基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯噪聲評價方法

吳鵬 徐靜云 王玉潤 余斌

摘要：電梯的振動噪聲會影響乘客的舒適感和健康。目前電梯噪聲的客觀評價結(jié)果符合國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，但是受影響者的主觀感覺噪聲已嚴(yán)重擾民。為了消除客觀評價和主觀感受的差異，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯噪聲評價方法。首先提取電梯噪聲信號的倍頻程聲壓級特征，然后構(gòu)建以該特征為輸入而主觀評價值為輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最后進(jìn)行訓(xùn)練與測試。實驗結(jié)果表明，該方法客觀評價結(jié)果與主觀評價誤差在4.9%以內(nèi)，主客觀一致性優(yōu)于傳統(tǒng)電梯噪聲評價方法。

關(guān)鍵詞：電梯噪聲;噪聲評價;倍頻程聲壓級特征;支持向量機(jī)

中圖分類號：TB535 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）12-0076-03

0 引言

電梯的振動噪聲直接反映了電梯的安全性和舒適性。目前很多高層樓宇建筑內(nèi)電梯噪聲符合GB/T 10058-1997和《民用建筑隔聲設(shè)計規(guī)范》GB50118-2010的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，但是受影響者（乘客和住戶）的主觀感覺噪聲已嚴(yán)重擾民。噪聲評價標(biāo)準(zhǔn)所測結(jié)果與居民主觀感受差異極大，這是因為噪聲評價國標(biāo)（A聲級）主要對低頻進(jìn)行衰減并且只考量整體等效聲級值[1-2]，而電梯振動產(chǎn)生的低頻噪聲（20～500Hz）盡管等效聲壓級值不高，但會與人產(chǎn)生共振，會對人的聽力、心血管系統(tǒng)和神經(jīng)系統(tǒng)造成一定的損害，從而影響到人們的學(xué)習(xí)和生活。全國各地有關(guān)電梯噪聲引起的室內(nèi)聲環(huán)境質(zhì)量問題的投訴越來越多，可噪聲值又符合國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，由此導(dǎo)致電梯噪聲問題得不到及時和正確的解決，極易引發(fā)許多社會問題[3]。

C聲級取消了對低頻進(jìn)行衰減，有利于電梯噪聲的評價。但其通過整體等效聲級評價的策略會淹沒低頻突出但高頻弱化的電梯噪聲真實值[4]。國際標(biāo)準(zhǔn)化組織提出的NR噪聲評價標(biāo)準(zhǔn)，將噪聲頻譜分為9個倍頻帶，分別評價每個倍頻帶的等效聲級，并判斷是否超過限定值[5-6]。由于電梯噪聲頻譜主要集中在低頻段，在整個頻譜空間分布并不均勻，因此NR噪聲評價通過對多個倍頻帶分別進(jìn)行評價優(yōu)于整體評價。

A聲級是基于人耳聽力感受模型進(jìn)行噪聲評價，但是電梯主要產(chǎn)生的低頻噪聲與人身體共振頻率相近，人對低頻噪聲的主觀感受與人耳聽力感受模型并不一致[7]。要建立與人體相適應(yīng)的生理學(xué)噪聲感受模型較為困難，而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型可以在忽略復(fù)雜的人體聽力感受內(nèi)在機(jī)理，通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練建立以噪聲特征為輸入和評價結(jié)果為輸出的噪聲評價模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬人腦運行機(jī)理，對于建立非線性預(yù)測函數(shù)性能有很好的效果[8-9]，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN，BP neural network）在按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在諸多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中性能較優(yōu)[10]。

為此，本文針對電梯噪聲評價現(xiàn)狀，設(shè)計一種基于BPNN的電梯噪聲評價方法。首先提取電梯噪聲信號的倍頻程聲壓級特征，然后構(gòu)建以該特征為輸入而主觀評價值為輸出的BPNN模型，最后進(jìn)行實驗以驗證方法的有效性。

1 算法描述

算法流程圖如圖1所示，其中第1～4步為提取振動噪聲特征，第5步通過構(gòu)建BPNN模型計算出評價結(jié)果，具體步驟包括：

（1）獲取振動噪聲信號：

通過AWA6228+多功能聲級計采集振動噪聲信號，采樣頻率為48kHz，量化比特為24位，每次采樣時長超過1分鐘。

（2）傅里葉變換計算頻譜：

考慮到人耳聽覺效應(yīng)，高于12kHz的高頻信號人耳感受不敏感，根據(jù)香農(nóng)采樣定理，故對采集到的噪聲信號降維到24kHz，并加矩形窗取個采樣點，通過離散傅里葉變換得到頻譜。

（1）

（3）計算對應(yīng)的倍頻程頻譜：

通過頻譜信號分別按倍頻程（表1）提取各倍頻程帶頻譜，L表示1倍頻程帶數(shù)目，1倍頻程的上下限頻和中心頻率關(guān)系：

（2）

（3）

其中、和分別表示第i個1倍頻程上下限頻率和中心頻率。表1為1倍頻程對應(yīng)的中心頻率和上下限頻率。

（4）傅里葉反變換計算各倍頻程帶聲壓級：

對各1倍頻程帶頻譜依次通過離散傅里葉反變換計算出對應(yīng)的聲壓：

（4）

計算各1倍頻程帶頻譜的聲壓級：

（5）

其中：為第j個倍頻程的聲壓級，單位為dB;為準(zhǔn)聲壓，值為帕。

（5）BPNN模型：

BPNN模型結(jié)構(gòu)如圖2所示，網(wǎng)絡(luò)共分輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層為經(jīng)傅里葉反變換計算各倍頻程帶聲壓級，隱藏層為，輸出層為主觀評價得分，為輸入層至隱藏層連接權(quán)值，為隱藏層至輸入層的連接權(quán)值。BPNN模型在使用前通過如下步驟進(jìn)行訓(xùn)練得以確定各連接權(quán)值。

（1）網(wǎng)絡(luò)初始化。令為誤差函數(shù)、為誤差上限和為最大學(xué)習(xí)次數(shù)。給連接權(quán)值和，隱含層閾值，輸出層閾值隨機(jī)生成范圍為（-1，1）的初始值。

（2）隱含層輸出計算。根據(jù)輸入各頻帶聲壓級向量，連接權(quán)值和隱含層閾值，計算出隱含層輸出向量。

（6）

其中，為隱含層激勵函數(shù)：

（7）

（3）輸出層輸出計算。根據(jù)隱含層輸出向量，連接權(quán)值和輸出層閾值，計算預(yù)測輸出。

（8）

（4）誤差計算。根據(jù)預(yù)測輸出和期望輸出，計算網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差。

（9）

（5）權(quán)值更新。根據(jù)預(yù)測誤差更新權(quán)值和。

（10）

其中為學(xué)習(xí)效率。

（6）閾值更新。根據(jù)預(yù)測誤差更新閾值和。

（11）

（7） 判斷算法迭代誤差是否滿足要求，若不滿足，返回步驟2;若滿足，則訓(xùn)練結(jié)束。

2 實驗步驟

（1）原始數(shù)據(jù)采集。通過AWA6228+多功能聲級計采集振動噪聲信號共230組（晝）和220組（夜），采樣頻率為48kHz，量化比特為24位，每次采樣時長超過1分鐘，每組測量位置為電梯橋廂內(nèi)和電梯房相鄰的房間，測量時間為白天工作時間和晚上18點至24點，采集信號符合GB3785和GB/T 17181的規(guī)定。

（2）數(shù)據(jù)聲壓級計算。根據(jù)算法第1～4步提取出對應(yīng)的各1倍頻程的聲壓級，并通過人工對中心頻率31.5～500Hz的各1倍頻程進(jìn)行修正以產(chǎn)生A聲級計值相同但各倍頻程聲壓存在差異信號共500組。

（3）獲取每組噪聲主觀評價得分。原始的每組噪聲信號和修正的噪聲信號按表2噪聲主觀評價進(jìn)行評分，評分范圍為1～10分。考慮到主觀評價會受到年齡、性別和健康狀況等因素影響，筆者安排每組信號由15個人（其中55歲以上老年人5人，18～55歲中青年5人，12歲～18歲少年5人）分別進(jìn)行評分，最后以平均分作為評價結(jié)果。

3 實驗結(jié)果與分析

為了驗證算法的有效性，按晝間和夜間設(shè)計2個BPNN模型，各模型均選擇樣本的70%作為訓(xùn)練集，30%作為測試集。部分典型樣本評價結(jié)果如表3所示。樣本一為湖州市某小區(qū)12層小高層，測量地點為受影響的電梯相鄰房（書房），時間為晚上9點。表3為A聲級計和本文方法比較，圖3樣本一各倍頻程帶聲壓級。從表3和圖3可以，對于樣本一來說：

（1）根據(jù)居民住宅夜間噪聲排放標(biāo)準(zhǔn)，書房夜間上限為35dB，A聲級計得分為34.2dB，噪聲分貝小于國家標(biāo)準(zhǔn)，噪聲理論上不影響居民在書房的學(xué)習(xí);

（2）樣本一各倍頻程帶聲壓級均小于NR曲線各頻帶聲壓上限，即符合NR噪聲排放標(biāo)準(zhǔn);

（3）主觀評價得分為6.0，意味著居民已受到影響，即存在A聲級評價與居民主觀感受不一致。

本文計算結(jié)果為6.3，屬于噪聲已比較影響居民，與居民的主觀感受較為一致，本文方法與主觀評價得分存在4.5%的偏差，這主要是因為訓(xùn)練樣本有限，隨著訓(xùn)練樣本的增加，偏差會進(jìn)一步減少。

樣本二為某一30層高層商住兩用樓房，測量地點為受影響的電梯橋廂，時間為上午11點。從表3可以看出：

（1）根據(jù)居民住宅白天噪聲排放標(biāo)準(zhǔn)，白天上限為45dB，A聲級計得分為48.2dB，噪聲分貝大于國家標(biāo)準(zhǔn)，噪聲已影響居民的房間的學(xué)習(xí)和工作。

（2）主觀評價得分為6.4，意味著居民已受到影響，即存在A聲級評價與居民主觀感受一致。

（3）本文方法得分為6.2，與主觀評價得分僅存在3.1%的偏差。

通過A聲級計得分樣本一和樣本二相差14.4dB，噪聲強(qiáng)度存在明顯差異，但居民感受卻差異極小。這是因為晝間環(huán)境背景噪聲較大，而夜間背景噪聲較小，居民對噪聲的主觀感受受環(huán)境背景噪聲影響較大，電梯噪聲與環(huán)境背景噪聲存在強(qiáng)相關(guān)性。

筆者統(tǒng)計全部測試樣本并計算相對誤差均值如表4所示，從表可以看出，晝間誤差均值為4.3%，夜間誤差均值為4.9%，總平均值為4.6%。夜間誤差較大，是因為夜間訓(xùn)練樣本較多且夜間背景噪聲值較小。

4 結(jié)論

針對此電梯噪聲特點，本文設(shè)計一種基于BPNN的電梯噪聲評價方法。實驗結(jié)果表明，本文提出的方法與居民主觀感受晝間誤差為4.3%，夜間誤差為4.9%，主客觀性一致性優(yōu)于A聲級計和NR評價標(biāo)準(zhǔn)。

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Elevator Noise Evaluation Method Based on BP Neural Network

WU Peng1， XU Jing-yun2， Wang Yu-run2， YU Bin2

（1.Huzhou Special Equipment Inspection Center， Huzhou? Zhejiang? 313000;

2.College of? Engineering， Huzhou University， Huzhou? Zhejiang? 313000）

Abstract：The vibration noise of elevator affects the comfort and health of passengers. At present， the objective evaluation results of elevator noise are in line with the relevant national standards. But the noise has seriously disturbed the residents for the affected people. In order to eliminate the difference between objective evaluation and subjective experience， an elevator noise evaluation method based on BP neural network is proposed. Firstly， the octave sound pressure level characteristics of elevator noise signal are extracted， then the BP neural network model is constructed with the spectrum characteristics as input and the subjective experience value as output. Finally， training and testing are carried out. The experimental results show that the error between the objective evaluation result and the subjective experience is within4.9%， and the consistency error is better than the traditional elevator noise evaluation method.

Key words：elevator noise;noise evaluation; octave sound pressure level characteristics; BP neural network