[发明专利]一种永磁同步电机声品质评价方法

说明书

本发明涉及新能源车辆技术，具体涉及一种永磁同步电机声品质评价方法，包括下列步骤：建立永磁同步电机声音样本数据库；数据采集和筛选；通过LMS.Test.Lab和MATLAB软件对噪声信号声品质客观参量进行计算；针对电机噪声特性，建立基于Bradley‑Kullback选择权值选取关联样本的分组成对比较法，对传统分组成对比较法进行改进；根据主客观参量计算结果，建立RBF神经网络声品质预测模型，通过多种群遗传算法(MPGA)修正模型。该方法避免了关联样本在组数较多时，出现关联样本声品质位于组内极端位置失去关联效应。而且该方法无分组最大数目的限制，可适用于任意数量的噪声样本。

技术领域

本发明属于新能源车辆技术领域，特别涉及一种永磁同步电机声品质评价方法。

背景技术

新能源汽车与传统汽车相比，其能量转换方式发生了质的变化，驱动动力依靠高速驱动电机来提供。取消了：发动机、供油系统、进气以及排气系统等。故以驱动电机为核心的驱动和供能系统噪声，是新能源汽车的主要的也是独有的噪声成分。因此控制新能源汽车驱动电机噪声水平可以大幅度提高产品的舒适性能。

对于新能源汽车，驱动电机噪声是车内噪声的重要组成部分，如何控制车内噪声，如何提升车内噪声声品质，从源头上来说，还是需要解决好驱动电机的噪声水平，提升驱动电机噪声的声品质。所以永磁同步电机声品质的控制与评价成为当前研究的重点。

传统分组成对比较法事先确定关联样本导致在分组较多时，其关联样本在后面样本组适应性较差，导致在评价结果反演中评价精度下降。

因此在原来的声品质评价体系的基础上，需要提出一种更合理、更全面、更系统的主观评价方法，为永磁同步电机声品质预测模型的建立提供更准确的支撑。

发明内容

针对背景技术存在的问题，本发明提供一种基于Bradley-Kullback改进的分组成对比较法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种永磁同步电机声品质评价方法，包括以下步骤：

步骤1、采集永磁同步电机多工况、多测点噪声样本；对采集的噪声样本进行剪切、预处理，建立永磁同步电机声音样本数据库；

步骤2、基于步骤1声音样本数据库，采用Bradley-Kullback改进的分组成对比较法作为主观评价方法，组织被试人员进行主观听审试验，并对听审结果进行计权一致性筛选，剔除偏差较大的数据；

步骤3、基于步骤2所得声音样本数据库，使用LMS.Test.Lab和MATLAB软件对声品质客观参量进行计算；

步骤4、以步骤3提取的声品质客观的两级评价参量为输入，以步骤2主观评价结果为输出，采用RBF神经网络进行永磁同步电机声品质主客观建模，并分析网络初始参数对模型性能的影响；

步5、根据步骤4客观参量分析结果，采用多种群遗传算法MPGA对模型进行修正。

在上述永磁同步电机声品质评价方法中，步骤2所述基于Bradley-Kullback改进的分组成对比较法具体实现包括：

步骤2.1、将采集的永磁同步电机噪声信号按照转速和扭矩进行分组，每组噪声数量为 8-15份，分组数目根据采集的电机噪声信号总数进行调整；

步骤2.2、对第一组噪声信号，通过成对比较法开始进行主观评价，打分方式为噪声i 比j听起来更舒服打1分，反之则打0分；设第一组噪声信号数目为m，通过计权一致性系数检验去除不合理评价主体，得到M₁个有效评价结果；对各工况噪声信号得分进行汇总，设该值为n_i，理论上n_i所能取得最大值为N_i，N_i＝M₁*m；