时变特征响度在瞬态工况噪声优化中的应用

李 里，王 悦，刘智鸣，李 达，姜建中

（北汽福田汽车股份有限公司，北京102206）

随着现代化社会工业的高速发展，人们对车内乘坐舒适性提出了更高的要求，这使得提升车内声环境也成为一种必然的趋势。目前广泛采用的A计权声级噪声评价方法(A-weighted Overall Level)存在以下不足：

(1)不同频率成分噪声能量强度间为非线性叠加关系；

(2)不能分析与评价人耳对时、频域掩蔽的生理听觉效应；

(3)在低频区域估计与感知效应差距大，常出现声压级不高但主观感受不舒服等情况；

(4) 对纯音噪声的评估易失真：声压级每增加13 dB，特征响度幅值加倍，但总响度并不是对应的加倍关系，因此会导致单频噪声声压级符合标准要求而主观感受噪声大等现象[1]。因此目前越来越多地采用心理声学参数进行评价分析，定量反映听觉感受的差别。

现阶段车内声品质研究中，通常将声品质评价分为主观评价和客观评价。目前常用的由听觉系统直接感知声品质的主观评价方法存在效率低、具有滞后性和局限性等缺陷，难以稳定且高效地反映汽车噪声的物理特性[2]。因此，声品质的研究趋势是建立基于客观参数量化声品质的综合评价模型来反映人对噪声的主观感受。如国内学者分别采用多元线性回归、BP神经网络和支持向量机等方法建立车内声品质的评价预测模型[3-4]；闫靓等采用成对比较法对稳态低频噪声进行了噪声声品质研究，得出响度是影响不愉悦感关键因素的结论[5]。

上述学者多对稳态工况进行声品质建模与分析，而对具有冲击特征的瞬态工况的响度模型研究较少。响度的计算模型可分为稳态模型和时变模型，稳态响度模型是基于假设噪声信号不随时间发生变化而建立的，且需对信号频谱进行统计计算；非稳态噪声的时变响度与噪声带宽、幅值及其冲击成分持续时间之间存在较为复杂的非线性关系。现有的时变响度模型和指标都是通过忽略时间维度，根据短时响度时间序列的叠加计算总响度[6]。总响度根据随时间作平均的方式不同，主要分为两种预测模型：第一种模型由DIN 45631/A1 提出用N5 百分位表示其等效总值（N5 百分位表示整条曲线中，只有5 %的数值大于该数值）[7]。另一种模型是LLP，该计算方法与计算声压级随时间变化的能量平均值一样，是计算响度级随时间变化的能量平均值[8]。以上述模型为基础，张觉慧等、刘程等对比Zwicker 瞬时响度和Moore 瞬时响度的计算方法，总结各方法的适用性和差异性，但并未形成可广泛应用的客观评价方法[9－10]。本文在DIN 45631/AI时变响度模型上，提出切片法和特征响度凸出值评价指标，对某商用车急踩或急松油门(以下简称Tip-in/out)时引起的瞬态金属撞击噪声(以下简称clunk)进行评价。结果表明该方法可将噪声声品质的主观感受与客观测试数据有效关联，量化撞击噪声的严重程度。该评价方法和指标可为车型开发中遇到的类似瞬态工况积累关键性评估依据，同时也为行业内车辆声品质优化提供新的评估手段。

1 时变特征响度切片模型计算原理与流程

噪声信号的时变特征响度切片模型各步骤流程可参考图1，后文对各步骤算法进行详细阐述。

图1 时变特征响度计算流程图

1.1 信号输入与预处理

人类的听觉系统具有滤波特性，即频率选择性。为了描述人耳的该项特性和掩蔽效应，Zwicker假设人的听觉系统将声音信号分量分成有限个频带，当确定了一个声音的频率时，能够产生掩蔽效应的另外一个声音的频率范围称为“临界带宽”(critical band)。根据人体听力特征将20 Hz～16 kHz频率域划分为24个临界带宽，单位是Bark(巴克)，1 Bark即为一个临界带宽的宽度。每一个带宽内人耳的听觉感知是相同的。临界带宽与频率的关系和耳蜗中基底膜长度与频率的关系完全相同，为线性关系。因此将频率按临界带宽进行划分，便于找出人耳的主观感受与声音物理性质之间的关系。频率与临界带宽转换公式为[1]：

其中：z为临界带宽(Bark)；f以kHz为单位。

当中心频率f在300 Hz 以上时，临界频带与1/3倍频程频带比较接近，故用1/3倍频程频带滤波来代替临界频带滤波。当中心频率低于300 Hz时，两者的差别较大，故需对照临界频带带宽对1/3倍频程低频频带进行合并。分别将中心频率位于25 Hz～80 Hz、100 Hz～160 Hz、200 Hz～250 Hz 的1／3 倍频程频带合并为一个频带，合并后的频带最大限度地接近于临界频带。因此可更准确模拟人耳听觉特性。

1.2 与激励级对应的声压级频谱阈值校正

激励级是考虑人耳的掩蔽效应以及分频带滤波特性的参数，比声强级更准确表现了人耳的听觉特性，可通过计算对应的某个声压级的掩蔽曲线所获得。Zwicker 提出了激励级的概念，但是在具体计算方法中并未指出激励级如何获得，因此一般使用声压级来代替激励级进行计算[11]：

式中：E为激励级，E0对应于参考声强为I0=10-12W/m2时的激励级。

1.3 特征响度计算与频域掩蔽特性

特征响度反映了响度在频域的分布特征，其单位为sone/Bark，可由式(3)求出各频带的特征响度：

其中：ETQ为绝对听阈激励级；N′0为参考特征响度。根据实验得出，当N′0=0.08 时，变量s=0.5 ，k=0.23；当N′0=0.0635 时，变量s=0.25，k=0.25。计算时常取参考特征响度为0.08，并使用声压级来近似代替激励级。

根据式（3）进行计算，考虑听阈曲线最小值，忽略曲线以下的特征响度值，于是可得到各频率带宽的特征响度。根据特征带宽主响度判断频域是否存在掩蔽现象，即存在相邻频段区域，低带宽区的响度幅值明显高于相邻高带宽区，若被掩蔽则需以0.1 Bark 为步长引入斜坡响度，若不被掩蔽则保持原值不变。此外，对于Bark 带宽两侧处理方式不同：低频区曲线用垂直线代替，对于高频区曲线用斜坡响度进行连接。斜坡响度即为频域掩蔽效应的体现，示例如图2所示。

图2 特征响度曲线(示例)

1.4 总响度计算与时域掩蔽特性

引入斜坡响度以后，每个带宽的特征响度已转换到Bark带宽内，特征响度曲线下包围的面积即为总响度数值，表达为：

其中：N为总响度(sone)；N′(z)为特征响度；z为临界带宽。

为模拟噪声信号的时域掩蔽效应，Zwicker等[12]提出引入一组经时间常数为△t的低通滤波器滤波后输出的时间包络，通过大量试验确定时间常数，发现2 ms 最适合作为时域掩蔽的低通滤波的时间常数。因此，通过设定计算步长(即时间常数)△t=2 ms，使得在每个步长计算一次响度，步长计算时间内激励模式和特征响度的计算与稳态响度的计算模型相同。

1.5 特征响度切片处理

信号全频带量级分析是考虑每个瞬时整个频率带宽内的总有效值，因此所计算的能量实质是有用信息和噪声相加。而通过带宽切片处理可提取所关注的关键特征，便于进行对比量化分析。以每2 ms步长计算所生成的三维噪声信号特征响度瀑布图中，3 个坐标轴分别为频带Bark、时间t和特征响度幅值sone/Bark，进行第5 和第9 Bark 带宽的切片处理，切片的宽度为1 Bark，如图3和图4所示。

图3 时变特征响度瀑布图

图4 时变特征响度Bark切片图

2 瞬态撞击工况应用案例

2.1 问题概述

某型商用车试验样车的主观驾评显示，Tip-in/out 工况时其驾驶室内出现明显clunk 噪声，且噪声衰减线性度差，类似反复“咳嗽”般的噪声。因车辆踩或松油门为常见工况之一，撞击以及伴随的噪声将成为消费者判断整车品质优劣的关键因素，因此迫切需要对车辆进行优化整改。

行驶工况下，油门踏板的快速变化引起传动系统扭矩突变，导致承载齿轮发生敲击而产生一种金属撞击噪声，同时也会激励起动力总成的晃动，加剧异响噪声，并通过结构和空气路径传递至车内。金属撞击现象常出现在变速箱与主减速器，如图5所示。

图5 车辆结构示意图

近几年国内外学者针对clunk 噪声问题也进行了深入研究，提出诸多解决问题方案[13-16]，如考虑齿轮传动系统的非线性冲击动力学和振动特性，建立传动系统非线性动力学仿真分析模型，对齿轮间隙、齿轮转动惯量以及齿轮啮合齿面刚度进行研究，总结出齿轮啮合间隙是影响撞击的敏感因素；可采用增加半轴材料刚度和增加离合器扭转刚度方式，延长扭矩突变时间以改善传动系瞬态冲击；采用发动机与传动系统动力解耦以及重新分配传动系振动模态的方法进行改善；采用优化发动机标定数据手段，减小Tip-in/out瞬时发动机扭矩变化，优化扭矩控制策略。上述各优化方案某种程度上均可减小传动系的撞击，改善车辆clunk 问题。因此，本文优化措施重点放在优化扭矩控制策略，同时对变速箱齿轮啮合间隙进行合规性检查并严格控制装配过程。

2.2 扭矩控制策略(1阶低通滤波)

扭矩优化策略主要为对油门开度和需求扭矩进行1阶低通滤波(即PT1滤波)，对本次采样值与上次滤波输出值进行加权，得到有效滤波值，使得输出对输入有反馈作用，进而起到平缓瞬时发动机转速和扭矩波动的作用，使得稳定性和灵敏度达到平衡。1阶低通滤波算法公式如下：

式中：α为滤波系数；X(n)对应本次采样值；Y(n-1)对应上次滤波输出值；Y(n)对应本次滤波输出值。

2.3 Clunk噪声抑制及噪声评价方法对比

针对样车存在的clunk噪声问题，设定进行测试验证工况为：首先在车辆行驶工况下将车速和转速提升到一定的值，然后快速松开油门踏板，使整车处于滑行状态，此时发动机输出负扭矩且传动系统中承载齿轮的啮合齿面处在倒拖侧；随后快速踩下油门踏板，使发动机产生从负扭矩到正扭矩的快速突变，发动机转速快速波动上升，同时使传动系统承载齿轮啮合面出现从倒拖侧向驱动侧的撞击。

将该工况下采用1阶低通滤波优化前后发动机转速波动情况进行对比，如图6 所示。通过图中转速曲线可知，在初始状态，在Tip in/out 瞬间发动机转速波动剧烈，转速瞬时的波动程度分别达到250 r/min 和300 r/min，且曲线反复振荡，该现象与主观感受噪声衰减线性度差相对应。经采用扭矩控制策略并对齿轮啮合间隙进行复检及重新装配后，对应工况转速波动降低至60 r/min，且曲线快速趋近平滑，主观感受噪声表现改善明显。

图6 扭矩控制策略优化前后转速对比

经优化后，主观感受样车噪声表现改善明显，但传统评价方法中的客观测试数据几乎无明显差别，分别如图7 和8 所示。采用传统A 计权全频带量级评价法测得4 组对应工况噪声值在65 dB(A)～72 dB(A)区间变化，无明显可辨别特征，难以观测出样车优化前后噪声值的差别。采用频谱彩图进行对比但频谱彩图中同样无明显可辨别特征。上述两种方法均不能客观地反映瞬态工况下噪声的变化情况，为此本文引入时变特征响度评价法并提出将特征响度凸出值ΔNsl作为评价指标。

图7 优化前后Tip in/out工况下耳旁A计权全频带量级噪声对比

采用基于DIN 45631/A1模型，设定声场为混响场，并设定信号采样形式为三分之一实时倍频程，时间步长为2 ms，获得样车优化前后多组Tip in/out工况下特征总响度曲线如图9 所示。此外，为能从图中读取并量化关键特征信息，引入特征响度凸出值ΔNsl作为评价指标。其具体操作步骤为：

（1）选取若干组一致性较好的工况数据；

（2）在Tip in工况下，作第一个瞬态峰值和相邻第二个峰值之间的标注，其跨越Y轴长度即为特征响度凸出值；

（3）在Tip out 工况下，作最后一个瞬态峰值和相邻倒数第二个峰值之间的标注；

（4）计算若干组工况的平均特征响度凸出值。根据该指标值的大小即可对瞬态撞击噪声进行量化，对比优化前后该指标，即可对优化方案进行客观判断。

Tip in 工况下，初始状态ΔNsl突显，几组工况下平均凸出值可达8.1 Sone，而优化后则无明显凸出峰值；在初始状态，Tip out工况下特征响度平均ΔNsl可达8.69 Sone，而优化后则无明显凸出值，与主观感受十分吻合。

在时变特征响度基础上采取切片方法，可将特定频率区间(如变速箱对应档位齿轮啮合频率所在区域)的细节特征进行放大，以便于辨别和对比分析。如图8所示，样车在Tip in工况下时变速箱啮合噪声贡献主要集中在第6个带宽Bark中(上止、下止频率对应510 Hz、630 Hz，中心频率为450 Hz)，对时变特征响度中第6 个Bark 进行切片，得到随时间变化的特定Bark 区间的特征响度曲线，如图10 所示。Tip in 工况下，初始状态ΔNsl非常明显，均值可达1.25 sone/Bark，而优化后该值可降低至0.35 sone/Bark，从而说明控制变速箱齿轮啮合间隙对抑制clunk冲击噪声也起到了一定作用。依据上述方式，同样可得出样车Tip out 工况时ΔNsl的改善情况，本文不再赘述。

图8 优化前后Tip in/out工况下耳旁噪声频谱彩图对比

图9 优化前后Tip in/out工况特征总响度对比

图10 样车优化前后Tip in/out工况下Bark切片对比

3 结语

针对目前广泛采用的以主观方式进行瞬态工况噪声评价的不便之处，本文对特征响度切片模型的计算流程和原理作详细阐述，并在其基础上采用带宽切片方法进行处理，便于关键特征的对比和量化分析。在时变特征响度切片法的基础上，本文创新性提出特征响度凸出值评价指标，在某商用车瞬态工况噪声评价中，该指标的量化值与主观感受相关性较高，评价效果显著优于传统评价方法，实现了主观评价和实测的关联。此外，该方法也可应用在类似瞬态工况噪声问题的评价中，可通过积累多轮主观评价结论和客观测试数据，建立特征响度凸出值与瞬态现象严重程度的关联性，为车辆NVH性能的相关评价和整改优化工作提供有力支撑。