基于EEMD-RobustICA的車用永磁同步電機噪聲源識別

姜俊宏，劉 茜，陳 勇，邱子楨，武一民，陳亞琴

(河北工業大學 天津市新能源汽車動力傳動及安全技術重點實驗室，天津 300130)

0 引 言

永磁同步電機由于在效率、功率密度、輸出轉矩能力、調速范圍等方面的優勢[1]，使其成為電動汽車工業皇冠上的明珠，也是電動汽車的“心臟”。但調速范圍變寬會導致過多電磁力諧波[2]，嚴重影響了汽車運行可靠性與乘客乘坐舒適性。此外，電流諧波與開槽效應的存在，使得電機噪聲同時具有多頻段多狀態的特點，為低噪聲永磁同步電機的開發引入了技術難度。因此，識別主要噪聲源、針對主要噪聲進行優化成為了研究熱點。

國內外對于永磁同步電機噪聲的研究主要集中在電機電磁力激勵作用下產生的各種噪聲的機理研究。鄭江等[3]運用多物理場有限元方法解析出電機電磁激勵，得到電機在低速過載和高速弱磁工況下，電磁噪聲的增大是由于氣隙磁通密度特定諧波含量增加，從而導致電磁力增大。史文庫等[4]對電動客車振動噪聲激勵源進行了研究，結果表明，勻速時路面傳遞到懸架的激勵為主要噪聲源，而加速時電機開關頻率的激勵為主要噪聲源。邱東鵬等[5]首先通過有限元仿真分析了電機模態與電磁力頻率特征，并對結合穩態工況下的噪聲進行實驗，結果表明，電磁力諧波頻率和某階電機固有頻率接近時，電機的噪聲聲壓幅值會較大，且該電機主要噪聲源為電磁噪聲。李全峰等[6]將通過實驗與永磁同步電機的轉矩和噪聲特性，分析了不同極弧結構的永磁同步電機的噪聲源，結果顯示，當轉子結構不對稱時偶數次諧波分量會引起電機振動噪聲。林福等[7-9]運用多物理場模型對電流諧波下的噪聲與聲品質進行了研究，與實驗結果相比，聲壓級的誤差均小于4 dB。 Ma等[10]應用一種黑百盒診斷方法識別永磁同步電機中的噪聲源，并結合工況提出一種降噪和優化的方法，實驗結果表明，該方法具有較好的診斷效率。Wei等[11]針對電動客車噪聲問題，對由驅動電機與變速箱構成的電驅動系統進行了噪聲源識別，得出電機電磁噪聲為高頻瞬態噪聲，與轉速強相關，齒輪嚙合噪聲為低頻穩態噪聲，與負載強相關。但該文未成功將驅動電機與變速箱解耦，沒有探明電機噪聲源。

近年來，對于永磁同步電機噪聲源的研究，鮮有文獻以實驗數據為基礎利用盲源分離算法從反求的角度識別噪聲源。本文采用集合經驗模態分解(EEMD)和魯棒性獨立成分分析(RobustICA)方法，對永磁同步電機的噪聲源進行識別，選擇主要噪聲源，并用小波變換對各噪聲源的時頻特性進行分析。

1 噪聲源分離理論基礎

1.1集合經驗模態分解

經驗模態分解[13]( 以下簡稱EMD)的主要思想是把一個時間序列的信號分解為不同尺度的本征模函數(以下簡稱IMF)。

IMF的極值點數Ne需要滿足如下條件：

(Ne-1)≤Ne≤(Ne+1)

(1)

在某一時刻t上，極大值包絡線fmax(t)和極小值包絡線fmin(t)的均值為零，即：

(2)

式中：[t1,t2]為一時間區間。

對于一個實數信號X(t)，標準的EMD分解為一系列IMF分量Cj(t)與信號余項：

(3)

集合經驗模態分解[14](以下簡稱EEMD)處理過程如圖1所示。EMD能處理非穩態信號，具有二階濾波網絡特性。處理瞬態信號(非連續信號)時，瞬時頻率出現丟失，致使EMD分解過程混亂，出現模態混疊。為了彌補這一不足，引入了

圖1 EEMD流程圖

EEMD。EEMD是一種白噪聲輔助EMD分解方法，克服了模態混疊問題，并使得IMF分量有了具體的物理意義。

1.2獨立成分分析

獨立成分分析[15](以下簡稱ICA)是信號處理盲源分離分析方法。若獨立信號源有M個、傳感器為N個，接收信號和源信號之間有如下關系:

X=A·S

(4)

X=[x1,x2,…,xN]T

(5)

S=[s1,s2,…,sM]T

(6)

式中：X表示傳感器接收的信號序列，S為需要被估計的源信號序列，A為混合矩陣。如果我們可以對混合矩陣進行估計，估計出的矩陣稱為解耦矩陣，通過解耦矩陣可計算出源信號S的近似。ICA根據各源信號相互統計獨立的原則，進行解耦變化，得到對源信號近似的獨立分量。

ICA方法只有在接收的信號序列數大于等于源信號序列數的條件下才能估計準確。這給實際測量帶來諸多不便，且還會造成浪費。

2 噪聲源分離方法建立

為了減少實驗次數，同時使得ICA前的接收信號具有實際物理意義，將EEMD與ICA相結合，具體分析流程如圖2所示。首先，對測試的單通道電機噪聲信號進行EEMD分解得到一組IMF，然后通過ICA分離并通過頻域分析與時頻分析得到電機噪聲源。

圖2 噪聲源分離流程示意

為比較EEMD-FastICA、EEMD-RobustICA分離效果，選取仿真信號進行驗證。在電機噪聲特征中，主要存在穩態噪聲與瞬態噪聲。穩態噪聲主要為低頻噪聲，例如電機徑向電磁力噪聲(50～3000Hz)；瞬態噪聲主要為電機開關頻率噪聲(3000～8 000 Hz)。因此設計的仿真信號S1為3000 Hz高頻瞬態噪聲，S2與S3分別為400 Hz與200 Hz的低頻穩態噪聲信號，均取時間為0.1 s的信號，圖3中顯示為0.025 s。

圖3 源信號時域

仿真信號如下：

S1=0.3cos(2π·3000·m·Δt);

n-31

n=50,100,…,950

(7)

S2=0.5cos(2π·400·n·Δt); 0

(8)

S3=0.5cos(2π·200·n·Δt); 0

(9)

從圖4和圖5可以看出，EEMD-RobustICA的波形比EEMD-FastICA的更接近于原始信號，同時兩者都相比EMD單獨分解出來的分量更接近原始信號。

圖4 EEMD-FastICA 分解圖

圖5 EEMD-RobustICA 分解圖

為了準確評估分離出來的分量與源信號的相關性，分別計算EEMD-RobustICA與EEMD-FastICA分離結果與源信號S1，S2，S3及合成信號S的相關系數的絕對值|r|。

從相關系數計算結果表1和表2中可以看出，EEMD-RobustICA分離效果更佳，與源信號相關系數較高，分別達到0.982 2,0.976 1,0.956 9。就迭代時間而言，FastICA總共迭代78次，RobustICA僅僅29次，因此RobustICA迭代時間也比FastICA更短，故最終選用了EEMD-RobustICA的方法。

表1 EEMD-FastICA的獨立分量與

表2 EEMD-RobustICA的獨立分量與

3 電機噪聲實驗

3.1測試平臺

本文研究的對象是應用于某純電動觀光汽車上的永磁同步電機，永磁同步電機參數具體如表3所示。實驗臺架如圖6所示。

表3 永磁同步電機參數

圖6 電動汽車驅動后橋實驗臺及采集設備

3.2測試系統

本次電機噪聲實驗中，噪聲信號數據的采集采用了德國HEAD公司的Acoutics-SQuadriga II聲品質測試與分析系統，并與上位機連接實現數據的實時顯示與記錄處理。電機噪聲的采集選用GRAS聲學傳感器，距離電機殼體35 cm，其布置位置如圖7所示，在實驗測試中測量近場噪聲信號。測試工況選為電機在1 000 r/min下的最大功率點，即轉矩為4 N·m，采集時間為10 s。

圖7 麥克風測點

4 電機噪聲盲源分離

對采集的電機噪聲信號首先用EEMD進行分解，EEMD算法中白噪聲的幅值設定0.2，白噪聲加入的次數為100次。電機噪聲信號被分解為11個分量。

實驗測試時會引入環境和其他部件的噪聲信號。同時，進行分解與分離過程時，算法中擬合與插值帶來的誤差，經過多代的計算后會不斷積累。在分解與分離算法后，對測量信號進行相關性分析，去除相關性較小的分量，從而最終分離出該電機噪聲源。

經過EEMD-RobustICA噪聲源分離后，需要對各噪聲源時頻域特征進行分析。連續小波變換[16]是一種信號的時間-尺度分析方法，根據其具有在不同頻率段可表現出不同的分辨率的特點，即低頻段高頻率分辨率、高頻段低頻率分辨率，非常適合于分析既有穩態噪聲又有瞬態噪聲的電機噪聲。故本文選用了連續小波變換作為本文數據時頻分析的方法。

本文截取0.25 s噪聲信號。首先對信號進行初步處理，通過最小二乘去除趨勢項，去均值化。該噪聲信號分離出6個IMF分量。根據相關系數選取幅值大于0.1的IMF分量，選取了3個IMF。

如圖8所示，結合圖7的FFT分析結果，ICA1分量主要頻率成分為8 000 Hz?？紤]到研究對象電驅動動力總成是由一個單級減速器與10極12槽的永磁同步電動機構成。根據電機噪聲理論，在開關頻率附近的高頻電流諧波頻率公式：

fE=fc±Nf0

(10)

式中:N取正整數；fc為開關頻率。此頻率對應于fc。

圖8 噪聲源1時頻分析結果

電機因轉子不平衡產生的機械噪聲，它的頻率一般為電機轉頻的1～3倍。從圖9中可知，分離噪聲源2的峰值頻率主要集中在50 Hz，33 Hz，小波時頻圖顯示，0.025 s后信號能量穩定地集中在50 Hz，其對應于電機轉頻的2倍頻與3倍頻，因此可以判定ICA2分量對應于電機轉子不平衡產生的機械噪聲。

圖9 噪聲源2時頻分析結果

噪聲源3的時頻分析如圖10所示。噪聲源3的主要成分為317 Hz與633 Hz，由文獻可知，當轉子動態偏心時會引起空間階數的徑向力波2PK±1倍轉頻[9]，正好對應于19倍與38倍轉頻，且時頻圖顯示該噪聲能量比較集中和穩定，說明由轉子動態偏心引起的電磁噪聲是穩態低頻噪聲。

圖10 噪聲源3時頻分析結果

各噪聲源與原噪聲信號的相關系數如圖11所示，開關頻率噪聲與原信號的相關系數為0.551 8，徑向電磁力噪聲與原信號的相關系數為0.283 2，機械噪聲與原信號的相關系數為0.13。說明在該電機噪聲中，開關頻率噪聲為貢獻量最大的噪聲源，其次為徑向電磁力噪聲與機械噪聲。

圖11 各種噪聲源相關系數

5 結 語

本文采用EEMD-Robust ICA方法對永磁同步電機的主要噪聲源進行了識別。將測量噪聲信號用EEMD分解為一組IMF后，應用RobustICA提取獨立源。從測量噪聲信號中分離出3個主要噪聲源。采用連續小波變換對永磁同步電機噪聲進行時頻分析，該方法可以有效地識別電機噪聲源，并得出如下結論：

1) EEMD-RobustICA相比于EEMD-FastICA對噪聲信號分離效果更好，迭代次數更少?？梢愿痈咝У貙υ肼曉葱盘栠M行分解與分離。

2) 該永磁同步電機噪聲的主要噪聲源為開關頻率噪聲、徑向電磁力噪聲、機械噪聲。其中開關頻率噪聲貢獻量最大，其次是徑向電磁力噪聲與機械噪聲。

3) 三種因素產生的電磁噪聲與機械噪聲中，開關頻率噪聲是一種高頻瞬態噪聲，在時頻域上呈現周期性；徑向電磁力噪聲、機械噪聲均為穩態低頻噪聲。

本文方法可以應用于車用永磁同步電機，對電機的減振降噪提供一定的指導。