曾發(fā)林， 孫蘇民

(1. 江蘇大學(xué) 汽車工程研究院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2. 江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

汽車的NVH研究已經(jīng)從對(duì)噪聲的控制發(fā)展到了噪聲聲品質(zhì)研究設(shè)計(jì)的新階段，傳統(tǒng)以聲壓級(jí)為目標(biāo)的車輛噪聲研究已經(jīng)滿足不了當(dāng)代消費(fèi)者的需求。

汽車聲品質(zhì)反映了人對(duì)噪聲的主觀感受，目前關(guān)于聲品質(zhì)的研究多是采用主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)，它能準(zhǔn)確并直接反映出聲品質(zhì)，但耗時(shí)耗力。于是國內(nèi)外學(xué)者提出了基于心里聲學(xué)參量建立汽車聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型。Liu等[1]對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化，并建立了基于心里聲學(xué)客觀參量的柴油機(jī)聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型；申秀敏等[2]基于心里聲學(xué)客觀參量，建立了車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)多元線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)3個(gè)預(yù)測(cè)模型，研究表明支持向量機(jī)模型預(yù)測(cè)精度更高；畢鳳榮等[3]建立了基于心里聲學(xué)客觀參量、EEMD信號(hào)特征的最小二乘支持向量機(jī)模型研究了柴油機(jī)輻射噪聲聲品質(zhì)。Lee等[4]提出基于小波變換的沖擊聲品質(zhì)評(píng)價(jià)參數(shù)HFEC和粗糙度或是波動(dòng)度共同作為多元線性回歸模型的客觀參數(shù)，用于懸架系統(tǒng)組件改進(jìn)后的聲品質(zhì)預(yù)測(cè)。綜上所述，關(guān)于汽車聲品質(zhì)的研究主要停留在探索階段，聲品質(zhì)評(píng)價(jià)參數(shù)及模型建立沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。

車輛的排氣噪聲作為最主要的噪聲源之一，研究其聲品質(zhì)對(duì)防制噪聲污染大有裨益。本文首先在ArtermiS中基于Zwicker穩(wěn)態(tài)與時(shí)變算法[5]分別得到穩(wěn)態(tài)及非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的相關(guān)心里聲學(xué)客觀參量，并建立了基于心里聲學(xué)參量的排氣噪聲聲品質(zhì)GA-BP預(yù)測(cè)模型。隨后引入正則化非穩(wěn)態(tài)回歸計(jì)算WVD分布的方法，得到的系數(shù)矩陣建立具有衡量信號(hào)波動(dòng)特性的參量SQP-RW與響度、尖銳度、A聲級(jí)、峭度一起作為模型輸入。同時(shí)引入GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于聲品質(zhì)預(yù)測(cè)。結(jié)果表明引入?yún)⒘縎QP-RW的GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在預(yù)測(cè)非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲中更加精確，可為非穩(wěn)態(tài)排氣聲品質(zhì)研究提供參考。

1 排氣噪聲主觀評(píng)價(jià)模型

本文根據(jù)GB 1496—79《機(jī)動(dòng)車輛噪聲測(cè)量方法》,采用LMS測(cè)試并采集了10款國產(chǎn)車發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速分別為1 000 r/min、2 000 r/min、3 000 r/min、4 000 r/min、5 000 r/min下的穩(wěn)態(tài)排氣噪聲信號(hào)，以及急加速、急減速非穩(wěn)態(tài)噪聲信號(hào)，記錄發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速由1 000 r/min升至5 000 r/min及5 000 r/min減速至1 000 r/min的全過程信號(hào)。根據(jù)研究經(jīng)驗(yàn)[6]，本文采用響度，尖銳度，粗糙度，波動(dòng)度，峭度及A聲壓級(jí)作為初始建模的輸入?yún)⒘?。樣?穩(wěn)態(tài)噪聲測(cè)試結(jié)果如圖1所示，噪聲的線性聲壓大體隨著轉(zhuǎn)速的升高而升高。

圖1 樣車1穩(wěn)態(tài)工況排氣信號(hào)

1.1 主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)

本次主觀試驗(yàn)樣本雖較多，但考慮到評(píng)價(jià)人員的聽音經(jīng)驗(yàn)較少，為了試驗(yàn)更好的精度，采用成對(duì)比較法[7]進(jìn)行，為了避免疲勞影響聽音人員準(zhǔn)確判斷將試驗(yàn)周期變長(zhǎng)。截取穩(wěn)態(tài)工況信號(hào)5 s，截取具有非穩(wěn)態(tài)工況特征信號(hào)15 s，將穩(wěn)態(tài)信號(hào)樣本作延時(shí)處理以消除時(shí)間長(zhǎng)短的主觀影響。樣本兩兩配對(duì)比較，評(píng)價(jià)好的樣本獲得1分，差的不得分，若一組樣本對(duì)聽起來差不多，則都不計(jì)分。這樣每個(gè)樣本最終會(huì)得到一個(gè)確定的數(shù)值代表聲品質(zhì)的好壞，比較直觀，為后期建模提供方便。

參與主觀評(píng)價(jià)的人員共有42名，是來自某大學(xué)車輛相關(guān)專業(yè)的在讀研究生及研究院的相關(guān)工作者。其中男性有24名，女性有18名，年齡基本在24～40歲之間。根據(jù)樣本重合度和一致性系數(shù)[8]剔除了4名評(píng)價(jià)人員的數(shù)據(jù)后，最終得到樣本的平均重合度為0.783，平均一致性系數(shù)為0.928。其中一致性系數(shù)采用Kendall法[9]計(jì)算，樣本的心里聲學(xué)客觀參量及主觀試驗(yàn)得到的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示，滿意度歸一化公式見式(3)。

表1 樣本心里聲學(xué)客觀參量值及滿意度值

1.2 相關(guān)性分析

為了研究排氣噪聲主觀滿意度與心里聲學(xué)客觀參量之間的聯(lián)系，采用SPSS.19軟件對(duì)主觀滿意度和心里聲學(xué)客觀參量進(jìn)行相關(guān)分析。穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)分析結(jié)果如圖2所示。因?yàn)闃颖竞蟹欠€(wěn)態(tài)噪聲，其隨著時(shí)間變化而會(huì)產(chǎn)生極端值，所以采用spearman秩相關(guān)雙尾進(jìn)行相關(guān)分析，spearman秩相關(guān)計(jì)算公式如下

(1)

式中：Ui和Vi是兩變量的秩，作用是將定距型變量換成非定距型，減小極端值對(duì)結(jié)果的影響；n為樣本數(shù)；r為spearman秩相關(guān)系數(shù)。

根據(jù)相關(guān)性分析，可以得出響度和尖銳度與滿意度之間的相關(guān)性較大；除了粗糙度和峭度與主觀滿意度之間成正相關(guān)外，其他的參量與滿意度之間成反比的關(guān)系。

注：**為雙側(cè)置信度為0.01時(shí)，相關(guān)性顯著；*為雙側(cè)置信度為0.05時(shí)，相關(guān)性顯著

2 穩(wěn)態(tài)聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型的建立

采用BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)建立穩(wěn)態(tài)樣本心里聲學(xué)參量與主觀滿意度之間復(fù)雜的非線性映射關(guān)系，并采用GA(Genetic Algorithms)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，不僅可以解決BP算法構(gòu)建非線性模型易陷入局部極小值的問題，同時(shí)可以提高計(jì)算的效率及模型的準(zhǔn)確度。所建立模型如圖3所示。隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)n3根據(jù)式(2)計(jì)算后根據(jù)訓(xùn)練選取7結(jié)點(diǎn)。選取46個(gè)穩(wěn)態(tài)樣本作為模型的訓(xùn)練樣本，剩下4個(gè)樣本作為模型準(zhǔn)確性的驗(yàn)證

(2)

式中：n1和n2分別為輸入和輸出層結(jié)點(diǎn)數(shù)，a為1～9的調(diào)節(jié)系數(shù)。

圖3 所建GA-BP預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)圖

模型選用tansig作為隱含層的傳遞函數(shù)，purelin作為輸出層的傳遞函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法選取梯度下降算法traingd， 學(xué)習(xí)效率ir取值為0.1， 動(dòng)量系數(shù)mc選取為0.9； 以均方誤差MSE作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù)，訓(xùn)練目標(biāo)設(shè)置為0.001；遺傳算法的最大遺傳代數(shù)200，種群規(guī)模40，遺傳代溝0.85，交叉概率0.7，變異概率0.01。訓(xùn)練前輸入輸出樣本均作歸一化處理，歸一化公式如下所示

(3)

模型的訓(xùn)練結(jié)果如圖4所示,4個(gè)驗(yàn)證樣本預(yù)測(cè)誤差分別為2.4%、1.8%、1.7%、3.4%，平均驗(yàn)證誤差只有2.3%，證明所建立的GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型精度較高，滿足穩(wěn)態(tài)排氣噪聲聲品質(zhì)研究及預(yù)測(cè)的要求。

圖4 GA-BP模型訓(xùn)練結(jié)果

3 非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲聲品質(zhì)模型建立

非穩(wěn)態(tài)信號(hào)不同于穩(wěn)態(tài)信號(hào)，其特征隨著時(shí)間的變化會(huì)發(fā)生急劇的變化。根據(jù)圖2的相關(guān)性分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲，響度、尖銳度與主觀滿意度之間的相關(guān)系數(shù)都比較大；峭度是度量信號(hào)分布經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理以后，相對(duì)于正態(tài)分布、高斯分布的尖峭或平坦程度的指標(biāo)。穩(wěn)態(tài)樣本，峭度與滿意度相關(guān)系數(shù)為0.159，非穩(wěn)態(tài)樣本峭度與滿意度的相關(guān)性系數(shù)為0.127，相對(duì)于響度和尖銳度，峭度對(duì)于滿意度的影響權(quán)重偏弱，但是穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)系數(shù)相差不大，說明峭度在衡量非穩(wěn)態(tài)噪聲滿意度中并沒有發(fā)生比較大的誤差，能夠較精確的反映出信號(hào)的分布特性；粗糙度與波動(dòng)度是反應(yīng)人耳對(duì)調(diào)制音幅度與頻率分布的感受程度，粗糙度在調(diào)制頻率為70 Hz附近時(shí)效果最突出，波動(dòng)度適用于20 Hz以下的低頻調(diào)制信號(hào)并且在調(diào)制頻率為4 Hz附近最明顯。穩(wěn)態(tài)粗糙度與滿意度之間的相關(guān)性系數(shù)為0.271，波動(dòng)度與滿意度之間相關(guān)性系數(shù)為0.204，顯著性水平均小于0.05；非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的粗糙度與滿意度相關(guān)性系數(shù)為0.169，波動(dòng)度與滿意度相關(guān)性系數(shù)為0.103，與穩(wěn)態(tài)噪聲樣本相比較，粗糙度和波動(dòng)度相關(guān)性系數(shù)分別降低了37.6%和49.5%，這說明粗糙度與滿意度沒有精確體現(xiàn)出非穩(wěn)態(tài)排氣信號(hào)的波動(dòng)變化特性。因此，為了更加準(zhǔn)確的研究非穩(wěn)態(tài)排氣信號(hào)特征，引入時(shí)頻分析能力較強(qiáng)的WVD分布，為了解決WVD分布自身存在的交叉噪聲干擾，引入正則化非穩(wěn)態(tài)回歸(RNR)[10]技術(shù)計(jì)算WVD分布，得到聲品質(zhì)參數(shù)SQP-RW。同時(shí)，引入Morlet小波函數(shù)構(gòu)造GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，共同構(gòu)建出聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型。

3.1 基于RNR-WVD信號(hào)分析

3.1.1 WVD分布及正則化理論

WVD是一種二次型分布，它能滿足時(shí)頻分析所期望的許多數(shù)學(xué)性質(zhì)，并且它的變換形式比較簡(jiǎn)單，屬于嚴(yán)格意義上的時(shí)頻分析[11]。設(shè)有信號(hào)z(t)，它的Wigner-Ville分布定義為

(4)

式中：z(t)為對(duì)應(yīng)的解析信號(hào)，在時(shí)間域，解析信號(hào)z(t)定義為

z(t)=x(t)+jH[x(t)]

(5)

式中：x(t)為實(shí)信號(hào)；t為時(shí)間；τ為延時(shí)；f為頻率；z*為z的轉(zhuǎn)置。H[x(t)]為實(shí)信號(hào)x(t)的Hilbert變換[12]。通過上述公式可以發(fā)現(xiàn)WVD分布中出現(xiàn)了乘積項(xiàng)，這會(huì)導(dǎo)致分析多頻率信號(hào)時(shí)產(chǎn)生交叉干擾，影響信號(hào)的可讀性。為了消除WVD分布帶來的交叉干擾，引入正則化回歸技術(shù)計(jì)算WVD，其核心是整形正則化理論，首先對(duì)整形正則化理論進(jìn)行簡(jiǎn)單闡述：

正則化技術(shù)的目的是對(duì)估計(jì)的模型加強(qiáng)限制，以使不適定反問題得以求解。最常用的正則化方法是Tikhonov正則化[13]。Fomel[14]通過考慮整形算子的作用提出了整形正則化理論，該方法可以更加簡(jiǎn)單的選擇正則化算子，例如高斯光化算子、帶通濾波算子等。隨后，F(xiàn)omel又建立起整形正則化在非線性反問題中的理論基礎(chǔ)。

用向量d表示數(shù)據(jù)，m表示模型參數(shù)，數(shù)據(jù)和模型之間的關(guān)系由正演算子L定義，表達(dá)式為

d=Lm

(6)

用最小二乘法計(jì)算，可以求解如下所示的優(yōu)化問題

min‖d-Lm‖2

(7)

式中： ‖-‖2表示的是l2范數(shù)。最小二乘優(yōu)法的目的是在已知數(shù)據(jù)d的條件下估計(jì)出最優(yōu)解m。 而當(dāng)算子L的條件數(shù)較大時(shí)， 直接反求解m是不穩(wěn)定的， 考慮Tikhonov正則化方法， 對(duì)模型參數(shù)m加強(qiáng)約束，則有

(8)

式中：D是Tikhonov正則化項(xiàng)， 則式(8)的優(yōu)化問題有下面的理論解

(9)

整形正則化理論考慮到了光化算子，一般意義下，光滑算子可以認(rèn)為是約束模型在某個(gè)可被接受空間的映射， Fomel稱其為整形(shaping)[15]。整形算子可以寫為

s=(I+ε2DTD)-1

(10)

式中s為整形算子，又可推出

ε2DTD=s-1-I

(11)

將式(11)代入到式(9)，可以得到在整形正則化下形式上的理論解

(12)

設(shè)離散的WVD分布為

(13)

其互相關(guān)函數(shù)R(n,m)定義為

(14)

式中：θ=min{n,N-n}， 可以推導(dǎo)出WVD的逆變換形式為

(15)

則式(15)的最小二乘最優(yōu)解為

(16)

式(16)中的互相關(guān)函數(shù)R(n,m)和WVDd(n,k)分別是復(fù)數(shù)和實(shí)數(shù)，上述最優(yōu)化問題在數(shù)學(xué)上是病態(tài)問題，因?yàn)榍蠼獾奈粗勘燃s束方程要多，此時(shí)引入上述的整形正則化算法便可以解決此問題。

人耳可聽聲音頻率范圍為20～20 000 Hz，采用巴氏高通濾波器對(duì)處理信號(hào)20 Hz以下頻率進(jìn)行濾波，并且進(jìn)行基于Shannon準(zhǔn)則的高頻去噪，以消除無關(guān)信號(hào)的影響，圖5為樣車2加速信號(hào)處理前后對(duì)比頻譜圖。

圖5 濾波處理頻譜圖

本文采用大小可調(diào)整的高斯光滑算子作為整形算子。需要強(qiáng)調(diào)的是，利用RNR迭代WVD后計(jì)算得到的WVDd(n,k)是復(fù)數(shù)，因此將隨時(shí)頻變化的WVDd(n,k)的絕對(duì)值(模)定義為WVD時(shí)頻分布。圖6所示為WVD和經(jīng)RNR優(yōu)化計(jì)算WVD對(duì)樣車2加速信號(hào)分析結(jié)果。由結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)WVD分析出現(xiàn)了很多的“毛刺”，這主要是由于WVD分解本身算法引起的交叉噪聲引起的，由對(duì)比的contour圖可以清晰的觀察到，通過引入光滑算子的RNR-WVD方法能有效的克服交叉噪聲的干擾，并且使得信號(hào)具有更好的平滑性，時(shí)頻分辨率也更加清晰，排除信號(hào)分析中一些虛假特征的干擾，會(huì)使信號(hào)特征的提取更加精確。

圖6 樣車2加速信號(hào)WVD和RNR-WVD分析結(jié)果

3.1.2 聲品質(zhì)參量SQP-RW的建立

基于上文的分析，經(jīng)過RNR優(yōu)化計(jì)算的WVD處理信號(hào)會(huì)得到關(guān)于信號(hào)時(shí)頻信息的系數(shù)矩陣，系數(shù)矩陣包含了信號(hào)特征，由此，本文提出并建立了一個(gè)新的具有顯示信號(hào)特征的聲品質(zhì)參量SQP-RW，SQP-RW的構(gòu)建步驟如下：

步驟1信號(hào)前處理。對(duì)需要研究的非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲信號(hào)進(jìn)行巴氏高通濾波及基于Shannon準(zhǔn)則的高頻去噪，消除無關(guān)噪聲信號(hào)的干擾。

步驟2RNR-WVD變換?；赗NR-WVD變換對(duì)前處理后得到的非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲信號(hào)進(jìn)行分析，得到k個(gè)m行n列的矩陣RWk,m,n, 其中k為研究信號(hào)個(gè)數(shù)20。

步驟4SQP-RW計(jì)算。計(jì)算基于RNR-WVD處理非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲得到的聲品質(zhì)參數(shù)SQP-RW

(17)

式中：k取1-20， RMS[-]求取系數(shù)矩陣有效值。

非穩(wěn)態(tài)信號(hào)分布參數(shù)及規(guī)律隨著時(shí)間不同會(huì)發(fā)生急劇變化，本文提出的SQP-RW參量能反映非穩(wěn)態(tài)信號(hào)在時(shí)頻域上的無序性、抖動(dòng)性特征。經(jīng)過RNR-WVD分布的信號(hào)會(huì)得到關(guān)于時(shí)間及頻率分布的系數(shù)矩陣，以一維時(shí)間與一維頻率為例，實(shí)際上系數(shù)矩陣是m行n列的，計(jì)算示意圖如圖7，系數(shù)曲線幅值偏離有效值越大，則計(jì)算參數(shù)越大，信號(hào)也就越陡峭；系數(shù)曲線越平緩，則計(jì)算參數(shù)值越??；同時(shí)在一定程度上可以度量信號(hào)距離有效值的分布特性。

圖7 SQP-RW值特性

經(jīng)過相關(guān)性分析，結(jié)果表明在反映非穩(wěn)態(tài)排氣信號(hào)在調(diào)制頻率下的特性中，粗糙度、波動(dòng)度存在不足。由此，本文使用SQP-RW參量替換掉波動(dòng)度與粗糙度，和響度，尖銳度，峭度，A聲級(jí)共同作為GA-小波聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型的輸入，10輛樣車的輸入?yún)⒘?，如?所示。

表2 新建模型輸入?yún)⒘恐?/p>

3.2 GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

3.2.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文構(gòu)建的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的，并以小波基函數(shù)[16]替代了BP網(wǎng)絡(luò)中tansig函數(shù)作為隱含層結(jié)點(diǎn)傳遞函數(shù)的一種非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。小波基函數(shù)具有正交性，緊支性等優(yōu)點(diǎn)，可在一定程度上提高傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的抗噪性和泛化性。研究選用Morlet小波函數(shù)作為所建模型隱含層的傳遞函數(shù)，構(gòu)造出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如圖8所示。

3.2.2 GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根植于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)還是前饋型網(wǎng)絡(luò)，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，層間權(quán)值和層內(nèi)閾值隨機(jī)初始化，易收斂于局部極小值、網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定。因此采用GA優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，遺傳算法的設(shè)置參數(shù)與優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)保持一致，如表3所示。

表3 遺傳算法參數(shù)設(shè)置

所建的GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層有5結(jié)點(diǎn)，輸出層為主觀滿意度1結(jié)點(diǎn)，根據(jù)公式2及訓(xùn)練最終確定了隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)仍為7。從而建立了一個(gè)5-7-1的GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型。訓(xùn)練前SQP-RW參量值仍按照式3進(jìn)行歸一化處理。

3.3 非穩(wěn)態(tài)排氣信號(hào)聲品質(zhì)預(yù)測(cè)

將歸一化后的非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲的響度、尖銳度、A聲級(jí)、峭度和SQP-RW參量作為GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型的輸入，建立非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型1；為了對(duì)比引入SQP-RW參量對(duì)于模型建立效果的影響，將響度、尖銳度、粗糙度、波動(dòng)度、A聲級(jí)和峭度作為GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入進(jìn)行訓(xùn)練，建立聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型2；同時(shí)為了檢驗(yàn)GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，將非穩(wěn)態(tài)噪聲樣本的響度、尖銳度、粗糙度、波動(dòng)度、A聲級(jí)和峭度作為GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入進(jìn)行訓(xùn)練，建立聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型3；以及非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲的響度、尖銳度、A聲級(jí)、峭度和SQP-RW參量作為GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸入建立聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型4，模型的相關(guān)信息統(tǒng)計(jì)，如表4所示。

表4 所建4種預(yù)測(cè)模型的信息

模型訓(xùn)練選取1～15號(hào)非穩(wěn)態(tài)信號(hào)樣本，16～20號(hào)樣本作為模型訓(xùn)練后的測(cè)試數(shù)據(jù)。所建模型預(yù)測(cè)結(jié)果如圖9所示，4個(gè)模型的預(yù)測(cè)精度分析，如表5所示。

由圖9所示，GA-小波、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與所選定的輸入?yún)⒘烤茌^好的預(yù)測(cè)非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲聲品質(zhì)；根據(jù)表5，對(duì)于GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，引入本文所建參量SQP-RW的模型1預(yù)測(cè)結(jié)果相關(guān)系數(shù)(R2)為0.978，均方根誤差為4.22%，平均誤差4.13%，都優(yōu)于以傳統(tǒng)心里聲學(xué)參量訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型2；同時(shí)，對(duì)于GA-BP模型而言，引入本文參量SQP-RW訓(xùn)練的模型4的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為0.966，均方根誤差為6.14%，平均誤差為6.08%，同樣優(yōu)于以傳統(tǒng)心里聲學(xué)參量訓(xùn)練的模型3；這表明，本文所建參量SQP-RW能夠?qū)Ψ欠€(wěn)態(tài)噪聲信號(hào)特征進(jìn)行提取，適合作為預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練參數(shù)；考慮模型輸入相同的情況，由分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)基于GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型要比基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度要高；值得一提的是，雖然GA-小波相較于GA-BP在模型結(jié)構(gòu)上得到了優(yōu)化，但引入?yún)⒘縎QP-RW后訓(xùn)練的GA-BP模型4的預(yù)測(cè)均方根誤差及平均誤差要小于基于聲學(xué)客觀參量訓(xùn)練GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型2，這表明對(duì)于特定的回歸優(yōu)化問題，其輸入?yún)⒘康膬?yōu)劣對(duì)于預(yù)測(cè)效果好壞影響權(quán)重很大。

圖9 模型聲品質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果

模型1模型2模型3模型4相關(guān)系數(shù)(R2)0.9780.9640.9090.966均方根誤差/%4.227.549.256.14平均誤差/%4.137.439.166.08最大相對(duì)誤差/%5.519.3411.17.09

4 結(jié) 論

(1) 通過對(duì)排氣噪聲穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)信號(hào)采集和主觀評(píng)價(jià)，建立了穩(wěn)態(tài)工況下的排氣聲品質(zhì)GA-BP預(yù)測(cè)模型，所建模型預(yù)測(cè)精度較高，可用于穩(wěn)態(tài)排氣聲品質(zhì)的預(yù)測(cè)。

(2) 通過相關(guān)性分析，得到心里聲學(xué)參量粗糙度和波動(dòng)度與主觀滿意度相關(guān)性較低，并對(duì)穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)工況相關(guān)性結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，得出對(duì)于非穩(wěn)態(tài)排氣噪聲的研究，粗糙度與波動(dòng)度在提取信號(hào)特征中存在不足。

(3) 引入WVD對(duì)非穩(wěn)排氣信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，并通過正則化回歸技術(shù)優(yōu)化計(jì)算WVD消除交叉噪聲干擾，消除虛假信息；從而建立了具有非穩(wěn)態(tài)信號(hào)波動(dòng)特性的參量SQP-RW替換掉波動(dòng)度與粗糙度作為模型的輸入，同時(shí)引入GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；為了對(duì)比所建預(yù)測(cè)模型的性能，也建立了非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的GA-BP模型。結(jié)果表明，引入?yún)⒘縎QP-RW建立的聲品質(zhì)模型精度更高，SQP-RW能體現(xiàn)出非穩(wěn)態(tài)噪聲特征；在輸入相同的情況下，GA-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較GA-BP能更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)聲品質(zhì)。