車內噪聲品質的時域傳遞路徑分析*

魯 媛，金 鵬，王玉雷，廖 毅

（1.上汽通用五菱汽車股份有限公司，柳州 545007； 2.上海思百吉儀器系統有限公司，上海 200233）

前言

車內噪聲容易導致用戶心情煩躁，注意力不集中和反應遲鈍等問題，容易引起抱怨，所以得到了國內外汽車制造商的廣泛關注。而車內聲品質的最終目的是滿足用戶的主觀感受，實踐表明客觀參數A計權的聲壓級不足以體現聲品質的差異性，所以結合主觀評審與客觀測試是對用戶的主觀感受進行量化并設定整車聲品質目標的必要思路。對此，國內外工程師及學者對聲品質的分析和設計方法進行了大量研究［1］，并結合主觀評審和客觀參數來提高車內聲品質的前期開發［2］。

確定了車內聲品質問題后，需要繼續分析聲品質的產生原因。常用的一種分析方法是傳遞路徑法，將車內振動噪聲分解為不同激勵源的貢獻量，找到多工況激勵下的噪聲和振動的傳遞路徑，并以其貢獻量指導零部件性能的開發。傳遞路徑分析方法可分為頻域法和時域法。頻域傳遞路徑分析方法是比較常用的方法，其基本思想是，在頻域內，將車內噪聲振動分解為不同激勵源的貢獻量，再根據傳遞路徑的貢獻量進行優化，此方法現已廣泛應用于聲學設計與故障診斷等領域［3］。但是，在聲品質開發過程中，由于頻域計算只能得到貢獻量的頻譜結果，以至無法完成主觀評審和設計，也無法繼續計算貢獻量的聲品質參數。因此，頻域分析法被限制了在聲品質設計中的應用。而時域法分析則能彌補聲品質應用上的限制。時域分析法在完成時域數據對各激勵源的能量估算后，利用FIR濾波器模擬傳遞函數對激勵源進行濾波，進而得到時域下各個激勵源在車內的貢獻量。目前時域傳遞路徑分析法在乘用車、農用機械等不同領域有著廣泛的應用［4-7］。

鑒于時域傳遞路徑分析的上述優點，在進行整車聲品質開發時，采用時域傳遞路徑分析方法，能夠很方便地將整車聲品質目標和零部件貢獻量聯系起來。本文中基于聲品質分析和時域傳遞路徑分析方法，提出一種整車聲品質開發思路，并針對某型車輛開發項目，利用此方法進行了聲品質設計，既為該車型聲品質開發提供了依據，又結合實例驗證了此方法的有效性。

1 車內噪聲品質目標設定

1.1 主觀評審與問題確認

聲品質設計所需的原始記錄信號主要包括車速、發動機轉速、人工頭雙耳傳聲器等。由于實車主觀評審受到各種條件限制，包括場地條件、對比時間間隔、車輛狀態等，評審過程難以控制，因此采用實車記錄原始數據和軟件播放噪聲的方式進行主觀評審。噪聲播放和主觀評審采用Brüel＆Kj?r公司的NVH模擬器，如圖1所示。

圖1 NVH模擬器

將車輛原始數據、競爭車數據和新生成的多個噪聲振動樣本導入NVH模擬器中，進行噪聲主觀評審。根據主觀評審分數結果，確定1 000～2 000 r／min為主要研究范圍，制定目標和優化方向。下面以某MPV車輛3擋全油門加速工況噪聲為例，選擇3個主觀評審指標：“吵鬧／安靜”“有轟鳴／無轟鳴”“粗糙／平順”。主觀打分范圍為-5～＋5。

1.2 回歸分析

建立主觀評價和客觀參數之間的聯系，可以通過統計方法得到兩者之間的關系，再借助多元線性回歸分析模型，完成主觀評價與客觀參數間的線性或非線性關系，即為聲品質模型。

式中：x1，x2，x3，…為試驗分析得到不同的客觀聲品質特征參數；k1，k2，k3，…為回歸分析得到的各分析參數的系數；y為主觀評價分數。x1，x2，x3，…可能為不同量綱的參數，此處僅引用參數數值，因此y為無量綱結果。

表1～表3分別為3個主觀評審指標“吵鬧／安靜”“有轟鳴／無轟鳴”“粗糙／平順”的主觀評審結果和回歸分析結果，對比主觀評審結果和回歸預測結果，吻合良好。其中測試值和預測值均為無量綱結果。

表1 “吵鬧／安靜”主觀評審及預測結果

1.3 聲品質問題的目標制定

回歸分析結果顯示，3擋全油門加速工況，3個主觀評審結果中，“吵鬧／安靜”與C計權總聲壓級dB（C）相關，“有轟鳴／無轟鳴”與發動機2階聲壓級幅值波動差dB（A）有關，“粗糙／平順”與C計權總聲壓級dB（C）相關。圖2、圖3分別為平臺車型初始狀態的C計權總聲壓級和聲壓級2階切片，1 000～2 000 r／min處均有明顯峰值。

表2 “有轟鳴／無轟鳴”主觀評審及預測結果

表3 “粗糙／平順”主觀評審及預測結果

圖2 3擋WOT副駕駛員耳部C計權總聲壓級

在設定聲品質目標時，根據待開發車型的市場定位以及競爭車型的主觀評審結果，確定待開發車型的聲品質主觀評審目標值（-5～＋5）。按照1.2節所得到的聲品質模型，計算出主觀評審目標值所對應的聲品質模型變量參數x1，x2，x3，…的數值，比如發動機2階聲壓級幅值波動差dB（A）、C計權總聲壓級等。

圖3 副駕駛員耳部聲壓級總值與2階曲線

另外，為確定聲音信號中各頻譜成分對客觀參數x1，x2，x3，…的影響，利用數字濾波技術，對初始狀態的時域記錄數據進行濾波，研究各頻譜成分的變化對客觀參數乃至主觀評審預測值的影響。本文中針對該車型1 200 r／min附近的聲品質問題，對1 200 r／min附近的噪聲頻譜進行數字濾波處理。圖4為該車型初始狀態“時頻”分析結果，在40 Hz附近存在2階的峰值。

圖4 副駕駛員耳部聲壓級

通過濾波，修改了發動機2階聲壓級幅值波動差和C計權總聲壓級等數值，進而使主觀評審預測值達到目標值水平。這些數字濾波所得到頻域成分修改幅度，為后續優化設計設定了指導方向。

2 時域傳遞路徑分析

對整車而言，將動力總成、輪胎激勵等作為車身系統的輸入載荷，將車內響應位置的噪聲振動信號作為車身系統的輸出響應。假設車身系統為線性系統，應用傳遞路徑分析方法，對各輸入載荷的貢獻量進行分解和排序。

對于線性系統，在時域和頻域內均滿足疊加定理，車內響應信號是各個激勵源在車內貢獻的線性疊加：

式中：pi（t）為第i個激勵源在車內接受者響應點的時域貢獻；pr為各個激勵源的貢獻量在車內接受者響應點的總和。

在求解pi（t）時，需要先得到工況載荷，即工況力或工況聲源能量；再得到激勵源至車內響應點的傳遞函數；最后得到每個激勵源在車內響應信號中的貢獻。根據各個貢獻的幅值進行排序，確定最主要的貢獻源，并進一步研究最大貢獻源或路徑問題，從源或路徑兩個方面判斷下一步的優化方向。

求解工況載荷的方法主要包括懸置剛度法和阻抗矩陣法。懸置剛度法利用彈性元件的動剛度和工況下的相對變形量，得到工況力。這種方法適合于工況力的求解，但不適合于空氣聲源工況激勵能量的求解。阻抗矩陣法利用矩陣求逆技術，由激勵源附近的傳感器測試傳遞函數，以及工況數據，計算得到工況力。為區別車內響應傳感器，此類激勵源附近的傳感器，被稱為指示點傳感器，其作用是計算激勵源的工況激勵能量。

由于阻抗矩陣法不需要懸置動剛度參數，而且不受懸置橡膠元件非線性因素的影響，故本文中采用阻抗矩陣求解工況載荷。以激勵聲源到車內響應點噪聲為例，如圖5所示，具體說明如何獲得工況下的激勵聲源能量，圖中，pa／q為空氣聲傳遞函數，q為體積速度，m3／s。

圖5 聲激勵到聲響應示意圖

在激勵源附近布置若干傳感器，即指示點傳感器。測試激勵源至指示點傳感器的傳遞函數，組成傳遞函數矩陣：

利用傳遞函數矩陣的逆矩陣和指示點傳感器的工況數據，即可得到該工況下激勵源的激勵能量為

矩陣求逆后為頻域結果，為進行時域計算，采用FIR濾波器模擬求逆結果中的各元素。按照式（3），結合指示點傳感器的時域響應信號，即可得到激勵源的時域激勵信號。

車內響應點的貢獻量可由激勵源工況下的激勵能量和激勵源至車內響應點的傳遞函數計算而得。

其中傳遞函數H（ω）也可采用FIR濾波器替換，從而得到車內響應點的時域響應信號。將式（5）代入式（2），即可得到所有貢獻的時域總合。

綜上所述，時域傳遞路徑分析的流程見圖6。

3 噪聲品質優化應用

3.1 建立動力總成傳遞路徑分析模型

通常，建立傳遞路徑模型需要3個部分：激勵源、傳遞函數和響應點。本文中選擇動力總成的典型激勵源作為車身系統的輸入載荷，選擇車內主要駕乘人員位置耳部噪聲作為車身系統的輸出響應，從激勵源至輸出響應點之間的傳遞函數代表車身系統特性。另外，在激勵源附近布置多個指示點傳感器，用于計算各個激勵源在運行工況下的載荷。

本文中采用Brüel＆Kj?r公司的SPC軟件進行時域傳遞路徑分析。SPC數據模型建立與分析示意圖如圖7所示。測試數據包括：空氣聲傳遞函數、結構聲傳遞函數、運行工況的指示點和響應點的時域數據。

圖7 模型建立與分析示意圖

為優化提高某MPV車型的噪聲振動品質，以動力總成系統為例，針對其動力傳動系統NVH問題，運用傳遞路徑分析進行噪聲振動源識別、貢獻量分析和目標分解，使其聲品質水平達到既定目標。圖8為動力總成聲學測點示意圖，框圖為動力總成外包絡面，簡化為長方體。6個平面的中心假設為激勵源點源位置（五角星），共5個激勵源。指示點傳感器布置在6個平面的中心和8個長方體角部位置，共14個指示點傳感器。通常建議，指示點數量為激勵源數量的2～3倍，保證式（4）中的傳遞函數矩陣是可逆的。

3.2 傳遞路徑分析模型驗證

創建6組模型：動力總成結構聲、動力總成空氣聲、排氣系統結構聲、排氣系統空氣聲、路面噪聲（結構聲）和輪胎噪聲（空氣聲），分解各個貢獻，驗證SPC模型。以3擋全油門加速工況副駕駛員耳部噪聲數據為例，驗證“時頻”分析和階次切片分析對比結果，其他數據同理。

圖8 動力總成聲學目標測點示意圖

SPC模型的總貢獻量頻譜成分與測試數據頻譜成分比較吻合，說明SPC模型是比較準確的。數據對比見圖9和圖10。

圖9 測試數據

圖10 SPC模型數據驗證

（2）階次切片分析

以動力總成噪聲作為主要研究對象，根據4缸發動機的工作特點，主要分析2階噪聲成分，如圖11所示。由圖可見：SPC模型總量（Total）與測試結果趨勢一致；在1 000～2 000 r／min低速范圍內，SPC模型的2階切片與測試結果非常吻合（均在3 dB（A）范圍之內，且趨勢一致。結果表明此SPC模型滿足動力總成聲品質研究的要求。

3.3 貢獻量分析

圖11 測試數據與SPC模型數據的階次（2階和Total）數據驗證

對于3擋全油門加速工況副駕駛員耳部噪聲在1 000～2 000 r／min處的峰值進行貢獻量分析。由圖12可知，在各系統貢獻的2階切片中，主要貢獻為結構聲，包括發動機的結構聲貢獻、排氣管的結構聲貢獻和路面的結構聲貢獻。

圖12 結構聲與空氣聲2階切片對比

將各個激勵源的車內噪聲貢獻按照不同的方式進行組合和對比。如圖13所示，在結構聲貢獻中，動力總成結構聲和排氣管結構聲比較大。如圖14所示，在動力總成結構聲貢獻中，后懸置X向的貢獻最大。

所有貢獻量都是時域信號，對主要貢獻量進行時域濾波，則可評估各種優化方案對車內噪聲的改進效果，從而設定各個零部件的改進目標。

按照上述方法，根據測試數據確定優化方向。在產品設計開發中，利用計算機仿真軟件，對車輛結構和零部件進行優化設計，使之滿足車身和零部件的改進目標，確定產品設計方案。

3.4 實車結果驗證

圖13 在1 000～2 000 r／min區間主要貢獻量曲線

圖14 在1 000～2 000 r／min區間的路徑貢獻量曲線

在實車中安裝優化方案樣件，測試3擋全油門加速工況下副駕駛員耳部的聲壓級，與初始狀態進行對比。如圖15中的2階噪聲成分測試結果，優化后在1 220 r／min處的2階聲壓級從59.1下降至54.2 dB（A），下降了5 dB（A）。

圖15 優化樣車車內2階效果對比

對于主觀感受，以“吵鬧／安靜”的感覺為例，根據聲品質模型，計算C計權聲壓級，如圖16所示。車內噪聲振動品質的主觀預測結果由初始狀態的-2分，改進后為-0.5分，說明此優化方案效果非常明顯。

圖16 初始狀態與優化后發動機2階聲壓級曲線對比

4 結論

本文中提出了基于時域傳遞路徑分析方法的車內噪聲振動品質的分析方法。通過本文的研究，可得出以下結論。

（1）在進行聲品質研究時，需要結合主觀評價和客觀參數兩種方法，并對主、客觀結果進行回歸分析。為保證回歸分析的準確性，需要適當增加噪聲樣本數量。利用NVH模擬器，對初始狀態車輛聲音進行虛擬濾波，生成5個虛擬噪聲樣本，進行主觀評審和客觀參數分析，并利用回歸分析建立了聲品質評審模型。

（2）根據競爭車型性能和開發車型的市場定位設定整車聲品質目標，利用聲品質模型，可確定整車聲品質目標所對應的聲品質模型變量參數的目標數值。

（3）對該車型進行時域傳遞路徑分析，得到各個貢獻的時域信號，對主要貢獻的工況載荷或傳遞函數進行數字濾波和聲品質模型變量參數計算，可確定滿足目標的頻譜修改方案。

（4）利用仿真技術，提出車輛結構優化設計方案。制造樣件后，對實車改進效果進行預測和驗證，并根據聲品質模型預測主觀結果。本文以某型MPV為例，2階聲壓級下降了5 dB（A），取得了良好的效果，驗證了此方法的可行性和有效性。