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NVH工程案例5:电机振动与啸叫NVH分析与优化策略

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在现代汽车工业中,电机总成的设计失效模式常常涉及振动和啸叫问题,这些问题不仅影响驾驶体验,还可能成为售后质量问题。本文通过两个典型案例,探讨NVH(噪声、振动和粗糙度)分析和优化的思路,以期为电机总成的设计和质量控制提供参考。

案例一:低阶次振动与啸叫

问题描述
当车辆加速至70 km/h左右时,驾驶者能听到一种低沉的“嗡嗡”声。这种声音在客观评价中表现为车内电机6阶噪声在4500 r/min时阶次特征明显,对应车速在70 km/h左右,噪声声压级在问题点高出周边10 dB(A)左右,峰值凸出。

机理分析
电磁力在空间上表现为4阶,称为空间4阶。在圆周上任取一个点,该点在一个时间周期内的函数FFT分解后表现为0阶(直流分量),1阶,3阶等。因此,电机电磁力可以理解为由多个空间的电磁力,在不同频率下以正弦激励作用在定子表面。

优化方案
针对电机定子同轴度、内圆圆柱度差问题,优化定子冲片叠压工艺,保证定子同轴度和内圆圆柱度一致性,从而减少振动和啸叫。

案例二:高阶次啸叫

问题描述
在电动车加减速工况约50km/h左右,驾驶者能听到明显的啸叫噪声。电机转速和啸叫频率有明显的阶次对应关系,为48阶;电机和减速器壳体本体振动在问题转速下有明显的峰值。

优化方案
通过改变转子斜极来优化。由于电机转子二阶扭转模态振型与转子V斜极的电磁激励分布形体一致,将电机转子的V斜极改成W斜极,以破坏转子二阶扭转模态振型与V斜极电磁激励分布一致的状况。

NVH分析和优化思路
结合以上案例,我们可以总结出以下NVH分析和优化的基本思路:
• 数据收集:通过振动传感器收集振动数据,并转化为阶次曲线。
• 软件自学习:利用软件自学习平均值+3sigma公差+6~8dB(人耳能识别的分贝差异),以130dB为上限。
• EOL验证:对EOL(端线)重复性和准确性进行验证。
• 测试工况导入:将测试工况导入台架系统。
• 样本数据测试:连续测试足够样本数据,同时跟踪整车NVH表现,剔除不合格数据。
• 生成自学习曲线:根据测试数据生成自学习曲线。
• 修正学习曲线和限值:随着生产样本和整车路试,不断修正学习曲线和限值。
通过这些步骤,我们可以有效地拦截不良产品流出,并制定出合理的返修方案,以确保电机总成的质量和性能。在追求静谧驾驶体验的同时,我们也在为环保和节能做出贡献。让我们携手共进,为创造更优质的汽车电机而努力。
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来源:汽车NVH云讲堂
振动电磁力汽车电机NVH控制
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首次发布时间:2024-11-29
最近编辑:3天前
吕老师
硕士 28年汽车行业从业经验,深耕悬置...
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