电动零部件异响分析参数方案(一)

调制(modulation)、包络分析(envelope)
如果噪声中出现了明显的调幅(am)现象,bk connect软件还提供包络分析(envelope)。包络分析能够将调制信号从载波信号中分离出来。如下图所示,红色为载波信号,黑色为调制信号,经过包络分析后,即可得到右下角的调制频率fm。
包络分析除了用于调制信号的解调分析以外,还适用于电机轴承的故障检测,能从轴承振动噪声信号中识别出微弱的故障信号,在出现故障的早期阶段即能发现故障。
如下图右图的例子中,对载波所在频段(125±100hz)进行带通滤波后,对包络线时间历程曲线进行fft分析。y轴幅值为包络线的频谱幅值。在频谱中发现了明显的峰值,说明信号中存在调幅现象。在噪声信号的fft分析结果中,如下图左图所示,我们发现在126hz和120hz有相邻的峰值,其中幅值更高的126hz为载波频率,幅值较低的120hz为调制信号频率。根据调制信号幅值和载波信号幅值的比值,可计算出调制度(degree of modulation),为0.082/0.395≈21%。
如果在分析之前,无法确定载波频率的频率范围,则可以先进行不同频段的包络分析,调查这些频段的数据中,是否存在调制。如下图例子所示,x轴横坐标为调制频率,左侧y轴纵坐标为包络分析的载波频带中心频率,z轴颜色坐标为调制信号幅值。从图中可以发现2500hz载波频带和80hz调制频率处有明显峰值(图中黄色圆圈位置),同时在其他载波频带,如500hz处,也存在多个调制频率的峰值(图中橙色圆圈位置),说明这些位置存在明显的调制现象。
***纯音比(tone-to-noise ratio)、突出比 ***
(prominenceratio)、音调(tonality)
由于电机和传动机构的结构特点,旋转机构经常发出一些纯音。这些纯音可能让电机噪声听起来尖锐刺耳、不和谐,令人烦躁。在分析纯音问题时,需要考虑宽频信号的掩蔽效应。当一个宽频信号中存在一个纯音时,纯音的声压级幅值超过纯音所在临界频带声压级幅值6个db以上,人耳才能听到这个纯音。
如果小于6db,则人耳听不到这个纯音,它被周围频带的宽频声音所掩蔽。下图为纯音比和突出比的图例和定义。针对人耳的这种特性,bk connect软件提供了多种纯音分析参数,包括纯音比(tone-to-noise ratio) 、突出比(prominence ratio)和音调(tonality),这些参数能自动判断噪声中是否存在明显的纯音。
fft、1/3倍频程(1/3 octave)、
临界频带(critical band)
fft和1/3倍频程多用于表述声音能量在频域上的分布。它们的纵坐标为声音幅值,比如声压级db、a计权声压级db(a)等,横坐标为频率。fft和1/3倍频程最明显区别之一是频率坐标的分辨率。fft的频率分辨率在各个频率都是一致的(如下图左图),而1/3倍频程的频率分辨率是中心频率的固定百分比(约23%),频率越低,每个柱状图代表的频段越窄,也就是频率分辨率越小,反之频率越高,频带越宽,频率分辨率越大(如下图中图)。
fft和1/3倍频程的本质区别是噪声幅值的计算方法,fft利用傅里叶变换原理,进行时域频域转换,得到各频率的噪声幅值。1/3倍频程采用时域滤波器的方法,对时域信号进行带通滤波,得到各频段噪声幅值。
fft和1/3倍频程主要表述声音的能量分布,没有考虑心理声学中的频域掩蔽效应,因此与人对声音的主观感受存在一定的差距。为了减少这种差距,在进行心理声学分析时,通常使用临界频带(单位bark)表述不同频率的噪声,临界频带将人耳可听频段分为0-24bark(如下图右图)。
更多参数
如果噪声信号具有非稳态特性,甚至是瞬态特性,除了上述常见的参数以外,还经常使用其他一些参数。他们由常规参数衍生出来的,这些参数也常用于评价电动零部件的异响。
百分位数
在研究噪声问题时,噪声中除了与自身形成机理有关的特征成分以外,还经常包含随机成分,这使得噪声数据经常分布在一定数值范围内。为了方便量化噪声数据的分布特性,引入统计学的一些方法,比如百分位数,常见的百分位数有第1、第50(也称为中位数)、第99百分位数等。
以连续重复测试的三组数据为例,在下图的响度时间历程中,由于被测物运行状态等因素的影响,无法保证三组数据的最大值是最稳定的、一致的。表格中为三组数据的第0至第15百分位数汇总,其中第0百分位数(第三行,即响度最大值)标准差为0.33sone,而第3、4百分位数(第四、五行)标准差均明显小于第0百分位数的标准差,因此第3、4百分位数具有更高的一致性。
(特征响度积分面积)百分位频率
使用临界频带表述不同频率的响度时,我们将结果称为特征响度,如下图结果,横坐标为临界频带(bark),纵坐标为响度。在研究噪声的频域分布特性时,可以利用特征响度曲线计算出积分面积。
再利用积分面积百分位数所对应的频率,来表述频谱分布特性。百分位数的结果为特征频率,单位bark。以下图为例,左右两图为两个不同声音的特征响度数据,两个声音的总响度分别为13.00 sone和12.74 sone,比较接近,但是它们的频谱分布是不同的,例如,在9 bark附近,左图数值小于右图,而在16.5 bark附近,左图数值大于右图。以第50百分位频率为例,低于某个特征频率的积分面积,占总积分面积的50%,也可以描述为,某个临界频带以上和以下特征频率积分面积相等,即特征响度“重心”,此临界频带对应的特征频率即为第50百分位频率。
在上述两组数据中,左右两图的第50百分位频率分别为12.5 bark和11 bark(图中红色竖线),这意味着左图的特征响度“重心”比右图更偏右说明特征响度主要集中在较高频段。除了使用第50百分位频率以外,也可以使用其他百分位数(比如第70百分位数)表示特征响度的分布特性。
对于瞬态噪声信号,在瞬态噪声的时间历程中,频率分布是随时间变化的。以电机停止运行时的特征响度时域历程为例,如下图左侧图形所示,在0.09-0.25秒(蓝框内的时间范围)出现瞬态冲击噪声,在不同时刻下,特征响度是不同的。利用各个时刻的特征响度计算出百分位频率,从而反映出各个时刻的频率分布变化趋势。下图右侧图形为第70百分位频率的时间历程,其中的0秒为冲击噪声的峰值时刻,作为起始时刻。第70百分位频率曲线随时间逐步降低,意味着特征响度中的频率成分,随着时间逐渐向更低频率转移。
颤声(warble)
当电机处于匀速运行时,由于负载或阻力的影响,容易引起噪声的低频颤动,如下图所示,在响度时间历程数据中,从2.4秒至5.1秒(蓝框内),响度值出现了明显的低频颤动。如果此类颤动的频率在2-8hz(也有文献规定为1-10hz)时,通常将之称为颤音(warble)。下图的颤音现象中,包含了多个周期的极大值和极小值,如图所示的6个周期的极值。

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