加速行駛車內噪聲線性度評價方法研究及應用

仲崇發 盧炳武 畢金亮 張智

摘 要：為有效評價加速行駛車內噪聲線性度，建立了一種基于客觀參數的回歸模型。首先以18款市場主流車型的加速行駛車內噪聲主客觀試驗結果為研究對象，通過最小二乘法對客觀試驗結果進行一元線性回歸擬合，計算出最大偏差、平均絕對偏差和確定系數三項線性度評價參數，然后基于加速車內噪聲線性度主觀評價結果，構建出主客觀回歸模型。最后以某C級SUV加速行駛車內噪聲線性度優化案例，證明了該方法的有效性及合理性。

關鍵詞：加速車內噪聲;線性度;主客觀試驗;回歸分析

Abstract： A regression model based on objective parameters is established to evaluate the linearity of acceleration noise. Firstly， the subjective and objective test results of acceleration noise of 18 mainstream models were taken as the research object， using the least square method to monadic linear regression fitting， calculated the maximum deviation， the average absolute deviation and coefficient of three linearity evaluation parameters， and then based on the linearity subjective evaluation results， build the regression model of subjective and objective. Finally， the optimization case of acceleration noise linearity of a c-class SUV was presented， proves the validity and rationality of the method.

Keywords： Acceleration noise; Linearity; Subjective and objective test; Regression analysis

引言

加速行駛工況作為汽車最常使用的工況之一，主機廠對加速車內聲品質控制有著嚴格的要求。目前加速車內聲品質主要以響度、語音清晰度、線性度和粗糙度作為評價指標[1-2]，相較于其他三項研究較為成熟的心理聲學參數，對于線性度的研究相對較少，但如果要追求更高級的聽覺體驗，將車內聲品質打造成產品魅點，關于線性度的研究是不可或缺的。據了解目前對加速行駛車內噪聲線性度的研究主要是針對總聲壓級曲線或響度曲線的分析[3-4]，但很多情況下發動機主階次噪聲曲線存在人耳能夠明顯感知的峰值，總聲壓級噪聲曲線卻只有輕微幅值變化，分析總聲壓級或響度曲線的線性度并不能完全反應人耳的感受。在加速行駛車內噪聲線性度優化過程中，重點是解決能量大，頻率成分為中低頻的發動機主階次噪聲問題，如動力總成共振，傳動系共振，車身共振引起的噪聲問題及進排氣噪聲等，所以研究發動機主階次噪聲曲線的線性度更有意義。目前已有很多主機廠利用主動噪聲控制技術優化發動機主階次噪聲線性度，從而提升汽車的加速行駛車內聲品質[5]。

本文針對市場主流車型進行了加速行駛車內噪聲線性度主觀評價和客觀試驗數據采集，結合回歸分析及聲學理論選取了三項線性度客觀評價參數，建立了加速行駛車內噪聲線性度主觀評價分值與客觀評價參數之間的數學模型，并將該模型應用于某C級SUV產品開發中加速行駛車內噪聲線性度的優化。

1 加速行駛車內噪聲主客觀試驗

1.1 客觀試驗

為保證試驗樣本數據充分，選取了市場主流的自主及合資轎車、SUV共計18款車型為研究對象。測試采用LMS公司的24通道數據采集前端及B&K公司的聲音傳感器，聲音傳感器布置于駕駛員外耳位置，采樣頻率為25600Hz。為減少外界因素的影響，所有車輛測試路段為同一長直線平滑瀝青路面，風速小于5m/s，測試工況為3擋全油門加速，對于自動擋車型采用手動模式進行測試，發動機轉速范圍為1200 ～5000r/min，采集三組有效數據。測試數據采用LMS軟件進行處理，發動機轉速步長為25r/min，頻率分辨率為1Hz，計算出加速行駛車內噪聲總聲壓級及主階次噪聲曲線，示例如圖1所示。

1.2 主觀評價

主觀評價采用直接評分法，由8名具有NVH主觀評價資質的NVH工程師對18款車型的加速行駛車內噪聲線性度進行評價。采取10分制評價標準，等級劃分如表1所示，評分最小單位為0.25分。為保證主觀評價與客觀試驗的對應性，評價道路及工況與客觀試驗一致。計算8名評價人員主觀評價分值的算數平均值作為最終結果，結果圓整至0.25分，如表2所示。

2 試驗結果分析

2.1 客觀試驗參數計算

線性度是指加速行駛車內噪聲隨發動機轉速變化的線性關系。理論上，全油門加速工況下車內噪聲應隨著發動機轉速的增加而線性平穩增加，而實際因發動機燃燒不穩定性、結構共振及進排氣噪聲調校等多方面因素影響會使加速噪聲波動，出現波峰或波谷，人耳感知上聲音會有突然的增大或降低，影響人耳的主觀感受。本文采用最小二乘法對加速行駛車內噪聲曲線進行一元線性擬合，結合回歸分析原理，選取最大偏差、平均絕對偏差和確定系數三項參數對加速行駛車內噪聲線性度進行評價。

①最大偏差。最大偏差是加速過程中實測車內噪聲聲壓級與擬合聲壓級差值絕對值的最大值，見公式（1）。最大偏差越大，線性度越差。

式中，MD為最大偏差;yi為實測聲壓級;為擬合聲壓級;i為發動機轉速，取值范圍為1200～5000r/min。

②平均絕對偏差。平均偏差是加速過程中各點實測聲壓級與擬合聲壓級差值絕對值的平均值，見公式（2）。平均絕對偏差越小，說明線性度越好。

式中，MAD為平均絕對偏差;n為數據采集量。

③確定系數。確定系數是對線性擬合優度的統計量，見公式（5），R2的取值范圍是[0，1]，R2的值越接近于1，表明線性度越好。

式中，R2為確定系數;為平均聲壓級;SSE為和方差;SST為總平方和。

按上述公式對18個樣本的加速行駛車內噪聲總聲壓級和發動機主階次噪聲曲線的線性度客觀評價參數進行計算，結果如表3所示。

2.2 主客觀相關性分析

為研究全油門加速工況車內噪聲線性度主觀評價結果與客觀試驗參數的相關性，本文運用SPSS軟件進行Pearson相關分析[6]，結果如表4所示。

表示95%置信區間內顯著相關。

表示99%置信區間內顯著相關。

由主客觀相關分析結果可以看出，總聲壓級客觀參數與主觀評價結果相關系數均在0.6以下，相關性較差;而主階次客觀參數與主觀評價結果相關系數均在0.7以上，相關性較為顯著;從側面明確了加速行駛車內噪聲線性度的主觀評價與發動機主階次噪聲線性度更為相關，客觀參數對主觀評價結果影響程度排序為：最大偏差>確定系數>平均絕對偏差。

2.3 線性度回歸模型建立

回歸分析是在確定自變量和因變量之間相關關系的基礎上，對兩種或兩種以上自變量間的相互依賴關系進行預測的一種統計分析方法。該方法不僅能分析自變量對因變量的影響程度，還能夠通過自變量對因變量進行預測。本文分析中因變量為加速行駛車內噪聲線性度主觀評價分值，自變量為發動機主階次噪聲線性度的三項客觀評價參數。采用逐步回歸方法，通過F檢驗值對自變量能否進入回歸方程進行判斷，平均絕對偏差的F檢驗值大于0.05，將其排除，最終計算得出的線性回歸模型如公式（6）所示。

（6）式中，Y1為線性度主觀評價分值，Xmd為最大偏差，Xr為確定系數。

式中表明主觀評價分值與最大偏差呈負相關，與確定系數呈正相關，可以通過降低主階次噪聲的最大偏差及提高確定系數來提升加速車內噪聲線性度。回歸方程的校正復相關系數R2為0.851，大于0.8，明確主觀評分預測值與實際值擬合程度較高。

在模型建立后需要對其進行校驗，其中常量，最大偏差，確定系數的t檢驗概率P值分別為0.000、0.000、0.001，均在0.05以內;方差膨脹因子（VIF）為1.761，小于10，符合共線性診斷要求[7-8];殘差符合正態分布，證明線性度回歸方程具有統計學意義。

3 線性度優化與應用

一款搭載V6發動機的C級SUV車型在開發階段發現加速行駛車內主階次噪聲曲線在發動機轉速1600 r/min以內和發動機轉速2600 r/min附近存在兩處明顯峰值，如圖3所示，利用回歸模型對主觀評價分值進行預測，計算結果為5.97分，不滿足7分的產品開發目標要求，需要進行優化。下面對兩處峰值的優化過程進行概述：

（1）對發動機轉速在160 r/min以內主階次噪聲峰值進行原因排查，將排氣口噪聲通過延長管的方式引出后測試發現噪聲峰值基本消除，證明該噪聲峰值主要是由于排氣口輻射噪聲引起，對排氣系統進行調音優化后問題得以解決。

（2）對發動機轉速2600r/min附近的峰值問題進行分析發現車內噪聲在120～140Hz頻率區間存在共振帶，與后懸置主動側120～140Hz區間共振帶相對應。整車狀態下對動力總成彈性體模態進行測試，識別到動力總成一階垂向彎曲模態頻率為121Hz，一階橫向彎曲模態頻率為139Hz;初步判斷車內噪聲共振帶是由于動力總成共振引起。一般動力總成彈性體模態要求高于發動機主階次最大激勵頻率，如公式（7）所示，該動力總成額定轉速為5500r/min，經計算動力總成一階彈性體模態頻率應大于388.9 Hz。

式中：fmin為動力總成最低模態頻率，Nmax為發動機額定轉速，n為發動機氣缸數，Z為沖程數。

由于該動力總成為3.0T大排量縱置發動機，受動力總成質量和結構形式的影響，動力總成彈性體模態較低，無法避開發動機主階次激勵頻率，只能通過其它方法解決問題，其中增加動力吸振器是解決共振的一種簡單有效的方案[9-10]。

通過動力總成彎曲模態振型分析，發現一階模態頻率下最大變形位置為變速器末端，結合動力總成質量等相關參數及變速器結構，設計了一個中心頻率為130 Hz的環形動力吸振器，如圖2所示，整車測試效果2600 r/min主階次噪聲峰值降低約8 dB（A）。

最后，將兩個方案同時進行整車效果驗證，加速行駛車內噪聲曲線對比結果如圖3所示，利用回歸模型對主觀評價分值進行預測，計算結果為7.58分，滿足目標要求，證明了方案的有效性。為驗證模型的準確性，對優化前后的加速行駛車內噪聲線性度水平進行主觀評價，主觀評價分值與線性度回歸模型預測分值對比結果見表5，結果表明主觀評價分值與預測模型計算結果基本一致，驗證了預測模型的合理性。

4 結論

本文通過對18輛主流車型的加速行駛車內噪聲主客觀試驗及線性度分析，建立了主觀評價分值預測模型，然后將模型應用于線性度優化案例中，主要得到以下結論：

（1）相對于加速行駛車內總聲壓級噪聲曲線，發動機主階次噪聲曲線的線性度與人耳主觀感受相關性更高。

（2）應用多元線性回歸方法建立了加速行駛車內噪聲線性度預測模型，通過計算發動機主階次噪聲曲線的最大偏差和確定系數能夠預測加速車內噪聲線性度的主觀評價分值。

（3）某款搭載V6發動機的C級SUV車型加速行駛車內噪聲線性度優化案例，一方面驗證了線性度預測模型的有效性及合理性，另一方面提供了一種加速行駛車內噪聲線性度問題的解決思路。

參考文獻

[1] 董琦飛.加速工況車內聲品質的評價研究[D].湖北?。汉惫I大學，2014.

[2] 賀巖松，涂梨娥，徐中明，等.汽車聲品質研究綜述[J].汽車工程學報，2014，4（6）：391-401.

[3] Norman O，John F，Robert C，et al.Linearity of powertrain acceleration sound[C].Sae Noise & Vibration Conference， 1997：887-890.

[4] 郭勇，王海洋.全油門加速工況車內聲品質研究[J].汽車實用技術， 2014，44（12）：8-11.

[5] 劉鋒，吳鳴，楊軍.量產車型噪聲主動控制系統性能實測與分析[J].汽車工程，2019，41（6）： 676-681+710.

[6] 陳克，陽思遠，毛書林.車內聲品質主客觀評價的相關性分析[J].沈陽理工大學學報，2017，36（3）：101-105.

[7] 王登峰，劉宗巍，梁杰，等.車內噪聲品質的主觀評價試驗與客觀量化描述[J].吉林大學學報，2016（增刊2）：41-45.

[8] 徐中明，夏小均，賀巖松，等.汽車發動機啟動聲品質評價與分析[J].振動與沖擊，2014，33（11）：142-147.

[9] 張建文，郭志軍，呂振華.動力吸振器在動力總成彎曲振動控制中的應用研究[J].兵工學報，1988，31（1）：39-44.

[10] 劉建婭，李舜酩，姜建中，等.動力吸振器在動力總成振動控制中的應用[J].噪聲振動與控制，2011，39（2）：115-118.