基于心率变异性的高速列车客室噪声舒适度研究①

亓立敏， 林建辉

(西南交通大学牵引动力国家重点实验室，四川 成都 610031)

高速列车车内噪声是影响乘客乘坐舒适度的一个主要因素，尤其是低频和超低频噪声非常容易与人体器官产生共振，对舒适度的影响非常大[1].目前乘坐舒适度的评价方法主要通过主观问卷调查来评定舒适度等级，并且主要是对物理因素的研究，对于舒适度客观检测的研究还比较少见.

心率变异性(Heart rate variability，HRV)是指逐次心搏间期的微小差异.目前，HRV是国内外公认的反应人体应激水平的可靠指标[2－3].近年来研究表明，心率变异性具有无创性、获取的广泛性及高信噪比等特性，且与人体的自主神经系统活动有着密切关系[4].鉴于上述特点，本文基于广义舒适度模拟实验平台模拟出列车行驶时的各种噪声工况，同时对实验人员进行问卷调查和生理指标测量，从而研究HRV与噪声舒适度之间的相关关系.

1 实验方案设计

1.1 广义舒适度模拟实验平台

广义舒适度模拟实验平台是在高速动车车体的基础上改进而来的，主要是实现模拟列车运行过程中出现的各种工况.针对舒适度的各个影响因素的不同，该实验台可以模拟出列车运行过程中的振动、噪声、压力、温度、湿度、照度及运动场景的变化，同时还可以针对个别因素模拟出相应的极端工况.

车内噪声调节模拟通过噪声调节模拟系统来实现，噪声调节模拟系统集成如图1所示，使用频率选择软件实现噪声频率的选择，通过控制功率来实现噪声声强的控制.

1.2 被试者

本次实验研究不同人群噪声舒适性，因此需要找不同类型的人.为保证实验的合理准确性，避免由于年龄和性别对心电信号(ECG)的影响[5]，实验人员选择青年人(18～30岁)、中年人(31～45岁)及老年人(45～60岁)各10名，并且每组人员中男女各5名.

所有实验人员应身体健康，心态正常，无睡眠障碍，有较理性的认知辨别能力.在实验前72 h内未食用含有酒精的饮品和食物，12 h内未食用含咖啡因饮品和食物.在实验期间休息充足，而且实验前1h内没有进行任何剧烈运动.

1.3 实验流程

利用广义舒适度模拟实验平台模拟不同声压级及不同频率结构两类噪声.其中，不同声压级噪声实验中声压级从50dB～86dB共分为14个工况，频率结构采用线路实测噪声频率结构;不同频率结构噪声实验中声压级从60.5dB～71dB共4个声压级，每个声压级又包括线路实测噪声频率结构、低频增强(0～250)、中频增强(250～630)及高频增强(630～2000)4种频率结构，每一实验工况均进行5min.每完成一个工况后实验人员根据要求填写调查问卷，为减少不同工况之间的相互影响，每两次实验间隔时间为15min，以减小相邻工况间的相互影响.此外对于递变的工况采取交叉进行的方 法，以防止由于工况相近而对主观评测造成误差.

图1 噪声调节模拟系统集成

图2 噪声实验各工况ECG变化规律

保证每次实验在每天的同一时间段内进行.实验过程中实验车体内的温度保持(24±2)℃，保持实验环境通风及光照良好.为防止在实验过程中外来噪声的干扰，所有实验者及工作人员要保持安静，手机关机.

1.4 数据获取

本实验的实验数据主要分为乘坐舒适度主观评测和心电信号两部分.主观评测中将乘坐舒适度等级分为4级:没有不舒适、稍微不舒适、不舒适及非常不舒适，舒适度等级越高表示越舒适.该部分数据通过对调查问卷的统计分析得到被试者对乘坐舒适度的主观评测.

本实验中主要对心电信号(ECG)进行分析，ECG的采集采用美国BIOPAC公司生产的MP150型16通道多导生理信号记录仪进行记录.采用Ⅱ导联法测量实验者的心电信号，参数设置为:放大器增益 500，采样频率 1000Hz，高通 0.5Hz，低通35Hz.利用系统附带的Acqknowledge软件对采集到的ECG信号进行处理.

1.5 数据处理

HRV信号中蕴含了大量的有关神经系统和体液调节的大量信息，对这些信息的提取和分析可以定量的评估心脏交感神经和副交感神经的均衡性以及对心脑血管活动的影响[6].

实验主要对HRV信号进行频域分析，选取LFnorm，HFnorm和LF/HF作为评价指标.其中LFnorm和HFnorm分别是标化的低频段功率与高频段功率，在HRV分析中己经趋于成熟，能够在一定程度上反映出交感神经和副交感神经的活动水平;LF/HF是用来量化交感神经和副交感神经张力平衡状态的指标[7].心电信号获取后，经过滤波、除噪、R波检测等预处理，计算出总功率(TP)、极低频段功率(VLF)、低频段功率(LF)及高频段功率(HF)，然后对LF及HF按公式(1)进行归一化.

2 实验结果与分析

实验结束后，应用相关统计学原理，对参加实验人员填写的调查问卷及相应的生理指标进行了统计分析，相应实验结果都呈现出较好的线性规律:不同声压级噪声实验中，主观评测的舒适度等级随声压级的增大而降低，即趋向于“不舒适”和“非常不舒适”，而相应的生理指标LFnorm平均值及LF/HF平均值大致递增，HFnorm平均值大致递减;不同频率结构噪声实验中，相同声压级的主观评测舒适度等级由实测频率工况到高频增强工况依次降低，而相应的生理指标LFnorm平均值及LF/HF平均值大致递增，HFnorm平均值大致递减.相应工况的生理指标变化规律如图2所示.

综上所述，可得出以下结论:

(1)频率结构相同的情况下，乘客所处环境的噪声声压级越大越不舒适;声压级相同的情况下，噪声中低频成分、中频成分及高频成分越多越不舒适，并且对舒适度的影响依次增大.

(2)随着噪声舒适度等级的降低，相应的生理指标LFnorm平均值及LF/HF平均值大致递增，HFnorm平均值大致递减，并呈现出较好的线性规律.

3 结论

通过在广义舒适度模拟实验平台上进行噪声舒适度模拟试验，采集被试者在各模拟工况下的ECG信号，分析相应生理指标的变化规律，并对实验者进行噪声舒适度的主观评测.对比分析主观评测结果和ECG信号相应指标变化特征，得出ECG信号中的LH，HF及LF/HF指标可以在一定程度上反映乘客的噪声舒适程度.

目前，高速列车乘坐舒适度主要还是依靠主观评测来进行评判，参照本研究可以扩展到对于其他因素的研究，从而使舒适度的评判得到量化.以心率变异性作为指标评价乘客的乘坐舒适度，由于其具有客观性和易于提取性，因而具有广阔的应用前景.

[1]陈绍元.低频噪声舒适度研究现状[J].建材世界，2009，30(2):76－78.

[2]Mulder LJM，Kruizinga A，Stuiver A，et a1.Monitoring Cardiovascular State Changes in a Simulated Ambulance Dispatch Task for Use in Adaptive Automation[A].In:Waard D，Brookhuis KA，Weikert CM，eds.Human Factors in Design[c].Maastricht:Shaker Publishing，2004:161 －175.

[3]Salahuddin L，Cho J，Jeong MG，et a1.Ultra Short Term Analysis of Heart Rate Variability for Monitoring Mental Stress in Mobile Settings[A].In:Proceedings of the 29th Annual International Conference of the IEEE[C].Lyon:IEEE EMBS，2007:4656 －4659.

[4]李延军，严洪，杨向林，等.基于心率变异性的精神疲劳的研究[J].中国生物医学工程学报，2010，29(1):1 －6.

[5]Duanping Liao，Ralph W.B.，Lloyd E.，et al.Age，Race，and Sex Differences in Autonomic Cardiac Function Measured by Spectral Analysis of Heart Rate Variablity.The ARIC Study.Am J Cardiol，1995，76:906 － 912.

[6]姚柏祥.心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究[D].广州:中山大学，2008.

[7]吴群.基于心电信号的驾驶疲劳检测方法研究[D].杭州:浙江大学，2008.