激光多普勒測(cè)振儀在汽車零部件模態(tài)分析中的應(yīng)用

廖江江, 羅海清, 宋耀東, 裴佳雄， 宋云峰

（1.寧波舜宇智能科技有限公司,浙江寧波315400;2.舜宇光學(xué)科技（集團(tuán)）有限公司,浙江寧波315400）

0 引言

汽車作為生活中不可缺少的交通工具，隨著經(jīng)濟(jì)及科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)汽車的舒適性提出了更高的要求[1-2]。其中，NVH（Noise Vibration and Harshness）性能指標(biāo)就是一種典型的舒適性指標(biāo)，其主要反映了汽車噪聲、車身振動(dòng)以及人對(duì)噪聲和振動(dòng)的主觀感覺(jué)，因此研究整車NVH具有重大的工程實(shí)際意義[3]。試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析對(duì)汽車NVH的研究提供了關(guān)鍵技術(shù)，車身振動(dòng)是影響汽車乘坐舒適性的重要原因之一，而對(duì)于汽車振動(dòng)測(cè)試，傳統(tǒng)的測(cè)試方法是在被測(cè)試物體表面粘貼加速度傳感器或者是采用聲壓傳感器來(lái)獲取振動(dòng)信號(hào)[4-5]；加速度傳感器粘貼于被測(cè)物體上，由于其自身質(zhì)量無(wú)法忽略，對(duì)汽車模態(tài)分析具有一定的影響；聲壓傳感器雖然是一種非接觸式傳感器，但是其對(duì)環(huán)境的要求很高，而且安裝不方便，測(cè)試效率低等。

近年來(lái)，由于激光多普勒測(cè)量技術(shù)的快速發(fā)展，且其具有響應(yīng)頻帶寬、速度分辨率高、測(cè)量時(shí)間短以及可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于汽車行業(yè)、醫(yī)療健康、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)、微型結(jié)構(gòu)的振動(dòng)測(cè)試等領(lǐng)域[6-9]。激光多普勒測(cè)振儀采用的是非接觸式的測(cè)量方法，可準(zhǔn)確地對(duì)各種物體的振動(dòng)位移、速度、加速度及頻率進(jìn)行測(cè)量[10]。

實(shí)現(xiàn)模態(tài)分析的方法主要有2種：CAE仿真分析法和試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析法[11-12]，兩者各有利弊。CAE仿真分析法可促進(jìn)產(chǎn)品研發(fā)效率，節(jié)約研發(fā)成本，但是在仿真的過(guò)程中所設(shè)定的邊界條件與實(shí)際工況相比較往往存在誤差；而試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析是一種基于實(shí)際工況下，綜合振動(dòng)理論、動(dòng)態(tài)測(cè)試技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理和參數(shù)識(shí)別等手段，通過(guò)對(duì)所采集的實(shí)驗(yàn)輸入輸出數(shù)據(jù)分析得到系統(tǒng)的各階模態(tài)頻率及模態(tài)振型等動(dòng)態(tài)參數(shù)的一種方法，相對(duì)于CAE仿真分析法顯然更接近實(shí)際情況。

本文針對(duì)接觸式傳感器在汽車振動(dòng)測(cè)量中存在的缺點(diǎn)，以汽車車門(mén)為研究對(duì)象，采用激光多普勒測(cè)振儀進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試，并進(jìn)行試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析。

1 模態(tài)測(cè)試技術(shù)概述

模態(tài)分析主要通過(guò)線性時(shí)不變系統(tǒng)振動(dòng)的微分方程組中的物理坐標(biāo)變換為模態(tài)坐標(biāo)，使方程組解耦，成為一組以模態(tài)坐標(biāo)及模態(tài)參數(shù)描述的獨(dú)立方程，坐標(biāo)變換的變換矩陣為振型矩陣，其每列即為各階振型[13]。對(duì)于汽車零部件，可以看作是一種n個(gè)自由度的彈簧阻尼系統(tǒng)，在外力作用的情況下，其振動(dòng)微分方程為

式中：M為系統(tǒng)的質(zhì)量矩陣；C為系統(tǒng)的阻尼矩陣；K為系統(tǒng)的剛度矩陣；為加速度;為速度;x為位移;f為外力。

在對(duì)汽車車門(mén)模態(tài)分析時(shí)，外部載荷為0，而車門(mén)的結(jié)構(gòu)阻尼對(duì)其影響小，所以可視為無(wú)阻尼自由振動(dòng)，其微分方程為

無(wú)阻尼自由振動(dòng)的通解為

其中A和θ由初始條件決定，將式（3）代入式（2），可得

由式（4）可得系統(tǒng)的各階無(wú)阻尼頻率wi，每階固有頻率wi代入式（4）就可求得各階模態(tài)振型。

2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)描述及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

本文所涉及的車門(mén)模態(tài)測(cè)試系統(tǒng)原理如圖1所示，其對(duì)應(yīng)的實(shí)物裝置系統(tǒng)如圖2所示。整個(gè)車身懸置在4個(gè)移動(dòng)輪胎上，車門(mén)為關(guān)閉狀態(tài)，在車門(mén)上等間距地布置有14個(gè)測(cè)試點(diǎn)，并對(duì)每個(gè)測(cè)試點(diǎn)進(jìn)行編號(hào)；為獲得更好的信號(hào)強(qiáng)度，在每個(gè)測(cè)試點(diǎn)上粘貼有反光膜，所使用的激光測(cè)振儀為三維測(cè)振儀（型號(hào)：3DLVS-B），可實(shí)現(xiàn)物體X、Y、Z三個(gè)方向的振動(dòng)測(cè)量[14]，測(cè)振儀固定在三腳架上，力錘直接與數(shù)據(jù)采集板卡（型號(hào)：NI USB-6251（BNC））相連，控制箱主要是對(duì)所測(cè)信號(hào)進(jìn)行濾波解調(diào)等處理，最終經(jīng)采集板卡與上位機(jī)相連，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的采集。

圖1 車門(mén)模態(tài)測(cè)試系統(tǒng)原理圖

圖2 車門(mén)模態(tài)測(cè)試系統(tǒng)實(shí)物圖

測(cè)試過(guò)程中，采用的是單點(diǎn)激勵(lì)，通過(guò)轉(zhuǎn)動(dòng)激光頭分別對(duì)每個(gè)測(cè)試點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試，選擇1號(hào)測(cè)試點(diǎn)為激勵(lì)點(diǎn)，每個(gè)測(cè)試點(diǎn)測(cè)量3次。其中采集卡共有8個(gè)通道，0通道接的是力錘，1～3通道接的是激光傳感器，耦合方式為AC耦合，輸入范圍為±10 V，并對(duì)靈敏度及單位進(jìn)行了設(shè)置，采樣頻率設(shè)置為1000 Hz，每次采樣點(diǎn)數(shù)設(shè)置為8192，保證敲擊后所采集的信號(hào)覆蓋了整個(gè)振動(dòng)至平穩(wěn)的響應(yīng)過(guò)程，滯后點(diǎn)數(shù)設(shè)置為32，觸發(fā)通道選擇通道0，即力錘通道，觸發(fā)類型選擇“絕對(duì)值”。最終將敲擊產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)采集保存于上位機(jī)中。

3 車門(mén)試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析

3.1 頻響函數(shù)計(jì)算

每個(gè)點(diǎn)測(cè)量3次，其中第7個(gè)測(cè)試點(diǎn)的輸入信號(hào)和振動(dòng)響應(yīng)如圖3所示。

為計(jì)算各個(gè)測(cè)試點(diǎn)的頻率響應(yīng)函數(shù)，首先定義輸入激勵(lì)信號(hào)的自功率譜密度函數(shù)

圖3 系統(tǒng)輸入輸出信號(hào)

其中Ru（τ）為輸入信號(hào)u（t）的自相關(guān)函數(shù)。

輸入激勵(lì)信號(hào)u（t）和振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)y（t）的互功率譜密度函數(shù)

其中Ruy（τ）為輸入信號(hào)u（t）和振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)y（t）的互相關(guān)函數(shù)。

對(duì)輸入激勵(lì)信號(hào)u（t）、振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)y（t）分別進(jìn)行Fourier變換并進(jìn)行計(jì)算，即可得到車門(mén)的實(shí)測(cè)頻率響應(yīng)函數(shù)

圖4所示為第7次對(duì)車門(mén)敲擊激勵(lì)下得到的振動(dòng)響應(yīng)所對(duì)應(yīng)的頻率響應(yīng)函數(shù)及相關(guān)函數(shù)曲線。

為反映振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)y（t）與輸入信號(hào)u（t）的相關(guān)程度，引入相關(guān)函數(shù)：

圖4 頻率響應(yīng)函數(shù)曲線及相關(guān)函數(shù)曲線

顯然，當(dāng)越趨近于1，說(shuō)明振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)y（t）與輸入信號(hào)u（t）的相關(guān)程度越大，如圖4所示，在其各階共振峰處對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)都接近1，說(shuō)明其在共振峰處的輸入輸出相關(guān)程度大[15]。由圖4可知，車門(mén)的前6階模態(tài)頻率被敲擊出來(lái)，具體參數(shù)如表1所示。

表1 第7次敲擊車門(mén)前6階模態(tài)參數(shù)

3.2 車門(mén)振型分析

根據(jù)試驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)14組輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行FRF（Fast Fourier Function），通過(guò)集總平均的方法得到車門(mén)的前6階模態(tài)參數(shù)，如表2所示，包含了振動(dòng)模態(tài)頻率、阻尼比和振型描述。

表2 車門(mén)前6階模態(tài)參數(shù)階數(shù)頻率

由表2可以看出，通過(guò)集總平均的方法得到的前6階模態(tài)頻率中的前3階模態(tài)頻率和第7次單獨(dú)敲擊所得的前3階模態(tài)頻率非常接近，但是第7次敲擊時(shí)遺漏了第4階模態(tài)頻率142.19 Hz，其余模態(tài)頻率基本一致，也說(shuō)明了多次敲擊試驗(yàn)?zāi)軌虺浞旨て疖囬T(mén)的各階模態(tài)，對(duì)系統(tǒng)模態(tài)分析是非常有效的。

為體現(xiàn)車門(mén)在各階模態(tài)頻率下的變形結(jié)果，對(duì)車門(mén)進(jìn)行網(wǎng)格建模，如圖5所示為車門(mén)的網(wǎng)格模型及約束分布，其中淺色數(shù)字對(duì)應(yīng)約束點(diǎn)位置及敲擊順序。圖6為所對(duì)應(yīng)的前6階模態(tài)振型。

圖5 車門(mén)網(wǎng)格劃分及約束分布

圖6 車門(mén)前6階模態(tài)振型

3.3 車門(mén)模態(tài)參數(shù)分析

通過(guò)敲擊試驗(yàn)，獲取了汽車車門(mén)的各階模態(tài)頻率及其所對(duì)應(yīng)的模態(tài)振型，有利于對(duì)汽車車門(mén)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)性的技術(shù)參數(shù)。由于汽車在行駛過(guò)程中低頻振動(dòng)占主導(dǎo)地位，由表2及圖6可知，車門(mén)的前3階模態(tài)頻率所對(duì)應(yīng)的振型基本沿車門(mén)中心彎曲或扭轉(zhuǎn)振動(dòng)，因此在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中可以考慮加強(qiáng)這些結(jié)構(gòu)的剛度和阻尼，例如可增加此處板厚、增設(shè)加強(qiáng)筋等措施，避免車門(mén)的振動(dòng)對(duì)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生疲勞破壞及對(duì)車門(mén)玻璃造成損害。

另外車門(mén)模態(tài)分析作為整車模態(tài)分析的一部分，在NVH分析中應(yīng)錯(cuò)開(kāi)車身固有頻率以及外界激勵(lì)頻率，外界激勵(lì)主要有路面激勵(lì)和發(fā)動(dòng)機(jī)激勵(lì)：汽車在路面上以低于159 km/h的速度行駛時(shí)，路面對(duì)車門(mén)的激勵(lì)頻率低于21 Hz[16]，所以根據(jù)所得模態(tài)參數(shù)，此激勵(lì)下對(duì)車門(mén)的影響不大；當(dāng)汽車在怠速轉(zhuǎn)速（一般為800～1000 r/min）時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)對(duì)外激勵(lì)頻率在26～33 Hz，與車門(mén)的低階模態(tài)頻率也存在差距。綜上，該車門(mén)的模態(tài)特性滿足要求。

4 結(jié)論

1）本文主要研究了激光多普勒測(cè)振儀在汽車零部件模態(tài)分析中的應(yīng)用。采用一種非接觸式的振動(dòng)測(cè)量?jī)x實(shí)現(xiàn)了車門(mén)敲擊試驗(yàn)的振動(dòng)測(cè)量。

2）根據(jù)測(cè)試及分析對(duì)象，通過(guò)所搭建的試驗(yàn)測(cè)試系統(tǒng)，完成了試驗(yàn)輸入輸出數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行了模態(tài)分析，提取了車門(mén)前6階模態(tài)頻率及阻尼比等參數(shù)，綜合汽車外部激勵(lì)標(biāo)準(zhǔn)，該車門(mén)的模態(tài)特性滿足評(píng)估要求。也充分說(shuō)明了激光測(cè)振技術(shù)在汽車零部件振動(dòng)測(cè)試及模態(tài)分析中的廣闊應(yīng)用前景。

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