基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法和系统，本发明专利技术在波束形成声成像的基础上结合等角度重采样

【技术实现步骤摘要】
基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法和系统


[0001]本专利技术涉及永磁电机振动噪声测试
，尤其是涉及一种基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法和系统
。

技术介绍

[0002]由于近年来新能源汽车的快速发展，汽车驱动电机的声品质问题和噪声源问题得到了人们广泛的关注
。
波束成形技术现在已一种成熟且常用于做噪声源定位的声学手段
。
通过传声器阵列的测量，将多通道的信号进行波束成形可以将声信号成像，可视化地识别噪声源
。
永磁电机经常在变速条件下工作，如启动时加速
、
减速和以及定转速工况下实际转速存在波动
。
在变转速的工况下，非稳态的振动会被激发，其辐射的声场也将是非稳态的
。
永磁电机的声学特性是随时间变化的
。
传统的频域波束形成方法仅适用于静止声源，不适用于非稳态信号
。
因此对于永磁电机中的非平稳噪声源定位采用时域波束形成方法似乎更了一种基于
Vold
‑
Kalman
滤波器和时域波束形成的非平稳噪声源定位方法，以特征阶次重建了永磁电机的空间声学图
。
通过电机噪声源定位实验验证了所提方法的有效性
。
该方法可以得到带有阶次信息的非平稳声源定位结果
。
但该方法仅对电机大致位置进行了定位，空间分辨率较低，并没有很好地定位到电机内部的各个结构，并且仅对某一阶次进行定位，没有体现电机不同阶次的噪声对应于电机内部不同结构
。
[0003]中国专利公开号
CN104266747A
一种基于振动信号阶次分析的故障诊断方法，包括步骤：
A、
求取风电机组振动信号的时频谱；
B、
对时频谱中各阶次分量进行等角度重采样；
C、
对重采样信号进行阶次谱分析，划定故障产生部位并进行预警
。
[0004]上述申请针对风电机组实现了基于振动信号的故障诊断，但是，由于尺寸原因，基于振动信号的故障诊断并不适用于小型永磁电机，另外，单通道的借此分析存在干扰大指向性弱的缺点
。
[0005]现阶段单通道的传声器难以解决声源定位问题，多通道的传声器阵列也仅能够对声源进行大致定位，现迫切需要一种能够定位到变速工况下电机内部各个结构的声源的技术，并且能够通过成像可视化地分析噪声成分与阶次
、
计算噪声贡献度
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法和系统，以直观展现永磁电机各结构噪声成分的变化趋势
。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0008]本专利技术的一个方面，提供了一种基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法，包括如下步骤：
[0009]S1
，获取变速工况下由传声器阵列采集的永磁电机多通道噪声数据，并针对各个通道的数据进行等角度重采样，针对等角度重采样后的数据进行带通滤波处理并进行时域
波束形成成像得到多帧声压级图；
[0010]S2
，基于多帧声压级图得到聚焦点坐标，基于当前的聚焦点坐标进行聚焦波束形成，得到当前聚焦点的主要阶次，通过带阻滤波去除等角度重采样后的数据中的主要阶次并重新进行时域波束形成成像，得到新的多帧声压级图；
[0011]S3
，重复步骤
S2
，直至存在某一帧声压级图的幅值小于背景噪声幅值，得到由各个主要阶次对应的声压级图叠加形成的散点图；
[0012]S4
，针对所述散点图，通过聚类分析得到永磁电机内部各个结构的群中心和群重量，计算各个结构的噪声占总噪声的贡献度；
[0013]S5
，获取经过校准后且叠加有永磁电机结构划分图层的电机侧面图像，基于各个结构的贡献度以及电机侧面图像，输出变速工况下永磁电机转速
‑
结构贡献度的可视化信号
。
[0014]作为优选的技术方案，所述的
S2
中，聚焦点坐标的计算包括：
[0015]S21
，将波束形成后的多帧声压级图求和并求平均后，将图像上声压级最大值点的坐标作为所述聚焦点坐标
。
[0016]作为优选的技术方案，所述的
S2
中，主要阶次的计算包括如下：
[0017]S22
，聚焦点的声信号进行阶次分析，得到聚焦点噪声的阶次信息，
[0018]S23
，将永磁电机内部聚焦点所在结构的阶次为主要成分，其他结构的阶次为次要成分，通过对阶次信息进行主成分分析得到聚焦点的主要阶次
。
[0019]作为优选的技术方案，所述的
S5
中，校准过程包括：
[0020]S51
，利用预先在永磁电机侧面壳上设置的标记点对电机侧面图像进行校准
。
[0021]作为优选的技术方案，所述的
S4
中，聚类分析的过程包括：
[0022]S41
，将聚焦点的声压级作为聚类变量，计算各聚焦点之间的相似度；
[0023]S42
，基于预设的聚类算法以及聚类参数进行分组，得到多个群组，并计算群中心和群重量
。
[0024]作为优选的技术方案，所述的贡献度为结构区域内各群组的声压级比上基于群中心和群众量计算的永磁电机总声压级，或者为结构区域内各群组的声压级比上各群组声压级之和
。
[0025]作为优选的技术方案，所述的
S5
包括：
[0026]S52
，通过逆变换将尺度从角度域变换为时间域，基于永磁电机的时间
‑
转速信息，获取变速工况下永磁电机转速
‑
结构贡献度数据，即基于转速变化的各结构贡献度变化的散点图；
[0027]S53
，利用非线性回归法将
S52
中的散点图拟合成曲线图，得到反映变速工况下各结构噪声成分的变化的可视化信号
。
[0028]作为优选的技术方案，使用能量修正
、
均方误差优化
、
相位偏移补偿中的任一个算法实现时域波束形成，使用
GSC
‑
LMS、GSC
‑
RLS、GSC
‑
ICA
中的任一个算法实现聚焦波束形成
。
[0029]作为优选的技术方案，所述的
S2
中，时域波束形成的声压级图的帧数采用下式确定：
[0030]S
Frames
＝
l/f
s
×
n
Frames
[0031]其中，
S
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1
，获取变速工况下由传声器阵列采集的永磁电机多通道噪声数据，并针对各个通道的数据进行等角度重采样，针对等角度重采样后的数据进行带通滤波处理并进行时域波束形成成像得到多帧声压级图；
S2
，基于多帧声压级图得到聚焦点坐标，基于当前的聚焦点坐标进行聚焦波束形成，得到当前聚焦点的主要阶次，通过带阻滤波去除等角度重采样后的数据中的主要阶次并重新进行时域波束形成成像，得到新的多帧声压级图；
S3
，重复步骤
S2
，直至存在某一帧声压级图的幅值小于背景噪声幅值，得到由各个主要阶次对应的声压级图叠加形成的散点图；
S4
，针对所述散点图，通过聚类分析得到永磁电机内部各个结构的群中心和群重量，计算各个结构的噪声占总噪声的贡献度；
S5
，获取经过校准后且叠加有永磁电机结构划分图层的电机侧面图像，基于各个结构的贡献度以及电机侧面图像，输出变速工况下永磁电机转速
‑
结构贡献度的可视化信号
。2.
根据权利要求1所述的一种基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法，其特征在于，所述的
S2
中，聚焦点坐标的计算包括：
S21
，将波束形成后的多帧声压级图求和并求平均后，将图像上声压级最大值点的坐标作为所述聚焦点坐标
。3.
根据权利要求1所述的一种基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法，其特征在于，所述的
S2
中，主要阶次的计算包括如下：
S22
，聚焦点的声信号进行阶次分析，得到聚焦点噪声的阶次信息，
S23
，将永磁电机内部聚焦点所在结构的阶次为主要成分，其他结构的阶次为次要成分，通过对阶次信息进行主成分分析得到聚焦点的主要阶次
。4.
根据权利要求1所述的一种基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法，其特征在于，所述的
S5
中，校准过程包括：
S51
，利用预先在永磁电机侧面壳上设置的标记点对电机侧面图像进行校准
。5.
根据权利要求1所述的一种基于传声器阵列的永磁电机噪声成分可视化方法，其特征在于，所述的
S4
中，聚类分析的过程包括：
S41
，将聚焦点的声压级作为聚类变量，计算各聚焦点之间的相似度；
S42
，基于预设的聚类算法以及聚类参数进行分组，得到多个群组，并计算群中心和群重量
...

【专利技术属性】
技术研发人员：师蔚，杨骋，胡定玉，廖爱华，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：