CN111521406A - 一种乘用车道路测试高速风噪分离方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种乘用车道路测试高速风噪分离方法。它包括步骤1：试驾车辆并确认车辆状态和测试场地长度，包括变速箱形式和最高车速，测试场地直线段长度满足车辆从较高车速空挡滑行至较低车速等。本发明基于快速简单的道路高速工况测试，通过噪声曲线拟合的手段，实现高速风噪与路噪的分离，相对风洞试验和常规噪声源分离方法，具有高效率、低投入的优点。

Description

一种乘用车道路测试高速风噪分离方法

技术领域

本发明属于车领域中声学/噪声测量和噪声成分分离方法技术领域，具体涉及一种乘用车道路测试高速风噪分离方法。

背景技术

风噪声是汽车高速行驶时的主要噪声源之一，通过将车辆静止固定在声学风洞中模拟气流噪声，可以有效避免发动机和轮胎路面噪声的影响。但是声学风洞造价和维护都十分昂贵，同时国内声学风洞资源十分紧缺，乘用车风噪开发中往往需要进行高速工况的道路测试，获得的噪声数据中不可避免的混入了发动机噪声、轮胎路面噪声以及测试环境背景噪声。汽车工业中广泛使用的噪声分离方法无法有效的提取风噪。例如大多数声音定位技术，如声全息技术和声波束形成技术，无法处理道路噪声与低频频带的风噪声分离。多重相干函数方法、传输路径分析TPA和工况传输路径分析OPA等噪声分离方法都是基于频域中的系统识别方法。这些方法都是基于多输入/单输出线性模型。然后风噪是一种非线性噪声问题，无法通过线性系统的噪声叠加获得。在实际操作中有时使用残留频谱分量间接估算风噪声的贡献，即将整体噪声减去发动机噪声、轮胎路面噪声等其他噪声后获得的差值作为风噪声。值得注意的是，上述方法(如TPA)需要大量的传递路径测试和载荷提取测试，同时对发动机噪声、轮胎路面噪声等的预测精度无法保证，如果风噪声不是主要的噪声源，则可能导致严重高估风噪声。因此开发一种简单易行的道路测试噪声分离方法就显得十分重要。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述背景技术存在的不足，提供一种乘用车道路测试高速风噪分离方法。

本发明采用的技术方案是：一种乘用车道路测试高速风噪分离方法，包括以下步骤：

步骤1：试驾车辆并确认车辆状态和测试场地长度，包括变速箱形式和最高车速，测试场地直线段长度满足车辆从较高车速空挡滑行至较低车速；

步骤2：采集车辆在直线段空挡滑行时(车速从较高车速到较低车速)的人耳旁噪声信号和车速信号。噪声信号采样率要求满足风噪的分析。车速信号采样率要求足够高，保证获得的车速点远大于5。重复采集至少3次，使得至少2次采集的随车速变化的总体声压级曲线误差足够小，选取其中误差最小的一次采集数据，记为SPL₁，对应的三分之一倍频程声压级为SPL_{1_Octave}。然后改变车辆行驶方向，采集至少3次反向滑行的噪声信号，使得至少2次采集的随车速变化的总体声压级曲线误差足够小，选取其中误差最小的一次采集数据，记为SPL₂，对应的三分之一倍频程声压级为SPL_{2_Octave}；

步骤3：计算各车速下的总体声压级SPL_OA＝0.5*(SPL₁+SPL₂)和三分之一倍频程各中心频率点声压级SPL_Octave(f_i)＝0.5*(SPL_{1_Octave}(f_i)+SPL_{2_Octave}(f_i))，其中f_i为三分之一倍频程各中心频率，其中i和f_i的取值如表：

i	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
												f<sub>i</sub>	63	80	100	125	160	200	250	315	400	500	630
i	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21
												f<sub>i</sub>	800	1000	1250	1600	2000	2500	3150	4000	5000	6300

步骤4：在无风的开阔区域或者整车半消声室内测试怠速工况下车辆静止时的车内人耳旁噪声信号，重复采集至少3次、使得至少2次采集的怠速声压级曲线误差足够小。选取其中误差最小的一次信号数据SPL_idle，并计算三分之一倍频程曲线SPL_{idle_octave}(f)；

步骤5：根据噪声合成算法(多个不相关声源同时发生时，总体噪声的声能量等于每个声源产生的声能量之和)，通过路噪和风噪发声机理(路噪由两部分组成，一是由路面不平整凸起激励产生的结构振动引起的结构传递噪声，二是及由轮胎与地面接触产生的辐射噪声两部分。随着车速提高，这两部分噪声都会相应增大)，设定路噪和风噪为对数坐标下车速的简单线性函数，通过以下方程进行总体声压级SPL_OA随车速v变化的曲线拟合：

求解式中的5个未知量，分别为A、B、C、D、E，其中B大于D；

步骤6：针对每一个三分之一倍频程中心频率的声压级SPL_Octave(f_i)，通过以下方程进行总体声压级曲线拟合：

求解式中的5个未知量，分别为A_i、B_i、C_i、D_i、E_i，其中B_i大于D_i；

步骤7：根据拟合结果，得到高速风噪整体声压级SPL_wind＝10(A+Blog v)、三分之一倍频程声压级SPL_{wind_Octave}(f_i)＝10(A_i+B_ilog v)。

本发明的有益效果是：基于快速简单的道路高速工况测试，通过噪声曲线拟合的手段，实现高速风噪与路噪的分离，相对风洞试验和常规噪声源分离方法，具有高效率、低投入的优点。

本发明通过简单快速的道路高速滑行噪声测试数据，配合少量辅助的怠速噪声数据测试，通过对数坐标下车速的简单线性函数拟合高速风噪和路噪，分别针对整体噪声声压级和每一个三分之一倍频程内噪声能量进行随车速的拟合处理，根据风噪路噪的车速变化规律排除了高速道路测试条件下的路噪和其他噪声的影响，分离得出了高速风噪。

本发明采用简单少量的测试数据，可以快速获得与风洞试验测试得到的风噪数据高度一致的数据，可用于乘用车风噪性能开发中的造型风噪评估及性能快速摸底，也可以用于竞品风噪性能分析的横向对比，为整车NVH性能开发提供高效问题识别的工具。

本发明基于数理统计和风噪发声基本原理，使用了对数坐标下车速的简单线性函数，相对于传统的残留频谱分量间接估算风噪声方法，不确定度大大降低，具有较好的参考价值。

附图说明

图1为本发明提供的乘用车道路测试高速风噪分离方法的流程图；

图2为本发明的某乘用车道路测试噪声整体声压级与所分离出的风噪整体声压级数据对比曲线图；

图3为本发明的某乘用车140km/h道路测试噪声与所分离风噪的三分之一频谱曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明，便于清楚地了解本发明，但它们不对本发明构成限定。

实施例1：

请参考附图1，一种乘用车道路测试高速风噪分离方法，包括如下步骤：

步骤1：试驾车辆并确认车辆状态和测试场地长度，包括变速箱形式和最高车速，车辆变速箱为6速自动挡，最高车速200km/h。所选测试场地直线段长度1.3km/h，满足车辆从180km/h车速N挡滑行至60km/h。

步骤2：采集车辆在直线段空挡滑行时(车速从180km/h到60km/h)的人耳旁噪声信号和车速信号。噪声信号采样率为20KHz。车速信号采用GPS记录，测试车速间隔小于1km/h。重复采集至少3次，使得至少2次采集的随车速变化的总体声压级曲线误差小于1dB，选取其中误差最小的一次采集数据，记为SPL₁，对应的三分之一倍频程声压级为SPL_{1_Octave}。然后改变方向在直线段反方向行驶，采集至少3次反向滑行的噪声信号，使得至少2次采集的随车速变化的总体声压级曲线误差小于1dB，选取其中误差最小的一次采集数据，记为SPL₂，对应的三分之一倍频程声压级为SPL_{2_Octave}。

步骤3：计算各车速下的总体声压级SPL_OA＝0.5*(SPL₁+SPL₂)(如图2中实线所示)和三分之一倍频程各中心频率点声压级SPL_Octave(f_i)＝0.5*(SPL_{1_Octave}(f_i)+SPL_{2_Octave}(f_i))(140km/h车速下的三分之一倍频程声压级曲线如图3中实线所示)。

步骤4：在无风的开阔区域测试怠速工况下车辆静止时的车内人耳旁噪声信号，重复采集至少3次、使得至少2次采集的怠速声压级曲线误差小于0.5dB。选取其中误差最小的一次信号数据SPL_idle，并计算三分之一倍频程曲线SPL_{idle_octave}(f)。

步骤5：图2中所示实线SPL_OA是车速v的函数，通过以下方程进行总体声压级曲线拟合：

求解式中的5个未知量，分别为A、B、C、D、E，其中B大于D，如本例中，B约等于6，D约等于3.5。

步骤6：针对每一个三分之一倍频程中心频率的声压级SPL_Octave(f_i)，通过以下方程进行总体声压级曲线拟合：

求解式中的5个未知量，分别为A_i、B_i、C_i、D_i、E_i，其中B_i大于D_i，如在本例中，针对中心频率fi＝1000Hz的三分之一倍频程的拟合结果，Bi约等于5.9，Di约等于3.4。

步骤7：根据拟合结果，得到高速风噪整体声压级SPL_wind＝10(A+Blog v)(如图2中虚线所示)、三分之一倍频程声压级

SPL_{wind_Octave}(f_i)＝10(A_i+B_ilogv)(140km/h车速下的三分之一倍频程声压级曲线如图3中虚线所示)。

在本实施例中，将被测试车辆进行声学风洞测试，选择扫风速测试工况，并记录若干车速点车内对应人耳处噪声信号，绘制在图2、图3中对比，如X状点所示。从图中可以看出，通过上述方法分离的噪声与风洞测试结果基本一致，说明了本方法的科学性、参考和实际应用价值。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (1)

1.一种乘用车道路测试高速风噪分离方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：试驾车辆并确认车辆状态和测试场地长度，包括变速箱形式和最高车速，测试场地直线段长度满足车辆从较高车速空挡滑行至较低车速；

步骤2：采集车辆在直线段空挡滑行时的人耳旁噪声信号和车速信号；噪声信号采样率要求满足风噪的分析；车速信号采样率要求足够高，保证获得的车速点远大于5；重复采集至少3次，使得至少2次采集的随车速变化的总体声压级曲线误差足够小，选取其中误差最小的一次采集数据，记为SPL₁，对应的三分之一倍频程声压级为SPL_{1_Octave}；然后改变车辆行驶方向，采集至少3次反向滑行的噪声信号，使得至少2次采集的随车速变化的总体声压级曲线误差足够小，选取其中误差最小的一次采集数据，记为SPL₂，对应的三分之一倍频程声压级为SPL_{2_Octave}；

步骤3：计算各车速下的总体声压级SPL_OA＝0.5*(SPL₁+SPL₂)和三分之一倍频程各中心频率点声压级SPL_Octave(f_i)＝0.5*(SPL_{1_Octave}(f_i)+SPL_{2_Octave}(f_i))，其中f_i为三分之一倍频程各中心频率，其中i和f_i的取值如表：

i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 f_i 63 80 100 125 160 200 250 315 400 500 630 i 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 f_i 800 1000 1250 1600 2000 2500 3150 4000 5000 6300

步骤4：在无风的开阔区域或者整车半消声室内测试怠速工况下车辆静止时的车内人耳旁噪声信号，重复采集至少3次、使得至少2次采集的怠速声压级曲线误差足够小；选取其中误差最小的一次信号数据SPL_idle，并计算三分之一倍频程曲线SPL_{idle_octave}(f)；

步骤5：根据噪声合成算法，通过路噪和风噪发声机理，设定路噪和风噪为对数坐标下车速的简单线性函数，通过以下方程进行总体声压级SPL_OA随车速v变化的曲线拟合：

求解式中的5个未知量，分别为A、B、C、D、E，其中B大于D；

步骤6：针对每一个三分之一倍频程中心频率的声压级SPL_Octave(f_i)，通过以下方程进行总体声压级曲线拟合：

求解式中的5个未知量，分别为A_i、B_i、C_i、D_i、E_i，其中B_i大于D_i；

步骤7：根据拟合结果，得到高速风噪整体声压级SPL_wind＝10(A+Blog v)、三分之一倍频程声压级SPL_{wind_Octave}(f_i)＝10(A_i+B_ilog v)。

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