方源,章桐,3,陳霏霏,郭榮

(1.同濟(jì)大學(xué)新能源汽車工程中心,201804,上海;2.同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院,201804,上海;3.同濟(jì)大學(xué)中德學(xué)院,201804,上海)

?

電動(dòng)車噪聲品質(zhì)心理聲學(xué)主客觀評(píng)價(jià)模型

方源1,2,章桐1,2,3,陳霏霏1,2,郭榮1,2

(1.同濟(jì)大學(xué)新能源汽車工程中心,201804,上海;2.同濟(jì)大學(xué)汽車學(xué)院,201804,上海;3.同濟(jì)大學(xué)中德學(xué)院,201804,上海)

以某電動(dòng)車在勻速行駛時(shí)采集到的噪聲樣本為評(píng)價(jià)對(duì)象,結(jié)合人類聽覺系統(tǒng)建立適用于電動(dòng)車的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)——敏感頻帶能量比,采用等級(jí)評(píng)分法對(duì)電動(dòng)車噪聲品質(zhì)焦躁度進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn),分析并計(jì)算各噪聲樣本的心理聲學(xué)客觀參數(shù)。通過相關(guān)分析和回歸分析,建立了可描述主觀評(píng)價(jià)與客觀參量相關(guān)性的焦躁度評(píng)價(jià)模型。研究結(jié)果表明:傳統(tǒng)車噪聲在低頻段能量較為集中,最大值在中心頻率為200 Hz的頻帶,峰值達(dá)到37%,而電動(dòng)車噪聲能量集中在中心頻率高于1 kHz的頻率段上,峰值達(dá)到30%;敏感頻帶能量比與主觀評(píng)價(jià)值的相關(guān)性達(dá)到0.958,優(yōu)于其他心理聲學(xué)參數(shù);電動(dòng)車噪聲品質(zhì)焦躁度主要受粗糙度、抖動(dòng)度和頻帶能量比等心理聲學(xué)客觀參數(shù)影響。

電動(dòng)車;噪聲品質(zhì);主觀評(píng)價(jià);心理聲學(xué)

隨著消費(fèi)者對(duì)汽車質(zhì)量和舒適性要求的提高,傳統(tǒng)的A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)已不足以描述汽車噪聲的全部特征,噪聲品質(zhì)的設(shè)計(jì)與提高已成為目前汽車研發(fā)過程中必須考慮的一項(xiàng)重要內(nèi)容。

現(xiàn)階段,聲品質(zhì)的研究大多還停留在主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn),2010年,Huallpa等人對(duì)汽車換擋時(shí)的齒輪噪聲進(jìn)行了聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)研究,分析了尖銳度、響度等客觀參數(shù)與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性[1]。2013年,趙林風(fēng)等人研究了行駛場(chǎng)景對(duì)汽車噪聲響度主觀評(píng)價(jià)的影響[2]。然而,主觀試驗(yàn)步驟繁瑣且重復(fù)性差,耗費(fèi)很多的人力物力和財(cái)力,因此有學(xué)者開始進(jìn)行噪聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型的研究。2000年,Hashimoto等人將300 Hz以下的低頻噪聲對(duì)人的主觀感受稱為轟鳴感,并提出將轟鳴指數(shù)作為汽車加速噪聲的客觀評(píng)價(jià)參數(shù)[3]。2007年,Sasaki等人基于聽覺系統(tǒng)建立了累計(jì)抖動(dòng)度作為評(píng)價(jià)柴油機(jī)噪聲的客觀參數(shù)[4]。2013年,徐中明等人對(duì)汽車?yán)嚷曔M(jìn)行了主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn),通過相關(guān)和回歸分析建立了喇叭聲偏好性評(píng)價(jià)模型[5]。電動(dòng)車的出現(xiàn)一度被認(rèn)為不存在振動(dòng)噪聲問題,但是研究發(fā)現(xiàn),電動(dòng)車的振動(dòng)噪聲問題不僅存在而且?guī)砹诵碌奶魬?zhàn):①電機(jī)的高頻電磁噪聲影響了汽車的噪聲品質(zhì);②高轉(zhuǎn)速、大扭矩的電機(jī)特性使得齒輪嘯叫聲格外突出;③沒有了發(fā)動(dòng)機(jī)的掩蔽效應(yīng),汽車輔助系統(tǒng)(真空泵、水泵、A/C壓縮機(jī)等)的噪聲將突顯出來。研究發(fā)現(xiàn),某些工況下電動(dòng)車的聲品質(zhì)差于傳統(tǒng)車。2011年,許雪瑩等人分析了傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車和電動(dòng)汽車的噪聲特性差異,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)不再適用于電動(dòng)車噪聲的評(píng)價(jià),而需要結(jié)合心理聲學(xué)進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)[6]。同年,Okoshi等人通過對(duì)比電動(dòng)車與傳統(tǒng)車噪聲特性的差異,發(fā)現(xiàn)聲品質(zhì)客觀評(píng)價(jià)參數(shù)更適用于分析電動(dòng)車噪聲特性,而且電動(dòng)車的聲場(chǎng)分布極不均勻[7]。但是,目前對(duì)于電動(dòng)車聲品質(zhì)的研究還主要集中在基本的心理聲學(xué)參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)研究,鮮有文獻(xiàn)基于電動(dòng)車存在的噪聲頻域特性和人類聽覺系統(tǒng)進(jìn)行主客觀聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型的研究。

本文結(jié)合人類聽覺系統(tǒng)特性,針對(duì)電動(dòng)車高頻噪聲顯著的特點(diǎn)提出了敏感頻帶能量比作為客觀評(píng)價(jià)指標(biāo),并與主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)焦躁度進(jìn)行相關(guān)性分析,最后利用多元線性回歸擬合出能夠預(yù)測(cè)電動(dòng)車焦躁度的聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型。

1 噪聲樣本采集與主觀評(píng)價(jià)

1.1 噪聲樣本采集

在半消聲室實(shí)驗(yàn)室內(nèi),進(jìn)行電動(dòng)車噪聲采集試驗(yàn),數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場(chǎng)如圖1所示。試驗(yàn)設(shè)備采用LMS Testlab多通道聲振測(cè)試與分析系統(tǒng),人工頭采樣頻率為44 kHz,選取不同工況下的電動(dòng)車噪聲樣本作為主觀評(píng)價(jià)樣本。

圖1 數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場(chǎng)

1.2 主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)

缺少了內(nèi)燃機(jī)的噪聲,電動(dòng)車的聲壓級(jí)得到了明顯的降低。正因如此,很多原本不明顯的噪聲變得更加顯著,且多為高頻噪聲。研究發(fā)現(xiàn),長(zhǎng)時(shí)間暴露在高頻噪聲中會(huì)使駕駛員感到煩躁,從而影響其駕駛行為[8]。因此,本文選取焦躁度作為電動(dòng)車主觀評(píng)價(jià)指標(biāo),以反映電動(dòng)車噪聲對(duì)人焦慮煩躁的程度。

1.3 主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)

在主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)中將采集到的噪音樣本進(jìn)行高保真回放,試驗(yàn)設(shè)備如圖2所示。

圖2 回放設(shè)備及電腦

本次試驗(yàn)選取了21名評(píng)價(jià)者進(jìn)行主觀試驗(yàn),其中男性15名,女性6名,均為車輛專業(yè)的研究生。試驗(yàn)前,對(duì)評(píng)價(jià)者進(jìn)行了聲品質(zhì)基礎(chǔ)知識(shí)和試驗(yàn)內(nèi)容的相關(guān)培訓(xùn),確保主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)的正確性和可信度。

聲品質(zhì)的主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)方法主要有排序法、等級(jí)打分法、成對(duì)比較法、語義細(xì)分法等[9]。評(píng)價(jià)方法根據(jù)評(píng)價(jià)任務(wù)和要求的不同來確定,針對(duì)不同的測(cè)試內(nèi)容采用與之相適應(yīng)的評(píng)價(jià)方法。本次試驗(yàn)采用等級(jí)評(píng)分法,評(píng)價(jià)者對(duì)聽到的噪聲樣本進(jìn)行焦躁度打分,焦躁度等級(jí)為1～10分,即從悅耳到極度焦躁。

1.4 試驗(yàn)結(jié)果的有效性分析

樣本最終的噪聲品質(zhì)分值為所有評(píng)價(jià)主體對(duì)噪聲樣本聲品質(zhì)打分值的平均值,部分結(jié)果如表1所示。

表1 評(píng)價(jià)主體對(duì)焦躁度打分結(jié)果

利用SPSS軟件分析各個(gè)評(píng)價(jià)主體之間的Kendall相關(guān)系數(shù),如圖3所示。根據(jù)相關(guān)性的大小,剔除評(píng)價(jià)主體1號(hào)、18號(hào)和21號(hào)這3個(gè)評(píng)價(jià)主體的數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的有效性[10]。

圖3 各評(píng)價(jià)主體之間的相關(guān)系數(shù)平均值

2 心理聲學(xué)客觀參數(shù)計(jì)算分析

2.1 人類聽覺特性

人類的聽閾頻率下限是20 Hz,上限為20 kHz。采用1/3倍頻程濾波器將聲音分解成30個(gè)頻率段,以模擬耳蝸的功能,圖4為1/3倍頻程濾波器對(duì)第一頻帶的幅頻響應(yīng)曲線。

圖4 1/3倍頻程濾波器的幅頻響應(yīng)曲線

在聲音的接收階段,人的聽覺系統(tǒng)可以很好地跟蹤聲信號(hào),但在信號(hào)衰減過程中,跟蹤速度則要慢于實(shí)際聲信號(hào),此時(shí)就產(chǎn)生了時(shí)域掩蔽,掩蔽作用原理如下[4]

(1)

式中:x(n)為聲壓密度曲線的包絡(luò)線;y(n)為一階滯后系統(tǒng)的輸出;Δt為離散時(shí)間間隔;τup和τdown分別為時(shí)域掩蔽導(dǎo)前和滯后系數(shù)。

圖5為通過Matlab編程模擬得到的聽覺系統(tǒng)處理前后的聲信號(hào)。

圖5 耳蝸處理前后的聲信號(hào)

人耳對(duì)不同頻率的聲音有不同的靈敏性。目前,A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)的特性曲線由于接近于人耳的聽感特性而得到了廣泛應(yīng)用。

2.2 敏感頻帶能量比

將整車噪聲采集試驗(yàn)中采集到的噪聲樣本按照2.1節(jié)中人類聽覺特性處理之后,可得到每個(gè)噪聲樣本在各個(gè)頻段上的能量百分比值。

圖6為電動(dòng)車與傳統(tǒng)車噪聲能量的分布情況,由圖6可知,傳統(tǒng)車噪聲在低頻段能量較為集中,最大值在中心頻率為200Hz的頻帶,峰值達(dá)37%左右。電動(dòng)車噪聲能量集中在中心頻率高于1kHz的頻率段上,峰值達(dá)到30%左右。由此可見,電動(dòng)車與傳統(tǒng)車的聲學(xué)特性在頻率分布上存在區(qū)別。

圖6 電動(dòng)車與傳統(tǒng)車噪聲能量分布圖

根據(jù)電動(dòng)車聲品質(zhì)頻譜特性,建立敏感頻帶能量比作為聲品質(zhì)客觀評(píng)價(jià)參數(shù)

(2)

式中:fi為1/3倍頻程中心頻率,i=1,2,…,30為頻帶編號(hào);fki為敏感頻帶的中心頻率;F為各敏感頻率帶上的能量比;E為總能量。

根據(jù)各頻帶與聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)相關(guān)性結(jié)果(見圖7),結(jié)合電動(dòng)車噪聲頻譜特性(見圖6)選取頻帶19、20和21,即以1 584 Hz、1 895 Hz和2 511 Hz為中心頻率的頻率帶作為相關(guān)頻率帶。

圖7 各頻帶與聲品質(zhì)相關(guān)系數(shù)

2.3 主客觀相關(guān)性分析

對(duì)主觀評(píng)價(jià)值與各噪聲樣本的客觀參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,選取的客觀評(píng)價(jià)參數(shù)包括響度(L)、尖銳度(S)、粗糙度(r)、抖動(dòng)度(F)、語意清晰度(AI)以及前文所建立的敏感頻帶能量比(R)。部分噪聲樣本的客觀參數(shù)計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 部分噪聲樣本客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果

各客觀評(píng)價(jià)參數(shù)與主觀評(píng)價(jià)的相關(guān)性如表3中所示。可以看出,主觀評(píng)價(jià)結(jié)果與響度、尖銳度、語意清晰度、粗糙度和敏感頻帶能量比都存在較強(qiáng)的相關(guān),說明評(píng)價(jià)主體對(duì)電動(dòng)車噪聲的主觀感受與多種因素有關(guān)。其中,敏感頻帶能量比的相關(guān)系數(shù)為0.958,表示敏感頻帶能量比越高而主觀焦躁度得分越高。并且遠(yuǎn)高于其他客觀評(píng)價(jià)參數(shù),說明敏感頻帶能量比可以較好地反映噪聲樣本的主觀焦躁程度,能較好地對(duì)噪聲樣本的焦躁程度進(jìn)行預(yù)測(cè)。敏感頻帶能量比的散點(diǎn)擬合圖如8所示,可以看出敏感頻帶能量比與焦躁度能夠很好地線性擬合。

表3 焦躁度品質(zhì)與客觀參數(shù)的相關(guān)性分析結(jié)果

注:*表示雙側(cè)顯著度水平低于0.05;**表示雙側(cè)顯著度水平低于0.01。

圖8 敏感頻帶能量比和焦躁度品質(zhì)的擬合曲線

3 噪聲品質(zhì)主觀預(yù)測(cè)模型

通過對(duì)主觀評(píng)價(jià)值與客觀參數(shù)進(jìn)行多元線性回歸分析,可以建立電動(dòng)車噪聲品質(zhì)客觀量化模型,將表3中的心理聲學(xué)客觀評(píng)價(jià)參數(shù)和敏感頻帶能量比作為自變量,焦躁度作為因變量。

使用SPSS軟件進(jìn)行線性回歸分析,分析方式選擇“逐步”,軟件將分析每個(gè)自變量和因變量的關(guān)系以及擬合表現(xiàn),通過舍棄預(yù)測(cè)較差的自變量,并進(jìn)行不同預(yù)測(cè)模型的比較,擬合出表現(xiàn)最好的多元線性回歸系數(shù)如表4所示。由表4可知,進(jìn)入回歸方程的是粗糙度、抖動(dòng)度和敏感頻帶能量比,而尖銳度、響度和語義清晰度參數(shù)則被舍棄,這說明相對(duì)尖銳度、響度和語義清晰度而言,粗糙度、抖動(dòng)度和敏感頻帶能量比這3個(gè)參數(shù)對(duì)試驗(yàn)所用的電動(dòng)車噪聲品質(zhì)焦躁度的影響更大,最終確定電動(dòng)車噪聲品質(zhì)焦躁度預(yù)測(cè)模型為

Q=5.502r+139.209F-0.71R-8.574

(3)

式中:Q為噪聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)。

表4 模型回歸系數(shù)值

對(duì)焦躁度預(yù)測(cè)模型進(jìn)行回歸方程的顯著性檢驗(yàn)、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)和殘差分析,以驗(yàn)證模型的正確性。此回歸方程式(3)的回歸平方和為92.824,殘差平方和為6.883,總平方和為99.707,對(duì)應(yīng)的F統(tǒng)計(jì)量為116.887,顯著性水平均小于0.05,因此可以認(rèn)為所建立的回歸方程有效。

4 結(jié) 論

本文結(jié)合人類的聽覺系統(tǒng)特性和噪聲品質(zhì)頻域特性,提出評(píng)價(jià)電動(dòng)車噪聲品質(zhì)的客觀評(píng)價(jià)參數(shù)——敏感頻帶能量比,對(duì)不同工況下的電動(dòng)車噪聲進(jìn)行了噪聲品質(zhì)的主觀評(píng)價(jià)和客觀參數(shù)分析。通過客觀評(píng)價(jià)參數(shù)與主觀評(píng)價(jià)值的相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)敏感頻帶能量比的表現(xiàn)良好,相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.958,優(yōu)于其他的心理聲學(xué)參數(shù),說明敏感頻帶能量比在一定程度上可以較好地反映電動(dòng)車的聲品質(zhì)。通過多元線性回歸分析,建立了勻速工況下電動(dòng)車噪聲品質(zhì)焦躁度評(píng)價(jià)模型。分析結(jié)果表明,電動(dòng)車噪聲品質(zhì)主要受粗糙度、抖動(dòng)度以及敏感頻帶能量比等客觀參數(shù)的影響。

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(編輯 劉楊 苗凌)

A Subjective and Objective Evaluation Model for Psychoacoustical Quality of Electric Vehicle Noise

FANG Yuan1,2,ZHANG Tong1,2,3,CHEN Feifei1,2,GUO Rong1,2

(1. New Clean Energy Automotive Engineering Center, Tongji University, Shanghai 201804, China;2. School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai 201804, China; 3. Sino-German College of Applied Sciences, Tongji University, Shanghai 201804, China)

Noises of an electric vehicle (EV) at different speeds are sampled as the evaluation objects. An objective evaluation parameter, sensitive frequency-band energy ratio(SFBER), is established by combining with the human auditory system characteristics. The subjective evaluation test of sound quality annoyance is carried out by using the grading method. Several objective psychoacoustical parameters are calculated, and for each sample and a subjective evaluation model describing the correlation between subjective annoyance evaluations and psychoacoustical objective parameters is established through analyses of linear correlation and multi linear regression. The results show that the noise energy of traditional cars is concentrated in low frequency band and the maximum reaches 37% when the central frequency is the frequency band of 200 Hz, while the noise energy of electric vehicles is concentrated on the frequency band with its center frequency above 1 kHz and the peak value reaches 30%. The correlation between SFBER and annoyance is 0.958 and is better than the other psychoacoustical parameters. The EV sound quality annoyance is affected mainly by three psychoacoustical parameters, i.e. roughness, fluctuation and SFBER.

electric vehicle; noise sound quality; subjective evaluation; psychoacoustics

2014-12-27。 作者簡(jiǎn)介:方源(1989—),男,博士生;章桐(通信作者),男,教授,博士生導(dǎo)師。 基金項(xiàng)目:國(guó)家“863計(jì)劃”資助項(xiàng)目(2011AA11A265);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51205290);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(1700219118)。

時(shí)間:2015-05-15

10.7652/xjtuxb201508016

U463.2

A

0253-987X(2015)08-0097-05

網(wǎng)絡(luò)出版地址:http:∥www.cnki.net/kcms/detail/61.1069.T.20150515.1747.001.html