本文將介紹歐洲某主流主機廠如何針對一款電動車的whine noise問題，使用BTPA技術進行傳遞路徑分析，最終排查出問題根源并結合實際情況做出切實可行的更改方案。

車況簡介

處于試制階段的某款電動車，在加速過程存在明顯的whine noise，需要排查出問題根源，并做出相應的改進措施。

通過人工頭HMS IV.0采集車內噪聲后，用回放均衡器+耳機進行回放，可以清晰地聽到whine noise。

將結果用ArtemiS SUITE分析，并用高級濾波回放ASM 11模塊，快速診斷出whine noise是由下圖圈中階次發出的。

通過車輛的特征，分析出該階次是電機產生的。而該階次是很難消除或降低的，即很難從激勵源的角度解決該問題，因此分析該噪聲的傳遞路徑并進行隔離，是較好的解決方案，而這正是BTPA大展身手的時候。

 

BTPA建模和結果擬合

做BTPA測試，首先要理清所有潛在的問題路徑，避免因遺漏某些路徑而導致模型的不準確。

在本案例中，結構和空氣都可能是whine noise的傳遞路徑。結構路徑中，包含3個懸置（電機的左右懸置和抗扭懸置）、左右傳動軸、逆變器的支架、空調管等；空氣路徑中，包括電機的各個面和逆變器的表面。

針對如上的潛在問題路徑，通過BTPA分析，擬合出的車內左、右耳噪聲與人工頭實測的對比如下圖所示。

擬合結果：

• 車內噪聲與人工頭實測的頻譜成分非常接近；

• 缺少輪胎在轉轂上的貢獻，所以會有些差異，但不影響whine noise的分析；

• 回放時可完美復現出whine noise。

  

whine noise傳遞路徑分解

基于上述模型，逐步分解路徑，來排查whine noise的傳遞路徑。

首先將車內噪聲（以下只展示單耳結果）分解成結構路徑和空氣路徑，如下圖所示：

從結果可以看出：

• 結構路徑在低頻部分（1.2k Hz以下）貢獻比較大；

• 空氣路徑在高頻部分（1k Hz以上）貢獻要大些。

 

進一步對結構路徑分解，獲得whine noise傳遞路徑如下圖所示：

從結果可以看出：結構傳遞的whine noise由驅動軸、3個懸置貢獻的會比較多。

進一步對空氣路徑分解，獲得whine noise傳遞路徑如下圖所示： 從結果可以看出：空氣路徑中，底部、后側、變速器左側貢獻要更大些。

 

BTPA進行虛擬改進

針對上述的路徑分解，結構聲中的驅動軸、3個懸置，空氣聲中的底部、后側、變速器左側，將是重點的潛在改進對象。

但實車中做改進，周期比較長，而BTPA的擬合軟件Progno[i]se支持虛擬的改進，可以用軟件改進來預測后期整改方案的效果。如將空氣路徑總貢獻結果中，1kHz以上部分降低6dB來預測加聲學包后的效果；或將結構路徑中傳動軸貢獻降低6dB，來預測改進傳動軸特性的效果。

本案例采用三種虛擬改進方案：

• 只優化空氣聲；

• 同時優化空氣聲和傳動軸；

• 同時優化空氣聲、傳動軸和懸置。

僅從效果來看，同時優化空氣聲、傳動和懸置效果最好，但真正實施起來很困難。經過對三種方案的回放和評價，只優化空氣聲這一方案，雖然效果沒后兩種好，但已達到該車的預期，且實施起來較后兩種方案要容易很多。故將選該方案作為實物改進驗證方案。

實物改進驗證效果

只優化空氣聲的方案雖然非最佳，但易實施，且效果已達到該車的預期，故選用該方案將進行實車驗證。

通過對變速器進行聲學包裝，來改進變速器左部、底部和頂部的傳遞貢獻，實物改進如下圖所示。

改進后實測的車內噪聲，與原狀態的對比如下圖所示，尤其在1kHz以上部分有明顯的改善，且實車評價后達到預測。

總結

本案例通過BTPA方法，對EV車的whine noise進行了傳遞路徑分析，實現了：

• 擬合出了精準的BTPA模型供傳遞路徑分析；

• 分析出了whine noise的主要貢獻路徑；

•  對問題路徑進行了虛擬改進，并選擇出易實施且能達到預期的改進方案；

• 實物改進并驗證效果達到預期。

• 來源：海德聲科