【摘要】：目前混合動(dòng)力汽車(chē)作為過(guò)渡產(chǎn)品在新能源汽車(chē)行業(yè)占有較大的市場(chǎng),但是由于動(dòng)力耦合機(jī)構(gòu)動(dòng)力源較多、模式切換頻繁影響汽車(chē)的聲品質(zhì),這已經(jīng)成為汽車(chē)行業(yè)NVH(Noise,Vibration and Harshness)研究的主要課題之一。本文主要研究混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力耦合機(jī)構(gòu)處噪聲聲品質(zhì)客觀評(píng)價(jià)方法、主觀評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)模型。采用互補(bǔ)總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)和希爾波特變換(HT)提取聲樣本的客觀參量;采用成對(duì)比較法進(jìn)行主觀偏好性評(píng)價(jià),最終建立相關(guān)向量機(jī)(RVM)評(píng)價(jià)模型�？梢岳眠@個(gè)評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)動(dòng)力耦合機(jī)構(gòu)處噪聲的聲品質(zhì)。論文首先研究混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力耦合機(jī)構(gòu)處噪聲聲品質(zhì)的主觀評(píng)價(jià)方法。在無(wú)人公路上采集穩(wěn)態(tài)工況和非穩(wěn)態(tài)工況動(dòng)力耦合機(jī)構(gòu)處的噪聲信號(hào)為樣本;利用Artemis對(duì)聲樣本進(jìn)行預(yù)處理;利用成對(duì)比較法進(jìn)行主觀偏好性評(píng)價(jià);利用SPSS軟件對(duì)主觀評(píng)價(jià)的結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析。接著利用Artemis軟件計(jì)算各個(gè)聲樣本的音調(diào)度、波動(dòng)度、響度、粗糙度、尖銳度5個(gè)心理聲學(xué)客觀參量;分析主觀偏好性和各個(gè)客觀參量之間的相關(guān)性。然后,提出一種基于CEEMD和HT的混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力耦合機(jī)構(gòu)處噪聲聲品質(zhì)的客觀評(píng)價(jià)方法。在研究經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和HT基本理論的基礎(chǔ)上,利用一組仿真信號(hào)證明CEEMD算法可以有效減少EMD算法的模態(tài)混疊和EEMD算法的重構(gòu)誤差現(xiàn)象;利用一組仿真信號(hào)證明HT算法在時(shí)頻聯(lián)合域上時(shí)間和頻率上的定位優(yōu)于連續(xù)小波變換(CWT);這個(gè)客觀評(píng)價(jià)方法將采集到的聲樣本進(jìn)行濾波和CEEMD分解,接著基于HT計(jì)算分解后相應(yīng)本征模態(tài)函數(shù)(IMF)的瞬時(shí)頻率并進(jìn)行臨界頻率帶計(jì)權(quán),將臨界頻率帶計(jì)權(quán)能量值作為新的聲品質(zhì)評(píng)價(jià)的客觀參數(shù)。最后研究混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力耦合機(jī)構(gòu)處噪聲聲品質(zhì)的評(píng)價(jià)模型�；谔岢龅目陀^參數(shù)分別建立多元線(xiàn)性回歸(MLR)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RVM聲品質(zhì)評(píng)價(jià)模型,比較三個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果;分別基于心理聲學(xué)客觀參量和提出的客觀參量建立RVM聲品質(zhì)評(píng)價(jià)模型,比較兩者的預(yù)測(cè)精確度。最終的結(jié)果表明基于CEEMD-HT和RVM的聲品質(zhì)評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)精確度更高,更能全面反映混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力耦合機(jī)構(gòu)處噪聲的特征,也更加符合評(píng)價(jià)主體的主觀感受。
【圖文】：

圖 2.1 混合動(dòng)力汽車(chē)行星齒輪機(jī)構(gòu)Fig.2.1 Planetary gear mechanism of hybrid electric vehicle

圖 2.2 人聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖Fig.2.2 Structure of human auditory system和計(jì)權(quán)聲壓級(jí)耳判別聲音強(qiáng)度等級(jí)大小的參數(shù)，記為 N，，單位是宋(Sone)，
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：U469.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊川;于德介;徐亞軍;;基于EMD與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車(chē)關(guān)門(mén)聲品質(zhì)預(yù)測(cè)[J];汽車(chē)工程;2013年05期

2 高印寒;唐榮江;梁杰;趙彤航;張澧桐;;汽車(chē)聲品質(zhì)的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與權(quán)重分析[J];光學(xué)精密工程;2013年02期

3 劉海;張俊紅;倪廣健;畢鳳榮;劉昱;;基于遺傳支持向量機(jī)的柴油機(jī)輻射噪聲品質(zhì)預(yù)測(cè)技術(shù)[J];振動(dòng)與沖擊;2013年02期

4 高印寒;唐榮江;梁杰;樊寬剛;張澧桐;錢(qián)X;;基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)內(nèi)噪聲品質(zhì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2012年06期

5 高印寒;唐榮江;梁杰;趙彤航;盧炳武;姜文君;;基于m偽隨機(jī)序列的車(chē)內(nèi)空傳噪聲傳遞特性辨識(shí)[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2012年06期

6 劉灝;;聽(tīng)覺(jué)的“欺騙”效應(yīng)——心理聲學(xué)中的聲音掩蔽[J];齊魯藝苑;2012年01期

7 石巖;舒歌群;畢鳳榮;;車(chē)輛排氣噪聲聲音品質(zhì)的主觀評(píng)價(jià)與模型預(yù)測(cè)[J];天津大學(xué)學(xué)報(bào);2011年06期

8 王敏;喬立山;;一種基于相關(guān)向量機(jī)的白細(xì)胞檢出新方法(英文)[J];Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics;2010年03期

9 王杰;張承云;蔡陽(yáng)生;彭妙顏;曾維堅(jiān);;語(yǔ)言清晰度評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)研究[J];電聲技術(shù);2008年04期

10 毛東興;王勇;姜在秀;;車(chē)內(nèi)噪聲品質(zhì)低沉度參量的數(shù)學(xué)模型(英文)[J];聲學(xué)技術(shù);2006年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前1條

1 焦風(fēng)雷;劉克;毛東興;;車(chē)內(nèi)噪聲聲品質(zhì)研究與相似性空間表示NMDS[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)2005年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA'05]論文集[C];2005年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 李光輝;基于希爾伯特黃變換及其改進(jìn)方法的信號(hào)分析研究與應(yīng)用[D];成都理工大學(xué);2012年

2 童翔威;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2609235