一种用于电子制动器的心理声学分析方法技术

本发明专利技术涉及制动系统技术领域，具体地说是一种用于电子制动器的心理声学分析方法。一种用于电子制动器的心理声学分析方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一，整车实验工况拆解；步骤二，台架工况复现；步骤三，高精度数据采集卡采集制动噪音信号；步骤四，数据离散化和量化编码；步骤五，时频分析；步骤六，响度分析；步骤七，粗糙度分析；步骤八，尖锐度分析；步骤九，峰度分析；步骤十，噪音声品质评价体系。同现有技术相比，利用声压级和响度来评价噪音的大小，粗糙度来描述人心理对于声音中的存在调制声的感受，尖锐度来描述人心理对于声音中高频成分所造成的尖叫的感受，从而实现这种新型电子制动器的心理声学分析。子制动器的心理声学分析。子制动器的心理声学分析。

【技术实现步骤摘要】
一种用于电子制动器的心理声学分析方法


[0001]本专利技术涉及制动系统
，具体地说是一种用于电子制动器的心理声学分析方法。

技术介绍

[0002]汽车制动系统电子制动器在工作时会产生制动噪音，随着现代社会人们对于车辆行驶品质的高要求，声品质成为了评价整车行驶品质的重要组成部分，因此对该制动噪音的声品质研究问题也显得愈发重要。
[0003]针对制动噪音的声品质分析目前可借鉴的经验很少，目前普遍采用的方法是采用声压级和响度来描述，这种声品质分析方法只能描述噪音的大小，而不能描述在实际过程中人的心理对这一噪音的评价，比如常见的声音粗糙和声音尖叫问题。更重要的是，针对新型电子制动器，需要从心理声学的的角度来分析该电子制动器在工作过程中由于自身设计结构所出现的独特噪声，需要提出一种新的声学分析方法评价这种新型电子制动器的声品质。

技术实现思路

[0004]本专利技术为克服现有技术的不足，提供一种用于电子制动器的心理声学分析方法，利用声压级和响度来评价噪音的大小，粗糙度来描述人心理对于声音中的存在调制声的感受，尖锐度来描述人心理对于声音中高频成分所造成的尖叫的感受，峰度来描述该电子制动器所特有的独特尖叫，随后基于信号处理来诊断出该噪音信号中的尖叫程度大小，从而实现这种新型电子制动器的心理声学分析。
[0005]为实现上述目的，设计一种用于电子制动器的心理声学分析方法，其特征在于，具体步骤如下：
[0006]步骤一，整车实验工况拆解：利用数据采集系统采集制动器在整车上的制动工况下的信息，包括夹紧力，夹紧电流，制动噪音数据；
[0007]步骤二，台架工况复现：通过控制器控制软件实现夹紧电流，利用测力板来测试夹紧力，保证与整车试验工况保持一致，随后比对整车试验工况噪音与台架试验工况下噪音，实现台架工况对整车工况的复现；
[0008]步骤三，高精度数据采集卡采集制动噪音信号：利用麦克风传感器将噪音的声压信号转变成连续的模拟电信号，并且为了防止工频干扰和抗混叠滤波，将采样率设置成分析带宽的两倍以及通过低通滤波器来防止工频干扰；
[0009]步骤四，数据离散化和量化编码：为了方便计算机分析，将步骤三的连续的模拟电信号进行时域数据离散化并对幅值进行量化编码，从而得到的数字音频信号；
[0010]步骤五，时频分析：对数字音频信号进行时域分析和频域分析，频域分析包括短时时频图、傅里叶变换；时域分析包括声计权分析、倍频程分析，从而得到该音频的基础声学特征；
[0011]步骤六，响度分析：根据兹维尔克响度公式对制动器噪音进行响度分析；
[0012]步骤七，粗糙度分析：根据信号调制原理分离粗糙度的调制信号，并计算出粗糙度的大小，反应人心理角度上对该噪音中的粗糙声的接受程度；
[0013]步骤八，尖锐度分析：分析信号中的高频成分在整个噪音信号中的占比，通过尖锐度分析可以量化人心理上对噪音出现的尖锐刺耳声的可接受程度；
[0014]步骤九，峰度分析：针对电子制动器中的异响问题，通过峰度分析来量化分析制动器的异响程度；
[0015]步骤十，噪音声品质评价体系：通过步骤六至步骤九来分析该电子制动器的声品质，从而建立心理声学分析矩阵，随后基于人工智能算法对该心理声学矩阵进行大数据自学习，最终生成关于该电子制动器声品质打分情况，同时可以根据各评价指标来进一步判断电子制动器的异响问题。
[0016]所述的步骤五中，具体流程如下：
[0017]S51：根据制动器噪音的根据实际测得的一系列声压值，通过计算得出声压级的具体数值，声压级计算公式为：其中，Pref为声压，Pref＝2*10
‑5pa，Peff为声压的有效值；
[0018]S52：根据声压级和等响度曲线，计算基于A
‑
计权下的计权声压级，A
‑
计权的计算公式如下：其中，f1＝20.59899Hz，f2＝107.65265Hz，f3＝737.86223Hz，f4＝12194.217Hz，A
1000
＝1.9997Hz，pi＝3.14159265358979。
[0019]所述的步骤六中，具体流程如下：
[0020]S61：根据制动器噪音的声压级来计算响度级S＝2
[(P
‑
40)/10]，其中P是根据步骤五所求的基于A
‑
计权下的制动器声压级；
[0021]S62：根据兹维尔克响度公式来计算电子制动器在工作时的响度S
t
＝S
m
+F*(∑S
‑
S
m
)，将所计算的所有响度级S进行求和，其中S
t
为总响度，S
m
为最大响度指数，∑S为所有各频带的特征响度，F为反映掩蔽效应的分响度贡献因子；
[0022]S63：初始化Sum＝0，Sum＝Sum+S，随后计算响度声学矩阵最大值MAX；
[0023]S64：利用特征频带计算反应掩蔽效应的分响度贡献因子，计算得到在该时刻下的响度级S
t
。
[0024]所述的步骤七中，具体流程如下：
[0025]S71：根据步骤五所获得的基于A
‑
计权下的声压级矩阵；
[0026]S72：根据傅里叶变换对声压数据进行分帧，加窗，短时傅里叶变换，得到声压在频域的短时傅里叶变换矩阵F＝x(n)，x(n)的公式如下：其中，W
N
为旋转因子，W
N
＝e
‑
j2π/N
，k，n＝0，1，2
…
N
‑
1；
[0027]S73：将该矩阵F通过特征频带进行划分成24个频带Z(f)＝13*tan(0.76f/1000)+3.5*tan(f/7500)2，这里的f是指的在频域下的实际频率值，这里面是0
‑
22000Hz这样的一个矩阵，用linspace(1：1：22000)实现，同时利用声压对低频和中高频的不同敏感特性进行带宽滤波S1＝
‑
24
‑
2300/f+0.2SPL，SPL为该成分对应的A
‑
计权声压，f为对应的频率；
[0028]S74：将在频域经过滤波得到的信号经过傅里叶逆变换得到时域信号：IS＝iff(S1)，这样就得到对应特征频带下特征粗糙度矩阵R
’
；
[0029]S75：通过加权系数对所有特征粗糙度进行求和，从而得到对应时刻下的粗糙度数值R＝c∑(R
’
i*(Ki
‑
1+Ki)/2)，最终根据在24个特征频带中的所有特征矩阵求得所有的粗糙度矩阵R。
[0030]所述的步骤八中，尖锐度的计算方法如下：H＝0.11*∫n(Z(f))*Z(f)*g(Z(f))*dZ(f)/St，其中，g(z)为尖锐度权重系数，g(z)＝0.85+0.本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于电子制动器的心理声学分析方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一，整车实验工况拆解：利用数据采集系统采集制动器在整车上的制动工况下的信息，包括夹紧力，夹紧电流，制动噪音数据；步骤二，台架工况复现：通过控制器控制软件实现夹紧电流，利用测力板来测试夹紧力，保证与整车试验工况保持一致，随后比对整车试验工况噪音与台架试验工况下噪音，实现台架工况对整车工况的复现；步骤三，高精度数据采集卡采集制动噪音信号：利用麦克风传感器将噪音的声压信号转变成连续的模拟电信号，并且为了防止工频干扰和抗混叠滤波，将采样率设置成分析带宽的两倍以及通过低通滤波器来防止工频干扰；步骤四，数据离散化和量化编码：为了方便计算机分析，将步骤三的连续的模拟电信号进行时域数据离散化并对幅值进行量化编码，从而得到的数字音频信号；步骤五，时频分析：对数字音频信号进行时域分析和频域分析，频域分析包括短时时频图、傅里叶变换；时域分析包括声计权分析、倍频程分析，从而得到该音频的基础声学特征；步骤六，响度分析：根据兹维尔克响度公式对制动器噪音进行响度分析；步骤七，粗糙度分析：根据信号调制原理分离粗糙度的调制信号，并计算出粗糙度的大小，反应人心理角度上对该噪音中的粗糙声的接受程度；步骤八，尖锐度分析：分析信号中的高频成分在整个噪音信号中的占比，通过尖锐度分析可以量化人心理上对噪音出现的尖锐刺耳声的可接受程度；步骤九，峰度分析：针对电子制动器中的异响问题，通过峰度分析来量化分析制动器的异响程度；步骤十，噪音声品质评价体系：通过步骤六至步骤九来分析该电子制动器的声品质，从而建立心理声学分析矩阵，随后基于人工智能算法对该心理声学矩阵进行大数据自学习，最终生成关于该电子制动器声品质打分情况，同时可以根据各评价指标来进一步判断电子制动器的异响问题。2.根据权利要求1所述的一种用于电子制动器的心理声学分析方法，其特征在于：所述的步骤五中，具体流程如下：S51：根据制动器噪音的根据实际测得的一系列声压值，通过计算得出声压级的具体数值，声压级计算公式为：，其中，Pref 为声压，Pref=2*10
‑5pa，Peff为声压的有效值；S52：根据声压级和等响度曲线，计算基于A
‑
计权下的计权声压级，A
‑
计权的计算公式如下：，其中，f1=20.59899Hz，f2=107.65265Hz，f3=737.86223Hz，f4=12194.217Hz，A
1000
=1.9997Hz，pi=3.14159265358979。3.根据权利要求1所述的一种用于电子制动器的心理声学分析方法，其特征在于：所述的步骤六中，具体流程如下：S61：根据制动器噪音的声压级来计算响度级S=2 [(P
‑
40)/10]
，其中P是根据步骤五所求的
基于A
‑
计权下的制动器声压级；S62：根据兹维尔克响度公式来计算电子制动器在工作时的响度S
t
=S
m
+F*(∑S
‑
S
m
)，将所计算的所有响度级S 进行求和，其中S
t
为总响度，S
m
为最大响度指数，∑S为所有各频带的特征响度，F为反映掩蔽效应的分响度贡献因子；S63：初始化Sum=0，Sum=Sum+S，随后计算响度声学矩阵最大值MAX；S64：利用特征频带计算反应掩蔽效应的分响度贡献因子，计算得到在该时刻下的响度级S
t
。4.根据权利要求1所述的一种用于电子制动器的心理声学分析方法，其特征在于：所述的步骤七中，具体流程如下：S71：根据步骤五所获得的基于A
‑
计权下的声压级矩阵；S72：根据傅里叶变换对声压数据进行分帧，加窗，短时傅里叶变换，得到声压在频域的短时傅里叶变换矩阵F=x(n)，x(n)的公式如下：，，其中，W
N
为旋转因子，，k,n=0,1,2
…
N
‑
1；S73：将该矩阵F通过特征频带进行划分成24个频带Z(f)=13*tan(0.76f/1000)+3.5*tan（f/7500）2，这里的f是指的在频域下的实际频率值，这里面是0

【专利技术属性】
技术研发人员：夏勇，陈施磊，夏泉源，余学贵，姚溯佚，缪哲华，
申请(专利权)人：上海汽车制动系统有限公司，
类型：发明
国别省市：