关键词：电动汽车减速器;背景噪声;VMD;FastICA
摘 要：电动汽车NVH噪声性能极大影响驾乘的舒适性，NVH性能已经成为验证其产品质量的关键指标，加强对噪声测试技术的研究，可以极大程度地推动减速器的高质量发展。针对噪声测试台架的噪声数据采集环境干扰大且难以消除的问题，提出一种基于变分模态分解（Variational Modal Decomposition,VMD）与快速独立成分分析（Fast Independent Component Analysis,FastICA）的噪声信号分解及基于信号互相关分析的背景噪声成分识别与降噪方法。首先，采用VMD算法将减速器混合信号分解为多个模态分量；其次，将获得的模态分量通过FastICA算法进行进一步分离解混，获得多维独立分量；最后，利用信号的互相关性分析对多维独立分量进行识别与滤除降噪，完成减速器噪声测试的背景噪声的分离。结果表明，提出的VMD-FastICA能正确分离出混合信号中的背景噪声信号，有效进行噪声分离；通过减速器噪声测试台架9 000 r/min转速工况的运转试验对比，分解滤除背景噪声后声压级平均降低了3.09 dB(A)，平均误差为0.32 dB(A)。研究进一步优化了新能源汽车减速器噪声性能测试方法，为提升减速器噪声测试的精度提供了技术保障。
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