基于传递路径的电动汽车车内噪声贡献量分析

摘 要：传递路径分析是汽车领域常用的声振测试分析方法，为识别某电动汽车车内噪声来源，区分各噪声激励对车内噪声的影响程度，基于工况传递路径分析方法，以驾驶员耳旁声压信号为响应，以路面噪声、风噪、电机噪声为激励，建立该车车内噪声贡献量分析模型，进行0至100km/h加速工况下的贡献量分析，并针对某一峰值声压处的贡献量做具体分析。结果表明，左前轮胎的结构路径对加速工况下车内噪声的贡献量最大，其输入显著大于其他路径，后续分析可据此对结构进行相应的优化改进。

关键词：工况传递路径分析 贡献量分析 路噪 传递函数

NVH（Noise Vibration and Harshness）性能是汽车的关键基础性能，决定着汽车品质和乘员乘坐舒适性。电动汽车采用电机驱动，没有传统汽车发动机系统产生的噪声，所以车内噪声环境总体比传统汽车安静。但电动汽车驱动电机产生的高频电磁噪声更加刺耳，且由于缺少发动机噪声的掩蔽作用，轮胎噪声和风噪声随之成为电动汽车主要噪声，此外，还有许多结构件噪声凸显出来，如变速箱的齿轮噪声、水泵噪声以及电池组冷却系统的风扇噪声等，在传统汽车中这些噪声对车内声品质影响较小，缺少针对性的研究，但对于安静的电动汽车，这些噪声均应予以重视。一般而言，在中低速行驶时，路面噪声为主要噪声来源，车速超过80km/h后，风噪逐渐占主导地位，车速达到100km/h后，风噪成为主要噪声来源[1]。

车内振动和噪声是由多个激励源经多条路径最终传递到乘员舱叠加而成的。传递路径分析（Transfer Path Analysis，TPA）是一种常用的噪声与振动测试分析方法，该方法将车内噪声分解为不同激励源的贡献量结果[2]，对传递路径及噪声进行测试分析，计算贡献量以指导整车结构设计及优化。近年来，已有不少学者对车内振动及噪声的传递路径进行研究。仲典[3]等应用工况传递路径分析方法实现车内噪声辐射源和振动激励源快速辨识并验证。王增伟[4]等提出了一种基于全局传递率矩阵的相对传递路径分析方法并进行了试验验证。唐中华等[5]在有限元模型上建立整车虚拟传递路径分析模型，对车内声学响应的峰值作诊断分析并优化。曾发林[6]等针对车内声品质优化问题采用了传递路径分析，识别出对车内噪声烦躁度贡献最大的路径，调整后声品质得到有效改善。总的来说，当前相关研究主要集中在对TPA方法进行优化改进，采用TPA进行贡献量分析[7]，从而指导找改善振动噪声。

本文针对某电动汽车，基于工况传递路径分析（Operational Transfer Path Analysis， OTPA）方法及车内噪声产生机理，建立以路噪、电机、风噪为输入，驾驶员耳旁声压信号为目标点响应的OTPA模型，采集电动汽车0至100km/h加速工况下的数据。通过对比试验实测结果和OTPA贡献量结果验证模型的准确性，最后对电动汽车加速工况进行车内噪声源贡献量分析，为后续进行针对性的结构声学优化分析提供。

1 基础理论

根据传递路径的不同，车内噪声可分为结构噪声和空气噪声两种。结构噪声是指激励源振动通过结构件传递到车身引起车身振动，再由车身钣金件振动辐射而形成的噪声；空气噪声则是各种噪声源所辐射的噪声通过空气，经由车身板壁、缝隙或者孔洞传播到车内而形成的噪声[8]，如图1所示。

当前应用最为广泛的传递路径分析方法包括传统传递路径分析方法（Conventional Transfer Path Analysis， CTPA）、工况传递路径分析OTPA和扩展工况传递路径分析（Operational-Xtransfer Path Analysis， OPAX）等。OTPA采用激励源悬置系统被动端的加速度响应信号替代激励源的激振力，因此OTPA法无需拆除激励源、用力锤或激振器激励获取传递函数，仅需根据激励源悬置系统被动端的加速度响应信号和目标点的加速度响应信号来求取传递率[9]，缩短了测试与建模时间，提高工作效率，因此本文采用该方法进行分析。

针对车内噪声的合成，把路径看作线性系统，车内响应是各个激励源在车内贡献量的线性叠加，以传递函数形式表征，如公式（1）所示。

（1）

其中，表示车内目标点噪声频域信号；表示第i个激励源频域信号；表示与第i个激励源对应的路径传递函数。式（1）用矩阵形式可写为

（2）

即（3）

其中为输出矩阵，为输入矩阵，为传递率矩阵。为系统的第个输出，为系统的第个输出，则为到的传递函数。

基于OPTA合成的模拟输出信号如下。

（4）

其中，为输入的自功率谱，为输出的互功率谱。在任意工况下，采用式（4）可对系统输入进行估计，同时还可对激励源的贡献量大小进行分析，将贡献的幅值进行排序，即可确定某一工况下最大的贡献源，排查问题所在，进行下一步的完善及优化。

2 模型建立

通过设定目标输出点、源参考输入点、运行工况三方面来创建源-路径-贡献模型，目标输出点一般设置在驾驶员的双耳处，用传声器测量其声音信号；电动汽车噪声包括结构声和空气声，结构声包括由电机振动、路面激励的结构振动引起的声音，空气声包括电机、风噪，以及路噪引起的声音。通常，在车轮轮毂上、电机上设置结构声的源参考输入点，用加速度传感器测量其振动信号，在车轮、电机附近设置空气声的源参考输入点，用传声器测量其声音信号。在前挡风玻璃及两个后视镜位置，设置空气声的源参考输入点，用传声器测量其声音信号。

3 试验测试

本次试验采用LMS公司的声振软硬件测试系统，试验对象为某国产纯电动汽车。纯电动汽车在全油门加速运行时驱动电机负载电流较大，易引起磁场饱和而导致电磁力波含量较多、幅值较大，从而产生较大的电磁振动及噪声[10]。该试验用车主要在市区内使用，常用车速为0～100km/h这一区间。因此，选择全油门加速0～100km/h这一典型工况进行试验研究，采集轮胎、电机、风窗玻璃、左右侧后视镜等位置的噪声。共使用5个三向加速度传感器，布置在4个轮胎和电机安装点上，9个传声器布置在4个轮胎、电机表面、前风挡中心、左右侧后视镜及驾驶员右耳位置处，加速度传感器采用胶水固定，传声器采用胶带或扎带固定，共5条结构路径及9条空气路径，如表1所示。部分传感器位置如图4、图5所示。

通过试验获得振动噪声信号，采用test. Lab软件进行数据分析，图6为车内声学响应点测试数据。

4 传递路径分析

4.1 贡献量分析

采用test. Lab软件中TPA分析模块进行贡献量分析，得到加速工况下所测位置的贡献量结果，对加速工况驾驶员耳旁噪声实测频谱数据与拟合的工况传递路径合成贡献量结果进行对比，如图7所示。

对比显示，驾驶员耳旁噪声实测值与OTPA贡献值的频谱曲线趋势和幅值基本一致，可据此进行各个路径对耳旁噪声贡献量的详细分析。图8为驾驶员耳旁噪声各路径贡献量结果。

总体来看，所有路径中，左前轮3个方向的结构声路径、左前轮空气声路径的贡献量最大，如按路面噪声、电机噪声级风噪来区分，可以发现加速工况下车内噪声主要贡献量来自路面的结构噪声，其他路径贡献量较小。

4.2 峰值声压贡献量分析

驾驶员耳旁合成噪声A计权声压级如图9所示，在279Hz左右出现了一个峰值声压，为探究造成该位置产生峰值声压的原因，对该频率下的主要路径贡献量进行具体分析。

由图10可以看出，279Hz频率下，结构路径中，贡献量最大的五条路径依次为左前轮Y向、X向、Z向，右前轮Y向，左后轮X向；空气路径中，贡献量较大的路径为左前轮、左后轮、电机。进一步对这几条路径贡献量大的原因进行分析。

图11为五条贡献量较大的结构路径的输入与传递率曲线。对于输入，在279Hz位置，由大到小排序依次为左前轮Y向、X向、Z向、右前轮Y向、左后轮X向；而传递率方面，顺序仍然为左前轮Y向、X向、Z向、右前轮Y向、左后轮X向。整体来看，左前轮的输入显著大于其他位置，而传递率除左前轮Y向和X向，其他位置均相差不大。

图12为279Hz频率贡献量较大的三条空气路径的参数对比，加速工况时空气路径下，左前轮、左后轮、电机等位置的输入相差不大，但左前轮和左后轮的传递率显著大于电机，因此左前轮和左后轮的贡献量相对更大。

综合来看，造成左前轮结构路径贡献量较大的原因主要为左前轮的输入及传递率均较大，特别是左前轮Y向和Z向的输入，显著大于其他位置；造成左前轮和左后轮空气路径贡献量较大的原因主要为传递率较大。

5 结语

对某电动汽车进行0-100km/h加速工况实车测试，运用工况传递路径分析方法对车内噪声进行贡献量分析，建立以驾驶员右耳噪声信号为目标响应，包含5条结构路径及9条空气路径的OTPA路噪分析模型。通过对比试验测得的车内声学响应数据及经过OTPA合成的声学响应数据，验证得到信号基本一致，可用于后续贡献量分析，分析各路径总的贡献量情况。最后，针对279Hz下驾驶员耳旁声压出现峰值这一问题进行具体的贡献量分析，分别对比结构路径和空气路径的输入及传递率，得出结论，左前轮胎的Y向对加速工况下车内噪声的贡献量最大，主要原因是其输入及传递率均较大，左前轮胎的Y向及X向的输入显著大于其他路径；而左前轮和左后轮空气路径贡献量较大的原因主要为传递率较大。后续分析可据此对结构进行一定的优化改进。

基金项目：重庆市教委科学技术研究项目（KJQN202103412）；重庆工程职业技术学院科研课题（2024KJB01022）。

参考文献：

[1]钟巧波.基于传递路径的新能源汽车路面噪声分析与优化研究[D].长沙：湖南大学，2022.

[2]鲁媛，金鹏，王玉雷，等.车内噪声品质的时域传递路径分析[J].汽车工程，2019，41（12）：1435-1441.

[3]仲典，蒋伟康.工况传递路径分析用于辨识车内噪声源[J].噪声与振动控制，2016，36（03）：110-114+146.

[4]王增伟，朱平，覃智威，等.相对传递路径分析方法及其在轿车车身振动分析中的应用[J].汽车技术，2017（09）：34-39.

[5]唐中华，张志飞，陈钊，等.车内低频振动噪声的虚拟传递路径分析[J].汽车工程，2020，42（04）：531-536+566.

[6]曾发林，魏良本，商志豪，等.传递路径分析在车内声品质优化中的应用[J].机械设计与制造，2023（09）：37-40+44.

[7]黄涛，毕锦烟，涂梨娥.基于传递路径分析的电动汽车雨刮噪声品质优化[J].湖北汽车工业学院学报，2022，36（01）：33-37.

[8]陈克，徐蒋明.OTPA方法的纯电动汽车车内噪声源识别分析[J].沈阳理工大学学报，2022，41（03）：78-83.

[9]李树华.基于OTPA的电动汽车电驱系统对车内振动噪声影响分析[D].沈阳：沈阳理工大学，2022.

[10]岳东鹏，夏洪兵，高辉，等.电动汽车驱动电机电磁噪声的仿真分析[J].噪声与振动控制，2018，38（S1）：175-180.