NVH工程案例5：电机振动与啸叫NVH分析与优化策略

吕老师

1天前浏览32

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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