黃海波, 李人憲， 丁渭平， 楊明亮， 陳志軍

(1.西南交通大學(xué) 機械工程學(xué)院，成都 610031；2.重慶電子工程職業(yè)學(xué)院，重慶 401331)

21世紀(jì)，汽車已不僅屬于代步的工具，更成為辦公、休閑的“棲息地”。而自汽車誕生之日起，噪聲與振動就伴隨其行駛過程，為人們所關(guān)注和詬病?，F(xiàn)階段，隨著人們環(huán)保意識不斷增強，汽車NVH(Noise, Vibration and Harshness)正逐漸演變?yōu)橛脩襞c設(shè)計者最為關(guān)心的性能和設(shè)計指標(biāo)之一，甚至直接影響到汽車的品牌。因此，汽車噪聲控制水平，特別是車內(nèi)噪聲控制水平已經(jīng)成為評價車型優(yōu)劣的重要因素。

車內(nèi)噪聲控制始于噪聲源識別，即能否正確識別噪聲源是車內(nèi)噪聲控制的基礎(chǔ)。車內(nèi)噪聲按來源主要可分為發(fā)動機噪聲、進排氣噪聲、傳動系噪聲、懸掛系噪聲、路面—輪胎噪聲、風(fēng)激勵噪聲等[1]，并且在特定的條件下噪聲源還可以繼續(xù)往子系統(tǒng)和零部件細(xì)分[2-3]，其中典型的有懸架減振器噪聲[4]和傳動軸噪聲[5]。文獻(xiàn)[6]將車輛噪聲源識別方法分為三大類，分別是：傳統(tǒng)噪聲源識別方法，基于現(xiàn)代信號處理技術(shù)的噪聲源識別方法，以及基于傳聲器陣列技術(shù)的噪聲源識別方法，每類方法都有各自的優(yōu)缺點，實際中應(yīng)根據(jù)具體情況加以選擇。文獻(xiàn)[7]通過頻域分析方法對車輛在勻速工況下的發(fā)動機(四缸)二階振動結(jié)構(gòu)傳遞噪聲源進行了識別，發(fā)現(xiàn)發(fā)動機懸置傳遞率較低可能會引起車身頂棚和前圍板噪聲輻射，該方法對平穩(wěn)噪聲信號識別效果較好，但是對非平穩(wěn)噪聲源識別效果欠佳。文獻(xiàn)[8]結(jié)合頻譜分析法和車輛主要結(jié)構(gòu)的頻譜特性對純電動車內(nèi)噪聲源進行識別同時分析了引起噪聲的原因，但該方法需要進行大量試驗導(dǎo)致其分析效率不高。文獻(xiàn)[9]運用小波變換和常相干分析方法對汽車加速噪聲源進行了識別，其效果比單獨使用頻域分析方法好，但是該方法僅計算了信號的幅值(能量)信息，并未對其蘊含的相位信息進行利用，另外，由于汽車噪聲聲場復(fù)雜，各聲源信號之間并非獨立，僅通過常相干分析有時難以得出正確的結(jié)論。文獻(xiàn)[10]通過波束形成方法對貨車車外加速噪聲源進行了識別，計算得出了車輛聲源平面的聲源成像，但是該方法難以對結(jié)構(gòu)上的隱藏(未暴露在外的)聲源進行有效識別，同時需要昂貴的硬件設(shè)備作為支持，目前推廣適用性不強。因此，構(gòu)建一套快速、準(zhǔn)確并且適用性強的汽車噪聲源識別方法具有重要的意義。

本文提出一種基于小波偏相干分析的汽車噪聲源識別方法，并將其用于車內(nèi)噪聲源識別。該方法通過連續(xù)復(fù)小波變換獲得信號的時頻幅值(能量)信息，同時由復(fù)小波的復(fù)值特性獲取了信號的相位信息從而可對信號進行更加全面的詮釋。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)條件譜密度函數(shù)的去相關(guān)性特點計算出聲源信號與接收點信號之間的小波時頻偏相干函數(shù)譜與其相位譜，可直接據(jù)此對車內(nèi)聲源進行準(zhǔn)確、快速地識別。該方法可在多相關(guān)復(fù)雜聲場下進行汽車噪聲源識別，并且識別效果較好。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 小波分析

小波變換(Wavelet Transform, WT)具有多分辨率分析的特點，并且在時間和頻率兩域都具有表征信號局部特征的能力。WT通過將時間序列分解到時頻域內(nèi)，從而得出時間序列顯著的波動模式，即周期變化動態(tài)，以及周期變化動態(tài)的時間格局[11]。WT可以分為離散小波變換(Discrete Wavelet Transform, DWT)與連續(xù)小波變換(Continuous Wavelet Transform, CWT)。DWT是數(shù)據(jù)的緊湊表示，常用于信號降噪與數(shù)據(jù)壓縮；CWT將數(shù)據(jù)映射于時頻域，更適合信號特征的提取[12]。

假設(shè)離散信號為x(t)，則CWT定義為x(t)與小波函數(shù)尺度化與標(biāo)準(zhǔn)化下的卷積

(1)

式中:*為復(fù)數(shù)共軛;N為總采樣點數(shù);δt為采樣間隔。通過WT尺度s和時間點n可計算出信號x(t)的CWTWn(s)。其中(δt/s)1/2表示對小波母函數(shù)在每個尺度上進行標(biāo)準(zhǔn)化從而使其在每個尺度上都具有單位能量。

在對時間序列進行WT時，小波母函數(shù)的選擇十分重要。通常為了獲得平滑連續(xù)的小波振幅，非正交小波函數(shù)較為合適。此外，復(fù)小波能夠提取信號的幅值和相位兩方面信息，可對信號進行更全面的表達(dá)，因此這里選擇非正交復(fù)小波——Morlet小波進行CWT，其表達(dá)式如下

ψ(t)=π-1/4ejω0te-t2/2

(2)

式中:w0為小波帶通濾波器中心頻率;當(dāng)w0=6時，小波尺度s與傅里葉周期(period)基本相等，所以尺度項與周期項可以相互替代[13]。由此可知，Morlet小波在時間與頻率局部化之間有著很好的平衡[14]。

1.2 小波偏相干分析

由于汽車結(jié)構(gòu)緊湊、聲源較多且相互影響，導(dǎo)致了汽車車內(nèi)聲場復(fù)雜從而給車內(nèi)噪聲源識別帶來了困難。常相干分析對于獨立或相關(guān)性較低的噪聲信號分析效果較好，但是對于車內(nèi)多相關(guān)、非穩(wěn)態(tài)的噪聲源識別效果欠佳[15]。因此，有必要引入偏相干分析進行車內(nèi)噪聲源識別。偏相干分析利用信號條件譜計算得到的偏相干函數(shù)能夠量化相關(guān)輸入對輸出貢獻(xiàn)的影響，具體是通過消除貢獻(xiàn)因子外的各輸入間影響從而得到輸入對輸出的貢獻(xiàn)成分[16]。

對于任意的輸入信號i,j，在去除條件信號k(i,j≠k)情況下的條件自譜與條件互譜可分別由下式表達(dá)

(3)

(4)

(5)

其時頻相位信息可由式(6)進行計算[17]

(6)

式中:Phasem為平均相位;arg為復(fù)數(shù)的輻角;n為進行平均的數(shù)據(jù)點數(shù)。

1.3 模擬信號分析

為了驗證本方法的性能，制定了相應(yīng)的技術(shù)路線，如圖1所示。首先構(gòu)建一組帶有相互干擾的源信號x1(t)、x2(t)和一個接收信號y(t)，其表達(dá)式分別如下

圖1 小波偏小干分析技術(shù)路線

(7)

x2(t)=z3(t)+0.2z1(t)+0.1Rand

(8)

(9)

式中:

z1(t)=cos(2π×16t),t∈[0.5,1.5] s

z2(t)=cos(2π×64t),t∈[0,0.8] s

z3(t)=cos(2π×128t),t∈[1.0,1.8] s

z4(t)=cos(2π×128t-0.5π),t∈[1.0,1.4] s

z5(t)=cos(2π×128t-0.25π),t∈[1.4,1.8] s

Rand～N(0,1)

(10)

源信號x1含有兩個主要頻譜分量z1和z2，并且受到一定的白噪聲干擾。源信號x2含有一個自身頻譜成分z3，并受到源信號x1的頻譜分量z1和白噪聲干擾。接收信號y由兩個源信號的4個分量組成，其中經(jīng)過調(diào)幅的z1和z2來自源信號x1，經(jīng)過調(diào)幅調(diào)相的z4和z5來自源信號x2，同時也受到一定的白噪聲干擾。設(shè)采樣頻率為1 kHz，采樣時間2 s。

將源信號與接收信號進行小波偏相干分析獲得的小波時頻偏相干函數(shù)譜,如圖2所示。其中色譜越亮表示小波偏相干系數(shù)越大，色譜越暗表示小波偏相干系數(shù)越小，箭頭為源信號與接收信號的相位關(guān)系(圖2中僅將小波偏相干系數(shù)>0.75的部分圖示)，箭頭與水平向右射線的逆時針夾角表示接收信號延遲于源信號的相位值，若箭頭水平向右表示源信號與接收信號相位一致，另外圖2中白色虛線為在進行小波功率譜變換時引起的邊緣效應(yīng)，在虛線周圍小波譜幅值會有所降低。從圖2(a)可知，源信號x1與接收信號y的小波偏相干函數(shù)在圖2中以16 Hz和64 Hz為中心高亮顯示，并且持續(xù)時間與理論值吻合，同時由于接收信號y與源信號x1的主要頻譜成分之間不存在相位差，所以相位箭頭均為水平向右。從圖2(b)可知，源信號x2與接收信號y的小波偏相干函數(shù)在圖中以128 Hz為中心高亮顯示，并且消除了源信號x1對x2在16 Hz頻譜分量的影響，在1～1.4 s接收信號與源信號的相位差為90°，在1.4～1.8 s接收信號與源信號的相位差為45°，與理論值一致。由此可知，該方法能夠消除輸入信號之間的相互影響并能快速、準(zhǔn)確地對源信號進行識別，同時提供相位信息，是一種有效的噪聲源識別方法。

(a)

(b)

2 實例分析

2.1 汽車副車架系統(tǒng)引起的異常噪聲源識別

分析對象為一輛緊湊型前置后驅(qū)SUV汽車，在進行噪聲源識別試驗之前，首先對被試車輛進行車內(nèi)噪聲主觀評價，這樣做的好處在于能夠快速地建立車內(nèi)噪聲整體評價，為后續(xù)針對性試驗測試提供參考從而提高效率。由主觀評價得知，車輛在中高速行駛時前下方存在異常的低沉噪聲，該噪聲時大時小，特別當(dāng)發(fā)動機轉(zhuǎn)速在3 300～3 800 r/min時最明顯，但是當(dāng)發(fā)動機關(guān)閉滑行時噪聲消除。由此可知，該噪聲源與發(fā)動機振動有關(guān)，可能是由此引發(fā)的子系統(tǒng)或零部件結(jié)構(gòu)噪聲或透射噪聲所致。

基于主觀評價結(jié)果對車輛進行整車道路試驗，試驗在水平筆直的瀝青路面上進行并且周圍背景噪聲較低，試驗工況分為勻速行駛和勻加速行駛。該異常噪聲可能為結(jié)構(gòu)振動噪聲或為空氣傳播噪聲，其具體的試驗測點布置,如表1所示。測試所用振動加速度傳感器為PCB-ICP單向傳感器，噪聲采集為G.R.A.S 40AE傳聲器，數(shù)據(jù)采集前端為LMS SCADA系統(tǒng)，記錄的信號均保存在移動工作站上。噪聲信號的采樣頻率設(shè)置為20 kHz，振動加速度信號的采樣頻率設(shè)置為2.5 kHz。勻速行駛工況為四檔60 km/h，80 km/h和五檔100 km/h，勻加速行駛工況為三檔2 000～4 000 r/min全加速。

表1 整車道路試驗測點布置

噪聲與振動信號測得后對其進行信噪比檢測，得知采集信號的信噪比均>20 dB，這說明整車道路試驗的測試條件控制較好。對噪聲信號進行20 Hz高通濾波，之后便可通過小波偏相干分析對車內(nèi)異常噪聲源進行識別，需要注意的是由于噪聲和振動信號的采樣頻率不同，在進行噪聲與振動信號偏相干分析時需要對噪聲信號進行降采樣處理，使其采樣頻率與振動信號一致。

圖3(a)所示為四擋80 km/h勻速工況下車內(nèi)駕駛員右耳噪聲時域信號，圖4所示為該工況下車內(nèi)噪聲與聲、振源測點之間的小波偏相干函數(shù)(WT尺度s=12)。由于測點較多，此處僅圖示了部分典型測點，即變速器上側(cè)噪聲(#3測點)、前懸架左轉(zhuǎn)向節(jié)位置垂向振動(#6測點之一)、發(fā)動機和前副車架連接懸置點被動端振動(#4測點之一)、以及前副車架和車身后左連接襯套點被動端振動(#5測點之一)與車內(nèi)噪聲的相干關(guān)系。由圖4(a)、圖4(b)可知，變速器上側(cè)噪聲、前懸架左轉(zhuǎn)向節(jié)位置垂向振動在去除其它聲、振源影響下與車內(nèi)噪聲沒有明顯的偏相干關(guān)系，這說明車內(nèi)的異常噪聲可能是由其它子系統(tǒng)或零部件引起的。經(jīng)過逐一分析，發(fā)現(xiàn)車內(nèi)噪聲與發(fā)動機和前副車架連接點被動端振動、前副車架和車身后左連接點被動端振動在中心頻率120 Hz附近有較明顯的相干關(guān)系，同時相位延遲了約90°。檢查轉(zhuǎn)速信號，得知車輛在該車速下發(fā)動機轉(zhuǎn)速為3 600 r/min左右，因此可以推斷車內(nèi)異常噪聲很可能是由于發(fā)動機振動傳至副車架引起其較大振動，然后副車架又將振動傳遞至車身從而引起的結(jié)構(gòu)振動噪聲。三檔全油門2 000～4 000 r/min加速工況下車內(nèi)噪聲與以上典型測點之間的小波偏相干函數(shù),如圖5所示。由圖5可知，在加速工況下車內(nèi)噪聲與變速器上側(cè)噪聲或前懸架左轉(zhuǎn)向節(jié)位置垂向振動相干關(guān)系很弱，而與前副車架相連的發(fā)動機懸置被動端和車身端的相干系數(shù)較大，在發(fā)動機轉(zhuǎn)速為3 600 r/min附近圖5(c)、圖5(d)出現(xiàn)了明顯的峰值，且相位關(guān)系分別約為-135°和0°，這與勻速工況下的相位關(guān)系有所差別，可能是由于加速工況下發(fā)動機轉(zhuǎn)速變化過快從而激發(fā)橡膠襯套的不同頻率動剛度所致。由此可知，該方法可對非平穩(wěn)噪聲源信號進行識別。由于車輛在加速工況下車內(nèi)聲場復(fù)雜，并且聲源變化劇烈，從小波時頻相干函數(shù)中還可知,除了發(fā)動機轉(zhuǎn)速約為3 600 r/min外，在其它轉(zhuǎn)速與頻率下還有峰值信息，這些信息可為車輛其它的NVH性能整改提供參考。

(a) 改進前

(b) 改進后

(c) 改進前、后

(a) 車內(nèi)噪聲與變速器上側(cè)噪聲小波時頻偏相干系數(shù)

(b) 車內(nèi)噪聲與前懸架左轉(zhuǎn)向節(jié)位置垂向振動小波時頻偏相干系數(shù)

(c) 車內(nèi)噪聲與發(fā)動機和副車架連接點被動端振動小波時頻偏相干系數(shù)

(d) 車內(nèi)噪聲與副車架和車身后左連接點被動端振動小波時頻偏相干系數(shù)

圖4 勻速工況下車內(nèi)噪聲與聲、振源測點之間的小波偏相干函數(shù)

Fig.4 Wavelet partial-coherence between vehicle interior noise and other sources of sounds and vibrations (Original condition, constant speed)

2.2 車內(nèi)噪聲改進及其效果

在判定異常噪聲源的基礎(chǔ)上即可對其進行改進以提升車內(nèi)聲品質(zhì)。由整車道路試驗得知，車內(nèi)異常噪聲來源于發(fā)動機激勵前副車架導(dǎo)致其與車身連接點的結(jié)構(gòu)振動聲輻射所致，因此，需對發(fā)動機與副車架連接的懸置和副車架與車身連接的橡膠襯套隔振率進行分析，并且對副車架的裝車約束模態(tài)進行測試。分析結(jié)果表明，副車架的約束模態(tài)一階振動頻率為171 Hz，發(fā)動機轉(zhuǎn)速約為3 600 r/min的二諧次激勵(四缸)不會引起副車架共振，但是發(fā)動機與副車架連接的懸置在120 Hz與140 Hz附近垂向隔振率均<3 dB，說明該懸置在這些頻點的隔振較差從而引起副車架的振動較大，并且副車架與車身后連接點位置的橡膠襯套隔振率在120 Hz附近<0 dB，意味著該處襯套被動端會放大主動端的振動激勵從而激發(fā)車身連接點的結(jié)構(gòu)噪聲，因此，有必要對這兩處襯套進行優(yōu)化與改進。

通過優(yōu)化設(shè)計提升以上位置襯套的隔振率，同時盡量使襯套在最低隔振率處的頻率大于發(fā)動機最高轉(zhuǎn)速對應(yīng)的二諧次頻率。對優(yōu)化設(shè)計后的襯套裝車進行整車路試，圖3(b)所示為四擋80 km/h勻速工況下改進后的車內(nèi)駕駛員右耳噪聲時域信號，圖6所示為該工況下改進后的車內(nèi)噪聲與發(fā)動機和前副車架連接點被動端振動、前副車架和車身后左連接點被動端振動的小波偏相干函數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)與改進前的結(jié)果(見圖4)相比改進后的偏相干函數(shù)在120 Hz附近的峰值有了大幅度地降低，之前存在的-135°相位關(guān)系由于襯套動剛度的改變而消除，同時道路試驗主觀評價也感受不到之前的車內(nèi)異常噪聲。

圖3(c)所示為改進前、后的車內(nèi)噪聲頻譜對比，可知改進后的噪聲信號在100～200 Hz內(nèi)峰值有所降低，特別是在120 Hz附近峰值有大幅衰減。表2所示為改進前、后的勻速工況四檔80 km/h車內(nèi)聲學(xué)參數(shù)對比，可以發(fā)現(xiàn)車內(nèi)噪聲A計權(quán)聲壓級在120 Hz位置由改進前的71.3 dB(A)下降到改進后的65.4 dB(A)，粗糙度和語音清晰度提升也比較明顯，分別從1.48 asper降低至1.25 asper和從76.37%增加至83.58%，這是由于粗糙度主要對70 Hz附近的調(diào)幅調(diào)頻信息有關(guān)，同時語音清晰度主要對200～6 300 Hz內(nèi)的噪聲信息敏感，而改進后的車內(nèi)噪聲信號對以上兩個頻段都有所改善，因此提升了車內(nèi)噪聲品質(zhì)。

(a) 車內(nèi)噪聲與變速器上側(cè)噪聲小波時頻偏相干系數(shù)

(b) 車內(nèi)噪聲與前懸架左轉(zhuǎn)向節(jié)位置垂向振動小波時頻偏相干系數(shù)

(c) 車內(nèi)噪聲與發(fā)動機和副車架連接點被動端振動小波時頻偏相干系數(shù)

(d) 車內(nèi)噪聲與副車架和車身后左連接點被動端振動小波時頻偏相干系數(shù)

圖5 加速工況下車內(nèi)噪聲與聲、振源測點之間的小波偏相干函數(shù)

Fig.5 Wavelet partial-coherence between vehicle interior noise and other sources of sounds and vibrations (Original condition, acceleration speed)

(a) 車內(nèi)噪聲與發(fā)動機和副車架連接點被動端振動小波時頻偏相干系數(shù)

(b) 車內(nèi)噪聲與副車架和車身后左連接點被動端振動小波時頻偏相干系數(shù)

圖6 改進后勻速工況下的測點位置與車內(nèi)噪聲的小波偏相干函數(shù)

Fig.6 Wavelet partial-coherence between vehicle interior noise and other sources of sounds and vibrations (Modified condition, acceleration speed)

表2改進前、后的車內(nèi)噪聲評價指標(biāo)對比

Tab.2Comparisonofvehicleinteriornoisebetweenoriginalconditionandmodifiedcondition

車內(nèi)噪聲指標(biāo)A計權(quán)聲壓級@120Hz/dB(A)粗糙度/asper語音清晰度/%改進前71．31．4876．37改進后65．41．2583．58

3 結(jié) 論

本文提出了一種基于小波偏相干分析的汽車噪聲源識別方法，可同時獲取接收噪聲測點與聲源位置的偏相干函數(shù)和相位關(guān)系，并經(jīng)過模擬信號加以驗證。將該方法用于副車架系統(tǒng)引起的車內(nèi)異常噪聲源識別中，結(jié)果表明其可快速、準(zhǔn)確地對聲源進行判斷，同時能給車內(nèi)噪聲改善提供依據(jù)。基于識別結(jié)果對車輛噪聲源進行了改進，改進后的車內(nèi)噪聲在主觀評價和客觀評價上均有較大提升，另外在對車內(nèi)噪聲進行評價或改進時引入聲品質(zhì)指標(biāo)可以更全面的獲取車內(nèi)噪聲信息。

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