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| <Testlab을 활용한 EV Run-down NVH 분석 화면> |
이전 글에서는 Testlab을 사용하기 위해 알아두어야 할 Sampling, FFT, Resolution, Window Function 등의 기본 신호처리 개념을 살펴보았습니다.
이번 글에서는 EV의 Run-down 시험 데이터를 활용하여 Testlab에서 운전조건에 따른 소음 특성을 확인하는 과정을 살펴보겠습니다.
Gearbox에서 측정된 Microphone 신호와 E-motor RPM 정보를 이용하여 특정 운전조건의 Spectrum을 확인하고, Colormap을 통해 전체 Run-down 영역의 변화를 살펴보겠습니다. 이후 관심 회전성분을 Order Section으로 확인하고, 마지막으로 동일한 데이터를 Waterfall 형태로 확인해보겠습니다.
< EV Run-down NVH 데이터 알아보기 >
- 데모 데이터와 시험 조건
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| <Chassis Dynamometer에서 수행된 EV Coast-down NVH 시험 시나리오> |
이번 예제에서는 전기차의 Coast-down 과정에서 취득된 NVH 데이터를 활용합니다.
차량은 Chassis Dynamometer에서 Coast-down되며, Gearbox 주변의 Microphone을 이용하여 소음 신호를 측정하고 E-motor의 회전속도를 함께 취득합니다.
시험 과정에서는 ECO Mode를 임의로 On/Off하면서 차량 상태에 따른 Tonal Noise의 변화를 확인할 수 있도록 구성되어 있습니다.
이번 글에서는 전체 Sound Quality 분석 중 Gearbox Microphone 신호와 E-motor RPM을 중심으로 Spectrum, Colormap, Order Section 및 Waterfall 결과를 살펴보겠습니다.
- Gearbox와 관심 회전성분 알아보기
SimRod Gearbox는 E-motor의 Input Shaft에서 Intermediate Shaft를 거쳐 Differential로 동력이 전달되는 구조로 구성되어 있습니다.
Differential에는 73개의 Gear Tooth가 있으며, Differential의 회전속도를 기준으로 보면 73rd Order 성분으로 나타납니다. 이번 분석에서는 E-motor RPM을 기준으로 회전성분을 추적하기 때문에 Gearbox의 기어비가 반영되어 해당 성분이 약 10.24 Order로 나타납니다.
이후 Colormap과 Order Section에서 이 10.24 Order 성분이 RPM에 따라 어떻게 변화하는지 확인해보겠습니다.
< Spectrum과 Colormap으로 주파수 특성 확인하기 >
- Spectrum 알아보기
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| <약 1800 rpm 조건에서 확인한 Gearbox Microphone Spectrum> |
먼저 Run-down 과정 중 하나의 RPM 조건에서 Gearbox Microphone 신호의 Spectrum을 확인해보겠습니다.
Spectrum의 가로축은 Frequency, 세로축은 Microphone에서 측정된 음압 Amplitude를 나타냅니다.
이를 통해 현재 운전조건에서 어떤 주파수 성분이 상대적으로 크게 나타나는지 확인할 수 있으며, Testlab에서는 Cursor를 이용하여 관심 Peak의 주파수와 Amplitude를 직접 확인할 수 있습니다.
다만 하나의 Spectrum은 특정 RPM 조건에서의 결과만 나타내기 때문에 전체 Run-down 과정의 변화까지 확인하기는 어렵습니다.
- 운전조건에 따른 Spectrum 비교하기
앞의 결과와 비교하면 RPM이 달라짐에 따라 주요 Peak의 위치와 크기가 변화하는 것을 확인할 수 있습니다.
여기에서는 특정 Peak의 원인을 판단하기보다, 운전조건에 따라 Spectrum 특성이 달라진다는 점을 확인하는 것이 목적입니다.
그러나 이처럼 각각의 RPM 조건을 하나씩 비교하는 방식으로는 전체 Run-down 영역에서 주파수 성분이 어떻게 변화하는지를 한눈에 파악하기 어렵습니다. 이를 위해 다음으로 Colormap을 확인해보겠습니다.
- Colormap으로 전체 Run-down 영역 확인하기
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| <전체 Run-down 영역의 Spectrum 변화를 나타낸 Colormap> |
서로 다른 RPM의 Spectrum을 개별적으로 확인한 결과, 운전조건에 따라 주파수 특성이 달라지는 것을 확인할 수 있었습니다.
이러한 변화를 전체 Run-down 영역에서 확인하기 위해 여러 RPM 조건의 Spectrum을 하나의 Colormap 형태로 표현할 수 있습니다.
Colormap의 가로축은 Frequency, 세로축은 E-motor RPM이며, 색상은 Gearbox Microphone에서 측정된 음압 Amplitude를 나타냅니다.
따라서 하나의 RPM 조건만 보여주는 Spectrum과 달리, 전체 Run-down 과정에서 주파수 성분이 어떻게 변화하는지를 한눈에 확인할 수 있습니다.
< Order Analysis로 관심 회전성분 확인하기 >
- Colormap에서 회전성분 확인하기
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| <Colormap에서 확인한 10.24 Order 회전성분> |
Colormap을 자세히 살펴보면 RPM 변화에 따라 주파수도 함께 변화하는 대각선 형태의 성분들을 확인할 수 있습니다.
이러한 성분은 회전속도와 연관되어 변화하는 성분으로 볼 수 있습니다.
앞에서 살펴본 Gearbox 구조와 같이 회전체에서 발생하는 특정 성분은 회전속도의 변화에 따라 주파수 역시 함께 변화하기 때문에 Colormap에서는 대각선 형태로 나타날 수 있습니다.
이번에는 이 중 Differential과 연관된 10.24 Order를 관심 성분으로 확인해보겠습니다.
- 10.24 Order Section 확인하기
현재 화면은 10.24 Order를 추출한 결과로, 가로축은 E-motor RPM, 세로축은 해당 Order 성분의 음압 Amplitude를 나타냅니다.
Colormap에서는 여러 회전성분이 동시에 나타나지만, Order Section에서는 특정 관심 성분만 분리하여 RPM에 따른 크기 변화를 확인할 수 있습니다.
이를 통해 10.24 Order가 어느 RPM 영역에서 상대적으로 크게 나타나는지 확인하면서 관심 운전조건을 단계적으로 좁혀갈 수 있습니다.
< Waterfall로 Spectrum 변화 확인하기 >
- Waterfall Display 알아보기
Waterfall은 여러 RPM 조건의 Spectrum을 연속적으로 배열하여 보여주는 방식으로, RPM 변화에 따른 Peak의 위치와 크기 변화를 확인할 수 있습니다.
하나의 Spectrum에서는 특정 운전조건의 결과만 확인할 수 있지만, Waterfall에서는 여러 운전조건의 Spectrum을 연속적으로 비교할 수 있습니다.
- Colormap과 Waterfall 비교하기
Colormap과 Waterfall은 동일한 Spectrum Map 데이터를 서로 다른 방식으로 표현합니다.
Colormap은 색상을 이용하여 전체 운전영역에서 주파수 성분이 어떻게 변화하는지를 한눈에 확인하는 데 유리합니다. 특히 RPM과 함께 변화하는 회전성분의 패턴을 확인하기 쉽습니다.
반면 Waterfall은 각 RPM 조건의 Spectrum 형상을 연속적으로 보여주기 때문에 개별 Peak의 위치와 크기가 어떻게 변화하는지를 보다 직관적으로 확인할 수 있습니다.
따라서 분석 목적에 따라 두 Display를 함께 활용하면 전체적인 변화 경향과 개별 Spectrum의 변화를 서로 다른 관점에서 확인할 수 있습니다.
< 정리 >
이번 글에서는 EV Run-down 데이터를 활용하여 Testlab에서 운전조건에 따른 소음 특성을 분석하는 과정을 살펴보았습니다.
먼저 Spectrum을 통해 특정 RPM 조건에서 나타나는 주파수 성분을 확인하고, Colormap을 이용하여 전체 Run-down 영역에서 주파수 성분이 어떻게 변화하는지 살펴보았습니다.
이후 Gearbox의 회전성분 중 Differential과 연관된 10.24 Order를 추적하여 RPM에 따른 Amplitude 변화를 확인했으며, Waterfall을 통해 여러 RPM 조건의 Spectrum 변화를 연속적으로 확인했습니다.
이처럼 Testlab에서는 운전조건과 주파수 특성을 함께 분석하고 관심 회전성분을 추적함으로써 특정 소음이 크게 나타나는 운전조건을 단계적으로 좁혀갈 수 있습니다.
이번 Demo Project에는 이외에도 Prominence Ratio와 Time-varying Loudness 등의 Sound Quality 분석 결과가 포함되어 있습니다. 이러한 결과를 활용하면 소리의 Tonal 특성과 차량 운전상태의 관계를 추가적으로 분석할 수 있습니다.










