目前乘用车的电动化趋势发展迅速，动力总成作为新能源汽车的驱动核心，决定了整车性能的优劣。新能源汽车动力总成的形式多样，面对的工况和运行模式更为复杂：①工况高动态变化和工作模式快速切换；②宽广的工作转速区间和共振问题；③电力驱动系统的高转速和大转矩；④紧凑和复杂的结构。

动力总成故障和质量检测的重要性

1.动力总成常见故障形式

动力总成零部件在高转速、大转矩及高动态切换运行条件下容易发生故障。常见的故障现象有电机异响、轴承故障、齿轮敲击和啸叫、齿面点蚀和断裂等。造成上述失效有多种可能的原因，从齿轮啮合设计、加工制造到电机输出的转矩脉动过大及装配精度，既有可能是齿轮自身的问题，也有可能是轴承先失效而导致的后果。

2.故障识别和诊断

机电一体化的动力总成结构复杂，故障形式和原因多种多样，需要对产品进行严格的耐久性试验以验证其设计的合理性和材料的坚固性，准确找到故障源，进而确保产品性能和寿命符合设计要求。

实时NVH检测技术

下面结合实例具体介绍如何通过实时NVH测试方法和评价指标，解决新能源汽车动力总成的现实困难。

1. 实时NVH分析方法

在动力总成的测试过程中可采用时间域、频率域和角度域三种NVH分析方法对故障进行检测。

（1）时间域分析 

振动量时间域分析考察的是振动能量或峰值的大小。通常情况下，被试件发生故障时振动能量会大幅增加，出现明显的尖峰。
振动能量可以通过振动有效值RMS来表征，并通过公式1计算得到：

振动峰值可以通过峰值因子Crest Factor来表征，并通过公式2计算得到：

计算得到的振动有效值出现随着时间变化明显增长的情况。此种方法的优点是运算速度快，结果一目了然。但其缺点是对于复杂的机械结构，难以甄别出被试件中哪个零部件发生故障。

（2）频率域分析 

振动量频率域分析考察的是振动量在各个频率下的分布情况。如果被试件某个零部件出现故障，其特征频率所对应的振动分量将明显增加。但实际上动力总成各个旋转部件的频率会随着转速改变而发生变化，因此在转速动态变化的情况下，尤其是模拟行驶工况的性能和耐久试验中，频率域分析难以实时和准确定位故障零部件。

（3）角度域分析

 振动量角度域分析考察的是旋转机械的振动量在各个阶次下的分布情况。阶次与频率及转速的关系为：

首先对时间域振动信号进行角度域重采样，得到某旋转轴为基准的各角度时刻的振动信号，进而对此角度域信号进行FFT快速傅里叶转换，可以得到高精度的阶次谱。动力总成内各旋转部件的特征阶次是固定不变的，只与结构特征有关，与转速无关，因此阶次分析被广泛地应用于动力总成NVH分析中。

2.早期故障检测

实时检测动力总成的故障尤其是早期故障对于诊断故障产生根源具有重要意义。结合上文所述的时间域和角度域NVH分析方法，可以对故障进行准确识别和诊断分析。

当发生失效时，振动能量将会发生增长。在时间域，振动有效值会随着时间而增长。在角度域，三维阶次谱中可以看到某特征阶次及两侧边频带出现了增长及什么时刻开始发生了失效。通常情况下失效部件所对应的特征阶次的两侧会出现多个等间距的边频带，其间距与失效零部件所在轴的阶次有关。不仅如此，特征阶次整数倍的两侧也会出现边频带。

以下介绍某新能源汽车动力总成在耐久性试验过程中，利用德国红蚂蚁（red-ant）公司早期故障检测系统，对安装于一体化动力总成壳体表面的振动加速度传感器的信号进行采样；同时为了满足高转速下的脉冲频率信号采集，使用80 MHz计数器对电机转速进行采集。

以该动力总成的输入轴作为基准进行阶次分析，根据动力总成内各零部件的结构参数，并结合实测得到的阶次谱，可以看到主要振动能量分布在128阶以下。为了能够精准地定位故障，需要精确区分每个零部件的特征阶次及其边频带，因此将阶次谱分辨率设为0.001阶。

被试件发生失效时的工况为：驱动转速4 000 r/min，输出转速776 r/min。图1显示了振动有效值Vib和阶次谱偏差OS的趋势图以及在失效时两者均超过了上限值。

图1  检测指标趋势

从失效时刻的振动原始信号（图2），可以发现信号中有明显的周期性冲击现象，每0.077 s出现一次振动峰值。根据动力总成传动结构和失效时运行转速，可以计算得出0.077 s的冲击周期与输出轴的旋转周期（60/776=0.077）一致。由此可以初步判定失效部件位于输出轴上。下一步结合阶次分析，可进一步确认失效部件。从发生失效时与没有发生失效时的三维阶次偏差谱，可以看到随时间的演变，在很多等间距的阶次上，振动幅值明显增长。

图2  振动原始信号周期性冲击现象

比较两个不同时刻（失效和未失效时刻）的二维阶次谱，可以定位是输出齿轮发生了失效，并且边频带的增长形态与齿面断裂的形态相似。
在齿轮啮合阶次14.929阶两侧出现了多个间距约0.194阶的边频带（图3）。根据被试件的结构参数和工况信息，可以计算得到输出轴齿轮啮合阶次为14.929；输出轴相对于输入轴的阶次是776/4 000=0.194。因此可以定位是输出齿轮发生了失效。

图3 三维阶次偏差谱

最终结合时间域振动原始信号分析和角度域阶次分析，对失效部件进行了定位，并且判断失效形式为断齿。对被试件进行拆解后，实物失效佐证了分析结果。

总结

新能源汽车动力总成正迈向产业化、多品种、规模化生产。很多企业在开发不同耦合深度的动力总成，包括第二层级的电气化。此外，动力总成在向更高转速及更高功率和转矩的方向发展，产品耐久和质量检测技术会在功能上进一步升级，人工智能算法和对故障大数据的分析，必将会对检测技术产生推动作用。