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电机测试 | 扭矩波动对效率功率结果的影响
电动机结构 - 扭矩波动来源
电机系统的特性会影响扭矩波动，其中包括电机的相数、电机的激励频率以及电机绕组的结构。在这些特性的综合作用下会形成切向力，继而产生扭矩波动和径向力，引发定子噪声。
电机的基础激励频率有多种定义（包括扭矩和径向力）。以下是常用等式：
Fex(Hz) = pN/60
其中p为极对数，N为转速。在另一种定义中，p为极数而非极对数。
图6 同步电动机运行的FFT颜色图
图6展示的是某系统中的扭矩波动示例，该系统由带10个极对的简单同步电机系统构成。在该系统中，转子为强磁铁，电机定子为金属铁，二者由微小气隙隔开。径向力和相对较小的切向力会引发定子振动和电机扭矩波动，而且随着负载增大振动和扭矩波动会加剧。在本示例中基波频率是在数据中能够观察到的、最明显的是力函数，另外还可以观察到其他几个阶次。这些阶次是由于系统中的几何结构和机械性、磁性和电流存在缺陷而产生的。
在汽车应用中扭矩波动会导致的不良影响
扭矩波动会影响车内驾驶员的听觉感受和操作感受。究其原因在于，电机产生的扭矩波动会通过动力总成支架和悬架传递至车身。这些动态作用力输入至车身后会引起噪声、振动和抖动（低频振动），这些问题都会被车内乘客所感知。为了将车辆与扭矩波动隔离，电机应在设计层面尽可能减少扭矩波动造成的影响，同时在设计电动机安装策略和衬套速率时考虑扭矩波动问题。动态作用力演变为NVH问题的程度取决于车身的承载结构和空中灵敏度⸺分别对应为P/F和P/Q传递函数。
NVH 案例研究1
模拟相同车辆使用不同电动机的情况
利用先进的仿真工具可以量化扭矩波动对类似车体结构上接收器位置的影响。借助混合CAE-测试模型可以模拟扭矩波动引起的噪声特性。该混合模型包含由此前在CAE中计算的安装力和源强度以及测得的测试数据 - 用于在VI级NVH驾驶模拟器中创建可驾驶NVH模型。
图7 通过将计算得出的声源强度与测量车体灵敏度相结合生成NVH仿真模型
如图7所示，通过计算开关磁阻电机和感应电机的强制函数（声源强度Q和振动力F）并结合测量的车身灵敏度P/F和P/Q，可以对电机在车内乘员位置上产生的噪声量进行建模。强制函数（安装作用力，F）利用Romax Technology计算得出，声源强度(Q)通过Actran计算得出。由此可以在不制造原型车的情况下评估拟用电动动力系统的NVH属性。通过本案例研究您可以深入了解径向力与扭矩波动之间的关系在某些情况下，扭矩波动可产生与径向力类似的噪声。从图8中可以看出，开关磁阻电机的声响比感应电机更大。开关磁阻电机在约300rpm时扭矩波动噪声大于齿轮噪声。该示例解释了扭矩波动的重要影响，在某些情况下扭矩波动的影响如何等于或大于径向力，以及车辆的乘客如何感知其造成的影响。
NVH 案例研究2
永磁牵引电动机
此前由Millbrook Revolutionary Engineering生产的一款汽车牵引电动机曾被怀疑存在不可接受的扭矩波动。为此其利用Genesis HighSpeed瞬态记录仪和数据采集系统以及HBM推出的Perception软件获取了电气数据和NVH数据，包括高电压、电动机电流、扭矩输出、麦克风信号和加速度计信号。在完成向下采样和重采样后还利用Brüel & Kjær的BK connect软件对信号进行了处理，采样频率为65,536个样本/秒。接下来，该公司又在200 Nm处进行了扫描测量，了解了配置四个极对的电动机的性能。通过调查图10)中所示的电流和电压颜色图可知，正如预期所料由于电机采用四个极对结构，因此出现了很明显的四阶数据。然而，该四阶数据对扭矩波动的影响很小扭矩信号可以看作是340 Hz存在的共振，由此增加了几阶。在扭矩图中观察到阶次的并非由电机的四个极对结构所产生，而是因电机中的其他物理部件（即主轴共振）所产生。
图8 SRM电动机与IM电动机的径向力及扭矩对比
图9 硬件和软件配置
将NVH与电力电子测量技术相结合有助于了解电动机的NVH性能。同时明确导致扭矩波动的谐振频率。接下来是结合传统NVH测试了解电动机结构和运行情况，确定共振来源以寻找减少扭矩波动的解决方案。
图10 200Nm扫描电流电压和扭矩颜色图
引发扭矩波动的因素有很多，而且扭矩波动转化为噪声和振动的原理较为复杂。相关数据通过单一测量平台即可获取，并且从电气过渡到旋转、再到噪声和振动，所有步骤均清晰透明，由此工程师能够更快地解决问题。HBK提供各种产品和服务帮助用户实现这些目标。
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