某乘用车小油门加速声品质问题分析

针对某款乘用车小油门加速过程中车内噪声粗糙感明显的声品质问题,首先对噪声时域数据进行频谱特性分析,得到造成噪声粗糙感明显的原因是车内半阶次声压幅值调制。其次通过传递路径试验分析,确定车内半阶次激励源是发动机半阶次振动,主要传递路径是动力总成悬置。最后通过提高前围隔音量,优化悬置刚度及降低空调管隔振垫硬度,明显降低了车内噪声的半阶次特征,加速声品质得到有效改善。     

基于互相关和Hilbert的多设备测试数据延时研究及优化

针对利用多台设备采集试验数据时数据难以同步的问题,提出一种检测设备试验数据时间延迟估计的优化算法,结合测试数据去除趋势、互相关函数及其Hilbert变换之间的差值幅值,根据差值幅值在窗口范围内达到峰值的取样点计算延迟时间.仿真结果表明,该方法与直接互相关函数计算相比具有更好的锐度.采用多个陀螺仪测量车内同一点的车辆状态...     

汽车发动机噪声主动控制系统实验研究

现有的多数变步长主动控制算法的思路是建立步长参数与误差之间的非线性函数。本文中提出了一种基于反正切函数的迭代变步长FxLMS算法（iterative variable step-size FxLMS,IVS-FxLMS）;然后根据发动机转速信号构造参考信号,再利用IVS-FxLMS算法对驾驶员耳侧的2阶、4阶和6阶发动机噪声进行主动控制效果仿真;最后基于某国产车设计搭建主动控制系统软硬件进行实车实验来验证仿真结果。实验结果表明,车内发动机阶次噪声得到有效抑制,降低了车内发动机轰鸣声。     

基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法

为解决车辆噪声主动控制系统中参考信号在车内容易受到次级声源的污染和以发动机转速信号作为参考只能控制发动机阶次噪声的问题,提出一种基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法。首先根据传递路径分析结果选择对车内噪声贡献量大的车外测点信号,然后将发动机转速信号和车外测点信号进行数据融合作为参考信号,再利用迭代变步长FxLMS算法对驾驶员耳侧噪声进行主动控制。基于试验采集的不同工况车内噪声进行仿真分析,结果表明,所提出的算法相较于采用发动机转速信号作为参考信号的方法在总声压级上降低了4.4 dB(A)。     

基于FPSC-FxLMS算法的车内发动机噪声主动控制

噪声主动控制的关键是对被控噪声幅值和相位的准确估计，PSC-FxLMS算法在Command信号中加入噪声信号的相位，可发出比Command-FxLMS算法更小的次级声，但会受到次级通路估计准确性和傅里叶变换相位提取速度的制约。本文以某SUV车内发动机噪声为研究对象，提出滤波PSC-FxLMS(FPSC-FxLMS)算法，将从车内4个座椅头枕处采集的噪声信号作为初级噪声，通过仿真比较FPSC-FxLMS算法和Command-FxLMS算法对2、3阶发动机噪声同时控制的效果；接着，基于DSP硬件平台对另一辆SUV进行实车试验，再次对比两种算法的效果。结果显示，在对驾驶员和驾驶员后排乘员的左右耳处的发动机噪声进行控制时，在800 r/min怠速工况下，所提出算法4阶噪声的次级声幅值比Command-FxLMS算法降低25%以上；在1 900 r/min空转工况下，2阶噪声的次级声幅值降低50%以上。说明FPSC-FxLMS算法能快速准确地提取不同转速下发动机噪声的相位信息，使扬声器发出比Command-FxLMS算法更小的次级声。     

驾驶人车内次任务叠加实验研究

为了探究不同类型的车内次任务对驾驶人驾驶行为的影响程度,通过设计换道测试(LCT)为主任务,次任务包括视觉次任务、认知次任务和叠加次任务,分别在四种次任务下采集车辆行驶轨迹、转向角等数据进行驾驶绩效分析,结果表明:视觉认知叠加次任务对驾驶人驾驶行为的影响最大;视觉次任务次之;认知次任务的影响最小。     

车内噪声品质的时域传递路径分析

传统的频域传递路径分析方法容易获取振动信号的频谱特性,但难以与车内主观感受相结合,导致分析效率低和误判的缺陷。为了解决此问题,研究了基于时域传递路径分析的方法与车内噪声品质的相关性。利用声品质主观评价和客观数据的回归方程建立了声品质评审模型,设定了目标参数,再利用时域传递路径分析的方法得到了可靠的传递路径的分析模型。最终通过对动力总成噪声的时域特性进行分析与计算,得到了不同激励源的车内贡献量,对传递路径进行优化后,降低了5 dB(A)的发动机2阶噪声声压级,提高了车内声品质。     

某种汽车信号闪光器声音强度的控制研究

本文主要对某种汽车信号闪光器声音强度的控制进行了分析与研究,并针对性的设计一款汽车信号闪光器来确保汽车信号闪光器的声音强度,提高驾驶员驾驶安全性。     

基于传递路径分析的纯电动车驾驶室内啸叫问题优化

针对某纯电动车全油门加速行驶车内产生的啸叫问题,经主观评价及试验诊断分析后,排查出电机转速为5000rpm-6000rpm时车内出现啸叫噪声;通过传递路径分析阐述了减速器啸叫噪声的产生的背景,并进行试验测试、阶次分析、CAE仿真等研究分析方法排查出整车加速过程中车内啸叫声激励源来自减速器内轴2级传动齿轮的阶次噪声;结合开发车型设计情况,并在保证性能的情况下,提出减速器2级齿轮修形优化的方案;对实施优化后方案后的车辆进行试验验证和主观评价,结果表明驾驶室声压级峰值降低了4.99dB,解决驾驶室内啸叫问题,提高乘坐舒适性。     

SUV后背门振动对车内噪声影响的研究

为解决某SUV车型匀速行驶工况下车内低频噪声问题,对其进行试验分析,结果显示,在20 Hz附近出现异常峰值。通过对车身可疑结构进行逐一排查,利用阶次跟踪和ODS方法分析表明,引起车内低频噪声的主要原因为后背门低频共振。通过提高缓冲限位器支撑刚度降低了20 Hz频率成分峰值,提升了车内声音品质。     

基于驾驶安全性的纯电动汽车转矩信号处理方法研究

为了提高纯电动汽车(EV)的驾驶安全性,再考虑到实际驾驶情况的复杂性,针对能够影响纯电动汽车驱动转矩安全性控制的主要因素进行了相应的分析。针对纯电动车的驱动电机转矩信号的处理方法进行了特性分析,并讨论了其对纯电动汽车的驱动安全性的影响;针对纯电动汽车的扭振信号的仿真的频域处理方法进行了试验分析,并提出了相应的处理方法;针对紧急断电情况下纯电动汽车的转矩信号的处理方法进行了试验分析,并发现试验结果满足设计要求。研究了纯电动汽车的转矩信号通过加汉宁窗的卷积幅值校正法和纯电动汽车转速跟踪分析法改进的效果,并把处理方式应用于纯电动汽车的驱动控制策略开发。为了验证开发的控制策略,并进行了仿真和实车验证。试验结果证明:采用加汉宁窗(Hanning)的方法分析可以降低扭振信号的谐次误差和幅值误差,从而提升信号的精确性并加快了信号的处理速度。滤波处理和数据优化后,纯电动汽车的整车控制效率和模式切换的平顺性和安全性得到了提高。仿真和试验的结果均表明,选用的转矩和扭转信号处理方法有效,控制的精度和实时性均满足试验的设计要求。设计的控制策略安全有效,能够提高纯电动汽车转矩控制的质量、提高纯电动汽车的驱动效率和驾驶安全性。     

基于能量回收反拖扭矩的纯电动车减速器啸叫问题优化

针对某自主纯电动车制动减速时车内产生的啸叫问题,经主观驾评及客观测试分析后,排查出整车制动电机转速为4300rpm～3700rpm时车内出现啸叫噪声;通过齿轮啮合原理分析阐述了减速器制动减速噪声的产生机制,并进行整车测试、阶次分析等研究分析方法排查出整车制动减速过程中啸叫激励源头来自减速器一级主动齿轮阶次。结合该车型设计开发进度,提出对整车调整制动能量回收扭矩策略方案,对实施方案优化后的车辆进行主观评价和客观测试,结果表明一级主动齿轮阶次突变大幅削弱,制动减速工况车内相关阶次声压级峰值降低了5.1dB,解决了驾驶室内啸叫问题,提高了乘坐舒适性。     

某大型液压挖掘机驾驶室内噪声源识别试验研究

针对某大型液压挖掘驾驶室内噪声过大现象,采用频谱分析和阶次分析等方法对该型号挖掘机驾驶室内噪声源进行试验研究。首先介绍阶次分析方法在旋转机械应用的优越性,然后比较该挖掘机在不同工况下驾驶室内噪声水平,最后根据驾驶室内噪声频谱和阶次谱特征,结合发动机、冷却风扇、柱塞泵等相关参数识别出主要噪声源,为后续噪声控制提供可靠依据。     

电动轿车警示声设计方法研究

针对电动轿车低速行驶时车外声音过小而难以引起车辆和行人的警觉问题,本文中提出一种警示声的设计方法。首先,采集传统内燃机汽车车外声,并通过采用语音合成技术改变其声音信号特定频段内的幅值,以获得大量的声音信号样本;接着,以声品质概念为基础,进行主观评价试验,并计算出各声音信号的客观心理声学参数,选出对应车速区间内评分值最好的声音样本作为警示声;最后,采用模拟退火算法和遗传算法来优化BP神经网络,并以主客观评价数据为基础,建立SA/GA-BP神经网络的电动轿车警示声声品质主观评价客观量化模型,以6个客观参量作为输入,主观评价值作为输出。结果表明,该模型具有很快的收敛速度和很高的预测精度。     

轮毂电机驱动电动微型车车内噪声道路试验分析

通过道路试验的方法针对四轮轮毂电机驱动电动微型车车内噪声问题进行振源、传递途径以及主要贡献板件识别.分析中分别加速工况、回馈制动工况和匀速行驶工况下车内噪声和结构振动信号进行测量,通过对试验数据时间域、频率域、阶次跟踪分析发现:轮毂电机引起的6阶振动是车身结构振动和车内噪声的振源;不同频率范围内车身各结构板件对车内噪声有不同的影响并进行了相关的分析.试验结果对轮毂电机驱动电动车的进一步开发具有参考价值.     

时域传递路径分析在车内噪声优化中的应用

时域传递路径分析/合成技术是一种基于时域多输入系统合成车内噪声的技术,在车内噪声问题识别与优化上已经得到广泛的应用。与传统频域TPA相比,时域TPA在传递路径模型中丰富了隔振元件主被动端传递路径信息,为可听的修改预测提供更多选择;其时域拟合结果可进行回放,经过后处理可进行多种声学性能分析。文章对时域传递路径分析的基本原理与建模方法进行介绍,利用时域传递传递路径分析技术对某开发中车型建立排气系统结构传递路径模型,并识别出由排气吊钩共振引起的车内轰鸣声,结合修改预测并在样车上进行验证,为整车子系统引起的噪声问题识别与优化提供一套完整的方案。     

发动机台架试验振动信号预处理及频谱校正

为了使采样数据尽可能接近发动机振动信号的真实值,在MATLAB软件中综合采用各种信号预处理方法对柴油发动机台架试验振动信号进行处理,同时利用离散频谱比值校正法对处理后的振动信号进行频谱校正。结果表明信号的预处理方法和频谱校正法是非常重要的数据中间处理手段,振动信号的预处理能消除采样数据中存在的长周期趋势项并减少高频噪声的干扰,同时频谱校正法可保证时域幅值及快速傅里叶（FFT）变换后频谱幅值的精确性。     

某车型抖动轰鸣问题的分析与改进

针对某SUV车型车内抖动轰鸣声进行问题分析,查找出其动力传动系统的一阶模态是引起该车内抖动轰鸣的主要原因,根据有限元模型仿真的模态特性设计出主减及副车架的液压衬套动刚度和阻尼特性,并通过试验验证了该液压衬套对车内轰鸣声的改善效果,改进后车内传动系统阶次噪声最大降低了10dB。结果表明,通过改进主减和后副车架的安装衬套的动刚度和阻尼特性,实现对抖动轰鸣噪声的抑制,为前置后驱车型汽车NVH性能优化提供了可靠的参考方法。     

车路协同环境下驾驶员行为识别方法研究

本文中提出了一种介于车辆操纵稳定性和智能交通系统的驾驶员行为识别方法。首先通过微观仿真软件实现不同行驶状态下局部路网仿真,获取大量基本仿真数据,根据汽车动力学理论,实现基本行驶参数到行驶状态参数的转化;然后应用邻域粗糙集来进行特征约简,再使用总体平均经验模态分解(EEMD)、相关系数法和样本熵相结合的方法进行样本数据挖掘,将得到的样本熵数值作为聚类的特征向量;最后将特征向量输入GG模糊聚类进行聚类,利用微观交通软件和UC-Win/Road驾驶模拟器仿真得到的样本,采用最小平均贴近度择近原则实现驾驶行为识别验证,并根据最大贴近度和次最大贴近度计算待测样本属于某类驾驶行为的隶属度。实验表明,该方法取得了良好的识别效果。     

带空腔压电智能板的减振降噪实验研究EI北大核心CSCD

将汽车乘坐室简化为一封闭的矩形空腔,搭建了一个在作为矩形空腔的一个面的弹性智能板上装有压电分流阻尼装置的振动控制实验模型。针对弹性板第1阶模态,以压电元件存储电能最大化为目标,对压电元件粘贴位置进行了布局优化。为模拟车内噪声的不同来源和传播途径,分别进行了力锤、扬声器和激振器3种激励下压电分流阻尼的减振降噪实验。实验结果表明,通过压电分流阻尼控制后在1阶模态频率处的智能板频响函数幅值和空腔内声压幅值均有降低。本研究为车内低频噪声的控制提供了新方法。