基于Artims的帶阻濾波在車輛NVH改進方面的運用

何述超

摘要：采用濾波分析技術，通過帶阻濾波對濾波前后的噪聲結果對比，可以得出某頻率成分或者某階次成分對總體的貢獻比例，預測通過某改進措施降低此頻率成分或階次成分的幅值會對整體幅值的改善情況，能快速定位主要的噪聲源。

關鍵詞：濾波技術;頻段濾波;階次濾波;帶阻濾波

0 ?引言

隨著科學技術的發展，生活水平的不斷提高，人們對汽車性能的要求卻越來越高，不僅在動力性、經濟型方面有高的要求，在影響乘員舒適性的汽車車內噪聲及振動情況也提出更加嚴格的要求。因此關于汽車NVH（noise & vibration & harshness）的研究越來越受到重視，成為近年來汽車行業的一個重要研究課題[1]。有關NVH分析方法及手段的研究越來越多樣化，從最初始的材料覆蓋法、零部件增減法查找主要噪聲源到通過測試數據進行FFT分析技術、階次分析技術、模態分析技術、濾波技術以及聲全息法等。本文主要介紹通過帶阻濾波對噪聲信號提取某頻段或某階次進行濾波，對比濾波前后的結果差值，分析被濾波成分所占的總體貢獻，基于朗德公司的噪聲振動測試分析軟件Arteims對實際測試的某車輛的噪聲信號進行階次濾波、頻段濾波前后的噪聲聲壓級對比，找出各噪聲源的貢獻比例，提取主要噪聲源并提出了針對性的整改措施。

1 ?NVH領域中的濾波技術

在信號處理中，往往要對信號作時域、頻域的分析與處理。對于不同目的的分析與處理，往往需要將信號中相應的頻率成分選取出來，而無需對整個頻率范圍進行處理。此外，在信號的測量與處理過程中，會不斷受到各種干擾的影響。因此在對信號作進一步處理之前，有必要將信號中的干擾成分去除掉，以利于信號處理的順利進行。

濾波器的分類方法也比較多，比如按照信號處理的性質來分，可分為模擬濾波器和數字濾波器，按照構成濾波器的性質，也可以分為無源濾波器和有源濾波器。根據濾波器的選頻方式將其分為低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器、帶阻濾波器，如圖1所示。

其數學表達為：

時域：y（t）=h（t）*x（t）

頻域：Y（f）=H（f）X（f）

2 ?帶阻濾波在NVH領域中的實際運用

2.1 基于頻率濾波的實際運用

某車輛在進行車外通過噪聲測試時，噪聲聲壓級過大，不符合要求，采用朗德科技的噪聲振動測量模塊對信號進行采集并用Artims對采集到的噪聲信號進行分析，圖2為測到的噪聲的ColorMap圖譜，結果顯示在整個頻帶范圍內，噪聲峰值出現時刻的主要頻率成分貢獻為125Hz及1400Hz’，采用帶阻濾波對信號進行125Hz及1400Hz兩個頻率濾波后的Overall曲線，分別與未濾波的Overall信號曲線進行對比，圖3所示，從圖3中可以看出，濾掉125Hz后的Overal曲線的噪聲值在峰值位置相比未濾波的Overall曲線基本相等，而在減速段，噪聲值比未濾波前的要低2-3dB（A）。而濾掉1400Hz后的Overall曲線，在整個加減速過程，噪聲值均比未濾波前的低2-3dB（A）;峰值處也能降低2-3dB（A）。所以降低1400Hz的噪聲貢獻能有效降低峰值處的整體噪聲，降低125Hz的噪聲貢獻對峰值處的整體噪聲沒有影響。

2.2 基于階次濾波的實際運用

某發動機在進行2000-3600rpm加速噪聲測試時，噪聲聲壓級過大，不符合要求，采用朗德科技的噪聲振動測量模塊對信號進行采集并用Artims對采集到的噪聲信號進行分析，圖4為測到的噪聲的ColorMap圖譜，結果顯示在整個頻帶范圍內，噪聲峰值出現時刻的主要頻率成分貢獻為基于發動機轉速的2階次、4階次、9階次以及9階的諧波分量，采用帶阻濾波對信號分別進行2階次、4階次以及9階次的階次濾波，得到濾波后的Overall曲線，分別與未濾波的Overall信號曲線進行對比，圖5所示，從圖5中可以看出，濾掉2階次的Overal曲線在2400-3100rpm區間噪聲值比未濾波的Overall曲線低1dB（A），其他轉速段無明顯差異;濾掉4階次的Overall曲線在2000-3100rpm區間噪聲值比未濾波的Overall曲線低1-1.5dB（A），其他轉速段無明顯差異;濾掉9階次的Overall曲線在2000rpm-3100rpm區間噪聲值比未濾波的Overall曲線低1-1.5dB（A），3100rpm以上差異明顯，為2-3dB（A），說明在不同的轉速段，各階次對整體噪聲的貢獻是不一樣的，必須要降低貢獻最大的階次的噪聲才能有效降低整體的噪聲值。對階次產生的原因分析，2、4階次為發動機的燃燒噪聲，9階次為發動機的風扇噪聲。高速時，主要的噪聲源為發動機風扇噪聲。表1顯示不同轉速下各狀態的噪聲值。

3 ?結論

現在市場上的NVH測試分析軟件中都集成了各種濾波手段，可以通過軟件中的濾波功能對測試的信號進行濾波分析，能快速識別噪聲源及振動源，并能識別各部件或者成分對于總體的貢獻大小，能預測改進效果的好壞。提高了NVH的改善效率，大大節約了時間及財力成本。本文對于同類型問題的分析解決具有很強的指導意義。

參考文獻：

[1]龐劍，諶剛，何華.汽車噪聲與振動[M].北京：北京理工大學，2006.

[2]汽車噪聲源識別技術及發展[J].拖拉機與農用運輸車，2009，36（6）：11-13.

[3]信號處理與分析.

[4]Artims指導手冊.

[5]譚祥軍.從這里學NVH.