商用车柴油机加速声品质主客观评价研究

张俊红，段超阳，林杰威，周启迪，汤周杰，徐天舒



商用车柴油机加速声品质主客观评价研究

张俊红1, 2，段超阳1，林杰威1，周启迪1，汤周杰1，徐天舒1

(1. 天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室，天津 300072；2. 天津大学仁爱学院，天津 301636)

以某6缸商用车柴油机为对象，研究其不同扭矩和起始转速下的加速声品质评价方法. 以心理声学参量响度、尖锐度、粗糙度、抖动度和语义清晰度作为初级客观评价指标，将初级指标随时间的变化率作为二级评价指标，构建两级声品质评价指标体系进行声品质客观评价；采用成对比较法对39组声音样本进行评审团主观评价，利用多元线性回归方法建立柴油机加速声品质预测模型，并进行了精确度验证；分析了影响柴油机加速声品质的因素．研究显示，模型的预测结果和主观评价结果的平均偏差率为15.72%，说明基于新的客观评价指标体系建立预测模型对加速工况下的柴油机声品质有较好的预测能力；响度是影响发动机声品质的主要客观指标，扭矩和转速的增加会导致声品质的下降，转速变化的快慢程度也对柴油机声品质有较大影响.

声品质；柴油机；加速噪声；主观评价；预测模型

声品质的主客观评价已经成为柴油机NVH性能研究中的热点[1-2]．以往柴油机声品质的研究多围绕其稳态工况进行评价与预测，但实际上柴油机有30%～70%的工作时间中处于非稳态工况，而针对非稳态工况的声品质研究较少．发动机的非稳态工况包括启动、加速、减速和熄火，其中加速噪声占比大，时频特性复杂多变，对人的主观感受影响大，是提高柴油机声品质的关键．

近年来，车辆加速声品质研究取得了一些研究成果．文献[3]运用神经网络方法对小型客车的加速声品质进行了评价，并建立了预测模型，得出影响车内加速声品质的主要因素是响度、粗糙度和尖锐度；文献[4]研究了9种B级轿车在加速条件下的车内噪声，采用多元线性回归的方法建立了评价模型，得出响度、粗糙度和A计权声压级是影响加速噪声声品质的主要因素；文献[5]对某款重型商用车加速工况下车内噪声进行了研究，得出驾驶员的各项心理声学参量的变化规律，为车内声品质研究提供了参考依据；文献[6]研究了汽车固定档位全油门汽车加速噪声声品质，应用多元线性回归的方法建立了声品质评价模型，得出了响度、油门线性度和粗糙度是加速噪声声品质的主要影响因素；文献[7]采集了14款不同品牌汽车加速时的车内噪声信号，通过对声音样本主客观评价，基于支持向量机理论建立了车内加速噪声声品质预测模型，并对模型的准确性进行了验证．在这些研究中，参与建模的客观心理声学参量选用的都是加权均值，不能准确地反映加速工况声品质特征，对声学参量变化给主观偏好度造成的影响考虑不足.

为了探究加速工况下心理声学参量的变化对声品质评价的影响，构建适用于加速工况的声品质评价指标体系，本文以某6缸商用车柴油机为研究对象，研究其在不同的负荷、起始转速下加速工况表面辐射噪声声品质．采集目标工况柴油机辐射噪声声音样本，筛选处理后生成声音样本数据库，组织振动噪声领域专业评审团队对声音样本进行主观偏好度评价，参考国内外研究内容选定心理声学参量作为客观评价的初级评价指标，将心理声学参量随时间的变化率引入到客观评价中作为二级评价指标，运用多元回归分析方法建立柴油机加速声品质评价模型，验证其准确性，并分析柴油机加速声品质的影响因素．

1 噪声样本数据库的建立

在精密级、半自由声场发动机噪声实验室内进行柴油机噪声取样测试，如图1所示．参照国际标准ISO 6798：1995将发动机进排气噪声引出室外，风扇拆除，按照GB/T1859—2000进行声音传感器的测点布置，如图2所示．

本文采用5点测声法，传感器布置点位于1点、2点、3点、4点和9点，其中

   　(1)

   　(2)

   　(3)

   　(4)

实验设备为LMS Test.Lab多通道声振分析与测试系统．根据发动机的外特性曲线，设定不同扭矩、不同起始转速、不同加速度进行加速实验，由于1点的麦克风受到测功机噪声的干扰偏大，故1点的声音信号不予采用，考虑到接收发动机零部件噪声的均衡性，最终选定机体上方测点(即9点)的声音信号作为研究对象．声音样本长度为5s，既能表现出加速特点，又避免人耳产生听觉疲劳，经过筛选和截取，得到39个声音样本．从39个样本中随机选出34个声音样本作为构建训练样本集，剩余5个声音样本作为预测样本．

图1 噪声测试现场

图2 9(5)测点布置及测量表面示意

2 加速噪声的主观评价

常用的评价方法有排序法、等级评分法、成对比较法等，由于柴油机加速辐射噪声复杂的声音特性，排序法和评分法导致评价结果一致性较差．成对比较法较为直接，每次比较都能够得出结果，唯一的缺点是随着样本数量增多，工作量也会迅速增大[8]．综合比较后，为了保证主观评价的准确性，采用成对比较法进行主观评价．

由于非专业人群难以辨别柴油机噪声的细小区别，会造成评价结果一致性较差，所以本文选取内燃机专业人群组建评审团队．由于受评价方法、声音特性和评价人员情绪等因素的影响，一般心理声学测试，有20名评价人员参与已经足够[9]．考虑到接触柴油机的用户群体以及相关专业男女比例，本文评价团队共22人，其中男性19人，女性3人，年龄在22～34岁之间．在正式开始评价之前，对评价团队成员进行了熟悉声音特性和评价过程的培训．

采用成对比较法进行主观偏好度打分，好听的得2分，不好听的得0分，分辨不出则各得1分，每次对比得分相加，分数范围在1～67分之间．为保证主观评价结果的准确性，对主观评价结果的一致性进行了分析，剔除1组一致性系数低于0.500的评价结果，其余33组的平均一致性系数为0.806，说明主观评价结果的离散程度低，可信度较高．

3 客观评价参量分析

声音的客观评价是对心理声学参量的量化，常见的心里声学参量有Zwicker响度(loudness)、尖锐度(sharpness)、粗糙度(roughness)、抖动度(fluctuation strength)、语义清晰度(articulation index，AI)等，这些心理声学参量被广泛地应用到了声品质的评价和预测之中，本文选择这5个心理声学参量作为声品质评价的初级评价指标．

在柴油机加速过程中，心理声学参量值会随着加速过程而不断变化，而参量的变化，例如响度、尖锐度的变化会对人心理产生影响，这部分影响不能忽略，所以本文将心理声学参量随时间的变化率作为二级评价指标引入到研究中．将参量随时间变化的值进行线性回归拟合得到变化率，响度变化率如图3 所示．

主客观评价完成后，得到33个声音样本的10个客观评价指标和主观偏好度，如表1所示，其中1～10分别代表了响度、响度变化率、尖锐度、尖锐度变化率、粗糙度、粗糙度变化率、抖动度、抖动度变化率、语义清晰度和语义清晰度变化率．

图3 响度随时间的变化率

表1噪声样本客观评价指标及主观评价结果

Tab.1 Objective evaluation index and subjective evaluation results for noise samples

4 多元回归模型的建立

回归分析是一种在处理变量之间的相关关系时最常用的统计方法，通过回归分析，可以找出隐藏在随机统计结果后面的统计规律[10-11]．在本文中，为研究商用车柴油机加速噪声的主观评价结果与客观评价结果之间的相关关系，采用多元性回归的方法来分析主客观评价结果之间的联系．

设定因变量(主观偏好度的值)为，自变量(客观评价指标，包括响度、尖锐度、粗糙度、抖动度、语义清晰度及各自的变化率)为1～X-1，建立多元线性回归模型，关系式为

   (5)

     (6)

   (7)

表2回归模型求解结果

Tab.2 Regression model results

由表2可知，在得出的10个标准化系数中，响度所对应的标准化系数最大，那么可以认为影响声品质主观偏好度的主要因素是声音的响度，响度所对应的非标准化系数是负值，说明了响度越大，声音就越容易引起人的烦躁．回归方程的相关系数＝0.9628，接近于1，得到的主客观评价结果之间的预测模型为

(8)

5 模型的准确性验证

在得到预测模型之后，对模型的准确性进行验证．本文在处理声音样本时预留了5个声音样本作为预测对象，如表3所示，这5个声音样本没有参与模型的建立．将这5个预测样本的客观评价指标作为预测模型的输入，模型的输出结果与主观偏好度的值进行比较，结果如表4所示．

表3 预留的5个预测样本主客观评价结果

Tab.3 Subjective and objective evaluation results of five predictive samples

由表4中的预测结果可知，这5个样本的预测结果均存在偏差，平均偏差在5分左右，相对于主观偏好度的变化范围1～67来说，平均偏差率约为15.72%，可以认为该模型的预测结果较为准确，同时也说明了在柴油机声品质研究中，考虑到原有的客观评价指标随时间的变化特点会对人的主观偏好度产生影响，引入以变化率为基础的二级评价指标是具有实际意义的．平均偏差率算法为

表4模型预测结果分析

Tab.4 Analysis of model prediction results

样本序号主观偏好度预测结果偏差绝对值平均偏差值平均偏差率/% 12732.555.555.0615.72 23240.618.61 33943.744.74 45456.012.01 52933.404.40

对标准化系数进行百分数处理，得出直观的客观评价指标权重，如表5所示．权重1中响度对主观偏好度的影响权重达到48%左右，由于其他心理声学参量是由响度衍生而来的，因此证实了响度在心理声学研究中的基础性地位[12]．

表5客观评价指标权重分析

本文直接测取的商用车柴油机加速工况的表面辐射噪声，主观评价时为保留声音的原始特性，没有对声音进行等响度处理，声音响度较大而且不同声音样本响度差别较大，使得响度指标对其他评价指标造成了一定的淹没效应，这也是响度对主观偏好度的影响权重最大的原因．为了能够体现出其他客观评价指标的重要性，在排除响度因素后重新计算权重，计算结果如表5中的权重2所示．除响度以外，响度变化率、粗糙度变化率、抖动度和语义清晰度对主观偏好度也有较大的影响；其余指标对主观偏好度有影响，但是影响较小．

6 影响主观偏好度的工况分析

柴油机加速过程中转速随时间变化的速率称为转速变化率，单位用(r/min)/s表示．为探究主观偏好度与柴油机加速时扭矩和转速之间的关系，将柴油机噪声样本的工况参数与主观偏好度的值进行可视化处理，如图4所示．

图4 不同扭矩-转速下主观偏好度值的分布

由图4可知，初始转速和转速变化范围相同，随着发动机输出扭矩的提高，主观偏好度在下降；若输出扭矩固定不变，那么随着发动机平均转速的增大，主观偏好度也在下降．分析声音样本的客观指标变化，由图5可知随着发动机的转速和扭矩增加，发动机的响度在增大，除此之外，尖锐度、语义清晰度也在恶化．虽然抖动度前期经过急剧上升后缓慢下降，粗糙度变化不明显，由于响度所占的影响权重最大，仍然使得总体主观偏好度下降．

选择0N·m和800N·m两种固定扭矩工况，分析转速变化率对主观偏好度的影响，结果如图6所示．从图6(a)中可以看出，扭矩为0N·m、加速较慢时，主观偏好度的整体得分较高．收集主观评价人员的心理反馈发现120(r/min)/s的声音会导致部分评价人员出现“心慌、烦躁”的感觉，而40(r/min)/s的声音相对来说给人一种“较温和”的感觉，这是由于较大的转速变化率造成的．图7表示的是低扭矩不同加速率时，客观参量随转速、时间的变化，由图7(d)可知速度变化率为120(r/min)/s的声音样本整体抖动度偏大．从其他图中可以发现，不同加速率下客观参量随转速变化的值和趋势基本相同，但是从客观参量随时间变化的图中，可以发现120(r/min)/s声音样本的响度和尖锐度的上升速率较大，语义清晰度的下降速率也较大，造成120(r/min)/s的声音样本让主观评价人员感到“心慌、烦躁”．

图5 不同扭矩下响度随转速的变化

图6 不同转速变化率对主观偏好度的影响

图7 客观参量随转速和时间的变化

图6(b)是柴油机扭矩为800N·m的情况，可见在中低转速时，柴油机加速快慢对主观偏好度的影响不大，但进入中高转速后，加速较快的声音样本主观偏好度得分更高．主观评价人员认为，加速较慢的声音样本给人的感觉“较为乏力”，加速较快的声音样本相比较之下就显得“动力更为强劲”．大扭矩高转速工况，声音的响度、粗糙度、语义清晰度的大小和变化趋势随加速快慢变化不明显；而在加速较慢的情况下，尖锐度和抖动度却比加速快时更大，特别是抖动度变大是引起主观评价人员感觉柴油机动力不足“较为乏力”的主要原因．

7 结 论

(1) 采用响度、尖锐度、粗糙度、抖动度和语义清晰度的时间变化率作为声品质二级评价指标能够有效地描述柴油机的加速噪声特征，对非稳态声品质评价和预测能力有较大提升．

(2) 权重分析结果表明，影响该柴油机加速声品质的主要因素除响度外，响度变化率、粗糙度变化率、抖动度和语义清晰度对声品质也有较大影响．

(3) 转速和扭矩的增加会导致柴油机声品质恶化；低扭矩时，柴油机比较平缓地加速会有较好的声品质；中高扭矩、中高转速，柴油机加速较快时的声音更受评审者的欢迎．

［1］ 毕凤荣，李 琳，张 剑，等. 基于EEMD-HT与LSSVM的柴油机辐射噪声品质预测技术[J]. 天津大学学报：自然科学版，2017，50(1)：28-34.

Bi Fengrong，Li Lin，Zhang Jian，et al. Sound quality prediction for diesel engine radiated noise based on EEMD-HT and LSSVM[J]. Journal of Tianjin University：Science and Technology，2017，50(1)：28-34(in Chinese).

［2］ Mao J，Hao Z Y，Jing G X，et al. Sound quality improvement for a four-cylinder diesel engine by the block structure optimization[J]. Applied Acoustics，2013，74(1)：150-159.

［3］ Lee Sang-Kwon. Objective evaluation of interior sound quality in passenger cars during acceleration[J]. Journal of Sound and Vibration，2008，310(1/2)：149-168.

［4］ 梁 杰，孙 强，卢鹏宇，等. 加速工况下车内噪声声品质烦躁度的评价研究[J]. 汽车技术，2010(3)：20-25.

Liang Jie，Sun Qiang，Lu Pengyu，et al. Research on sound quality annoyance evaluation for vehicle interior noise during acceleration[J]. Automobile Technology，2010(3)：20-25(in Chinese).

［5］ 高印寒，钱 塑，梁 杰，等. 重型商用车噪声测试及声品质客观评价分析[J]. 噪声与振动控制，2013(2)：188-192.

Gao Yinhan，Qian Su，Liang Jie，et al. Noise test and objective sound-quality evaluation of a heavy commercial vehicle[J]. Noise and Vibration Control，2013(2)：188-192(in Chinese).

［6］ 郭 勇，王海洋. 全油门加速工况车内声品质研究[J]. 汽车实用技术，2014(12)：8-11.

Guo Yong，Wang Haiyang. The research of vehicle interior noise quality under the accelerating condition[J]. Automobile Applied Technology，2014(12)：8-11(in Chinese).

［7］ 刘 阳. 基于支持向量机的车内加速噪声声品质研究[D]. 武汉：湖北工业大学，2015.

Liu Yang. Study on the Prediction of Car Acceleration Noise Sound Quality Based on Support Vector Machine[D]. Wuhan：Hubei University of Technology，2015(in Chinese).

［8］ Liu H，Zhang J H，Guo P，et al. Sound quality prediction for engine-radiated noise[J]. Noise & Vibration Bulletin，2015，56/57：277-287.

［9］ 陈 剑，杨 雯，李伟毅. 汽车声品质主观评价试验方法探究[J]. 汽车工程，2009，31(4)：389-392，339.

Chen Jian，Yang Wen，Li Weiyi. An investigation into the test methods for subjective evaluation of vehicle sound quality[J]. Automotive Engineering，2009，31(4)：389-392，339(in Chinese).

［10］ 王 岩，隋思涟. 数理统计与MATLAB数据分析[M]. 北京：清华大学出版社，2014.

Wang Yan，Sui Silian. Mathematical Statistics and MATLAB Data Analysis[M]. Beijing：Tsinghua University Press，2014(in Chinese).

［11］ Pietila G，Lim T C. Intelligent systems approaches to product sound quality evaluations：A review[J]. Applied Acoustics，2012，73(10)：987-1002.

［12］ 孟祥德，张俊红，李立顺，等. 基于回归分析的车用柴油机声品质预测技术[J]. 内燃机学报，2011，29(6)：534-537.

Meng Xiangde，Zhang Junhong，Li Lishun，et al. Sound quality prediction of diesel engine noise based on regression analysis[J]. Transactions of CSICE，2011，29(6)：534-537(in Chinese).

(责任编辑：金顺爱)

Research on Commercial Vehicle Diesel Engine Sound Quality Subjective and Objective Evaluation During Acceleration

Zhang Junhong1, 2，Duan Chaoyang1，Lin Jiewei1，Zhou Qidi1，Tang Zhoujie1，Xu Tianshu1

(1. State Key Laboratory of Engines，Tianjin University，Tianjin 300072，China；2. Renai College，Tianjin University，Tianjin 301636，China)

In this study，we used a six-cylinder commercial vehicle diesel engine to evaluate the sound quality of acceleration noise under different torque and initial engine speed conditions. To ensure the objective evaluation of sound quality，we constructed a two-level index system in which loudness，sharpness，roughness，fluctuation，and articulation were included in the primary level. We derived the time-dependent change rates of the primary indices as secondary indices. We performed a subjective jury test on 39 noise samples using the pairwise comparison method. Using multiple linear regressions，we then established and verified the accuracy of a prediction model for the acceleration sound quality of the diesel engine. Our analysis of the factors affecting the acceleration sound quality of the diesel engine shows the average deviation between the predicted and subjective evaluation results to be 15.72%. This indicates that our prediction model based on the new objective evaluation index system has better prediction ability of diesel engine sound quality under acceleration conditions. We determined that loudness is the main objective parameter affecting engine sound quality，and sound quality decreases with increasing engine load and speed. In addition，we determined that the acceleration rate has considerable effects on the sound quality of diesel engine.

sound quality；diesel engine；acceleration noise；subjective evaluation；prediction model

TK421.6

A

0493-2137(2019)02-0150-07

2018-04-05；

2018-08-21.

张俊红（1962—  ），女，博士，教授，zhangjh@tju.edu.cn.

林杰威，linjiewei@tju.edu.cn.

国家重点研发计划资助项目(2017YFB0103504).

10.11784/tdxbz201804013

the National Key R&D Program of China(No. 2017YFB0103504).