CN107748072A - 汽车悬架减振器冲击噪声识别方法 - Google Patents

汽车悬架减振器冲击噪声识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种汽车悬架减振器冲击噪声识别方法，包括以下步骤：S1、将振动加速度传感器固定在减振器活塞杆顶端，采集活塞杆轴向运动方向的振动加速度信号；S2、选择减振器试验台架输入的激励信号的种类；S3、提取减振器冲击噪声特征，对振动加速度传感器检测到的信号的冲击特征进行提取，从振动信号的冲击幅度大小、冲击持续程度和冲击总能量三个方面分别进行特征分析，并分别制定客观评价指标；S4、提出一个全面反映减振器冲击噪声程度的综合客观评价指标。本发明利用振动加速度信号代替声压信号，分别从冲击幅度、冲击持续程度和冲击能量的角度出发提出了减振器冲击噪声综合客观评价指标，提升了冲击噪声识别准确率。

Description

汽车悬架减振器冲击噪声识别方法
技术领域
本发明属于汽车噪声、振动与声振舒适性技术领域，特别涉及一种汽车悬架减振器冲击噪声识别方法。
背景技术
减振器是汽车悬架系统最为重要的结构部件，为汽车的行驶平顺性、操纵稳定性和安全性起到了至关重要的作用。悬架减振器的工作原理致使其在工作过程中必然会产生往复运动，进而激发噪声。当出现“非正常、非预期的噪声”即“异常噪声”时，会削弱车内声学品质。这里所谓“减振器异常噪声”，本质上是一种与悬架减振器密切相关的车内噪声，其未被背景噪声淹没的频率成分会引起车内乘员的关注、警觉以致不适。从车内噪声起源及传播途径出发，悬架减振器异常噪声可被归于两种主要类型：“冲击噪声”和“透射噪声”，其来源如图1所示。其中冲击噪声是减振器在工作过程中由于活塞杆换向作用激励车身而产生结构振动噪声，并直接为车内乘员所感知；而透射噪声是减振器在工作过程中内部油液产生流量压降流经活塞阀而产生空气传播噪声，并经过车身透射至车内。目前在工程实际中，减振器透射噪声可通过提升车辆声学包隔声性能来控制，因此减振器冲击噪声占据了问题的主导，也自然成为当前理论与技术研究的重点。减振器冲击噪声不仅会产生异响影响车内声品质，而且还会分散驾驶员注意力，加快零部件老化甚至会给汽车行驶带来危险。因此，消除减振器冲击噪声无论对改善车内声品质、提升汽车企业形象还是保障社会安全均有着重要的意义。
目前针对减振器冲击噪声的识别方法主要为整车路试主观评价和客观台架试验。其中整车路试主观评价是具有专业背景和工程经验的人员根据减振器冲击噪声主观评价表随车路试进行车内噪声主观评价，该方法能对减振器装车后的噪声表现做出快速地识别，但是缺点在于整车路试需要消耗过多的人力、物力，同时非常耗时，不利于汽车制造企业和零部件企业对成本的控制。而客观台架试验可以在室内进行减振器工况模拟从而快速、便捷地对减振器异常噪声进行识别，其核心在于减振器冲击噪声特征的提取，主要包含以下两个方面：
(1)信号源采集。减振器冲击噪声属于结构振动噪声，对其特征信号进行采集可选择声压传感器或振动加速度传感器，为了避免带来减振器透射噪声的干扰，可选择“以振代声”的方式利用振动加速度传感器采集减振器活塞杆顶端的振动信号以衡量减振器冲击噪声程度。
(2)采集信号特征提取及分析。减振器冲击噪声特征及其它干扰信息均包含在所采集的信号内，这样减振器冲击噪声特征信息提取的好坏就直接影响到最终的识别准确率，因此，对采集信号的后处理分析至关重要，也是减振器冲击噪声识别问题的关键技术。
除此之外，为了将减振器冲击噪声识别方法应用于工程实际，还需具备一套可用于生产线的减振器冲击噪声检测系统，提前识别出含有冲击噪声的量产减振器并阻止问题产品进入市场。但是，目前国内外这方面的工作仍比较欠缺，尚未形成一套完善的减振器冲击噪声识别方法与系统。
相关领域已公开的专利申请文件中，申请号为201520132907.3发明专利申请公开了一种汽车减振器噪声试验台架，包括试验台骨架、安装板机构、夹紧机构以及外围吸声版等，该发明仅提供了试验台架机械结构且不含减振器冲击噪声检测方法与软件系统；申请号为201010210438.4的发明专利申请公开了一种减震器噪声检测装置及检测方法，装置包括示功机、传感器和信号采集系统等，同时介绍了测试过程中传感器的安装位置，但并未提出具体的减振器冲击噪声鉴别原理与鉴别指标计算方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种分别从冲击幅度、冲击持续程度和冲击能量的角度出发提出了减振器冲击噪声综合客观评价指标，提升了冲击噪声识别准确率的汽车悬架减振器冲击噪声识别方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：汽车悬架减振器冲击噪声识别方法，包括以下步骤：
S1、设置振动加速度传感器，通过“以振代声”的方法进行原始信号采集，对于减振器冲击噪声而言，将振动加速度传感器固定在减振器活塞杆顶端，用于采集活塞杆轴向运动方向的振动加速度信号；
S2、选择减振器试验台架输入的激励信号的种类；
S3、提取减振器冲击噪声特征，减振器冲击噪声顾名思义为冲击信号引起的噪声，因此，需要对振动加速度传感器检测到的信号的冲击特征进行提取，从振动信号的冲击幅度大小、冲击持续程度和冲击总能量三个方面分别进行特征分析，并分别制定客观评价指标；
S4、提出减振器冲击噪声综合客观评价指标，步骤S3分别从三个主观感受角度提取了减振器冲击噪声特征，但是其中任何一个客观评价指标都不能全面反映减振器冲击噪声的总体感受。因此，需要在步骤S3的基础上提出一个全面反映减振器冲击噪声程度的综合客观评价指标，具体如式(1)所示：
I-idx＝k1*N～(P1％)+k2*N～(Std)+k3*N～(E) (1)
式中I-idx为减振器冲击噪声综合客观评价指标；P1％为冲击幅度指标；Std为冲击噪声持续度指标；E为冲击总能量指标；N～()为归一化算子，目的是消除客观评价指标的量纲；k1、k2、k3分别为上述3个指标的权重系数；通过各客观评价指标在不同程度冲击噪声信号上的变化情况进行确定。
试验台架的输入信号源于路面粗糙不平度激励(即路面谱)，由于减振器冲击噪声多发生在汽车行驶于坑洼粗糙路面，因此，所述步骤S2中采用典型的鹅卵石路面谱作为减振台架试验的激励信号。
进一步地，所述步骤S3包括以下子步骤：
S31、提取振动信号的冲击幅度大小特征指标，振动信号的时域幅值可以用于衡量信号冲击幅度的大小，但是在测试过程中的随机误差可能会影响信号的单点幅值大小，因此，选择时间序列排在第1％位置上的数值大小P1％，即大于P1％的数据点数在选取的时间序列内不超过总数据点数的1％，作为评价振动信号冲击幅度的指标；P1％指标的具体表达如下：
式中，sign(x)为符号函数，xi为信号中第i个点的数值，N为信号的数据点总数；
S32、提取振动信号的冲击持续程度特征指标，振动信号的持续冲击程度反映了减振器冲击噪声的持续程度，数据总体方差可以较好地反映数据点偏离期望的程度，因此，利用选择时间段内的总体方差指标Var，作为减振器冲击噪声持续程度指标，Var指标的具体计算方法如下：
式中，为信号的算术平均值。
S33、提取振动信号的冲击总能量特征指标，一般来说，噪声是由振动产生的，那么振动的总能量越大，转换为减振器冲击噪声的能量也就越大，因此，通过计算选择时间段内的总能量E，作为衡量减振器冲击噪声总能量的指标，E指标的具体计算方法如下：
式中，N为信号的数据点总数，dt为采样时间间隔，T为总采样时间。
本发明的有益效果是：本发明克服了传统甄别方法准确率和效率低的缺点，利用振动加速度信号代替声压信号，提出了一种减振器冲击噪声的识别的新方法，分别从冲击幅度、冲击持续程度和冲击能量的角度出发提出了减振器冲击噪声综合客观评价指标，提升了冲击噪声识别准确率；并且可以基于本发明的噪声识别方法设计出一种可以直接用于企业生产线进行实时检测的减震器冲击噪声识别测试系统。
附图说明
图1为汽车减振器异常噪声来源及分类示意图；
图2为本发明的噪声识别方法流程图；
图3为本发明的减振器台架试验示意图；
图4为本实施例的减振器台架试验激励信号时域曲线图；
图5为本实施例的减振器台架试验激励信号频域曲线图；
图6为本实施例的正常噪声的减振器活塞杆振动曲线图；
图7为本实施例的冲击噪声的减振器活塞杆振动曲线图；
图8为本实施例设计的减振器冲击噪声识别软件界面图；
图9为本实施例的减振器冲击噪声识别软件内核框架图；
图10为本实施例的减振器冲击噪声识别系统示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。
如图2所示，本发明的一种汽车悬架减振器冲击噪声识别方法，包括以下步骤：
S1、设置振动加速度传感器，通过“以振代声”的方法进行原始信号采集，对于减振器冲击噪声而言，将振动加速度传感器固定在减振器活塞杆顶端，用于采集活塞杆轴向运动方向的振动加速度信号(采样频率2kHz)；具体如附图3所示，其中，减振器上端和下端分别与试验台架相连，其安装方式与减振器装车方式相同。在减振器活塞杆顶端布置振动加速度传感器，为了便于传感器的拆装，可通过具有强粘附作用的胶水固定传感器，减振器下端通过台架作动头进行激励。
S2、选择减振器试验台架输入的激励信号的种类；试验台架的输入信号源于路面粗糙不平度激励(即路面谱)，由于减振器冲击噪声多发生在汽车行驶于坑洼粗糙路面，因此，所述步骤S2中采用典型的鹅卵石路面谱作为减振台架试验的激励信号；附图4为本实施例减振器试验台架作动头输入的路谱时域信号，附图5为该输入信号对应的频谱曲线。
S3、提取减振器冲击噪声特征，减振器冲击噪声顾名思义为冲击信号引起的噪声，因此，需要对振动加速度传感器检测到的信号的冲击特征进行提取，从振动信号的冲击幅度大小、冲击持续程度和冲击总能量三个方面分别进行特征分析，并分别制定客观评价指标；本实施例选取具有正常噪声的减振器活塞杆振动信号(如图6所示)和具有冲击噪声的减振器活塞杆振动信号(如图7所示)分别进行特征提取计算。具体包括以下子步骤：
S31、提取振动信号的冲击幅度大小特征指标，振动信号的时域幅值可以用于衡量信号冲击幅度的大小，但是在测试过程中的随机误差可能会影响信号的单点幅值大小，因此，选择时间序列排在第1％位置上的数值大小P1％，即大于P1％的数据点数在选取的时间序列内不超过总数据点数的1％，作为评价振动信号冲击幅度的指标；P1％指标的具体表达如下：
式中，sign(x)为符号函数，xi为信号中第i个点的数值，N为信号的数据点总数；根据式(2)分别对图6和图7所示减振器活塞杆振动加速度信号计算其P1％指标，结果见表1。根据表1可知，正常噪声减振器的振动信号其P1％指标为10.92m/s2，而冲击噪声减振器的振动信号其P1％指标为16.40m/s2，两者相对差距为33.4％。
S32、提取振动信号的冲击持续程度特征指标，振动信号的持续冲击程度反映了减振器冲击噪声的持续程度，数据总体方差可以较好地反映数据点偏离期望的程度，因此，利用选择时间段内的总体方差指标Var，作为减振器冲击噪声持续程度指标，Var指标的具体计算方法如下：
式中，为信号的算术平均值；根据式(3)分别对图6和图7所示减振器活塞杆振动加速度信号计算其Var指标，结果见表1。由表1可知正常噪声减振器的振动信号其Var指标为23.51，而冲击噪声减振器的振动信号其Var指标为42.12，两者相对差距为44.2％。
S33、提取振动信号的冲击总能量特征指标，一般来说，噪声是由振动产生的，那么振动的总能量越大，转换为减振器冲击噪声的能量也就越大，因此，通过计算选择时间段内的总能量E，作为衡量减振器冲击噪声总能量的指标，E指标的具体计算方法如下：
式中，N为信号的数据点总数，dt为采样时间间隔，T为总采样时间。根据式(4)分别对图6和图7所示减振器活塞杆振动加速度信号计算其E指标，结果见表1，由表1可知正常噪声减振器的振动信号其E指标为12.22(m/s2)2，而冲击噪声减振器的振动信号其E指标为21.89(m/s2)2，两者相对差距为44.1％。
表1不同减振器冲击噪声程度对比
客观评价指标 正常噪声减振器 冲击噪声减振器 相对差距
P10％(m/s2) 10.92 16.40 33.4％
Var 23.51 42.12 44.2％
E(m/s2)2 12.22 21.89 44.1％
S4、提出减振器冲击噪声综合客观评价指标，步骤S3分别从三个主观感受角度提取了减振器冲击噪声特征，但是其中任何一个客观评价指标都不能全面反映减振器冲击噪声的总体感受。因此，需要在步骤S3的基础上提出一个全面反映减振器冲击噪声程度的综合客观评价指标，具体如下式所示：
I-idx＝k1*N～(P1％)+k2*N～(Std)+k3*N～(E)
式中I-idx为减振器冲击噪声综合客观评价指标；P1％为冲击幅度指标；Std为冲击噪声持续度指标；E为冲击总能量指标；N～()为归一化算子，目的是消除客观评价指标的量纲；k1、k2、k3分别为上述3个指标的权重系数；通过各客观评价指标在不同程度冲击噪声信号上的变化情况进行确定；
其中P10％、Var和E指标已经获得，其对应的权重系数可由表1中各客观评价指标自身的相对差距进行确定，相对差距越大，说明该指标对减振器冲击噪声越敏感，越有利于冲击噪声程度的划分，本实施例取k1＝0.3、k2＝0.4、k3＝0.4。于是得到本实施例的减振器冲击噪声综合客观评价指标为：
I-idx＝0.3*N～(P1％)+0.4*N～(Std)+0.4*N～(E) (5)
为了便于说明，现假设减振器P10％指标属于[5(m/s2)，30(m/s2)]范围内，Var指标属于[10,60]范围内，E指标属于[5(m/s2)2,40(m/s2)2]范围内，在此基础上将表1中的客观评价指标进行[0,1]标准化，并带入式(5)分别计算正常噪声减振器和冲击噪声减振器的综合评价指标，结果如表2所示。
表2减振器冲击噪声综合客观评价指标对比
为了将振动加速度传感器收集到的数据进行实时分析，并通过步骤S3和步骤S4计算得到减振器冲击噪声程度客观评价指标用于减振器质量控制，可以基于Labview或其它具有类似功能的软件设计并开发一款交互式人机交互界面及其配套内核软件，该内核软件包含四个基本功能模块：基础参数输入模块、多功能选择模块、实时数据显示模块以及分析结果模块；
本实施例设计的具体的人机交互界面如附图8所示。为了实现图8所示的操作界面及相应的功能，可基于Labview或其它具有类似功能的软件建立系统软件内核框架，如图9所示，除了人机交互界面上具有4个模块之外，系统软件内核框架内还含有软件初始化、采集数据输入、数据存储、报错提示的功能。
为了能够在企业生产线快速、便捷地识别出减振器冲击噪声程度，需要研发一套减振器冲击噪声识别测试系统，该系统结构示意图如图10所示，包括信号采集部分、信号分析处理部分、数据可视化部分以及附加部分；
其中，试验台架可选择MTS850减振器动态特性振动试验台或其它具有类似功能的台架，振动加速度传感器可选择PCB-IP传感器或其它具有类似功能的元件，数据分析主机可选择NI系列采集卡或其它具有类似功能的设备，数据可视化部分可选择任意型号的显示器，而其它附件可选择打印机等外接设备。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.汽车悬架减振器冲击噪声识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、设置振动加速度传感器，将振动加速度传感器固定在减振器活塞杆顶端，用于采集活塞杆轴向运动方向的振动加速度信号；
S2、选择减振器试验台架输入的激励信号的种类；
S3、提取减振器冲击噪声特征，对振动加速度传感器检测到的信号的冲击特征进行提取，从振动信号的冲击幅度大小、冲击持续程度和冲击总能量三个方面分别进行特征分析，并分别制定客观评价指标；
S4、提出减振器冲击噪声综合客观评价指标，在步骤S3的基础上提出一个全面反映减振器冲击噪声程度的综合客观评价指标，具体如式(1)所示：
I-idx＝k1*N～(P1％)+k2*N～(Std)+k3*N～(E) (1)
式中I-idx为减振器冲击噪声综合客观评价指标；P1％为冲击幅度指标；Std为冲击噪声持续度指标；E为冲击总能量指标；N～()为归一化算子；k1、k2、k3分别为上述3个指标的权重系数。
2.根据权利要求1所述的汽车悬架减振器冲击噪声识别方法，其特征在于，所述步骤S2采用典型的鹅卵石路面谱作为减振台架试验的激励信号。
3.根据权利要求1所述的汽车悬架减振器冲击噪声识别方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：
S31、提取振动信号的冲击幅度大小特征指标，选择时间序列排在第1％位置上的数值大小P1％，即大于P1％的数据点数在选取的时间序列内不超过总数据点数的1％，作为评价振动信号冲击幅度的指标；P1％指标的具体表达如下：
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mi>s</mi> <mi>i</mi> <mi>g</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>%</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mi>N</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mn>1</mn> <mi>%</mi> <mo>,</mo> <mi>s</mi> <mi>i</mi> <mi>g</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>x</mi> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>x</mi> <mo>&lt;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，sign(x)为符号函数，xi为信号中第i个点的数值，N为信号的数据点总数；
S32、提取振动信号的冲击持续程度特征指标，利用选择时间段内的总体方差指标Var，作为减振器冲击噪声持续程度指标，Var指标的具体计算方法如下：
<mrow> <mi>V</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，为信号的算术平均值；
S33、提取振动信号的冲击总能量特征指标，通过计算选择时间段内的总能量E，作为衡量减振器冲击噪声总能量的指标，E指标的具体计算方法如下：
<mrow> <mi>E</mi> <mo>=</mo> <munder> <mrow> <mo>&amp;Integral;</mo> <mo>&amp;Integral;</mo> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>N</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>T</mi> </mrow> </munder> <msup> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>d</mi> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，N为信号的数据点总数，dt为采样时间间隔，T为总采样时间。
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