JP2009504507A - きしみ騒音の不快度の評価方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ブレーキの騒音品質に関する確実且つ客観的判定を可能にする、自動車の運転時または自動車構成要素の作動時に発生される音響信号内のきしみ騒音の不快度の評価方法および装置を提供する。
【解決手段】自動車の運転時または自動車構成要素の作動時に発生される音響信号内のきしみ騒音の不快度の評価方法において、少なくとも１つのきしみ騒音の存在が検出され（５０１）、この少なくとも１つのきしみ騒音が少なくとも２つの所定の特徴（Ｍｑ,ｉ）に関して評価され（５０２）、この少なくとも１つのきしみ騒音の少なくとも２つの評価から、この少なくとも１つのきしみ騒音の不快度を表わす変数が決定される（ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、ｓｅｓｓｉｏｎｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、５０５、５０９）。
【選択図】図５

Description

自動車の運転時にまたは自動車の構成要素から発生する騒音は、しばしば、ドライバおよび周囲に対して不快なものとして現われ、したがって、騒音低減手段を可能にするために、この騒音はできるだけ検出されるべきである。

ドイツ特許公開第１０２６０７２３号から、ブレーキ回路油圧装置内弁およびポンプのテスト操作における音響騒音の抑制方法が既知である。この場合、操作は、操作される機械的な、騒音発生の原因となる応答が行われないような短い時間区間の間行われる。

発明の利点
本発明は、
少なくとも１つのきしみ騒音の存在が検出され、
この少なくとも１つのきしみ騒音が少なくとも２つの所定の特徴に関して評価され、および
この少なくとも１つのきしみ騒音の少なくとも２つの評価から、この少なくとも１つのきしみ騒音の不快度を表わす変数が決定される、
自動車の運転時または自動車構成要素の作動時に発生される音響信号内における、きしみ騒音の不快度、妨害ないしは妨害度、ないしはほぼ単調な騒音の不快度の評価方法に関するものである。きしみ騒音の不快度に対する客観的尺度を知ることは、きしみ騒音が耐えられるものであるかどうか、または対策が必要かどうかの判定を行うことを可能にする。不快度の評価のために、きしみ範囲が人の耳によっていかに強く、ないしはどの程度にうるさくまたは不快に感じられるかを与える変数が決定される。

本発明の有利な形態は、きしみ騒音がブレーキきしみ騒音であることを特徴とする。きしみブレーキ作動は、周囲に対してのみならずドライバに対してもまた騒音妨害として現われる。

本発明の有利な形態は、
きしみ騒音が音響信号振幅スペクトル内の最大値の特定により検出されること、および
少なくとも２つの特徴が、次の特徴リストから、即ち、特徴として、
−きしみ騒音の時間長さと、
−重みつき振幅スペクトルの最大ピーク値と、
−振幅スペクトルから平滑化／重みづけにより得られた重みつき／平滑化スペクトルの最大ピーク値と、
−信号の比音量と、
−きしみ騒音の時間長さおよび重みつき／平滑化スペクトルの最大ピーク値の積と、
−きしみ騒音の時間長さおよび重みつきスペクトルの最大ピーク値の積と、および
−きしみ騒音の時間長さおよび信号の比音量の積と、
を含む特徴リストから得られていること、
を特徴とする。

本発明の有利な形態は、
少なくとも１つのきしみ騒音における少なくとも２つの特徴の各々に対して個別評価数が決定されること、および
決定された少なくとも２つの個別評価数から、きしみ騒音の不快度を表わす変数が決定されること、
を特徴とする。個別評価数により、各きしみ騒音に対して、各特徴に対し、きしみ騒音が不快度の決定に対していかに本質的であるかが与えられる。

本発明の有利な形態は、
少なくとも１つのきしみ騒音が、個々のブレーキ過程の間に発生する少なくとも１つのブレーキきしみ騒音であること、
少なくとも２つの特徴の各々に対して、各ブレーキきしみ騒音に対するそれぞれの特徴に対して決定された個別評価数の結合により、特徴評価数が形成されること、および
決定された少なくとも２つの特徴評価数から、ブレーキ過程の間に発生したきしみ騒音の不快度を表わす個別不快度変数が決定されること、
を特徴とする。これにより、１つのブレーキ過程の全てのきしみ現象がまとめられ、ブレーキ過程の間における全てのきしみ不快度に対する客観的な尺度、即ち個別不快度変数が決定される。この場合、特に、同一ブレーキ過程の間における複数回のブレーキきしみが発生することが考慮される。

本発明の有利な形態は、結合が加算、特に重みつき加算であることを特徴とする。
本発明の有利な形態は、
少なくとも２つの特徴評価数から、重みつき加算により第１の中間変数が決定されること、および
第１の中間変数から、きしみ騒音の不快度を表わす変数が決定されること、
を特徴とする。

本発明の有利な形態は、個別不快度変数が、第１の中間変数から、次式により決定され、

ここで、ａ、ｂ、ｃは選択可能なパラメータであり、ＯＶは第１の中間変数であり、ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌは個別不快度変数であることを特徴とする。ａ、ｂ、ｃの選択可能性により、客観的且つ説得力のあるｂｏｎｉｓｑｕｅａｌの決定に対して、３つの自由度が使用可能である。

本発明の有利な形態は、選択可能なパラメータａ、ｂ、ｃに対して、値ａ＝０．０１６、ｂ＝−２３．６４３７５、ｃ＝２．６３２７が選択されることを特徴とする。これらの値は実験において特に適切であることがわかっている。

本発明の有利な形態は、
個別不快度変数が最も近い整数値に丸められること、および
個別不快度変数に対して１より小さい値が決定された場合、個別不快度変数が値１にセットされること、および
個別不快度変数に対して１０より大きい値が決定された場合、個別不快度変数が値１０にセットされること、
を特徴とする。これにより、個別不快度変数のクラス分け、即ち離散クラスへの分類が行われる。

本発明の有利な形態は、
少なくとも２つのブレーキ過程が実行されること、
ブレーキ過程の間に発生したきしみ騒音の不快度変数を表わす全不快度変数が決定されること、
この場合、全不快度変数内に、各ブレーキ過程に対して決定された、所定の条件を満たす個別不快度変数の平均値が入り込むこと、
を特徴とする。これにより、複数のブレーキ過程のきしみ騒音の不快度に対する客観的尺度を決定することが可能である。

本発明の有利な形態は、所定の条件が、それぞれの個別不快度変数がしきい値、特にしきい値９．５を下回ることであることを特徴とする。これは、明らかに、もはやほとんど感じられないきわめて僅かなきしみ騒音は考慮されないことを意味する。数値９．５に関しては、図１が参照され、図１において、きしみ騒音の不快度に数値が割り当てられている。

本発明の有利な形態は、全不快度変数内に、さらに追加的に、同様にブレーキ過程の全回数に対するきしみを有するブレーキ過程の実行回数、即ちきしみを有するブレーキ過程の％割合を含む項が入り込むことを特徴とする。

本発明の有利な形態は、前記項が、ブレーキ過程の全回数に対するきしみを有するブレーキ過程の実行回数から、所定の特性曲線により決定されることを特徴とする。
本発明の有利な形態は、特性曲線が単調減少特性曲線であることを特徴とする。

本発明の有利な形態は、
全不快度変数が最も近い整数値に丸められること、および
全不快度変数に対して１より小さい値が決定された場合、全不快度変数が値１にセットされること、および
全不快度変数に対して１０より大きい値が決定された場合、全不快度変数が値１０にセットされること、
を特徴とする。これにより、不快度に対して離散数値が使用される。

さらに、本発明は、上記記載の方法を実行するための手段を含む装置を含んでいる。
本発明による方法の有利な形態は本発明による装置の有利な形態としても表わされ、その逆としても表わされる。

本発明は、特にブレーキ作動によるきしみ騒音の不快度の客観的評価方法に関するものである。この場合、評価は、１から１０までの離散段階を有する１０個の目盛上で行われる。この場合、目盛は、
１＝きわめて耐えられないきしみ、
．．．、
１０＝きしみは全く感じられない、
を意味する。

「Ｂｒａｋｅ Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｎｏｉｓｅ Ｉｎｄｅｘ Ｓｑｕｅａｌ（客観的ブレーキきしみ騒音指数）」または「ＢＯＮＩ−Ｓｑｕｅａｌ（ＢＯＮＩきしみ）」とも呼ばれる計算指数は、検出された不快度に関して、人の知覚に対して高い一致を有している。きしみ騒音の時間信号から物理的および心理音響的特徴を抽出したのち、これらの特徴の組み合わせにより評価指数が形成される。

このような指数は、自動車ブレーキの申請または最終受入検査において使用されてもよい。この場合、しばしば、車両は異なるテスト・ドライバにより所定のテスト・コース上で走行され且つブレーキ騒音、特にきしみが主観的に判定される。この場合、物理的に同じきしみ騒音が存在しているにもかかわらず、異なるドライバの評価の間においてのみならず１人の同じドライバの評価の間においても、きわめて大きな偏差がみられることがある。本発明は、記録された空気伝送音信号の処理により、平均的に感じられた騒音の不快度に対応する評価指数を計算することを可能にする。この評価指数は、予め申請過程において、ブレーキの騒音品質に関する確実且つ客観的判定を可能にする。人の平均的な不快度知覚に対する評価指数の高い相関が、広範囲の可聴実験において証明されている。

本方法は、順序目盛上の１から１０までの値をとることができる、特にブレーキ作動によるきしみ騒音の不快度に対する評価指数を提供する。この場合、個々の値は、図１から理解される意味を有し、この場合、より高い値はそれぞれより低い不快度を示す。

この場合、記録された空気伝送音信号Ｘ（ｔ）内に場合により存在するきしみ騒音が決定される。実際に、Ｘ（ｔ）は、例えば車両内部空間からのマイクロホン信号であってもよい。はじめに、Ｘ（ｔ）内のきしみ騒音が適切な方法により検出され、且つその周波数／時間構成に従って記載されなければならない。このような方法によりＸ（ｔ）を解析したのちに、ｑ＝１、２、．．．、Ｎｑを有する検出された各きしみ信号ないしはきしみ現象ｑに対して、次の変数、
− きしみ信号ｑのスタート時点ｔｑ,ｓｔａｒｔおよび終了時点ｔｑ,ｅｎｄ、
− きしみ信号ｑの平均周波数ｆｑ、
− きしみ信号ｑに対する空気伝送音レベルＬｑ
が存在する。Ｎｑはきしみ現象の回数である。個々のブレーキ過程の間に、既に複数のきしみ現象が発生することがある。

検出された各きしみ現象ｑに対して、Ｍ、即ち信号Ｘ（ｔ）からの１部分Ｘｑ（ｔ）に対する異なる特徴Ｍｑ,ｉが計算される。この場合、Ｍｑ,ｉはきしみ現象ｑに対する特徴ｉの値を表わす。

このようなきしみ現象が図２に示されている。ここで、図２の上半分において、横座標方向の時間ｔに対して縦座標方向に空気伝送音信号Ｘ（ｔ）が目盛られている。時点ｔｑ,ｓｔａｒｔおよびｔｑ,ｅｎｄの間においてきしみ信号の存在が検出された。したがって、これらの両方の時点の間において、信号はＸｑ（ｔ）で示されている。この時間区間の間、即ちきしみ現象が存在している間、きしみ信号に対して種々の特徴Ｍｑ,ｉが計算される。これらの特徴のいくつかは、予め計算された特徴の結合により、例えばそれらの乗算により得られる。

例えば、Ｘｑ（ｔ）から、次の特徴Ｍｑ,０、．．．、Ｍｑ,６が計算される：
１）Ｍｑ,０：きしみ現象ｑの時間。この時間はｄｑで表わされ、およびｄｑ＝ｔｑ,ｅｎｄ−ｔｑ,ｓｔａｒｔから得られる
２）Ｍｑ,１：Ａで重みづけされたテルツ（Ｔｅｒｚ）レベルＬｑ（Ａ）
３）Ｍｑ,２：Ａで重みづけされた、ピーク値スペクトルからの最大レベルＬｑｐｅａｋ（Ａ）
４）Ｍｑ,３：ＩＳＯ５３２ないしはＤＩＮ４５６３１に基づく比音量Ｎｓ
５）Ｍｑ,４：時間およびＡで重みづけされたテルツ（Ｔｅｒｚ）レベルの積、即ちｄｑ＊Ｌｑ（Ａ）
６）Ｍｑ,５：時間およびＡで重みづけされたピーク値レベルの積、即ち ｄｑ＊Ｌｑｐｅａｋ（Ａ）
７）Ｍｑ,６：時間および比音量の積、即ち ｄｑ＊Ｎｓ
「Ａで重みづけされた」という用語は、スペクトルと、図４に示されているＡ評価曲線との乗算と理解される。このために、図４に、相対音圧レベル（ｄＢ）が周波数（Ｈｚ）に対して目盛られている。Ａ評価曲線には符号Ａが付けられている。この曲線は周波数と人の音量知覚との関数関係を考慮している。例えば、５０Ｈｚのような低周波数は、１０００Ｈｚの音よりもはるかに高い音圧レベルからはじめて知覚可能である。スペクトルがＡ曲線で重みづけされたとき、低音および高音はダンピングされ、且つ１０００−６０００Ｈｚの周波数においてはほとんど変化がない。Ａで重みづけされたスペクトル内の異なる周波数におけるレベルは、人による音量知覚に関して、このとき直接比較可能である。具体的な例として、その中に含まれている次の２つの音を有する重みづけされていないスペクトルが観察されたとする。
− ５０ｄＢの音圧レベルを有する５０Ｈｚの音、および
− ２０ｄＢの音圧を有する１０００Ｈｚの音。
Ａ曲線による重みづけは、
− ５０Ｈｚにおいて３０ｄＢのダンピングを形成する。これにより、Ａで重みづけされた、５０Ｈｚにおける２０ｄＢのレベルが得られ、並びに
− １０００Ｈｚにおいて０ｄＢのダンピングを形成する。これにより、Ａで重みづけされた、１０００Ｈｚにおける２０ｄＢのレベルが得られる。
これにより、Ａで重みづけされたそれぞれのレベルにおける２０ｄＢの２つの音は同じ音量で感じられた。

音量Ｎｓは、人の音量知覚を表わす他の変数である。ＩＳＯ５３２Ｂ内に規格化されているこの変数内に、例えば他のより大きい音による個々の音のマスキングおよびレベルの関数としての音量知覚のような多くの影響が考慮されている。

時間信号のスペクトルは、時間信号が、それに対してそれぞれスペクトルが計算される、同じ長さの区間に分割されることにより、計算されてもよい。この場合、区間は重なっていてもよく、また結果を改善させるために、場合により、スペクトルの計算の前にさらに窓関数で重みづけされてもよい。このとき、信号の全スペクトルは、同じ周波数における全ての値がそれぞれ平均化されることによる、個々のスペクトルの平均化によって計算される。これに対して、ピーク値スペクトルは、各スペクトル内の各周波数に対してそれぞれ最大値を求め、次にこの値を、それに対応して、結果として得られたピーク値スペクトル内に目盛ることによって、上記個別スペクトルから得られる。

ブレーキきしみ検出の実際使用例に対して、１テルツ（Ｔｅｒｚ）の周波数区間内の平滑化されていないスペクトルの音圧レベルの算術平均により平滑化スペクトルが形成される。テルツ（Ｔｅｒｚ）スペクトルとも呼ばれるこの平滑化スペクトルのレベルはテルツ（Ｔｅｒｚ）レベルとも呼ばれる。

これらの特徴に対する値をＦＦＴ解析により求めることが可能である（ＦＦＴ：ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（高速フーリエ変換））。ＦＦＴ解析に対して、次の設定が適切であることがわかった。ＦＦＴ長さ＝４０９６走査点、時間窓の重なり＝５０％、ハニング窓による重みづけ。

他の計算において、きしみ現象を表わす指数に到達するために、全ての特徴Ｍｑ,ｉ、即ちきしみ現象ｑに対するタイプｉの特徴ないしはｉ番目の特徴が、信号Ｘ（ｔ）からの、時間的に同時に発生するかまたは時間的に重なっているきしみ現象ｑに、それ自身それぞれまとめられる。同じブレーキ過程から発生している、時間的に重なっていないきしみ現象もまた、オプションとして追加されてもよい。

統合は、それぞれ、タイプｉの全ての特徴Ｍｑ,ｉの加算により行われ、これにより特徴和が求められ、特徴和は特徴に関する係数により正規化され、これにより正規化特徴和ＦＳｉが得られる。
ＦＳｉ＝Ｃｉ＊Σ_ｑ（Ｍｑ,ｉ）
Ｃｉは、典型的には、０．０１−１ の間の値をとる。ここで、Σ_ｑは全てのきしみ現象ｑの総和を示す。したがって、タイプｉの全ての特徴に対して、即ちＭｑ,０、Ｍｑ,１、．．．、Ｍｑ,６に対してそれぞれ、特徴和ＦＳｉ、即ちＦＳ０、ＦＳ１、．．．、ＦＳ６が存在する。ここで、和ＦＳｉはただ１つのきしみ現象を対象としてもよく、即ち、このときには特徴和は１つの和を含むにすぎないことが強調されるべきである。

それに続いて、正規化された全ての特徴和が特徴和に固有の係数Ｋｉで重みづけされ且つ加算され、これにより
Σ_ｉＫｉ＊ＦＳｉ
が得られる。特徴Ｍｑ,０、Ｍｑ,１、．．．、Ｍｑ,６を有する実施例においては、ｉ＝０、１、．．．、６に対して加算される。Σ_ｉＫｉで正規化されたのち、これにより、まとめられたきしみ現象ｑを表わす客観的変数ＯＶが次式で得られる。

客観的変数ＯＶを、次式に代入することにより、客観的評価指数ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌが計算される。

ここで、ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌは、１から１０までの値に対して定義されているので、式（１）により計算された値は、
− 式（１）が１より小さい結果を提供した場合、１にセットされ、
− 式（１）が１０より大きい結果を提供した場合、１０にセットされる。
ここで、ａ、ｂおよびｃは選択可能なパラメータである。Ｋｉは、典型的には １−１０の間の値をとる。

さらに簡単にするために、平均的な人の評価精度に関して、計算値ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌを整数値に丸めることが有意義である。上記の方法に対して、パラメータａ、ｂ、ｃに対する次の値が、特に適切であることがわかった。
ａ＝０．０１６
ｂ＝−２３．６４３７５
ｃ＝２．６３２７
変数ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌは、個々のきしみ騒音または一列のきしみ騒音の不快度に対する評価変数である。

実際の車両テストにおいては、きわめて多数のブレーキ作動および／または停止過程が行われ、これらは１つの測定列ないしはいわゆる「Ｓｅｓｓｉｏｎ（セッション）」にまとめられてもよい。このとき、測定列ないしはセッションに対して、きしみ現象の頻度が特定される。このきしみ現象の頻度は、測定列評価指数ないしはセッション評価指数ｓｅｓｓｉｏｎｂｏｎｉｓｑｕｅａｌの計算において考慮される。例えば、テスト期間ないしはテスト日の間における全てのブレーキ過程が考慮されてもよい。

この場合、はじめに、テスト期間ないしはテスト日の間において得られた、９．５より小さい値を有する、丸められていない全ての評価指数ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌに対する算術平均値が形成される。この平均値内には、決定されたきしみ現象のみが入り込むが、きしみを有するブレーキ過程は含められない。

さらに、テスト期間ないしはテスト日の間におけるブレーキ過程の全回数に対する、きしみと関連する全てのブレーキ過程の比が決定される。この比に対して決定された値（％）はＮＰとして示される。

きしみのないブレーキ過程は従来算術平均値の決定に入力されなかったので、以下においては、Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎとして示されている補正項が決定され、この補正項が算術平均値に加算される。

この補正項の決定が図３に示されている。ここで、横座標方向に、変数ＮＰ、即ちきしみを有するブレーキ過程およびブレーキ過程の全回数の比が％で示されている。値１００は、全てのブレーキ過程においてきしみ騒音が発生したことを意味する。縦座標方向に、補正係数Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎが目盛られている。補正係数Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎは、例えば０≦ＮＰ≦１０％ に対して １−８の間の値をとり、ＮＰ＞１０％ に対しては、補正係数Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝０の値をとる。

ここで、図３において、実験により、線図内に黒点として記入されている６つの基本位置が特定された。
１）ＮＰ＝０．００１に対して、補正値はＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝８の値をとる
２）ＮＰ＝０．０１に対して、補正値はＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝６の値をとる
３）ＮＰ＝０．１に対して、補正値はＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝３の値をとる
４）ＮＰ＝１に対して、補正値はＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝１．５の値をとる
５）ＮＰ＝１０に対して、補正値はＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝１の値をとる
６）値ＮＰ＞１０に対して、補正値はＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝０の値をとる。

これらの中間に存在する値に対しては、例えば図示のように線形補間が使用されてもよい。補正係数に対する他の線図および他の基本位置および／または基本位置値の特定もまた可能であることは明らかである。

図１に示すように、ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌの値の増加と共に騒音の不快度が低下するように考慮されているとき、この補正項の意味は妥当となる。図３におけるＮＰのきわめて小さい値は、本来、ブレーキ過程のきわめて僅かな部分においてのみきしみ騒音が発生するにすぎないことを意味している。したがって、ＮＰの値の低下と共に、常に比較的大きいＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎの値がｂｏｎｉｓｑｕｅａｌに加算される。これは、明らかに、ブレーキ過程における騒音の発生が少なければ少ないほど、騒音の不快度は低下することを意味している。

この補正項は、まだ整数とされず、１−１０ に離散分割された変数ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌに加算され、それに続いてこの和は整数値に丸められる。さらに、この和は、
− この和が１より小さい値をとった場合、１にセットされ、
− この和が１０より大きい値をとった場合、１０にセットされる。
１−１０ に離散分割された、ｓｅｓｓｉｏｎｂｏｎｉｓｑｕｅａｌと呼ばれるこの整数値は、同様に、きしみ騒音の不快度を評価する客観的指数を示している。この指数が図１に示されている。

本発明による方法の流れ図が図５に示されている。ブロック５００において、方法がスタートしたのち、ブロック５０１において、少なくとも１つのブレーキ過程が検査され且つきしみ特性に関して評価される。それに続いてブロック５０２において、測定された各きしみ騒音が６つの特徴Ｍｑ,１、．．．、Ｍｑ,６に関して評価される。各きしみ騒音において、各特徴に対して個別評価数が存在する。それに続いてブロック５０３において、各きしみ騒音において各特徴に対して形成された個別評価数の結合により、特徴評価数ＦＳｉが形成される。ブロック５０４において、特徴評価数ＦＳｉから、重みつき加算により、第１の中間変数ＯＶが決定される。その後ブロック５０５において、与えられた式（１）により変数ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌが決定される。これは、ブレーキ過程の間に発生したきしみ騒音の不快度に対する尺度を示す。それに続いてブロック５０６において、評価が１つのブレーキ過程に対してのみ行われるべきかどうかが問い合わされる。回答が肯定（図５において「ｙ」で表わされている）のとき、即ち１つのブレーキ過程のみが観察されるとき、フローは直接ブロック５０８の方法の終了にジャンプされる。回答が否定（図５において「ｎ」で表わされている）のとき、即ち複数のブレーキ過程が観察されるとき、ブロック５０７において、
− 個々に平均されたｂｏｎｉｓｑｕｅａｌの値の平均値が決定され、
− さらに、ブレーキ過程の全回数に対する、きしみを有するブレーキ過程の実行回数（この比はＮＰと呼ばれる）が入り込む項ｆ（ＮＰ）が加算される。

ブロック５０９において、これから、変数ｓｅｓｓｉｏｎｂｏｎｉｓｑｕｅａｌが決定され、これは、ブレーキ過程の間に発生したきしみ騒音に対する全不快度変数である。ブロック５０８において、方法は終了する。

図１は、きしみ騒音の不快度に与えられている評価数および不快度の間の関係が与えられている評価目盛を示す。 図２は、きしみ信号からの特徴の抽出を略図で示す。 図３は、例として、縦座標方向に補正項を示す。ここで、横座標方向に、変数ＮＰ、即ちきしみを有するブレーキ過程の回数およびブレーキ過程の全回数の比が％で示されている。 図４は、周波数の関数としての、種々の評価フィルタの周波数応答を示す。 図５は本発明による方法の基本流れ図を示す。

Claims (17)

1. 少なくとも１つのきしみ騒音の存在が検出されること（５０１）、
   この少なくとも１つのきしみ騒音が少なくとも２つの所定の特徴（Ｍｑ,ｉ）に関して評価されること（５０２）、および
   この少なくとも１つのきしみ騒音の少なくとも２つの評価から、この少なくとも１つのきしみ騒音の不快度を表わす変数が決定されること（ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、ｓｅｓｓｉｏｎｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、５０５、５０９）、
   を含む自動車の運転時または自動車構成要素の作動時に発生される音響信号内のきしみ騒音の不快度の評価方法。
2. きしみ騒音がブレーキきしみ騒音であることを特徴とする請求項１の方法。
3. 少なくとも１つのきしみ騒音が音響信号振幅スペクトル内の最大値の特定により検出される（５０１）こと、および
   少なくとも２つの特徴（Ｍｑ,ｉ）が、次の特徴リストから、即ち、特徴として、
   きしみ騒音の時間長さと、
   重みつき振幅スペクトルの最大ピーク値と、
   振幅スペクトルから平滑化／重みづけにより得られた重みつき／平滑化スペクトルの最大ピーク値と、
   信号の比音量と、
   きしみ騒音の時間長さおよび重みつき／平滑化スペクトルの最大ピーク値の積と、
   きしみ騒音の時間長さおよび重みつきスペクトルの最大ピーク値の積と、
   きしみ騒音の時間長さおよび信号の比音量の積と、
   を含む特徴リストから得られていること、
   を特徴とする請求項１の方法。
4. 少なくとも１つのきしみ騒音における少なくとも２つの特徴の各々に対して個別評価数（Ｍｑ,ｉ）が決定されること（５０２）、および
   決定された少なくとも２つの個別評価数（Ｍｑ,ｉ）から、少なくとも１つのきしみ騒音の不快度を表わす変数が決定されること（ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、ｓｅｓｓｉｏｎｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、５０５、５０９）、
   を特徴とする請求項３の方法。
5. 少なくとも１つのきしみ騒音が、ブレーキ過程の間に発生する少なくとも１つのブレーキきしみ騒音であること、
   少なくとも２つの特徴（Ｍｑ,ｉ）の各々に対して、各ブレーキきしみ騒音に対するそれぞれの特徴に対して決定された個別評価数の結合により、特徴評価数（ＦＳｉ）が形成されること（５０３）、および
   決定された少なくとも２つの特徴評価数から、ブレーキ過程の間に発生したきしみ騒音の不快度を表わす個別不快度変数が決定されること（５０５、５０９）、
   を特徴とする請求項４の方法。
6. 結合が加算、特に重みつき加算であることを特徴とする請求項５の方法。
7. 少なくとも２つの特徴評価数（ＦＳｉ）から、重みつき加算により第１の中間変数（ＯＶ）が決定されること（５０４）、および
   第１の中間変数（ＯＶ）から、個別不快度変数が決定されるること（５０５、ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ）、
   を特徴とする請求項５の方法。
8. 個別不快度変数（ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ）が、第１の中間変数から、次式により決定され、
   

   

   ここで、ａ、ｂおよびｃは選択可能なパラメータであり、ＯＶは第１の中間変数であり、ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌは個別不快度変数である（５０５）ことを特徴とする請求項７の方法。
9. 選択可能なパラメータａ、ｂ、ｃに対して、値ａ＝０．０１６、ｂ＝−２３．６４３７５、ｃ＝２．６３２７が選択されることを特徴とする請求項８の方法。
10. 個別不快度変数（ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ）が最も近い整数値に丸められること、および
    個別不快度変数に対して１より小さい値が決定された場合、個別不快度変数（ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ）が値１にセットされること、および
    個別不快度変数に対して１０より大きい値が決定された場合、個別不快度変数（ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ）が値１０にセットされること、
    を特徴とする請求項８の方法。
11. 少なくとも２つのブレーキ過程が実行されること、
    ブレーキ過程の間に発生したきしみ騒音の不快度変数を表わす全不快度変数（ｓｅｓｓｉｏｎｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、５０９）が決定されること、
    この場合、全不快度変数（ｓｅｓｓｉｏｎｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ）内に、各ブレーキ過程に対して決定された、所定の条件を満たす個別不快度変数（ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、５０５）の平均値が入り込むこと、
    を特徴とする請求項８の方法。
12. 所定の条件は、それぞれの個別不快度変数（ｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、５０５）がしきい値、特にしきい値９．５を下回ることであることを特徴とする請求項１１の方法。
13. 全不快度変数（ｓｅｓｓｉｏｎｂｏｎｉｓｑｕｅａｌ、５０９）内に、さらに追加的に、同様にブレーキ過程の全回数に対するきしみを有するブレーキ過程の実行回数（ＮＰ）を含む項が入り込むことを特徴とする請求項１２の方法。
14. 項が、ブレーキ過程の全回数に対するきしみを有するブレーキ過程の実行回数から、所定の特性曲線により決定されることを特徴とする請求項１３の方法。
15. 特性曲線が、単調減少特性曲線であることを特徴とする請求項１４の方法。
16. 全不快度変数が最も近い整数値に丸められること、および
    全不快度変数に対して１より小さい値が決定された場合、全不快度変数が値１にセットされること、および
    全不快度変数に対して１０より大きい値が決定された場合、全不快度変数が値１０にセットされること、
    を特徴とする請求項１１の方法。
17. 請求項１ないし１６に記載の方法を実行するための手段を含む、自動車の運転時または自動車構成要素の作動時に発生される音響信号内のきしみ騒音の不快度の評価装置。

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