易子馗，谭建平，闫 涛

（中南大学 高性能复杂制造国家重点实验室,长沙 410083）

基于BP神经网络的电机噪声在线评价系统

易子馗，谭建平，闫 涛

（中南大学 高性能复杂制造国家重点实验室,长沙 410083）

为有效甄别存在异常噪声的车窗电机，提出一种基于BP神经网络的车窗电机噪声在线评价系统。由于现有客观参量不能够完全适用于车窗电机的噪声评价，根据车窗电机噪声特点提出了一种形如窗函数的加权因子用于修正尖锐度参量，并通过主客观评价实验优化了心理声学客观参量。在此基础上，以有效的客观参量和物理参量为特征值，构建使用附加动量法优化的BP神经网络分类器，并最终建立了噪声在线评价系统。测试结果表明，该系统对车窗电机噪声的分类准确率在90%以上，且与传统BP神经网络分类器相比，具有更高的准确率和更少的耗时，可用于车窗电机噪声的在线评价。

声学；车窗电机噪声；心理声学参量；附加动量法；BP神经网络；在线评价系统

随着汽车工业的快速发展，对于车内环境舒适度的要求越来越高。车窗电机噪声对车内乘员的心理和生理均能产生不同程度的影响，导致汽车声音品质下降。因此，在车窗电机出厂前，需要对其噪声进行测试和分类评价。

控制噪声的研究主要集中在噪声分贝水平的降低。为了满足法规和国标的要求[1–2]，普遍应用时频分析方法。然而，这种传统方法用于评价噪声时并不能反映人的主观感受的不足[3–5]，车窗电机生产厂往往采用人工听诊法对电机噪声进行检测评价。……