车内噪声品质的时域传递路径分析*

鲁 媛，金 鹏，王玉雷，廖 毅

（1.上汽通用五菱汽车股份有限公司，柳州 545007； 2.上海思百吉仪器系统有限公司，上海 200233）

前言

车内噪声容易导致用户心情烦躁，注意力不集中和反应迟钝等问题，容易引起抱怨，所以得到了国内外汽车制造商的广泛关注。而车内声品质的最终目的是满足用户的主观感受，实践表明客观参数A计权的声压级不足以体现声品质的差异性，所以结合主观评审与客观测试是对用户的主观感受进行量化并设定整车声品质目标的必要思路。对此，国内外工程师及学者对声品质的分析和设计方法进行了大量研究［1］，并结合主观评审和客观参数来提高车内声品质的前期开发［2］。

确定了车内声品质问题后，需要继续分析声品质的产生原因。常用的一种分析方法是传递路径法，将车内振动噪声分解为不同激励源的贡献量，找到多工况激励下的噪声和振动的传递路径，并以其贡献量指导零部件性能的开发。传递路径分析方法可分为频域法和时域法。频域传递路径分析方法是比较常用的方法，其基本思想是，在频域内，将车内噪声振动分解为不同激励源的贡献量，再根据传递路径的贡献量进行优化，此方法现已广泛应用于声学设计与故障诊断等领域［3］。但是，在声品质开发过程中，由于频域计算只能得到贡献量的频谱结果，以至无法完成主观评审和设计，也无法继续计算贡献量的声品质参数。因此，频域分析法被限制了在声品质设计中的应用。而时域法分析则能弥补声品质应用上的限制。时域分析法在完成时域数据对各激励源的能量估算后，利用FIR滤波器模拟传递函数对激励源进行滤波，进而得到时域下各个激励源在车内的贡献量。目前时域传递路径分析法在乘用车、农用机械等不同领域有着广泛的应用［4-7］。

鉴于时域传递路径分析的上述优点，在进行整车声品质开发时，采用时域传递路径分析方法，能够很方便地将整车声品质目标和零部件贡献量联系起来。本文中基于声品质分析和时域传递路径分析方法，提出一种整车声品质开发思路，并针对某型车辆开发项目，利用此方法进行了声品质设计，既为该车型声品质开发提供了依据，又结合实例验证了此方法的有效性。

1 车内噪声品质目标设定

1.1 主观评审与问题确认

声品质设计所需的原始记录信号主要包括车速、发动机转速、人工头双耳传声器等。由于实车主观评审受到各种条件限制，包括场地条件、对比时间间隔、车辆状态等，评审过程难以控制，因此采用实车记录原始数据和软件播放噪声的方式进行主观评审。噪声播放和主观评审采用Brüel＆Kjær公司的NVH模拟器，如图1所示。

图1 NVH模拟器

将车辆原始数据、竞争车数据和新生成的多个噪声振动样本导入NVH模拟器中，进行噪声主观评审。根据主观评审分数结果，确定1 000～2 000 r／min为主要研究范围，制定目标和优化方向。下面以某MPV车辆3挡全油门加速工况噪声为例，选择3个主观评审指标：“吵闹／安静”“有轰鸣／无轰鸣”“粗糙／平顺”。主观打分范围为-5～＋5。

1.2 回归分析

建立主观评价和客观参数之间的联系，可以通过统计方法得到两者之间的关系，再借助多元线性回归分析模型，完成主观评价与客观参数间的线性或非线性关系，即为声品质模型。

式中：x1，x2，x3，…为试验分析得到不同的客观声品质特征参数；k1，k2，k3，…为回归分析得到的各分析参数的系数；y为主观评价分数。x1，x2，x3，…可能为不同量纲的参数，此处仅引用参数数值，因此y为无量纲结果。

表1～表3分别为3个主观评审指标“吵闹／安静”“有轰鸣／无轰鸣”“粗糙／平顺”的主观评审结果和回归分析结果，对比主观评审结果和回归预测结果，吻合良好。其中测试值和预测值均为无量纲结果。

表1 “吵闹／安静”主观评审及预测结果

1.3 声品质问题的目标制定

回归分析结果显示，3挡全油门加速工况，3个主观评审结果中，“吵闹／安静”与C计权总声压级dB（C）相关，“有轰鸣／无轰鸣”与发动机2阶声压级幅值波动差dB（A）有关，“粗糙／平顺”与C计权总声压级dB（C）相关。图2、图3分别为平台车型初始状态的C计权总声压级和声压级2阶切片，1 000～2 000 r／min处均有明显峰值。

表2 “有轰鸣／无轰鸣”主观评审及预测结果

表3 “粗糙／平顺”主观评审及预测结果

图2 3挡WOT副驾驶员耳部C计权总声压级

在设定声品质目标时，根据待开发车型的市场定位以及竞争车型的主观评审结果，确定待开发车型的声品质主观评审目标值（-5～＋5）。按照1.2节所得到的声品质模型，计算出主观评审目标值所对应的声品质模型变量参数x1，x2，x3，…的数值，比如发动机2阶声压级幅值波动差dB（A）、C计权总声压级等。

图3 副驾驶员耳部声压级总值与2阶曲线

另外，为确定声音信号中各频谱成分对客观参数x1，x2，x3，…的影响，利用数字滤波技术，对初始状态的时域记录数据进行滤波，研究各频谱成分的变化对客观参数乃至主观评审预测值的影响。本文中针对该车型1 200 r／min附近的声品质问题，对1 200 r／min附近的噪声频谱进行数字滤波处理。图4为该车型初始状态“时频”分析结果，在40 Hz附近存在2阶的峰值。

图4 副驾驶员耳部声压级

通过滤波，修改了发动机2阶声压级幅值波动差和C计权总声压级等数值，进而使主观评审预测值达到目标值水平。这些数字滤波所得到频域成分修改幅度，为后续优化设计设定了指导方向。

2 时域传递路径分析

对整车而言，将动力总成、轮胎激励等作为车身系统的输入载荷，将车内响应位置的噪声振动信号作为车身系统的输出响应。假设车身系统为线性系统，应用传递路径分析方法，对各输入载荷的贡献量进行分解和排序。

对于线性系统，在时域和频域内均满足叠加定理，车内响应信号是各个激励源在车内贡献的线性叠加：

式中：pi（t）为第i个激励源在车内接受者响应点的时域贡献；pr为各个激励源的贡献量在车内接受者响应点的总和。

在求解pi（t）时，需要先得到工况载荷，即工况力或工况声源能量；再得到激励源至车内响应点的传递函数；最后得到每个激励源在车内响应信号中的贡献。根据各个贡献的幅值进行排序，确定最主要的贡献源，并进一步研究最大贡献源或路径问题，从源或路径两个方面判断下一步的优化方向。

求解工况载荷的方法主要包括悬置刚度法和阻抗矩阵法。悬置刚度法利用弹性元件的动刚度和工况下的相对变形量，得到工况力。这种方法适合于工况力的求解，但不适合于空气声源工况激励能量的求解。阻抗矩阵法利用矩阵求逆技术，由激励源附近的传感器测试传递函数，以及工况数据，计算得到工况力。为区别车内响应传感器，此类激励源附近的传感器，被称为指示点传感器，其作用是计算激励源的工况激励能量。

由于阻抗矩阵法不需要悬置动刚度参数，而且不受悬置橡胶元件非线性因素的影响，故本文中采用阻抗矩阵求解工况载荷。以激励声源到车内响应点噪声为例，如图5所示，具体说明如何获得工况下的激励声源能量，图中，pa／q为空气声传递函数，q为体积速度，m3／s。

图5 声激励到声响应示意图

在激励源附近布置若干传感器，即指示点传感器。测试激励源至指示点传感器的传递函数，组成传递函数矩阵：

利用传递函数矩阵的逆矩阵和指示点传感器的工况数据，即可得到该工况下激励源的激励能量为

矩阵求逆后为频域结果，为进行时域计算，采用FIR滤波器模拟求逆结果中的各元素。按照式（3），结合指示点传感器的时域响应信号，即可得到激励源的时域激励信号。

车内响应点的贡献量可由激励源工况下的激励能量和激励源至车内响应点的传递函数计算而得。

其中传递函数H（ω）也可采用FIR滤波器替换，从而得到车内响应点的时域响应信号。将式（5）代入式（2），即可得到所有贡献的时域总合。

综上所述，时域传递路径分析的流程见图6。

3 噪声品质优化应用

3.1 建立动力总成传递路径分析模型

通常，建立传递路径模型需要3个部分：激励源、传递函数和响应点。本文中选择动力总成的典型激励源作为车身系统的输入载荷，选择车内主要驾乘人员位置耳部噪声作为车身系统的输出响应，从激励源至输出响应点之间的传递函数代表车身系统特性。另外，在激励源附近布置多个指示点传感器，用于计算各个激励源在运行工况下的载荷。

本文中采用Brüel＆Kjær公司的SPC软件进行时域传递路径分析。SPC数据模型建立与分析示意图如图7所示。测试数据包括：空气声传递函数、结构声传递函数、运行工况的指示点和响应点的时域数据。

图7 模型建立与分析示意图

为优化提高某MPV车型的噪声振动品质，以动力总成系统为例，针对其动力传动系统NVH问题，运用传递路径分析进行噪声振动源识别、贡献量分析和目标分解，使其声品质水平达到既定目标。图8为动力总成声学测点示意图，框图为动力总成外包络面，简化为长方体。6个平面的中心假设为激励源点源位置（五角星），共5个激励源。指示点传感器布置在6个平面的中心和8个长方体角部位置，共14个指示点传感器。通常建议，指示点数量为激励源数量的2～3倍，保证式（4）中的传递函数矩阵是可逆的。

3.2 传递路径分析模型验证

创建6组模型：动力总成结构声、动力总成空气声、排气系统结构声、排气系统空气声、路面噪声（结构声）和轮胎噪声（空气声），分解各个贡献，验证SPC模型。以3挡全油门加速工况副驾驶员耳部噪声数据为例，验证“时频”分析和阶次切片分析对比结果，其他数据同理。

图8 动力总成声学目标测点示意图

SPC模型的总贡献量频谱成分与测试数据频谱成分比较吻合，说明SPC模型是比较准确的。数据对比见图9和图10。

图9 测试数据

图10 SPC模型数据验证

（2）阶次切片分析

以动力总成噪声作为主要研究对象，根据4缸发动机的工作特点，主要分析2阶噪声成分，如图11所示。由图可见：SPC模型总量（Total）与测试结果趋势一致；在1 000～2 000 r／min低速范围内，SPC模型的2阶切片与测试结果非常吻合（均在3 dB（A）范围之内，且趋势一致。结果表明此SPC模型满足动力总成声品质研究的要求。

3.3 贡献量分析

图11 测试数据与SPC模型数据的阶次（2阶和Total）数据验证

对于3挡全油门加速工况副驾驶员耳部噪声在1 000～2 000 r／min处的峰值进行贡献量分析。由图12可知，在各系统贡献的2阶切片中，主要贡献为结构声，包括发动机的结构声贡献、排气管的结构声贡献和路面的结构声贡献。

图12 结构声与空气声2阶切片对比

将各个激励源的车内噪声贡献按照不同的方式进行组合和对比。如图13所示，在结构声贡献中，动力总成结构声和排气管结构声比较大。如图14所示，在动力总成结构声贡献中，后悬置X向的贡献最大。

所有贡献量都是时域信号，对主要贡献量进行时域滤波，则可评估各种优化方案对车内噪声的改进效果，从而设定各个零部件的改进目标。

按照上述方法，根据测试数据确定优化方向。在产品设计开发中，利用计算机仿真软件，对车辆结构和零部件进行优化设计，使之满足车身和零部件的改进目标，确定产品设计方案。

3.4 实车结果验证

图13 在1 000～2 000 r／min区间主要贡献量曲线

图14 在1 000～2 000 r／min区间的路径贡献量曲线

在实车中安装优化方案样件，测试3挡全油门加速工况下副驾驶员耳部的声压级，与初始状态进行对比。如图15中的2阶噪声成分测试结果，优化后在1 220 r／min处的2阶声压级从59.1下降至54.2 dB（A），下降了5 dB（A）。

图15 优化样车车内2阶效果对比

对于主观感受，以“吵闹／安静”的感觉为例，根据声品质模型，计算C计权声压级，如图16所示。车内噪声振动品质的主观预测结果由初始状态的-2分，改进后为-0.5分，说明此优化方案效果非常明显。

图16 初始状态与优化后发动机2阶声压级曲线对比

4 结论

本文中提出了基于时域传递路径分析方法的车内噪声振动品质的分析方法。通过本文的研究，可得出以下结论。

（1）在进行声品质研究时，需要结合主观评价和客观参数两种方法，并对主、客观结果进行回归分析。为保证回归分析的准确性，需要适当增加噪声样本数量。利用NVH模拟器，对初始状态车辆声音进行虚拟滤波，生成5个虚拟噪声样本，进行主观评审和客观参数分析，并利用回归分析建立了声品质评审模型。

（2）根据竞争车型性能和开发车型的市场定位设定整车声品质目标，利用声品质模型，可确定整车声品质目标所对应的声品质模型变量参数的目标数值。

（3）对该车型进行时域传递路径分析，得到各个贡献的时域信号，对主要贡献的工况载荷或传递函数进行数字滤波和声品质模型变量参数计算，可确定满足目标的频谱修改方案。

（4）利用仿真技术，提出车辆结构优化设计方案。制造样件后，对实车改进效果进行预测和验证，并根据声品质模型预测主观结果。本文以某型MPV为例，2阶声压级下降了5 dB（A），取得了良好的效果，验证了此方法的可行性和有效性。