時變特征響度在瞬態工況噪聲優化中的應用

李 里，王 悅，劉智鳴，李 達，姜建中

（北汽福田汽車股份有限公司，北京102206）

隨著現代化社會工業的高速發展，人們對車內乘坐舒適性提出了更高的要求，這使得提升車內聲環境也成為一種必然的趨勢。目前廣泛采用的A計權聲級噪聲評價方法(A-weighted Overall Level)存在以下不足：

(1)不同頻率成分噪聲能量強度間為非線性疊加關系；

(2)不能分析與評價人耳對時、頻域掩蔽的生理聽覺效應；

(3)在低頻區域估計與感知效應差距大，常出現聲壓級不高但主觀感受不舒服等情況；

(4) 對純音噪聲的評估易失真：聲壓級每增加13 dB，特征響度幅值加倍，但總響度并不是對應的加倍關系，因此會導致單頻噪聲聲壓級符合標準要求而主觀感受噪聲大等現象[1]。因此目前越來越多地采用心理聲學參數進行評價分析，定量反映聽覺感受的差別。

現階段車內聲品質研究中，通常將聲品質評價分為主觀評價和客觀評價。目前常用的由聽覺系統直接感知聲品質的主觀評價方法存在效率低、具有滯后性和局限性等缺陷，難以穩定且高效地反映汽車噪聲的物理特性[2]。因此，聲品質的研究趨勢是建立基于客觀參數量化聲品質的綜合評價模型來反映人對噪聲的主觀感受。如國內學者分別采用多元線性回歸、BP神經網絡和支持向量機等方法建立車內聲品質的評價預測模型[3-4]；閆靚等采用成對比較法對穩態低頻噪聲進行了噪聲聲品質研究，得出響度是影響不愉悅感關鍵因素的結論[5]。

上述學者多對穩態工況進行聲品質建模與分析，而對具有沖擊特征的瞬態工況的響度模型研究較少。響度的計算模型可分為穩態模型和時變模型，穩態響度模型是基于假設噪聲信號不隨時間發生變化而建立的，且需對信號頻譜進行統計計算；非穩態噪聲的時變響度與噪聲帶寬、幅值及其沖擊成分持續時間之間存在較為復雜的非線性關系。現有的時變響度模型和指標都是通過忽略時間維度，根據短時響度時間序列的疊加計算總響度[6]。總響度根據隨時間作平均的方式不同，主要分為兩種預測模型：第一種模型由DIN 45631/A1 提出用N5 百分位表示其等效總值（N5 百分位表示整條曲線中，只有5 %的數值大于該數值）[7]。另一種模型是LLP，該計算方法與計算聲壓級隨時間變化的能量平均值一樣，是計算響度級隨時間變化的能量平均值[8]。以上述模型為基礎，張覺慧等、劉程等對比Zwicker 瞬時響度和Moore 瞬時響度的計算方法，總結各方法的適用性和差異性，但并未形成可廣泛應用的客觀評價方法[9－10]。本文在DIN 45631/AI時變響度模型上，提出切片法和特征響度凸出值評價指標，對某商用車急踩或急松油門(以下簡稱Tip-in/out)時引起的瞬態金屬撞擊噪聲(以下簡稱clunk)進行評價。結果表明該方法可將噪聲聲品質的主觀感受與客觀測試數據有效關聯，量化撞擊噪聲的嚴重程度。該評價方法和指標可為車型開發中遇到的類似瞬態工況積累關鍵性評估依據，同時也為行業內車輛聲品質優化提供新的評估手段。

1 時變特征響度切片模型計算原理與流程

噪聲信號的時變特征響度切片模型各步驟流程可參考圖1，后文對各步驟算法進行詳細闡述。

圖1 時變特征響度計算流程圖

1.1 信號輸入與預處理

人類的聽覺系統具有濾波特性，即頻率選擇性。為了描述人耳的該項特性和掩蔽效應，Zwicker假設人的聽覺系統將聲音信號分量分成有限個頻帶，當確定了一個聲音的頻率時，能夠產生掩蔽效應的另外一個聲音的頻率范圍稱為“臨界帶寬”(critical band)。根據人體聽力特征將20 Hz～16 kHz頻率域劃分為24個臨界帶寬，單位是Bark(巴克)，1 Bark即為一個臨界帶寬的寬度。每一個帶寬內人耳的聽覺感知是相同的。臨界帶寬與頻率的關系和耳蝸中基底膜長度與頻率的關系完全相同，為線性關系。因此將頻率按臨界帶寬進行劃分，便于找出人耳的主觀感受與聲音物理性質之間的關系。頻率與臨界帶寬轉換公式為[1]：

其中：z為臨界帶寬(Bark)；f以kHz為單位。

當中心頻率f在300 Hz 以上時，臨界頻帶與1/3倍頻程頻帶比較接近，故用1/3倍頻程頻帶濾波來代替臨界頻帶濾波。當中心頻率低于300 Hz時，兩者的差別較大，故需對照臨界頻帶帶寬對1/3倍頻程低頻頻帶進行合并。分別將中心頻率位于25 Hz～80 Hz、100 Hz～160 Hz、200 Hz～250 Hz 的1／3 倍頻程頻帶合并為一個頻帶，合并后的頻帶最大限度地接近于臨界頻帶。因此可更準確模擬人耳聽覺特性。

1.2 與激勵級對應的聲壓級頻譜閾值校正

激勵級是考慮人耳的掩蔽效應以及分頻帶濾波特性的參數，比聲強級更準確表現了人耳的聽覺特性，可通過計算對應的某個聲壓級的掩蔽曲線所獲得。Zwicker 提出了激勵級的概念，但是在具體計算方法中并未指出激勵級如何獲得，因此一般使用聲壓級來代替激勵級進行計算[11]：

式中：E為激勵級，E0對應于參考聲強為I0=10-12W/m2時的激勵級。

1.3 特征響度計算與頻域掩蔽特性

特征響度反映了響度在頻域的分布特征，其單位為sone/Bark，可由式(3)求出各頻帶的特征響度：

其中：ETQ為絕對聽閾激勵級；N′0為參考特征響度。根據實驗得出，當N′0=0.08 時，變量s=0.5 ，k=0.23；當N′0=0.0635 時，變量s=0.25，k=0.25。計算時常取參考特征響度為0.08，并使用聲壓級來近似代替激勵級。

根據式（3）進行計算，考慮聽閾曲線最小值，忽略曲線以下的特征響度值，于是可得到各頻率帶寬的特征響度。根據特征帶寬主響度判斷頻域是否存在掩蔽現象，即存在相鄰頻段區域，低帶寬區的響度幅值明顯高于相鄰高帶寬區，若被掩蔽則需以0.1 Bark 為步長引入斜坡響度，若不被掩蔽則保持原值不變。此外，對于Bark 帶寬兩側處理方式不同：低頻區曲線用垂直線代替，對于高頻區曲線用斜坡響度進行連接。斜坡響度即為頻域掩蔽效應的體現，示例如圖2所示。

圖2 特征響度曲線(示例)

1.4 總響度計算與時域掩蔽特性

引入斜坡響度以后，每個帶寬的特征響度已轉換到Bark帶寬內，特征響度曲線下包圍的面積即為總響度數值，表達為：

其中：N為總響度(sone)；N′(z)為特征響度；z為臨界帶寬。

為模擬噪聲信號的時域掩蔽效應，Zwicker等[12]提出引入一組經時間常數為△t的低通濾波器濾波后輸出的時間包絡，通過大量試驗確定時間常數，發現2 ms 最適合作為時域掩蔽的低通濾波的時間常數。因此，通過設定計算步長(即時間常數)△t=2 ms，使得在每個步長計算一次響度，步長計算時間內激勵模式和特征響度的計算與穩態響度的計算模型相同。

1.5 特征響度切片處理

信號全頻帶量級分析是考慮每個瞬時整個頻率帶寬內的總有效值，因此所計算的能量實質是有用信息和噪聲相加。而通過帶寬切片處理可提取所關注的關鍵特征，便于進行對比量化分析。以每2 ms步長計算所生成的三維噪聲信號特征響度瀑布圖中，3 個坐標軸分別為頻帶Bark、時間t和特征響度幅值sone/Bark，進行第5 和第9 Bark 帶寬的切片處理，切片的寬度為1 Bark，如圖3和圖4所示。

圖3 時變特征響度瀑布圖

圖4 時變特征響度Bark切片圖

2 瞬態撞擊工況應用案例

2.1 問題概述

某型商用車試驗樣車的主觀駕評顯示，Tip-in/out 工況時其駕駛室內出現明顯clunk 噪聲，且噪聲衰減線性度差，類似反復“咳嗽”般的噪聲。因車輛踩或松油門為常見工況之一，撞擊以及伴隨的噪聲將成為消費者判斷整車品質優劣的關鍵因素，因此迫切需要對車輛進行優化整改。

行駛工況下，油門踏板的快速變化引起傳動系統扭矩突變，導致承載齒輪發生敲擊而產生一種金屬撞擊噪聲，同時也會激勵起動力總成的晃動，加劇異響噪聲，并通過結構和空氣路徑傳遞至車內。金屬撞擊現象常出現在變速箱與主減速器，如圖5所示。

圖5 車輛結構示意圖

近幾年國內外學者針對clunk 噪聲問題也進行了深入研究，提出諸多解決問題方案[13-16]，如考慮齒輪傳動系統的非線性沖擊動力學和振動特性，建立傳動系統非線性動力學仿真分析模型，對齒輪間隙、齒輪轉動慣量以及齒輪嚙合齒面剛度進行研究，總結出齒輪嚙合間隙是影響撞擊的敏感因素；可采用增加半軸材料剛度和增加離合器扭轉剛度方式，延長扭矩突變時間以改善傳動系瞬態沖擊；采用發動機與傳動系統動力解耦以及重新分配傳動系振動模態的方法進行改善；采用優化發動機標定數據手段，減小Tip-in/out瞬時發動機扭矩變化，優化扭矩控制策略。上述各優化方案某種程度上均可減小傳動系的撞擊，改善車輛clunk 問題。因此，本文優化措施重點放在優化扭矩控制策略，同時對變速箱齒輪嚙合間隙進行合規性檢查并嚴格控制裝配過程。

2.2 扭矩控制策略(1階低通濾波)

扭矩優化策略主要為對油門開度和需求扭矩進行1階低通濾波(即PT1濾波)，對本次采樣值與上次濾波輸出值進行加權，得到有效濾波值，使得輸出對輸入有反饋作用，進而起到平緩瞬時發動機轉速和扭矩波動的作用，使得穩定性和靈敏度達到平衡。1階低通濾波算法公式如下：

式中：α為濾波系數；X(n)對應本次采樣值；Y(n-1)對應上次濾波輸出值；Y(n)對應本次濾波輸出值。

2.3 Clunk噪聲抑制及噪聲評價方法對比

針對樣車存在的clunk噪聲問題，設定進行測試驗證工況為：首先在車輛行駛工況下將車速和轉速提升到一定的值，然后快速松開油門踏板，使整車處于滑行狀態，此時發動機輸出負扭矩且傳動系統中承載齒輪的嚙合齒面處在倒拖側；隨后快速踩下油門踏板，使發動機產生從負扭矩到正扭矩的快速突變，發動機轉速快速波動上升，同時使傳動系統承載齒輪嚙合面出現從倒拖側向驅動側的撞擊。

將該工況下采用1階低通濾波優化前后發動機轉速波動情況進行對比，如圖6 所示。通過圖中轉速曲線可知，在初始狀態，在Tip in/out 瞬間發動機轉速波動劇烈，轉速瞬時的波動程度分別達到250 r/min 和300 r/min，且曲線反復振蕩，該現象與主觀感受噪聲衰減線性度差相對應。經采用扭矩控制策略并對齒輪嚙合間隙進行復檢及重新裝配后，對應工況轉速波動降低至60 r/min，且曲線快速趨近平滑，主觀感受噪聲表現改善明顯。

圖6 扭矩控制策略優化前后轉速對比

經優化后，主觀感受樣車噪聲表現改善明顯，但傳統評價方法中的客觀測試數據幾乎無明顯差別，分別如圖7 和8 所示。采用傳統A 計權全頻帶量級評價法測得4 組對應工況噪聲值在65 dB(A)～72 dB(A)區間變化，無明顯可辨別特征，難以觀測出樣車優化前后噪聲值的差別。采用頻譜彩圖進行對比但頻譜彩圖中同樣無明顯可辨別特征。上述兩種方法均不能客觀地反映瞬態工況下噪聲的變化情況，為此本文引入時變特征響度評價法并提出將特征響度凸出值ΔNsl作為評價指標。

圖7 優化前后Tip in/out工況下耳旁A計權全頻帶量級噪聲對比

采用基于DIN 45631/A1模型，設定聲場為混響場，并設定信號采樣形式為三分之一實時倍頻程，時間步長為2 ms，獲得樣車優化前后多組Tip in/out工況下特征總響度曲線如圖9 所示。此外，為能從圖中讀取并量化關鍵特征信息，引入特征響度凸出值ΔNsl作為評價指標。其具體操作步驟為：

（1）選取若干組一致性較好的工況數據；

（2）在Tip in工況下，作第一個瞬態峰值和相鄰第二個峰值之間的標注，其跨越Y軸長度即為特征響度凸出值；

（3）在Tip out 工況下，作最后一個瞬態峰值和相鄰倒數第二個峰值之間的標注；

（4）計算若干組工況的平均特征響度凸出值。根據該指標值的大小即可對瞬態撞擊噪聲進行量化，對比優化前后該指標，即可對優化方案進行客觀判斷。

Tip in 工況下，初始狀態ΔNsl突顯，幾組工況下平均凸出值可達8.1 Sone，而優化后則無明顯凸出峰值；在初始狀態，Tip out工況下特征響度平均ΔNsl可達8.69 Sone，而優化后則無明顯凸出值，與主觀感受十分吻合。

在時變特征響度基礎上采取切片方法，可將特定頻率區間(如變速箱對應檔位齒輪嚙合頻率所在區域)的細節特征進行放大，以便于辨別和對比分析。如圖8所示，樣車在Tip in工況下時變速箱嚙合噪聲貢獻主要集中在第6個帶寬Bark中(上止、下止頻率對應510 Hz、630 Hz，中心頻率為450 Hz)，對時變特征響度中第6 個Bark 進行切片，得到隨時間變化的特定Bark 區間的特征響度曲線，如圖10 所示。Tip in 工況下，初始狀態ΔNsl非常明顯，均值可達1.25 sone/Bark，而優化后該值可降低至0.35 sone/Bark，從而說明控制變速箱齒輪嚙合間隙對抑制clunk沖擊噪聲也起到了一定作用。依據上述方式，同樣可得出樣車Tip out 工況時ΔNsl的改善情況，本文不再贅述。

圖8 優化前后Tip in/out工況下耳旁噪聲頻譜彩圖對比

圖9 優化前后Tip in/out工況特征總響度對比

圖10 樣車優化前后Tip in/out工況下Bark切片對比

3 結語

針對目前廣泛采用的以主觀方式進行瞬態工況噪聲評價的不便之處，本文對特征響度切片模型的計算流程和原理作詳細闡述，并在其基礎上采用帶寬切片方法進行處理，便于關鍵特征的對比和量化分析。在時變特征響度切片法的基礎上，本文創新性提出特征響度凸出值評價指標，在某商用車瞬態工況噪聲評價中，該指標的量化值與主觀感受相關性較高，評價效果顯著優于傳統評價方法，實現了主觀評價和實測的關聯。此外，該方法也可應用在類似瞬態工況噪聲問題的評價中，可通過積累多輪主觀評價結論和客觀測試數據，建立特征響度凸出值與瞬態現象嚴重程度的關聯性，為車輛NVH性能的相關評價和整改優化工作提供有力支撐。