[发明专利]一种对电动汽车稳态噪声主观评价的客观量化方法

摘要

本发明公开了一种对电动汽车稳态噪声主观评价的客观量化方法，本发明采用心理声学参数作为电动汽车怠速噪声的客观评价参数，解决了声压级不能从根本上表征噪声信号的问题。本发明中对电动汽车怠速噪声的主观评价人员采用不同性别、不同年龄段、不同驾龄、不同专业程度的人员，有效解决了主观评价人员不能表征市场消费者的问题。本发明中对电动汽车怠速噪声的主观评价方式采用实车状态下主观打分，解决了以往以回放声音样本的方式打分时不能完全模拟实车环境的问题。本发明可以解决电动汽车在研发过程中遇到的车内噪声主客观评价不一致的情况，为电动汽车开发中的NVH目标分解与制定提供参考，为电动汽车的声品质提升提供评价思路。

主权项

1.一种对电动汽车稳态噪声主观评价的客观量化方法，包括传声器(1)，其特征在于，包括如下方法步骤：第1步，将电动汽车整车怠速停止在背景噪声较小的场地；第2步，将传声器(1)布置在驾驶员右耳位置，传声器(1)的布置参照GB/T 18697‑2002声学汽车车内噪声测量方法，要求试验中所用到的传感器、仪器仪表均经过标定和校准，具有有效的计量合格证；第3步，将传声器与数据采集装置连接，并进行频率初始化设置；第4步，对传声器进行标定校准，待车辆状态稳定后，采集有效数据，每组信号采集5s，每辆车采集4组有效信号，共采集20辆以上怠速噪声水平不同的电动汽车怠速噪声时域信号；第5步，利用信号处理软件对采集的各电动汽车怠速噪声时域信号进行各客观参数的计算，计算前先对每辆车的4组时域信号进行平均处理，统一设置分析谱线数为16384，计算出每辆车4组信号的客观参数平均值，从而形成一个数据矩阵，参数计算前仅声压级的计算进行A计权，其他参数均不进行计权处理，计算方式可采用成熟的信号分析软件，包括HEAD_Artemis和LMS_test.lab；第6步，选择主观评价场地和主观评价人员，主观评价场地优选整车半消声室，主观评价人员人数应在20人以上，主观评价人员应涵盖不同的性别、年龄段、驾龄以及是否为汽车专业相关工作人员，优选1:1的男女比例，年龄段以青年、中年为主，不少于3年驾龄的评价人员应占50％以上，汽车专业尤其是NVH专业相关工作人员不得高于50％；第7步，在评价前应对评价人员进行相关培训，熟悉主观评价方法，端正工作态度以及平缓心情，使评价人员以正常的身体与精神状态进行主观评价，培训不得存在汽车水平优劣以及声音好坏的暗示，保证评价者真实有效地以主观感受进行打分；第8步，打分评价，进行主观评价前应确保车辆状态稳定，评价方法采用等级评分法于数值估计法相结合的方式，每个人将不同的车辆进行0‑10的分值打分，数值越高代表主观感受效果越好，这样就形成了一个数据矩阵；第9步，每一个人的打分都作为一个向量，对每个向量进行归一化处理，以消除评价者打分值集中点的差异性，将分值都控制在1‑9之间，方法如下：式中：Xi为任意评分值，X′i为归一化之后的评分值，Xmin为同一声环境下20名评价人员打分的最小值，Xmax为同一声环境下20名评价人员打分的最大值；将归一化之后的数据除去最大值和最小值，然后将各打分人员对同一车辆的打分值进行平均，即为该辆车怠速噪声的主观评价值，从而形成了包含20个数据的一个向量，代表着20辆车的主观评价得分值；第10步，对主观评价结果与各客观参数进行相关性分析，进行相关模型建立，建模方法优选多元线性回归，数学模型的建立是基于主客观数据的相关性，根据逐步回归的方法，经过多次回归得到，利用客观测试数量与主观评价结果，通过普通最小二乘法OLS对回归模型进行参数估计，建立线性回归方程：Y＝β0+β1X1+β2X2+···+βnXnY是主观评价结果，看作被解释变量，β1、β2···βn是偏回归系数，X1、X2···Xn是解释变量，n是解释变量的个数，在建模过程中，变量选取的原则是：F检验的P值小于等于0.05时变量引入，P值大于等于0.1时变量移出；第11步，模型的统计学检验，以R2检验拟合优度，选取的各参数t检验显著性水平应小于0.05，表明自变量与因变量的线性关系在统计学上是有意义的，对于模型的建立和检验，可借助于成熟软件SPSS进行分析；因在电动汽车的怠速噪声中频率成分相对单一且较高，应重点关注尖锐度和纯音度与主观评价结果的相关性，由于响度对人耳的影响较大，因此响度也应成为重点关注的客观参数；第12步，模型的实用性检验即模型修正，另选不同于以上电动汽车的怠速噪声进行测试数据采集与主观评价，对主客观参数进行计算处理，出入到模型中，对模型的准确性进行验证与修正，直至该模型能够准确的预测主观评价结果，该步骤即为扩大样本量使得模型更为精确，当预测误差稳定在10％以内时，可以认为该模型具有使用电动汽车怠速噪声的客观测试数据预测主观评价结果的作用。