汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉聲的評(píng)價(jià)方法研究

□ 朱 濤 □ 周 毅

1.同濟(jì)大學(xué)新能源汽車(chē)工程中心 上海 201804

2.同濟(jì)大學(xué)汽車(chē)學(xué)院 上海 201804

1 研究背景

汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)是汽車(chē)噪聲、振動(dòng)與聲振粗糙度研究的重要組成部分。通常消費(fèi)者是在車(chē)輛靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)使用門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉，因此啟閉聲在此時(shí)顯得非常突出。目前，很多企業(yè)和高校在汽車(chē)關(guān)門(mén)聲品質(zhì)方面的研究已經(jīng)取得了不少成果［1-5］，但對(duì)汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉時(shí)所產(chǎn)生的聲響卻少有關(guān)注。隨著消費(fèi)者對(duì)汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)抱怨的增多，整車(chē)制造商們也逐漸對(duì)這一聲響的品質(zhì)關(guān)注起來(lái)。

2 聲品質(zhì)評(píng)價(jià)方法

2.1 主觀評(píng)價(jià)方法

排序法、打分法、成對(duì)比較法、語(yǔ)義細(xì)分法等是常用的主觀評(píng)價(jià)方法［6-9］。這幾種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在評(píng)價(jià)過(guò)程中可以將這幾種方法綜合使用。筆者主要使用成對(duì)比較法作為主觀評(píng)價(jià)方法。成對(duì)比較法將聲樣本兩兩組合進(jìn)行評(píng)價(jià)，也稱A/B比較法，評(píng)價(jià)時(shí)先后播放兩個(gè)聲響樣本，評(píng)價(jià)者依據(jù)制訂的評(píng)價(jià)判據(jù)對(duì)聲響進(jìn)行對(duì)比，并作出選擇，認(rèn)為聲響較好的一個(gè)樣本記為i，另一個(gè)記為j。在兩個(gè)聲響信號(hào)中選取i的概率為Pij（1≤j≤n，i≠j），則樣本i的主觀偏差績(jī)效值Mi［10］計(jì)算式為：

2.2 客觀評(píng)價(jià)方法

目前，客觀評(píng)價(jià)方法中常用的心理聲學(xué)參量有響度、尖銳度、粗糙度等［11-12］。除了響度及尖銳度這兩個(gè)常用參數(shù)外，筆者還引入了RMS（均方根值）響度和RMS尖銳度這兩個(gè)客觀評(píng)價(jià)參數(shù)，用于描述在規(guī)定時(shí)間內(nèi)評(píng)價(jià)者對(duì)響度和尖銳度的總體感知，這一方法稱為RMS計(jì)算方法。傳統(tǒng)上，利用峰值進(jìn)行客觀判斷，但存在一定的局限性。對(duì)于一個(gè)持續(xù)的聲響，使用RMS計(jì)算方法，同時(shí)結(jié)合峰值判斷聲品質(zhì)，這樣更有效。

RMS響度XS為：

式中：Xrms1為響度均方根值，sone；t為時(shí)間，ms。

RMS尖銳度XA為：

式中：Xrms2為尖銳度均方根值，Acum。

3 汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉聲評(píng)價(jià)試驗(yàn)

3.1 樣本采集

采用B&K PULSE軟件記錄汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)的聲響信號(hào)，測(cè)試車(chē)輛品牌為凱越，測(cè)試樣本為Mini2.5、Mini3.0兩款門(mén)鎖。車(chē)外傳聲器測(cè)點(diǎn)布置如圖1所示，聲響樣本編號(hào)見(jiàn)表1。

表1 聲響樣本編號(hào)

▲圖1 車(chē)外傳聲器測(cè)點(diǎn)布置

傳聲器放置在正對(duì)門(mén)鎖位置車(chē)外0.5 m、高1.6 m處，采樣頻率為65 536 Hz。采集4扇側(cè)門(mén)處所有門(mén)鎖的保險(xiǎn)啟閉聲，每個(gè)工況測(cè)3次。需要注意的是，在后續(xù)計(jì)算分析中，只用了3組數(shù)據(jù)中的1組進(jìn)行分析。

3.2 樣本選取

應(yīng)用PULSE軟件截取時(shí)長(zhǎng)為2 000 ms的聲響信號(hào)，使瞬時(shí)脈沖處于信號(hào)中間位置，如圖2所示。

3.3 客觀評(píng)價(jià)參數(shù)計(jì)算

應(yīng)用B&K PULSE軟件中的ISO 532B聲學(xué)響度級(jí)計(jì)算方法，計(jì)算啟保險(xiǎn)和閉保險(xiǎn)的聲響樣本響度峰值，對(duì)Mini2.5和Mini3.0的計(jì)算結(jié)果如圖3、圖4所示。

Mini3.0為Mini2.5的改進(jìn)版門(mén)鎖，由齒輪系傳動(dòng)改為蝸輪蝸桿傳動(dòng)，并使用阻尼更大的材料進(jìn)行緩沖。從圖3、圖4可以看出，無(wú)論是啟保險(xiǎn)還是閉保險(xiǎn)，Mini3.0的響度峰值都明顯比Mini2.5小。Mini2.5左前門(mén)保險(xiǎn)啟閉聲的響度峰值變化曲線如圖5、圖6所示，可見(jiàn)啟保險(xiǎn)和閉保險(xiǎn)都會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)波峰，第二個(gè)波峰是保險(xiǎn)執(zhí)行機(jī)構(gòu)回到初始位置所導(dǎo)致的。

Mini2.5和Mini3.0聲響樣本的尖銳度峰值計(jì)算結(jié)果如圖7、圖8所示，Mini2.5左前門(mén)保險(xiǎn)啟閉聲的尖銳度峰值變化曲線如圖9、圖10所示。從圖7、圖8可以看出，Mini3.0比Mini 2.5的尖銳度要小，但在左后門(mén)位置處尖銳度峰值相差不大。從客觀評(píng)價(jià)參數(shù)值看，Mini3.0的響度峰值與尖銳度峰值均有改善，響度峰值的改善效果更佳。

大量研究表明，人耳對(duì)超過(guò)5 sone的聲響比較敏感，因此在響度時(shí)間曲線上取0.7～1.0 s范圍，計(jì)算RMS響度及RMS尖銳度，并代替?zhèn)鹘y(tǒng)的峰值進(jìn)行判斷。響度和尖銳度的截取方法如圖11所示。

▲圖2 聲響信號(hào)選取

▲圖3 啟保險(xiǎn)聲響度峰值

▲圖4 閉保險(xiǎn)聲響度峰值

▲圖5 啟保險(xiǎn)聲響度峰值變化曲線

▲圖6 閉保險(xiǎn)聲響度峰值變化曲線

▲圖7 啟保險(xiǎn)聲尖銳度峰值

▲圖8 閉保險(xiǎn)聲尖銳度峰值

▲圖9 啟保險(xiǎn)聲尖銳度峰值變化曲線

圖12～圖15為汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉聲的RMS響度與RMS尖銳度。從圖12、圖13可以看出，無(wú)論是啟保險(xiǎn)還是閉保險(xiǎn)，在同一測(cè)量位置，Mini2.5的RMS響度基本都是Mini3.0的兩倍。從圖14、圖15可以看出，Mini2.5啟閉保險(xiǎn)的RMS尖銳度也要比Mini3.0大很多。可見(jiàn)，RMS計(jì)算方法比傳統(tǒng)的峰值法更加直觀且容易判斷，但其正確性需待與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析后才能評(píng)判。

▲圖10 閉保險(xiǎn)聲尖銳度峰值變化曲線

▲圖11 截取時(shí)間段

▲圖12 啟保險(xiǎn)聲RMS響度

▲圖13 閉保險(xiǎn)聲RMS響度

▲圖14 啟保險(xiǎn)聲RMS尖銳度

▲圖15 閉保險(xiǎn)聲RMS尖銳度

3.4 主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析

成對(duì)比較法是可靠性較高的主觀評(píng)價(jià)方法，主要誤判包括相同聲響樣本的誤判、不同播放順序的誤判和三角循環(huán)誤判。在對(duì)誤判規(guī)律進(jìn)行總結(jié)時(shí)發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)以下三種情況時(shí)，即為判斷者出現(xiàn)誤判，i、j、k均為樣本。

（1）Pij＞0，且Pjk≥0，Pik≤0。

（2）Pij=0，且Pjk≠Pik。

（3）Pij＜0，且Pjk≤0，Pik≥0。

若有n個(gè)樣本，則三角循環(huán)誤判的最大次數(shù)為：

主觀評(píng)價(jià)地點(diǎn)選在公司消聲監(jiān)控室，采用PULSE聲響回放模塊和高保真耳機(jī)進(jìn)行回放。20個(gè)評(píng)價(jià)者為公司員工，采用成對(duì)比較法來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)中聲響樣本有16個(gè)，其中啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)各8個(gè)，即x=8。對(duì)啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)信號(hào)分別進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)，按照兩兩組合排列公式y(tǒng)=x（x-1）/2，可以得到28種組合。

最終數(shù)據(jù)表明，20個(gè)評(píng)價(jià)者中有2人誤判率大于30%，其余18人均小于30%，因此剔除這兩人的數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這兩人是對(duì)汽車(chē)不了解的人員，且年齡偏大，推斷為其經(jīng)驗(yàn)不足或聽(tīng)力下降導(dǎo)致誤判。

按式（1）對(duì)剩余18個(gè)評(píng)價(jià)者的主觀偏差性績(jī)效值進(jìn)行計(jì)算，啟保險(xiǎn)及閉保險(xiǎn)各8個(gè)聲響樣本的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 主觀評(píng)價(jià)結(jié)果

主觀偏差性績(jī)效值越大，說(shuō)明聲品質(zhì)越差。由表2可知，Mini3.0的啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)主觀偏差性績(jī)效值均小于Mini2.5。

4 主客觀多元線性回歸模型

將啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)各8個(gè)聲響樣本通過(guò)聲品質(zhì)主客觀線性回歸方程y=ax+b來(lái)分析參數(shù)x與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果y之間的關(guān)系，響度峰值、尖銳度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀偏差性績(jī)效值的相關(guān)性如圖16～圖19所示。

啟保險(xiǎn)的響度峰值、尖銳度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀偏差性績(jī)效值的相關(guān)因子R2依次為0.812 4、0.247 8、0.805 3、0.769 5，由此可知，響度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性最好，其次為RMS響度及RMS尖銳度，而尖銳度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性最差，僅為0.247 8，從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上來(lái)說(shuō)，尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果基本不相關(guān)。

閉保險(xiǎn)和啟保險(xiǎn)的主客觀分析處理方法相同。閉保險(xiǎn)的響度峰值、尖銳度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀偏差性績(jī)效值的相關(guān)因子R2依次為0.787 9、0.493 8、0.851 0、0.781 0， 可見(jiàn) RMS響度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性最好，其次為響度峰值及RMS尖銳度，而尖銳度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性最差，僅為0.493 8。

對(duì)啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)各客觀評(píng)價(jià)參數(shù)與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的線性結(jié)果進(jìn)行分析，得到以下結(jié)論：

（1）RMS響度、響度峰值及RMS尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果有很好的相關(guān)性，且RMS響度、響度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性基本相同，并優(yōu)于RMS尖銳度；

（2）尖銳度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性較差，因此在后續(xù)的多元線性回歸分析中可以剔除該參數(shù)。

單一的客觀參數(shù)不一定能很好地描述主觀評(píng)價(jià)所感知到的聲品質(zhì)，主觀感受是多個(gè)因素共同作用的結(jié)果，因此考慮建立多元線性回歸模型：

式中：Y1為啟保險(xiǎn)；Y2為閉保險(xiǎn)；X1為響度峰值；X2為RMS 響度；X3為 RMS 尖銳度；A、B1、B2、B3為多元線性回歸模型待計(jì)算參數(shù)。

對(duì)各客觀評(píng)價(jià)參數(shù)進(jìn)行歸一化處理后，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件建立多元線性回歸方程，所得模型為：

對(duì)多元線性回歸模型進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)和顯著性檢驗(yàn)，見(jiàn)表 3、表 4。

表3中啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的相關(guān)因子R2均大于0.88，可見(jiàn)模型的擬合程度較好。

▲圖16 響度峰值與主觀偏差性績(jī)效值相關(guān)性

▲圖17 尖銳度峰值與主觀偏差性績(jī)效值相關(guān)性

▲圖18 RMS響度與主觀偏差性績(jī)效值相關(guān)性

▲圖19 RMS尖銳度與主觀偏差性績(jī)效值相關(guān)性

表3 多元線性回歸模型擬合度檢驗(yàn)

表4 多元線性回歸模型顯著性檢驗(yàn)

由表4可以看出，啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的置信度分別為 0.023 9、0.005 0，均小于 0.050 0，表明模型是顯著的。

通過(guò)啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的多元線性回歸模型，可以看出：

（1）響度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果有密切聯(lián)系，改變?nèi)我鈪?shù)都會(huì)影響主觀評(píng)價(jià)結(jié)果；

（2）通過(guò)建立模型，可以在得到響度峰值、RMS響度、RMS尖銳度參數(shù)的同時(shí)，預(yù)測(cè)啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果。

5 評(píng)價(jià)模型的應(yīng)用

為了驗(yàn)證并應(yīng)用聲品質(zhì)評(píng)價(jià)模型，在同樣的被測(cè)車(chē)輛上重新安裝了VV1、G2、GL共三款門(mén)鎖，并進(jìn)行分析。評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表5、表6。

由表5可以看出，啟保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀偏差性績(jī)效值的相對(duì)誤差均在可接受范圍（15%）以內(nèi)，主觀評(píng)價(jià)時(shí)可明顯感受出G2門(mén)鎖的聲品質(zhì)較好，而VV1聽(tīng)起來(lái)比較響且刺耳。從模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可以得到25號(hào)聲響樣本主觀偏差性績(jī)效值最小，與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果相一致。而35號(hào)聲響樣本主觀偏差性績(jī)效值最大，其主觀評(píng)價(jià)得分也最高，兩者相一致。啟保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比如圖20所示。

閉保險(xiǎn)模型的驗(yàn)證過(guò)程與啟保險(xiǎn)一致，由表6可以看出，閉保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀偏差性績(jī)效值的相對(duì)誤差也均在可接受范圍（15%）以內(nèi)。閉保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比如圖21所示。

筆者所建立的汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)計(jì)算模型同樣適用于其它不同類型的門(mén)鎖。應(yīng)用這一模型可以得到主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的預(yù)測(cè)值，不需要進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)，能夠大大縮短研發(fā)周期，節(jié)約企業(yè)開(kāi)發(fā)成本。

6 結(jié)論

▲圖20 啟保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比

表5 新門(mén)鎖啟保險(xiǎn)聲品質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果

表6 新門(mén)鎖閉保險(xiǎn)聲品質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果

▲圖21 閉保險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比

筆者以五款不同門(mén)鎖作為研究對(duì)象，對(duì)汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉聲進(jìn)行了采集，對(duì)其中兩款有代表性的門(mén)鎖分別進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)參數(shù)計(jì)算及主觀評(píng)價(jià)，建立了啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)的多元線性回歸模型。將這一模型應(yīng)用于另外三款門(mén)鎖進(jìn)行驗(yàn)證，效果良好。筆者所建立的啟保險(xiǎn)與閉保險(xiǎn)多元線性回歸模型還適用于其它種類的門(mén)鎖。

筆者提出了汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)的主客觀評(píng)價(jià)方法，采用成對(duì)比較法得到了聲品質(zhì)的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果，在響度峰值、尖銳度峰值的基礎(chǔ)上，提出了RMS響度和RMS尖銳度參數(shù)及其計(jì)算方法。

筆者對(duì)響度峰值、尖銳度峰值、RMS響度及RMS尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)響度峰值、RMS響度、RMS尖銳度與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性較好，尖銳度峰值與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性較差。

筆者建立并驗(yàn)證了利用響度峰值、RMS響度和RMS尖銳度進(jìn)行汽車(chē)門(mén)鎖保險(xiǎn)啟閉聲品質(zhì)評(píng)價(jià)的多元線性回歸模型。

通過(guò)研究確認(rèn)RMS響度和RMS尖銳度計(jì)算方法能夠使企業(yè)縮短研發(fā)周期，減少資金、人員和時(shí)間等成本的投入。