基于心理声学的汽车子系统振动异响评价探究

《基于心理声学的汽车子系统振动异响评价探究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、基于心理声学的汽车子系统振动异响评价探究基于心理声学的汽车子系统振动异响评价探究乘用车的噪声、振动与声振粗糙度（Noise，Vibration，Harshness，NVH）性能直接影响到乘坐舒适性，汽车行驶时的振动异响（SqueakandRattle，SR）问题是一种常见的NVH问题，会引起乘员不适与疲劳[1]，越来越多的主机厂和供应商开始关心该问题并设法解决。由于行驶时的振动异响源主要来自车辆各个子系统（如仪表板总成、中控台总成、座椅总成、门板总成等），业内已经广泛应用静音振动台模拟路谱，并对

2、汽车子系统施加激励，在半消声室内评估诊断异响源，以求改善整车NVH性能。汽车振动异响是一种主观感受，定义并识别异响在汽车子系统研发和认证过程中十分重要。相关研究已经表明：车内NVH舒适性与响度、尖锐度、粗糙度、抖动度等因素相关[2]。而汽车子系统的振动异响对车内噪声的响度、尖锐度、粗糙度都具有明显的影响，所以研究并改善振动异响具有重要的工程意义。虽然已经有一些计算机辅助工程（puterAidedEngineering，CAE）方面的研究方法开始应用于工程开发[3]，但在工程项目上，目前仍然主要通

3、过台架试验对汽车子系统振动异响进行评估。从开发角度而言，往往会采用声学阵列捕捉声源分布以便诊断异响源并寻求改进[4]；从认证或评判角度而言，由于通过评分来主观评价的量化方法难以在不同项目中相互比较，不利于工程数据的传承与积累，加之不同人对声音评价的差异较大，因此，亟需一种完善并且更贴合人耳主观感受的测量评判标准以评估汽车子系统振动异响特性。　　1试验的主观评价　　1.1试验设置及采集　　为了研究振动异响噪声的主观感受与心理声学参数之间的关系，由于其它汽车子系统也有类似特性，以某车型座椅系统为例展

4、开研究，图1为试验台架的布置情况。信号发生器通过傅里叶（Fourier）逆变换生成的伪随机路谱经过功率放大器后输入激振器，在座椅固定点附近的刚性工装上布置加速度传感器，反馈并修正信号发生器的输出信号，以达到闭环控制的目的。　　将频率响应范围为3.15～20000Hz，动态范围为15～147dB的麦克风布置在距离被测样件150mm的位置，麦克风采用1000Hz、114dB的纯音标定。分别从15个测点位置测量三个方向（x、y、z方向）的激振，测得45段声压信号，并从中筛选出10段具有代表性的声音，随

5、机编号为a，b，c到j作为研究对象。图2为10段声音在1s时长内的时域信号。　　1.2主观评估方法及结果　　一般对于复杂的评价试验，在试验前要对评价人员进行适当的培训，使评价人员熟悉声音样本和评价任务。通常将评价人员限制在10人以下，甚至小于5名[5]。共有9名工程师对这些声音片段做了主观评估（其中4名工程师长期从事整车及子系统异响的评估工作和异响源的识别与诊断工作）。采用高信噪比（105dB）耳机对采集的声压数据实施回放，每个人均得到了各自对10段音频的主观扰人程度由高到本文由.L.收集整理低

6、的排序。排序方法采用成对比较法（Pair-parison，PC），这种方法具有简单易行的优势，能够得到所有噪声的扰人程度排序，每位工程师总共需要进行n（n-1）/2=45次比较。表1为各位工程师对a～j音频扰人程度的排序（表中1为扰人程度最低，10为扰人程度最高），整理后的主观评价结果见表1。分析上述排序名次，做不同人员排序的相关性分析，计算得到每段音频名次的平均标准差约为1.37（最大为1.81），这说明虽然各个工程师对噪声的理解和感受不同，但总体趋势具有一定的一致性。　　2心理声学参数的选取

7、和计算方法　　2.1心理声学参数的选取　　心理声学分析参数有许多，一般描述声音对人体感知程度最常用的有响度（Loudness）、粗糙度（Roughness）、尖锐度（Sharpness）、抖动度（Fluctuation）等心理声学参数[6]。其中抖动度针对20Hz以下的调制，对于振动异响，噪声的响度比（LoudnessRatio）较大，抖动度也较大，因此在振动异响评估中与主观感受的相关性不大。为了尽可能全面地分析异响，选取了响度、粗糙度和尖锐度三个心理声学参数。　　2.2Zan和Zs为单位，参照

8、ISO532B的方法计算动态响度。由大到小排序后选取10%分位的响度值作为Zs为单位加汉宁窗，计算动态尖锐度，Zp;Fastl[10]。参考N10响度的统计计算方法，动态尖锐度的表达式如式（2），对动态尖锐度排序后计算出S10尖锐度。　　式中：为临界频带响度；z为临界频带尺度；g（z）为修正因子。　　3心理声学参数与主观感受的关系　　3.1心理声学参数计算结果　　采用上述计算方法处理，得到的心理声学参数值见表2。　　3.2机理分析　　结合异响噪声特性分析计算得到的心理声学参数，发现如果振动异响中