焦萍萍，周顯春

（三亞學(xué)院 信息與智能工程學(xué)院，海南 三亞 572022）

0 引言

汽車的內(nèi)部噪聲是由空氣和固體結(jié)構(gòu)振動引發(fā)的聲響，大部分噪音都是低頻的聲響。低頻噪聲具有能量大的特點(diǎn)，嚴(yán)重影響車內(nèi)駕駛員的聽力系統(tǒng)及乘員的乘坐感受[1-2]。因此，研究一種汽車內(nèi)部低頻噪聲控制方法具有重要價值。之前一直使用的車內(nèi)噪聲控制方法，一般都采用在噪聲傳播過程中隔振、隔聲、消聲、吸聲等降噪措施，這些措施用來抑制高頻噪聲的效果很好，可是對于低頻噪聲的控制效果較為一般。因此，本文提出車輛駕駛室低頻振動噪聲消噪處理方法，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘駕駛室內(nèi)低頻振動噪聲信號數(shù)據(jù)，以獲取信號特征為基礎(chǔ)提取低頻噪聲；利用小波變換的方法完成消噪處理，提升駕駛員的注意力，確保行駛安全，降低車輛發(fā)生事故的概率。

1 基于大數(shù)據(jù)挖掘的低頻振動噪聲信號數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)挖掘，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中具有特征性的數(shù)據(jù)，有利于優(yōu)化結(jié)果精度。本文采用kmeans 聚類算法[3]預(yù)處理低頻振動噪聲信號數(shù)據(jù)，明確其數(shù)據(jù)分布模式特征，通過數(shù)據(jù)清洗剔除缺失噪聲數(shù)據(jù)與無用噪聲數(shù)據(jù)[4]，再歸一化處理低頻振動噪聲信號數(shù)據(jù)，以此提升低頻振動噪聲消噪處理方法的可靠性。

將低頻振動噪聲信號劃分為若干個聚類集合，對相同頻率的振動噪聲實(shí)施合并聚類。振動噪聲數(shù)據(jù)采集過程中，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。首先補(bǔ)充缺失值，明確并去除差異性噪聲數(shù)據(jù)，保證低頻噪聲采集的準(zhǔn)確性。倘若某些關(guān)鍵屬性因?yàn)楦黝愒驅(qū)е聸]有數(shù)值，則在數(shù)據(jù)清洗時需要單獨(dú)處理此類殘缺屬性值，剔除不必要的屬性數(shù)據(jù)。將車輛駕駛室振動噪聲的測量數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)殘差作為特征值，對包含標(biāo)準(zhǔn)殘差在內(nèi)的指數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，構(gòu)建特征指標(biāo)矩陣：

式中：mij表示采集樣本數(shù)據(jù)的頻率表示特征指標(biāo)，R表示標(biāo)準(zhǔn)差，Δz表示相鄰樣本數(shù)據(jù)之間的采集時間差值。

低頻振動噪聲的頻率各不相同，因此需要將聚類中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以此獲取聚類結(jié)果。根據(jù)該結(jié)果確定聚類數(shù)量，進(jìn)而得到聚類有效性指數(shù)，公式可表示為：

式中：minmij表示采集樣本數(shù)據(jù)的最低頻率，maxmij表示采集樣本數(shù)據(jù)的最高頻率，λij表示聚類度量因子。在不影響低頻振動噪聲頻率數(shù)據(jù)真實(shí)性的情況下，對歸一化后的數(shù)據(jù)采取維度規(guī)約，以此采集具有特征屬性的車輛駕駛室低頻振動噪聲數(shù)據(jù)。維度規(guī)約[5]憑借數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，制定以下兩種原則：如果A 與B 有關(guān)，B 與C 有關(guān)，A 與C 有關(guān)，那么認(rèn)定A，B，C 有關(guān)；如果A 與B 有關(guān)系數(shù)高于0.5，認(rèn)定A 與B 有關(guān)。通過維度規(guī)約的方式完成低頻振動噪聲數(shù)據(jù)采集，提升低頻振動噪音分組可靠性。

2 基于小波變換的低頻振動噪聲消噪處理

低頻振動噪聲的有效去噪，可以改善車內(nèi)駕駛員的聽力系統(tǒng)及乘員的乘坐感受。小波變換是通過突變信號與緩慢變化背景信號之間的頻率差異進(jìn)行濾波分離[6]，能夠很好地表征低頻振動噪聲主要信號，保留邊緣信息結(jié)構(gòu)，具有較好的去噪處理結(jié)果。

2.1 分 組

將低頻振動噪聲信號的若干個聚類集合劃分為規(guī)則相同的單獨(dú)個體噪聲，根據(jù)不同的低頻振動噪聲信號表征對低頻振動噪聲結(jié)構(gòu)進(jìn)行分解，構(gòu)建單分類數(shù)組，即分組。通過分組操作能夠有效濾除存在差異值的低頻振動噪聲，提高聯(lián)合濾波的消噪處理效果。單獨(dú)低頻振動噪聲之間的差異主要通過小波變換之后得到的各個子波進(jìn)行衡量。通過閾值處理，將小于閾值的低頻振動噪聲設(shè)置為0，不用進(jìn)行處理；將大于閾值的低頻振動噪聲進(jìn)行聯(lián)合濾波處理，重構(gòu)數(shù)據(jù)信號，抑制低頻振動含噪信號中的噪聲。

2.2 聯(lián)合濾波

聯(lián)合濾波[7]即根據(jù)單獨(dú)個體噪聲的特點(diǎn)表征獲取噪聲在低頻環(huán)境中分布的真實(shí)情況。設(shè)定一個含有X個低頻振動噪聲的數(shù)組，對數(shù)組進(jìn)行聯(lián)合濾波處理分解低頻振動噪聲，獲取i個估計(jì)值，即各個低頻振動噪聲分別對應(yīng)一個估計(jì)值。當(dāng)?shù)皖l振動噪聲差異分解后，則進(jìn)行聯(lián)合濾波操作：

（1）對分解后的低頻振動噪聲數(shù)組進(jìn)行線性變換；

（2）通過收縮變換域的系數(shù)有效減少噪聲；

（3）經(jīng)過逆線性變換獲取低頻振動噪聲對應(yīng)的估計(jì)值。

2.3 聚集

經(jīng)過分組和濾波操作后，低頻振動噪聲可能會存在重疊區(qū)域。由于不同振動噪聲之間的頻率估計(jì)值存在明顯差異，需要對其進(jìn)行加權(quán)處理，消除重疊部分的估計(jì)值，提高計(jì)算精度?？紤]低頻振動噪聲x表示為：

式中：y代表低頻振動噪聲最大頻率，z代表低頻振動噪聲最小頻率。對低頻振動噪聲進(jìn)行小波分解，獲取對應(yīng)的高低頻率分量，以此作為提取低頻噪聲的基礎(chǔ)。

2.4 提取

使用功率頻譜分析法[8]，進(jìn)行低頻噪聲的專項(xiàng)分析。通過此種方式，實(shí)現(xiàn)對低頻噪聲信號的精準(zhǔn)提取。在此過程中，可認(rèn)為車輛在一定范圍內(nèi)行駛所引起的低頻噪聲處于平穩(wěn)狀態(tài)。對聚集處理后的采集樣本數(shù)據(jù)頻譜密度進(jìn)行分析，計(jì)算不同信號值的功率譜，對獲取的結(jié)果值與信號低頻范圍進(jìn)行比對，結(jié)果處于低頻范圍內(nèi)輸出數(shù)值，完成低頻噪聲的精準(zhǔn)提取。

2.5 消噪處理

在低頻噪聲精準(zhǔn)提取的基礎(chǔ)上，對低頻噪聲信號進(jìn)行消噪處理。消噪處理的方式有三種，分別為強(qiáng)制處理、默認(rèn)閾值消噪處理以及軟閾值消噪處理。強(qiáng)制處理是將所有的低頻噪聲消除為0，默認(rèn)閾值消噪處理是結(jié)合消噪處理的范圍與默認(rèn)范圍進(jìn)行低頻噪聲處理，軟閾值消噪處理是結(jié)合消噪處理經(jīng)驗(yàn)與標(biāo)準(zhǔn)化頻率計(jì)算公式對噪聲進(jìn)行消噪處理。考慮到本次消噪的噪聲信號為低頻信號，因此選擇第一種消噪處理方式，將所有的低頻信號進(jìn)行集中消噪處理，直至信號中的噪聲全部剔除，完成消噪處理。至此，完成了基于小波變換的低頻振動噪聲消噪處理，結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘的低頻振動噪聲信號數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)了車輛駕駛室低頻振動噪聲消噪處理。

3 對比實(shí)驗(yàn)

本文選擇某地區(qū)大型汽車修理加工廠作為實(shí)驗(yàn)的場所。與實(shí)驗(yàn)單位技術(shù)人員對接后，發(fā)現(xiàn)此修理廠中現(xiàn)有一臺載重為8.0 t 的新型裝載車輛，在預(yù)售前的監(jiān)測階段發(fā)現(xiàn)駕駛室存在低頻噪聲問題。由專業(yè)人員輔助技術(shù)人員對此攜帶噪聲的車輛進(jìn)行試駕，確定此車輛在發(fā)動機(jī)低速運(yùn)轉(zhuǎn)時存在噪聲。此噪聲較為明顯，且噪聲與駕駛室的腔體發(fā)生了共振現(xiàn)象，使駕駛?cè)藛T聽力系統(tǒng)受到影響。通過試駕，初步判斷低頻噪聲來自駕駛室左側(cè)。在此基礎(chǔ)上，在車輛左側(cè)位置安裝振動傳感器、聲音傳感器、LMS-數(shù)據(jù)采集器，用于實(shí)時獲取車輛駕駛室內(nèi)的低頻噪聲降噪處理結(jié)果。傳感器安裝位置如圖1 所示。

圖1 車輛駕駛室傳感器安裝位置示意圖

如圖1 所示，在車輛駕駛室前擋風(fēng)玻璃上安裝傳感器A，在車輛駕駛室后擋風(fēng)玻璃上安裝傳感器B，在車輛駕駛室司機(jī)座椅左側(cè)安裝傳感器C。

將車輛噪聲信號的采樣頻率設(shè)置為混合采集模式，主動控制振動噪聲信號的采樣頻率范圍為20～200 Hz，在LMS-數(shù)據(jù)采集器中完成對駕駛員聽力系統(tǒng)的測試，獲取對駕駛員影響效果較大的低頻振動噪聲信號頻率。駕駛員聽力聲壓結(jié)果如圖2所示。

圖2 消噪后的駕駛員聽力聲壓結(jié)果

如圖2 所示，在噪聲激勵下，駕駛員在低頻振動噪聲信號頻率為29 Hz 和58 Hz 時出現(xiàn)50 dB 左右的聲壓峰值，因此可截取此部分信號通過大數(shù)據(jù)挖掘的k-means 聚類算法采集低頻振動噪聲信號數(shù)據(jù)特征。引入小波變換，按照信號的功率頻譜分布，對低頻噪聲進(jìn)行去噪處理，得到如圖3 所示的低頻噪聲降噪信號時序圖。

圖3 車輛駕駛室低頻噪聲信號時序圖

從圖3 可以看出，經(jīng)過小波變換的方法進(jìn)行濾波去噪后，最終輸出的所有信號均在-1～+1 范圍內(nèi)且波動幅度較小，實(shí)現(xiàn)了低頻振動噪聲的消噪處理。

在相同時序下，將本文方法結(jié)果與實(shí)測結(jié)果進(jìn)行對比，以偏差值作為對比指標(biāo)，得出誤差值。偏差值計(jì)算公式為：實(shí)測結(jié)果-方法結(jié)果，計(jì)算單位為dBm，隨機(jī)計(jì)算10.0 個測點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果偏差值作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如表1 所示。

從表1 所示的實(shí)驗(yàn)偏差值結(jié)果可以看出，本文提出的車輛駕駛室低頻振動噪聲消噪處理方法，在實(shí)際應(yīng)用中可以提高降噪處理結(jié)果精度，有效控制結(jié)果偏差，實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)低頻振動噪聲的消噪處理。

表1 偏差值結(jié)果

3 結(jié)語

為了更好地對車輛駕駛室低頻振動噪聲進(jìn)行控制，降低駕駛員聽力系統(tǒng)受影響程度，確保車輛行駛安全，本文結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘的噪聲信號采集方法與小波變換的噪聲消噪處理方法，對車輛駕駛室低頻振動噪聲降噪進(jìn)行研究。通過實(shí)驗(yàn)，對車輛駕駛室低頻振動噪聲控制效果進(jìn)行檢測，結(jié)合偏差值結(jié)果分析，證明本文方法可以有效實(shí)現(xiàn)車輛駕駛室低頻振動噪聲消噪處理，保障車輛穩(wěn)定行駛。