[发明专利]汽车座椅水平驱动器的辐射噪声合格性的检测方法

说明书

汽车座椅水平驱动器的辐射噪声合格性的检测方法，包括：1)采集HDM近场声信号和计算声品质客观参量；2)构建声品质合格性评价指标的多元线性回归模型；其评价指标公式为：Q＝31.917‑1.311×Loudness‑5.84×Roughness，其中Loudness表示响度客观参量指标，Roughness表示粗糙度客观参量指标，Q为的经互相关和线性回归分析获得的声品质客观参量综合评价指标；3)对HDM样品进行声品质合格程度预测；检测过程中，通过响度、粗糙度代入回归模型计算得到的主观偏好性值；根据得到的综合指标值是否超过合格品的范围进而判断HDM声品质是否合格。

技术领域：

本发明涉及噪声控制、心理声学、声品质客观参量、产品质量检验、计算方法等技术领域。

背景技术：

汽车座椅水平驱动器(Horizontal Driving Machine，简称HDM)作为汽车座椅位置调节系统的关键运动部件之一，电机会导致蜗杆和涡轮啮合处产生冲击碰撞，会产生令人不适的噪声。其声品质对汽车整体的声环境舒适性有重要影响，很大程度上影响消费者的第一主观听觉舒适性感受，也会影响高档汽车的定价及销售情况，HDM产品噪声合格性检验是HDM整段出厂质量检验生产线中极其重要的步骤。因此，对HDM声品质的检测及评价是NVH综合性能评估的重要步骤。

目前，生产商主要通过检验员靠近HDM减速箱部分，依靠主观听觉感受检验HDM声品质是否合格。该方法简单易行，但存在人工成本高、随机性强和稳定性弱等缺点。为了克服人工检验HDM的缺点，本专利提出了一种对HDM进行声品质客观参量综合指标评价方法。

发明专利CN201610938464.6公开了一种经优化的HDM检测平台，采用单个声品质客观参量对HDM产品辐射噪声进行评价。采用本发明申请人在该专利公布的低噪声产品的近场声信号采集实验、声信号时频分析和声品质客观参量计算分析方法，获取含HDM特征信息的近场声信号及对应的声品质客观参量信息，包括：响度、尖锐度、粗糙度等。

为了进一步提高检测准确率，本发明利用主观评价实验量化人耳的主观感受，建立一个描述HDM声品质客观量与主观感受之间关系的数学模型，提出一种利用新的评价HDM的综合指标来判定合格性的方法，提高了HDM辐射噪声的合格评价准确率。

发明内容：

本发明的目的在于，利用声品质客观参量描述人耳主观评价的过程，将其应用于汽车座椅水平驱动器的声品质检测与评价工作中。

本发明通过采集HDM声信号计算其声品质客观参量，根据多个声品质客观参量计算结果开展互相关和线性回归分析，提出了一种对检测获得的近场声信号进行声品质客观参量计算和主观评价分析的综合指标。该指标以声品质客观参量量化人耳主观感受，能够较好地反映人耳对HDM的主观感受，使评价结果更客观合理。并由此根据得到的综合指标值是否超过合格品的范围进而判断HDM声品质是否合格。

本发明解决技术问题所采用的技术方案是：

汽车座椅水平驱动器的辐射噪声合格性的检测方法，包括以下步骤：

1)采集HDM近场声信号和计算声品质客观参量；

采用中国专利公开CN2016109384646公布的低噪声产品的近场声信号采集实验、声信号时频分析和声品质客观参量计算分析方法，获取含HDM特征信息的近场声信号及对应的声品质客观参量信息，包括：响度、尖锐度、粗糙度等。

2)构建声品质合格性评价指标的多元线性回归模型；将主观评价与客观评价初步分析的结果进行结合，使用多元线性回归的数学模型，并经过显著性和拟合程度的检验，将声品质客观评价结果与主观评价偏好性值进行相关性与回归性分析，建立人耳对HDM的主观感受与声品质客观参量之间的关系，使评价方法可以将各个声品质客观参量以一定权重结合起来，表征为HDM声品质合格性，其评价指标公式为：Q＝31.917-1.311×Loudness-5.84×Roughness