAX方法的擬合響應，發(fā)現改進OPAX方法的擬合響應與實測響應更加吻合，表明改進OPAX方法能夠更準確地識別出影響車內振動的振源。

OPAX方法；經驗模態(tài)分解；閾值降噪；振動源識別；改進OPAX方法；電動汽車

本文以某電動汽車為研究對象，進行系統(tǒng)頻響函數的獲取和加速工況的數據采集，將經驗模態(tài)分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）閾值降噪與OPAX方法相結合，對OPAX方法進行改進以識別車內振動源，并利用改進OPAX方法和OPAX方法對車內振動噪聲進行貢獻量分析以及擬合值對比分析，找出振動源以及主要傳遞路徑，并證明改進OPAX方法的準確性。

1 基本原理

1.1 OPAX方法基本原理

OPAX方法在傳遞路徑分析的基礎上建立“源-路徑-響應”模型以及參數化載荷識別模型，并采集工況數據以及獲取系統(tǒng)頻響函數，進而計算出各條路徑對目標點的貢獻量。即

式中，y()為目標點的總響應；為路徑的條數；H()為第條路徑被動端上的系統(tǒng)頻響函數；F()為第條路徑上的振動載荷。

1.2 改進OPAX方法基本原理

EMD方法是將非平穩(wěn)的信號分解成個特征模態(tài)函數（Intrinsic Mode Function, IMF），分解過程中必須滿足兩個條件：（1）在整個時間過程中，穿過零點的次數與極值點個數相等或者最多相差1；（2）信號上任意一點，由局部極大值的上包絡線和由局部極小值定義的下包絡線的均值為零。分解后的IMF都是原信號的單分量信號，并且由高頻到低頻排列，即

由于EMD都是根據信號進行分解的，因此，它既克服了選取小波基的困難，又具有較強的自適應性，充分保留了信號原有的特征。其基本流程就是將給定的()經過EMD分解得到個IMF分量，選取合適的閾值對IMF進行截斷，然后將其重構起來，在EMD閾值降噪中，閾值為

式中，為噪聲的標準差，估計方差時使用EMD得到的IMF1，即

本文閾值函數選擇軟閾值函數：

將EMD閾值降噪后的振動信號代入參數化模型中，識別工作載荷從而計算貢獻量，對OPAX方法進行改進。

1)影響駕駛員交通特性。駕駛員交通特性主要包括感覺、知覺、視覺、反應、注意、疲勞等內容。惡劣天氣事件通過能見度的變化，造成視力水平和視力適應能力的下降，進而增加駕駛員反應時間，損傷人的判斷與知覺能力，同時，也會增加駕駛員的生理和心理負擔。

2 試驗數據采集

本文以某電動汽車為例，其動力總成與車架之間是由懸置連接，動力總成是電機、減速器和控制器三合一的，懸置為三點懸置布置方式。

2.1 系統(tǒng)頻響函數獲取

試驗設備包括LMS數據采集儀（32通道）、一臺筆記本電腦、9個PCB三向加速度傳感器、2個丹麥進口聲壓傳感器。其測點布置為三個懸置的主被動側、方向盤、座椅滑軌和地板各安裝一個加速度傳感器，駕駛員右耳側和后排座椅中央處各安裝一個聲壓傳感器，且方向盤方向為目標點，其余為參考點，以提高OPAX方法的精度，應用LMS設備以及錘擊法測量系統(tǒng)頻響函數。

2.2 工況數據采集

保持所有的傳感器位置不變，試驗設置為勻加速工況（0 km/h～80 km/h），首先進行參數設置，帶寬為6 400 Hz，分辨率為6.25 Hz，譜線數為 1 024。采集數據前應對其進行量程設置，以確保采集數據的準確性。

3 改進OPAX方法基本流程

3.1 OPAX模型建立

該電動汽車有三個懸置，共有3×3（、、）9條結構路徑，其傳遞路徑模型如圖1所示。

圖1 傳遞路徑模型

3.2 改進OPAX方法基本步驟

步驟1，振動信號經驗模態(tài)分解，選擇合適的最多IMF分解個數，本文選擇13個。如圖2所示為左懸置方向振動信號分解后的分量和余項。

步驟2，對分解得到的IMF分量進行希爾伯特黃變換（HHT），并對含噪聲多的分量進行閾值降噪，本文只對IMF1進行降噪，因為IMF1分量含噪聲多于其他分量，閾值選擇固定閾值，閾值函數選擇軟閾值函數。

步驟3，對降噪后的IMF分量、其他分量和余項進行重構，得到降噪后的振動信號。如圖3所示為左懸置方向降噪前后振動信號。

步驟4，將降噪后的振動信號代入參數化模型中，識別載荷，并計算貢獻量。

4 貢獻量分析

將識別出的工作載荷其與測得的系統(tǒng)頻響函數代入式（1）中，即得到目標點的貢獻量。圖4表示以電動汽車方向盤方向為目標點，在勻加速工況下（0 km/h～80 km/h），電機轉速在1 000 r/min～6 000 r/min區(qū)間內各個路徑對方向盤方向的貢獻量。

圖4 各路徑對目標點的貢獻量

由圖4可以看出，后懸置方向對目標點貢獻量最大，第二為左懸置方向，第三為左懸置方向。由此可以得出，最主要傳遞路徑是后懸置和左懸置，右懸置貢獻量最小。另外，在1 050 r/min時，方向盤方向振動的實測值、擬合值和后懸置方向振動一致，也說明了后懸置對激勵源振動的吸能效果較差。

如圖5、圖6所示，對比后懸置方向和后懸置方向主動端的激勵力和各自的傳遞率發(fā)現，計算后懸置方向的激勵力均方根值（Root Mean Square, RMS）為0.12 N，后懸置方向為0.08 N，后懸置方向激勵力略大于后懸置方向激勵力，而后懸置方向的傳遞率明顯小于后懸置方向的傳遞率，說明后懸置方向對目標點貢獻量是由路徑引起的。

圖5 激勵力圖

圖6 傳遞率圖

比較實測響應、原OPAX方法擬合響應和改進OPAX方法擬合響應三者之間的關系，如圖7所示。

圖7 實測響應、原OPAX方法與改進OPAX方法擬合響應

根據圖7可以看出改進OPAX方法擬合響應與實測響應更加吻合，說明改進OPAX方法能夠更加準確地識別出影響車內振動的振源為電機、減速器。

5 結論

本文提出了將EMD閾值降噪方法與OPAX方法相結合的改進OPAX方法，得出以下結論：

（1）在采用EMD閾值降噪對振動信號降噪后，重構信號的趨勢與原信號幾乎一致，并幅值稍小，起到了明顯的降噪效果。

（2）改進OPAX方法較原OPAX方法能更準確地識別出影響車內振動的主要振源為電機和減速器；并且振源主要通過后懸置方向的減振吸能傳遞到車內。而對比后懸置方向和方向的激勵力和傳遞率發(fā)現：電機、變速器等振源影響車內振動的原因是后懸置方向的傳遞率較小、對振源振動的吸能效果較差。

（3）基于改進OPAX方法的擬合響應與實測響應更加吻合。

[1] 邵王健,何志剛,盤朝奉,等.電動汽車車內噪聲統(tǒng)計能量分析預測與控制[J].車輛與動力技術,2013(2): 58-62.

[2] 車勇,劉浩,郭順生,等.基于SEA模型的純電動汽車車內噪聲預測[J].武漢理工大學學報(信息與管理工程版),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.電動車動力總成振動噪聲的試驗研究[J].振動、測試與診斷,2015,35(2):218-224, 394-395.

[5] 史文庫,劉國政,宋海生,等.純電動客車振動噪聲特性[J].吉林大學學報(工學版),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

陳克（1965—），男，博士，教授，研究方向為車輛動力學與控制，E-mail:chen_ke@163.com。