采用生理响度感知机制的车内噪声声品质预测

现有车内噪声声品质预测的响度计算中没有考虑真实人耳生理解剖结构的传声特性,因此提出了一种基于生理响度感知模型的车内噪声声品质预估方法。首先,采集两款轿车的车内噪声样本,并通过主观评价试验得到车内噪声的主观评价烦恼度。之后,整合中耳集总参数模型与耳蜗传输线模型,构建生理响度模型。然后,以生理响度模型的响度计算值为主要参数,结合尖锐度、粗糙度与车内噪声的主观评价值,通过TabNet模型构建了车辆声品质预测模型。最终,对比分析了所构建声品质模型与基于现有标准响度模型所构建的声品质模型的预测效果。结果表明,采用生理响度模型的声品质预测平均误差百分比仅有4.73%,优于采用Moore响度(6.13%)与Zwicker响度(6.94%)的声品质预测结果。此外,所构建的TabNet声品质预测模型的平均误差百分比也低于基于BP神经网络模型的平均误差百分比(7.60%)。采用生理响度模型的TabNet声品质预测能够提高车内噪声声品质客观评价的准确率。

基于深度学习的发动机声品质预测模型研究

为建立发动机辐射噪声品质深度学习预测模型,搭建试验台架采集发动机辐射噪声,计算噪声信号心理学客观参数并进行主观评价试验。采用卷积神经网络(convolution neural net‐work,CNN)提取信号特征,引入长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)模型捕获信号长期依赖信息,利用注意力(Attention)机制使模型自动学习关键特征信息。以心理学客观参数为输入,主观评价得分为输出,建立CNN-LSTM-Attention声品质预测模型,引入改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化模型超参数,提高预测准确性。研究结果表明,ISSA-CNN-LSTM-Attention模型对发动机声品质具有良好的训练性能和预测能力,训练集和测试集的决定系数分别为0.988、0.981,训练集和测试集的平均绝对误差分别为0.204、0.241。该模型能够准确地反映客观评价参数与主观满意度之间的非线性映射关系,为发动机声品质预测提供了新的思路和方法。

雨刮-风窗摩擦噪声声品质主动控制自适应均衡算法

雨刮-风窗摩擦噪声是影响车内声品质的重要因素之一,对其声品质主动控制有利于改善车内声学环境。为了实现对雨刮-风窗摩擦噪声声品质主动控制,提出一种基于集合经验模态分解的权重约束自适应噪声均衡(ensemble-empirical-mode-decomposition weight constrained adaptive noise equalizer,EWCANE)算法。首先通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法分解雨刮-风窗摩擦噪声得到非平稳度较低的固有模式函数分量,计算各分量的方差比以表征各分量对噪声的影响程度;然后基于输入信号和误差信号的欧式范数以自适应对滤波器权重进行约束来降低噪声的瞬态冲击;最后根据方差比调整声音增益因子以均衡各分量的声品质主动控制。经过仿真验证,实车雨刮-风窗摩擦噪声信号响度得到有效降低,改善了雨刮-风窗摩擦噪声的声品质。

风雨场中汽车乘员舱气动噪声声品质预测模型研究

为研究雨天行驶时汽车的声品质,对风雨场中汽车乘员舱气动噪声信号进行声品质客观参量计算和主观评价,并对二者进行了相关分析。采用基于改进鲸鱼优化算法的反向传播(IWOA-BP)算法,以响度、粗糙度、抖动度、语音清晰度、语言干扰度和声压级6个客观参数为输入,以主观评分作为输出,建立预测模型,并与传统的反向传播(BP)神经网络预测模型和鲸鱼优化算法-反向传播(WOA-BP)预测模型进行了对比。结果表明,BP、WOA-BP、IWOA-BP算法的平均绝对百分比误差分别为28.33%、6.35%和2.82%,证明了基于IWOA-BP算法建立的风雨场中汽车乘员舱气动噪声声品质预测模型精度更高,效果更好。

牵引电机空载声品质预测模型研究

为建立一款牵引电机空载条件下的声品质预测模型,首先开展了电机空载时多个转速下不同位置处的噪声测试,获得了响度、尖锐度、粗糙度和抖动度等声品质客观参数,并分析了各声品质客观参数随转速的变化规律;然后采用等级评分法对40个声样本开展了主观评价,采用箱线图剔除异常数据,获得各个声样本主观评价平均分;最后分别采用多元线性回归法和代理模型法建立了电机声品质预测模型。后者相比前者预测精度更高,该方法和研究结果可以为后续电机声品质优化工作提供参考。

基于电机电磁噪声的电动汽车声品质MNLR预测方法

为研究电动汽车电机电磁噪声对车内声品质的影响,建立声品质预测模型。采用等级评分法对车内噪声进行主观评价,作为预测模型因变量,计算总体噪声A计权声压级、粗糙度、AI指数等客观参量,作为预测模型自变量,此外通过阶次分析和滤波法得到电磁噪声并计算其尖锐度等客观参量,亦作为一组自变量,构建多元非线性回归(multivariate nonlinear regression,MNLR)模型。仿真实验结果表明,MNLR模型的预测结果与主观评价结果具有较高一致性,电磁噪声尖锐度提升会恶化车内噪声环境,同时还会增强AI指数对人主观感受的影响。本文预测模型对声品质优化具有一定的指导意义。

叉车柴油机加速工况声品质改进试验研究

为降低某叉车柴油机加速过程中的噪声,试验分析柴油机加速异响产生的原因,研究喷油规律对加速噪声的影响,分析声品质参数,并提出改进方案。试验结果表明:柴油机急加速“嘎嘎”声是由燃烧过程缸内压力升高率过大导致,增加预喷量可以在一定程度上降低噪声水平,但对加速异响几乎没有影响;减小喷油提前角可以轻微降低加速异响;降低轨压上升率可以明显降低加速异响,轨压上升率由150 MPa/s降低至100 MPa/s,柴油机加速时异响消失,响度的变化趋势与声压级基本一致,尖锐度和粗糙度降低,声品质明显提升。

电动汽车车内声品质评价研究进展

为全面梳理电动汽车车内声品质评价的发展现状,明确未来趋势,本文首先介绍了电动汽车车内声品质的研究进展和特点;然后详细介绍A声级对于电动汽车车内声品质评价的局限性、心理声学参量以及一些非传统参量客观评价方法;接着归纳了电动汽车车内声品质主观评价方法及其优缺点;之后重点分类总结了国内外电动汽车车内声品质客观量化模型;最后对电动汽车声品质评价进行了总结和展望,认为在未来以高精度客观评价模型代替传统主观评价方法,缩短评价时间与成本,提高评价准确性将是电动汽车车内声品质评价发展的重要方向。

面向工业缝纫机噪声品质评估的双耳融合模型

为解决单纯采用A计权声压级判定工业缝纫机噪声品质好坏的准确率低、采用单次随机划分数据集建模导致模型泛化性不高以及仅使用单通道数据描述声品质导致无法充分反映人的双耳听觉特性的问题,提出一种工业缝纫机噪声品质评估方法。以声压级、A计权声压级、响度、尖锐度、抖动度、粗糙度和音调度作为声品质客观参数,采用基于排序法的参考等级评分法进行主观评价试验,通过蒙特卡洛仿真和多元线性回归建立工业缝纫机噪声品质评估的左右耳独立预测模型和双耳融合预测模型。结果表明:利用蒙特卡洛仿真得到的模型具有最大的统计概率,与单次随机划分数据集进行模型搭建相比,该方法得到的模型具有更小的随机性和更大的泛化性;左右耳独立模型的测试准确率分别为93.56%和92.56%,而双耳融合模型为94.53%,说明双耳融合模型的预测结果与人的主观评价结果更匹配。

汽车排气系统尾管噪声声品质研究与优化

针对某型汽车排气系统尾管噪声声品质问题,提出一种以径向基函数神经网络建立排气系统结构—尾管噪声声品质预测模型,并通过自适应模拟退火算法对排气系统噪声声品质进行优化的方法,来提高排气系统的声品质。以某型汽车排气系统为研究对象,建立包含结构参数的样本数据库,并用GT-POWER进行仿真计算得到得到样本数据的噪声数据,对仿真得到的声音数据进行声品质的主观评价打分,通过径向基函数神经网络建立排气系统结构—尾管噪声声品质预测模型,对作为模型自变量的排气系统结构参数对尾管噪声声品质的贡献量和灵敏度进行了分析,最后采用自适应模拟退火算法对排气系统结构参数进行了优化,并对优化结果进行实验验证,结果表明排气系统声品质显著提升。

基于声品质的动车组牵引电机噪声管控方法研究

针对动车组乘客对舒适度日益增长的要求,文章开展了牵引电机电磁噪声的管控方法与标准研究。首先解析了变流器供电下的牵引电机声源噪声特性,并从声品质角度出发分析了高速动车组内的噪声特性,明确了电机噪声管控的方向;然后结合车体隔声特性和声源特性,提出了具体的电机声源管控目标,包括声压级和三分之一倍频程差值两个方面;最后,通过具体案例实践,验证了所提噪声管控方法的有效性,实现在满足车内噪声幅值要求的前提下,乘客主观听感体验显著提升。本研究不仅为高速动车组电磁噪声管控提供了有效手段,而且为轨道交通乘坐舒适度的提升提供了重要参考。

基于主成分回归分析的纯电客车车内声品质评价模型构建

以11款纯电动客车车内噪声样本为研究对象,利用主成分分析方法对样本的客观参数进行降维处理,以降维后的主成分为自变量,以主观评价打分结果为因变量,构建多元线性回归预测模型。结果表明,该模型平均相对误差为4.6%,预测结果可靠。

吸尘器噪声品质分析及评价

以A公司研发的吸尘器在硬地板上工作时发出的噪声作为研究对象,采集声样本,计算声样本的声压级和客观心理声学参量,采用成对比较法进行主观评价,通过对数据的多元线性回归分析,建立了声品质模型,表明音调和尖锐度是影响吸尘器声品质的主要客观因素,也反映出A计权声压级并不能完全反映人耳对吸尘器的主观感受。

面向声品质改善的车内主动噪声控制系统设计

针对当前车用主动噪声控制系统以声压级为主要控制目标的不足,考虑人耳听觉主观感受,基于FPGA硬件设计平台提出一种面向声品质改善的车内主动噪声控制系统设计方案。首先设计时频数据转换模块、确定声品质控制思路,其次对自适应滤波技术和支持2路参考信号的2×2多通道FELMS算法进行设计,最后利用ZYNQ7000主控芯片及相关外设完成实验平台搭建。试验结果表明,所设计的系统在降噪点处对发动机噪声A计权声压级和总响度均有一定程度的控制效果。

工程机械声品质评价方法的研究

工程机械对我国工业化发展起着重要作用,但在施工作业时会产生噪声污染,并对驾乘者造成听力系统损伤等。因此,人们对工程机械声品质的要求逐渐提高,在满足噪声规定要求的同时,还要求其具有良好的声音环境。由于工程机械声品质研究处于发展阶段,目前尚未形成统一的研究理论和评价方法。通过查阅国内外相关文献,对工程机械噪声限值国内外标准、声品质评价研究现状以及主客观评价方法进行了梳理与分析。

基于传递路径分析的某乘用车声品质异响诊断与优化

针对某前置前驱混合动力乘用车加速噪声粗糙感大、声品质差的问题,进行多角度分析与诊断;使用倒谱分析得出主要的周期调制信号为发动机0.5阶次,对发动机转速周期与包络周期进行解析确认为两倍关系,诊断出发动机本体振动发生了幅值调制。发动机0.5阶次表现为由于动力总成及其附件对发动机燃烧激励和惯性力激励响应的差异性所导致,这种差异性具体表现为发动机0.5阶次引起动力总成本体振动在170~300 Hz产生幅值调制,经过激励源-传递路径-响应的多角度传递路径分析确认幅值调制后的信号通过悬置系统周期性传递到车身前围板金,引起车身前围板金模态共振并向车内辐射噪声,放大了粗糙异响,即在驾驶舱内形成周期性“咕咕”粗糙异响,降低车内声品质。根据减小曲轴轴瓦间隙可直接使曲轴间隙的油膜厚度减薄、使油膜刚度增大,最终可减小发动机本体振动的关系,提出减低曲轴轴瓦间隙的方案;同时根据粗糙异响的诊断结果,提出调整皮带轮扭转减振器频率和在车身前围板金添加阻尼板两个有效方案,在170~300 Hz噪声分别降低了1.82 dB(A)和4.11 dB(A)。其中控制曲轴轴瓦间隙为首次提出,且效果最佳,在170~300 Hz噪声有效值频段降低了5.16 dB(A),“咕咕”声粗糙异响消失,车内声品质显著提高。控制轴瓦间隙为解决发动机0.5阶次问题提供新思路。

声场不均匀度及语言清晰度在列车广播系统声品质测试中的研究

列车广播系统是列车与旅客进行信息交互最重要的系统,是列车运行工作的重要组成部分,在列车车辆中占有重要的位置。随着列车设计水平的迅速发展以及人们生活水平的提高,对于广播系统的需求不仅局限于功能实现,还要求广播系统声音质量有着越来越好的表现。文章从列车广播系统测试方法的角度出发,参阅非轨道交通行业相关系统的测试标准及要求,介绍了影响声品质的主要参数,即声场不均匀度和语言清晰度。结合已经完成的列车广播系统测试情况,并考虑轨道交通车辆本身的属性和要求,探讨总结了列车广播系统中声场不均匀度和语言清晰度这两个主要参数应该满足的要求,最后总结了适用于列车环境下测试声场不均匀度和语言清晰度的试验方法,为后续形成统一的测试方法和标准提供了一定研究基础。

考虑工作背压下的吸油烟机声品质建模

为了改善吸油烟机工作噪声大、听感差的不良用户体验,结合行业相关标准,建立了工作噪声试验室,增加了压力可调的背压系统,以模拟用户实际使用条件。以吸油烟机实际工作状态声品质为研究对象,利用多元线性回归将噪声样本的心理声学参量与主观评价结果进行拟合,获得考虑工作背压下的吸油烟机声品质客观评价模型。该声品质评价模型可有效捕捉交流电机产生的异常共振噪声,评价精度提升了17%,最终客观评价精度达到94.6%。在产品开发初期将吸油烟机工作时的声品质等级作为衡量产品优劣的关键指标,将提升研发、品质、生产各链条对异常噪声的识别能力,统一评价标准,进而提高质量控制水平。

轿车车窗上升过程声品质预测模型研究

针对声品质主观评价试验成本高的问题,提出一种基于车窗上升过程稳态噪声和瞬态噪声的声品质预测模型。采集24款轿车左前门车窗上升过程的噪声信号,在时域上划分为具有瞬态噪声特征的启动阶段、停止阶段和具有稳态噪声特征的平稳运行阶段,分别计算出3个阶段的客观评价参数。通过主观评价试验得到每款样本车的主观评价结果。运用BP神经网络建立了车窗上升过程的声品质预测模型,预测结果表明,此方法提取的客观评价参数能反映左前门车窗上升过程的声品质特征,BP神经网络建立的声品质预测模型具有较高准确度和泛化能力,能在一定程度上代替评测员对车窗上升过程声品质进行评价。

基于时频感知加权的车辆路面冲击声品质评价

为表征与量化人对路面冲击声的主观感受,首先,对减速带工况冲击非平稳噪声信号进行声时感知时长定义,同时根据人耳听声可辨性将声时历程分为冲击段、峰值段及衰减段;进而,以小波变换提取冲击噪声中的主冲击与多重微冲击特征信息,组成冲击声品质评价的基础特征阵;然后,类比峰值因子法定义频域滤波因子,并基于序关系分析法确定时变感知加权系数,组建时频滤波网络对基础特征阵加权且建立冲击声品质时频感知评价指标;最后,基于实车过减速带冲击噪声测试数据计算声品质指标,并进行对比验证.研究结果表明:所提时频感知加权评价指标与主观评价的相关系数在车速20 km/h时为0.927,在车速30 km/h时为0.922;在考虑路面冲击声声时历程全程评价时,经典的声品质评价指标(特征频带时变响度)与主观评价的相关系数在车速20 km/h时为0.933,在车速30 km/h时为0.649;所提时频感知加权评价方法对于车速为20 km/h与30 km/h的情况具有较好的适用性.