基于预测声音行为的混合动力汽车仿真阶段评估

2022-02-28 20:30:20·  来源:AutoAero  
 
摘要:随着人们对复杂的现代混合动力电动汽车(HEV)概念的兴趣与日俱增,这给NVH领域带来了新的挑战。低速时内燃机(ICE)和电动机(EM)之间的开关会产生不良
摘要:随着人们对复杂的现代混合动力电动汽车(HEV)概念的兴趣与日俱增,这给NVH领域带来了新的挑战。低速时内燃机(ICE)和电动机(EM)之间的开关会产生不良振动和噪声级的突然升高,从而影响接近静音的电动动力传动系统运行所实现的音质和乘客舒适度。在最合适的驾驶位置启动ICE,以在驾驶模式之间实现无缝过渡,这是将驾驶员和乘客在HEV中感知的NVH质量影响降至最低的关键。
为了在开发和设计阶段的早期阶段集成这一重要方面,可以使用模拟技术来解决客户接受问题。通过分析NVH测量值,可以将车辆运行中的不同噪声成分分为ICE相关噪声、EM相关噪声和行驶噪声。为了使系统灵活性达到最高,可以合成这些噪声分量,提供一个完整的NVH评估工具,可以适应不同的驾驶条件。
ICE和EM噪声是使用基本发动机顺序预设的加法合成来模拟的,而驾驶噪声是使用可变滤波器重新生成的,其参数取决于特定车辆和驾驶状况。
这种方法对结果音质进行了非常可靠和准确的评估。它可以用来产生一个完整的WLTP循环,可以进行主观评估,判断最佳和关键的声音行为,可以与其他混合概念进行比较。
通过实施本文介绍的流程和软件,OEM可以从早期阶段就清楚地了解其HEV项目中的NVH情况,帮助指导设计决策,并将后期开发阶段的成本和时间密集型评估循环降至最低。
1. 引言
随着电动汽车的不断发展,以及电池容量和充电时间方面仍然存在限制,混合动力设计越来越受到人们的关注。当电池状态和功率要求允许纯电动驾驶时,驾驶员可以在需要时依赖额外的内燃机。
在NVH方面,混合动力概念车也有缺点,即在不利的情况下,内燃机的启动会导致不良的振动和突然增加的噪音水平。因此,工程精力都花费在校准引擎启动的情况下,内燃机启动噪声可以被理想地掩盖, 这意味着有足够多的背景噪声与频谱含量匹配的内燃机噪声,并且内燃机是在操作足够安静的条件下启动的。要在后期开发阶段为内燃机找到理想的情况可能会非常耗时,所以最好将这一开发转移到早期概念选择阶段,这就是模拟发挥作用的地方。
通过使用仿真技术可以评估P2-DCT、PS、DHT等不同混合概念的NVH行为。利用本文提出的声学仿真技术,可以使结果听得见,以考虑主观的声音印象,这对于在混合动力汽车开发过程中指导管理决策和作出相应的反应是非常有用的。
该方法将模拟的混合动力汽车内部噪声分为三部分:内燃机噪声、电动机噪声和背景噪声。每个组件都是合成使用噪声和正弦发生器,以实现最大的灵活性和广泛的适用性。
本文提出了一个软件工具链,它包括一个用于单个组件参数的预设器,一个作为灵活可用计算核心的声音生成引擎,以及一个图形用户界面(GUI),用于根据生成的预设和定义的驾驶情况创建最终的wav文件。
2. 方法
在开发混合动力电动汽车时,有不同的概念需要考虑。一般概念可以是并联式混合动力,其中电动发动机可以单独或与内燃机一起驱动车辆;串联式混合动力,其中内燃机用于为蓄电池充电;或者是功率分配概念,其中发动机和电动马达的功率可以使用行星齿轮等共享。最常见的概念如图1所示。这些概念在二氧化碳排放、成本、驾驶性能和NVH方面都有一定的优势和劣势。前一个主题已经在模拟环境中得到了解决,而NVH通常在混合概念确定后的开发阶段进行评估。然而,由于混合动力汽车被许多客户认为是最先进的产品,高度完善的NVH行为也同样被期待。此外,与传统设计相比,混合动力概念车往往会带来更多NVH问题。主要噪声源是内燃机、电动机和风/滚动噪声。仿真的一种方法是建立每个噪声源的物理模型,将产生的噪声与模拟的车辆传递路径相乘。这种方法将意味着巨大的模拟工作和非常复杂的数学运算,这将增加开发时间和成本。在这里提出的方法中,进一步深入车辆,只关注车内噪声结果(包括传递路径),而不是噪声源。


图1 HEV变速器概念
如果我们想模拟/合成一个类似于汽车内部的噪声源,我们需要这个噪声源是如何组成的信息(例如对于内燃机来说,哪个发动机的指令涉及到发动机的主导地位)。在模拟过程中,车辆仍处于开发阶段,现实世界的测量数据很可能无法作为分析的来源。因此,该方法使用可比较的车辆基准数据来提取该信息。
这些基准测量通常包括至少一次满载试运行,一次半载试运行和一次滑行。这里的假设是,根据车辆和发动机类别,通过分析数据库中现有的测量数据,可以以足够精确的方式近似得出车辆噪声源的基本特征。
例如,如果一辆开发中的汽车在一辆紧凑型汽车上配备了一个4缸涡轮增压汽油发动机,那么在数据库中很可能已经有了可比较的实际测量数据,可以用来在模拟中重建内部噪声。如果数据库中没有特定的车辆配置,则需要对该配置进行测量(例如,如果该配置为3缸车辆,而数据库中没有该车辆,则可以将3缸车辆的测量值添加到数据库中)。或者可能会有一个类似的配置,其声音效果与开发中的类似。这可能是一些小的差异,比如车辆等级(小型或紧凑型)稍有不同。哪种配置被认为是可比较的或至少是可接受的,这取决于模拟结果所需的精度,应由声学专家作出决定。
用类似的方法,可以使用已经测量过的类似配置来近似地计算其他噪声分量。在数据库中找到类似声音的电动马达,它的一个选择标准可能是电力。而风/滚动噪声主要由车辆的隔声性、轮胎类型和车辆的重量来定义,如果这些参数匹配到一定程度,声学结果也会相似。显然,模拟结果将是一种估算,其准确性取决于从数据库中选择的车辆与模拟开发车辆的匹配程度。
另一方面,目标结果是在早期开发阶段评估不同的混合动力概念。在很多情况下,确切的底盘/引擎配置甚至在这一点上都不知道。然而,燃料消耗已经完成WLTP循环评估,并提供包含NVH考虑因素的措施对整个开发过程将是一个巨大的好处,因为在特定时间段内启动ICE产生噪声的数量有时会被认为太烦人(见图2)。


图2 内燃机启动时的WLTP循环
3. 目标设定和评价标准
为了对混合动力汽车的NVH行为进行中立和非主观的评价,需要以客观的方式定义目标和评价标准。如前所述,这些指标和评价标准与混合动力概念和车辆类别密切相关。另一个影响因素是运行策略。运行策略的定义和优化是在不同的目标之间找到最佳的折衷办法以达到最高的效率。然而,如果运行策略需要大量的内燃机启动和停止,或者如果有太多像内燃机的突然负载或速度增加的意外等,NVH行为和驾驶舒适性可能是不可接受的。但是如何定义这个标准呢?
要回答这个问题,重要的是要知道被认为是不可接受的或令人讨厌的影响或运行模式。通常,电动模式和内燃机模式之间的差异以及车内噪声和振动水平的相关变化是人们关注的主要问题。因此,本研究选择的用于客观评价NVH准则为室内噪声水平增加和整体噪声水平。首先,重要的是要找出并理解在纯电动运行和内燃机运行中的内部噪声水平有什么不同。因此,对不同车型的车内噪声水平进行了基准评估,以确定在选定的运行条件下的典型范围。这对稳态操作和瞬态操作都适用。结果如图3和图4所示。
图3中的稳态结果显示了静止(低怠速)、30kph、50kph、70kph和100kph时副驾驶位置的内部噪声水平。负载由相应车速下的需求给出。可见,电动汽车和内燃机汽车最大的区别是速度范围较低。这里可以看到车辆内部噪音水平的差异。在更高的速度下,例如100公里每小时的速度下,车内噪音水平几乎是相似的。换句话说,主要关注的关键领域是在中等或低负荷需求下的较低车速。


图3 噪声水平与噪声水平增加稳定比较
图4显示了与特定车速下的EV高负荷、EV部分负荷加速和EV恒定行驶相比,针对相同车辆类别的基准研究结果,以及ICE2档高负荷加速和3档高负荷加速的瞬态车内噪声级散射带。在这里可以清楚地看到,噪音水平增加约10至12分贝,从恒定的电动驱动或电动部分负载到ICE运行与高负载要求在2档。这是NVH的关键和不可接受的。从电动汽车驱动或电动汽车部分负载到三档高负载要求的内燃机运行的噪声水平增加显著降低,约为5db。这仍然是一个增长,但它被认为是NVH的边界,结合适当的操作策略和随着时间的负荷增加,它可以发展为可接受的。


图4 噪声水平与噪声水平增加瞬态比较
综上所述,研究表明,与发动机转速增加相关的噪声水平增加比负载增加引起的噪声水平增加更为关键。图5显示了一个比较。这里的图表显示了发动机转速增加1000rpm与负载增加超过发动机转速(空载到最大负载) 的影响。评估不同混合概念的NVH标准与噪声水平增加的要求被设定为低于3 dB。此外,发动机启动/停止的次数以及ICE负荷和速度坡道的也被考虑在评估中。


图5 速度增加与负载增加的影响
4. E-Sould系统
E-Sound引擎是一个非常灵活的工具,由纯数据(PD)补丁组成,如图6所示。


图6 纯数据(PD)环境,E-Sound补丁摘录
可嵌入的实时编程环境可以运行在Windows、OSX和Linux上,也可以嵌入在c代码中,用作黑盒来创建基于信号输入的所需输出。它的显著优点是,同样的声音引擎可以作为.NET应用程序的计算核心,也可以作为运行在嵌入式设备硬件上的人工声音生成演示车的核心。因此,在使用基于E-Sound的软件或驾驶基于E-Sound的演示车时,不需要为不同的应用程序维护单独的软件,也可以即时进行更改。通过网络消息与其他软件或接口进行通信。发动机转速、扭矩等信息可以来自can接口、MATLAB或任何其他软件输入。
对于声音的产生,使用两个具有64个振荡器的加法合成模块,用预设文件中指定的幅度合成整个发动机转速范围的0.5到32阶。根据发动机转速和扭矩,每个振荡器的振幅是相应调整的。每个振荡器由频率、增益、振幅调制和相位调制参数化。其中一个模块基于(Frank, Sontacchi, Brandl, &Höldrich, 2014)中介绍的方法。
第三个模块负责背景噪声,它只依赖于车速和噪声参数。这些参数构成了不同车速下噪声的频谱含量和振幅。这是通过频率、增益和q参数化的带通滤波器和均衡滤波器实现的。滤波器组的参数输入是通过分析类似的底盘配置的现有的测量值来定义的,如第二章所述。
5. 仿真软件工具链
5.1 声音模拟
核心模拟是在一个易于使用的GUI中完成的,其主要窗口如图7所示。它的特点是在第4章中描述的E-Sound引擎创建一个预设文件的wave文件,这是作为软件的输入。该软件最初的开发目的是使模拟输出可听见,它能够使用任何符合定义结构的MATLAB文件,并包括必要的驱动参数作为输入文件。


图7 声音模拟器GUI
理论上,E-Sound引擎也可以作为独立的专业工具使用。有了用户界面,模拟对每个用户来说都是可访问和易于使用的。即使是用户对声学一无所知的情况下也可以很好使用,因为预设仍然是由声学工程师提供的。
内燃机和电动发动机的预设值不仅适用于完全相同的车辆配置,而且也适用于其他发动机和底盘组合的类似配置,因此这些预设文件中的发动机转速和扭矩通常在0到1的标准化范围内。因此,GUI提供了将这个规范化范围映射到模拟发动机配置范围的可能性。这些参数的输入可以从预期的模拟电机中获取,也可以根据车辆的行驶循环进行估算。如果ICE/E-motor配置未知,则提交mat文件。
校准功能最终允许创建标准化(自动校准)或用户校准的输出文件,这使得不同预设或驾驶周期的水平正确的比较成为可能。
5.2 预设器
为了创建声音预设,我们开发了一个基于MATLAB的软件工具(见图8)。


图8 E-Sound预设器
使用与其他应用程序相同的E-Sound引擎来播放创建的预设声音。目前,预设器用于创建内燃机和电机预设,一个包含的工具的背景噪音与一个可能的自动化分析算法,计划在未来的升级。器由显示3种主要工况并可进行测量分析的主窗口、每个工况的详细顺序器和几个插值和回放窗口组成。可以使用MATLAB编译器,该应用程序也可以编译为一个独立的可执行文件,这使MATLAB许可证并不是强制性的。
6. 预设生成
6.1 内燃机
内燃机车内声音的订单模式非常复杂,通常涉及的订单很多,以至于“从头开始”的订单模式设计将非常耗时,即使对于经验丰富的声学工程师来说也是如此。因此,利用预置器软件的自动分析功能,对现有的由满载运行、半载运行和滑行组成的测量装置进行分析。使用(Tuma, 2005)和(Vold & Leuridan, 1995)中提出的第二代Vold- kalman滤波器和低频去噪器提取阶数。
最终声音的微调是手工完成的。对于这种微调,软件中提供了不同的工具,包括单个订单、选择多个订单、频率过滤器、全局增益过滤器和镜像功能,如果测量不包括整个发动机转速范围,该功能可以在定义的发动机转速下镜像订单模式的一部分。三种负载条件(满载、部分负载和恢复)之间的扭矩插值也可以在软件中定义,以实现模拟发动机更具运动性或更豪华的声音性能。
6.2 电动机
对于电动马达和内燃机,预设产生的原理是一样的,但是对于电动马达预设,需要更多的人为操作。一般来说,它与内燃机预设有两个主要的区别:
•这些指令更加孤立,因此听起来比内燃机的声音更有音调。
•订单模式没有内燃机复杂。整体的声音是非常干净的,通常没有粗糙的感觉。
因此,对现有测量数据的自动分析并不适合于电动发动机。相反,测量结果必须由声学工程师进行分析,并且必须从频谱中导出孤立的单阶,然后在预设的软件中重建。在大多数情况下,在零载和恢复条件下行驶时,可听到的电噪声都很低,所以主要工作都是在满载状态下进行的,而在低负荷载重条件时,可听到的噪声通常限制在较小的发动机转速范围内。
6.3 风/滚动噪声
为了在汽车内部获得真实的声音印象,道路和风噪声也必须合成。这种噪声产生的基础是白噪声发生器和滤波网络,它的振幅和拐角频率随着车辆速度的变化而变化,形成与目标车辆相似的光谱组成。原理如图9所示。


图9 风/滚动噪声生成
由于目前还没有自动分析算法,这种滤波器的设计必须使用现有测量值的光谱分析手工完成。然后将滤波器参数存储在一个矩阵中,该矩阵可以传递给仿真软件。
7. 案例研究
本文提出的仿真工具链的初衷是为了能够快速有效地对混合动力汽车的不同传动概念进行主观评价。然而,对工具链的客观评价潜力进行了评价。出于这个原因,对一辆已经基准的混合动力汽车进行了一个案例研究,以显示在理想条件下,仿真可以在多大程度上接近基准汽车的实测声音。
在0.2g的恒定负载下行驶时,基准车在达到约30 km / h时启动内燃机(见图10)。


图10 ICE启动后水平增加
根据图11中的经验数据,可以猜测此时的水平增长可能有问题。测量结果显示,级别确实增加了3-4dBA以上,这在大多数应用程序中被认为是至关重要的。


图11 ICE启动噪声质量预期影响的经验数据
由于基准车也可以在纯电动和纯ICE模式下行驶,因此我们在车内对这两种驾驶模式下的全负荷和部分负荷的累计和滑行进行了测量。通过对内燃机测量数据的自动分析,使用预置器进行了内燃机预置。通过分析E-Mode测量中最主要的阶数,推导出一种电动马达预设用于仿真。对于背景噪声预设,选择了电动模式低负载运行测量,因为基准车在低负载行驶时,电动模式的噪声几乎是听不见的,因此该测量可以提供最干净的背景噪声图像。然后将振幅倍增值和角频输入可变滤波器,根据车速重建背景噪声测量的频谱内容。
仿真结果如图12所示。仿真和测量都表明,与E-Mode运行相比,ICE启动后的体积增加略高。测量和模拟的频谱也很相似。如果预设值被仔细匹配,模拟工具链可以提供一个有用的特征,以绝对声压级来估计NVH行为。


图12 仿真结果
内燃机在不同车速和发动机转速下启动时,也应考虑屏蔽频率的现象,因为其他噪声成分的某一频谱含量会比其他频谱成分更容易屏蔽燃烧噪声。
根据经验数据,可以实施客观规则来决定在某种驾驶条件下是否可以接受噪音水平的增加。
8.结论
本文提出了一个非常灵活的软件工具链,可以在确定特定发动机/底盘配置之前就可以听到车辆内部噪音。该技术可应用于电动、混合动力或传统内燃机车辆。使用基准数据库,模拟车辆的发动机/底盘配置在最短的时间内近似模拟出具有可能的最高音频输出质量(真实声音)。
通过一个案例研究,展示了该软件在模拟内燃机启动时的声压级估计和噪声质量影响评估方面的潜力。它已经表明,与理想匹配的预设配置,产生的内部噪声可以模拟大约±1分贝。
作为未来的大纲,计划使用更多的自动分析功能。由于电动汽车是一个不断增长的趋势,将有一些努力来创建电动汽车测量的分析算法,该算法可以提取在满载运行时可听到的主要指令。将开发第二种算法来分析背景噪声,其方式是自动检测特定车辆或车辆类别的风和滚动噪声模块的滤波器参数。这些功能将包含在预设器中,以便在一个软件产品中预设所有相关功能。最后,还可以评估频率屏蔽的数量,从而形成一个客观的标准,以判断客户对ICE启动测量的NVH接受程度。通过这些扩展,工具链甚至可以扩大其应用范围,从最初的主观评估工具,到一个客观的混合动力汽车仿真软件。
文章来源:Langjahr, P., Resch, M., and Graf, B., “HEV evaluation in Simulation Phase based on Predicted Sound Behavior,” SAE Technical Paper 2020-01-1511, 2020, doi:10.4271/2020-01-1511.
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