基于 EEMD样本熵与小波神经网络的汽车关门声品质预测

针对传统客观心理学参量在非稳态噪声品质预测中的不足,以汽车关门声为对象,提出一种基于EEMD分解的样本熵表征关门声的信号特征,并结合小波神经网络进行声品质预测。对声样本进行EEMD分解得到IMF分量,计算各IMF分量的样本熵,并构造成特征向量。分别以此特征向量和声品质主观评分值作为输入输出构建小波神经网络预测模型。作为对比,构建了基于该特征向量的BP网络预测模型、基于心理学参量的小波神经网络预测模型和BP网络预测模型。分析结果表明,在关门声品质预测中,EEMD样本熵比客观心理学参数能更好的反映信号的时变非稳态特性,预测效果更好;且小波神经网络较BP网络的预测精度更高,模型训练速度更快。     

基于EEMD样本熵与小波神经网络的汽车关门声品质预测

针对传统客观心理学参量在非稳态噪声品质预测中的不足,以汽车关门声为对象,提出一种基于EEMD分解的样本熵表征关门声的信号特征,并结合小波神经网络进行声品质预测。对声样本进行EEMD分解得到IMF分量,计算各IMF分量的样本熵,并构造成特征向量。分别以此特征向量和声品质主观评分值作为输入输出构建小波神经网络预测模型。作为对比,构建基于该特征向量的BP网络预测模型、基于心理学参量的小波神经网络预测模型和BP网络预测模型。分析结果表明,在关门声品质预测中,EEMD样本熵比客观心理学参数能更好的反映信号的时变非稳态特性,预测效果更好;且小波神经网络较BP网络的预测精度更高,模型训练速度更快。     

基于降维-回归的车内声品质时变烦躁度评价

用心理声学参量表征声品质评价指标,可直观描述人对噪声信号的主观感觉。相比于听审团评分,它具有简单快速、效率高的优点,在此基础上将多个客观参量降维到低维空间,用少数具有代表性的参量定量表征主观感受,有利于声品质评价的标准化。通过采集轿车车内噪声信号,以等间隔不同车速状态和怠速状态下的噪声样本作为研究对象,考虑汽车车内噪声特性的时变效应,分别计算出噪声样本的心理声学客观参数时变算术平均值。提出以“时变烦躁度”作为主观评价指标,以语义细分法结合数字等级评分法作为主观评价方法进行主观评价试验。用因子分析对6种客观参量进行降维,结合显著相关性分析确定出响度(Z)、粗糙度、AI指数3个客观参量,并用多元回归建立声品质烦躁度评价预测数学模型。预测结果显示：回归预测三参量模型的相对误差率在5%以下,比六参量模型相对误差率低,预测效果比较理想,说明这3个参量可以有效表征主观烦躁度,同时证明噪声声品质的时变烦躁度评价预测模型是有效的。     

汽车车门关闭声声品质客观评价

目前汽车声品质的研究多针对稳态声,非稳态声声品质评价方法欠缺,且噪声信号处理多采用FFT等传统方法,未充分考虑其非稳态特性。汽车车门关闭声为一种瞬态的非稳态噪声,关门声声品质的好坏常常能反映出整车的品质。以多款汽车关门声为研究对象,采用常用的声品质评价参数对其进行声品质分析。另外,采用小波变换方法,对关门声声信号进行时频分析,并对多款车的车门关闭声进行声品质评价,提出仅仅用响度、尖锐度等传统评价参量并不能很好反映非稳态噪声声品质特性,而通过时频分析则能对其进行很好的补充,但评价参量的确定还有待进一步研究,最后,提出下一步的研究方向和内容。     

基于WPD和EMD的噪声品质预测模型

声品质作为汽车舒适性的一个重要指标,目前已经成为汽车领域一个重要的研究方向。根据人耳的听觉特性,提出一种基于小波包分解(WPD)和经验模态分解(EMD)的21个特征频带划分方法。按照所提出的方法,将采集得到的车辆噪声信号进行分解并提取信号在各频带的声能量时变特征。之后根据BP神经网络原理将提取的能量特征作为输入,计算得出响度和尖锐度等声品质评价参数作为输出,建立一种基于WPD和EMD的声品质评价模型。验证结果表明,所建立的模型可以准确地预测响度和尖锐度等心理声学参数,可作为声品质评价的一种有效方法。     

基于EMD-WVD的车辆悬架减振器异响声品质客观评价研究

车辆悬架减振器引致的车内异响问题严重削弱了车内声品质,该异响声信号为非平稳信号且带宽特殊,致使传统的心理声学客观评价指标难以准确提取其异响特征信息。而小波分析作为一种有效的非平稳信号分析方法,能够有效克服心理声学客观评价指标的上述缺陷,经实践得以验证。但是由于经典的小波分析根植于特定基函数的叠加,导致单个基函数导出的小波函数族难以在不同尺度上准确地逼近局部信号特征。为此,在小波分析的基础上,结合经验模态分解(EMD)和Wigner-Ville分布的优点,并引入相关分析去噪的概念,提出并建立了新的减振器异响声品质评价参数SQCIMF-WVD(Sound Quality base on Choosing IMF and then proceed WVD),其与主观评价的相关系数进一步提高,更能准确反映减振器异响声品质的特点。     

基于粒子群-向量机的汽车加速噪声评价

以乘用车由50 km/h加速到100 km/h时的噪声信号为评价对象,用成对比较法对车内加速噪声品质偏好性进行主观评价实验,获得每个样本的偏好性评价值。计算各噪声样本的主要心理声学客观参数并进行相关分析。鉴于评价者对非稳态噪声主观评价过程的复杂性,建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的主客观评价模型,并利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对模型参数进行优化。为对比优化后预测效果,建立BP神经网络回归模型。结果表明,优化后的粒子群-向量机回归模型用于噪声声品质评价能获得更好的预测效果,可较大程度提高声品质预测精度。     

基于样本熵与ELM-Adaboost的悬架减振器异响声品质预测

车辆悬架减振器异响严重削弱了车内声品质,针对该异响问题设计并开展了不同路况条件下的整车道路试验,对采集到的车内噪声信号分别计算A计权声压级与心理声学客观参量(响度、尖锐度、语音清晰度、抖动度和粗糙度)以提取减振器异响特征信息,并将其与主观评价进行了相关分析。另一方面,再引入小波包分解与样本熵的概念,对减振器异响特征信息进行了有效地提取,同时提出基于Adaboost的极限学习机(ELM)算法,建立了减振器异响声品质预测改进模型,并将其与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、广义神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)进行对比。研究结果表明:传统的A计权声压与心理声学指标不能有效地用于减振器异响声品质预测而结合小波包样本熵提取的异响特征与ELM-Adaboost算法能有效地对减振器异响声品质进行预测,并且效果优于SVM与GRNN。     

基于遗传-支持向量回归的车内稳态噪声声品质预测

为了稳定、精确地评价车内稳态噪声声品质,以车内稳态噪声为研究对象,进行主观评价试验,计算客观心理声学参数并完成了相关性分析。建立基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的车内稳态噪声声品质预测模型,并使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量回归的超参数进行优化。其后建立基于反向传播神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BPANN)的声品质预测模型。对比分析发现遗传-支持向量回归(GASVR)模型预测精度高于BP神经网络。结果表明,遗传-支持向量回归适用于车内稳态噪声声品质预测,能够较大提高车内稳态噪声声品质预测精度和工程效率。     

基于心理声学参数的车内声品质偏好性评价

应用等间隔直接单尺度评分法对所采集的20个车内噪声样本进行了主观评价实验,并使用Artemis软件计算了其主要的心理声学参数.偏好性评价结果与各心理声学参数间的多元回归分析表明: 尖锐度和响度是影响匀速工况下车内声品质偏好性的两个主要心理声学参数.     

车内噪声烦恼度的声品质分析

以4种类型轿车在不同车速下匀速行驶时不同位置点采集到的车内噪声样本为评价对象,采用等级评分法对车内噪声声品质烦恼度进行主观评价试验,分析计算各噪声样本的心理声学客观参数;通过相关分析和多元线性回归分析,建立匀速车内噪声主观评价烦恼度与心理声学客观参数间的数学模型。研究结果表明,在良好路面和匀速工况下车内声品质烦恼度主要受低沉度和音调度两个心理声学客观参数影响。     

某混合动力汽车非稳态车内声品质评价研究

针对某混合动力汽车非稳态工况下的车内声品质评价进行研究。采集该车内不同位置、不同驱动模式以及不同车速情况下的车内噪声样本,对不同的非稳态工况进行客观参量分析,得出电机单独驱动模式下可以用尖锐度评价非稳态车内声品质、混合驱动与发动机单独驱动模式下可以用响度评价非稳态车内声品质的结论。基于BP神经网络模型,进行基于心理声学客观参量与临界频率带解析小波分解的非稳态车内声品质评价,预测结果表明后者的预测效果优于前者,且稳定性较高。     

某车车门关闭声品质评价

汽车车门声品质是汽车声品质研究的重要内容。首先对所采集的车门关闭声音样本进行主观评价实验,并运用Bradley-Terry模型对声音样本偏好性进行分析。然后通过Head Artemis软件进行时频域分析、滤波分析和计算响度、尖锐度等心理声学参数对声音样本做出客观评价。     

基于EEMD与GA-小波神经网络的传动系声品质预测

为了进行车辆传动系声品质预测,实施了传动系整车转鼓试验,并结合主、客观分析量化了影响传动系噪声烦恼度的主要异响指标;同时,通过相关分析揭示了心理声学客观参量与主观评价的内在关系。引入聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法与本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)样本熵值对传动系噪声特征进行了提取;在此基础上,以Morlet小波基函数作为隐含层节点的传递函数构建小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN),同时运用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化小波神经网络的层间权值和层内阈值,构造出GA-小波神经网络模型并用于传动系声品质预测;为了对比所提取的传动系噪声特征性能,将心理声学参量也作为模型输入以进行预测,同时,为了对比GA-小波神经网络模型的预测效果,引入了传统的GA-BP神经网络模型。分析结果表明:GA-小波神经网络较GA-BP神经网络能更准确、有效地对传动系声品质进行预测,并且以本征模态函数样本熵值作为预测模型的输入特征其预测结果较心理声学参量效果更佳。     

汽车关门声品质评价参数的建立

针对汽车关门声品质评价问题，基于Hilbert-Huang变换，研究提出一个新的声品质评价参数—SMHHT(Sound Metric based on Hilbert-Huang Transform)。在进行汽车关门声品质评价时，先采集汽车关门声音信号，进行EMD分解和Hilbert变换，再根据得到的瞬时频率对相应的IMF分量进行临界频率带计权并计算其能量，即可得到新的声品质评价参数SMHHT。为了验证该参数的有效性，将该参数和传统的声品质评价参数（响度，尖锐度）分别与主观评价结果进行相关性分析，结果表明提出的声品质评价参数SMHHT与主观评价结果有更高的相关性，能更准确的评价汽车关门声品质。     

电动汽车驱动永磁同步电机声品质预测研究

对稳态工况下电动汽车驱动永磁同步电机的主观声品质预测模型进行研究。运用成对比较法对实验采集到的30组噪声样本进行主观评价评分,建立基于响度、尖锐度、粗糙度、抖动度与语义清晰度的客观心理声学指标评价体系。利用多元线性回归法,建立声品质主客观预测模型,分析影响永磁同步电机声品质的因素。此外,通过对预留样本的检验,验证了预测模型的准确性。结果表明:不同工况条件对客观心理声学参量存在不同程度影响;电机辐射高频边带噪声导致尖锐度与响度对主观偏好度的影响较为显著;基于多元线性回归方法所建立的预测模型对稳态工况下的主观声品质有较好预测能力,相关系数较高,误差率较小。该研究可为电驱动系统及整车声品质优化提供理论与实践基础。     

变速器啸叫声品质的RBF神经网络预测与权重分析

以变速器啸叫为研究对象,提出使用径向基(RBF)神经网络的方法来确定变速器声品质评价中客观评价参数对主观评价结果的影响权重。采集变速器不同位置的声音信号作为试验样本,用等级评分法对111个样本信号进行了主观评价试验,同时计算11个声品质客观评价参数。以客观评价参数计算结果为神经网络输入,声品质主观评价结果为输出,引入径向基神经网络建立了变速器声品质预测模型。以预测模型为基础,利用各网络层间连接权值,计算变速器声品质客观评价参数对主观评价结果的影响权重。研究结果表明:变速器啸叫声品质主要受SIL-4、总响度和随时间响度三个客观参量的影响。     

基于RNR-WVD与GA-小波的非稳态排气噪声声品质研究

基于心里声学客观参量的GA-BP声品质预测模型能够准确的预测稳态排气噪声声品质。对于非稳态噪声研究,引入正则化非稳态回归技术(RNR)优化计算维格纳-威尔分布(WVD)的时频方法,建立新的声品质参量SQP-RW(Sound Quality Parameter Base on RNR-WVD),用此参量替换掉与满意度相关性较小的客观参量。同时,以Morlet小波基函数作为隐含层结点的传递函数构建小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN),并用GA优化小波神经网络层间的权值和阈值,构造出GA-WNN并用于非稳态排气噪声声品质预测。结果表明:GA-WNN在非稳态排气噪声声品质预测上比GA-BP神经网络更加准确;引入SQP-RW参量,模型具有更高的精度,更能体现出非稳态信号特征及声品质特点。     

汽车发动机启动声品质评价与分析

以驾驶员耳处采集的乘用车发动机启动时声样本为对象,分析了其时频域分布,计算了声样本的基本物理参数、心理声学参数和烦恼度指标。运用成对比较法进行了声样本主观评价实验,得出各声样本主观偏好性得分。通过主、客观参数的相关分析和回归分析表明:烦恼度模型能正确预测声样本的主观偏好性,双耳响度和粗糙度是影响主观偏好性评价的主要客观参量,用对数变换后的拟合模型能更好的描述主观评价结果与客观参量之间的关系。     

音乐控制法改善车内声品质的试验研究

以4种类型汽车内采集到的32个不同噪声样本为评价对象,通过试验研究建立了以心理声学客观参数描述主观评价结果的车内声品质模型,并对声品质较差的噪声样本实施了音乐掩蔽控制试验,试验结果表明,车内噪声的低沉度下降,音调度上升。研究结果表明音乐掩蔽控制法用于改善汽车声品质的可行性和有效性。