汽車怠速工況NVH性能預(yù)測模型研究

陳 巖,楊 晉,裴永生,劉 壯

(1.中國汽車技術(shù)研究中心有限公司， 天津 300399；2.燕山大學(xué) 車輛與能源學(xué)院， 河北 秦皇島 066004)

0 引言

進(jìn)入21世紀(jì)以來，社會經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，國內(nèi)汽車銷量逐年攀升，消費(fèi)者在關(guān)注車輛動力性和經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)，也越來越注重汽車的駕駛和乘坐舒適性[1]。堵車和等紅燈是怠速工況主要的應(yīng)用場景，同樣的NVH性能表現(xiàn)，怠速工況相較于其他工況會給駕駛員更糟糕地感受。怠速工況下，發(fā)動機(jī)是車內(nèi)最主要的噪聲振動源，由于怠速工況下路面噪聲、輪胎噪聲以及風(fēng)噪的影響較小[2]，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定且較低，車內(nèi)聲壓級整體偏低，心理聲學(xué)參數(shù)不能較好地體現(xiàn)不同車輛聲品質(zhì)差異。傳統(tǒng)的NVH主觀評價(jià)方法人力成本較高，因此各大汽車廠商和研究機(jī)構(gòu)都在尋找方便快捷的NVH主觀評價(jià)方法。

文獻(xiàn)[3]將不同頻率的聲音信號進(jìn)行分組，并進(jìn)行主觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)，將評價(jià)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析和多元回歸分析，利用頻域?yàn)V波技術(shù)，識別出人體對某些特定頻率聲音具有主觀偏好性。由于人耳對聲音的感知過程不是簡單的線性關(guān)系，具有良好的非線性映射能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法逐步取代多元線性回歸方法。文獻(xiàn)[4]采集加速工況下的車內(nèi)噪聲，選擇評測員進(jìn)行主觀評價(jià)試驗(yàn)，將4種聲學(xué)參數(shù)作為客觀評價(jià)參量，基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和多元線性回歸方法中得到2種預(yù)測模型，對比發(fā)現(xiàn)，GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比多元線性回歸方法的預(yù)測結(jié)果更精確。文獻(xiàn)[5]認(rèn)為車內(nèi)“轟鳴聲”與噪聲的聲壓級和頻率有關(guān)，“隆隆聲”與噪聲的階次有關(guān)，并基于相關(guān)分析提出了一種可改善車內(nèi)聲品質(zhì)的方法。上述研究給本文提供了方向，從階次和頻率的角度入手，尋找NVH主觀評價(jià)結(jié)果與車內(nèi)噪聲和振動信號的映射關(guān)系。

目前，NVH性能預(yù)測主要是針對加速工況和勻速工況下的聲品質(zhì)[3-9]，對振動影響整車NVH性能的研究較少。鑒于此，本文提出了一種怠速工況下基于階次和頻率分析的整車NVH性能預(yù)測模型，此模型可替代評測員進(jìn)行怠速工況下NVH性能主觀評價(jià)。通過采集42輛乘用車在怠速工況下車內(nèi)的噪聲和振動信號，同時(shí)對車內(nèi)的NVH性能進(jìn)行主觀評價(jià)，按照頻率和階次提取特征值，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法構(gòu)建主觀評價(jià)結(jié)果與客觀評價(jià)參量之間的NVH性能預(yù)測模型。

1 NVH主觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)

1.1 主觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)

汽車NVH主觀評價(jià)是指擁有汽車NVH工作經(jīng)驗(yàn)的評測員通過駕駛和乘坐被測車輛，按照個(gè)人的主觀感受，根據(jù)主觀評價(jià)框架內(nèi)的項(xiàng)目，對被測車輛的NVH性能進(jìn)行評分的過程。通過對主觀評價(jià)得到的評分結(jié)果進(jìn)行分析，可直觀地了解一輛車的NVH性能[10]。

進(jìn)行主觀評價(jià)的評測員，應(yīng)當(dāng)具有較高的汽車專業(yè)知識，能夠?qū)ζ嚨男阅苓M(jìn)行專業(yè)水平地判斷。由于不同的評測員之間存在性別、身高、年齡等差異，對同一臺車的評價(jià)結(jié)果可能存在差異，選取主觀評測員時(shí)應(yīng)注意性別、身高和年齡的差異性。

本次主觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)共邀請身體健康的評測員16名，其中男性9名，女性7名，年齡處于20～45歲，身高處于155～185 cm。所有實(shí)驗(yàn)車輛及設(shè)備均經(jīng)過專業(yè)工程師檢測無異常后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)在整車半消音室內(nèi)進(jìn)行，環(huán)境恒溫控制在25 ℃左右，背景噪聲小于20 dB。

在進(jìn)行主觀評價(jià)過程中，評測員要根據(jù)主觀評價(jià)框架上的評價(jià)項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià)。為了使評價(jià)結(jié)果具有區(qū)分性、全面性和真實(shí)性[12]，本文采用的主觀評價(jià)框架內(nèi)的評價(jià)項(xiàng)目，基于調(diào)查問卷的方式獲得，如表1所示。

表1 怠速工況NVH主觀評價(jià)框架內(nèi)的評價(jià)項(xiàng)目

NVH主觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)使用的評分方法為絕對分值法。絕對分值法是指評測員對待測車輛逐一評價(jià)，按照主觀評價(jià)框架上的各評價(jià)項(xiàng)目，根據(jù)主觀感受給出相應(yīng)的評分。評分范圍為0～10分，10分為最高分。絕對分值法操作簡單，受外界干擾影響較小，能夠方便評測員迅速做出決斷。表2所示為評測分?jǐn)?shù)與主觀感受對應(yīng)表。

表2 評測分?jǐn)?shù)與主觀感受對應(yīng)表

為了保證主觀評價(jià)結(jié)果數(shù)據(jù)的可靠程度、提升主觀評價(jià)結(jié)果的統(tǒng)一性，將16位評測員對42臺樣車的主觀評價(jià)結(jié)果導(dǎo)入到統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件中進(jìn)行相關(guān)性分析，輸出的各評測員之間的平均相關(guān)性系數(shù)如表3所示。

表3 評價(jià)者的平均相關(guān)性系數(shù)

由表3中可以看出，序號為1，9，15的評測員平均相關(guān)性系數(shù)低于0.7，與其他評測員評測數(shù)據(jù)的相關(guān)性較弱，需將其剔除，剔除后剩余13位評測員評分結(jié)果的算數(shù)平均值即為最終評分，最終獲得42臺樣本車的主觀評分結(jié)果。

1.2 客觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)

為了提高主客觀實(shí)驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)一性，NVH客觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)與主觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)同時(shí)進(jìn)行。能否高質(zhì)量地采集被測樣本車的車內(nèi)噪聲和振動信號，真實(shí)地描述整車的NVH性能，直接影響最終NVH預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。怠速工況下，車內(nèi)的噪聲和振動主要由發(fā)動機(jī)激勵經(jīng)結(jié)構(gòu)路徑和空氣路徑傳遞至車內(nèi)，在車內(nèi)形成復(fù)雜的聲場和多點(diǎn)振動。

怠速工況下，方向盤和座椅振動對駕駛員駕駛舒適性的影響較大，因此在方向盤和座椅導(dǎo)軌處設(shè)置振動信號采集點(diǎn)；后排右座是除駕駛位外入座率最高的座位，距離發(fā)動機(jī)艙較遠(yuǎn)，由于能量衰減效應(yīng)，能夠感覺到的振動不明顯，不同車之間差異性較小，因此只在后排右座設(shè)置聲音信號采集點(diǎn)。綜上，共采集駕駛位的和后排右座的兩通道聲壓級信號，以及方向盤和主駕座椅導(dǎo)軌的六通道的加速度信號來描述整車的NVH性能，圖1所示為傳感器的安裝位置。

圖1 傳感器安裝位置

對42輛樣本車AC ON和AC OFF兩種工況分別采集3次信號，實(shí)驗(yàn)完成后，剔除受外界干擾較大和明顯異常的信號，篩選得到42組有效信號。

2 階次和頻率分析

2.1 信號處理

客觀實(shí)驗(yàn)完成后，獲得的42組信號均為時(shí)域信號，需要將其轉(zhuǎn)換成頻域信號進(jìn)行分析。對發(fā)動機(jī)這類旋轉(zhuǎn)機(jī)械或往復(fù)振動產(chǎn)生的聲音信號進(jìn)行處理時(shí)，常用短時(shí)傅里葉變換(short-time fourier transform,STFT)將聲音信號進(jìn)行時(shí)頻轉(zhuǎn)換。其表達(dá)式為[13]：

(1)

式中：x(t)為一段連續(xù)的聲音信號；h(t)為隨時(shí)間變化的窗函數(shù)。

考慮到人耳的聽覺特性，對相同聲壓級不同頻率下的聲音敏感程度不同，因此需要對采集到的聲音信號進(jìn)行計(jì)權(quán)處理[14]。在對汽車聲音信號處理分析中，常用A計(jì)權(quán)聲壓級，單位為dB(A),其計(jì)算公式為：

(2)

式中：LA為聲音的A計(jì)權(quán)聲壓級數(shù)值；Lpi為第i個(gè)倍頻程的聲壓級；ΔAi為第i個(gè)倍頻程的聲壓級的修正值；n為倍頻帶總數(shù)。

2.2 階次和頻率分析

結(jié)構(gòu)旋轉(zhuǎn)部件因旋轉(zhuǎn)造成的振動或噪聲的響應(yīng)就是階次[15]。當(dāng)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速為ne時(shí)，發(fā)動機(jī)聲音信號頻率與轉(zhuǎn)動頻率的比值即為階次，其計(jì)算公式為：

(3)

式中：m為發(fā)動機(jī)聲音階次；f為發(fā)動機(jī)聲音信號頻率。

發(fā)動機(jī)聲音基頻f1，其計(jì)算公式為：

(4)

基頻對應(yīng)的階次為一階。當(dāng)四沖程發(fā)動機(jī)氣缸數(shù)為Nc時(shí)，則發(fā)動機(jī)的點(diǎn)火頻率fe為[16]：

(5)

點(diǎn)火頻率對應(yīng)的階次為點(diǎn)火階次，也稱主階次。

怠速工況下，車內(nèi)絕大部分噪聲來源發(fā)動機(jī)，但發(fā)動機(jī)內(nèi)部的聲源也并不唯一，其中絕大部分是旋轉(zhuǎn)部件產(chǎn)生的階次聲音。當(dāng)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速一定時(shí)，連續(xù)時(shí)間信號t的發(fā)動機(jī)聲音模型表達(dá)式為[17]：

(6)

式中:Ai(t)為i階次諧波幅值；φi(t)為i階次初相位 ;ωi(n)為i階次附帶的隨機(jī)信號成分。一般情況下，主階次k=Nc/2對應(yīng)的階次諧波能量最大。

某樣車(四缸發(fā)動機(jī))怠速時(shí)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速為728 r/min，對應(yīng)的基頻為12.1 Hz，點(diǎn)火頻率為24.2 Hz，主階次為2階。將其時(shí)域信號經(jīng)STFT變換后進(jìn)行A計(jì)權(quán)處理，得到圖2所示的頻譜圖。

圖2 怠速工況聲音和振動頻譜圖

由圖2中看出，噪聲和振動頻譜圖中的全局峰值出現(xiàn)在主階次處，其次是主階次的2倍階次，也稱次主階次。

不同車輛擁有不同的NVH特性，歸根到底是車內(nèi)聲音振動信號在階次和頻率特征上的差異性。怠速工況下，點(diǎn)火階次及前2個(gè)諧階次(次主階次和次次主階次)對NVH性能的影響較大，一階對振動信號影響較大，對噪聲信號影響較小。因此，在階次劃分時(shí)，聲音信號取點(diǎn)火階次及前兩個(gè)諧階次，即振動信號取點(diǎn)火階次及前2個(gè)諧階次和一階。人耳的聽閾范圍在20～20 000 Hz，低于2 000 Hz的聲音被稱為中低頻噪聲，人體長時(shí)間處于中低頻噪聲污染的環(huán)境中，會導(dǎo)致精神緊張，血壓升高，內(nèi)分泌失調(diào)等危害[18]。人體對低頻振動的感知較為敏感，高于200 Hz的振動影響較小。因此，在噪聲和振動的頻帶劃分時(shí)，遵循低頻細(xì)劃，高頻粗劃的原則。階次和頻率劃分表如表4所示。

表4 階次和頻率劃分

將42組有效的噪聲和振動信號中的AC OFF和AC ON兩種小工況的信號分別按照階次和頻率劃分表提取特征值，最終每組信號提取出AC OFF和AC ON 兩種小工況下主駕內(nèi)耳和右后內(nèi)耳兩處10個(gè)聲音信號客觀評價(jià)參量，方向盤和座椅導(dǎo)軌兩處7個(gè)振動信號客觀評價(jià)參量，共68個(gè)客觀評價(jià)參量，與主觀評分結(jié)果匯總后用作BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)庫。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)確定

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模仿人體內(nèi)信號傳遞的特點(diǎn)，可以根據(jù)任務(wù)需求，設(shè)置不同的隱含層數(shù)及傳遞函數(shù)。已有研究表明三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可解決科學(xué)研究過程中大部分問題，因此本文采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[19]。其中，輸入層有68個(gè)神經(jīng)元，輸出層有1個(gè)神經(jīng)元。經(jīng)試湊法后確定當(dāng)隱含層為15個(gè)神經(jīng)元，Tan-sigmoid為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的傳遞函數(shù)時(shí)，模型的精度和泛化能力達(dá)到最好。

3.2 數(shù)據(jù)歸一化處理

由于采集的聲音和振動信號數(shù)據(jù)單位不同，數(shù)據(jù)范圍差距較大，直接將數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入網(wǎng)絡(luò)模型會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)收斂較慢并且會導(dǎo)致預(yù)測精度下降。因此，需要將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使得數(shù)據(jù)幅值映射在0～1之間，其表達(dá)式子為[20]：

(7)

(8)

3.3 模型的訓(xùn)練及準(zhǔn)確性驗(yàn)證

準(zhǔn)確率的高低和泛化能力好壞是評價(jià)一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn)。最理想的情況是期望輸出和實(shí)際輸出完全對應(yīng)，現(xiàn)實(shí)中出現(xiàn)這種完全對應(yīng)的概率少之又少，也完全沒有必要。將42輛樣本車的68個(gè)輸入數(shù)據(jù)和1個(gè)輸出數(shù)據(jù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，其中37臺用作訓(xùn)練樣本，5臺用作檢驗(yàn)樣本。網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練2次后，訓(xùn)練誤差低于1×10-3，中止訓(xùn)練。訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本相關(guān)度如圖3和圖4所示。

圖3 訓(xùn)練樣本相關(guān)度

圖4 驗(yàn)證樣本相關(guān)度

從圖3和圖4中可以看出，訓(xùn)練樣本相關(guān)性系數(shù)R=0.999 44，驗(yàn)證樣本的相關(guān)性系數(shù)R=0.975 01,均屬于強(qiáng)相關(guān)范疇。說明該模型的訓(xùn)練質(zhì)量已經(jīng)達(dá)到要求，沒有出現(xiàn)嚴(yán)重的錯誤或者嚴(yán)重不相關(guān)的樣本。表5為5輛驗(yàn)證樣本的實(shí)際主觀評分與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果對比。

表5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果分析

由表5可得，預(yù)測輸出和實(shí)際評分誤差為0.253 3，誤差百分比的最大值為6.34%，最小值為0.05%，平均誤差百分比為3.68%，總體誤差均控制在10%之內(nèi)。在進(jìn)行NVH主觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)時(shí)，某樣本車的某一測試員的評價(jià)結(jié)果與總評價(jià)結(jié)果平均值的誤差一般不超過10%，從實(shí)際輸出的結(jié)果來看，5臺驗(yàn)證樣本車的平均相對誤差均低于10%時(shí)，表明該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的準(zhǔn)確性和良好的泛化能力，能夠替代評測員進(jìn)行怠速工況下整車NVH性能預(yù)測。

4 結(jié)論

1) 聲音和振動頻譜圖中所提取出的階次和頻率特征參量，能夠反映整車怠速工況下的NVH性能。

2) 通過分析怠速工況下主駕內(nèi)耳，右后內(nèi)耳，方向盤和座椅導(dǎo)軌聲音和振動信號中的階次和頻率信息，并應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的預(yù)測模型可以替代NVH評測員在怠速工況下進(jìn)行NVH主觀評價(jià)實(shí)驗(yàn)。

3) 從聲音和振動頻譜圖中按照階次和頻率劃分表共選取了68個(gè)客觀評價(jià)參量，后續(xù)研究可對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的68個(gè)輸入?yún)⒘窟M(jìn)行貢獻(xiàn)量分析，去除對網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果影響極小的輸入?yún)⒘?，以簡化模型?/p>