汽车怠速工况NVH性能预测模型研究

陈 岩,杨 晋,裴永生,刘 壮

(1.中国汽车技术研究中心有限公司， 天津 300399；
2.燕山大学 车辆与能源学院， 河北 秦皇岛 066004)

进入21世纪以来，社会经济蓬勃发展，国内汽车销量逐年攀升，消费者在关注车辆动力性和经济性的同时，也越来越注重汽车的驾驶和乘坐舒适性[1]。堵车和等红灯是怠速工况主要的应用场景，同样的NVH性能表现，怠速工况相较于其他工况会给驾驶员更糟糕地感受。怠速工况下，发动机是车内最主要的噪声振动源，由于怠速工况下路面噪声、轮胎噪声以及风噪的影响较小[2]，发动机转速稳定且较低，车内声压级整体偏低，心理声学参数不能较好地体现不同车辆声品质差异。传统的NVH主观评价方法人力成本较高，因此各大汽车厂商和研究机构都在寻找方便快捷的NVH主观评价方法。

文献[3]将不同频率的声音信号进行分组，并进行主观评价实验，将评价结果进行相关性分析和多元回归分析，利用频域滤波技术，识别出人体对某些特定频率声音具有主观偏好性。由于人耳对声音的感知过程不是简单的线性关系，具有良好的非线性映射能力的神经网络方法逐步取代多元线性回归方法。文献[4]采集加速工况下的车内噪声，选择评测员进行主观评价试验，将4种声学参数作为客观评价参量，基于GA-BP神经网络方法和多元线性回归方法中得到2种预测模型，对比发现，GA-BP神经网络模型比多元线性回归方法的预测结果更精确。文献[5]认为车内“轰鸣声”与噪声的声压级和频率有关，“隆隆声”与噪声的阶次有关，并基于相关分析提出了一种可改善车内声品质的方法。上述研究给本文提供了方向，从阶次和频率的角度入手，寻找NVH主观评价结果与车内噪声和振动信号的映射关系。

目前，NVH性能预测主要是针对加速工况和匀速工况下的声品质[3-9]，对振动影响整车NVH性能的研究较少。鉴于此，本文提出了一种怠速工况下基于阶次和频率分析的整车NVH性能预测模型，此模型可替代评测员进行怠速工况下NVH性能主观评价。通过采集42辆乘用车在怠速工况下车内的噪声和振动信号，同时对车内的NVH性能进行主观评价，按照频率和阶次提取特征值，基于BP神经网络的方法构建主观评价结果与客观评价参量之间的NVH性能预测模型。

1.1 主观评价实验

汽车NVH主观评价是指拥有汽车NVH工作经验的评测员通过驾驶和乘坐被测车辆，按照个人的主观感受，根据主观评价框架内的项目，对被测车辆的NVH性能进行评分的过程。通过对主观评价得到的评分结果进行分析，可直观地了解一辆车的NVH性能[10]。

进行主观评价的评测员，应当具有较高的汽车专业知识，能够对汽车的性能进行专业水平地判断。由于不同的评测员之间存在性别、身高、年龄等差异，对同一台车的评价结果可能存在差异，选取主观评测员时应注意性别、身高和年龄的差异性。

本次主观评价实验共邀请身体健康的评测员16名，其中男性9名，女性7名，年龄处于20～45岁，身高处于155～185 cm。所有实验车辆及设备均经过专业工程师检测无异常后进行实验。实验在整车半消音室内进行，环境恒温控制在25 ℃左右，背景噪声小于20 dB。

在进行主观评价过程中，评测员要根据主观评价框架上的评价项目进行评价。为了使评价结果具有区分性、全面性和真实性[12]，本文采用的主观评价框架内的评价项目，基于调查问卷的方式获得，如表1所示。

表1 怠速工况NVH主观评价框架内的评价项目

NVH主观评价实验使用的评分方法为绝对分值法。绝对分值法是指评测员对待测车辆逐一评价，按照主观评价框架上的各评价项目，根据主观感受给出相应的评分。评分范围为0～10分，10分为最高分。绝对分值法操作简单，受外界干扰影响较小，能够方便评测员迅速做出决断。表2所示为评测分数与主观感受对应表。

表2 评测分数与主观感受对应表

为了保证主观评价结果数据的可靠程度、提升主观评价结果的统一性，将16位评测员对42台样车的主观评价结果导入到统计学软件中进行相关性分析，输出的各评测员之间的平均相关性系数如表3所示。

表3 评价者的平均相关性系数

由表3中可以看出，序号为1，9，15的评测员平均相关性系数低于0.7，与其他评测员评测数据的相关性较弱，需将其剔除，剔除后剩余13位评测员评分结果的算数平均值即为最终评分，最终获得42台样本车的主观评分结果。

1.2 客观评价实验

为了提高主客观实验结果的统一性，NVH客观评价实验与主观评价实验同时进行。能否高质量地采集被测样本车的车内噪声和振动信号，真实地描述整车的NVH性能，直接影响最终NVH预测模型的准确性。怠速工况下，车内的噪声和振动主要由发动机激励经结构路径和空气路径传递至车内，在车内形成复杂的声场和多点振动。

怠速工况下，方向盘和座椅振动对驾驶员驾驶舒适性的影响较大，因此在方向盘和座椅导轨处设置振动信号采集点；
后排右座是除驾驶位外入座率最高的座位，距离发动机舱较远，由于能量衰减效应，能够感觉到的振动不明显，不同车之间差异性较小，因此只在后排右座设置声音信号采集点。综上，共采集驾驶位的和后排右座的两通道声压级信号，以及方向盘和主驾座椅导轨的六通道的加速度信号来描述整车的NVH性能，图1所示为传感器的安装位置。

图1 传感器安装位置

对42辆样本车AC ON和AC OFF两种工况分别采集3次信号，实验完成后，剔除受外界干扰较大和明显异常的信号，筛选得到42组有效信号。

2.1 信号处理

客观实验完成后，获得的42组信号均为时域信号，需要将其转换成频域信号进行分析。对发动机这类旋转机械或往复振动产生的声音信号进行处理时，常用短时傅里叶变换(short-time fourier transform,STFT)将声音信号进行时频转换。其表达式为[13]：

(1)

式中：x(t)为一段连续的声音信号；
h(t)为随时间变化的窗函数。

考虑到人耳的听觉特性，对相同声压级不同频率下的声音敏感程度不同，因此需要对采集到的声音信号进行计权处理[14]。在对汽车声音信号处理分析中，常用A计权声压级，单位为dB(A),其计算公式为：

(2)

式中：LA为声音的A计权声压级数值；
Lpi为第i个倍频程的声压级；
ΔAi为第i个倍频程的声压级的修正值；
n为倍频带总数。

2.2 阶次和频率分析

结构旋转部件因旋转造成的振动或噪声的响应就是阶次[15]。当发动机转速为ne时，发动机声音信号频率与转动频率的比值即为阶次，其计算公式为：

(3)

式中：m为发动机声音阶次；
f为发动机声音信号频率。

发动机声音基频f1，其计算公式为：

(4)

基频对应的阶次为一阶。当四冲程发动机气缸数为Nc时，则发动机的点火频率fe为[16]：

(5)

点火频率对应的阶次为点火阶次，也称主阶次。

怠速工况下，车内绝大部分噪声来源发动机，但发动机内部的声源也并不唯一，其中绝大部分是旋转部件产生的阶次声音。当发动机转速一定时，连续时间信号t的发动机声音模型表达式为[17]：

(6)

式中:Ai(t)为i阶次谐波幅值；
φi(t)为i阶次初相位 ;ωi(n)为i阶次附带的随机信号成分。一般情况下，主阶次k=Nc/2对应的阶次谐波能量最大。

某样车(四缸发动机)怠速时发动机转速为728 r/min，对应的基频为12.1 Hz，点火频率为24.2 Hz，主阶次为2阶。将其时域信号经STFT变换后进行A计权处理，得到图2所示的频谱图。

图2 怠速工况声音和振动频谱图

由图2中看出，噪声和振动频谱图中的全局峰值出现在主阶次处，其次是主阶次的2倍阶次，也称次主阶次。

不同车辆拥有不同的NVH特性，归根到底是车内声音振动信号在阶次和频率特征上的差异性。怠速工况下，点火阶次及前2个谐阶次(次主阶次和次次主阶次)对NVH性能的影响较大，一阶对振动信号影响较大，对噪声信号影响较小。因此，在阶次划分时，声音信号取点火阶次及前两个谐阶次，即振动信号取点火阶次及前2个谐阶次和一阶。人耳的听阈范围在20～20 000 Hz，低于2 000 Hz的声音被称为中低频噪声，人体长时间处于中低频噪声污染的环境中，会导致精神紧张，血压升高，内分泌失调等危害[18]。人体对低频振动的感知较为敏感，高于200 Hz的振动影响较小。因此，在噪声和振动的频带划分时，遵循低频细划，高频粗划的原则。阶次和频率划分表如表4所示。

表4 阶次和频率划分

将42组有效的噪声和振动信号中的AC OFF和AC ON两种小工况的信号分别按照阶次和频率划分表提取特征值，最终每组信号提取出AC OFF和AC ON 两种小工况下主驾内耳和右后内耳两处10个声音信号客观评价参量，方向盘和座椅导轨两处7个振动信号客观评价参量，共68个客观评价参量，与主观评分结果汇总后用作BP神经网络模型的数据库。

3.1 BP神经网络结构及参数确定

BP神经网络具有模仿人体内信号传递的特点，可以根据任务需求，设置不同的隐含层数及传递函数。已有研究表明三层的BP神经网络模型可解决科学研究过程中大部分问题，因此本文采用三层神经网络模型[19]。其中，输入层有68个神经元，输出层有1个神经元。经试凑法后确定当隐含层为15个神经元，Tan-sigmoid为神经网络隐含层的传递函数时，模型的精度和泛化能力达到最好。

3.2 数据归一化处理

由于采集的声音和振动信号数据单位不同，数据范围差距较大，直接将数据库导入网络模型会导致网络收敛较慢并且会导致预测精度下降。因此，需要将样本数据进行归一化处理，使得数据幅值映射在0～1之间，其表达式子为[20]：

(7)

(8)

3.3 模型的训练及准确性验证

准确率的高低和泛化能力好坏是评价一个BP神经网络性能的优劣的重要标准。最理想的情况是期望输出和实际输出完全对应，现实中出现这种完全对应的概率少之又少，也完全没有必要。将42辆样本车的68个输入数据和1个输出数据输入到BP神经网络程序，其中37台用作训练样本，5台用作检验样本。网络模型训练2次后，训练误差低于1×10-3，中止训练。训练样本和验证样本相关度如图3和图4所示。

图3 训练样本相关度

图4 验证样本相关度

从图3和图4中可以看出，训练样本相关性系数R=0.999 44，验证样本的相关性系数R=0.975 01,均属于强相关范畴。说明该模型的训练质量已经达到要求，没有出现严重的错误或者严重不相关的样本。表5为5辆验证样本的实际主观评分与BP神经网络模型的预测结果对比。

表5 神经网络模型预测结果分析

由表5可得，预测输出和实际评分误差为0.253 3，误差百分比的最大值为6.34%，最小值为0.05%，平均误差百分比为3.68%，总体误差均控制在10%之内。在进行NVH主观评价实验时，某样本车的某一测试员的评价结果与总评价结果平均值的误差一般不超过10%，从实际输出的结果来看，5台验证样本车的平均相对误差均低于10%时，表明该BP神经网络模型具有较高的准确性和良好的泛化能力，能够替代评测员进行怠速工况下整车NVH性能预测。

1) 声音和振动频谱图中所提取出的阶次和频率特征参量，能够反映整车怠速工况下的NVH性能。

2) 通过分析怠速工况下主驾内耳，右后内耳，方向盘和座椅导轨声音和振动信号中的阶次和频率信息，并应用BP神经网络建立的预测模型可以替代NVH评测员在怠速工况下进行NVH主观评价实验。

3) 从声音和振动频谱图中按照阶次和频率划分表共选取了68个客观评价参量，后续研究可对神经网络模型中的68个输入参量进行贡献量分析，去除对网络模型预测结果影响极小的输入参量，以简化模型。

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