永磁同步电机以其结构简单、效率高、调速范围宽等优点在电动汽车领域得到了广泛应用。电机的噪声、振动与声振粗糙度（Noise,Vibration,Harshness,NVH）是目前的研究热点。驱动电机的NVH性能直接影响电动汽车的舒适性、安全性与可靠性,是衡量驱动电机综合性能的重要指标。本文从探究永磁同步电机振动与噪声的来源、预测方法及削弱方法入手,对永磁同步电机的NVH性能进行深入研究。在电动汽车驱动电机的设计优化过程中,为达到预期目标,需要反复绘制并修改电机模型,过程繁琐。为此,本文基于Python语言编写了一套永磁同步电机自动建模程序,在ANSYS Maxwell软件中实现了各种定子槽型和复杂转子结构的参数化自动建模,为NVH性能优化提供便利。基于此程序,完成了电动乘用车高速驱动电机与城市客车驱动电机的设计与校核。提出了一种新型弧形阶梯式转子结构,以降低电机的转矩脉动,提高电机运行平稳度;并可减小电机的反电动势,增大电机的恒功率运行范围。为解决有限元法计算电机噪声耗时过长、难以找出噪声与各阶电磁力数值关系的问题,提出了基于参数灵敏度分析的电机噪声瀑布图简化算法。首先以电机结构参数对电磁力的影响程度为依据进行参数灵敏度分级,选取高灵敏度与中灵敏度参数进行电磁力预测。通过模态分析得到电机的各阶固有振动频率,通过对振动方程的解耦计算振动形变量。最后由各阶电磁力、固有振动频率和振动形变等物理量计算各阶电磁力引起的噪声。基于Python语言开发了本文提出的噪声瀑布图简化算法的软件程序,可自动计算各阶电磁力值并绘制噪声瀑布图,显示了影响主观舒适度的较大噪声出现的位置,可实现在电机设计阶段对其NVH特性的快速预测,明确了噪声与各阶电磁力的数值关系。利用转子辅助槽削弱对噪声贡献较大的特定阶次电磁力,推导了矩形辅助槽尺寸与降低某一阶次电磁力的相关性规律。并提出了利用不同形状的辅助槽同时削弱多阶电磁力的方法。首先通过响应面法得到多阶电磁力的解析式,根据对噪声的贡献程度对不同阶次电磁力进行加权,得到多目标优化算法的目标函数,求取该函数最小时的辅助槽参数。通过降低电磁力削弱振动噪声,提高听觉舒适度,实现了电机NVH性能的提升。最后,对设计的城市客车永磁同步电机进行样机测试,其性能均达到预期要求,验证了设计方案的合理性。通过Tesla Model 3电动乘用车舒适性测试报告中的噪声测试部分对电机的NVH性能进行验证,将不同转速下的实测噪声频谱图与有限元仿真值及简化计算值进行对比,验证了本文提出的电机噪声瀑布图简化算法的有效性。