乘用车车内声品质客观评价特征提取方法研究*

张广秀 李文广 李维肖 李旭伟 刘海

（1.中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300；2.天津市新能源汽车动力传动与安全技术重点实验室，天津 300130）

主题词：车内声品质 特征提取 核主成分分析 客观评价特征

1 前言

乘用车运行过程中产生的噪声给乘员听觉系统带来不适，对其描述时需综合考虑人耳听觉差异导致的多类型噪声客观评价特征，并引入物理声学特征与心理声学特征，包括波动度、峭度、偏度、响度、尖锐度、粗糙度等，可以较完整地描述人耳对乘用车车内噪声的主观感受。从物理声学和心理声学角度出发，开展乘用车车内声品质客观评价特征提取研究，寻找声品质的主要影响因素，可以极大地简化声品质客观评价模型，实现乘用车车内声品质的快速准确预测。

特征提取是将高维度、大尺寸的原始数据通过非线性映射等方法转换为低维度的数据，即以原始数据作为输入空间，在特征空间进行映射。核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）充分利用了核函数对原始数据进行降维的原理，主要用于数据维数的缩减、机械故障检测等领域。J.Mita 等对比分析了主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、KPCA、局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE）的降维效果，结果表明，KPCA 方法可以降低计算的复杂度。Zhang等提出了一种大数据主成分分析的解决方法，为大数据的降维研究提供了重要思路。王昱皓等提出将核主成分分析用于高压断路器机械故障诊断，使得诊断的精确度提高了6.63%。

本文通过对国内典型乘用车进行噪声测试，将KPCA方法用于乘用车车内声品质评价，对比不同类型的核函数对核主成分累计贡献率的影响，获得最优核函数并用于乘用车客观评价特征提取，简化客观评价指标，并基于得到的主要客观评价特征，进一步研究其对乘用车车内噪声的影响规律。

2 乘用车车内噪声样本采集

为开展乘用车车内声品质客观评价特征的提取研究，需要获取典型工况下准确、稳定的乘用车车内噪声信号样本。针对国内10 辆典型乘用车，在精密级整车半消声室环境下进行试验，背景噪声为18 dB(A)，为排除进、排气噪声对试验结果的影响，将进排、气噪声通过管道引出消声室。测试采用的硬件系统主要包括LMS Scada III多通道声学测试与分析系统、PCB 356A25加速度传感器、GRAS 46AE电容噪声传感器等。

为方便开展后续研究，通过对原始噪声信号进行基本声学信号处理，实现样本库的筛选、截取，去除测试异常的试验样本，从而建立具有代表性的乘用车车内噪声样本库。

本文以乘用车车内噪声信号为研究对象，车内噪声信号测点布置参考GB/T 18697—2002以及相关研究文献，测点布置位置如图1所示。

图1 前、后排座椅传感器布置

测试工况选择40 km/h、60 km/h、80 km/h、100 km/h、120 km/h 的稳态工况。采用LMS 数字采集前端进行噪声信号采集，采样频率设置为51 200 Hz，频率分辨率设置为1 Hz，每个噪声样本采样时间为30 s。

3 基于核主成分分析的特征提取方法研究

特征提取是指对原始数据进行变换，得到能够代表绝大部分信息的数据，从而实现对高维数据集的压缩。主成分分析方法的提出是为了解决各变量之间的线性问题，针对输入空间内的全部信息找到能够代表其中绝大部分信息的特征。

基于核主成分分析的特征提取是将不同类型的核函数与PCA 相结合，通过非线性映射函数实现从输入空间R到特征空间的映射。假设原始数据集为行列的矩阵，x为其中的样本，经过映射后变换为(x)，进一步进行主成分分析：

式（1）两边同时对所有样本(x)进行内积，即

结合上述分析可以得到：

式中，为协方差矩阵的特征值。

基于上述分析可以实现对的降维，同时必须保证核函数为半正定核，常见核函数包括：

a.线性核函数：

b.多项式核函数：

c.多层感知器核函数：

d.高斯径向基核函数：

式中，、为变量；、为核函数参数。

4 乘用车车内声品质客观特征的提取

以60 km/h稳态工况下的乘用车车内噪声为研究对象，经噪声测试试验及样本预处理后，最终得到的有效噪声样本数为12 个。通过调研国内外文献，综合考虑物理声学和心理声学特征，遴选出11 维客观评价参量，包括响度、尖锐度、粗糙度、波动度、清晰度指数、音调度、偏度、周期性、峭度、优先语音干扰级、峰值因子，其中峭度、峰值因子为无量纲参量，分别表示为～。表1 所示为12 个噪声样本的11 维客观评价特征，作为输入样本集。

表1 输入空间数据样本集

KPCA 方法能实现非线性映射功能的关键是核函数的选择及参数的确定，因而也成为研究的重点。为选择适宜核函数对原始数据集进行降维分析，针对不同核函数，计算对比第一主成分贡献率，如表2所示。当4种不同类型核参数选择最佳时，其KPCA分析结果中各主成分累计贡献率随特征向量变化的关系如图2所示。

表2 各核函数主成分个数对比

综合图2与表2对比分析PCA与4种不同核函数可以看出：采用多项式核函数，当=0.01、=3时达到了最好的降维效果，其中第一主成分贡献率达91.11%，优于其他方法，同时满足累计贡献率大于85%的主成分数量为1个。通过以上分析可知，采用多项式核函数的主成分分析方法更加适合提取乘用车车内声品质客观评价特征。故采用多项式核函数，以=0.01、=3 为核参数，对乘用车车内声品质客观评价特征进行提取，表3所示为上述条件下各主成分的特征值和贡献率。通过上述分析可知，采用多项式核函数的主成分分析方法，第一核主成分主要反映了原始发动机噪声信号客观评价特征（尖锐度）、（粗糙度）、（清晰度指数）和（优先语音干扰级）的信息，故乘用车车内声品质客观评价特征所提取得到的4个主要客观参量为：尖锐度、粗糙度、清晰度指数、优先语音干扰级。

图2 累计贡献率对比

表3 核主成分贡献率

5 乘用车车内声品质的客观特征变化规律

通过上述研究结论可知尖锐度、粗糙度、清晰度指数、优先语音干扰级可以反映乘用车车内声品质水平，在此基础上研究提取得到了客观评价特征随乘用车发动机转速变化规律。

图3 所示为尖锐度随发动机转速变化曲线，从图3可以看出，乘用车车内噪声尖锐度随着转速的增加逐渐增加，在发动机转速为1 800 r/min 附近出现峰值，表明在该转速附近乘用车车内噪声的频率成分发生了改变，高频噪声信号逐渐增加，从而使得尖锐度增大，降低了乘用车车内噪声声品质。

图3 尖锐度随转速变化规律

图4所示为粗糙度随发动机转速变化曲线，通过分析图4 可以看出，在发动机转速为1 800 r/min 附近，乘用车车内噪声粗糙度出现局部极小值，这是因为粗糙度由频率调制而出现幅值变化，当调制频率在70 Hz附近时，噪声粗糙度带来的影响最大。

图4 粗糙度随转速变化规律

图5 所示为清晰度指数随发动机转速变化曲线，通过分析图5 可以看出，乘用车车内噪声清晰度指数在1 700 r/min 之前，随转速的增加而增大，在1 900 r/min 之后随转速增加而减小，由于在1 800 r/min附近噪声信号出现频率成分的改变，清晰度指数显著下降。由此可知，清晰度指数对乘用车车内噪声有很大的影响。

图5 清晰度指数随转速变化

图6 所示为优先语音干扰级随发动机转速变化曲线，通过分析图6 可以看出，乘用车车内噪声优先语音干扰级随着转速提高呈现逐渐提高的趋势，在1 800 r/min附近出现峰值。

图6 优先语音干扰级随转速变化规律

6 结束语

本文遴选了11个物理声学和心理声学特征作为乘用车车内声品质的客观评价特征，将KPCA特征提取方法与乘用车车内声品质特征提取相结合，进而获得影响其声品质的主要参量，为实现乘用车车内声品质预测模型的结构简化提供了参考；通过分析比较不同类型核函数及其参数的主成分贡献率及其个数，最终确定采用多项式核函数进行提取，得到4 个最主要的客观特征参量，包括尖锐度、粗糙度、清晰度指数和优先语音干扰级，实现了客观评价特征的降维；通过研究多种稳态工况下4个客观评价参量的幅值，得到了不同转速下乘用车车内声品质客观评价特征的变化规律。