基于輪齒修形的電動車齒輪嘯叫噪聲品質研究

方　源， 章　桐,3， 冷　毅， 陳霏霏， 郭　榮

(1.同濟大學 新能源汽車工程中心，上海　201804; 2同濟大學 汽車學院，上海　201804; 3.同濟大學 中德學院，上海　201804)

基于輪齒修形的電動車齒輪嘯叫噪聲品質研究

方源1,2， 章桐1,2,3， 冷毅1,2， 陳霏霏1,2， 郭榮1,2

(1.同濟大學 新能源汽車工程中心，上海201804; 2同濟大學 汽車學院，上海201804; 3.同濟大學 中德學院，上海201804)

摘要：齒輪嘯叫是影響電動車噪聲品質的主要噪聲源之一，以某電動車減速器為研究對象，通過振動噪聲實驗研究以及主觀評價實驗分析齒輪嘯叫噪聲品質頻譜特性，確定影響齒輪嘯叫噪聲品質的激勵源和頻域范圍。以敏感頻帶能量比作為評價齒輪嘯叫噪聲品質評價指標，對存在嘯叫現象的齒輪副進行微觀修形分析，優化齒輪的嘯叫噪聲品質。結果表明主動齒輪轉頻、嚙合頻率及其倍頻對振動噪聲影響較大，適當的輪齒修形可以提高齒輪嘯叫的噪聲品質。

關鍵詞：齒輪嘯叫；敏感頻帶能量比；噪聲品質；輪齒修形

國家政策導向，消費者環保意識增強以及整車廠研發力度的加大使得純電動汽車已在汽車市場占據一席之地，并被認為是未來汽車的發展方向。盡管沒有了發動機的噪聲，但是高轉速、大扭矩的電機特性使得齒輪嘯叫聲格外突出。而且，沒有了發動機的掩蔽效應，汽車齒輪嘯叫噪聲將愈加明顯。齒輪嘯叫噪聲主要通過中高頻噪聲形式嚴重影響了汽車乘坐舒適性[1-4]。

齒輪嘯叫是由于在齒輪傳動過程中，由于存在齒輪傳動誤差、彈性變形等因素，使得齒輪副嚙合時，偏離了理論嚙合線，從而導致輪齒干涉、沖撞，進而產生激振力，引起傳動機構及箱體的振動而產生的[5-7]。通過對純電動車驅動系統進行聲振特性實驗，分析振動噪聲的貢獻部件和產生原因，發現減、差速器是產生振動噪聲的主要貢獻部件之一[8-9]。

減小齒輪嘯叫，主要通過輪齒的微觀修形，改善齒面的嚙合誤差，從而減小傳遞誤差的幅值和波動，從源頭上減小齒輪嘯叫現象的產生[10-14]。葛海龍依據電驅動變速器齒輪不同于傳統變速器齒輪的噪聲設計要求和方法，進行了齒輪微觀修形設計與優化[15]。但是這些針對變速器齒輪嘯叫噪聲的研究均用A聲級作為噪聲評價指標。然而A聲級并未完全考慮噪聲的特點，不能完全反映駕乘人員的主觀感受[16-18]。

本文以某電動車減速器為研究對象，通過噪聲實驗和主觀評價實驗識別影響齒輪嘯叫噪聲品質的激勵源和頻域范圍，通過噪聲品質頻譜特性分析確定以敏感頻帶能量比作為評價齒輪嘯叫噪聲品質評價指標，并采用齒面微觀修形的方法，對齒輪振動及嘯叫噪聲品質進行優化。

1齒輪嘯叫噪聲產生機理

齒輪嘯叫噪聲是由齒輪嚙合動態激勵引起的穩態噪聲，是由受載齒輪嚙合過程中的傳遞誤差引起并通過頻率的調諧產生的一種噪聲[13]。齒輪在嚙合過程中，由于傳遞誤差、彈性變形等原因，將產生與齒輪嚙合頻率有關的動態力，齒輪嚙合力通過軸、軸承以及箱體的振動，從而輻射出噪聲。典型齒輪嚙合故障頻譜，在齒輪嚙合基頻、2次諧頻、3次諧頻等處出現較大的振動速度，當這些頻率的噪聲過大時，表現為齒輪嘯叫。

齒輪副嚙合階次振動產生嘯叫的傳遞路徑，如圖1所示。主要包括空氣傳遞和結構傳遞。空氣傳遞路徑是指從齒輪副間直接向變速器殼體外輻射的噪聲。結構傳遞路徑是指齒輪副階次振動通過齒輪輪副、齒輪軸、軸承和軸承座傳遞到齒輪箱體上的結構振動，進而形成的箱體體表面振動形成的空氣輻射。一般認為，空氣路徑傳遞的噪聲成分較少，為自鳴噪聲；結構傳遞路徑傳遞的噪聲占主要部分，為加速度噪聲。

圖1　齒輪噪聲傳遞路徑Fig.1 Transfer path of gear whine

齒輪嘯叫頻率范圍分布在500～5 000 Hz，隨著輸入轉速升高而成正比升高，呈現出窄帶階次激勵，通常還具有諧波的成分，大多以第一階諧次和第二階諧次為主。其高頻特性會讓人感到煩躁而難以接受，尤其對于缺少發動機掩蔽效應的電動車來說，齒輪嘯叫將嚴重影響汽車的聲品質。

2齒輪嘯叫噪聲實驗

2.1噪聲樣本采集

在半消聲室實驗室內，采用頻域分析，階次分析等方法對某電動車減速器進行噪聲實驗研究。傳聲器布置軸承座附近(見圖2)，以更好的測量由齒輪嚙合產生的噪聲。在副駕駛處布置聲學人工頭對齒輪嘯叫噪聲進行采集以進行噪聲品質的主觀評價實驗。工況包括從0 km/h開始，每隔10 km/h直到80 km/h的穩態工況和0～80 km/h瞬態加速工況。

圖2　傳感器布局Fig.2 Layout of sensors

2.2主觀評價

聲壓級無法直接反映人耳的聽覺感受，而齒輪嘯叫噪聲品質頻譜特性的研究將為電動車減速器的設計提供依據。實驗采用等級評分法，選取煩惱度作為評價指標，以反映評價主體對齒輪嘯叫噪聲的焦慮煩躁程度。選取21名評價者進行主觀實驗，其中男性15名，女性6名，均為車輛專業的研究生。實驗前，專門對評價者做了聲品質基礎知識和實驗內容的培訓，確保實驗的正確性和可信度。評價者通過高保真耳機的噪聲回放對實驗采集的聲音進行煩惱度打分(見圖3)，分值為1～10分，從悅耳到極度煩惱。詳細的主觀評價及客觀分析見表1[21]。

表1　能量比與主觀評價值

圖3　聲音回放設備Fig.3 Playback equipment

2.3齒輪嘯叫噪聲階次分析

階次跟蹤是用于分析旋轉運動部件故障的重要方法，用等角度間隔采樣將非平穩信號轉化為不受其影響的平穩信號，結合傳統頻譜分析對系統進行振動和噪聲信號的分析。研究旋轉部件時，定義參考軸轉頻為基頻(1階)，其它軸或部件頻率為參考軸頻率的倍數，稱為階次。階次與頻率、參考軸轉速間轉化公式分別為:

O= 60f/n

(1)

式中:f為頻率， Hz；n為參考軸轉速，r /min。

表2　齒輪參數

圖4為電動車減速器近場噪聲階次圖，可以看出減速器表面存在明顯的階次噪聲。其中，21、29、58階次為輸入轉速頻率的倍數，分別對應輸出級的嚙合頻率和輸入級的嚙合頻率及其2倍頻。

圖4　減速器噪聲Fig.4 Reducer noise

2.4噪聲品質頻譜特性分析

1/3倍頻程譜是基于人的聽覺相對聲音的大小和頻率具有對數關系的原則，對可聽音的頻率范圍進行劃分的一種分析方法[20]。結合1/3倍頻程分析和人耳特有的掩蔽效應建立人類的聽覺系統，將聲信號經過聽覺系統模型處理后得到每個頻帶上的能量與總聲能的比值[21]。將此比值作為自變量，主觀評價指標結果作為因變量，使用SPSS軟件計算二者之間的相關因數，分析齒輪嘯叫噪聲品質頻譜特性(見圖5)，以確定人耳對齒輪嘯叫噪聲敏感頻帶。

圖5　相關分析Fig.5 Correlation analysis

從圖5可以看出，評價主體對齒輪嘯叫的主觀感受隨頻域的變化而變化，在頻帶1～4內，頻帶噪聲能量與主觀感受的相關性不高，說明此頻段的噪聲對主觀感受的影響不大；在頻帶5～7內，噪聲能量與評價主體的主觀感受有較強的負相關，即60 Hz～100 Hz頻域內的噪聲能量越高，則噪聲品質越高，反映出評價主體能夠較好的適應此頻域內的齒輪噪聲。而頻帶19～23內，噪聲能量與主觀感受有很強的正相關，即1 500 Hz～4 000 Hz頻域內的聲能量比越高，則噪聲品質越差，說明評價主體對此頻域內的噪聲有明顯的煩躁感，是齒輪嘯叫研究中應著重關注的頻域范圍。

考慮電動車噪聲品質頻譜特性，建立敏感頻帶能量比作為齒輪嘯叫噪聲品質的客觀評價參數，其計算如下所示[21]：

(2)

式中：fi:1/3倍頻程中心頻率，其中，i=1,2,…,30為頻帶編號，Ekm為敏感頻率帶上的能量，此處選取19～23頻帶能量作為敏感頻率帶，Ei為頻帶能量。

3齒輪微觀修形

3.1修形模型

齒面微觀修形是通過去除齒面上部分材料，減小由于系統和輪齒變形而引起的齒輪錯位，盡可能地使齒輪在發生接觸受載變形后，齒面壓力分布均勻，減輕齒面的偏載現象。齒面微觀修形包括齒廓、齒向以及兩者的綜合考慮[13]。

利用Romax Designer軟件采用參數化建模方法，建立齒輪傳動系微觀修形模型，如圖6所示。齒輪傳動系是由二級齒輪和差速器組成的。動力經輸入級小齒輪傳到中間級大齒輪上，大齒輪帶動中間軸和小齒輪一起轉動，小齒輪將動力傳遞給輸入級齒圈，齒圈帶動差速器轉動。

圖6　齒輪傳動系模型Fig.6 Gear transmission model

3.2齒面修形參數確定

通過前文的研究發現，由輸入級齒輪引起的嘯叫噪聲比較突出，所以在保證齒輪強度水平不發生明顯變化的前提下，對輸入級主動齒輪進行全面的齒面微觀修形，優化其傳遞誤差，以減小內部動態激勵，從優化齒輪嘯叫噪聲。

借助Romax仿真軟件，采用遺傳算法對齒輪傳動系輸入級主動齒輪進行微觀優化，進行齒輪修形對齒輪傳動系統的影響。優化同時考慮齒形傾斜量、齒形鼓形量、齒向傾斜量和齒向鼓形量參數，選擇傳遞誤差、齒面峰值載荷、齒頂載荷比和齒根載荷比作為修形效果的評價指標進行多目標優化。表3為優化后的齒面微觀參數，包含了齒廓修形和齒向修形的鼓形和傾斜量。

表3　齒面修形參數

圖7　修形前后傳遞誤差幅值Fig.7 Transmission error before and after modification

對傳遞誤差進行對比，如圖7所示，修形之后的齒輪傳遞誤差波動幅值明顯減小，齒輪傳遞誤差波動幅值由的0.4 μm降低到0.1 μm。可見，齒輪的微觀修形對于減小傳遞誤差的波動值效果明顯，而傳遞誤差波動幅值的減小有利于改善整個齒輪系統的振動特性。

3.3動態載荷對比分析

為進一步驗證優化修行方案的實際效果，對比為修形前后減速器輸出級處軸承的動態載荷(圖8所示)，可以看出該軸承處振動階次主要體現在10.5階、29階和58階，其中，10.5階次與被動級主動齒輪有關，29階對應輸入級主動齒輪有關，58階次則為29階次的2倍頻。進行輪齒修形后，與輸入級主動齒輪相關的軸承動載荷得到了明顯的減小，第29階次動載荷衰減最為明顯，動載荷的最大峰值由88.62 N減小到66.14 N。

圖8　軸承振動階次瀑布圖Fig.8 Vibration waterfall chart after modification

4噪聲品質對比分析

通過優化齒面的微觀修形，改善嚙合剛度的波動，減小了靜傳遞誤差，即減小了齒輪嚙合過程中的激勵，從而有利于降低了變速器的嘯叫噪聲[13]。圖9為減速器聲學邊界元模型，將修形前后軸承座處動態激勵分別施加到有限元模型中，計算箱體振動響應，并以此作為邊界條件映射到邊界元模型上，作為邊界條件進行聲學計算。仿真工況為電機轉速3 000 r/min，扭矩為12 N·m。

圖9　聲學邊界元模型Fig.9 Acoustic boundary element model

圖10為齒輪修形前后減速器近場噪聲聲壓級曲線，可以看出修形前總聲壓級均方根值為37.6 dB，修形后降低到了34.1 dB，通過齒面微觀修形使得聲壓級降低了3.5 dB。結合齒輪嘯叫噪聲品質頻譜特性(見圖5)，可以看出，在0～1 000 Hz內，稍有增加，在2 kHz～10 kHz內，則明顯減小。因此，通過輪齒微觀修形，齒輪嘯叫噪聲品質有所提高。

圖10　修形前后聲壓級Fig.10 Sound pressure level before/after modification

進一步通過式(1)分別計算修形前后齒輪噪聲的敏感頻帶能量比，如表4所示，輪齒修形后，齒輪嘯叫噪聲的敏感頻帶能量比由34.3%減小到29.5%，說明通過齒面微觀修形，齒輪嘯叫噪聲品質得到改善。

表4　敏感,頻帶能量比

5結論

(1) 實驗研究發現車外噪聲譜圖中存在明顯的齒輪階次噪聲，其中，29階次和58階次分別對應主動級齒輪的嚙合頻率以及2倍頻；10.5階次和21階次對應的是被動級齒輪的嚙合頻率及其2倍頻。

(2) 通過齒輪嘯叫噪聲品質頻譜特性發現，60 Hz～100 Hz頻域內，噪聲能量比與主觀分值有較強的負相關，說明噪聲能量比越高，則噪聲品質越高；1 500 Hz～4 000 Hz頻域內，噪聲能量比有很強的正相關，說明噪聲能量比越高，則噪聲品質越差。

(3) 齒面微觀修形后，齒輪嘯叫噪聲聲壓級降低了3.5 dB。從整個頻域范圍看，在0～1 000 Hz內，稍有增加，在2 kHz～10 kHz內，則明顯減小，結合齒輪嘯叫噪聲品質頻域特性，并計算齒輪嘯叫噪聲的敏感頻帶能量比可以看出，通過齒面微觀修形提高了噪聲品質，后續工作需進一步通過實驗研究加以驗證。

參 考 文 獻

[1] 方源,章桐,于蓬,等. 電動車動力總成輻射噪聲有限元和邊界元聯合仿真[J]. 農業工程學報,2014,30 (21):40-46.

FANG Yuan,ZHANG Tong,YU Peng,et al. Joint simulation of radiated noise of electric powertrain based on finite element modeling and boundary element method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2014,30(21):40-46.

[2] Meier C,Lieske D,Bikker S.NVH-Development of Electric Powertrains-CAE-Methods and NVH-Criteria[J]. SAE Technical Paper 2014-01-2072,2014,doi:10.4271/2014-01-2072.

[3] Van der Auweraer H, JanssensK.A source-transfer-receiver approach to NVH engineering of hybrid/electric vehicles[J]. SAE Technical Paper 2012-36-0646,2012,doi:10.4271/2012-36-0646.

[4] Govindswamy K,Eisele G.Sound Character of Electric Vehicles[J].SAE Technical Paper 2011-01-1728,2011,doi:10.4271/2011-01-1728.

[5] Perret-Liaudet J,Carbonelli A,Rigaud E,et al.Modeling of Gearbox Whining Noise[J]. SAE Technical Paper 2014-01-2090,2014,doi:10.4271/2014-01-2090.

[6] Durfy J, La C.Gear Whine Modulation Root Cause Analysis and Elimination[J]. SAE Technical Paper 2007-01-2235,2007,doi:10.4271/2007-01-2235.

[7] 方源，章桐，于蓬，等. 電動車動力總成內部激勵的研究分析[J]. 振動、測試與診斷，2014，34(3)：496-501.

FANG Yuan,ZHANG Tong,YU Peng,et al. Research and analysis of the internal excitations of electric powertrain[J]. Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis,2014,34(3):496-501.

[8] Li Zhong-xing,Sui Ni,Wang Guang-ping. Experimental study on vibration and noise of pure electric vehicle PEV drive system[C]//International Conference on Electric Information and Control Engineering. 2011:5914-5917.

[9] 嚴剛，夏順禮，張歡歡,等. 某純電動車車內噪聲實驗分析與識別[J]. 合肥工業大學學報:自然科學版,2011,34(9):1298-1301.

YAN Gang,XIA Shun-li,ZHANG Huan-huan,et al. Test analysis and identification of noise inside a pure electric vehicle[J]. Journal of Hefei University of Technology:Natural Science,2011,34(9):1298-1301.

[10] 湯海川,郭楓. 基于齒輪修形的汽車變速器齒輪嘯叫噪聲改善研究[J]. 上海理工大學學報,2013,35(3):294-298.

TANG Hai-chuan,GUO Feng. Gear screaming noise reduction of automotive transmission based on profile modification[J]. Journal of University of Shanghai for Science and Technology,2013,35(3):294-298.

[11] Korde A, Mahendraker V.Driveline Noise Reduction by Predicting Mesh Transmission Error and Micro Geometry Optimization[J]. SAE Technical Paper 2009-26-0052,2009,doi:10.4271/2009-26-0052.

[12] Jadhav S.Powertrain NVH Analysis Including Clutch and Gear Dynamics[J]. SAE Technical Paper 2014-01-1680,2014,doi:10.4271/2014-01-1680.

[13] 葛如海,姜旭義,楊文濤. 齒面微觀修形在汽車變速器降噪中的應用研究[J]. 汽車工程,2009,31(6):557-560.

GE Ru-hai,JIANG Xu-yi,YANG Wen-tao. A study on the application of micro-modifications on gear tooth profile to noise reduction of automotive transmission[J]. Automotive Engineering,2009,31(6):557-560.

[14] 李彥昊,吳光強,欒文博. 基于齒輪修形的變速器嘯叫特性優化[J]. 機械傳動,2014,38(1):18-22.

LI Yan-hao,WU Guang-qiang,LUAN Wen-bo. Optimization of transmission whine characteristics based on gear modification[J]. Journal of Mechanical Transmission,2014,38(1):18-22.

[15] 葛海龍,劉敏,須俊健,等. 混合動力電驅動變速器低噪齒輪設計及驗證[J]. 汽車技術,2013(5):52-55.

GE Hai-long,LIU Min,XU Jun-jian,et al. Design and validation of hybrid electric driven transmission low-noise gear[J]. Automobile Technology,2013(5):52-55.

[16] Ali A,Luktuke A,Ramachandran E,et al.Sound quality based benchmarking methodology for vehicle interior noise[J]. SAE Technical Paper 2013-01-2853,2013,doi:10.4271/2013-01-2853.

[17] Frank E,Jacobsen P.Tonal Metrics in the Presence of Masking Noise and Correlation to Subjective Assessment[J]. SAE Technical Paper 2014-01-0892,2014,doi:10.4271/2014-01-0892.

[18] 郭榮,周鋐,余卓平,等. 基于心理聲學參數的燃料電池轎車車內噪聲評價及噪聲源識別[J]. 振動與沖擊,2009,28(4):161-163.

GUO Rong,ZHOU Hong,YU Zhuo-ping,et al. Interior noise evaluation and noise source identification of a fuelcell vehicle based on psychoacoustic parameters[J]. Journal of Vibration and Shock,2009,28(4):161-163.

[19] Hussain M,Golles J,Ronache A,et al. Statistical evaluation of an annoyance index for engine noise recordings[C]//Traverse City:SAE Noise and Vibration Conference and Exhibition,911080.

[20] 吳姚振,楊益新,王曉宇. 水下目標識別的1/3倍頻程掩蔽譜方法[J]. 聲學技術,2011,30(6):538-541.

WU Yao-zhen,YANG Yi-xin,WANG Xiao-yu.One-third octave masking spectrum method for recognition of underwater targerts[J]. Technical Acoustics,2011,30(6):538-541.

[21] 方源，章桐，陳霏霏，等. 電動車噪聲品質心理聲學主客觀評價模型研究[J]. 西安交通大學學報,2015,49(8):97-101.

FANG Yuan,ZHANG Tong,CHEN Fei-fei,et al. Study on subjective and objective evaluation model for psychoacoustical quality of electric vehicle[J].Journal of Xi’an Jiaoting University,2015,49(8):97-101.

Sound quality of electric vehicles’ gear whine noise based on gear teeth modification

FANG Yuan1,2, ZHANG Tong1,2,3, LENG Yi1,2, CHEN Fei-fei1,2, GUO Rong1,2

(1. New Clean Energy Automotive Engineering Center, Tongji University, Shanghai 201804, China; 2. School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai 201804, China; 3.Sino-German College of Applied Sciences, Tongji University, Shanghai 201804, China)

Abstract:Gear whine causes drivers’ annoyance and perceptions in cars, especially, in electric vehicles. Here, tests were done to analyze the acoustic performance of a reducer of an electric vehicle to identify the source of gear whine noise. The frequency spectrum characteristics of gear whine was studied with a correlation analysis between objective data and subjective rating. The sensitive frequency band energy ratio was defined as an evaluation index. In order to improve the sound quality of gear whine, a multi-parameter optimization with multi-objective was performed based on genetic algorithm to obtain the optimal modification scheme. Then a co-simulation analysis based on finite element modeling (FEM) and boundary element method (BEM) for the acoustic radiation analysis of the reducer was presented to predict noise improvement after gear teeth modification. Based on the frequency spectrum characteristics analyzed before, the sound quality of gear whine was improved effectively with gear teeth modification.

Key words:gear whine; sensitive frequency band energy ratio; sound quality; gear teeth modification

基金項目：國家863計劃項目(2011AA11A265)；國家自然科學基金(51205290)；中央高校基本科研業務費專項資金項目(1700219118)

收稿日期：2015-04-17修改稿收到日期：2015-11-16

通信作者章桐 男，教授，1960年8月生

中圖分類號:U463.2

文獻標志碼：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2016.09.019

第一作者 方源 男，博士，1989年1月生

E-mail：tzhang@fcv-sh.com