小波分析在汽车空调启动异响诊断中的应用

杨　诚，肖　尧，胡美龙

（重庆大学 汽车工程学院，重庆 400044）



小波分析在汽车空调启动异响诊断中的应用

杨诚，肖尧，胡美龙

（重庆大学 汽车工程学院，重庆 400044）

当按下汽车空调启动键（AC ON）后，空调系统工作，车内产生异响。针对车内空调启动异响，探究其产生原因和影响因素以解决该问题。使用B&K信号采集系统对车内噪声信号与压缩机、膨胀阀的加速度信号进行采集。选取适当的小波基和小波参数，对信号进行小波能量谱分析。发现空调启动异响是由压缩机吸合时衔铁的冲击振动引起，并与膨胀阀上的振动相关。对压缩机、空调管路采取隔振减振措施后，压缩机吸合冲击及膨胀阀振动大大衰减，车内的空调启动异响明显减弱。

振动与波；空调启动；车内异响；小波分析；压缩机吸合冲击；膨胀阀

车载空调系统是汽车的一个重要系统，也是汽车NVH问题关注较多的一个子系统［1］。空调系统是车内异响的一个重要来源，特别是在炎热的夏季。由于空调压缩机衔铁为金属部件，吸合时会有明显的瞬时冲击。这种冲击振动或通过连接压缩机的高低压管路传进车内产生结构共振音，或通过空气直接将压缩机吸合的冲击声传进车内，产生“啪”一声响，使乘客产生反感情绪。

要解决该异响问题，首先要确定异响特征和产生异响的原因。一般的信号分析方法如傅里叶变换等，只适用于分析稳态信号，且变换到频域之后失去了时间信息［2］。而对于这种具有瞬态冲击特性的非平稳信号，为了进行准确描述，必须使用具有局部性能的时域和频域的二维变换分析方法。小波变换可以精确定位到发生冲击的时刻，并且描述该冲击的频域分布，是处理瞬态非平稳信号的一种适用、成熟的时频分析方法［3］。小波分析在1984年由Morlet首次提出，经过三十年不断演变与完善已经日趋成熟。笔者提出过基于小波空间相关滤波与对称点模型诊断发动机异响等方法［4］。国外的Blough等利用小波分析方法提取了包含在稳态信号中的瞬态成分［5］。Cheng利用小波分析研究由于汽车碰撞引起的响应［6］。Discenzo等运用小波分析建立了一套齿轮故障诊断系统［7］。

文中使用丹麦B&K公司的Pulse Lab Shop测试软件，对某国产品牌SUV进行空调启动车内噪声的数据采集与测试。使用Pulse中的Time Edit& Analyze模块对所测数据进行时频谱分析，得到车内噪声的时间谱阵图。在Matlab中利用小波工具箱筛选合适的小波基对所测信号进行小波变换，得到冲击发生的时刻与空调压缩机吸合的时刻相吻合以及冲击信号的频率构成成分与时间谱阵大致吻合的结论。另外，在压缩机低压吸气口与膨胀阀（TXV）低压出口发现相应的振动冲击信号，说明控制低压管的振动传递也是改善异响的必要措施。由此锁定车内听到的异响由压缩机吸合产生的冲击声以及冲击振动引起。

通过采取必要的措施，缓和压缩机吸合冲击、衰减低压管振动传递等，使空调启动异响程度得到改善。对采取改进措施后的数据进行采集测试，噪声和振动在频谱和时频谱上均得到明显的抑制。

1　连续小波分析定义

小波分析主要针对L2（）R函数空间，即R上平方可积函数构成的函数空间

即Cψ有界，则称ψ为一个基小波或母小波。将母小波经过伸缩平移可以得到一个小波序列

其中a，b∈R且a＞0。称a为伸缩因子，b为平移因子，它们都是连续变换的量。则关于母小波ψ的连续小波变换定义为

可以看出，变换后的函数是二维的。小波分析提出了变时窗，当需要低频信息时，采用长的时窗；当需要高频信息，则采用短的时窗。小波变换把原来的一维信号变为二维信号，以便分析信号的时频特性。

2　母小波的选取

小波分析所用的母小波不是唯一的。采用不同的母小波对同一信号进行分析，得到的分析效果往往是不同的。小波基的选择可以从小波基本参数特性和各小波基对信号的实际处理效果两方面进行分析［8］。

在膨胀阀（TXV）低压出口设置传感器测取加速度，信号采样频率为65 536 Hz。在所采信号中间截取时间1 s的时域波形，如图1。

图1　TXV低压口加速度时域波形

该时段内，空调压缩机吸合（AC ON），产生一个冲击振动，该振动沿低压管传至TXV低压口，大概位于0.06 s左右。图2为该信号的频域分布。可看出频域能量主要分布在0～2 kHz和8 kHz～9 kHz。

图2　TXV低压口加速度的频域分布

利用各种小波函数，计算该信号的小波能量谱，通过小波能量谱中能量分布情况选取合适的母小波。Matlab小波工具箱中有几十种母小波函数。针对Haar小波（haar）、Meyer小波（meyr）、Mexican hat小波（mexh）、Daubechies小波（db）、Symlets小波（sym）、Guassian小波（gaus）、Morlet小波（morl）、Complex Morlet小波（cmor）等典型的母小波，计算了它们的小波能量谱。由于篇幅所限，图3中只列出了其中的8种。

图3　TXV低压口加速度信号的小波能量谱

可以看出，图3（h）的小波能量分布最符合图2所示的频谱分布。除了morl和cmor小波以外，其他的小波能量谱分布均与TXV低压口加速度的频谱分布相差甚远。由于Morlet小波过于单一，分解效果相对于Complex Morlet小波簇较差，并且Complex Morlet小波的特征明显，在实际工程中易于选取，因此选用该小波簇进行分析。

Complex Morlet小波簇的定义式为

该母小波只有两个参数，fb为带宽，fc为中心频率。Complex Morlet小波在Matlab中的表示方式为“cmor fc-fb”。选择适当的 fb与 fc可以更好的刻画信号的时频特征。经过一定的筛选与比较，当fc=10，fb=0.7时，谱图显示较为细腻，分析效果较好。因此选用cmor10-0.7对所测的信号进行小波分析。

3　实车空调启动异响的小波分析

所使用的信号采集系统为B&K公司的Pulse Lab Shop软件与信号采集前端。针对某款国产SUV，在车内驾驶员右耳处布置麦克风测取车内噪声，在压缩机吸气口与膨胀阀TXV低压管口布置加速度计测取振动信号。在压缩机吸气口处，空调开启、压缩机吸合瞬间产生冲击振动。该冲击通过低压管传至膨胀阀，产生微弱的时间差，使TXV加速度也相应地发生瞬时突变。但从时域中很难分辨出车内噪声的冲击突变。

图4和图5为压缩机吸气口处的加速度频谱与小波能量谱。

图4　压缩机吸气口加速度频谱

从图4可看出振动的能量分布在很宽的频带内，而在图5中也体现出，压缩机吸合时刻产生了一个宽频带的冲击。二者的频域分布很好地吻合。

图5压缩机吸气口加速度小波能量谱

图6为膨胀阀TXV低压口处加速度的小波能量谱（该加速度的频谱见图2）。图中也存在一个宽频带的冲击，在时间轴上位于约0.06 s处，与图1所示的时域图形符合。冲击时刻比压缩机吸气口处的冲击时刻稍滞后（约0.02 s），与时域波形所得结论相符合。

图6膨胀阀TXV低压口处加速度小波能量谱

图7为利用PULSE信号分析软件对车内噪声所作的时间谱阵图。可以看出，在空调开启的时刻，有一个宽频带（0～10 kHz）的冲击，其频域能量主要分布于0～2 kHz，其次为2 kHz～5 kHz。

图7　车内噪声时间谱阵

由于Pulse系统中，时间谱阵的计算是基于FFT变换，只能得到粗略的时间—频谱分布图。图8是利用cmor10-0.7小波分析得到的小波能量谱，以便细致地刻画车内噪声时频特性。由图可见，车内噪声的能量主要分布在2 kHz以下。t=0.05 s左右，在2 kHz～5 kHz有一定的能量增长（图中白圈内），该时刻与压缩机吸合产生冲击的时刻相吻合。

图8　车内噪声cmor10-0.7小波能量谱

通过以上分析，基本确定开空调时车内的异响是由压缩机吸合产生，并与膨胀阀的振动密切相关。据此可提出解决措施。

4　实车空调启动异响的解决方案

根据以上分析所得结论，可以从两方面采取措施。一是缓和压缩机吸合时衔铁碰撞产生的冲击，二是控制和衰减振动沿空调管路传递以及膨胀阀TXV上的振动。具体措施为：空调压缩机上加全周橡胶衔铁；空调低压管的部分硬管改为橡胶软管；空调高压管靠近TXV处加抱箍。

采用措施后，从时域波形图9中可知压缩机吸合时刻为t=0.05 s左右。

图9　压缩机吸气口加速度时域波形

压缩机吸气口处与膨胀阀低压口处的小波能量谱如图10和图11所示。可见在吸合时刻，与采取措施之前相比较，0～10 kHz频带内冲击能量大大减弱，高频能量基本衰减完，看不到明显的瞬时冲击现象。

图10　改进后压缩机吸气口小波能量谱

图11改进后TXV低压口小波能量谱

图12为改进后的车内噪声小波能量谱。在吸合时刻，原本有异响的2 kHz～5 kHz频段变得非常干净。通过测试现场的人工听觉确认，改进后空调开启时刻的车内异响程度明显改善。

图12　改进后车内噪声小波能量谱

5　结语

针对汽车开空调时车内存在异响的问题，对车内噪声和压缩机吸气口、膨胀阀低压口的振动加速度进行了小波能量谱分析。经过细致筛选和比对，从二十多种小波函数中选取cmor10-0.7作为母小波，以便精确刻画信号的时频特征。经过小波变换，证实车内该异响发生的时刻与压缩机吸合产生冲击振动的时刻一致，锁定了异响原因。并且，经过一段微小的、可忽略不计的时间滞后（约0.02 s），在膨胀阀TXV低压口处也发现了相应的振动冲击现象，表明车内异响与TXV振动也有关联。由此采取的解决措施为：压缩机加全周橡胶衔铁以衰减吸合冲击；将空调低压管金属硬管换为橡胶软管以衰减振动传递；空调高压管靠近TXV处加抱箍以控制TXV振动。改进以后，压缩机吸气口和TXV低压口的吸合冲击明显衰弱，车内开空调异响显著改善，从小波能量谱上可以得到相应结论，说明该措施取得了较为明显的效果。

［1］CHRISTOPHER LIETZ.Automotive HVAC hiss noise measurements［J］.Automotive Engineering，2011，1（4）: 263-271.

［2］秦树人.机械工程测试原理与技术［M］.重庆：重庆大学出版社，2002.

［3］杨福生.小波变换的工程分析和应用［M］.北京：科学出版社，2004.

［4］ CHENG YANG，TAO FENG.Diagnoses of abnormal noise in the pickup based on LMS test lab［J］.Applied Mechanics and Materials，2011，141:454-459.

［5］ BLOUGH J R，DEXTER M，EVENSEN H，et al. Extraction/filtration of transients embedded in stationary signals using wavelets；focus on extraction of frequency response functions［J］.SAE Paper，1999-01-1024，1999.

［6］CHENG Z.Analysis of automobile crash responses using wavelets［J］.SAE Paper，2002-01-0183，2002.

［7］DISCENZO F M，LOPARO A，LOU X，et al.A waveletbased technique for bearing diagnostics［R］.US Office of Naval Tesearch，1998.

［8］吕唯唯，顾亮，黄雪涛.小波变换在履带车辆振动信号处理中的应用［J］.噪声与振动控制，2012，32（4）：140-144.

Application of WaveletAnalysis to VehicleAC-ONAbnormal Sound Diagnosis

YANGCheng，XIAOYao，HU Mei-long

（Collage ofAutomotive Engineering，Chongqing University，Chongqing 400044，China）

Abnormal noise starts inside vehicles as soon as the air-conditioning（AC）ON button is pressed and AC system starts working.In this paper，the cause and influencing factors of this AC-ON noise are investigated to solve for the problem.Interior sound pressure and acceleration signals of the compressor and the thermal expansion valve（TXV）are measured using B&K signal acquisition system.The appropriate wavelet base and wavelet parameters are chosen to analyze the wavelet energy spectrum of the signals.It is found that the AC-ON abnormal noise is caused by compressor’s activating impact and the TXV vibration.Countermeasures of isolation and damping are applied to the compressor and the TXV.As a result，the compressor activating impact and the vibration of TXV as well as theAC-ON noise are significantly reduced.

vibration and wave；AC-ON；interior abnormal noise；wavelet analysis；compressor’s activating impact；thermal expansion valve

TB533+.2

ADOI编码：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.04.032

1006-1355（2016）04-0151-05

2016-01-04

重庆大学中央高校基本业务费项目（106112013CDJZR13110047）

杨诚（1964-），男，湖北人，博士，副教授，主要研究方向为汽车振动噪声控制、信号处理与信号分析。

肖尧，男，硕士生。E-mail:245579904@qq.com

通讯作者：胡美龙，男，硕士生。E-mail:humeilong163@163.com