胡溧　楊航　楊啟梁　王博

摘要：為對變速箱箱體共振時的噪聲聲品質(zhì)進(jìn)行評價，通過參考語義細(xì)分法的主觀評價和計算聲品質(zhì)客觀參量建立變速箱模態(tài)共振工況下的聲品質(zhì)評價模型。結(jié)合多種主觀評價試驗方法優(yōu)缺點，采用改進(jìn)的參考語義細(xì)分法。選取主要的聲品質(zhì)客觀參量進(jìn)行計算，試驗數(shù)據(jù)表明，在371Hz、460Hz和492Hz等低階共振頻率激勵下，變速箱箱體產(chǎn)生噪聲的響度較高，尖銳度、波動度和粗糙度較相對較低，但煩躁度值相對較高。在652Hz和813Hz共振頻率激勵下，噪聲引起的煩躁度值較低。

關(guān)鍵詞：變速箱;模態(tài);聲品質(zhì);客觀評價;主觀評價

中圖分類號：U467.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-5124（2019）08-0019-06

0 引言

隨著汽車工業(yè)的發(fā)展和人們對于汽車品質(zhì)要求的提高，汽車NVH與聲品質(zhì)越發(fā)被人們所關(guān)注。聲品質(zhì)研究的是聲音給人的主觀感受的適宜性[1]。聲品質(zhì)的評價取決于評價者，受聲音本身性質(zhì)和評價者的狀態(tài)等多方面因素的影響。如今，汽車聲品質(zhì)研究已成為汽車NVH的主要研究方向[2]。

隨著發(fā)動機(jī)的噪聲不斷降低，其他令人不愉快的噪聲便逐漸被乘客感知，從而產(chǎn)生了新的噪聲問題。汽車變速箱便是一個比較大的噪聲源，汽車在中、低速行駛時，發(fā)動機(jī)及動力系統(tǒng)是主要噪聲源[3]。為提高產(chǎn)品的競爭力，通過聲品質(zhì)研究改善變速箱聲學(xué)特性成為了當(dāng)前汽車技術(shù)研發(fā)的重點[4]。

國內(nèi)外多個知名汽車廠商和大學(xué)都在聲品質(zhì)研究方面取得了重大的進(jìn)展，研究主要集中在評價方法、評價流程、客觀參數(shù)選取、評價系統(tǒng)、聲品質(zhì)建模等方面[5]。研究發(fā)現(xiàn)，成對比較法和語義細(xì)分法相比其他方法要更加有效。

汽車變速箱處于某一工況時，很容易產(chǎn)生純音。如果外界激振力的激振頻率和變速箱箱體的某一階固有頻率相吻合或相近時，就會產(chǎn)生共振并發(fā)出強(qiáng)烈的噪聲[6]。對于車用手動變速箱所發(fā)的噪聲，其音質(zhì)尖銳，在行車時會使人產(chǎn)生煩躁感和不安全感，嚴(yán)重影響乘車舒適性[7]。

本文通過噪聲采集試驗，采集變速箱箱體共振時的噪聲，選擇有代表性的噪聲信號進(jìn)行主、客觀噪聲評價試驗，并建立聲品質(zhì)模型。獲取變速箱箱體共振噪聲的聲品質(zhì)特性，為變速箱優(yōu)化設(shè)計提供幫助和指導(dǎo)。

1 聲品質(zhì)客觀評價

1.1 變速箱箱體共振聲信號采集試驗

目標(biāo)變速箱為東風(fēng)DF1420型手動變速箱。通過試驗，采集該型變速箱箱體在共振頻率激勵時產(chǎn)生的噪聲信號并對此噪聲信號進(jìn)行分析。使用LMS Test.Lab 16A軟件計算，獲得其客觀評價參數(shù)。通過模態(tài)測試試驗，獲取該型變速箱箱體測試模態(tài)參數(shù)如表1所示。

1.1.1 試驗方案設(shè)計與實施

試驗設(shè)備包括：聲壓傳感器、聲級計、激振器、LMS數(shù)據(jù)采集前端、功率放大器、計算機(jī)及LMSTest.Lab 16A軟件。

試驗設(shè)備及其布置如圖1所示。激振器以變速箱箱體測試模態(tài)的固有頻率垂直激勵變速箱箱體側(cè)面位置使其發(fā)生共振。4個聲壓傳感器分別置于激勵點上方、前方、左方和右方采集噪聲信號，近場測量，采集U、F、L、R四組噪聲。

在MIMO FRF Setup界面設(shè)置采樣帶寬為20480Hz、采樣頻率分辨率0.625Hz、采樣時間為10s，截去開始采樣前2s和采樣結(jié)束后2s。取3次平均。設(shè)置輸出和保存的數(shù)據(jù)為時域數(shù)據(jù)、頻域數(shù)據(jù)。輸入激振器激勵頻率，開始測量計算。

1.1.2 聲品質(zhì)客觀評價參數(shù)

人對聲音的感知過程十分復(fù)雜，對心理聲學(xué)參數(shù)的研究與分析必不可少，心理聲學(xué)參數(shù)主要包括：響度、粗糙度、尖銳度、波動度、語言清晰度指數(shù)、語言干擾級和音調(diào)度等。1933年Fletcher和Munson首先提出了等響曲線，隨后被認(rèn)定成為ISO532B標(biāo)準(zhǔn)，也是現(xiàn)在最常用的標(biāo)準(zhǔn)之一[8]。Zwicker響度模型，計算了整個頻譜中各個頻率的貢獻(xiàn)量以及掩蔽效應(yīng)[9]。物理聲學(xué)評價參數(shù)主要包括：線性聲壓級、A計權(quán)聲壓級、B計權(quán)聲壓級、C計權(quán)聲壓級和D計權(quán)聲壓級。幾十年使用結(jié)果都發(fā)現(xiàn)A計權(quán)聲壓級與人對噪聲的感覺最接近[10]。

本次試驗采用A計權(quán)聲壓級、響度、粗糙度、尖銳度、波動度、語言清晰度指數(shù)6個主要客觀參數(shù)進(jìn)行聲品質(zhì)評價。

1.2 聲品質(zhì)客觀評價試驗結(jié)果分析

經(jīng)后期回放試驗和LMS Test.Lab 16A軟件進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析表明，U組噪聲信號信噪比最高，故選擇U組噪聲信號進(jìn)行分析。通過軟件計算，可以得到噪聲信號的主要客觀參數(shù)，如圖2所示。整理計算結(jié)果如表2所示。

前4階共振頻率激勵下，變速箱箱體產(chǎn)生噪聲的響度較大，語言清晰度指數(shù)較低。652Hz、699Hz、813Hz和840Hz頻率激勵下，噪聲響度相對較低，語言清晰度指數(shù)相對較高。A計權(quán)聲壓級的變化規(guī)律和響度相似。波動度和粗糙度的變化規(guī)律相似，前4階共振頻率激勵下，波動度和粗糙度較小，高階共振頻率激勵下，噪聲的波動度和粗糙度相對較大。在371Hz、460Hz、529Hz和550Hz頻率激勵下，噪聲的尖銳度較低，在596Hz、699Hz、813Hz和840Hz頻率激勵下，尖銳度相對較高。

2 聲品質(zhì)主觀評價

2.1 噪聲樣本選取

選擇噪聲信號平穩(wěn)區(qū)段，用Adobe Audition CC2018軟件剪裁，如圖3所示。

試驗證明，過長的聲音樣本會使評價人員產(chǎn)生聽覺疲勞，影響試驗結(jié)果準(zhǔn)確性，適宜的聲樣本長度為5～7s。本試驗截取6s。

2.2 聲品質(zhì)主觀評價試驗

人主觀上對聲品質(zhì)的評價在不同時間、不同心理狀態(tài)、生理狀態(tài)以及評價人員之間差異都很大[11]。為取得準(zhǔn)確的評價結(jié)果，選擇合適的主觀評價方法是必要的。

2.2.1 主觀評價試驗方案概述與選取

目前，主觀評價方法主要有：排序法、等級評分法、成對比較法、語義細(xì)分法和量值估計法等。本試驗噪聲樣本共13個，適宜選用參考語義細(xì)分法。結(jié)合其他方法的優(yōu)點，引用改進(jìn)的參考語義細(xì)分法。與原方法相比，理論和原理相同，但增設(shè)了誤判分析環(huán)節(jié)，且改進(jìn)了聽音順序。

本試驗宜從煩躁度角度評價噪聲樣本，選取9級評價標(biāo)尺如表3所示。

噪聲編號為S1、S2、S3、…、S13。取客觀參數(shù)適中的第5階共振頻率激勵下產(chǎn)生的噪聲信號為參考噪聲樣本，設(shè)定為5分。樣本音頻長6s，間隔3s。

與原方法相比，每次額外從噪聲樣本中隨機(jī)選取5個噪聲樣本進(jìn)行重復(fù)樣本回放，用于檢驗評價結(jié)果的可信性，進(jìn)行后續(xù)的誤判分析，改善原方法同一評價者的評價結(jié)果可重復(fù)性差的問題，18個噪聲樣本隨機(jī)排序。此外，適量的重復(fù)樣本即可很好地達(dá)到檢驗可信度的效果，過多的樣本可能引起評價人員的察覺和導(dǎo)致煩躁，影響試驗數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。在聽音順序上，原方法是先聽一次參考樣本，再陸續(xù)聽完待評樣本，給出評分。改進(jìn)后，評價員每次先聽參考噪聲樣本，再聽待評樣本并給出評分。通過類似成對比較法的方式，重復(fù)聽參考樣本，可有效改善評價過程中由于評價尺度的動態(tài)改變帶來的試驗結(jié)果離散性大、可重復(fù)性差的問題。

2.2.2 聲品質(zhì)主觀評價主體選擇

試驗表明，評價人員數(shù)量越多，試驗結(jié)果就越準(zhǔn)確，20人就已經(jīng)可以很好地完成評價試驗并達(dá)到較高的準(zhǔn)確性0據(jù)駕車人群比例，選擇24名聽力正常者作為評價主體，男女比例為4：1，年齡在20～25周歲不等。試驗環(huán)境選擇在安靜整潔的室內(nèi)，保證評價人員不會受到外界的影響，能獨立地對噪聲樣本做出主觀評價。

2.2.3 聲品質(zhì)主觀評價試驗流程

試驗流程依次為培訓(xùn)、試聽、試驗、數(shù)據(jù)處理。由保真耳機(jī)回放噪聲樣本，在人精力充沛的上午進(jìn)行試驗。試驗前對評價人員做簡單培訓(xùn)，說明注意事項。由于人與人的評價尺度不同，要求評價員在遵循自己主觀感受的前提下，盡可能使對樣本主觀評價的最高分與最低分，達(dá)到標(biāo)尺的最大值與最小值。試驗前進(jìn)行試聽，熟悉此類噪聲。試驗過程中不能對評價員做出的選擇予以評價，每個噪聲樣本，評價員可聽任意次，允許對已做出的評分做改動。試驗中保持安靜。得到試驗結(jié)果后，賦值未達(dá)到標(biāo)尺量程的，要進(jìn)行百分比的換算。

2.3 聲品質(zhì)主觀評價試驗結(jié)果分析

由數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件SPSS計算24名評價主體之間的相關(guān)系數(shù)。根據(jù)統(tǒng)計學(xué)理論和主觀評價試驗經(jīng)驗，剔除個別皮爾遜相關(guān)系數(shù)低于0.7或顯著較低的結(jié)果。因為根據(jù)統(tǒng)計學(xué)理論，相關(guān)系數(shù)低于0.7，表示線性相關(guān)程度不強(qiáng)，剔除后數(shù)據(jù)的一致性增強(qiáng)。由此，剔除6號主體、10號主體、15號主體、17號主體的評價數(shù)據(jù)。重復(fù)樣本前后兩次評分差超過3個及以上等級則視為誤判，剔除誤判數(shù)據(jù)。

各個評價主體對同一噪聲樣本的評分取平均，得到該樣本的最終評分，如表4所示。

數(shù)據(jù)顯示，8號噪聲樣本和11號噪聲樣本的煩躁度值明顯低于其他噪聲樣本。低階頻率激勵的噪聲所引起的煩躁度值要比高階的高。

3 聲品質(zhì)模型建立

3.1 基于多元線性回歸的聲品質(zhì)評價模型

聲品質(zhì)評價包括主觀評價和客觀評價，然而，單一的主觀評價或是客觀評價都不足以說明問題。聲音的質(zhì)量受多種因素影響，如響度、尖銳度、粗糙度等。為全面揭示這種復(fù)雜的因果關(guān)系，準(zhǔn)確地測定其數(shù)量變動，提高預(yù)測和控制精度，需要建立多元回歸模型進(jìn)行分析。

3.2 多元線性回歸模型建立

使用SPSS軟件進(jìn)行多元線性回歸分析，因變量設(shè)為主觀評價的煩躁度，自變量設(shè)置為A計權(quán)聲壓級、響度、粗糙度、尖銳度、波動度和語言清晰度。任取10組包含第1組和第13組的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，建立聲品質(zhì)評價模型。本試驗選取第1、3、4、5、6、9、10、11、12、13組數(shù)據(jù)。

采用后退輸入變量方式，對模型進(jìn)行逐步降維。采用更有影響力的因子建立多組模型并進(jìn)行比較，選用更具說明性、更精確的聲品質(zhì)模型。

生成的6個模型進(jìn)入計算的變量分別為：模型1：語言清晰度，尖銳度，波動度，A計權(quán)聲壓級，粗糙度，響度;模型2：語言清晰度，尖銳度，波動度，粗糙度，響度;模型3：語言清晰度，尖銳度，波動度，響度;模型4：語言清晰度，尖銳度，波動度;模型5：尖銳度，波動度;模型6：波動度。這是由各個參數(shù)的相關(guān)分析決定的。各模型相關(guān)程度如表5所示。

模型3的測定系數(shù)R²、相關(guān)系數(shù)R和調(diào)整RZ都接近1，線性相關(guān)性較強(qiáng)。德賓一沃森系數(shù)為1.560，接近2，數(shù)據(jù)較可靠。經(jīng)過對比，模型3說明性更強(qiáng)，置信度較高，預(yù)測精度更穩(wěn)定，為最優(yōu)模型。

回歸方程如下：

Y=-35.251+0.432X₁+12.286X₂-13.054X₃+0.350X₄式中：Y——煩躁度預(yù)測值;

X₁——響度;

X₂——尖銳度;

X₃——波動度;

X₄——語言清晰度。

對模型進(jìn)行顯著性檢驗，如表6所示，顯著性系數(shù)小于0.05，數(shù)據(jù)顯著。偏回歸圖如圖4所示，數(shù)據(jù)有明顯的線性相關(guān)關(guān)系。

3.3 多元線性回歸聲品質(zhì)模型預(yù)測結(jié)果分析

將其余3個噪聲樣本的客觀參數(shù)代入聲品質(zhì)評價模型，計算煩躁度預(yù)測值相對于主觀評分的誤差。如表7所示。

由表可知，本聲品質(zhì)評價模型的主觀評分預(yù)測能力較好，預(yù)測結(jié)果較為精確。

4 結(jié)束語

通過以上研究，可得出以下結(jié)論：

1）變速箱箱體前4階和第13階共振頻率激勵下，噪聲引起的煩躁度值較大。所以，要使變速箱箱體在工作狀態(tài)下的固有頻率能避開這些頻率。若兩個模態(tài)參數(shù)不能全部避開，要避開聲品質(zhì)較差的那一階。第8階和第11階共振頻率激勵下，噪聲引起的煩躁度值很小。

2）變速箱箱體聲品質(zhì)評價模型有良好的主觀評分值預(yù)測能力，可通過此模型進(jìn)行聲品質(zhì)試驗，節(jié)省時間、人力、物力。

3）數(shù)據(jù)表明，對于變速箱聲品質(zhì)評價而言，響度、尖銳度、波動度對煩躁度值影響較大，在變速箱聲品質(zhì)優(yōu)化工作中應(yīng)該充分重視。

參考文獻(xiàn)

[1]賀巖松，涂梨娥，徐中明，等.汽車聲品質(zhì)研究綜述[J].汽車工程學(xué)報，2014（6）：391-401.

[2]陳克，陽思遠(yuǎn)，毛書林.車內(nèi)聲品質(zhì)主客觀評價的相關(guān)性分析[J].沈陽理工大學(xué)學(xué)報，2017（3）：101-105.

[3]HUANG H B，HUANG X R，LI R X，et al.Sound qualityprediction of vehicle interior noise using deep beliefnetworks[J].Applied Acoustics，2016，113：149-161.

[4]嚴(yán)莉.關(guān)于車內(nèi)聲品質(zhì)貢獻(xiàn)分析與改善的測試技術(shù)研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2015.

[5]胡騰.電動汽車聲品質(zhì)試驗分析及研究[D].安徽：合肥工業(yè)大學(xué)，2016.

[6]蔡宣明，王俊元，馬維金.重型汽車變速箱箱體有限元模態(tài)分析[J].機(jī)械設(shè)計與制造，2011（1）：22-24.

[7]秦真山.YC489柴油機(jī)噪聲優(yōu)化及聲品質(zhì)的研究[D].廣西：廣西大學(xué)，2016.

[8]WANG Y S，SHEN G Q，XING Y F.A sound quality modelfor objective synthesis evaluation of vehicle interior noisebased on artificial neural network[J].Mechanical Systems andSignal Processing，2014，45：255-266.

[9]MOSQUERA-SANCHEZ J A，SARRAZIN M，JANSSENS KA，et al.Multiple target sound quality balance for hybridelectric powertrain noise[J].Mechanical Systems and SignalProcessing，2018，99：478-503.

[10]馬大酞.現(xiàn)代聲學(xué)理論基礎(chǔ)[M].北京：科學(xué)出版社，2004：57-59.

[11]高印寒，張澧桐，梁杰，等.基于客觀心理聲學(xué)參數(shù)的重型商用車車內(nèi)異響噪聲分析[J].吉林大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2016（1）：43-49.

[12]左言言，張海峰，莊婷.車內(nèi)聲品質(zhì)主客觀評價模型對比分析[J].江蘇大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2017（4）：403-409.

（編輯：商丹丹）