随着高效、静音且可编程控制的电机与发动机广泛应用于新能源汽车、机器人、智能家电等领域，这类动力设备日益深入人们的日常生活。电机及其相关结构的异音等 NVH 问题，也逐渐成为终端消费者关注的重点。

挑战

对于用户来说，任何细微的杂音都会让他对产品的美好幻想瞬间破灭。而机械结构的异音（异响、杂音、rubb&buzz）或振动一直以来都是用户和工程师的梦魇。解决和控制这类 NVH 问题要投入诸多资源。

但层出不穷的异音各有特色，几乎找不出共同点。传统方法依赖人工听音，存在如下缺点：

• 人的主观因素影响过大，同一个声音或许敏感的人无法接受，其他人觉得根本不是问题；
• 人会疲劳，需要休息，长期听音误判率会不断提高
• 较大噪声会对人耳造成不可逆的伤害
  

为了解决人工听音的这些缺点，我们希望用机器替代人工，因此工程师们需要找到可靠的客观测量方法。

这时候，很多工程师就会想到找一台靠谱的声级计，如果出现异音，声压级就会变化，只要检测出那些声音更大的害群之马，就能管控产品品质。

但是在我们真正准备工程应用时，我们就会发觉不对劲 - 很多杂音其实并不“响”，它只是让人烦躁罢了。甚至很多时候，存在异音的产品可能总声压级比良品还低.

核心问题

我们需要思考一个最核心的问题了 - 异音到底是什么？异音的本质是声音的突变。这种突变让声音不再和谐，人就觉得产生了异常音，反应在曲线中，就是“毛刺”或“不平滑”。

如果把曲线画出来，人当然一眼就能看出是否平滑，但是为了让机器知道什么是平滑， 我们会想到“斜率”这个东西，如下图所示，如果曲线出现变形，斜率必然会突变，这样一来，找出斜率突变的那些产品，也就找到了不良品。

分析方法

声压级/振动量，频谱/FFT 和纯音这三个参数常被用来衡量异音。
不同于人类的超强感知，仪器难以被异音随心所欲的”触发“，无论是测量声压级，频谱，亦或是用纯音检测技术，主流的方法基本都测得的是瞬时值或平均值。

1. 声压

在声压级时间曲线中，我们从近 40 个不同计权组合的声压级中找出了最具代表性的两个，LAeq和 LAPKmax_dt。

• LAeq 表示能量平均声压级，是噪声测试中最常见的声压级之一。
• LAPKmax_dt 代表时间间隔为 dt 的最大峰值声压级，这里的 dt 为一秒，也就是每一秒测得一个最大峰值。
  

2. 频频/FFT

频谱随时间变化的情况由专门的时频谱（spectrogram）或叫声谱图（voicegram）表示，这是一种体现声音各频率成分随时间变化的热图。

频谱检测对机械振动/异音的检测尤其有效,无数异音在频谱中原形毕露。它们对总声压级的贡献很小，但在频谱中通常表现抢眼。

3. 纯音技术

同样的两个电机，如果测试“异音随时间变化的曲线”。为了便于对比，也一并测试了平均声压级和频谱。

• 两者的宽频带声压级相差无几，异音电机的声压级甚至更低，这在实际测量环境中根本无法判断异音是否存在；
• 频谱对很多频率分量明显的应用非常实用，但本例中尽管能测出一些若有若无的特征，却都不明显，这就给产线品控带来很多困扰；
• 异音时间曲线则一目了然，异音出现的时间点与实际情况完全一致，结果实时得出。

异音时间曲线就是纯音检测技术的威力体现。纯音技术通过测量信号电平的瞬态变化（Transient）和变化的陡峭幅度（Steepness），任何细微异响都能在结果曲线上呈现出明显尖峰。
为了让测量结果与人耳主观听感匹配，需要考虑不同年龄和听感的人才能客观高效地评估测量结果。

参考文件：
https://www.ntiaudio.cn