CN105426559A - 一种纯电动车动力总成声振特性优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种纯电动车动力总成声振特性优化方法，包括步骤：1)建立用于模拟电机电磁激励的多源动态激励模型；2)根据电动车传动系支撑、水套和支架建立电动车动力总成表面振动预测模型；3)预测模型接收由多源动态激励模型施加的多元动态激励，并输出对应的表面振动响应；4)利用声学边界元直接法对表面振动响应进行仿真分析，并对仿真分析结果进行声辐射品质分析；5)根据仿真分析结果和对应的声辐射品质分析结果对电动车动力总成声振特性进行优化。与现有技术相比，本发明通过建立电动汽车动力总成的多源动态激励模型和电动车动力总成表面振动预测模型，更加有效准确地输出振动结果，提高优化的有效性。

Description

一种纯电动车动力总成声振特性优化方法

技术领域

本发明涉及一种纯电动车动力优化方法，尤其是涉及一种纯电动车动力总成声振特性优化方法。

背景技术

随着新能源汽车的开发和量产，其NVH(noise，vibrationandharshness)问题已然成为各大汽车公司、零部件厂商及相关科研院所研究的热点。动力总成是电动汽车的核心部件，其振动性能的好坏直接影响电动汽车的驾乘舒适性。由于没有传统发动机的“掩盖效应”，动力总成系统的结构振动、辐射噪声及驾驶室的声品质等问题逐渐凸显。

电驱动动力总成主要包括驱动电机和减/差速器两大部分，是电动车的核心部件，也是一个非常重要的振动噪声源。电机动力总成是电动汽车的核心部件，其振动性能的好坏直接影响电动汽车的驾乘舒适性。随着电动汽车的产业化，动力总成系统的结构振动、辐射噪声及驾驶室的声品质等问题逐渐凸显，成为新能源汽车NVH研究领域的重点。动力总成齿轮一转子系统内的传动齿轮在啮合过程中受到各动态激励的影响会产生动态啮合力，导致传动系统发生振动。这些振动通过轮齿依次传递至轴、轴承和壳体，引起壳体表面振动，并对外辐射噪声，影响电动车的NVH性能。

但是对于集中式驱动电动汽车动力总成，将减/差速器和电机分开进行研究并不能很好地贴合整车试验结果，忽略切向电磁力波也无法全面反映真实的振动噪声特性。因此有必要综合考虑电动车动力总成的轮齿传动系统激励和电机电磁激励，研究动力总成的声振特性，并进行相关优化设计。本发明就是一种综合考虑电动车动力总成的轮齿传动系统激励和电机电磁激励，并建立对应的激励仿真模型和动力总成有限元模型，通过相关模态仿真和模态试验验证仿真模型的有效性，进而分析动力总成表面声振特性，并根据分析结果进行主被动一体化优化设计，通过仿真分析验证优化的有效性。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种纯电动车动力总成声振特性优化方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种纯电动车动力总成声振特性优化方法，包括步骤：

1)建立用于模拟电机电磁激励的多源动态激励模型；

2)根据电动车传动系支撑、水套和支架建立电动车动力总成表面振动预测模型；

3)预测模型接收由多源动态激励模型施加的多元动态激励，并输出对应的表面振动响应；

4)利用声学边界元直接法对表面振动响应进行仿真分析，并对仿真分析结果进行声辐射品质分析；

5)根据仿真分析结果和对应的声辐射品质分析结果对电动车动力总成声振特性进行优化。

所述多源动态激励模型包括：

电磁耦合模块，包括电机控制策略单元、电机电磁分析单元和控制电路单元，用于分析和计算电机转子在任意转速下的径向电磁力波和切向电磁力波；

电动车动力总成耦合模块，包括转子齿轮系单元和动力总成壳体有限元模型单元，用于分析和计算包括刚度激励、冲击激励和齿轮啮合误差激励等动力总成内部激励。

所述电机控制策略单元基于MATLAB或Simulink建立，所述电机电磁分析单元基于Maxwell或Ansoft建立，所述控制电路单元基于Simplorer建立。

所述多源动态激励包括电机电磁径向力波、电磁切向力波、电磁轴向力波，以及电机转子和传动系齿轮的刚度激励、冲击激励和齿轮啮合误差激励。

所述步骤4)中声辐射品质分析的内容具体包括响度分析、尖锐度分析和粗糙度分析。

所述步骤2)中建立电动车动力总成表面振动预测模型后，还对预测模型的进行验证操作以判定其是否有效，验证过程具体包括步骤：

S1：对预测模型进行固有特性仿真得到测量固有特性，将该测量固有特性与总成锤击模态试验得到的电动车实际固有特性进行对比，若误差大于10％，则认定预测模型无效，对其进行优化后继续执行步骤S1，反之，则执行步骤S2；

S2：对实际的电动车动力总成进行声振试验，得到实际的电动车动力总成在多源动态激励下的试验结果；

S3：对在多源动态激励作用下的预测模型输出的表面振动响应进行仿真分析，观察试验结果和仿真结果之间的误差是否小于设定阈值，若为是，则认定预测模型有效，若为否，则认定预测模型无效并对其进行优化。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)本发明通过建立电动汽车动力总成的多源动态激励模型和电动车动力总成表面振动预测模型，进行仿真预测，在激励的施加上，同时考虑了电极电磁环境以及电机驱动环境，更加有效准确地输出振动结果，提高优化的有效性。

2)电动车动力总成的振动激励不仅仅考虑了电机转子和传动系齿轮的刚度激励、冲击激励和齿轮啮合误差激励等机械振动激励，还考虑了电机电磁径向力波、电磁切向力波、电磁轴向力波对电机的激励，考虑的多源激励种类完全。

3)声辐射品质分析的内容具体包括响度分析、尖锐度分析和粗糙度分析，根系更加全面。

4)对预测模型的进行验证操作以判定其是否有效，并在判定结果为无效时对其进行优化，可以提高预测模型的输出更接近实际的动力总成的声振特性输出。

附图说明

图1为本发明方法的架构示意图；

图2为电磁场电路耦合模型；

图3为电控、电路、电机磁场耦合模型；

图4为转子-齿轮系模型；

图5为动力总成壳体有限元模型；

图6为考虑内部传动系支撑、水套和支架的动力总成表面振动预测模型。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

一种纯电动车动力总成声振特性优化方法，如图1所示，包括步骤：

1)建立用于模拟电机电磁激励的多源动态激励模型；

多源动态激励模型包括：

电磁耦合模块，包括电机控制策略单元(即图1中电机控制策略模型)、电机电磁分析单元(即图1中电极电磁模型)和控制电路单元(即图1中电路模型)，用于分析和计算电机转子在任意转速下的径向电磁力波和切向电磁力波；

电机控制策略单元基于MATLAB或Simulink建立，电机电磁分析单元基于Maxwell或Ansoft建立，控制电路单元基于Simplorer建立。

电动车动力总成耦合模块，包括转子齿轮系单元和动力总成壳体有限元模型单元，用于分析和计算包括刚度激励、冲击激励和齿轮啮合误差激励等动力总成内部激励。

具体的，首先利用Simplorer软件控制电路单元，利用Maxwell/Ansoft软件建立电机电磁分析单元，控制电路单元与电机电磁分析单元组成电磁场电路耦合子模型，如图2所示，用场路耦合的方法考虑外电路对电磁激励的影响。其中，Simplorer软件中所采用的电机八分之一模型实现将在Maxwell里面搭建好的模型导入Simplorer，实现Maxwel与Simplorer的联合仿真。

然后在MATLAB/Simulink中建立电机控制策略单元，与电磁场电路耦合子模型共同组成电磁耦合模块，如图3所示，用于分析和计算电机转子在任意转速下的径向电磁力波、切向电磁力波和轴向电磁力波。其中，MATLAB/simulink中的AnsoftSFunction模块是实现MATLAB/Simulink与Simplorer软件联合仿真的桥梁。至此，电控、电路、电机磁场耦合模型搭建完毕，不同软件之间可实现联合仿真。

电磁耦合模块用于模拟电机控制策略、逆变器特性和电机电磁特性所产生的电机电磁激励，此激励为动力总成多源激励的一部分。

综合考虑齿轮传动误差、啮合刚度、齿侧间隙和轴承等因素，基于专业的齿轮传动设计与分析软件RomaxDesigner和有限元软件Hypermesh，分别建立转子齿轮系单元和动力总成壳体有限元模型单元，分别如图4和图5所示，转子齿轮系单元包括电机转子、减差速器齿轮系和轴承的3D模型，动力总成壳体有限元模型单元包括电机壳体有限元模型、减/差速器壳体有限元模型、水套有限元模型和支架有限元模型。将以上两个模型进行装配和矩阵缩聚，得到电动车动力总成耦合模块。

齿轮啮合时刚度激励、冲击激励和齿轮啮合误差激励等内部激励通过转子齿轮系传导和转子齿轮系支撑传导，会传递到动力总成表面。动力总成壳体有限元模型单元用于分析传递到动力总成壳体的激励所造成的振动响应。

考虑转子齿轮支撑的电动车动力总成耦合模块用于模拟电机转子和减差速器齿轮啮合时产生的刚度激励、冲击激励和齿轮啮合误差激励，这些激励是动力总成多源激励的另一部分。

2)根据电动车传动系支撑、水套和支架建立电动车动力总成表面振动预测模型，具体的：

动力总成的多源激励包括电机电磁激励和电机转子与减差速器齿轮啮合时所产生的激励，将多源激励作为电驱动动力总成综合耦合模型的输入，得到考虑内部传动系支撑、水套和支架的动力总成表面振动预测模型，如图6所示。为了验证模型的准确性，可进行仿真分析和试验验证。仿真分析时根据动力总成实际边界条件，在悬置点约束电动车动力总成耦合模块进行固有特性仿真，该电动车动力总成耦合模块综合考虑总成内部刚性齿轮传动系和外部柔性壳体，得到其0～5000Hz以内的前10阶固有频率信息。试验验证时基于最小二乘复频域法和频响函数综合准则，进行模态锤击实验(电机、减速器、动力总成等部件级别)，试验结果与仿真结果的误差在合理范围内，则说明模型准确，如果误差超出合理范围，则需要对模型进行改进。模型应当满足后续动态响应仿真的需要，动响应仿真之后进行的整车级别实验将进一步验证所建模型的准确性。

3)预测模型接收由多源动态激励模型施加的多元动态激励，并输出对应的表面振动响应，多源动态激励包括电机电磁径向力波、电磁切向力波、电磁轴向力波，以及电机转子和传动系齿轮的刚度激励、冲击激励和齿轮啮合误差激励。

利用所建立的虑内部传动系支撑、水套和支架的电动车动力总成表面振动预测模型进行动力总成表面振动仿真分析，

4)利用声学边界元直接法对表面振动响应进行仿真分析，并对仿真分析结果进行声辐射品质分析，声辐射品质分析的内容具体包括响度分析、尖锐度分析和粗糙度分析。

获得壳体表面振动响应后，利用声学边界元直接法，进行动力总成表面及远场声辐射仿真分析，并进行声振整车试验，以验证预测模型在进行动力总成表面振动与声辐射动响应分析的有效性，或通过试验结果对预测模型进行改进。

由于动力总成在传动过程中产生动态啮合力，导致传动系统发生啮合振动。该振动依次传递至传动轴、轴承和壳体，引起轴承动载荷、壳体表面振动并向外辐射噪声，因此需要对壳体表面振动性能进行仿真分析，仿真分析利用所建立的内部传动系支撑、水套和支架的电动车动力总成表面振动预测模型进行。为与动力总成振动噪声实验结果相比对，验证模型有效性，可在壳体上设置缩聚节点，形成虚拟传感器。从虚拟传感器上提取振动响应仿真结果，可与实验结果进行对比分析。获得壳体表面振动响应后，进一步结合声辐射求解方法，可获得壳体表面声压级及远场辐射声压级结果。对声场进行分析求解的数值方法有多种，考虑到电驱动动力总成外部声辐射的特性，选择直接边界元法进行总成声辐射特性的仿真分析。

5)根据仿真分析结果和对应的声辐射品质分析结果对电动车动力总成声振特性进行主被动一体优化，可优化的内容包括控制策略优化、电路优化、电机定转子间磁场优化、齿形优化、动力总成壳体优化和动力总成结构设计优化等。优化后可重复步骤2)至4)，以查看优化效果。

步骤2)中建立电动车动力总成表面振动预测模型后，还对预测模型的进行验证操作以判定其是否有效，验证过程具体包括步骤：

S1：对预测模型进行固有特性仿真得到测量固有特性，将该测量固有特性与总成锤击模态试验得到的电动车实际固有特性进行对比，若误差大于10％，则认定预测模型无效，对其进行优化后继续执行步骤S1，反之，则执行步骤S2；

S2：对实际的电动车动力总成进行声振试验，得到实际的电动车动力总成在多源动态激励下的试验结果；

S3：对在多源动态激励作用下的预测模型输出的表面振动响应进行仿真分析，观察试验结果和仿真结果之间的误差是否小于设定阈值，若为是，则认定预测模型有效，若为否，则认定预测模型无效并对其进行优化。

Claims (6)

1.一种纯电动车动力总成声振特性优化方法，其特征在于，包括步骤：

1)建立用于模拟电机电磁激励的多源动态激励模型；

2)根据电动车传动系支撑、水套和支架建立电动车动力总成表面振动预测模型；

3)预测模型接收由多源动态激励模型施加的多元动态激励，并输出对应的表面振动响应；

4)利用声学边界元直接法对表面振动响应进行仿真分析，并对仿真分析结果进行声辐射品质分析；

5)根据仿真分析结果和对应的声辐射品质分析结果对电动车动力总成声振特性进行优化。

2.根据权利要求1所述的一种纯电动车动力总成声振特性优化方法，其特征在于，所述多源动态激励模型包括：

电磁耦合模块，包括电机控制策略单元、电机电磁分析单元和控制电路单元，用于分析和计算电机转子在任意转速下的径向电磁力波和切向电磁力波；

电动车动力总成耦合模块，包括转子齿轮系单元和动力总成壳体有限元模型单元，用于分析和计算包括刚度激励、冲击激励和齿轮啮合误差激励等动力总成内部激励。

3.根据权利要求2所述的一种纯电动车动力总成声振特性优化方法，其特征在于，所述电机控制策略单元基于MATLAB或Simulink建立，所述电机电磁分析单元基于Maxwell或Ansoft建立，所述控制电路单元基于Simplorer建立。

4.根据权利要求1所述的一种纯电动车动力总成声振特性优化方法，其特征在于，所述多源动态激励包括电机电磁径向力波、电磁切向力波、电磁轴向力波，以及电机转子和传动系齿轮的刚度激励、冲击激励和齿轮啮合误差激励。

5.根据权利要求1所述的一种纯电动车动力总成声振特性优化方法，其特征在于，所述步骤4)中声辐射品质分析的内容具体包括响度分析、尖锐度分析和粗糙度分析。

6.根据权利要求1-5中任一条所述的一种纯电动车动力总成声振特性优化方法，其特征在于，所述步骤2)中建立电动车动力总成表面振动预测模型后，还对预测模型的进行验证操作以判定其是否有效，验证过程具体包括步骤：

S1：对预测模型进行固有特性仿真得到测量固有特性，将该测量固有特性与总成锤击模态试验得到的电动车实际固有特性进行对比，若误差大于10％，则认定预测模型无效，对其进行优化后继续执行步骤S1，反之，则执行步骤S2；

S2：对实际的电动车动力总成进行声振试验，得到实际的电动车动力总成在多源动态激励下的试验结果；

S3：对在多源动态激励作用下的预测模型输出的表面振动响应进行仿真分析，观察试验结果和仿真结果之间的误差是否小于设定阈值，若为是，则认定预测模型有效，若为否，则认定预测模型无效并对其进行优化。