混合动力汽车车内声品质评价预测与控制研究
发布时间：2023-10-06 16:08
混合动力汽车动力系统结构相较于传统燃油车而言复杂程度有所上升,导致整体的振动噪声特性有明显变化,驱动模式根据动力分配控制策略不停切换使得瞬态冲击和高频噪声问题频频出现,车内声品质环境未有改善,特定工况下甚至有所恶化,基于以上诸多因素,本文开展了关于混合动力汽车车内声品质评价与控制的研究工作。具体研究工作如下:首先,探讨了混合动力汽车主要行驶工况下传动系统的动力分配方式。在此基础上,分析并挑选试验工况,通过实车道路试验采集稳态和非稳态工况的声信号,利用分组成对比较法对声样本进行主观评价试验。利用ArtemiS软件计算稳态和非稳态工况下声样本的客观参量,分别与对应烦恼度值作相关性分析,发现非稳态下音调度与烦恼度值相关系数不大,将其从评价预测模型的训练输入量中剔除。其次,搭建基于SVM、LSSVM、FM算法的声品质评价预测模型。分别以稳态和非稳态工况下所测前45组声样本的客观参量和烦恼度值作为训练,进行主观评价结果预测,发现稳态和非稳态工况下均是FM算法模型的预测精度较高,并且相较于稳态而言非稳态下模型的预测精度普遍较低,说明客观参量无法全面反映非稳态工况下声样本的变化特征。针对这一问题,提...
【文章页数】：110 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 声品质评价方法研究现状
1.2.2 声品质评价预测模型研究现状
1.2.3 声品质控制研究现状
1.3 本文的主要研究内容
第二章 混合动力汽车运行工况与噪声信号采集
2.1 动力传动系统结构
2.2 行驶工况分析
2.3 HEV振动噪声试验
2.4 本章小结
第三章 混合动力汽车车内声品质主客观评价研究
3.1 声品质主观评价
3.1.1 声信号预处理
3.1.2 声品质主观评价方法
3.1.3 主观评价试验数据处理
3.1.4 主观评价结果及分析
3.2 声品质客观评价
3.2.1 声品质客观参量
3.2.2 客观评价结果及分析
3.3 客观参量与主观评价相关性分析
3.4 本章小结
第四章 声品质评价预测模型研究
4.1 基于SVM算法的评价预测模型
4.1.1 SVM算法
4.1.2 基于SVM算法的声品质评价预测模型
4.2 基于LSSVM算法的评价预测模型
4.2.1 LSSVM算法
4.2.2 基于LSSVM算法的声品质评价预测模型
4.3 基于FM算法的评价预测模型
4.3.1 FM算法
4.3.2 基于FM算法的声品质评价预测模型
4.4 三种评价预测模型效果对比
4.5 非稳态工况声信号特征提取
4.5.1 经验模态分解原理
4.5.2 声信号特征提取原理
4.5.3 特征提取方法应用
4.6 非稳态工况下改进后三种评价预测模型效果对比
4.7 本章小结
第五章 车内声品质的被动控制研究
5.1 仿真分析
5.1.1 建立车身模型
5.1.2 车身结构模态分析
5.1.3 激励导入
5.1.4 建立声腔模型与声学模态分析
5.1.5 声学响应分析
5.2 声品质被动控制
5.2.1 被动控制技术简述
5.2.2 吸声材料选取
5.2.3 吸声材料安装
5.2.4 被动控制效果对比
5.3 车内声品质控制效果检验
5.3.1 声品质控制效果模型检验
5.3.2 二次主观评价检验
5.4 本章小结
第六章 车内声品质的主动控制研究
6.1 控制系统各部分模块选取
6.1.1 控制系统类型
6.1.2 非声信号选取
6.1.3 构建动态神经网络
6.2 自适应主动控制系统算法
6.2.1 最小均方误差算法
6.2.2 滤波-X最小均方误差算法
6.3 次级通道建立
6.4 自适应主动控制系统
6.4.1 基于FELMS算法的自适应主动控制系统
6.4.2 搭建控制系统模型
6.4.3 确定自适应滤波器阶数及收敛因子
6.5 声品质主动控制效果检验
6.6 二次主观评价检验
6.7 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士研究生期间的学术成果
附录A
本文编号：3852029
【文章页数】：110 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 声品质评价方法研究现状
1.2.2 声品质评价预测模型研究现状
1.2.3 声品质控制研究现状
1.3 本文的主要研究内容
第二章 混合动力汽车运行工况与噪声信号采集
2.1 动力传动系统结构
2.2 行驶工况分析
2.3 HEV振动噪声试验
2.4 本章小结
第三章 混合动力汽车车内声品质主客观评价研究
3.1 声品质主观评价
3.1.1 声信号预处理
3.1.2 声品质主观评价方法
3.1.3 主观评价试验数据处理
3.1.4 主观评价结果及分析
3.2 声品质客观评价
3.2.1 声品质客观参量
3.2.2 客观评价结果及分析
3.3 客观参量与主观评价相关性分析
3.4 本章小结
第四章 声品质评价预测模型研究
4.1 基于SVM算法的评价预测模型
4.1.1 SVM算法
4.1.2 基于SVM算法的声品质评价预测模型
4.2 基于LSSVM算法的评价预测模型
4.2.1 LSSVM算法
4.2.2 基于LSSVM算法的声品质评价预测模型
4.3 基于FM算法的评价预测模型
4.3.1 FM算法
4.3.2 基于FM算法的声品质评价预测模型
4.4 三种评价预测模型效果对比
4.5 非稳态工况声信号特征提取
4.5.1 经验模态分解原理
4.5.2 声信号特征提取原理
4.5.3 特征提取方法应用
4.6 非稳态工况下改进后三种评价预测模型效果对比
4.7 本章小结
第五章 车内声品质的被动控制研究
5.1 仿真分析
5.1.1 建立车身模型
5.1.2 车身结构模态分析
5.1.3 激励导入
5.1.4 建立声腔模型与声学模态分析
5.1.5 声学响应分析
5.2 声品质被动控制
5.2.1 被动控制技术简述
5.2.2 吸声材料选取
5.2.3 吸声材料安装
5.2.4 被动控制效果对比
5.3 车内声品质控制效果检验
5.3.1 声品质控制效果模型检验
5.3.2 二次主观评价检验
5.4 本章小结
第六章 车内声品质的主动控制研究
6.1 控制系统各部分模块选取
6.1.1 控制系统类型
6.1.2 非声信号选取
6.1.3 构建动态神经网络
6.2 自适应主动控制系统算法
6.2.1 最小均方误差算法
6.2.2 滤波-X最小均方误差算法
6.3 次级通道建立
6.4 自适应主动控制系统
6.4.1 基于FELMS算法的自适应主动控制系统
6.4.2 搭建控制系统模型
6.4.3 确定自适应滤波器阶数及收敛因子
6.5 声品质主动控制效果检验
6.6 二次主观评价检验
6.7 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士研究生期间的学术成果
附录A
本文编号：3852029
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