城市变电站噪声的声品质烦躁度评价研究

针对城市变电站的低频噪声对周边居民影响日趋严重,将声品质评价的概念与研究方法引入对城市变电站噪声的评估中。通过对110 k V、220 k V和500 k V三座全户内型城市变电站的噪声现场采集,采用等级评分法对变电站噪声的烦躁度品质进行主观试验,计算了所试验的声样本的心理声学参量。通过相关性分析和回归分析,建立了城市变电站噪声的烦躁度品质预测模型。研究结果表明:城市变电站噪声的烦躁度与A声级、响度、粗糙度和抖动度都有着相对较高的相关性,而与尖锐度的相关性较低。烦躁度主观预测模型主要取决于A声级与粗糙度,并且A声级的权重明显高于粗糙度。通过对城市变电站噪声的烦躁度品质进行评价,为变电站噪声的治理提供一个具体的、全新的思路与途径。     

城市变电站噪声的声品质烦躁度评价试验研究

针对城市变电站的低频噪声对周边居民影响日趋严重,将声品质评价的概念与研究方法引入对城市变电站噪声的评估中。通过对110 k V、220 k V和500 k V三座全户内型城市变电站的噪声现场采集,采用等级评分法对变电站噪声的烦躁度品质进行主观试验,计算了所试验的声样本的心理声学参量。通过相关性分析和回归分析,建立了城市变电站噪声的烦躁度品质预测模型。研究结果表明:城市变电站噪声的烦躁度与A声级、响度、粗糙度和抖动度都有着相对较高的相关性,而与尖锐度的相关性较低。烦躁度主观预测模型主要取决于A声级与粗糙度,并且A声级的权重明显高于粗糙度。通过对城市变电站噪声的烦躁度品质进行评价,为变电站噪声的治理提供一个具体的、全新的思路与途径。     

汽车雨刮器声品质的主客观分析

对4辆不同类型汽车的雨刮器在高低速挡位下工作时所产生的车内噪声进行了测试,根据雨刮器的噪声信号特性制作了主观实验所需声样本.采用分组成对比较法对所得样本进行了烦恼度主观评价实验,从速度挡位、刮刷方式两个方面分析了主观得分值的分布特性和4个心理学参量对主观烦恼度的影响.结果表明,高速挡的烦恼度高于低速挡,下刮对总体烦恼度的影响程度高于上刮,影响主观烦恼度的客观参量主要有双耳响度和波动度.     

轿车车内噪声品质偏好性评价方法的研究

针对汽车噪声品质主观评价所需周期长、可重复性差且仅能比较出具有较明显差别的噪声样本等问题,在研究声品质客观量化的基础上,提出了一种以心理声学客观参数来描述噪声主观评价结果的计算方法.以6辆同类轿车匀速行驶时的车内噪声样本为评价对象,采用成对比较法进行声品质主观评价,计算各噪声样本的主要心理声学客观参数,通过多元线性回归分析,建立了声品质偏好性主观评价客观量化的数学模型.模型结果表明,相对于噪声分析中常用的A计权声压级和线性声压级,心理声学客观参数更适合于描述车内的噪声品质,其中响度和尖锐度是匀速行驶工况下车内声品质的主要影响因素.     

基于FELMS算法改善车内声品质

为了改善某款国产乘用车匀速工况下车内噪声声品质,以驾驶员耳旁处的噪声为研究对象,首先在支持向量机基础上,引入最小二乘法进行优化其求解的约束条件,建立LS-SVM高精度的预测模型,实现声品质的客观评价.选取对声品质影响最大的响度作为控制参量,依据特征响度的大小确定各临界频带对总体响度的贡献程度,然后采用CEEMD经验模态...     

商用车柴油机加速声品质主客观评价研究

以某6缸商用车柴油机为对象,研究其不同扭矩和起始转速下的加速声品质评价方法.以心理声学参量响度、尖锐度、粗糙度、抖动度和语义清晰度作为初级客观评价指标,将初级指标随时间的变化率作为二级评价指标,构建两级声品质评价指标体系进行声品质客观评价;采用成对比较法对39组声音样本进行评审团主观评价,利用多元线性回归方法建立柴油机加速声品质预测模型,并进行了精确度验证;分析了影响柴油机加速声品质的因素.研究显示,模型的预测结果和主观评价结果的平均偏差率为15.72%,说明基于新的客观评价指标体系建立预测模型对加速工况下的柴油机声品质有较好的预测能力;响度是影响发动机声品质的主要客观指标,扭矩和转速的增加会导致声品质的下降,转速变化的快慢程度也对柴油机声品质有较大影响.     

基于模糊数学理论的车内噪声声品质评价

将模糊综合评判理论与噪声声品质评价相结合,利用车内噪声声品质客观参量的计算结果和主观评价的试验数据,运用模糊数学知识分析了车内噪声各客观参量对其声品质的影响,并计算出了不同客观参量的影响权重。     

应用灰色系统理论对叉车声品质分析与预测建模

为了研究灰色系统理论在声品质预测建模方面应用的有效性,对5款3吨位叉车在怠速和额定转速工况下的30个车内外辐射噪声样本进行了研究。以烦躁度为主观评价指标,采用等级评分法进行了主观评价实验。运用Artemi S软件分析计算了主要心理声学客观参数。选取了响度、尖锐度、粗糙度和抖动度为主要分析对象;运用灰色系统理论算法分析了烦躁度与心理学客观参数的相关性,得到各相关系数。证明了所取心理学客观参数与烦躁度之间具有较高的相关性。基于灰色系统理论的GM(0,N)模型,建立了烦躁度的预测模型,并对预测模型进行了误差检验。结果表明基于灰色系统理论所建立的烦躁度预测模型具有较高的精度,即预测值能够较接近人的主观感受。     

压缩机的声品质分析

运用史蒂文斯稳态宽频带噪声响度计算方法以及Fastl总感觉噪度计算方法,分别对压缩机改进前、加装小孔消声器后左侧和后端面的噪声进行了声品质评价分析;分析表明,安装小孔消声器后,在噪声降低的同时,压缩机左侧和后端面的响度分别下降了10.25、13.3 sone,下降率均达到了40%以上,总感觉噪度分别下降了12.5、15 noy,下降率均达到了45%以上,说明小孔消声器对压缩机的声品质改善是非常理想的.     

基于灰色系统理论的叉车声品质分析与预测建模

为了研究灰色系统理论在声品质预测建模方面应用的有效性,本文以5款3吨位叉车在怠速和额定转速工况下的30个车内外辐射噪声样本为研究对象,以烦躁度为主观评价指标,采用等级评分法进行了主观评价实验;运用ArtemiS软件分析计算了主要心理声学客观参数,选取了响度、尖锐度、粗糙度和抖动度为主要分析对象;运用灰色系统理论算法分析了烦躁度与心理学客观参数的相关性,得到各相关系数,证明了所取心理学客观参数与烦躁度之间具有较高的相关性;基于灰色系统理论的GM(0,N)模型,建立了烦躁度的预测模型,并对预测模型进行了误差检验;结果表明基于灰色系统理论所建立的烦躁度预测模型具有较高的精度,即预测值能够较接近人的主观感受。     

一种基于心理声学品质和调制频率的车窗电机检测方法

为保证车窗电机出厂前声品质和性能达到要求,提出了基于心理声学参量和调制频率的车窗电机检测方法。基于传统的心理学客观参量模型计算正常电机和故障电机声音样本的响度、粗糙度、尖锐度,基于修正的模型计算其尖锐度值,并通过主客观评价试验分析正常电机和故障电机的响度、粗糙度、尖锐度、修正后尖锐度与主观感受反映的相关性;以响度、修正后尖锐度作为特征向量,将电机分为正常电机和异常噪声电机,在此基础上为了诊断异常噪声电机的故障类型,加入物理参量调制频率作为预测车窗电机故障类型的特征量;最后,构建附加动量法优化的BP神经网络分类器对电机进行分类,通过试验验证优化的神经网络分类器。研究结果表明:正常电机与故障电机的响度和修正后尖锐度值存在明显差别,响度和修正后尖锐度与人的主观心理一致性较好,一致性系数达0.8以上;碳刷-换向器缺陷的电机噪声频率在80~100Hz,蜗杆-齿轮缺陷的电机噪声频率在20~40Hz,而正常电机的噪声频率在100 Hz以上,调制频率可作为检测电机故障类型的特征量;优化的神经网络分类器对车窗电机的分类准确率达90%以上,且与传统BP神经网络分类器相比其准确率更高和耗时更少。     

电动车动力总成噪声品质粒子群-向量机预测模型

为了实现电动车动力总成噪声品质的预测,以某集中驱动式电动车为例,在考虑动力总成辐射噪声品质频域特性和已设立的敏感频带能量比这一客观评价参数的基础上进行了心理声学参数,即响度、尖锐度、粗糙度、抖动度、语音清晰度等与主观评价的相关性分析,由此建立了电动车动力总成噪声品质粒子群支持向量机预测模型,内容涉及采用支持向量机建立噪声品质预测模型、利用粒子群优化算法对向量基惩罚因子及核函数参数进行优化,最后验证了敏感频带能量比评价参数的有效性。研究结果表明:敏感频带能量比与主观评价相关度达到0.946,可以较好地反映主观感受;基于粒子群支持向量机的噪声品质预测模型的平均相对误差和最大相对误差分别为2.0%和6.7%,表明以敏感频带能量比作为输入特征的粒子群优化支持向量机模型,在电动车动力总成噪声品质的预测精度上优于基于遗传算法优化及网格搜索优化的预测模型。     

某轿车怠速噪声分析及优化

整车NVH开发过程中,在怠速关空调工况下,车内噪声声压级相比竞品车偏高,整车内声品质较差.通过分析优化燃油系统、附件皮带以及前悬置支架,使怠速车内噪声声压级达到竞品车水平,通过主观评价和客观测量分析得出车内声品质改善明显,提升了整车怠速时的NVH性能.     

空调变频压缩机声品质评价方法研究

基于心理声学的基本理论,在现场测试变频压缩机噪声的基础上,综合考虑响度、尖锐度指标,提出了心理声学烦躁度的经验公式.采用成对比较法进行主观评价,对实验结果作了线性相关性分析,并得到压缩机声品质主观评价值的预估模型.研究结果表明:采用烦躁度刻画声品质要比A声级更灵敏,心理声学烦躁度与主观评价的相关性较好,可达到0.917 3,但采用A声级则较差,只有0.711 9.因此,将烦躁度作为变频压缩机声品质评价的综合性能指标,能够比A声级更好地反映压缩机在不同工况下的噪声对人的实际影响.     

电动车噪声品质心理声学主客观评价模型

以某电动车在匀速行驶时采集到的噪声样本为评价对象,结合人类听觉系统建立适用于电动车的客观评价指标——敏感频带能量比,采用等级评分法对电动车噪声品质焦躁度进行主观评价试验,分析并计算各噪声样本的心理声学客观参数。通过相关分析和回归分析,建立了可描述主观评价与客观参量相关性的焦躁度评价模型。研究结果表明:传统车噪声在低频段能量较为集中,最大值在中心频率为200 Hz的频带,峰值达到37%,而电动车噪声能量集中在中心频率高于1kHz的频率段上,峰值达到30%;敏感频带能量比与主观评价值的相关性达到0.958,优于其他心理声学参数;电动车噪声品质焦躁度主要受粗糙度、抖动度和频带能量比等心理声学客观参数影响。     

车内稳态噪声干扰度有源增益系数提前梯度优化方法

为使用有源噪声均衡技术快速优化车内稳态噪声干扰度,分析了传统枚举方法搜索有源均衡最优增益系数向量用以优化噪声品质的特点;通过主观评价建立了车内20-500Hz频率范围内稳态噪声对于人员注意力的干扰程度的噪声品质,干扰度;建立了以20-500Hz频率范围内各个临界频带线性总声压幅值为输入的噪声干扰度反向传播(BP)神经网络客观计算模型;推导了以收敛后的BP神经网络权值表示的各个输入对于噪声干扰度的灵敏度和贡献量;推导了一个频带的有源增益系数、有源均衡前幅值频谱、参考信号,与有源均衡后频带内线性总声压幅值的关系;基于这个关系和噪声干扰度的灵敏度以及贡献量提出了搜索最优增益系数的提前梯度优化方法.使用提前梯度方法有源优化车内稳态噪声干扰度,优化过程耗时较少,主观评价试验显示,优化效果较准确,车内稳态噪声干扰度改善较显著.     

摩托车声品质偏好性评价与分析

以摩托车在不同发动机转速下驾驶员耳旁的声样本为评价对象,运用分组成对比较法进行偏好性主观评价实验,并在精确计算评价结果误判率的基础上,通过相关分析和多元回归分析,建立以心理声学参数描述偏好性主观评价结果的数学模型.研究结果表明,响度和粗糙度是影响摩托车噪声主观偏好性的主要参量,与线性数学模型相比,采用非线性数学模型可以更好地表达摩托车噪声主观偏好性与心理声学参数之间的关系.     

某SUV后视镜镜臂气动噪声试验

汽车在高速行驶(速度超过100 km/h)时,气动噪声对车内噪声环境影响起主导作用.因此,对车外噪声源的控制显得尤为重要.采用试验的方法,研究了后视镜的镜臂不同长度参数对车内噪声环境影响的变化规律,推导出后视镜镜臂参数与车内声能量、语言清晰度呈对数变化规律,且响度呈现出非线性变化规律,得到了后视镜镜臂长度参数控制在40...     

车内声品质主客观评价模型对比分析

为了研究轿车理想的车内声品质主客观评价模型,采集某轿车在时速为60 km·h~(-1)时,车内播放不同音乐时的驾驶员双耳噪声样本.对声样本进行剪辑、等响及分频段等预处理,基于成对比较法进行车内声品质主观评价试验、客观参量计算并建立了多元线性回归、BP神经网络和径向基函数(RBF)3种评价模型.评价模型的预测效果表明:多元线性回归评价模型各个频段的误差较大,稳定性较差,车内声品质的评价为非线性过程;BP神经网络预测模型整体频段的误差最小,频率为160~1 280 Hz时的误差较大,相比多元线性回归模型误差进一步缩小,但距理想的预测效果还有一定的距离;基于径向基函数评价模型误差基本能控制在20%以内,且稳定性较高,能够较好地预测此试验工况下的声品质.     

约束阻尼结构油底壳的辐射噪声响度研究

建立含机油的约束阻尼结构油底壳的耦合模型及其辐射声场无限元模型,测取螺栓的振动加速度,将其加载于油底壳螺栓孔处计算油底壳辐射声场.提取距油底壳底面中心垂向10 cm处的声压仿真值,在500~3 000 Hz内的声压仿真值与测试值十分吻合,验证了油底壳声学计算的准确性.分别以油底壳辐射噪声A计权声压级总值及响度值为目标进行优化计算,对比分析可得:A计权声压级总值较低的噪声可能使人感觉噪声强度较大,以响度等声品质指标为目标才能最直接地改善部件的NVH性能.以辐射噪声响度为目标函数,采用自适应模拟退火算法对油底壳各层厚度进行优化,优化后响度值较原机降低40.0sone,降幅达27.3%,且改进后的总质量降低21.2%,NVH性能明显改善.