基于径向基函数模型的某混合动力车型怠速声品质优化

2022-11-21孔丹丹郑海生杜浩袁懋荣

汽车技术 2022年11期

孔丹丹郑海生杜浩袁懋荣

（广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院，广州 511434）

主题词：噪声品质径向基函数贡献度分析曲轴系统曲轴扭转减振器正时系统

1 前言

混合动力汽车的NVH性能控制相较于传统汽车和纯电动汽车更为复杂，其噪声问题是气动噪声、机械噪声和燃烧噪声综合作用的结果[1-2]。为更全面、更客观地反映人耳对噪声的听觉效应，需要考虑不同频带噪声之间的掩蔽效应和人耳听觉系统的频率选择性，为此，声品质的评价指标被引入[3-5]。

国内外学者在汽车声品质方面开展了大量研究。Schiffbänker 等要求300 位测试者就80 种不同发动机噪声的骚扰度指标进行主观评价，提出响度级的概念[6-7]。FEV 公司通过研究柴油机部件的声音特性，发现影响内燃机声品质的主要因素是饱满度[8]。在声品质客观评价指标的建立方面，本田公司研究人员提出包括响度、尖锐度等10 种汽车声品质客观评价指标，并建立了以运动感和豪华感为主观评价的主、客观评价模型[9-12]。闫靓等通过对车内低频噪声进行评价，提出不愉悦度和不愉悦概率的主观评价指标，并对其进行了更深入的等级划分[13]。目前，大部分研究着重于提取声品质客观参量，建立主、客观评价模型，而将声品质主、客观预测模型应用于零部件优化的较少。

本文提出一套完整的声品质研究及优化方法：以某搭载直列四缸汽油发动机的HEV 车型为研究对象，选取心理声学客观参数响度、粗糙度、尖锐度、音调度、波动度、干扰度进行客观评价研究，采用成对比较法对分析组的21 个怠速工况车内噪声样本进行主观评价研究，通过径向基函数（Radial Basis Function，RBF）方法建立该车型怠速声品质预测模型，并建立基于RBF 的噪声声品质客观评价参量的灵敏度模型，定量计算影响混合动力车型怠速噪声声品质的客观评价参量贡献度，分析影响噪声声品质的关键系统，并进行相应优化，通过RBF回归模型预测得到主观评价结果。

2 混合动力车型怠速声品质主客观评价

2.1 噪声样本库的建立

评价样本作为声品质指标开发的重要输入，直接影响主、客观评价结果的准确性和主、客观回归模型的有效性。故本文试验在半自由场消声室进行，采用LMS 公司的TestLab 多通道声振测试与分析系统，噪声记录仪为130P10/C10 型PCBICP 传声器，通过Sennheiser HD600 专业耳机进行声音回放，测点布置情况如图1所示。

图1 测点布置情况

以6 款同一级别且配置相同排量发动机的混合动力车型为研究对象，记录怠速工况下的噪声样本，对噪声信号进行前处理，即滤波、筛选、截取和响度调节[14]，最终得到41个长度为3 s的有效噪声样本，其中分析组编号为1～21 的噪声样本用来建立噪声声品质预测模型，检验组编号为22～41 的噪声样本用来验证预测模型。

2.2 主观评价

主观评价方法包括排序法、等级评分法、成对比较法、语义细分法、数值估值法，由于样本量大，为快速、准确获取评价结果，本文采用数值估值法。考虑到数值估值法自由度较高以及汽油发动机辐射噪声的复杂性，选择具有发动机声学相关研究背景的专业人士35人为评审团成员，其中男性20 人，女性15 人，年龄在26～50 岁范围内，应用数值估值法进行噪声声品质的主观评价测试，以满意度指标（根据不同的评审对象主观打分，取其算术平均值作为该样本的声品质评分）作为主观评价试验量化指标。根据一致性指标剔除2个评分后，最终得到主观评价一致性系数为0.906，说明主观评价结果有效，可用于后续分析。

2.3 客观评价

2.3.1 粗糙度

粗糙度能够反映调制幅度的大小、分布和程度，对200 Hz 的调制频率以下的声音都能保证声音评价的准确性，特别对70 Hz调制频率附近的声音具有显著的评价效果。其计算公式为：

式中，R为粗糙度；fmod为调制频率；ΔLE为声音信号的激励级变化量；z为临界频带Bark数。

2.3.2 尖锐度

尖锐度可对噪声中的高频成分所占比例进行量化描述，能够量化表述尖锐刺耳程度。频谱包络和中心频率是影响噪声尖锐度的最主要因素。

以响度模型为基础，可以对尖锐度的数学模型进行量化描述，常用Zwicker模型来计算尖锐度：

式中，S为尖锐度；k为加权系数，一般取0.11；N'(z)为临界带宽的特征响度；g(z)为不同临界频带的加权函数；N为总响度。

2.3.3 声品质评价

除粗糙度和尖锐度外，常用的客观评价参量响度、干扰度、波动度、音调度也广泛应用于内燃机声品质的评价和预测[15]。混合动力车辆怠速车内噪声主、客观评价结果如表1所示。

表1 输入数据样本集

3 声品质主、客观回归模型的建立

3.1 基于响应面法的主客观回归模型建立

响应面法（Response Surface Methodology，RSM）是利用多项式函数拟合设计空间，通过一个超曲面来替代实际复杂的输入、输出关系的方法[16-17]。本文采用多元一阶响应面模型，表达式为：

式中，y为输出变量；βi(i=1,2,…,M)为变量系数；xi(i=1,2,…,M)为输入变量；M为声品质评价指数数量。

选取分析组的21 个噪声样本，建立基于响应面的主、客观回归模型，其表达式为：

式中，Y为主观评价分数；X1～X6分别为响度、粗糙度、尖锐度、音调度、干扰度、波动度。

3.2 基于RBF的主、客观回归模型建立

假设输入层神经元数量为r，输入层为X；隐层为h，隐层内神经元数量为m，激活函数为fh；输出层为Y，输出层内神经元数量为k，对应的激活函数为fY。则隐层中第j个神经元的输出为[18-19]：

输出层第n个神经元的输出为:

式中，v、w为权值；a、b分别为隐层与输出层阈值。

隐层激活函数为：

输出层激活函数为：

网络总误差函数为：

式中，E为误差；l 为训练样本数量；Tk为实际测试结果。

本文采用的是基于径向基的3层前向神经网络，包括输入层、输出层和中间层，以车内噪声样本的客观心理学参量为输入层，主观满意度为输出层进行回归模型建立，结构如图2所示。

图2 神经网络结构

3.3 贡献度分析

各设计变量对目标值的影响大小可以通过贡献度分析获得，其原理是在试验设计中，根据样本点建立二次回归模型[20]：

式中，Y为优化目标值；xi、xj为设计变量，β0、βi、βi,i、βij为回归模型系数，表征各参数对目标值的影响大小。

式中，Txi为归一化后的设计变量，变化范围为[-1,1]。

将式（11）带入式（10）得到归一化后的回归模型：

式中，λ0、λi、λi,i、λij为归一化后的回归模型系数。

将系数λi进行转换得到各设计变量对目标参数的贡献度δxi：

通过贡献度分析，可以准确预测混合动力车辆车内噪声各客观参量的灵敏度关系，粗糙度、尖锐度、响度、干扰度对汽油机怠速声品质的贡献度分别为37.9%、19.2%、17.5%、15%，音调度和波动度影响较小，分别不到10%。

4 怠速声品质优化

相较于传统燃油车，混合动力车辆在怠速时发动机转速较高，工作负荷较大，因此，发动机结构振动和辐射噪声较大，怠速声品质问题容易被消费者发现。本文的研究对象为搭载2.0 L 自然吸气发动机的串并联式混合动力车型。在怠速亏电状态，该车型发动机转速为1 350 r/min，发动机扭矩为60 N·m。在该工况下，主观评价结果为车内噪声嘈杂、粗糙感明显。通过客观测量车内噪声，并对噪声进行短时傅里叶分析，结果如图3所示。

图3 车内驾驶员右耳噪声时频图

从图3中可以看出，车内噪声在200～1 000 Hz频率范围内存在多个频带的响应，声音较杂。通过测试软件将200～1 000 Hz频带的噪声滤除后回放，车内噪声的声品质改善显著。

对车内噪声结果进行频谱分析，如图4所示。从图4中可以看出，在200～1 000 Hz范围内，除了10阶、12阶等发动机主阶次激励外，也包含了11 阶、11.5 阶、12.5阶、13阶等曲轴旋转的奇数阶和半阶次噪声。

图4 车内驾驶员右耳噪声频谱图

此外，车内噪声在200～1 000 Hz范围内频率间隔接近，间隔11.25 Hz 和25 Hz，容易产生调制，而导致较为明显的粗糙感。本文对曲轴系统和正时系统进行研究，提出相应优化措施，提升发动机怠速声品质。

4.1 曲轴系统优化

通过采集动力总成本体振动数据，发现发动机曲轴前端扭振减振器（Torsional Vibration Damper，TVD）在200～500 Hz 存在较大振动响应，并与车内200～500 Hz的噪声频带相对应，如图5所示。

图5 发动机曲轴TVD处X向振动

由图5可以看出，振动信号呈现半阶次特征。通过采集曲轴位置信号和点火信号，并对振动信号进行200～500 Hz的滤波，发现该频段半阶次敲击发生在第1缸做功时刻，如图6所示。

图6 发动机曲轴TVD处X向振动

在动力总成NVH消声室台架上实测曲轴前端TVD处的扭振，实测曲轴扭振在350 Hz附近存在共振带，与动力总成本体振动吻合良好。

该发动机为混合动力专用发动机，与同排量传统发动机相比，在相同转速和扭矩工况下，曲轴前端TVD处的激励较大，结构刚度较差，系统阻尼较小，因此扭振恶化，影响因素如表2所示。

表2 混合动力车型曲轴前端扭振影响因素分析

针对曲轴扭振的影响因素，对该混合动力发动机的曲轴前端扭振进行优化，优化方案如表3所示。

表3 混合动力车型曲轴前端扭振优化方案

基于成本和经济性考虑，暂不对曲轴材料和结构进行更改，故不考虑方案3 和方案4。通过AVL EXCITE搭建动力总成多体动力学模型。

测试发动机真实缸压，加载在动力总成多体动力学模型中，并将优化方案1和优化方案2带入仿真模型，对比优化方案和原状态的曲轴TVD处的振动幅值，如图7所示。

图7 曲轴TVD处扭振仿真结果

仿真结果表明，优化方案2可将曲轴TVD端的振动大幅降低。按优化方案制作样件，实车搭载，并测试发动机曲轴TVD处X向振动，测试结果如图8所示。

图8 优化后发动机曲轴TVD处X向振动

通过对比图5 和图8，可以发现该混合动力车型怠速发电工况下，动力总成本体振动在200～500 Hz 频段内改善明显。

4.2 EVVT系统优化

该混合动力车型怠速发电工况下，发动机悬置主动端振动在500～1 000 Hz 存在较大振动响应，并与车内500～1 000 Hz的噪声频带相对应，如图9所示。

图9 发动机悬置主动端X向振动

该发动机悬置集成在正时罩盖上，靠近进排气可变气门正时（Variable Valve Timing，VVT）执行机构。由于该发动机搭载的进气VVT 为电子可变气门正时（Electromagnetic Variable Valve Timing，EVVT），该EVVT 执行机构由1 个直流无刷电机和1 个摆线齿轮差速器构成，可通过调节电机扭矩实现进气角度的调节。在怠速发电工况下，由于该EVVT 执行机构本身存在500～1 000 Hz 的敲击噪声，该噪声通过发动机悬置传到车内，影响车内怠速声品质。

在怠速工况下，EVVT 系统的敲击激励即驱动电机本身的转速波动，通过测试得到20 s内电机轴转速波动曲线，转速最大波动量达到±75 r/min，为了从激励源头改善EVVT 的动态响应，通过PID 控制，将电机轴转速波动控制在675±15 r/min。转速波动对比测试结果如图10所示。

图10 EVVT电机转速波动

除控制EVVT 电机的转速波动外，通过减小EVVT的差速器内部齿轮间隙、增大导油槽等方法进一步优化。优化后的发动机悬置主动端振动情况如图11所示。

图11 优化后发动机悬置主动端X向振动

通过对比图9和图11，可以发现通过优化EVVT 系统，可以有效改善发动机悬置主动端500～1 000 Hz的振动，整车声品质得到显著提升。

4.3 正时系统优化

该混合动力车型在发动机水温高于90 ℃时，在怠速发电工况，车内噪声在200～1 000 Hz频段出现严重恶化，车内噪声声压级增大约3 dB(A)，结果如图12 和图13所示。

图12 冷、热机状态下车内噪声200～500 Hz频谱图

图13 冷、热机状态下车内噪声500～1 000 Hz频谱图

通过采集NVH恶化后发动机悬置主动端振动和曲轴位置信号及第1缸点火信号，发现曲轴旋转2圈，产生了4次振动敲击，且该振动为2阶频次，因此判断恶化状态的敲击来自配气机构，结果如图14所示。

图14 恶化状态下发动机悬置振动频谱图

通过采集发动机标定数据发现，每次出现振动恶化现象时，均伴随排气VVT 的EVC（排气气门关闭角度）波动较大。该发动机采用全可变机油泵，在怠速发电工况下，机油泵的主油道压力为130 kPa。张紧器位于排气侧，因此张紧器的压力对排气VVT 的稳定性影响更大。由于热机状态机油黏度较低，导致张紧器张紧力较小，进而导致排气VVT的波动较大，并引起整个配气机构的NVH 性能恶化。针对该发动机的张紧器系统，其优化方案及优化数据如表4所示。

表4 正时系统优化方案

将上述优化方案在实车上搭载，热机状态车内噪声恶化现象消失，优化后发动机悬置主动端的振动如图15所示。

图15 优化后发动机悬置振动频谱图

4.4 基于RBF模型的主客观预测

将曲轴系统优化方案和EVVT系统优化方案，以及正时系统优化方案在实车搭载，测得怠速发电工况车内噪声结果如图16所示。

图16 优化后车内噪声

通过对比图3和图16可知，优化后怠速发电工况下车内噪声在1 000 Hz内改善明显。

将原状态和2 个优化方案带入到RBF 模型中进行主观评价预测，结果如表5所示。

表5 优化方案声品质主、客观参量

由表5 所示，优化TVD 样件和点火提前角后，噪声样本声品质有一定提升，其中响度、尖锐度、波动度、干扰度一定程度降低，粗糙度和音调度有所升高，通过RBF预测模型得到主观评价结果为5.75分，较原状态有一定程度提升。在优化方案1 的基础上，控制EVVT 电机的转速波动、减小减速器间隙、增大润滑后，通过RBF预测模型得到主观评价结果为6.25分；提升机油泵主油道压力和优化张紧器参数，通过RBF 预测模型得到主观评价结果为6.75分，进一步提升了该混动车型在怠速发电工况的声品质。