【摘要】：目前混合動力汽車作為過渡產(chǎn)品在新能源汽車行業(yè)占有較大的市場,但是由于動力耦合機構(gòu)動力源較多、模式切換頻繁影響汽車的聲品質(zhì),這已經(jīng)成為汽車行業(yè)NVH(Noise,Vibration and Harshness)研究的主要課題之一。本文主要研究混合動力汽車動力耦合機構(gòu)處噪聲聲品質(zhì)客觀評價方法、主觀評價方法和評價模型。采用互補總體經(jīng)驗模態(tài)分解(CEEMD)和希爾波特變換(HT)提取聲樣本的客觀參量;采用成對比較法進行主觀偏好性評價,最終建立相關(guān)向量機(RVM)評價模型�？梢岳眠@個評價模型預測動力耦合機構(gòu)處噪聲的聲品質(zhì)。論文首先研究混合動力汽車動力耦合機構(gòu)處噪聲聲品質(zhì)的主觀評價方法。在無人公路上采集穩(wěn)態(tài)工況和非穩(wěn)態(tài)工況動力耦合機構(gòu)處的噪聲信號為樣本;利用Artemis對聲樣本進行預處理;利用成對比較法進行主觀偏好性評價;利用SPSS軟件對主觀評價的結(jié)果進行相關(guān)性分析。接著利用Artemis軟件計算各個聲樣本的音調(diào)度、波動度、響度、粗糙度、尖銳度5個心理聲學客觀參量;分析主觀偏好性和各個客觀參量之間的相關(guān)性。然后,提出一種基于CEEMD和HT的混合動力汽車動力耦合機構(gòu)處噪聲聲品質(zhì)的客觀評價方法。在研究經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)、集總經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)和HT基本理論的基礎(chǔ)上,利用一組仿真信號證明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;利用一組仿真信號證明HT算法在時頻聯(lián)合域上時間和頻率上的定位優(yōu)于連續(xù)小波變換(CWT);這個客觀評價方法將采集到的聲樣本進行濾波和CEEMD分解,接著基于HT計算分解后相應本征模態(tài)函數(shù)(IMF)的瞬時頻率并進行臨界頻率帶計權(quán),將臨界頻率帶計權(quán)能量值作為新的聲品質(zhì)評價的客觀參數(shù)。最后研究混合動力汽車動力耦合機構(gòu)處噪聲聲品質(zhì)的評價模型�；谔岢龅目陀^參數(shù)分別建立多元線性回歸(MLR)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡和RVM聲品質(zhì)評價模型,比較三個模型的預測結(jié)果;分別基于心理聲學客觀參量和提出的客觀參量建立RVM聲品質(zhì)評價模型,比較兩者的預測精確度。最終的結(jié)果表明基于CEEMD-HT和RVM的聲品質(zhì)評價模型的預測精確度更高,更能全面反映混合動力汽車動力耦合機構(gòu)處噪聲的特征,也更加符合評價主體的主觀感受。
【圖文】：

圖 2.1 混合動力汽車行星齒輪機構(gòu)Fig.2.1 Planetary gear mechanism of hybrid electric vehicle

圖 2.2 人聽覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖Fig.2.2 Structure of human auditory system和計權(quán)聲壓級耳判別聲音強度等級大小的參數(shù)，記為 N，，單位是宋(Sone)，
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U469.7

【參考文獻】

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本文編號：2609235