Moore响度在车内噪声分析中的应用

    噪声的大小及特征已成为反应机械产品性能的重要依据，并且由于噪声对人的心理和生理效应的多方面影响，有必要正确的对各种噪声进行主客观相联系的评价。A 计权声压级是常用的一种噪声评价指标，但是越来越多的研究表明，A 声级并不能完全反应人的主观感受［1］。

    响度是描述声音能量大小的主观物理量，它不仅取决于声音的声压级，还与声音时间、频率结构以及人耳听觉机理有关。已有诸如 Stevens 响度、Zwicker 响度以及 Moore 响度等响度模型［2 －3］。其中，Moore 响度模型由于其基于数值模型的机理，是目前响度领域的研究重点。

    响度模型算法的实现及应用，国内外已有相关学者对其进行了研究［4 －6］，但对于具有时变特性的车内噪声的研究还不多。论文针对某型号客车在制动 － 加速过程中产生的噪音信号，在进行初步时频分析的基础上，建立了基于 Moore 响度的稳态响度模型及瞬时响度模型，并引入目前主流的 Zwicker 响度模型加以验证对比，最后运用响度模型对噪声信号进行了噪声识别及定量评价方面的研究。

    1 噪声信号初步分析

    传动系统噪声是车内外噪声的主要来源，其特点是噪声频率与齿轮、传动轴等零部件有密切关系，通过频谱分析及阶次分析等通常能够识别出故障所在［7］，但此类分析并未与人的主观感受紧密结合。

    以混合模式下制动加速过程出现异响的某型号混合动力客车为例，采用 50 kHz 采样频率记录下该车在不同车速稳定后开始制动 － 加速过程中的后桥座椅乘员耳旁的噪声信号，其中制动及加速方式按正常运行的操作进行，但每次试验保持一定统一性。以 60 km/h开始制动的样本为例，采用短时傅里叶变换对声压信号进行处理，见图 1。

    可以看出，声能主要集中在中低频部分，且在整个过程中出现明显的阶次成分。然而，由于人耳生理结构的复杂性，其对不同强度、不同频率噪声的衰减系数有着较大差别，单纯声压信号的频谱结构并不能完全反应主观感觉中噪声在时频空间的分布，因此本文引入响度这一主观量来处理噪声信号，将是对噪声分析的有力补充。

    2 响度计算模型的建立

    Zwicker 响度是目前应用最广、最成熟的响度模型，而 Moore 响度是最新、最受关注的响度模型。文中Zicker 响度采用德国 imc 公司的信号分析软件 FA-MOS 中自带函数来实现，而 Moore 响度则依据美国国家标准 ANSI_S3． 4 2005 及 Moore 等人关于时变声音响度模型的最新研究来编程实现的［8 －9］。