汽车转向系统换向噪声分析与优化

吴林涛

(天合汽车科技(上海)有限公司亚太技术中心，上海 201800)

0 引言

进入21世纪以来，汽车工业日新月异，发展迅速。人们对购买汽车的需求不仅局限于安全、价格实惠和稳定性能好，还越发注重乘坐质量。NVH就是汽车乘坐质量评价中一项重要的指标，其中N代表噪声(Noise)，V代表振动(Vibration)，H代表声粗糙度(Harshness)，又称为不平顺性或冲击特性。有数据显示，汽车的NVH问题导致了约30%的整车故障，而各汽车主机厂和各大子系统零部件公司针对此问题的研究经费超过全部经费的20%[1]。而且现在消费者不仅要求购买的汽车安静，还要声音好听，即声品质要好。声品质是一种主观的概念，常常指一种声音并没有让人觉得烦躁，好的声品质应该是能让人感觉到愉悦的。现在各大汽车制造商除了关注噪声级别，还特别注重声品质，因为这将影响到一个汽车品牌在市场上的竞争力。

在机械运动中，噪声与振动通常是紧密相连的，而声粗糙度是指人通过各类感官对车辆噪声振动的综合评价。因此，噪声、振动与声粗糙度三者之间是相辅相成的关系[1]。汽车噪声与振动的评价指标有以下三个方面[2]：(1)车内噪声评价；(2)系统和零部件的评价；(3)“通过噪声”。

在评价噪声时，又可分为主观评价和客观分析。两者互补评价，在具体研究过程中很难用定量的方法来描述两者的关系。在主观评价指标中，又包括主观定级和声品质，表1列出了主观定级中的10个级别和相应的噪声大小以及舒适度之间的关系[2]。

表1 主观定级级别关系表

汽车转向系统的噪声与振动主要表现为方向盘的振动，它是影响整车NVH的重要因素之一。另外，随着技术的发展，现在全球转向系统的发展趋势已经由原先的液压动力转向系统(Hydraulic Power Steering, HPS)向电动助力转向系统(Electric Power Steering, EPS)转变。对于日本、欧洲和北美这些成熟的汽车市场来说，在20年前这一转变就已发生。而在亚太和南美等地区，虽然迟了几年，但也发展迅速，对这些地区的各大汽车制造商来说，成本是决定采用一项技术最重要的驱动之一，而管柱式电动助力转向系统(Column Drive Electric Power Steering, CD-EPS)正好是在能满足这个要求下的最好选择[3]，并且CD-EPS比传统的HPS具有更好的NVH性能。

1 管柱式电动助力转向系统常见噪声介绍

转向系统的噪声问题是系统性的问题，各子零部件之间相互影响，若要改善这些问题，必须从系统的角度出发进行分析考虑。下面根据发动机在不同工况和方向盘在不同状态下，把管柱式电动助力转向系统的噪声分为如下3个类别:

(1)运行噪声(Running noise)：在驻车情况下，以不同的转速转动方向盘到极限位置所激发出来的噪声，一般与电机或轴承有关。比如：隆隆声(Rumble noise，一种持续的低沉而洪亮的噪声，频率为100～300 Hz),颤动声(Dither/Shudder noise, 频率为10～30 Hz), 还有类似点击鼠标发出的喀哒声(Click noise)。这类噪声是电动转向系统中最基本也是最常见的噪声，因为电机和轴承是EPS最基本和最容易产生噪声的部件，通过这两个部件噪声阶次分析，可以迅速找出EPS绝大部分噪声来源[4]。

(2)瞬态噪声(Transient noise): 以不同的速度在鹅卵石路面行驶所激发出的噪声。类似于清脆的金属撞击声，通常是相邻零部件之间的碰撞敲击所致，比如：嗒嗒的碰击声(Rattle noise)，嗡嗡声(Buzz noise)，还有刺耳的嘎吱声，类似于老式木头门的开门声(Stick-slip noise，又称Groaning、Creaking、Grinding、Cracking、Squeaking noise)[5-7]。这种噪声是由相邻配合件之间干摩擦或润滑不充分所致[7]。

(3)换向噪声(Reversal noise): 在驻车情况下，匀速来回转动方向盘(频率大约为1 Hz)，在换向的时候发出咯咯的宽频带噪声(Knocking/Clunk noise)，类似沉闷的金属关门声，是由振动冲击引起的，主要是配合间隙所产生的声音。

2 某型号乘用车换向噪声分析与优化

某主机厂乘用车在原地来回打方向盘出现换向噪声，经现场NVH专家分析，该噪声的主观评价为5分，需要改进。如上所述，驻车情况下的换向噪声与零部件之间的配合有关，这就为调查指明了方向。所以后续选取了一台有异响车(NVH主观评价为5分)和一台无异响车(NVH主观评价为7分)做对比分析。用三轴加速度传感器分别采集了两台车上4个位置的数据，分别在齿轮箱壳体(以下简称点H)、中间轴上节叉配合处(以下简称点B)、中间轴下节叉配合处(以下简称点C)、转向机齿轮齿条拟合处(以下简称点D)(如图1所示)，同时在车厢靠近方向盘位置固定安装了麦克风用以采集噪声数据。通过这5个传感器采集到的噪声和振动信号数据，运用时域分析进行对比。

对机械设备故障进行诊断，常用的信号处理方法有时域分析、频域分析和时频分析。每种算法都各有各的优缺点，不同设备和不同故障应有针对性地选择不同的信号处理方法，方法的选择对结果的分析和信号特征的提取有较大的影响。振动信号数据是时间波形的形式，它的时域波形直观、便于理解。因此在不平衡、不对中及冲击等故障信号波形具有明显特征的情况下，多利用时域波形先做分析[8-9]。

图1 振动传感器采集位置示意图

下面通过分析安装在车厢内靠近方向盘的麦克风采集到的噪声数据，得到如图2所示的声压数据对比图。

从图2的对比结果可以看出，有异响车的噪声水平比无异响车要高一些。

下面通过两种数据处理结果分析该异响问题，图3—图6所呈现的是在单独一辆车上4个观测点的振动数据对比图，图7和图8所呈现的是把两辆车点B和点C处的振动数据分别放在一起的对比图。因为传感器是三轴的，所以测得的振动数据有3个方向，分析时提取振动幅值最大的那个数据。

图3 无异响车的振动数据

对图3的振动数据选取一小段进行局部放大比较，如图4所示。

从图3和图4的数据对比结果可以看出： 无异响车上点B在X方向上的最大振幅约为5 m/s2，点C在X方向上的最大振幅约为2 m/s2。相对来说，无异响车上的点B和点C处的振动幅值比其他观测点的振动幅值只大了一点，整体振动不明显。

对图5的振动数据选取一小段进行局部放大比较(如图6所示)。

图5 有异响车的振动数据

图6 有异响车某时段振动数据放大图

从图5和图6的数据对比结果可以看出：异响车上点B在X方向上的最大振幅约为4 m/s2，点C在X方向上的最大振幅约为12 m/s2。很明显，异响车上点C处的振动明显比其他点大很多。通过对比图4和图6的数据可知，异响车上点B在X方向上的振动幅值和无异响车上的数据差不多；而在点C上差异很明显，异响车的振动幅值大约是无异响车的6倍。为了更直观地看出两辆车上的数据差异，下面把两辆车上点B和点C在X方向上的振动数据分别放在一起做对比分析，如图7和图8所示。

图7 两辆车点B处振动数据对比结果

图8 两辆车点C处振动数据对比结果

从图7的数据对比结果可以看出：两车在点B处的振动幅值差异不大。

从图8的数据对比结果可以看出：两辆车在点C处X方向上的振动幅值差异很大。

通过以上分析可得出如下结论：该乘用车上出现的原地换向噪声问题与点C处有关，即问题出现在中间轴下节叉和机械转向机输入轴配合的地方，而且是因为该处的配合间隙过大所致。

通过排查整套转向系统和机械转向机各零部件的批次差异，发现异响车和无异响车上的机械转向机输入轴分别由两家不同的供应商提供。应用统计学方法，对比两家供应商的过程能力，发现无异响件批次的输入轴的花键跨棒距处在公差带中值附近(如图9所示)，而异响件批次的输入轴的花键跨棒距处在公差带偏下差附近(如图10所示)，也就是说异响件的输入轴花键跨棒距比无异响件小。

图9 正常批次的输入轴跨棒距统计数据

图10 异响件批次的输入轴跨棒距统计数据

由此可知，两批机械转向器输入轴的差异就是产生该乘用车原地换向噪声的根本原因。后续通过试制200件输入轴，保证它的花键跨棒距往公差带中值提升，并通过后续装车跟踪，不再出现和之前一样的换向噪声问题。因此，只需把机械转向机输入轴花键的跨棒距直径往公差带中值及以上控制，从而控制点C处的配合间隙，就可妥善解决该换向噪声问题。

3 结束语

为了更快更准确地分析噪声问题，找出根本原因，帮助客户解决问题，首先指派一名NVH专家去现场做主观评价和客观分析。如果子系统已经从噪声车上被拆除，那么必须向有关人员询问并记录尽可能多的信息以便于后续复现和调查噪声问题，包括但不局限于以下信息：(1)测试车辆类型；(2)测试车辆的公里数；(3)测试路况；(4)测试速度；(5)噪声是连续的还是离散的；(6)噪声的水平；(7)方向盘转速；(8)出现噪声时方向盘的位置；(9)出现的次数；(10)不同发动机工况下的表现。

以上所列的这些信息并不是唯一的，其他任何一个被认为可能跟噪声问题有关的信息都应该被记录下来，比如各子零部件的供应商是否变更过。

通过具体分析某乘用车换向噪声问题，证明了该噪声问题确实和零部件之间的配合间隙有关，控制好配合部位的配合间隙就能预防该类噪声的出现。从而也验证了前面提到的问题所描述方法的有效性，即在记录噪声问题时，应尽全面地记录相关信息，以便后续调查研究。文中的研究结果和提出的方法对研究汽车转向系统的噪声问题具有实际意义。