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非平稳车辆噪声智能声品质评价系统研究

发布时间:2017-09-28 01:36

  本文关键词:非平稳车辆噪声智能声品质评价系统研究


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【摘要】:随着科技进步和人们生活水平的提高,探知非平稳车辆噪声特性,建立其智能声品质评价系统,并以此对车辆声品质进行准确快速的评价,具有一定的理论研究和现实指导意义。本文针对汽车平稳和非平稳工况,开发了一套可以对非平稳车辆噪声声品质进行智能评价的系统。首先,在前人对心理声学客观参数研究的基础上,编写Matlab程序确定了非平稳车辆噪声样本的响度、尖锐度、粗糙度等三个心理声学客观参数,以这三个心理声学参数为模型输入,并以主观评试验得到的主观烦躁度为模型输出,构建了基于广义回归神经网络(Generalized Regerssion Neural Newtork,GRNN)的非平稳车辆噪声声品质评价预测算法模型,采用未参加训练的样本对算法模型的有效性进行了验证。其次,根据非平稳车辆噪声采集的要求,开展传声器、放大器、数据采集卡等系统关键硬件的选型与匹配工作,完成了非平稳车辆噪声智能声品质评价硬件系统的设计,为非平稳噪声的采集提供了可靠的硬件环境。然后,在搭建的非平稳车辆噪声智能声品质评价硬件系统基础上,采用面向对象的方法对数据采集卡的应用程序接口函数进行了封装,并利用多线程的程序设计方法,设计软件系统的数据采集模块;采用VC++调用Matlab引擎的混合编程方式,实现VC++对GRNN非平稳车辆噪声声品质评价预测算法的调用和VC++与Matlab之间的数据信息交换。最后,采用开发的非平稳车辆噪声智能声品质评价系统,按照相关国家标准采集了包含非平稳与平稳车辆噪声在内的四种车辆工况(怠速、匀速、加速和制动)下车内噪声样本,建立了声品质评价模型,并对系统的预测结果进行了验证分析,证明了所开发非平稳车辆噪声智能声品质评价系统的准确性和有效性。
【关键词】:非平稳 车辆噪声 声品质 评价系统
【学位授予单位】:上海工程技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U467.493
【目录】:
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 第一章 绪论11-17
  • 1.1 研究背景和意义11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-15
  • 1.2.1 国外发展现状12-13
  • 1.2.2 国内发展现状13-15
  • 1.3 本文主要研究内容及技术路线15-17
  • 第二章 基于广义回归神经网络的非平稳车辆噪声声品质评价17-27
  • 2.1 广义回归神经网络简介17-20
  • 2.2 非平稳车辆噪声声品质预测20-26
  • 2.2.1 声品质预测样本对构造20-24
  • 2.2.2 非平稳车辆噪声声品质预测24-26
  • 2.3 本章小结26-27
  • 第三章 非平稳车辆噪声智能声品质评价系统—硬件设计27-36
  • 3.1 系统硬件27-28
  • 3.2 传声器28-32
  • 3.2.1 传声器选取29-31
  • 3.2.2 传声器的校准31-32
  • 3.3 数据采集卡32-34
  • 3.4 放大器、PC机34-35
  • 3.5 本章小节35-36
  • 第四章 非平稳车辆噪声智能声品质评价系统—软件设计36-54
  • 4.1 系统软件36-38
  • 4.2 系统软件开发平台38-42
  • 4.2.1 基于VC++与Matlab的混合编程方法38-41
  • 4.2.2 基于VC++与Matlab的软件开发环境41-42
  • 4.3 基于VC++的车内噪声数据采集42-47
  • 4.3.1 面向对象的编程方法43
  • 4.3.2 独立线程下的数据采集43-47
  • 4.4 软件功能模块47-53
  • 4.4.1 系统初始化模块47
  • 4.4.2 声品质评价建模模块47-51
  • 4.4.3 声品质评价预测模块51-53
  • 4.5 本章小结53-54
  • 第五章 非平稳车辆噪声智能声品质评价系统验证54-64
  • 5.1 声品质评价方法54-56
  • 5.2 采集非平稳车辆噪声数据56-58
  • 5.3 非平稳车噪声声品质评价58-63
  • 5.4 本章小结63-64
  • 第六章 结论与展望64-66
  • 6.1 论文主要研究结论64
  • 6.2 后续工作展望64-66
  • 参考文献66-70
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果70-71
  • 致谢71-72

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本文编号:933119


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