汽車路面噪聲多重相干分解方法研究

汽車路面噪聲多重相干分解方法研究

楊洋1，褚志剛2

(1.重慶工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院車輛工程學(xué)院,重慶401120；2.重慶大學(xué)汽車工程學(xué)院,重慶400044)

摘要：采用合理有效的分解方法獲得各路面噪聲源對駕駛員耳旁噪聲的貢獻(xiàn)，對進(jìn)行車內(nèi)聲學(xué)設(shè)計具有重要意義?；诙嘀叵喔衫碚?，給出了汽車路面噪聲多重相干分解方法的基本流程，并采用設(shè)定特征閾值去除小特征值的方法降低病態(tài)誤差。某轎車的路面噪聲分解試驗(yàn)顯示：左前輪、左后輪、右前輪、右后輪是該轎車路面噪聲的四個獨(dú)立源，分解結(jié)果使駕駛員右耳處合成噪聲與實(shí)測噪聲在20～6400Hz頻段內(nèi)僅平均相差約0.4dB(A)。分解結(jié)果正確，為新車型的聲學(xué)設(shè)計開發(fā)提供了數(shù)據(jù)源；多重相干方法簡便、易用、有效、可靠，為汽車路面噪聲的分解提供了有力工具。

關(guān)鍵詞：路面噪聲；分解；多重相干法；試驗(yàn)

中圖分類號:TB52;U467.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2015.19.005

Abstract:It is of great significance for interior acoustical design of a car for us to obtain each road noise source contribution to a driver’s ear noise with a reasonable and effective decomposition method. Here, the multiple coherence decomposition method was utilized for road noise of a car, its basic procedure was given. Meanwhile, in order to reduce ill-condition error, some small eigenvalues of the cross-spectral matrix of input signals were restricted with a set threshold. Furthermore, a road noise decomposition test was conducted for a car. Results showed that the left front wheel, the left rear wheel, the right front wheel and the right rear wheel are four independent road noise sources; the mean difference between the noise near the right ear of the driver synthetized with the decomposed contributions and the measured one is only 0.4dB (A) within a range of 20～6400Hz; the correct decomposition provides data for the acoustical design of new cars; the multiple coherence decomposition method is simple, easy-to-use, effective and reliable, it provides a powerful tool for the decomposition of a car’s road noise.

Multiple coherence decomposition method for road noise of a car

YANGYang1,CHUZhi-gang2(1. Faculty of Vehicle Engineering, Chongqing Industry Polytechnic College, Chongqing 401120, China;2. College of Automotive Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China)

Key words:road noise; decomposition; multiple coherence decomposition method; test

用NVH模擬器在新車型設(shè)計開發(fā)的早期階段對虛擬樣機(jī)進(jìn)行交互式聽覺模擬，有助于快速可靠地理解其聲學(xué)性能、制定設(shè)計決策并評估設(shè)計效果，近年來，已成為縮短低噪聲車輛開發(fā)周期、降低成本的有效途徑，其需要以已有車型的詳細(xì)聲學(xué)信息作為數(shù)據(jù)源[1-2]。路面噪聲是車內(nèi)噪聲的主要來源，需要采用合理有效的源-路徑-貢獻(xiàn)分析(Source-Path-Contribution,SPC)[3-4]，即傳遞路徑分析(Transfer Path Analysis,TPA)[4-7]方法將已有車型車內(nèi)駕駛員接收的路面噪聲分解細(xì)化為不同貢獻(xiàn)源并準(zhǔn)確計算各自的貢獻(xiàn)量，為新車型聲學(xué)性能的設(shè)計開發(fā)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

用于路面噪聲分解的源-路徑-貢獻(xiàn)分析方法主要是阻抗矩陣法[8-9]、多參考法[10-12]和多重相干法[13-14]。阻抗矩陣法多在實(shí)驗(yàn)室中用轉(zhuǎn)鼓拖動車輪轉(zhuǎn)動產(chǎn)生的噪聲模擬真實(shí)路面噪聲，假設(shè)激勵源完全相關(guān)，在源激勵點(diǎn)附近設(shè)定指示點(diǎn)，通過獲得的源激勵點(diǎn)到指示點(diǎn)間的加速度阻抗矩陣與工作狀態(tài)下測得的指示點(diǎn)加速度向量的乘積來確定源激勵力，通過源激勵力與測得的路徑傳遞函數(shù)的乘積來計算源沿不同傳遞路徑的貢獻(xiàn)量，通過各貢獻(xiàn)量的矢量加和來計算總體貢獻(xiàn)量。然而，真實(shí)行車中，各車輪接觸的路面存在特性差異，路面噪聲源并不完全相關(guān)[10-14]，因此，該方法的分解結(jié)果必然無法準(zhǔn)確反映真實(shí)路面噪聲。多參考法在車上設(shè)定參考點(diǎn)，奇異值分解測得的參考信號獲得獨(dú)立正交的主分量，基于虛相干分析技術(shù)計算車輪附近指示點(diǎn)及車內(nèi)目標(biāo)點(diǎn)的信號相對于各主分量的虛互譜和虛參考譜，進(jìn)而基于虛參考譜，運(yùn)用上述阻抗矩陣法對各主分量進(jìn)行傳遞路徑分析，并用均方根加和各主分量的貢獻(xiàn)量來計算總體貢獻(xiàn)量[10]。該方法將耦合的多參考問題分解成獨(dú)立的單參考問題，充分考慮了路面噪聲的部分相關(guān)性。相比于這兩種方法，多重相干法是近年來相對新型的路面噪聲分解方法，其在車輪輪轂上布置加速度傳感器測量振動信號，在車輪附近布置傳聲器測量輻射聲音信號，根據(jù)各測量信號的相關(guān)性將彼此相關(guān)的信號分為一組，形成若干互不相關(guān)或相關(guān)性很小的獨(dú)立信號組，從而確定獨(dú)立的源，進(jìn)而基于多重相干系數(shù)計算源對目標(biāo)點(diǎn)的貢獻(xiàn)量。該方法不僅充分考慮了路面噪聲的部分相關(guān)性，而且不需要測量路徑傳遞函數(shù)、簡便易用，還能夠快速有效地分離駕駛員接收的路面噪聲和風(fēng)噪、進(jìn)行結(jié)果正確性檢驗(yàn)，具有較高的研究應(yīng)用價值。G’omez Gonz’alez等[13]研究了用于非穩(wěn)態(tài)聲振信號傳遞路徑分析的時域多重相干法，Sottek等[14]給出了多重相干法分解路面噪聲的案例報道，而目前國內(nèi)相關(guān)的研究報道很少。此外，計算多重相干系數(shù)需要實(shí)測輸入信號互功率譜矩陣的逆矩陣[13]，矩陣求逆存在病態(tài)問題[15-16]，會使測量誤差被嚴(yán)重放大，導(dǎo)致計算結(jié)果不準(zhǔn)確，確定合理有效的病態(tài)誤差抑制方法對提高多重相干法的準(zhǔn)確度具有重要意義。

本文闡明了多重相干法的基本理論，給出了汽車路面噪聲多重相干分解方法的基本流程，并采用設(shè)定特征閾值去除小特征值的方法降低病態(tài)誤差，進(jìn)行了某轎車的路面噪聲分解試驗(yàn)，將駕駛員雙耳接收的路面噪聲準(zhǔn)確分解細(xì)化為不同源的貢獻(xiàn)，驗(yàn)證了多重相干方法的有效性，為進(jìn)一步在NVH模擬器中進(jìn)行交互式聲學(xué)設(shè)計提供了可靠數(shù)據(jù)源。

1多重相干法基本理論

(1)

圖1　多輸入單輸出線性系統(tǒng)輸入-輸出模型 Fig.1 Input-output mode of multi-input and mono-output linear system

SYXYX(f)=HH(f)SXX(f)H(f)

(2)

這里，上標(biāo)“H”表示轉(zhuǎn)置共軛，SXX(f)=X*(f)XT(f)為該組輸入信號的互功率譜矩陣。該組輸入信號與實(shí)測的總輸出信號Y(f)的互功率譜列向量SXY(f)=[SX1Y (f),SX2Y (f),…,SXAY (f)]T可表示為：

SXY(f)=X*(f)Y(f)=SXX(f)H(f)

(3)

(4)

(5)

(6)

2汽車路面噪聲分解

圖2　汽車路面噪聲多重相干分解方法流程圖 Fig.2 Flow chart of multiple coherence decomposition method for road noise of a car

為驗(yàn)證多重相干方法的有效性，同時為NVH模擬器的交互式聽覺模擬提供數(shù)據(jù)源，進(jìn)行了某轎車的路面噪聲分解試驗(yàn)。試驗(yàn)時，該轎車在公路上加速至112km/h后關(guān)閉發(fā)動機(jī)行駛。在駕駛員座椅上放置Brüel&Kjr公司的4100型頭與軀干模擬器來測量駕駛員雙耳處的聲音信號，得2個目標(biāo)輸出信號；在各車輪輪轂上粘貼Brüel&Kjr公司的4520型三向加速度傳感器來測量x,y,z三個方向的振動加速度信號，得12個輸入信號；在各車輪附近安裝Brüel&Kjr公司的4958型傳聲器來測量聲音信號，得4個輸入信號，為抑制風(fēng)噪的干擾，各傳聲器均安裝防風(fēng)罩。所有輸入輸出信號經(jīng)41通道PULSE 3560D型數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)同時采集并傳輸?shù)絇ULSE LABSHOP中進(jìn)行FFT分析，得輸出信號的自功率譜、輸出信號相對輸入信號的互功率譜、輸入信號的自功率譜及輸入信號相互間的互功率譜。進(jìn)一步，按照上述圖2所示流程完成駕駛員雙耳接收的路面噪聲的分解計算，這里，設(shè)定的特征閾值為90dB。由于左、右耳的分解方法完全一致、分解結(jié)果類同，所以本文只以右耳的分解結(jié)果為例進(jìn)行闡釋。

圖3為駕駛員右耳的源參考輸入驗(yàn)證曲線，其中，①號線為實(shí)測的A計權(quán)聲壓級，②號線為駕駛員右耳接收的與所有輸入信號相關(guān)的噪聲的A計權(quán)聲壓級，顯見，2000Hz以下頻段，二者吻合良好，表明該頻段內(nèi)，駕駛員右耳接收的噪聲主要是路面噪聲，設(shè)置的16個源參考輸入點(diǎn)很好地涵蓋了路面噪聲的所有源；2000Hz以上頻段，②號線低于①號線較多，這主要是因?yàn)樵擃l段內(nèi)，駕駛員右耳除接收路面噪聲外，還接收較多與路面噪聲無關(guān)的噪聲，主要是風(fēng)噪。③號線給出了駕駛員右耳接收的與所有輸入信號不相關(guān)的噪聲的A計權(quán)聲壓級，可見，2000Hz以上頻段，其與①號線較接近。

圖3　源參考輸入驗(yàn)證曲線 Fig.3 Validation curves of source reference inputs

圖4　源參考輸入分組圖 Fig.4 Grouping map of source reference inputs

圖4為源參考輸入的分組圖，其由16×16個小方格組成，每個小方格所在的行和列分別指向一個輸入信號，小方格的顏色代表這兩個輸入信號常相干系數(shù)的大小，可見，左前輪輪轂x,y,z三個方向的加速度信號與左前輪附近聲音信號彼此間的常相干系數(shù)較大，且這4個信號與其它輸入信號的常相干系數(shù)很小，因此，可分為一組，稱為左前輪組，同理，剩下的輸入信號依次分為左后輪組、右前輪組、右后輪組，表明左前輪、左后輪、右前輪、右后輪是該轎車路面噪聲的四個獨(dú)立源。進(jìn)一步，基于各組輸入信號與各個輸入信號的多重相干系數(shù)驗(yàn)證分組的正確性，以左前輪附近聲音信號為例，圖5(a)、5(b)、5(c)、5(d)分別為左前輪組、左后輪組、右前輪組、右后輪組與其的多重相干系數(shù)，可見，左前輪組所有輸入信號與該輸入信號的多重相干系數(shù)為1，二者完全相關(guān)，與該輸入信號屬于左前輪組的事實(shí)相符，其它三組與該輸入信號的多重相干系數(shù)均非常低，平均僅約為0.1，表明該輸入信號對其它組的貢獻(xiàn)不大，不會被過多重復(fù)計算。其它15個輸入信號的計算結(jié)果呈現(xiàn)類同的規(guī)律，表明分組正確可靠。

圖5　各組輸入信號與左前輪附近聲音信號的多重相干系數(shù) Fig.5 Multiple coherence coefficients between each group of input signals and the sound signal near the left front wheel

圖6　路面噪聲分解結(jié)果 Fig.6 Decomposition result of the road noise

圖6(a)、6(b)、6(c)、6(d)分別為分解計算的左前輪、左后輪、右前輪、右后輪對駕駛員右耳的路面噪聲貢獻(xiàn)量，均方根加和這些路面噪聲分解結(jié)果及圖3中③號線所示的風(fēng)噪，得駕駛員右耳處合成的A計權(quán)聲壓級，將其與駕駛員右耳處實(shí)測的A計權(quán)聲壓級進(jìn)行對比計算，可得：20～6400Hz頻段內(nèi)，合成的聲壓級與實(shí)測聲壓級間的平均差值僅約為0.4dB(A) ，表明該轎車的路面噪聲分解結(jié)果正確。進(jìn)一步，圖7中“○”標(biāo)記實(shí)線給出了駕駛員右耳處實(shí)測的A計權(quán)聲壓級，“”標(biāo)記破折線給出了上述多重相干法合成的聲壓級，“+”標(biāo)記點(diǎn)線給出了基于常相干計算合成的聲壓級，為使圖線清晰明辨，這里將窄帶譜合成為1/3倍頻程譜，顯見：整個頻段內(nèi)，多重相干法合成的聲壓級曲線與實(shí)測聲壓級曲線幾乎重合，而常相干法合成的聲壓級曲線在2000Hz以下頻段高出實(shí)測曲線較多，最大偏差約高達(dá)5dB，這主要是由于該頻段內(nèi)，路面噪聲為主導(dǎo)噪聲，部分測量信號間的相干性較高，使得常相干計算結(jié)果產(chǎn)生過估計，驗(yàn)證了基于多重相干方法進(jìn)行汽車路面噪聲分解的優(yōu)越性。

圖7　駕駛員右耳處噪聲的A計權(quán)聲壓級曲線 Fig.7 A-weighted sound pressure level at the right ear of the driver

3結(jié)論

采用合理有效的方法將已有車型車內(nèi)駕駛員接收的路面噪聲分解細(xì)化為不同源的貢獻(xiàn)，是進(jìn)行新車型聲學(xué)性能設(shè)計開發(fā)的基礎(chǔ)。本文研究了汽車路面噪聲的多重相干分解方法，所做工作及取得的主要結(jié)論如下：

(1) 闡明了多重相干法的基本理論，采用設(shè)定特征閾值去除小特征值的方法降低病態(tài)誤差，給出了汽車路面噪聲分解的基本流程：通過在駕駛員雙耳處設(shè)置目標(biāo)輸出點(diǎn)、在車輪上設(shè)置源參考輸入點(diǎn)、設(shè)定運(yùn)行工況來創(chuàng)建源-路徑-貢獻(xiàn)模型，完成輸入輸出信號功率譜的計算后，通過源參考輸入驗(yàn)證、源參考輸入分組、組驗(yàn)證將輸入信號正確可靠地分為獨(dú)立信號組，確定獨(dú)立源，基于多重相干輸出功率計算將路面噪聲分解為不同源的貢獻(xiàn)。

(2)進(jìn)行了某轎車的路面噪聲分解試驗(yàn)，駕駛員右耳的源參考輸入驗(yàn)證曲線表明：駕駛員右耳接收的噪聲在2000Hz以下頻段主要是路面噪聲，2000Hz以上頻段主要是風(fēng)噪，多重相干法能夠有效分離路面噪聲和風(fēng)噪；設(shè)置的16個源參考輸入點(diǎn)很好地涵蓋了路面噪聲的所有源。源參考輸入分組及組驗(yàn)證結(jié)果表明：左前輪、左后輪、右前輪、右后輪是該轎車路面噪聲的四個獨(dú)立源。

(3)將駕駛員接收的路面噪聲分解為左前輪、左后輪、右前輪、右后輪的貢獻(xiàn)，駕駛員右耳處合成噪聲與實(shí)測噪聲的對比顯示：二者在20～6400Hz頻段內(nèi)的平均差值僅約為0.4dB(A)。分解結(jié)果正確，為新車型的聲學(xué)性能設(shè)計開發(fā)提供了參考數(shù)據(jù)源；多重相干方法簡便、易用、有效、可靠，為汽車路面噪聲的分解提供了有力工具。

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