CN111855125A - 一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，包括以下步骤：1)对汽车门锁进行单独隔离安装后进行门锁碰撞试验，并采集汽车门锁闭合声的样本声信号；2)对样本声信号进行带通滤波处理；3)进行震颤感主观评价测试，获取时间间隔对震颤感的加权函数；4)根据处理后样本声信号中一时刻点的声压级落差与加权函数计算得到该时刻点的单点震度值，对整个处理后样本声信号重复该步骤获取时域上连续的单次震度函数；5)选取时间间隔的步长，对时域上连续的单次震度进行加窗处理得到离散的加窗震度函数；6)对加窗震度函数进行震颤度主观值的量化计算。与现有技术相比，本发明具有考虑多次碰撞音、提高评价准确性、反映心理声学特征等优点。

Description

一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法

技术领域

本发明涉及汽车性能测试评价技术领域，尤其是涉及一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法。

背景技术

汽车关门声近年来日益成为整车NVH性能的重要评价指标之一，车门闭合过程中，很多零部件对关门声都有贡献，车门锁作为碰撞接触力直接作用的部件，锁内金属零件的多次碰撞造成的震颤音极大影响了消费者的使用体验，为了满足整车厂的要求，越来越多的厂商加大了汽车门锁碰撞声品质方面的研发投入。

传统的声品质评价模式主要采用主观评价试验以及客观参量评价两种方法。主观评价试验是声品质评价的主要方式，首先需要选择一些适当的评价指标来描述测评人对于噪声的主观感受，并使用等级划分原则进行量化，最终得到样本噪声的声品质评价等级。客观参数评价则是通过噪声信号样本的心理声学特征参数，对现有噪声样本的主观评价结果进行多元线性回归拟合分析后，得到一个相对准确的声品质预测模型，研发人员无需主观评价试验即可对新的噪声样本进行声品质预测，从而提高研发效率，降低测试成本。

对于汽车门锁闭合噪声的声品质主观评价等级建立的预测模型中，传统的心理声学特征参数对某一类具有“多次碰撞音”主观感受的噪声样本不能得到一个准确可靠的预测模型，导致评价的结果不准确。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，包括以下步骤：

1)对汽车门锁进行单独隔离安装后进行门锁碰撞试验，并采集汽车门锁闭合声的样本声信号；

2)对样本声信号进行带通滤波处理；

3)进行震颤感主观评价测试，获取时间间隔Δt对震颤感的加权函数f(Δt)；

4)根据处理后样本声信号中一时刻点的声压级落差ΔSPL与加权函数f(Δt)计算得到该时刻点的单点震度值，对整个处理后样本声信号重复该步骤获取时域上连续的单次震度函数SL(t)；

5)选取时间间隔的步长，对时域上连续的单次震度进行加窗处理得到离散的加窗震度函数SL(n)；

6)对加窗震度函数SL(n)进行震颤度主观值SSL的量化计算，最终得到样本声信号的震颤度主观评分值SSL。

所述的步骤1)中，门锁碰撞试验具体为：

11)采用夹具将汽车门锁进行隔离安装测试，用以模拟门锁部件在实际条件下与锁扣的碰撞过程；

12)为模拟汽车用户以正常力度关门时所对应的门锁锁扣碰撞相对速度，同时保证该速度的一致性，采用恒力稳定的关门触发装置实现门锁关门动作模拟；

13)选择半消声室作为测试场地，用以消除试验期间背景噪声对门锁碰撞声信号的影响；

14)采用Head HMS III型人工头模拟人耳构造，采用滤波器模拟真实人耳道的滤波功能，采用HEAD Audio Recorder数据采集系统采集样本声信号。

所述的步骤12)中，门锁锁扣碰撞相对速度设定为1.2±0.1m/s。

所述的步骤14)中，数据采集系统的采样率为44.1kHz。

所述的步骤2)具体为对样本声信号进行5000～15000Hz的带通滤波处理。

所述的步骤3)中，震颤感主观评价测试具体为：

采用MATLAB中的sound函数生成时间间隔可控的多段白噪声信号，由主观评价人员按照从0到1的标准，对不同时间间隔的信号震颤感进行评价，获得多个随时间间隔变化的震颤感权值点，并通过多段线性化得到任意时间间隔对震颤感的加权函数f(Δt)，其中，0代表无明显震颤感，1代表最强烈震颤感。

所述的步骤4)中，时刻点C的单点震度值SL(t_C)对应为震度函数SL(Δt,t_C)的最大值，则有：

SL(t_C)＝max(SL(Δt,t_C))＝max(ΔSPL(Δt,t_C)·f(Δt))

其中，ΔSPL(Δt,t_C)为C点声压级落差与时间间隔Δt的函数，SPL(·)为时刻点对应的声压值，t_C、t_A分别表示时刻点C和A的时间点，且(0≤t_A≤t_C)。

所述的步骤5)中，加窗时间步长为0.005s。

所述的步骤5)中，根据掩蔽效应，去除小于5的震度值，对应样本声信号的噪声声压信号，将声压峰值前的震度取正值，声压峰值后的震度取负值。

所述的步骤6)中，震颤度主观评分值SSL的计算式为：

其中，SL(n)为第n个绝对值大于5的加窗震度，num(SL(n))为绝对值大于5的加窗震度数目，SSL对应的得分2表示有强烈震颤感，1表示略微有震颤感，0表示无明显震颤感。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明提出的汽车门锁闭合声震颤度量化方法，同时考虑了时域范围内信号声压峰谷值落差以及峰值时间间隔两种因素，层次清楚，对门锁闭合声主观声品质评价中的客观参数进行了补充，提高了线性回归预测模型的准确度，能够进一步反映出门锁闭合噪声的心理声学特征。

附图说明

图1为本发明震颤度量化方法流程图。

图2为时间间隔可控的白噪声生成方法示意图。

图3为震颤感加权函数求取方法示意图。

图4为单点震度的求取方法示意图。

图5为单次震度极值图。

图6为加窗震度求取示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

如图1所示，本发明提供一种汽车门锁闭合声震颤度量化方法，包括以下步骤：

(1)为了排除与汽车门锁无关的因素，采用夹具将门锁进行隔离安装测试，以模拟门锁部件在实际条件下与锁扣的碰撞过程，本例优选将门锁单独隔离进行实验；

(2)为了模拟汽车用户以正常力度关门时所对应的门锁锁扣碰撞相对速度，同时保证该速度的一致性，本例在测试时采用恒力稳定的关门触发装置，根据经验将速度设定为1.2±0.1m/s；

(3)为了消除测试期间背景噪声对门锁碰撞声信号的影响，一般要求背景噪声比所测声信号小10dB以上，因此本例优选背景噪声很小的半消声室作为测试场地；

(4)采集汽车门锁闭合声的声信号时，应当尽量还原人耳在门锁附近听音的实际场景。Head HMS III型人工头可以良好地模拟人耳构造，并采用一系列滤波器模拟真实人耳道的滤波功能，使得录制的声信号有良好的保真度。人工头的安装位置参考开关车门时人与门锁的相对位置。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；

(5)数据采集系统使用HEAD Audio Recorder，本例中，采样率选择为44.1kHz。样本声信号采集时间长度为8s，为保证采集数据的一致性，每个样本重复测量3次。使用HEADArtemis将样本信号截取为2s左右，并使得样本信号声压级峰值处于正中间；

(6)根据上一步对样本的声信号进行带通滤波处理(本例优选5000～15000Hz带通滤波)，使得样本数据只保留使人耳产生“震颤感”的部分；

(7)由于“震颤感”同时受到滤波信号的波峰波谷声压级差值以及相邻波峰时间间隔的影响，需要求出时间间隔对震颤感的加权函数，使用MATLAB中的sound函数生成时间间隔(Δt)可控(本例中选择4种)的多段白噪声信号，由主观评价人员按照从0(无明显震颤感)到1(最强烈震颤感)的标准，对不同时间间隔的信号震颤感进行评价；

(8)选择震颤感主观评价测试的场地以及评价人员。测试场地优先选择半消声室；评价人员应当优先选择从事汽车专业尤其是NVH专业相关工作的工程师；

(9)在评价前应当对评价人员进行培训，熟悉震颤感的评价方法，端正工作态度，舒缓心情，使得评价人员以正常的身体与精神状态进行评价，不得存在汽车专业水平高低以及声音好坏的暗示，保证评价者打分的真实有效；

(10)根据上一步白噪声信号震颤感的主观评价结果，建立多个随时间间隔变化的震颤感权值点，并通过多段线性化得到任意时间间隔对震颤感的加权函数f(Δt)；

(11)根据6处理得到的时域样本数据，采用声压级落差ΔSPL与上一步得到的加权函数f(Δt)的乘积求取样本数据曲线中某时刻t_C点C的单点震度：

假定C点后的声信号全部截去，A点为C点前t_A时刻的任意一点(0≤t_A≤t_C)，B点为A、C两点间声压最小值点，声压值为SPL_min(t_A,t_C)，Δt＝t_C-t_A，对应声压级落差ΔSPL(Δt,t_C)为：

计算后得到C点声压级落差与时间间隔Δt的函数ΔSPL(Δt,t_C)。

将函数ΔSPL(Δt,t_C)与加权函数相乘，取最大值作为C点的单点震度值：

SL(t_C)＝max(SL(Δt,t_C))＝max(ΔSPL(Δt,t_C)·f(Δt))

其中，SL(Δt,t_C)为加权后的震度函数，取函数最大值为点C的单点震度SL(t_C)；

(12)根据上一步的方法对整段样本数据进行处理，得到时域上连续的单次震度SL(t)，本例中优选0.005s，因为0.005s为人耳能够分辨出2次震颤的加窗时间步长，对求得的震度进行加窗处理，将每一个时间窗内的最大值作为这个时间段内的一次震度，得到离散的加窗震度SL(n)，根据掩蔽效应，去除小于5的震度值。对应原有的样本噪声声压信号，将声压峰值前的震度取正值，声压峰值后的震度取负值；

(13)根据上一步计算得到的加窗震度，进行样本数据震颤度主观值SSL的量化计算：

其中，SSL为震颤度的主观分值，SL(n)为第n个绝对值大于5的加窗震度，num(SL(n))为绝对值大于5的加窗震度数目，得分2代表有强烈震颤感，1代表略微有震颤感，0则代表无明显震颤感。

在汽车门锁闭合声品质主观评价预测模型的构建过程中，将震颤度作为自变量加入多元线性回归模型，使用样本信号震颤度的主观分值进行计算，可以得到更加准确的汽车门锁闭合声品质预测结果，用以在汽车门锁结构设计过程中提供辅助决策。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述实例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对汽车门锁进行单独隔离安装后进行门锁碰撞试验，并采集汽车门锁闭合声的样本声信号；

2)对样本声信号进行带通滤波处理；

3)进行震颤感主观评价测试，获取时间间隔Δt对震颤感的加权函数f(Δt)；

4)根据处理后样本声信号中一时刻点的声压级落差ΔSPL与加权函数f(Δt)计算得到该时刻点的单点震度值，对整个处理后样本声信号重复该步骤获取时域上连续的单次震度函数SL(t)；

5)选取时间间隔的步长，对时域上连续的单次震度进行加窗处理得到离散的加窗震度函数SL(n)；

6)对加窗震度函数SL(n)进行震颤度主观值SSL的量化计算，最终得到样本声信号的震颤度主观评分值SSL。

2.根据权利要求1所述的一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，所述的步骤1)中，门锁碰撞试验具体为：

11)采用夹具将汽车门锁进行隔离安装测试，用以模拟门锁部件在实际条件下与锁扣的碰撞过程；

12)为模拟汽车用户以正常力度关门时所对应的门锁锁扣碰撞相对速度，同时保证该速度的一致性，采用恒力稳定的关门触发装置实现门锁关门动作模拟；

13)选择半消声室作为测试场地，用以消除试验期间背景噪声对门锁碰撞声信号的影响；

14)采用Head HMS III型人工头模拟人耳构造，采用滤波器模拟真实人耳道的滤波功能，采用HEAD Audio Recorder数据采集系统采集样本声信号。

3.根据权利要求2所述的一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，所述的步骤12)中，门锁锁扣碰撞相对速度设定为1.2±0.1m/s。

4.根据权利要求2所述的一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，所述的步骤14)中，数据采集系统的采样率为44.1kHz。

5.根据权利要求1所述的一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，所述的步骤2)具体为对样本声信号进行5000～15000Hz的带通滤波处理。

6.根据权利要求1所述的一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，所述的步骤3)中，震颤感主观评价测试具体为：

采用MATLAB中的sound函数生成时间间隔可控的多段白噪声信号，由主观评价人员按照从0到1的标准，对不同时间间隔的信号震颤感进行评价，获得多个随时间间隔变化的震颤感权值点，并通过多段线性化得到任意时间间隔对震颤感的加权函数f(Δt)，其中，0代表无明显震颤感，1代表最强烈震颤感。

7.根据权利要求1所述的一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，所述的步骤4)中，时刻点C的单点震度值SL(t_C)对应为震度函数SL(Δt,t_C)的最大值，则有：

SL(t_C)＝max(SL(Δt,t_C))＝max(ΔSPL(Δt,t_C)·f(Δt))

其中，ΔSPL(Δt,t_C)为C点声压级落差与时间间隔Δt的函数，SPL(·)为时刻点对应的声压值，t_C、t_A分别表示时刻点C和A的时间点，且(0≤t_A≤t_C)。

8.根据权利要求1所述的一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，所述的步骤5)中，加窗时间步长为0.005s。

9.根据权利要求1所述的一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，所述的步骤5)中，根据掩蔽效应，去除小于5的震度值，对应样本声信号的噪声声压信号，将声压峰值前的震度取正值，声压峰值后的震度取负值。

10.根据权利要求9所述的一种汽车门锁闭合声震颤度的量化评价方法，其特征在于，所述的步骤6)中，震颤度主观评分值SSL的计算式为：

其中，SL(n)为第n个绝对值大于5的加窗震度，num(SL(n))为绝对值大于5的加窗震度数目，SSL对应的得分2表示有强烈震颤感，1表示略微有震颤感，0表示无明显震颤感。

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