魯媛 廖毅 余義 繆勇

摘 要：為了更好地對(duì)汽車振動(dòng)問(wèn)題進(jìn)行評(píng)價(jià)與確認(rèn)，基于主觀與客觀結(jié)合的理念，本文提出一種新的振動(dòng)品質(zhì)（VQ）分析方法。推導(dǎo)了VQ分析方法的基本原理，并將線性回歸分析用于振動(dòng)品質(zhì)分析，創(chuàng)建有效的線性回歸預(yù)測(cè)模型，利用實(shí)例分析驗(yàn)證看此方法的可行有效性，并為后續(xù)平臺(tái)車輛的振動(dòng)品質(zhì)進(jìn)行前期的主觀評(píng)審預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：汽車振動(dòng)；客觀與主觀結(jié)合；線性回歸；主觀評(píng)審預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：U467.1+1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：J 文章編號(hào)：1005-2550（2018）05-0087-08

Abstract： In order to get better evaluation and confirmation on the automobile vibration problems， based on the concept of subjective and objective fusion， this paper proposes a new method of vibration quality （VQ） analysis. The basic principle of VQ method was deduced， and the linear regression analysis is used in vibration analysis of quality， to create effective linear regression prediction model， the practical effectiveness of this method is validated with example analysis， and for subsequent platform vibration of the vehicle quality of subjective evaluation prediction.

Key Words： Vehicle vibration； Objective and subjective fusion； Linear regression； Subjective evaluation prediction

1 引言

人對(duì)車輛振動(dòng)噪聲的主觀感受是評(píng)價(jià)車輛性能的最直接方法。對(duì)于振動(dòng)品質(zhì)問(wèn)題，所有開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)工作的目標(biāo)都是為了滿足用戶群體的期望值并領(lǐng)先市場(chǎng)中的其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。為了調(diào)查用戶對(duì)車輛振動(dòng)品質(zhì)的主觀感受，需要組織主觀評(píng)審試驗(yàn)[1]，真實(shí)反映乘員對(duì)振動(dòng)特性的主觀感受。主觀評(píng)審試驗(yàn)是振動(dòng)問(wèn)題的最直接的評(píng)判方法，也是車輛振動(dòng)特性的最終評(píng)價(jià)手段，因此在振動(dòng)問(wèn)題

研究方法顯得尤為重要。

根據(jù)ISO2631-1《機(jī)械振動(dòng)和沖擊——人體全身受振動(dòng)的評(píng)價(jià)》和ISO5439-1《機(jī)械振動(dòng)——人體手傳振動(dòng)的測(cè)量與評(píng)價(jià)》人體力學(xué)模型仿真顯示，人體各部分器官共振頻率范圍見(jiàn)表1。人體可感知的振動(dòng)主要范圍為0-100Hz[2]，因此在對(duì)車輛振動(dòng)進(jìn)行客觀測(cè)試量化時(shí)，應(yīng)主要關(guān)注此頻率范圍。

運(yùn)用VQ的技術(shù)方法，同時(shí)對(duì)車輛振動(dòng)進(jìn)行主觀評(píng)審和客觀測(cè)試。將主觀評(píng)審和客觀數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析[3]，一方面可以獲得線性回歸模型，對(duì)后續(xù)平臺(tái)車型的主觀評(píng)審結(jié)果進(jìn)行提前預(yù)測(cè)；另一方面，在分析的過(guò)程中，可以找出車輛的振動(dòng)問(wèn)題區(qū)域以及與對(duì)標(biāo)車的差距。

2 VQ分析方法的基本思路

通常的噪聲振動(dòng)品質(zhì)分析方法分為兩種：客觀測(cè)試數(shù)據(jù)分析和主觀評(píng)審。客觀數(shù)據(jù)與主觀評(píng)審都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。

（1）客觀數(shù)據(jù)

優(yōu)點(diǎn)：測(cè)量過(guò)程簡(jiǎn)單、可重復(fù)性強(qiáng)、定量分析

缺點(diǎn)：每種參數(shù)都不能完全反應(yīng)人的感覺(jué)

（2）主觀評(píng)審

優(yōu)點(diǎn)：完全反映出人的感覺(jué)

缺點(diǎn)：評(píng)審過(guò)程復(fù)雜、可重復(fù)性弱

為了結(jié)合兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，VQ分析方法對(duì)主觀評(píng)審和客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，并將主觀評(píng)審進(jìn)行量化處理。VQ分析方法的流程圖，如圖1。

3 VQ分析方法的基本原理

VQ分析方法，是以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)，運(yùn)用一元線性回歸進(jìn)行主觀數(shù)據(jù)和客觀數(shù)據(jù)的后處理分析。

3.1 一元線性回歸模型的方程及參數(shù)

相關(guān)性系數(shù) 是一個(gè)回歸直線與樣本觀測(cè)值擬合優(yōu)度判定的指標(biāo)。一個(gè)線性線性回歸模型如果充分利用了自變量 的信息， 越大，擬合優(yōu)度就越好；反之，如 不大，說(shuō)明模型中給出的自變量 和因變量 的信息還不夠充分，應(yīng)進(jìn)行修改，使自變量 和因變量 的信息得到充分利用，直至 達(dá)到0.9及以上。

4 實(shí)例分析

為了優(yōu)化提高某MPV車型的噪聲振動(dòng)品質(zhì)，運(yùn)用VQ的技術(shù)方法，同時(shí)進(jìn)行主觀評(píng)審和客觀測(cè)試。將主觀評(píng)審和客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，一方面獲得線性回歸模型，對(duì)后續(xù)平臺(tái)車型的主觀評(píng)審結(jié)果進(jìn)行提前預(yù)測(cè)；另一方面，在分析的過(guò)程中，找出車輛的振動(dòng)問(wèn)題區(qū)域以及與對(duì)標(biāo)車的差距。以該MPV車型在粗糙路面5gear 60km/h運(yùn)行工況為例，介紹VQ分析方法的應(yīng)用。其他工況同理分析。

4.1 VQ分析方法的流程

4.2 主觀評(píng)價(jià)

主觀評(píng)價(jià)的打分原則遵循簡(jiǎn)化的GMUTS主觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，如表2所示。該MPV車型和對(duì)標(biāo)車主觀評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)匯總，見(jiàn)表3、表4和表5。

4.3 主觀評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)的相關(guān)性分析

（1）判斷駕駛員整體振動(dòng)品質(zhì)是否與駕駛員整體聲音品質(zhì)相關(guān)

以表3駕駛員位置為例，對(duì)表3的第一列向量和第二列向量求解相干系數(shù)依次計(jì)算表整體噪聲品質(zhì)與整體振動(dòng)品質(zhì)、座位1振動(dòng)與座位2振動(dòng)、座位1振動(dòng)與座位3振動(dòng)、座位2與座位3振動(dòng)各自的分?jǐn)?shù)的相關(guān)性系數(shù)Correlation （R2）。由表6可知，駕駛員位置整體噪聲品質(zhì)與整體振動(dòng)品質(zhì)的相干系數(shù)很低，說(shuō)明振動(dòng)問(wèn)題與噪聲關(guān)系不大。

（2）判斷駕駛員位置振動(dòng)是否與其他乘客位置振動(dòng)相關(guān)

利用相關(guān)系數(shù)，判斷不同座位振動(dòng)評(píng)分向量之間的關(guān)系，由表6可知，司機(jī)座位、中排乘客座位和后排乘客座位的振動(dòng)評(píng)審結(jié)果之間的相關(guān)系數(shù)很低，說(shuō)明司機(jī)座位的振動(dòng)與其他座位無(wú)直接關(guān)系。

（3）通過(guò)各個(gè)局部評(píng)審位置不同車輛的評(píng)分趨勢(shì)，找出與整體振動(dòng)品質(zhì)趨勢(shì)最接近的。

以圖3為例，三臺(tái)樣車的方向盤打分趨勢(shì)與整體振動(dòng)打分趨勢(shì)最接近，說(shuō)明方向盤對(duì)整體振動(dòng)主觀改進(jìn)的貢獻(xiàn)最大。

4.4 客觀測(cè)試數(shù)據(jù)分析

（1）重復(fù)性比較

由于每次評(píng)審員進(jìn)行評(píng)審時(shí)記錄了原始數(shù)據(jù)，因此利用1/3倍頻程分析結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)一致性檢查，如圖4。

以某工況為例，對(duì)每輛樣車、每位評(píng)審員和每個(gè)傳感器（方向盤XYZ、坐墊XYZ和座椅導(dǎo)軌XYZ）的數(shù)據(jù)進(jìn)行1/3倍頻程分析。2樣車，9評(píng)審員，9傳感器方向，因此共有162個(gè)結(jié)果。由圖4可知9位評(píng)審員的客觀測(cè)試數(shù)據(jù)非常接近（圖中紅色曲線為該MPV車型的1/3倍頻程結(jié)果，黑色曲線為對(duì)標(biāo)車的1/3倍頻程結(jié)果）。

（2）數(shù)據(jù)縮減

根據(jù)人體振動(dòng)的敏感頻段，對(duì)X、Y、Z三方向進(jìn)行適量求和。圖5、圖6和圖7結(jié)果顯示，該MPV車型（紅色曲線）和對(duì)標(biāo)車1（黑色曲線）在方向盤振動(dòng)位置的幅值差異非常大，這與主觀感受的差異一致。而該MPV車型和對(duì)標(biāo)車1在其他位置的振動(dòng)幅值差異不大。

4.5 主觀數(shù)據(jù)與客觀數(shù)據(jù)擬合分析

（1）通過(guò)主客觀數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)方向盤振動(dòng)對(duì)整體振動(dòng)評(píng)審結(jié)果的影響最大，因此將它作

為進(jìn)一步的研究對(duì)象。將該MPV車型的主觀評(píng)審數(shù)據(jù)與方向盤振動(dòng)客觀測(cè)試數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，如表7所示。表7中方向盤振動(dòng)客觀測(cè)試數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)縮減后的曲線（1/3倍頻程）在8-160Hz內(nèi)求和值。

（2）根據(jù)表7，以光滑路面為例，共有四個(gè)數(shù)據(jù)，如下表8。

4.6 VQ分析方法對(duì)主觀評(píng)審結(jié)果的預(yù)測(cè)

（1）主觀評(píng)審結(jié)果預(yù)測(cè)

（2）相關(guān)性系數(shù)

在該線性回歸模型預(yù)測(cè)主觀評(píng)審結(jié)果中，相關(guān)系數(shù)等于0.958，表明主觀評(píng)審結(jié)果的變化主要（95.8%）是由于客觀測(cè)試數(shù)據(jù)的變化造成的，且當(dāng)前的線性回歸模型是有效的。

5 結(jié)論

本文結(jié)合實(shí)際工程應(yīng)用提出一種非正式的評(píng)審分析方法，VQ分析方法，針對(duì)汽車振動(dòng)問(wèn)題，根據(jù)主觀評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)和客觀測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行振動(dòng)品質(zhì)參數(shù)估計(jì)，構(gòu)建了主觀評(píng)價(jià)與客觀測(cè)試數(shù)據(jù)建立正確的線性回歸模型。利用實(shí)例，驗(yàn)證了可以利用少量樣車和評(píng)審員等條件，主觀與客觀結(jié)合，量化了其NVH振動(dòng)性能，實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車振動(dòng)問(wèn)題進(jìn)行有效的評(píng)價(jià)與確認(rèn)，以及主觀評(píng)審預(yù)測(cè)。

由實(shí)例分析及工程運(yùn)用結(jié)果可知，該評(píng)價(jià)方法有效可行，可為汽車振動(dòng)NVH性能評(píng)價(jià)提供良好的技術(shù)指導(dǎo)，有利于汽車振動(dòng)評(píng)價(jià)的多元性和準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)：

[1]XuP L，Liu J N，Shi C.Total least squares adjustment in partial errors-insvariables models： algorithm and statistical analysis[J].Journal of Geodesy，2012，86：661-675.

[2]申秀敏，左曙光，王勇，李彬.轎車聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)研究[J].噪聲與振動(dòng)控制，2013（1）：96-101.

[3]Atik， Meryem，I? kl Rabia Canay，Orta?e?me， Veli，Y ld r m， Emrah， Exploring a combination of objective and subjective assessment in landscape classification： Side case from Turkey [J]， In Applied Geography June 2017 83：130-140.

[4]申秀敏，左曙光，李林，張世煒.車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)[J].振動(dòng)與沖擊，2010 （6）：66-68+236.

[5]孫寶，劉玲.線性回歸模型預(yù)測(cè)借閱量[J].現(xiàn)代情報(bào)，2007（9）：159-164.

[6]Kennings PR， Senapati US，fothergill DJ，et al.Using an NVH simulator to develop power-train mounting systems[J].Sound and Vibration，2013，47（4）：14-19.

[7]毛東興，俞悟周，王佐民.聲品質(zhì)成對(duì)比較主觀評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)及判據(jù)[J].聲學(xué)學(xué)報(bào)，2005 （5）：468-472.

[8]賀巖松，涂梨娥，徐中明，張志飛.汽車聲品質(zhì)綜述[J].汽車工程學(xué)報(bào)，2014（6）：391-401.

[9]孔傳旭，李基芳，何偉舉.主觀評(píng)價(jià)聲品質(zhì)參數(shù)的計(jì)算[J].汽車工程師，2010（1）：31-34.

[10]王登峰，劉宗巍，梁杰，王世剛，姜吉光.車內(nèi)噪聲品質(zhì)的主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)與客觀量化描述[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2006（S2）：41-45.