汽車座椅水平驅動器聲品質客觀參量分析

胡佩佩，戢金國，金江明，盧奐采( .浙江工業大學特種裝備制造與先進加工技術教育部/浙江省重點實驗室，杭州3004；.浙江省信號處理重點實驗室，杭州3004)

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汽車座椅水平驅動器聲品質客觀參量分析

胡佩佩1，戢金國1，金江明2，盧奐采1
( 1.浙江工業大學特種裝備制造與先進加工技術教育部/浙江省重點實驗室，杭州310014；2.浙江省信號處理重點實驗室，杭州310014)

摘要：針對汽車座椅水平驅動器（Horizontal Driving Machine，簡稱HDM）在運行情況下出現的異常噪聲(簡稱異響)，提出一種基于主觀感覺的聲品質客觀參量分析方法。通過計算并對比分析主觀判斷有異響HDM和正常HDM聲音的聲品質客觀參量，量化有異響HDM和正常HDM噪聲特性以及主觀感受的差別；另外，通過時頻分析和聲品質客觀參量隨時間變化曲線的對比，有效識別出有異響HDM以及異響頻率；通過互動式濾波處理和聲學回放，進一步確定異響聲源位置。研究結果表明，該分析方法能識別有異響HDM。各聲品質客觀參量中，尖銳度和有調度對鑒別HDM聲品質貢獻較大。

關鍵詞：聲學；汽車座椅水平驅動器；噪聲特性；聲品質客觀參量；時頻分析

汽車座椅水平驅動器（Horizontal Driving Machine，簡稱HDM）是實現高檔汽車座椅位置自動控制的重要部件[1, 2]，它在移動過程中產生的噪聲聲壓級很小，但聲音品質的好壞則對汽車舒適性指標和定價影響很大。

目前，HDM的質量檢測生產線大多是通過人工聽音的方法[3, 4]判斷產品的質量，而這種依靠人主觀感覺與經驗來確定產品質量的診斷方法效率低、勞動強度大且判定結果的重復性差。近年來，國內不少研究者對HDM產品的聲音，展開定量測定與分析診斷的研究。其中，文獻[5]對HDM聲音信號，進行了1/3倍頻程帶通濾波對比分析和Gabor時頻分析，結果表明該方法能有效識別出頻率大于12 kHz的打點噪聲。文獻[6，7]從調制的角度，闡述了HDM異響原因，并提出利用希爾伯特包絡解調結合傅立葉變換的方法，獲得與故障相關的特征頻率。這些方法所定量分析的聲音指標，都不是基于主觀感覺的客觀參量評價和分析。因此，提出針對HDM的基于聲品質客觀參量的分析方法，客觀定量分析HDM產品的聲品質，這對在線、自動、定量評定HDM噪聲的方法和技術研究，具有重要意義[8, 9]。

分別采集人工判斷有異響的HDM和正常HDM兩組聲音信號，利用Artemis算法分別計算HDM正向、反向移動時聲音的聲品質客觀參量，對HDM進行聲品質客觀評價，定量描述有異響HDM和正常HDM的主觀感受差別；通過時頻分析和聲品質客觀參量隨時間變化曲線對比，確定異響所在頻率范圍；通過對異響頻率進行互動式濾波處理和聲學回放，進一步確定異響的聲源位置。

1　聲品質客觀參量

選擇A聲級、響度、尖銳度、抖動度、粗糙度和有調度6個主要聲品質客觀參量對HDM進行分析[10–14]。其中，A聲級是用聲級計的A計權算法測得的聲級，描述人耳對聲音強弱的感覺，單位dB (A)，其它聲品質客觀參量的定義及計算公式如表1所示。

表1　聲品質客觀參量的定義及計算公式

2　聲品質客觀參量的測量

2.1噪聲樣本的采集

實驗對象為人工判斷有異響的HDM和正常的HDM，實驗設備主要有數字人工頭、HEAD Analyzer Artemis軟件系統、供給電壓設備、HDM測試平臺。

在全消聲室內，將數字人工頭放置于HDM平臺垂直上方，人工頭耳朵中心位置與HDM垂直距離為650 mm。圖1、圖2分別為實驗測試的HDM平臺示意圖以及設備布置圖。

圖1　HDM平臺上各部件示意圖

采用德國HEAD Acoustics公司生產的HEAD HMSIII進行噪聲信號采集，試驗時依次更換不同HDM（其中編號為1#、2#、3#和4#的HDM被人工判為有異響HDM，1*、2*和3*HDM被人工判為正常HDM），分別在HDM正向、反向移動時實時采集人工頭左耳的聲音信號（其中水平驅動器上螺母座靠近電機和齒輪箱方向為正向，螺母座部分遠離電機和齒輪箱的方向為反向），每次采集時間為10s。

圖2　數字人工頭與HDM平臺

2.2計算結果

經后處理軟件HEAD Analyzer Artemis12.0對信號進行計算和處理，得到各聲品質參量的數值，如表2所示。

3　結果分析

3.1聲品質客觀參量分析

從表2中，單獨對比HDM反向移動時各參數值，異響HDM與正常HDM的值沒有較大差別，單獨對比正向移動時的各參數值也是如此，所以通過單獨比較HDM正向或者反向移動時的各參數值，難以識別出HDM的聲品質。

如表3、圖3和圖4所示，對比分析HDM各參數在正、反向移動時的差值，可以看到：異響HDM正、反向移動時聲音的尖銳度和有調度差值普遍比正常HDM的差異值大，2#和4#HDM的A計權聲級和響度在正、反向移動時的差值較大，3# HDM尖銳度和有調度在正、反向移動時的差值最大。這說明可通過HDM各參數正、反向移動時的差值來識別HDM聲品質，其中尖銳度和有調度正、反向移動時的差值對識別HDM聲品質的貢獻較大。另外，HDM粗糙度、抖動度的值都很小，且正、反向移動時的差值也很小，對識別HDM聲品質的貢獻較小。

圖3　HDM正、反向移動時的A聲級

表2　7個HDM正向、反向移動時的A計權聲級、響度、尖銳度、粗糙度、抖動度、有調度的值

表3　HDM各參量正、反向移動的差值

圖4　HDM正、反向移動時的響度、尖銳度、有調度

因此，可通過尖銳度和有調度在正、反向移動時的差值是否超過一定閾值來實現HDM聲品質的鑒別。

3.2異響分析

取1*HDM與1#HDM聲音信號進行分析對比，結果如圖5至圖9所示。

從圖5至圖9中左側1*各曲線圖上可看出1*HDM正、反向移動時聲音的時域曲線相近，各聲品質參數正、反向移動時聲音曲線間的差異也很小。而圖5中1#HDM反向移動4 s之后聲音出現明顯異常；圖7、圖8、圖9中可直觀地看出1#HDM在分別反向移動8 s和正向移動5 s時響度出現明顯突變，尖銳度、有調度曲線在正、反向移動時的差異明顯較大。這也與3.1節分析結果相一致。

在1#HDM FFT分析圖中，HDM反向移動時頻率在340 Hz處聲音出現最高的峰值，且正、反向移動時聲壓級差值達17 dB。對中心頻率在340 Hz的噪聲頻帶進行互動式濾波處理，并進行聲學回放。通過濾波前后主觀聽覺對比，結果表明：濾波后減速箱與固定架之間接觸振動噪聲明顯減弱，聲品質顯著改善。而減速箱與固定架之間接觸振動噪聲異常主要是齒輪箱內蝸桿/斜齒輪副嚙合故障引起的。

圖5　1*與1#HDM聲音時域對比圖（黑色曲線：正向移動，灰色曲線：反向移動）

圖6　1*與1#HDM聲音FFT對比圖（黑色曲線：正向移動，灰色曲線：反向移動）

圖7　1*與1#HDM聲音響度對比圖（深色曲線：正向移動，淺色曲線：反向移動）

4　結語

基于聲品質客觀參量的分析方法，定量分析了人工判斷有異響與正常的兩組HDM聲音的聲品質特性，得到如下結論：

(1)通過單獨比較HDM正向或者反向移動時的各參數值，并不能有效識別出HDM的聲品質。

圖8　1*與1#HDM聲音尖銳度對比圖（黑色曲線：正向移動，灰色曲線：反向移動）

圖9　1*與1#HDM聲音有調度對比圖（深色曲線：正向移動，淺色曲線：反向移動）

(2) HDM聲品質客觀參量在正、反向移動時的差值能有效識別其聲品質好壞，其中尖銳度和有調度貢獻較大。因此，可通過尖銳度和有調度在正、反向移動時的差值是否超過一定閾值來定量實現聲品質的鑒別。

(3)通過HDM正、反向移動時聲音的FFT分析對比圖中，可識別出故障HDM的異響頻率范圍。通過互動式濾波處理，間接分析出異響原因。

總體而言，基于聲品質客觀參量的分析方法能有效識別有異響的HDM，從而為HDM噪聲對汽車舒適性影響的定量評定提供一種新的思路和方法。

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Objective Parameters Analysis of Sound Quality of Auto Horizontal Driving Machines

HU Pei-pei1, JI Jin-guo1, JIN Jiang-ming2, LU Huan-cai1
(1. Key Laboratory of Special Equipment ManufactureandAdvanced Processing Technology, Ministry of Education& Zhejiang Province, Zhejiang University of Technolory, Hangzhou 310014, China; 2. Key Laboratory of Signal Processingof Zhejiang Province, Hangzhou 310014, China)

Abstract:An approach for thecharacteristic analysisof thenoiseof auto horizontal driving machine(HDM) based on the objectiveparametersof sound quality waspresented. Two setsof thesound quality objectiveparametersfrom theabnormal and normal HDMs, which were subjectively classified and judged by juries, were acquired, calculated, compared and analyzed. Thus, the subjective differences and characteristics of the noise of HDMs were objectively quantified. In addition, the frequencies of the noise from the abnormal HDMs were identified based on the time-frequency analysis and the comparison with thecurvesof objectiveparametersvs. time. Finally, thefrequency componentsof thenoisefrom theabnormal HDMscan then befurther identified by theinteractivefiltering and acoustic playback. Theresultsshow that thetwo objectiveparameters of sound quality, sharpness and tonality, are the most effective objective parameters for the identification of the noise of the abnormal HDM.

Key words:acoustics; horizontal driving machine; noise characteristic; objective parameter of sound quality; timefrequency analysis

通訊作者：盧奐采，女，博士生導師。E-mail:huancailu@zjut.edu.cn

作者簡介：胡佩佩(1991- )，女，浙江省衢州市人，碩士生，主要研究方向為聲品質客觀參量三維成像研究。E-mail:hupeipei_svlab@163.com

收稿日期：2015-09-22

文章編號：1006-1355(2016)02-0116-05

中圖分類號：U467.4+93

文獻標識碼：ADOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.02.026