燃油箱油液晃动声的测量技术研究

费 翔，蒋伟康，朱志勇，杨文华

（1.上海交通大学振动、冲击、噪声研究所，上海 200240；2.亚普汽车部件股份有限公司，扬州 225000）

燃油箱油液晃动声的测量技术研究

费 翔1，蒋伟康1，朱志勇2，杨文华2

（1.上海交通大学振动、冲击、噪声研究所，上海 200240；2.亚普汽车部件股份有限公司，扬州 225000）

为了排除汽车燃油箱台架实验中台架本身振动信号对油箱晃动噪声的影响，设计了台架测试实验并提出一种信号处理的方法，通过建立多输入、单输出系统模型，进行偏奇异值分析辨识独立声源和典型振动测点，并对振动和噪声信号进行相干分析计算，从噪声信号中分离出油箱燃油晃动噪声时域信号。提出了得到声压级修正曲线的方法，能快速实现燃油箱台架实验噪声评价结果的修正。该信号处理方法能够有效剔除台架实验中其他环境噪声的干扰，得到仅由燃油晃动引起的噪声信号。

燃油晃动噪声；偏奇异值分解；相干分析

随着轿车整体噪声水平的降低和旅客对乘坐舒适性要求的提高，对降低轿车车内噪声的要求也更为迫切。车辆在急刹工况下，燃油在油箱中晃动引起箱壁振动产生的噪声传递至乘客舱内，严重影响乘坐舒适性。而汽车油箱燃油晃动噪声的评价对于产品前期设计开发和提高竞争力具有重要意义。国内外对于燃油晃动噪声研究主要集中于CAE分析，一般通过流体动力学参数对噪声进行间接判断［1－2］，而台架实验则能够在研发初期对燃油箱噪声性能做出相对准确的预测，作为零部件级别的测试，其具有重复性高、试验相对简单易行的特点，能够简化整车燃油晃动噪声性能的开发难度［3－4］。

测试时台架本身的振动对燃油箱噪声评测有较大的影响，影响噪声评价结果的准确性。国内外对这方面的研究很少，本文利用偏奇异值分解辨识独立声源和典型振动信号［5］，在噪声源识别研究中具有广泛运用的偏相干分析修正噪声频谱［6－7］，通过信号处理计算得到排除台架振动干扰的燃油晃动噪声A声级时域信号，成功分离出油箱燃油晃动噪声。

1 工程问题的提出

1.1 台架测试系统

在进行油箱台架试验时，需要模拟车辆急刹产生燃油晃动噪声的工况，需找到一种给油箱加速和减速的方法，理想状况下，台架本身在测试过程中不产生噪声。图1表述了一种油箱噪声测试台架，台架由滑轨、滑台和基座组成。油箱由尼龙绑带固定在滑台上与之一起运动，用滑轨倾斜角度控制油箱运动最大速度，两根金属刹杆和滑台底部刹车皮控制刹车，实验在半消声室中进行。

图1 燃油箱噪声测试台架结构图Fig.1 Structure chart of fuel tank noise test stand

1.2 工程难点

台架本身是钢结构焊接而成，滑台与台架基座由金属滚轮、导轨相连，测试过程中台架本身会产生较大振动，发出噪声，导致测得的噪声信号中既有燃油晃动噪声也有台架本身的振动噪声信号，影响燃油晃动噪声评价结果的准确性。台架振动有两个来源：一方面油箱随滑台加速下滑到达制动点继而减速为零的过程中，导轨滑轮滚动摩擦产生振动传递至台架本身，油箱减速为零，该振动在采集系统开始采集晃动噪声信号时仍未足够衰减；另一方面，油箱减速为零后油液晃动拍打油箱导致壁面振动，该振动通过滑台与台架基座间的刚性接触传递至台架本身，产生振动。所以需要一种方法，能够排除台架本身振动对噪声评价结果的影响，独立出燃油晃动噪声，使得台架试验结果更加准确可靠。

2 分析方法

针对该工程问题，本文提出基于信号处理的降噪技术方法，降低台架试验中除油箱燃油晃动声以外其他声源发出的噪声，单独分离出油液晃动噪声。先将测试系统简化为多输入单输出系统，如图2所示，图中｛Xi｝（i＝1，2，…，n）为油箱和台架振动输入信号xi（t）的傅氏变换，Y是输出噪声信号，输入信号之间可相干也可不相干。

在该模型的基础上利用奇异值分析辨识独立声源，对多个噪声源输出通道进行奇异值分解，奇异值的大小作为信号能量的量度，信号能量高则认为其具有较大的独立成分。利用相同的方法确定油箱上和台架上的典型振动输入信号。

对输入信号和输出信号进行相干性分析［8］。相干分析是在总噪声的频谱下分析出峰值的频率与各振动源特征频率之间的关系，确定振动源对总噪声级的影响。相干分析所用的主要依据是相干函数，用以判别输入输出信号的内在关系，辨识信号之间的相关程度。在本文的分析中涉及重相干分析和偏相干分析。

重相干函数定义为：

图2 多输入/单输出模型Fig.2 Multi-input/single-outputmodel

其中：Hi（f）为频响函数，Syi（f）是输入输出信号的互功率谱，Syy（f）为输出信号的自功率谱。根据重相干系数是否大于0.8判断输入信号是否已经足够表征系统的输入状况［8］，认为台架和油箱上分别具有一个典型振动信号，所以振动信号的数量必须大于两个。

偏相干函数定义为：

其中：S2Y·1（f）是排除了x1（t）影响的x2（t）与输出y（t）的互功率谱，S22·1（f）和SYY·1（f）是排除了x1（t）影响的信号自功率谱。偏相干系数表征各个振动源对总噪声级输出的贡献量大小，通过计算台架振动信号与噪声信号的偏相干系数并利用式（3）对测量得到的噪声信号频谱SYY（f）进行修正，得到排除台架噪声干扰的燃油晃动噪声频谱S′YY（f）。

3 台架试验

设计台架试验，在台架上距离油箱表面50 cm处的位置布置4个传声器，如图3所示。在主要振动方向布置振动传感器，油箱表面法向为主要振动方向，台架主要振动方向为滑台行进方向，传感器位置如图4和图5所示，共计10个加速度传感器，满足振动信号输入远大于两个的要求。试验时测量燃油量为油箱额定容积（54 L）的25%，50%，80%，100%，加速度－1.4 m/s2，－2.7 m/s2共计八种工况。为简化分析，本文以燃油充满度25%，加速度－2.7 m/s2工况为例进行分析。

噪声信号奇异值分解的结果如图6所示。奇异值分解结果只关注最上方曲线代表的信号。台架噪声主要集中在低频500 Hz以下，两个信号能量差别达10倍以上则可认为能量较高的信号独立性高，Mic1传声器采集的噪声信号能量较高，并在低频段独立性好，以该噪声信号为输出信号，与所有振动信号作重相干分析，如图7所示，观察重相干系数基本都大于0.8，则可以判断所有振动信号的输入已经能够代表系统的输入特性。对台架振动信号和油箱振动信号分别做奇异值分解，如图8和图9，其中Acc2和Acc9传感器采集的振动信号能量最高，在低频段独立性高，作为偏相干分析的典型振动信号。

图3 传声器布置示意图Fig.3 Diagram of arranged microphones

图4 台架振动传感器布置示意图Fig.4 Diagram of arranged accelerometers on stand

图5 油箱振动传感器布置示意图Fig.5 Diagram of arranged accelerometers on tank

图6 噪声信号偏奇异值分解Fig.6 Singularvalue of noise signals

图7 重相干分析Fig.7Multi-coherence analysis

图8 台架振动信号偏奇异值分解Fig.8 Singularvalue of standvibration signals

图9 油箱振动信号偏奇异值分解Fig.9 Singularvalueof tank vibration signals

图10 Mic1修正前后A声级频谱Fig.10 Original and revised spectrum ofMic1

图11 Mic2修正前后A声级频谱Fig.11 Original and revised spectrum of Mic2

图12 Mic3修正前后A声级频谱Fig.12 Original and revised spectrum of Mic3

对台架典型振动信号与所有噪声信号作偏相干分析得到偏相干系数，利用式（3）对所有噪声信号频谱修正并计算修正前后的总A声级，如图10～图13所示。观察修正前后的A声级频谱可以发现，台架振动对噪声的影响主要集中在低频500 Hz以下，也验证了奇异值分结果的准确性。

偏相干分析是基于频域的方法，而工程上需要得到噪声的A声级时域信号。根据声级计快档0.125 s为单位样本，由于0.125 s的样本长度频率分辨率太低，以某时段为中心，前后各延拓0.125 s，以0.375 s样本长度，样本重叠率66.7%，然后按同样方法计算下个0.125 s的声级。将样本长度的数据在频域内计算返回修正后的总A声级，以此类推得到修正后的总A声级时域信号，对四个噪声信号取包络线，得到A声级时域信号如图14，排除了台架振动噪声干扰，成功分离出燃油晃动噪声信号。曲线趋势上并没有改变，在原曲线的基础上，下移一定的dB数，利用式（4）计算台架本身的振动噪声信号，如图15所示，台架振动噪声在油箱减速为零后1 s内能量较高，随后很快衰减，在后2 s内台架振动信号波动主要是由燃油晃动引起。其中：SPL1为修正前的噪声信号，包括台架振动噪声信号和燃油晃动噪声，SPL2为修正后的噪声信号仅为燃油晃动噪声信号，SPL3为台架噪声信号。

由于油箱台架试验台是较复杂的工程对象，缺乏直接验证台架振动噪声源信号分离误差的手段，但是本文采用的偏相干分析方法分离复杂声源的方法和精度已经过验证［9－10］，因此直接采用该方法分离得到的台架振动噪声信号的结果是可信且能够满足工程要求的。

图13 Mic4修正前后A声级频谱Fig.13 Original and revised spectrum ofMic4

图14 修正前后A声级时域信号Fig.14 Original and revised time-domain SPL（A）

图15 台架噪声A声级时域信号Fig.15 Time-domain SPL（A）of stand

图16 声压级修正曲线Fig.16 Correction curve of SPL（A）

4 声压级修正量曲线

针对不同油箱不同工况台架测试的复杂性，提出声压级修正量对噪声时域信号进行快速修正。

油箱和滑台下滑至最大速度时具有一个最大动量值（mv，单位为kg·m/s），而油箱和滑台减速为0时的动量为0，这个阶段油箱和滑台的动量变化量是由台架对油箱滑台的冲量造成的，而台架对油箱的激励与油箱对台架的激励，冲量的大小相等，方向相反。最大动量在数值上等于滑台对测试系统整体产生的冲量。

该物理量既能反应油箱内部燃油容积，也通过反应最大速度间接表征了滑轨倾斜角度，其中滑轨倾斜角度大导致油箱速度和加速度都大，反之则小。计算不同工况下油箱滑台具有的最大动量和声压级修正量的平均值，获得散点图，如图16所示，通过最小二乘法在对散点图进行最小二乘法进行拟合时发现得到的曲线近似于一次曲线，故采用线性回归算法拟合直线y＝ax＋b，式中x为滑台和油箱实验过程中的最大动量，y为声压修正量，并利用复相关系数R来判定拟合结果是否满足一次曲线的假设。

线性回归计算得到式（5），复相关指数R＝0.82，复相关指数大于0.8则认为线性回归模型中的自变量（最大动量）和因变量（声压级修正值）可用线性关系式来近似表达两者之间的关系。通过式（5）能够实现对噪声评价结果快速修正，最大误差为±0.4 dB。

5 结 论

通过油箱台架实验对噪声和振动信号进行偏奇异值分解和相干性分析，本文提出了一种信号处理的方法并成功分离出油箱燃油晃动噪声和台架振动噪声信号，排除了台架振动噪声对噪声评测结果的影响。

本文以各工况下滑台和油箱具有的最大动量作为表征该工况下系统所受激励的物理量，提出了得到声压级修正曲线的方法，对台架实验噪声评价结果的修正提供参考。研究表明，随着滑台和油箱最大动量的增加，声压级修正量也增加，可以使用线性关系来近似表达两者之间的关系。

［1］Frank E，Moon C，Rae J，et al.Optimization of test parameters and analysismethods for fuel tank slosh noise［J］.SAE International Journal of Passenger Cars-Mechanical Systems6，2013，6（2）：1306－1312.

［2］Koli G C，Kulkarni V V.Simulation of fluid sloshing in a tank［J］.WCE 2010-World Congress on Engineering，2010（2）：1028－1033.

［3］董彧.汽车燃油箱降噪的稳健设计优化［D］.上海：上海交通大学，2011.

［4］Masashi K，Junichi H，Wataru fukasawa and takaomi makino.establishment of a method for predicting and confirming fuel tank slosh noise［J］.SAE Technical Paper Series，2007，01－1538.

［5］蒋伟康，陈治光.偏奇异值分析在非自由声场声源解析中的应用［J］.振动工程学报，2000，13（4）：644－649.

JIANG Wei-kang，CHEN Zhi-guang，Partial singular value decomposition with its application in studying noise sources within an acoustic enclosure［J］.Journal of Vibration Engineering，2000，13（4）：644－649.

［6］赵海澜，汪鸿振.偏相干分析识别噪声源的计算［EB/OL］.http：//www.cnki.net，2005.

［7］宋晶.利用偏相干函数法识别汽车噪声源的研究［D］.成都：西华大学，2005.

［8］方同.工程随机振动［M］.北京：国防工业出版社，1995.

［9］万泉，蒋伟康.用于循环平稳信号分析的偏相干方法［J］.机械工程学报，2005，41（7）：174－179.

WAN Quan，JIANG Wei-kang.Partial-coherence method applied in cyclostationary signal analysis［J］.Chinese Journal of Mechanical Engineering，2005，41（7）：174－179.

［10］余桐奎.基于多输入/输出模型的噪声源分离方法研究［D］.哈尔滨：哈尔滨工程大学，2009.

A signal processingmethod for car fuel tank sloshing noise

FEIXiang1，JIANGWei-kang1，ZHU Zhi-yong2，YANGWen-hua2
（1.State Key Laboratory of Vibration，Shock and Noise，Shanghai Jiaotong University，Shanghai200240，China；
2.YAPPAutomotive Parts Co.，Ltd.，Yangzhou 225000，China）

To exclude the effect of bench vibration signals on a car fuel tank sloshing noise in its benth vibration test，a signal processingmethod was proposed.By using a multi-input/single-output system method，independent sound sources and typical vibration measuring points were identified with the singular value decomposition（SVD）.The coherences of typical vibration and noise signalswere calculated by using the coherence analysismethod.The car fuel tank sloshing noise was separated from combined signals of environment noises.To quickly correct the results of the fuel tank sloshing noise bench test evaluation，a method was proposed to get the sound pressure level correction curve.This signal processingmethod could be used to effectively eliminate the interference from other environment noises in the bench vibration test.

fuel tank sloshing noise；singular value decomposition（SVD）；coherence analysis

TB53

A

10.13465/j.cnki.jvs.2014.24.031

2013－08－29 修改稿收到日期：2013－12－12

费翔男，硕士，1988年8月生

蒋伟康男，博士，教授，博士生导师，1961年8月生