一種汽車振動的評價與分析方法

魯媛 廖毅 余義 繆勇

摘 要：為了更好地對汽車振動問題進行評價與確認，基于主觀與客觀結合的理念，本文提出一種新的振動品質（VQ）分析方法。推導了VQ分析方法的基本原理，并將線性回歸分析用于振動品質分析，創建有效的線性回歸預測模型，利用實例分析驗證看此方法的可行有效性，并為后續平臺車輛的振動品質進行前期的主觀評審預測。

關鍵詞：汽車振動；客觀與主觀結合；線性回歸；主觀評審預測

中圖分類號：U467.1+1 文獻標識碼：J 文章編號：1005-2550（2018）05-0087-08

Abstract： In order to get better evaluation and confirmation on the automobile vibration problems， based on the concept of subjective and objective fusion， this paper proposes a new method of vibration quality （VQ） analysis. The basic principle of VQ method was deduced， and the linear regression analysis is used in vibration analysis of quality， to create effective linear regression prediction model， the practical effectiveness of this method is validated with example analysis， and for subsequent platform vibration of the vehicle quality of subjective evaluation prediction.

Key Words： Vehicle vibration； Objective and subjective fusion； Linear regression； Subjective evaluation prediction

1 引言

人對車輛振動噪聲的主觀感受是評價車輛性能的最直接方法。對于振動品質問題，所有開發設計工作的目標都是為了滿足用戶群體的期望值并領先市場中的其他競爭對手。為了調查用戶對車輛振動品質的主觀感受，需要組織主觀評審試驗[1]，真實反映乘員對振動特性的主觀感受。主觀評審試驗是振動問題的最直接的評判方法，也是車輛振動特性的最終評價手段，因此在振動問題

研究方法顯得尤為重要。

根據ISO2631-1《機械振動和沖擊——人體全身受振動的評價》和ISO5439-1《機械振動——人體手傳振動的測量與評價》人體力學模型仿真顯示，人體各部分器官共振頻率范圍見表1。人體可感知的振動主要范圍為0-100Hz[2]，因此在對車輛振動進行客觀測試量化時，應主要關注此頻率范圍。

運用VQ的技術方法，同時對車輛振動進行主觀評審和客觀測試。將主觀評審和客觀數據結合進行統計學分析[3]，一方面可以獲得線性回歸模型，對后續平臺車型的主觀評審結果進行提前預測；另一方面，在分析的過程中，可以找出車輛的振動問題區域以及與對標車的差距。

2 VQ分析方法的基本思路

通常的噪聲振動品質分析方法分為兩種：客觀測試數據分析和主觀評審。客觀數據與主觀評審都有各自的優缺點。

（1）客觀數據

優點：測量過程簡單、可重復性強、定量分析

缺點：每種參數都不能完全反應人的感覺

（2）主觀評審

優點：完全反映出人的感覺

缺點：評審過程復雜、可重復性弱

為了結合兩種方法的優點，VQ分析方法對主觀評審和客觀數據進行相關分析，并將主觀評審進行量化處理。VQ分析方法的流程圖，如圖1。

3 VQ分析方法的基本原理

VQ分析方法，是以統計學為基礎，運用一元線性回歸進行主觀數據和客觀數據的后處理分析。

3.1 一元線性回歸模型的方程及參數

相關性系數 是一個回歸直線與樣本觀測值擬合優度判定的指標。一個線性線性回歸模型如果充分利用了自變量 的信息， 越大，擬合優度就越好；反之，如 不大，說明模型中給出的自變量 和因變量 的信息還不夠充分，應進行修改，使自變量 和因變量 的信息得到充分利用，直至 達到0.9及以上。

4 實例分析

為了優化提高某MPV車型的噪聲振動品質，運用VQ的技術方法，同時進行主觀評審和客觀測試。將主觀評審和客觀數據進行統計學分析，一方面獲得線性回歸模型，對后續平臺車型的主觀評審結果進行提前預測；另一方面，在分析的過程中，找出車輛的振動問題區域以及與對標車的差距。以該MPV車型在粗糙路面5gear 60km/h運行工況為例，介紹VQ分析方法的應用。其他工況同理分析。

4.1 VQ分析方法的流程

4.2 主觀評價

主觀評價的打分原則遵循簡化的GMUTS主觀評價標準，如表2所示。該MPV車型和對標車主觀評價分數匯總，見表3、表4和表5。

4.3 主觀評價分數的相關性分析

（1）判斷駕駛員整體振動品質是否與駕駛員整體聲音品質相關

以表3駕駛員位置為例，對表3的第一列向量和第二列向量求解相干系數依次計算表整體噪聲品質與整體振動品質、座位1振動與座位2振動、座位1振動與座位3振動、座位2與座位3振動各自的分數的相關性系數Correlation （R2）。由表6可知，駕駛員位置整體噪聲品質與整體振動品質的相干系數很低，說明振動問題與噪聲關系不大。

（2）判斷駕駛員位置振動是否與其他乘客位置振動相關

利用相關系數，判斷不同座位振動評分向量之間的關系，由表6可知，司機座位、中排乘客座位和后排乘客座位的振動評審結果之間的相關系數很低，說明司機座位的振動與其他座位無直接關系。

（3）通過各個局部評審位置不同車輛的評分趨勢，找出與整體振動品質趨勢最接近的。

以圖3為例，三臺樣車的方向盤打分趨勢與整體振動打分趨勢最接近，說明方向盤對整體振動主觀改進的貢獻最大。

4.4 客觀測試數據分析

（1）重復性比較

由于每次評審員進行評審時記錄了原始數據，因此利用1/3倍頻程分析結果進行數據一致性檢查，如圖4。

以某工況為例，對每輛樣車、每位評審員和每個傳感器（方向盤XYZ、坐墊XYZ和座椅導軌XYZ）的數據進行1/3倍頻程分析。2樣車，9評審員，9傳感器方向，因此共有162個結果。由圖4可知9位評審員的客觀測試數據非常接近（圖中紅色曲線為該MPV車型的1/3倍頻程結果，黑色曲線為對標車的1/3倍頻程結果）。

（2）數據縮減

根據人體振動的敏感頻段，對X、Y、Z三方向進行適量求和。圖5、圖6和圖7結果顯示，該MPV車型（紅色曲線）和對標車1（黑色曲線）在方向盤振動位置的幅值差異非常大，這與主觀感受的差異一致。而該MPV車型和對標車1在其他位置的振動幅值差異不大。

4.5 主觀數據與客觀數據擬合分析

（1）通過主客觀數據的分析，發現方向盤振動對整體振動評審結果的影響最大，因此將它作

為進一步的研究對象。將該MPV車型的主觀評審數據與方向盤振動客觀測試數據的對應關系，如表7所示。表7中方向盤振動客觀測試數據為數據縮減后的曲線（1/3倍頻程）在8-160Hz內求和值。

（2）根據表7，以光滑路面為例，共有四個數據，如下表8。

4.6 VQ分析方法對主觀評審結果的預測

（1）主觀評審結果預測

（2）相關性系數

在該線性回歸模型預測主觀評審結果中，相關系數等于0.958，表明主觀評審結果的變化主要（95.8%）是由于客觀測試數據的變化造成的，且當前的線性回歸模型是有效的。

5 結論

本文結合實際工程應用提出一種非正式的評審分析方法，VQ分析方法，針對汽車振動問題，根據主觀評價分數和客觀測試數據進行振動品質參數估計，構建了主觀評價與客觀測試數據建立正確的線性回歸模型。利用實例，驗證了可以利用少量樣車和評審員等條件，主觀與客觀結合，量化了其NVH振動性能，實現對汽車振動問題進行有效的評價與確認，以及主觀評審預測。

由實例分析及工程運用結果可知，該評價方法有效可行，可為汽車振動NVH性能評價提供良好的技術指導，有利于汽車振動評價的多元性和準確性。

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