1.电机NVH分析及优化流程
目前关注NVH更多还是汽车行业，可能是新能源汽车这一块，作为整车厂的话，他可能关注的是动力总成，电机厂可能关注电机，但实际上很多电机厂现在慢慢的也做三合一的形式，所以动力总成的NVH问题他都关注。那么这里面声源就比较复杂了，一个来自电机的电磁激励，第二个来自齿轮的由于静态传递误差引起的这样一个激励。那么两个激励同时要放在总模型进行计算的话，这个可能带来一些困难，另外整个转速段的噪声我们都要关注，因为可能踩油门时踩的转速有高有低，那么这时导致力矩转矩等工况不一样，噪声水平也不太一样，在仿真时就要求作多转速噪声的仿真，同时针对动力总成的话，就要把两种噪声源同时考虑进来。那这时就要求噪声的计算能不能采取一些比较高效的方法，也是目前比较流行的就是采用阶次力的方式进行加载，其实阶次来加载时，电机跟齿轮它们之间是不相关的，是独立的。比如说可以单独的总成只加电机噪声，比如说电机的阶次跟齿轮的阶次是不相互影响的，那么这个是目前用的比较多的一种手段，是对激励源的一个处理。
基于这个思想，比如说要仿电驱动总成的振动噪声问题的话，那刚才讲的激励也来自于电磁或者来自于齿轮，那么分别要把电磁的激励和齿轮的激励给算出来。那么这个计算输出的力载荷形式是一个阶次力的形式，比如说像主流电机是八极的，那么它的一个电磁力主要是8的倍数，只需要考虑8的倍数就可以了；那齿轮的话比如说现在典型的21阶，22阶。那我们可以通过电机和齿轮的多转速的计算或者我们叫加速过程的计算，然后进行一些数据处理，就可以把电磁力转化成阶次力，那么这个包含有电机电磁的阶次力以及齿轮啮合的阶次力，把两种力分别加到总成模型上。电机电磁力一般加在定子的齿面上，对于我们总成模型的话，它的齿轮力理论上可能是在齿轮的啮合位置，但由于齿轮啮合的位置不太方便加，因为力是传递的，我们可以把它简化成加在轴承上面，力在齿轮啮合位置产生，但是通过齿轮和轴传递到我们轴承的位置，所以我们通常可以简化成在六个轴承点的位置加齿轮的一个啮合激励。那这里面就可以包含有电机的阶次，比如8的倍数；也包含齿轮的阶次比如21阶、22阶等等。那么这个总成里面我们进行一个总成的计算，可以输出一个总的噪声Colormap图，包含有电机阶次也包含齿轮阶次的这样一个噪声Colormap图。当我们不加载右边这个齿轮阶次的话，我们也可以完成这个计算，那么这时它算的这个噪声就完全只是由电机电磁激励所引起的噪声。为什么可以这么实现呢？因为他们两个阶次力之间是相互独立的，可以认为是不相关的，那可以合在一起加载，最终噪声结果是一样。
这里是针对这种加速电磁噪声的一个计算分析流程图。首先是从电磁做一个多转速计算，把加速过程离散成各个稳态点，代替加速过程；然后比如说利用一些阶次力计算软件，把它的阶次解出来，然后加到结构上算振动，接下来我们可以用这个噪声软件进行一个声的计算。这只是实现的一个流程，那么后面对这个结果还需要进行一个优化分析，优化分析无非是从两个方面，要么从他的激励源，要么是从它的传播途径。激力源就跟电磁方案有关，或者是简单来讲就是与产生的电磁力大小有关，那么传播途径可以认为是一个放大因子跟结构是有关的，像这个典型的模态阻尼等等是有关的，通常我们优化无非是从这两个方面来进行优化。这主要是正向研发型。
这是这个流程所使用的一些工具链，第一个电磁常用的比如说maxwell、jmag都可以，那么他算多转速时是离散成各个转速点，其实离散的各个转速点的话，去设置各个转速的话可能也比较麻烦繁琐，比如说现在目前的这种车用电机可能达到2万转，那可能用1000转作为它的一个间隔的话，可能这个分辨率还不太高，至少要500，比如说你算了2万转，那肯定至少就是20个转速点，一个个去设置这个电磁模型的话，设置半天，然后计算的话要20个计算完以后，还要把这每一个转速点的电磁结果导出来，如果说全部手工去完成的话，这个工作量还是挺大的。那么这个过程其实我们可以实现一个自动化，就是你只需要一个基础模型，然后我们可以让它自动的实现另外所有转速的载荷的自动添加以及自动计算，磁密的自动导出。利用我们这套方法，其实只需要输出电磁的磁密结果就行，就是在电磁模型里面的气隙上面要画一个圆弧线，把这个圆弧线上的磁密输出来就可以了，这个算法原理非常简单，就是麦克斯韦应力张量法，就是这个原理把它转化成力密度，力密度再提分成力，然后再映射到比如说定子网格上面，我们这个软件就可以完成电磁力的计算或者结果的后处理分析，然后得到阶次力的一个colormap图，colormap图可以加到我们定子网格上面，网格可以通过hypermesh网格划分。接下可以用结构软件进行振动的一些计算，为了快速提高计算效率，一般我们是在计算过程最好先算它的模态。有了模态结果，我们再利用比如结构软件那个模态叠加法来快速算它的振动响应，如果你不算模态也行，可以直接用它的直接法来直接绑定加在结构上算它的振动响应叫直接法，这可能算的效率会比较低一些，算的速度会比较慢。通常情况下一般还是用模态叠加法，电机模态频率比较高，他这个模态结果的文件可能几十G都有可能。那么这么大一个模型的话，你用直接法计算法效率会比较低。基于振动响应这个结果文件，可以导入actran然后自动来划分它的声学网格。有了声网格就可以进行声辐射的计算，然后输出声学结果，包括云图曲线等。优化一般来说主要是三个方面的内容，就是优化目标，优化工况和优化变量。实际上我们针对这样一个过程的话，做了一个自动化的开发，maxwell也是做了一个自动化的开发，只是目前还没有把它集成这样一个整体的进来，可以减少我们繁琐的工作，提高我们的计算效率。
前面可以认为是正向研发型，也就是没有任何测试结果来进行对标，其实我们在实际的问题中，很多是故障诊断型的。电机开发出来以后装车或者有些没有装车直接在台架上就可能测试或者通过主观的感受感觉有一些明显的异音，或者是异常的噪声问题的话，那这时就要进行噪声源的诊断分析，既然有样机优先采用的手段是测试，把具体的噪声源给诊断出来，比如说哪一个阶次的噪声出现问题，第二个要诊断哪一个转速点或者是哪个频段诊断出来，根据专业的NVH知识然后再加上电机理论可能大概能推算出来这个问题可能是什么原因。比如说无非就两方面，要么是激励的，是电磁还是转矩脉动，还是说径向电磁力引起的；第二如果是结构具体哪个板件，端盖还是壳体共振，还是说总成的某个部件共振，或者如果是装在整车的话，是不是电机跟汽车里面哪个部件产生了一个共振，所以把传递路径或者是声源给定位出来，再采取一些有效的措施尝试的去进行一些改进。这是常见的不借助仿真的手段，实际上我们这种故障手段，通常也更多的需要借助一些仿真手段来帮助我们进行一些声源的激励分析，或者是优化分析，可能更加科学一些。仿真的话，因为有了样机，就可以搭建一个高精度的仿真计算模型了，为什么高精度呢？我们刚才讲它这个多物理场的仿真，实际上每个物理场都要通过仿真实验对标，比如电磁场的计算一般我们可以对标平均转矩，实际上你要严格对标的话，你要对标转矩脉动或者反电动势，但转转矩脉动一般很难去测准确，可能更多的对标一些反电动势。结构我们有多种手段来进行校核，第一个是模态，一般来说我们是都需要做的，故障诊断型的话有条件的尽量多做模态试验，包括零部件和总成的，然后还有振动，在台架上测它的加速度，然后验证振动计算模型的准确性；以及测声压来验证声学仿真模型的准确性。通过每一步来进行对标以后，确保我们这个仿真模型是可靠的、可信的。然后我们有了这样一个高精度的仿真计算模型，现在在它的基础上来进行优化，仿真的结果结合测试的结果来进行一个相互的验证。
如果涉及到优化电磁的话，像磁钢方案的设计千变万化，角度或者是厚度稍微变一点，一字型、V型、双V型等等，那么它这个参数就很多了，可能多达几十个参数。如果我们对整个转子进行参数化建模，对于双V结构，可能有二三十个或者至少有一二十个变量，一二十个变量稍微变一点，它可能对电磁性能也好，NVH性能都会有变化。所以最好做目标的优化，我们优化的时候，不可能说对所有的转速点都要去进行优化，这个工作量也太大了。一般来说，前期要把这个具体的工况给定位出来，定位出来哪个转速点出了问题，定位出来我们再优化，也都是在一个很小范围内变化，那你如果大幅变化的话，可能大幅影响我们的电磁性能，有可能就满足不了基本的电磁性能的要求。这个可以通过优化的软件来自动寻优去实现。如果去找的话，可能大家经验比较丰富，也可以去找出一个相对比较优的，但可能不一定是最优的。在这一部分的话，目前大家可能更多的还是借助这种优化算法来实现更加方便。2试验分析及问题诊断
以一个案例具体讲一下分析流程，当然这里面可能不一定用的是真实案例的图片，只是介绍这个方法。那比如说类似这种故障诊断型的，前期要做这种相关的实验，最典型的多转速噪声问题的话，最基本的一个实验叫做加速噪声测试，但对于单转速应用的工业电机等，要进行噪声分析的话，也建议做这种加速噪声测试。因为通过加速噪声测试可以得到一些很丰富的信息，尤其这种模态，共振，共振的转速点以及共振的模态点频率点，可以通过加速噪声测试给测出来。加速噪声测试一般需要加载，需要测功机，要加一个联轴器，如果需要转矩再加一个转矩传感器。首先第一个基本的要求是测噪声的，没条件可以做近场的测试，比如十厘米的位置，有条件就在消音室。然后同步在电机壳体上或者一些关键点的位置布置加速度传感器，同步要把噪声和振动同时给测出来，考虑控制对噪声的影响要同步测试它的电流信号，转矩主要可以验证一些仿真模型，有些测功机其实比电机本体噪声可能还要大，所以要进行一个隔声处理，如果说没有条件，可能做一些简易的隔音箱，有些客户也是这么来做的，但是要注意密封要处理的比较严实，如果泄漏比较大的话噪声可能还是会通过泄漏孔传出来。
做加速噪声测试就可以得到这个Colormap图，那么就可以很明显得到噪声的阶次，比如像我们这个电机的阶次很显然它主要是48阶，40阶也有一点，但40阶不是特别明显，下面是振动，要想看他详细的噪声数据的话，可以把它做一个阶次切片，一般在设置软件里可以很方便做这种切片的提取，比如48阶，40阶，八极电机电磁噪声主要阶次就是八的倍数，所以你只要提八的倍数就可以了，机械噪声的话那就不一定了，我们这里只讨论电磁阶次噪声，那你提取8的倍数，很显然48阶的噪声明显大于其他阶次的噪声。比如说把48阶噪声降下来的话，可能这个噪声问题就基本上降下来，这里面对应的这个峰值转速，4300转、六千五百转左右，还有9800转都是主要问题。振动也是类似的，所以它具有很强的相关性。那么对问题阶次问题转速点都分析出来了，如果是通过测试的手段，只要根据NVH的一些经验再加上一些理论知识，做一些分析可能大概能推算出来。但传递途径上，通过这个数据的话，就很难去诊断出来，或者确定出来具体是哪个部位，要想确定部位的话，可能就要大量布置更多的测试点，对应的这个麦克风、传感器，然后通过这些数据分析，可能会推测出大概的这个部位是哪里，但这种推测可能不是那么精确。所以有时候我们也通过仿真来验证，或者通过仿真来给出具体的优化方向。那么接下来我们针对这样一个故障诊断问题的话，我们一般是采用仿测试仿真相结合的方法，那么刚才是通过测试，大概能把这些问题给定位出来。（未完待续）相关介绍：
这里是我们代理的一款声学软件Actran，我们公司主要做的一些声学项目，最后的这一部分声辐射这一块主要是用Actran来完成的，其实主要是用它的一个基础模块就可以了，一个声辐射的模块。
这是我们公司自研的一款电磁力计算软件，我们开发这个软件的背景主要是基于三个方面。第一目前的一些商业电磁软件对电磁力的后处理功能是比较薄弱的，那我们现在是对他一个补充，我们可以专门针对电磁力做丰富的后处理，比如说一维傅里叶分解二维傅里叶分解或者是colormap图等等；第二我们可以考虑斜极斜槽对电磁力的影响，目前有些商业软件可以考虑斜极斜槽对电磁性能的影响，但是他没有办法考虑斜极斜槽对电磁力的影响；第三我们可以实现把电磁软件的力加载到我们结构软件上，进行一个自动化的加载，不光是这种频谱力，还可以实现这种阶次力的计算和加载，可以打通我们电磁软件和结构软件的一个接口，方便我们进行电磁振动的计算。
这是我们公司自研的一款电磁噪声优化软件，主要针对电磁力或者电磁方案的自动寻优。比如主要的一个优化目标是48阶电磁力，这里面可通过我们软件来进行设置；第二个可以通过优化软件进行设置转速；第三个优化变量，可以针对整个转子参数化建模也可以针对某些转子、某些参数，比如说可以只带一些个别的参数，在转子外圆上开槽或者是在定子开槽等等进行一个局部的参数化建模；那么最后可以通过这个优化软件驱动电磁软件进行优化计算，最终输出所需要的优化模型，然后再做一个模型筛选，找出所需要的一个最终的优化模型出来。
这是我们公司开发的一款基于解析法来快速计算电机电磁噪声的一个软件。主要是趋势计算，精度可能不是太精确，但可以在前期进行快速方案评估。
那想更精确一点分析，可以采用半解析法，这是我们公司开发的一款基于半解析法来快速计算电机电磁噪声的一个软件。所谓半解析法，就是我们前面的电磁部分是通过二维的有限元计算输出气隙磁密的结果，然后接下来用我们的这个软件把气隙磁密读进来，进行一个快速电磁力的计算，后面的像模态振动噪声等等这部分的计算，我们是直接用经验公式就可以来完成了，那么这个可以参考相关的一些比如说我们主要是参考这个多相电机里面的经验公式来完成振动噪声的快速求解计算，它这个就是计算效率很快，可以快速出这样一个振动噪声的那个图。
这是我们开发的一款振动噪声自动化计算软件，其实我们后台主要是集成的Nastran和Actran来分别完成振动的计算和噪声的计算，只是我们把这两个软件集中在我们这个界面里做一些简单的选择、填空，然后就可以快速的完成这种模态、频响、还有噪声的自动化模型设置求解、后处理等等，最主要的目的就是可以提高我们的工作效率，减少我们的重复劳动。
这是磁致伸缩力计算软件，主要用在大电机上，大电机振动噪声源就不是麦克斯韦力了，小电机可能主要还是麦克斯韦力引起的振动噪声问题。但是针对大电机或者针对变压器，它主要激励不再是麦克斯韦力，它可能是这样一个磁滞伸缩力，并且振动噪声可能它占比也会更大。
很多情况下是测试仿真不分家，仿真服务是我们的主要服务，同时我们也提供相关的一些测试。比如说我们在做一些项目过程中，尤其这种故障诊断性的项目，肯定前期要做一些相关的NVH的测试，那么我们这些相关的一些测试设备，像典型的模态测试可以帮助我们校准模型的，或者做一些这种模态的确定或者模态的分析，还有些在台架上做一些加速噪声的测试或者加速振动的测试，这个一般我们在多转速问题的话，这个加速噪声通常要做的，帮助我们进行一个具体噪声的定位，还有时候做一些工作变形的测试，或者是声源定位的测试等等。
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