电机异响诊断（电机异响检查哪些项目-）

发动机转速波动

即使电机稳定运行，电机的瞬时转速仍会出现一定程度的波动。当这种波动现象出现的频率比较低时，往往会给人带来较差的主观体验。因此，实验时需要测试电机转速。当被测电机较小或因其他原因不方便直接测试转速时，也可以利用振动噪声信号提取转速。 PULSE Labshop和BK Connect都具有自动转速提取功能，其中PULSE Labshop支持在线实时转速提取。

例如，下图左侧的图表就是一个例子。由于电机转速的波动，电机振动的频率引起明显的周期性变化。该频率的周期性变化与转速的周期性变化具有线性比例关系。因此，这些振动谱可以用来提取RPM数据。下图右侧图表的结果是从左侧数据中提取出的转速数据。

相对音高

电机稳定运行时，如果转速发生偏移和波动，就会引起电机噪声谐波成分发生偏移和波动。为了量化这种现象，可以使用相对音高参数。参考SAE论文（SAE 2019-01-1521），相对螺距定义为Relative Pitch=19.9317 * log10(f/fmax)

式中，f为运行过程中各时刻的谐波频率，fmax为运行过程中谐波频率的最大值。

如果不方便获取噪声谐波频率，也可以利用转速信号或振动信号中的谐波分量进行计算。下图是相对音高分析结果的示例。根据偏移的平均结果和公差范围，设置相对螺距变化的上限和下限。

订单分析和订单跟踪

对于旋转机械，阶次分析和阶次跟踪是两种常见的分析方法。阶次分析结果中，横坐标为频率。如下图左侧所示，有一些明亮的斜坡。斜率的斜率对应的是X轴频率与Y轴旋转频率的比值，也就是对应的阶数。图中69阶有一个明亮的斜率，这意味着69阶噪声较大。右侧的阶数跟踪结果中，以相同的原始时域数据为例，横坐标为阶数，对应的第69阶为垂直亮线。

两种方法可以提供相似的信息，但也存在明显的差异。在左图的阶次分析中，可以方便查看固有频率与阶次的关系，在右图的阶次跟踪中，可以方便查看不同的阶次数据。另一个区别在于顺序分辨率。低速时，阶次分析中各阶的亮线非常密集（越靠近原点，斜率越密），不利于区分不同阶次，而在阶次跟踪时，无论速度在什么范围内中，可以保持相同的阶次分辨率（每个阶次是固定间隔的垂直线）。两种方法都有各自的优点。在实际应用中，需要根据分析的重点选择合适的方法。

（非零原点）正序和负序

电机的噪声和振动信号中，围绕控制器开关频率存在正序和负序。 BK Connect 可以在频谱云图中显示正序和负序。如下左图所示，1720Hz附近有2阶噪声（两条亮斜线）。其中，+2阶的颜色在高速时更亮，表示噪声更大。为了比较2Order噪声，在频谱云图上进行阶次切片（也称为阶次提取）。如下右图所示，在2000RPM以上，+2 Order明显高于-2 Order，并且与全频段Total值非常相似。接近，所以+2阶是该电机高速噪声的主要组成部分。

峰度和波峰因数

电机在启停阶段和运行过程中经常会产生冲击噪声。在评估冲击噪声的幅值时，除了声压级、响度等常用参数外，还可能需要峰度和波峰因数。峰度（或称峭度）多用于统计学，主要评价数据的分布特征。数据越发散，峰度越大。

例如下图中，当噪声的原始时域信号中的声压数据中（蓝色框内）出现撞击噪声时，声压值的绝对值变大，距离0Pa越远，并且比没有冲击噪声时更加发散，因此在左侧的峰度与时间结果中，冲击噪声时刻的峰度将明显大于其他时刻。波峰因数是信号中峰值与有效值的比率。以相同的电机冲击噪声数据为例，冲击噪声的峰值也可以反映在CrestFactor vs.时间上。

总结

电气元件通常包括驱动电机、执行器等结构，在运行过程中可能会产生不同特性的异常噪声。在测试和分析此类异常噪声问题时，需要使用一些特殊的参数来量化异常噪声现象。 HBK的BK Connect软件包含多种目标参数计算功能。用户可以直接使用这些参数，也可以根据实际问题借助MS Excel、MATLAB等其他工具导出其他参数。

本文结合一些实测数据和分析结果来介绍各种参数，包括：

? 声压级（SPL）

? 心理声学参数：响度、锐度、波动强度、粗糙度

? AM 参数：调制（Modulation）、包络分析（Envelope）

? 纯音参数：突出比、音噪比、音调

? 频谱参数：FFT、1/3 倍频程、临界频段

? 统计参数：百分位数、百分位数频率

? 偏移和波动参数：颤音、速度波动、相对音高（Relative Pitch）

? 订单分析和订单跟踪

?（非零原点）正序和负序

?峰度和波峰因数

在HBK以往的实际应用案例和咨询服务项目中，这些参数可以有效处理大多数异常噪声问题，并且可以通过合适的客观参数对异常噪声进行定量研究。除电器配件行业外，本文提到的客观参数也适用于其他类似行业的异常噪声问题。