一種汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，不僅分析了信號的幅值信息，而且還有效利用了信號之間的相位信息。通過計算信號之間的瞬時偏相干函數(shù)，可以消除汽車聲源信號之間的相互影響，在此基礎上將偏相干函數(shù)幅值與相位信息結合形成瞬時偏相干關系譜，使之可以快速、直接地對汽車車內(nèi)噪聲源進行識別，并且該方法適用于平穩(wěn)、非平穩(wěn)和瞬態(tài)信號的噪聲源識別分析。
【專利說明】
一種汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法
技術領域
[0001 ]本發(fā)明屬于汽車噪聲、振動與聲振舒適性技術領域，具體涉及一種汽車車內(nèi)非平 穩(wěn)異常噪聲源識別方法的設計。
【背景技術】
[0002] 隨著人們環(huán)境意識的不斷增強，汽車噪聲問題受到了社會的廣泛關注。在此背景 下，汽車噪聲、振動與聲振舒適性(Noise,Vibration and Harshness--NVH)正演變成為 重要的產(chǎn)品設計與性能評價指標，也是消費者或用戶最關心的汽車性能指標之一，甚至直 接影響到汽車的品牌。因此，汽車噪聲控制水平，特別是車內(nèi)噪聲控制水平已經(jīng)作為評價車 型優(yōu)劣的重要參數(shù)。
[0003] 車內(nèi)噪聲控制始于噪聲源識別，即能否正確識別噪聲源是車內(nèi)噪聲控制的基礎。 車內(nèi)噪聲按來源主要可分為發(fā)動機噪聲、傳動系噪聲、進排氣噪聲、路面-輪胎噪聲、風激勵 噪聲等。常用的噪聲源識別方法總體上可分為以下3大類：
[0004] (1)傳統(tǒng)噪聲源識別方法:該方法主要包括了主觀評價法、分別運轉法、鉛覆蓋法 等，其優(yōu)點在于能夠較快速地對簡單的聲源進行識別，但是在復雜聲場或多聲源條件下識 別精度不高。
[0005] (2)基于現(xiàn)代信號處理技術的噪聲源識別方法：該方法主要包括了時域法、頻域 法、時頻分析法等，其優(yōu)點是能結合聲、振信息準確地對噪聲源進行識別并且測試手段靈 活，但是對分析人員的理論與實際結合能力要求較高。
[0006] (3)基于傳聲器陣列技術的噪聲源識別方法:該方法主要包含了聲強測試法、聲全 息測試法、波束形成法等，其優(yōu)點在于能夠快速地對噪聲源進行識別并加以圖示，但是其硬 件成本昂貴并且對于不同的聲源可能還需要準備不同的傳聲器陣列，進一步增加了測試的 成本。
[0007] 以上3大類噪聲源識別方法中，目前主流的為(2)基于現(xiàn)代信號處理技術的噪聲源 識別方法，主要因為其理論相對成熟，并且有諸多成功應用的案例。時域法和頻域法分別從 時域和頻域出發(fā)對聲源信號進行識別，能在特定的條件下獲得較好的效果，但是具有一定 的局限性一一不能對非平穩(wěn)信號進行噪聲源識別。而汽車零部件出現(xiàn)匹配不良或工作異常 時，其聲信號多為時變非平穩(wěn)的，信號的頻率成分隨時間發(fā)生變化，甚至具有瞬時特性，此 時單從時域或者頻域進行聲源識別往往不能獲得正確的結果。時頻分析方法能夠對非平穩(wěn) 信號進行分析從而可應用于非平穩(wěn)噪聲源識別中，典型的時頻分析方法有短時傅里葉變換 (STFT)，小波分析(WT)，維格拉-威廉分布(WVD)等，但目前基于時頻分析的噪聲源識別方法 仍停留在二維或三維的時頻幅值(能量)譜圖，該方法具有如下兩個方面的缺點：
[0008] (1)二維或三維的時頻幅值(能量)譜圖只利用了原始信號的幅值信息，并未深入 挖掘信號之間蘊含的相位信息。
[0009] (2)僅通過時頻幅值(能量)譜圖還不能直接對噪聲源進行識別，還需要借助以其 他分析方法(如相關分析)才能綜合定位噪聲源。因此，基于時頻分析方法的汽車非平穩(wěn)噪 聲信號聲源識別效果與信息轉換能力仍有待提高。
[0010] 相關領域已公開的專利和論文中，李曉妮，向宇，王玉江，陸靜，袁莉蕓的發(fā)明專利 "噪聲源識別方法(CN103728013A)"，其主要的計算手段為快速傅里葉變換(FFT)，本質上仍 為平穩(wěn)信號的聲源識別技術;鄭四發(fā)，連小珉，李克強，郝鵬，王彬星，楊殿閣，羅禹貢，王建 強的發(fā)明專利"一種車輛加速噪聲的噪聲源識別方法(CN101464168A)"，其主要針對的汽車 行駛工況為加速狀態(tài)，適用范圍較窄，并且通過傳遞函數(shù)矩陣來合成計算響應點聲壓在加 速過程中的變化情況，本質上屬于頻域分析方法中的聲、振傳遞路徑分析技術(TPA)。本發(fā) 明與以上專利區(qū)別在于其分析對象可以是平穩(wěn)、非平穩(wěn)甚至是瞬態(tài)噪聲源識別，并且不需 要進行復雜的TPA建模分析。姚志遠，曾發(fā)林，宮鎮(zhèn)發(fā)表的論文"小波變換在車輛噪聲源識別 中的應用(汽車工程，2002，24(4): 302-305)"，其利用小波分解構造的特征能量差異來識別 汽車車內(nèi)主要噪聲來源，但該方法只計算了小波時頻能量譜信息，還需要進一步計算測點 之間的相關系數(shù)才能對噪聲源進行識別；賈繼德，陳劍，汪時武發(fā)表的論文"基于Morlet小 波相干分析的汽車聲源識別(農(nóng)業(yè)機械學報，2008，39(7): 194-196)"，其計算兩個汽車加速 工況噪聲信號的連續(xù)小波變換，并在此基礎上作出常相干函數(shù)的時頻圖用以識別車輛噪聲 聲源，但是汽車在運行過程中聲源很多并且聲源之間并非獨立，常相干函數(shù)并不能準確和 有效地衡量聲源和測點之間的關系，同時該方法仍然只計算了信號的時頻幅值(能量)信 息，并沒有對信號之間蘊含的相位信息進行探索利用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術中復雜的車內(nèi)聲場下傳統(tǒng)的時頻識別方法未 能有效利用信號之間的相位信息，并且不能直接識別出非平穩(wěn)噪聲源的問題，提出了一種 汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法。
[0012] 本發(fā)明的技術方案為:一種汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，包括以下步驟：
[0013] S1、對車內(nèi)噪聲源進行主觀評價；
[0014] S2、在車內(nèi)布置傳感器；
[0015] S3、對傳感器采集到的聲、振信號進行去相關處理；
[0016] S4、計算步驟S3中去相關處理后的信號的瞬時偏相干系數(shù)矩陣；
[0017] S5、計算步驟S3中去相關處理后的信號的瞬時相位矩陣；
[0018] S6、根據(jù)步驟S4得到的瞬時偏相干系數(shù)矩陣和步驟S5得到的瞬時相位矩陣，合成 瞬時偏相干關系譜圖。
[0019] 進一步地，步驟S2中的傳感器包括傳聲器和振動加速度傳感器。
[0020] 進一步地，傳聲器布置于空氣傳播噪聲聲源附近，用于記錄空氣傳播噪聲信號。
[0021] 進一步地，振動加速度傳感器粘貼于結構振動噪聲聲源表面，用于衡量結構振動 噪聲的聲輻射大小。
[0022] 進一步地，步驟S4中瞬時偏相干系數(shù)矩陣為一個二維矩陣，其行、列分別表示瞬時 偏相干系數(shù)在頻率和時間方向上的延拓。
[0023] 進一步地，步驟S4包括以下分步驟：
[0024] S41、根據(jù)信號特點選取合適的時頻分析方法；
[0025] S42、計算信號的時頻自功率譜和時頻互功率譜；
[0026] S43、計算信號的時頻偏相干函數(shù)，進而得到信號的瞬時偏相干系數(shù)矩陣。
[0027]進一步地，步驟S41中的時頻分析方法包括短時傅里葉變換法、小波分析法以及維 格拉-威廉分布法。
[0028] 進一步地，步驟S5中瞬時相位矩陣為一個二維矩陣，其行、列分別表示瞬時相位在 頻率和時間方向上的延拓。
[0029] 本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明通過計算信號之間的瞬時偏相干系數(shù)矩陣，可以消 除汽車聲源信號之間的相互影響，在此基礎上將偏相干函數(shù)幅值與相位信息結合形成瞬時 偏相干關系譜，使之可以快速、直接地對汽車車內(nèi)噪聲源進行識別，并且該方法適用于平 穩(wěn)、非平穩(wěn)和瞬態(tài)信號的噪聲源識別分析。
【附圖說明】
[0030] 圖1為本發(fā)明提供的一種汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法流程圖。
[0031] 圖2為本發(fā)明實施例原始源信號與接收信號波形圖。
[0032]圖3為本發(fā)明實施例源信號去相關處理后的信號波形圖。
[0033] 圖4為本發(fā)明實施例源信號幻(〇在去除源信號X2(t)相關性后與接收信號y(t)之 間的瞬時偏相干系數(shù)譜圖（不含相位信息）。
[0034] 圖5為本發(fā)明實施例源信號X2(t)在去除源信號X1(t)相關性后與接收信號y(t)之 間的瞬時偏相干系數(shù)譜圖（不含相位信息）。
[0035] 圖6為本發(fā)明實施例源信號幻(〇在去除源信號X2(t)相關性后與接收信號y(t)之 間的瞬時偏相干系數(shù)譜圖（含相位信息）。
[0036] 圖7為本發(fā)明實施例源信號X2(t)在去除源信號X1(t)相關性后與接收信號y(t)之 間的瞬時偏相干系數(shù)譜圖（含相位信息）。
【具體實施方式】
[0037] 下面結合附圖對本發(fā)明的實施例作進一步的說明。
[0038] 本發(fā)明提供了一種汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，如圖1所示，包括以下步 驟：
[0039] S1、對車內(nèi)噪聲源進行主觀評價。
[0040]由于汽車聲源部位太多，為了提高效率從而進行針對性的聲源識別，最初可通過 主觀評價方法縮小傳感器的布置范圍。但是主觀評價方法識別精度較低，只能為后期的試 驗測試提供方向。
[0041 ] S2、在車內(nèi)布置傳感器。
[0042]汽車聲源來自于兩個方面:空氣傳播噪聲和結構振動噪聲，對于空氣傳播噪聲聲 源可將傳聲器布置于靠近聲源表面以記錄噪聲信號，對于結構振動噪聲聲源可將振動加速 度傳感器粘貼于結構表面用以衡量聲輻射大小。
[0043] S3、對傳感器采集到的聲、振信號進行去相關處理。
[0044]由于車內(nèi)聲場復雜，并且各個聲源之間不是獨立存在的，而是具有一定的相關關 系，若直接利用原始信號進行分析可能會導致錯誤的結論。因此，需要對收集的聲、振信號 進行去相關處理，具體而言就是消除各個信號之間的線性關系。
[0045] 假設有兩個聲源信號X1(t)和X2(t)，它們的頻譜分別為去除信號幻(〇和X2 (t)的相關關系計算方法如公式(1)所示：
[0046] fi.2 = fi-Hi2f2 (1)
[0047] 式中H1：*X1(t)與x2(t)之間的頻率響應函數(shù)，可由下式進行計算：
[0049] 其中S12和Sn分別為信號X1(t)與X2(t)的互功率譜密度函數(shù)和信號 X1(t)的自功率 譜函數(shù)。
[0050] 同理，去除信號12(〇與幻(〇的相關關系計算方法如公式(3)所示：
[0051] f2.i = f2-H2ifi (3)
[0052] 該方法可以推廣至具有i個聲、振源條件下的去相關分析，如公式(4)所示：
[0053] fl.(2,3,...,i) = fl-Hl2f2-Hl(23)f2.3-. . . ~Hl (23. . i)f (23.. . i-1). i (4)
[0054] S4、計算步驟S3中去相關處理后的信號的瞬時偏相干系數(shù)矩陣。
[0055] 將經(jīng)過步驟S3處理的聲、振信號進行時頻分析同時計算其瞬時偏相干系數(shù)矩陣， 從而獲得聲源信號與接收信號在整個時頻空間內(nèi)的偏相干函數(shù)分布，該矩陣為一個二維矩 陣，其行、列分別表示瞬時偏相干系數(shù)在頻率和時間方向上的延拓。
[0056]該步驟具體包括以下分步驟：
[0057] S41、根據(jù)信號特點選取合適的時頻分析方法。
[0058]可選的時頻分析方法有短時傅里葉變換法(STFT)--針對平穩(wěn)信號或者變化緩 慢的非平穩(wěn)信號，小波分析法(WT)-一針對平穩(wěn)、非平穩(wěn)或者瞬態(tài)信號，維格拉-威廉分布 法(WVD)-一針對平穩(wěn)、非平穩(wěn)或者瞬態(tài)信號等時頻分析方法。
[0059] 本發(fā)明實施例中，選取小波分析法作為時頻分析方法，對于其他時頻分析方法可 以按照本實施例進行推廣。
[0060] 信號x(t)的連續(xù)小波變換為：
[0063]其中，C(a，b)為小波系數(shù)，a，b分別為尺度因子和平移因子，t為時間，x(t)為分析 信號，為小波基函數(shù)，*表示共輒^
表示經(jīng)過尺度平移和伸縮后的母小波函 數(shù)，這里選取morlet小波進行說明，其時域和頻域的表達如公式(7)(8)所示：
[0066]式中，wo表示小波帶通濾波器中心頻率，a為尺度因子，w為分析頻率。
[0067] S42、計算信號的時頻自功率譜和時頻互功率譜。
[0068]根據(jù)選取的時頻分析方法計算聲源和接收點處的時頻自功率譜Sxx(t，f)、SYY(t， f)和時頻互功率譜SXY(t，f)，其中X表示聲源位置信號，Y表示接收點位置信號，t表示時間，f 表示頻率。
[0069] 通過morlet小波函數(shù)形式可以發(fā)現(xiàn)，morlet小波屬于復數(shù)小波，即含有實值部分 又含有虛數(shù)部分，這樣計算得到小波系數(shù)也含有實部和虛部。假設計算去相關后的幻(0和 x2(t)信號獲得的小波系數(shù)實部分別為Re[X(t，f)]和Re[Y(t，f)]，虛部分別為Im[X(t，f)] 和Im[Y(t，f)]，那么可以計算出信號的時頻自功率譜函數(shù)與時頻互功率譜函數(shù)，如下所示：
[0070] Sxx = Re[X(t,f)]2 (9)
[0071] SYY = Re[Y(t,f)]2 (10)
[0072] SxY = Re[X(t,f)] ? Re[Y(t,f)] (11)
[0073] 其中，SXY為信號時頻分布的互功率譜函數(shù)，SXX、SYY分別為信號Xl(t)和X2(t)時頻分 布的自功率譜函數(shù)。
[0074] S43、計算信號的時頻偏相干函數(shù)，進而得到信號的瞬時偏相干系數(shù)矩陣。
[0075] 偏相干函數(shù)實際上為去除信號相關關系之后的常相干函數(shù)，將通過步驟 S3處理后的信號進行常相干分析即可獲得原始信號之間的偏相干函數(shù)估計。
[0076] 本發(fā)明實施例中，根據(jù)公式(9)~（11)的計算結果，可以計算出信號的瞬時偏相干 系數(shù)矩陣？如公式(12)所示：
[0078] S5、計算步驟S3中去相關處理后的信號的瞬時相位矩陣。
[0079] 將經(jīng)過步驟S3處理的聲、振信號進行瞬時相位矩陣計算，這里計算信號相位的方 法和步驟S4選取的時頻分析方法有關。同樣的，瞬時相位矩陣也是二維矩陣，其行、列分別 表示瞬時相位在頻率和時間方向上的延拓。
[0080] 本發(fā)明實施例中，在步驟S42中已經(jīng)獲得了去相關信號的小波時頻系數(shù)實部與虛 部，那么根據(jù)相位的定義，可用公式(13)來進行信號的瞬時相位差估計：
[0081 ] Phase = arctan(Im[X(t,f)]/Re[X(t,f)])-arctan(Im[Y(t,f)]/Re[Y(t,f)]) (13)
[0082] 其中，Phase即為信號的瞬時相位矩陣。
[0083] S6、根據(jù)步驟S4得到的瞬時偏相干系數(shù)矩陣和步驟S5得到的瞬時相位矩陣，合成 瞬時偏相干關系譜圖。
[0084] 譜圖中聲源信號與接收信號之間的相干關系由顏色深淺來表示，相位關系用箭頭 方向來表示(箭頭水平向右表示兩信號之間的相位差為〇°，箭頭豎直向上表示兩信號之間 的相位差為90°，以此類推）。
[0085] 為了更加直觀地說明本發(fā)明的識別過程，現(xiàn)引入仿真信號進行進一步闡述。
[0086]假設源信號X1(t)和X2(t)分別為如下信號(采樣頻率1000Hz，采樣時間2秒）：
[0087] xi = cos(23Tfiti)+cos(23Tf2t2)+cos(23rf3t3)+0 ? 35*rand(t)
[0088] x2 = cos(23Tfiti)+cos(23Tf2t3)+cos(23rf3t4)+0 ? 25*rand(t)
[0089] 式中
[0090] fi = 16Hz
[0091] f2 = 32Hz
[0092] f3=128Hz
[0093] tiG [0.5,1.5]sec
[0094] t2G [0.0,0.5]sec
[0095] t3^ [0.5,1.5]sec
[0096] t4^ [ 1 .0, 1.5]sec
[0097] t G[1.0,2.0]sec
[0098] 接收信號為y = 0 ? 6*xi+0.4*X2+0 ? 2*rand(t) 〇
[0099] 則源信號幻(〇和X2(t)和接收信號y(t)分別如圖2所示。
[0100] 將源信號^(〇和X2(t)經(jīng)過步驟S3進行去相關處理后得到幻.2(〇和^(t)，其波 形如圖3所示。
[0101] 通過步驟S4,分別計算去除線性相關性后的源信號^.2(〇和xuU)和接收信號y (t)之間的瞬時偏相干函數(shù)矩陣，其譜圖分別如圖4、圖5所示。
[0102] 通過步驟S5,分別計算去除線性相關性后的源信號^.2(〇和xuU)和接收信號y (t)之間的瞬時相位矩陣。
[0103] 通過步驟S6,將瞬時相位矩陣與瞬時偏相干函數(shù)矩陣合并得到瞬時偏相干關系譜 圖，分別如圖6、圖7所示。
[0104] 本領域的普通技術人員將會意識到，這里所述的實施例是為了幫助讀者理解本發(fā) 明的原理，應被理解為本發(fā)明的保護范圍并不局限于這樣的特別陳述和實施例。本領域的 普通技術人員可以根據(jù)本發(fā)明公開的這些技術啟示做出各種不脫離本發(fā)明實質的其它各 種具體變形和組合，這些變形和組合仍然在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。
【主權項】
1. 一種汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 51、 對車內(nèi)噪聲源進行主觀評價； 52、 在車內(nèi)布置傳感器； 53、 對傳感器采集到的聲、振信號進行去相關處理； 54、 計算步驟S3中去相關處理后的信號的瞬時偏相干系數(shù)矩陣； 55、 計算步驟S3中去相關處理后的信號的瞬時相位矩陣； 56、 根據(jù)步驟S4得到的瞬時偏相干系數(shù)矩陣和步驟S5得到的瞬時相位矩陣，合成瞬時 偏相干關系譜圖。2. 根據(jù)權利要求1所述的汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，其特征在于，所述步驟 S2中的傳感器包括傳聲器和振動加速度傳感器。3. 根據(jù)權利要求2所述的汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，其特征在于，所述傳聲 器布置于空氣傳播噪聲聲源附近，用于記錄空氣傳播噪聲信號。4. 根據(jù)權利要求2所述的汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，其特征在于，所述振動 加速度傳感器粘貼于結構振動噪聲聲源表面，用于衡量結構振動噪聲的聲福射大小。5. 根據(jù)權利要求1所述的汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，其特征在于，所述步驟 S4中瞬時偏相干系數(shù)矩陣為一個二維矩陣，其行、列分別表示瞬時偏相干系數(shù)在頻率和時 間方向上的延拓。6. 根據(jù)權利要求1所述的汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，其特征在于，所述步驟 S4包括以下分步驟： 541、 根據(jù)信號特點選取合適的時頻分析方法； 542、 計算信號的時頻自功率譜和時頻互功率譜； 543、 計算信號的時頻偏相干函數(shù)，進而得到信號的瞬時偏相干系數(shù)矩陣。7. 根據(jù)權利要求6所述的汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，其特征在于，所述步驟 S41中的時頻分析方法包括短時傅里葉變換法、小波分析法以及維格拉-威廉分布法。8. 根據(jù)權利要求1所述的汽車車內(nèi)非平穩(wěn)異常噪聲源識別方法，其特征在于，所述步驟 S5中瞬時相位矩陣為一個二維矩陣，其行、列分別表示瞬時相位在頻率和時間方向上的延 拓。
【文檔編號】G01H17/00GK106052849SQ201610340409
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月20日
【發(fā)明人】黃海波, 丁渭平, 楊明亮, 朱洪林, 姜東明, 馬逸飛
【申請人】西南交通大學