[发明专利]电动轿车行人警示音控制方法

摘要

本发明公开了一种电动轿车行人警示音控制方法，根据人们对不同频率段声音的不同反应，设计大量的声音样本，并提出利用声品质客观心理声学参数和主观评价结果，建立通过遗传算法优化的BP神经网络预测模型，该预测模型能够为后续声音样本的筛选提供指导，简化声音的筛选过程，节约成本；根据车辆的实际运行状况建立多工况的智能控制系统，使电动车/混合动力汽车在不同运行工况下能够智能的选择合适的声音并发出，还依据背景噪声的大小智能的选择增益电路的放大倍数，使所发出的警示声能更加合理的警示行人且不会造成环境的噪声污染。

主权项

一种电动轿车行人警示音设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用声音采集设备采集车外声音信号样本：分别采集多辆同级别传统车和一辆纯电动车在不同工况下的车外声音信号；步骤二、利用滤波器对所述步骤一采集的所有车外声音信号提取特定频段内的声音信号；步骤三、对所述步骤二所提取的声音信号，按不同的比例成分进行合成：在所述步骤一所采集的传统车车外声音信号上除去电动车声音信号的成分，将所提取出的特定频段的声音信号按不同的比例与幅值与所得基准声音信号进行合成；步骤四、对所述步骤一和步骤三获取的所有声音样本在一定声音强度的条件下进行主观评价试验；步骤五、计算声品质客观心理声学参数和A计权声压级；声品质客观心理声学参数包括：响度、粗糙度、尖锐度、抖动度、AI指数；步骤六、对所述步骤四中主观评价得分最高的声音信号进行车外声场分析，并判断是否达到声场覆盖范围和强度的要求；步骤七、建立神经网络评价预测模型：根据所述步骤四的主观评价得分和所述步骤五计算得到的客观心理声学参数值，建立用遗传算法优化过的BP神经网络声品质评价预测模型；步骤八、建立电动轿车行人警示音控制系统。