CN113899556A - 发动机齿轮啸叫噪声的识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，包括步骤：步骤1：采集发动机运行时的音频；步骤2：将发动机的音频转换为colormap图；步骤3：根据colormap图人工识别发动机齿轮的啸叫噪声；步骤3.1：计算阶次特征的起始频率f1=w1/60*n，w1为怠速转速，n为问题阶次数，n≈发动机齿轮的齿数；步骤3.2：计算阶次特征的结束频率f2=w2/60*n，w1为标定转速；步骤3.3：识别colormap图上从f1至f2之间的区域内是否有阶次斜线，若是，则发动机齿轮发生啸叫噪声，若否，则发动机齿轮未发生啸叫噪声，该发动机合格。本发明能实现发动机齿轮啸叫噪声的识别，识别快速且精度高。
Description
技术领域
本发明涉及一种发动机NVH性能检测方法，尤其涉及一种发动机齿轮啸叫噪声的识别方法。
背景技术
随着用户对整车舒适性的要求越来越高，各汽车生产厂商对动力总成NVH（Noise、Vibration、Harshness，即噪声、振动与声振粗糙度）性能要求也越来越苛刻。在发动机的生产过程中，由于材料或者装配的各种影响因素影响，使发动机齿轮在装配完成后可能发生啸叫噪声。目前，发动机齿轮是否发生啸叫的可由检测人员主观评判，由于发动机的声音中包含了各种零部件产生的声音，例如增压器啸叫等，导致检测人员在主观评判齿轮啸叫时受到其他声音的干扰而无法准确评判齿轮是否发生了啸叫。同时，每个发动机齿轮啸叫的检测需要一定的时间，当发动机产量较大时，检测人员工作强度大，会进一步导致主观评判的偏差。现有技术的NVH测试软件，如LMS Testlab等分析软件，可用于评判发动机齿轮是否发生啸叫，其评判过程为：先将发动机音频转换为wav格式并导入测试软件中，并手动输入发动机编号，再依次点击每一条音频进行评判处理，在熟练操作情况下对每一个发动机的齿轮啸叫评判超过20秒。且手动输入发动机编号的出错率高。同时，由于NVH测试软件的专业性较强，需要专业人员完成，产线工人需要进行专业培训后才能操作；且操作繁琐，无法批量处理，实际使用时检测效率较低，无法满足产线产量较大的检测要求。
中国发明专利ZL201811150017.X公开了一种阶次啸叫噪声的评价方法，该方法基于卡尔曼滤波器技术，对旋转机械噪声测试信号处理实现旋转零部件阶次啸叫噪声从旋转机械噪声中分离，然后对分离出来的旋转零部件阶次啸叫噪声信号、旋转机械噪声信号进一步处理，建立NVH工作者主观评价活动数学模型计算出纯音突出量，最终实现对旋转零部件阶次啸叫水平评分。该评价方法用于判断发动机增压器啸叫，增压器啸叫与齿轮啸叫的噪声频率不同，无法用于判断发动机齿轮啸叫，且该评价方法的处理过程复杂，处理效率较低，无法适用于生产线产量较多的情况。
发明内容
本发明的目的在于提供一种发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，能实现发动机齿轮啸叫噪声的识别，识别快速且精度高。
本发明是这样实现的：
一种发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，包括以下步骤：
步骤1：采集发动机运行时的音频；
步骤2：通过短时傅里叶变换将发动机的音频转换为colormap图；
步骤3：根据colormap图人工识别发动机齿轮的啸叫噪声；
步骤3.1：计算阶次特征的起始频率f1，计算公式为f1=w1/60*n，其中，w1为发动机的怠速转速，n为问题阶次数，n≈发动机齿轮的齿数；
步骤3.2：计算阶次特征的结束频率f2，计算公式为f2=w2/60*n，其中，w2为发动机的标定转速，n为问题阶次数，n≈发动机齿轮的齿数；
步骤3.3：识别colormap图上从起始频率f1至结束频率f2之间的区域内是否有阶次斜线，若是，则发动机齿轮发生啸叫噪声，若否，则发动机齿轮未发生啸叫噪声，该发动机合格。
所述的步骤1中，音频应包括升转速工况、平稳运行工况和降转速工况三个过程。
所述的升转速工况为发动机转速从怠速升至标定转速的工况；升转速工况的音频长度约为10s。
所述的平稳运行工况为发动机处于标定转速运行的工况；平稳运行工况的音频长度约为10s。
所述的降转速工况为发动机转速从标定转速降至怠速的工况；降转速工况的音频长度约为10s。
在采集发动机的音频时，在发动机的生产线上依次采集若干个发动机音频，并对若干段发动机音频进行编号。
本发明与现有技术相比，具有如下有益效果：
1、本发明由于将音频转换为colormap（色彩映射）图，能将音频具体化并三维显示，通过确定问题阶次出现的频率范围，利用该频率范围内的阶次斜线快速识别确定发动机齿轮是否发生了啸叫，识别方式直观且简单，能够大大提高发动机齿轮啸叫噪声的识别效率，也避免了人工识别误判率高的问题，相比现有NVH测试软件，识别效率能提高70%以上。
2、本发明由于将音频直接转换colormap图，便于发动机音频的大批量集中处理，提高检测人员的工作效率和生产效率，操作便捷，无需对检测人员进行专业培训。
本发明能将发动机不同工况下的音频转换为colormap图，通过colormap图上的阶次斜线辅助发动机齿轮啸叫噪声的识别，识别直观、快速且准确性高，避免了人工识别偏差较大且效率较低的问题，也避免了HVN测试软件操作复杂的问题。
附图说明
图1是本发明发动机齿轮啸叫噪声的识别方法的流程图；
图2是本发明发动机齿轮啸叫噪声的识别方法中实施例1的1#发动机音频的colormap图；
图3是本发明发动机齿轮啸叫噪声的识别方法中实施例1的2#发动机音频的colormap图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
请参见附图1，一种发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，包括以下步骤：
步骤1：采集发动机运行时的音频，优选的，所述的音频应包括升转速工况、平稳运行工况和降转速工况三个过程，确保该音频包括了发动机各种运行状态下发出的声音，检测全面，避免漏检。
由于发动机齿轮发生啸叫噪声通常在转速上升或下降阶段，通过平稳运行工况确定发动机处于最高转速，转速不再上升，便于在后续生成的colormap图上识别阶次斜线。
所述的升转速工况为发动机转速从怠速升至标定转速的工况；升转速工况的音频长度约为10s。怠速的转速可在发动机开发时根据发动机性能标定，例如700rpm左右。标定转速是发动机发出额定功率时曲轴的转速，与ECU的标定有关，可根据发动机的类型等调整，例如4100rpm左右。
所述的平稳运行工况为发动机处于标定转速运行的工况；平稳运行工况的音频长度约为10s。
所述的降转速工况为发动机转速从标定转速降至怠速的工况；降转速工况的音频长度约为10s。
在采集发动机的音频时，在发动机的生产线上依次采集若干个发动机音频，并对若干段发动机音频进行编号，便于通过计算机设备批量处理音频。
步骤2：通过短时傅里叶变换将发动机的音频转换为colormap（色彩映射）图。colormap图的横轴为时间（s），纵轴为频率（Hz）。由于发动机音频信号为非稳定信号，通过短时傅里叶变换能将音频信号快速准确的转换为colormap图。
colormap图上显示的线均为阶次线，其颜色深浅代表幅值大小，以dB的形式显示幅值数据：颜色越暗/冷，表示幅值越低，反之，颜色越亮/暖，表示幅值越高；不同零部件造成的噪声会在不同的频率范围内显示。
优选的，可采用python语言编写音频处理软件，实现批量接收发动机的音频，能识别各种格式的音频，如m4a、MP3、wav、APE、FLAC、AAC、OGG、AMR等，便于音频的批量、统一处理，提高了工作效率，能适应发动机生产线的在线检测要求。
colormap图是一个三维图，也称为瀑布图，常用于分析旋转机械的振动噪声。colormap图采用跳跃式的FFT变换（短时傅里叶变换）方式计算瞬时频谱并通过三维图显示，是所有快速傅里叶变换频谱的集总显示。各瞬时频谱按时间或转速先后顺序排列。由于colormap图分析时不平均任何瞬时频谱，有利于突出显示待测旋转机械随转速变化的特征，如阶次特征等，同时也能够反应出共振特征。
步骤3：根据colormap图人工识别发动机齿轮的啸叫噪声。
步骤3.1：计算阶次特征的起始频率f1，计算公式为f1=w1/60*n，其中，w1为发动机的怠速转速，n为问题阶次数，n≈发动机齿轮的齿数。若发动机齿轮的齿数为100，则该齿轮会发生100阶次啸叫噪声，同时也会造成其倍次噪声，如200阶次啸叫噪声、300阶次啸叫噪声等，在colormap图上能明显显示该100阶次的阶次线，从而直观明了的识别阶次特征。
步骤3.2：计算阶次特征的结束频率f2，计算公式为f2=w2/60*n，其中，w2为发动机的标定转速，n为问题阶次数，n≈发动机齿轮的齿数。
步骤3.3：识别colormap图上从起始频率f1至结束频率f2之间的区域内是否有阶次斜线，若是，则发动机齿轮发生啸叫噪声，若否，则发动机齿轮未发生啸叫噪声，该发动机合格。
实施例1：
步骤1：发动机生产下线后，在试车房内依次采集100个装配完成的发动机的音频，编号依次为1#、2#、…、100#，每段发动机的音频长度为30s，均包括升转速工况10s、平稳运行工况10s和降转速工况10s三个过程。
步骤2：通过短时傅里叶变换将编号为1#的发动机的音频转换为colormap图，如附图2所示。colormap图的横轴为时间（s），纵轴为频率（Hz）。
步骤3：人工识别colormap图上的阶次特征。
1#发动机的齿轮齿数为100，则问题阶次数为100阶，即n≈100。发动机的怠速转速为w1=700rpm，标定转速为w2=4100rpm。
步骤3.1：计算阶次特征的起始频率f1=w1/60*n≈1167Hz。
步骤3.2：计算阶次特征的结束频率f2=w2/60*n≈6833Hz。
步骤3.3：从附图2可知，colormap图上从1167Hz至6833Hz之间的区域内有两条阶次斜线A和B，分别对应的时间区域为2-12s和18-25s，则发动机齿轮在升转速工况和降转速工况中均发生了啸叫噪声，该发动机不合格。同时也能通过colormap图识别到倍次噪声，如阶次斜线C所示。
重复步骤2和步骤3，将编号为2#的发动机的音频转换为colormap图，如附图3所示。2#发动机的齿轮齿数为100，则问题阶次数为100阶，即n≈100。发动机的怠速转速为w1=700rpm，标定转速为w2=4100rpm。
从附图3可知，该colormap图上从1167Hz至6833Hz之间的区域内没有阶次斜线，即发动机齿轮未发生啸叫，该发动机合格。
重复步骤2和步骤3，直至完成所有发动机齿轮啸叫噪声的检测。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，因此，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，其特征是：包括以下步骤：
步骤1：采集发动机运行时的音频；
步骤2：将发动机的音频转换为colormap图；
步骤3：根据colormap图人工识别发动机齿轮的啸叫噪声；
步骤3.1：计算阶次特征的起始频率f1，计算公式为f1=w1/60*n，其中，w1为发动机的怠速转速，n为问题阶次数，n≈发动机齿轮的齿数；
步骤3.2：计算阶次特征的结束频率f2，计算公式为f2=w2/60*n，其中，w2为发动机的标定转速，n为问题阶次数，n≈发动机齿轮的齿数；
步骤3.3：识别colormap图上从起始频率f1至结束频率f2之间的区域内是否有阶次斜线，若是，则发动机齿轮发生啸叫噪声，若否，则发动机齿轮未发生啸叫噪声，该发动机合格。
2.根据权利要求1所述的发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，其特征是：所述的步骤1中，音频应包括升转速工况、平稳运行工况和降转速工况三个过程。
3.根据权利要求2所述的发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，其特征是：所述的升转速工况为发动机转速从怠速升至标定转速的工况；升转速工况的音频长度约为10s。
4.根据权利要求2所述的发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，其特征是：所述的平稳运行工况为发动机处于标定转速运行的工况；平稳运行工况的音频长度约为10s。
5.根据权利要求2所述的发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，其特征是：所述的降转速工况为发动机转速从标定转速降至怠速的工况；降转速工况的音频长度约为10s。
6.根据权利要求1所述的发动机齿轮啸叫噪声的识别方法，其特征是：在采集发动机的音频时，在发动机的生产线上依次采集若干个发动机音频，并对若干段发动机音频进行编号。
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