(１.中车永济电机有限公司ꎬ西安７１００１６ꎻ２.浙江大学能源工程学院ꎬ杭州３１００００)
摘要:为建立一款牵引电机空载条件下的声品质预测模型ꎬ首先开展了电机空载时多个转速下不同位置处的噪声
测试ꎬ获得了响度、尖锐度、粗糙度和抖动度等声品质客观参数ꎬ并分析了各声品质客观参数随转速的变化规律ꎻ
然后采用等级评分法对４０个声样本开展了主观评价ꎬ采用箱线图剔除异常数据ꎬ获得各个声样本主观评价平均分ꎻ
最后分别采用多元线性回归法和代理模型法建立了电机声品质预测模型ꎮ后者相比前者预测精度更高ꎬ该方法和研
中图分类号:ＴＭ３４３ꎻＴＭ９２２ꎻＶ２６６文献标志码:Ａ文章编号:１００１￣６８４８(２０２４)０８￣００５６￣０５
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌｆｏｒＳｏｕｎｄＱｕａｌｉｔｙｏｆ
ＺＨＡＮＧＷｅｉꎬＰＡＮＧＣｏｎｇꎬＹＵＹｏｎｇꎬＺＨＵＹｉｑｉａｏꎬＱＩＵＹｉꎬＺＨＥＮＧＸｕ
(１.ＣＲＲＣＹｏｎｇｊｉＥｌｅｃｔｒｉｃＣｏ.ꎬＬＴＤ.ꎬＸｉ’ａｎ７１００１６ꎬＣｈｉｎａꎻ
２.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｅｒｇｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＨａｎｇｚｈｏｕ３１００００ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈａｓｏｕｎｄｑｕａｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｔｒａｃｔｉｏｎｍｏｔｏｒｓｕｎｄｅｒｎｏ￣ｌｏａｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓꎬｎｏｉｓｅ
ｔｅｓｔｓｗｅｒｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｓａｔｍｕｌｔｉｐｌｅｒｏｔａｔｉｏｎａｌｓｐｅｅｄｓ.Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｓｏｕｎｄｑｕａｌｉ￣
ｔｙꎬｓｕｃｈａｓｌｏｕｄｎｅｓｓꎬｓｈａｒｐｎｅｓｓꎬｒｏｕｇｈｎｅｓｓꎬａｎｄｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓｔｒｅｎｇｔｈꎬｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄꎬａｎｄｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｐａｔ￣
ｔｅｒｎｓｏｆｅａｃｈｏｂｊｅｃｔｉｖｅｐａｒａｍｅｔｅｒｗｉｔｈｒｏｔａｔｉｏｎａｌｓｐｅｅｄｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄꎻＪｕｒｙｔｅｓｔｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｏｎ４０ｓｏｕｎｄ
ｓａｍｐｌｅｓｕｓｉｎｇａｒａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍꎬａｎｄａｂｎｏｒｍａｌｄａｔａｗａｓｒｅｍｏｖｅｄｕｓｉｎｇａｂｏｘｐｌｏｔｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅａｖｅｒａｇｅｓｕｂｊｅｃ￣
ｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｏｒｅａｃｈｓｏｕｎｄｓａｍｐｌｅꎻＦｉｎａｌｌｙꎬｍｕｌｔｉｐｌｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅ
ｕｓｅｄｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｏｔｏｒｓｏｕｎｄｑｕａｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ.Ｔｈｅｌａｔｔｅｒｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｃｏｍｐａｒｅｄ
ｔｏｔｈｅｆｏｒｍｅｒ.Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｍｏｔｏｒ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｔｒａｃｔｉｏｎｍｏｔｏｒꎻｓｏｕｎｄｑｕａｌｉｔｙꎻｊｕｒｙｔｅｓｔꎻｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌ
为营造一个舒适的动车、地铁车厢环境ꎬ对牵度、抖动度与语义清晰度的客观心理声学指标评价
引电机噪声的控制要求越来越高ꎮ以往的研究集中体系ꎬ利用多元线性回归法ꎬ建立声品质主客观预
在牵引电机电磁噪声、气动噪声的降噪优化测模型ꎻ刘哲等采用神经网络和多元线性回归方
方面ꎬ主要控制指标为Ａ计权声压级ꎮ该指标虽是法分别建立了电动汽车关门声品质预测模型ꎬ发现
评估噪声最常用的指标ꎬ但其不足以真正反映人对基于遗传－反向传播(ＧＡ￣ＢＰ)神经网络的预测精度
面ꎬ国内外学者对声品质预测模型的建立进行了较经网络建立了高速列车的声品质主客观预测模型ꎬ
作者简介:张伟(１９９３)ꎬ男ꎬ硕士ꎬ高级工程师ꎬ研究方向为牵引电机噪声的数值分析和试验研究ꎮ
立了吸油烟机的声品质主客观评价模型ꎮＹｕ等[１２]为避免冷却风机对电机噪声的影响ꎬ在电机不
通过对吹风机的声品质预测模型研究发现ꎬ响度是通风情况下、空载运行时完成测试采样ꎮ人工头采
吹风机噪声不适感的主要来源ꎮ集电机噪声的试验位于空旷的厂房内ꎬ并在夜间周
可以发现ꎬ在电机领域ꎬ现有文献研究对象多围设备停止运行后开始ꎬ其背景噪声远小于电机运
为新能源汽车电机ꎬ对轨道牵引电机的声品质研究行噪声ꎮ经过测试ꎬ共获得时长为３０ｓ的噪声样本
较少ꎻ无论是汽车领域还是家电领域ꎬ在研究方法４０个.由于各声样本均为稳态噪声ꎬ因此可以截取
方面ꎬ主观评价多采用等级评分法和语义细分法ꎬ其中一段代表整体噪声ꎬ截取后持续时间为５ｓꎮ
因此ꎬ本文选择一款牵引电机开展声品质预测模型主观评价在浙江大学玉泉校区半消声室内进行ꎬ
研究ꎬ首先对电机周围四个位置１０个转速下的声品背景噪声约３０ｄＢꎮ开展主观评价所采用的回放设备为
质客观参数进行了测试ꎬ包括响度、尖锐度、粗糙ＨＥＡＤ均衡器及与之匹配的高保线位受
度和抖动度ꎻ然后组织３０位人员基于等级评分法对试者主要是电机领域工程人员和在校具备噪声相关专
电机噪声进行了听审测试ꎻ最后分别采用多元线性业背景的本科生ꎬ年龄范围在２０－４５岁之间ꎬ男女
回归法和代理模型法建立了牵引电机声品质的预测各占一半ꎬ听力正常ꎮ听审测试采用等级评分法ꎬ使
为分析电机噪声主观特性ꎬ使用德国ＨｅａｄＡ￣声品质客观评价参数主要有声压级、Ａ计权声压
ｃｏｕｓｔｉｃｓ公司的声学人工头(ＨＭＳＩＶ)记录电机在１０００级、响度、尖锐度、粗糙度、抖动度、语言清晰度和
ｒ/ｍｉｎ、１５００ｒ/ｍｉｎ、、５０００ｒ/ｍｉｎ和５６００ｒ/ｍｉｎ共音调度等ꎮ本次研究选取响度(Ｌｏｕｄｎｅｓｓ)、尖锐度
１０个转速下的噪声ꎮ数据处理及分析设备为Ｈｅａｄ(Ｓｈａｒｐｎｅｓｓ)、粗糙度(Ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ)和抖动度(Ｆｌｕｃｔｕａ￣
Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ数据采集器(ＳＱｕａｄｒｉｇａＩＩＩ)ꎮ由于电机声品ｔｉｏｎＳｔｒｅｎｇｔｈ)四个参数对牵引电机噪声进行声品质评
质测试缺乏相关标准ꎬ本次测试测点位置模拟人在价ꎮ响度计算采用国际标准ＩＳＯ５３２(２０１７)规定的
电机周围俯身听审时的情况ꎬ每个转速下测量四个Ｍｏｏｒｅ￣Ｇｌａｓｂｅｒｇ法ꎬ可用于计算双声道响度ꎻ尖锐度
位置ꎬ俯视图如图１所示ꎮ计算采用德国标准ＤＩＮ４５６９２中的计算方法ꎬ默认使
人工头放置时面向电机中心ꎬ距离地面高度为用Ｚｗｉｃｋｅｒ响度进行尖锐度计算ꎻ抖动度和粗糙度是
１ｍꎬ距离电机中心直线ｍꎮ由噪声信号在时域上的调制引起的ꎬ没有统一的计算
标准ꎬ分别选择Ａｕｒｅｓ方法和Ｆａｓｔｌ的方法计算ꎮ因此电机噪声尖锐度在转速１５００ｒ/ｍｉｎ时出现峰值ꎮ
通过测试分析ꎬ电机周围位置１－４的响度随转电机周围位置１－４的粗糙度随转速变化曲线所示ꎮ从图中可以看出ꎬ传动端图５所示ꎮ四个位置处的粗糙度随转速的变化规律
位置１和位置４的响度值比较接近ꎬ非传动端位置２基本一致ꎬ在转速３５００ｒ/ｍｉｎ以下粗糙度较大ꎬ超
和位置３的响度值比较接近ꎻ在转速３０００ｒ/ｍｉｎ及过３５００ｒ/ｍｉｎ粗糙度明显降低且趋于平缓ꎮ
图５各测点粗糙度随转速变化曲线的抖动度随转速变化曲线所示ꎮ四个位置处的抖动度随转速的变化规律
电机周围位置１－４的尖锐度随转速变化曲线各测点抖动度随转速变化曲线各测点尖锐度随转速变化曲线
对电机声样本的平均评分与客观声品质参数(响度ꎬ∑ｗ＝１ꎬｗ≥０ｉｉ(３)
尖锐度ꎬ粗糙度ꎬ抖动度)分别进行Ｓｐｅａｒｍａｎ相关针对４０组声品质客观参数及主观评价数据ꎬ包
式中ꎬＱ为主观评分ꎬＬ为响度ꎬＳ为尖锐度ꎬＲ为图１０预测值与实际值比较(代理模型)
粗糙度ꎮ该模型决定系数为０７４８ꎬ４０个声样本预该模块默认使用１０折交叉验证ꎬ经过交叉验证
测值与实际值的均方根误差为０５１８ꎬ预测结果与实计算ꎬ其决定系数为０９７４ꎬ均方根误差为０２７１ꎬ
图９预测值与实际值比较(多元线性回归)锐度逐渐增加ꎬ粗糙度和抖动度略有降低ꎻ
代理模型是借助数理学科中的拟合方法和插值高转速下声品质存在较大的提升空间ꎻ
(３)通过Ｓｐｅａｒｍａｎ相关性分析ꎬ电机噪声声品ｆｏｒｔｈｅＶｅｈｉｃｌｅＩｎｔｅｒｉｏｒＮｏｉｓｅＢａｓｅｄｏｎＲｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆｔｈｅＢａｓｉｌａｒ
质与响度、尖锐度和粗糙度相关性较强ꎬ与抖动度ＭｅｍｂｒａｎｅｉｎｔｈｅＨｕｍａｎＥａｒ[Ｊ].ＡｐｐｌｉｅｄＡｃｏｕｓｔｉｃｓꎬ２０２１:１７２.
(４)采用多元线性回归法和代理模型法分别建[７]刘哲ꎬ高云凯ꎬ解馥荣.电动汽车关门声品质预测模型研究
立了声品质预测模型ꎬ相比起来代理模型法预测效[Ｊ].汽车工程ꎬ２０２１ꎬ４３(１２):１８５８￣１８６４.
果较好ꎬ可靠性高ꎮ决定系数为０９８１ꎬ均方根误差[８]贾尚帅ꎬ潘德阔ꎬ阮沛霖ꎬ等.利用卷积网络的高速列车主观
为０１４２ꎮ声品质预测[Ｊ].应用声学ꎬ２０２２ꎬ４１(４):６４６￣６５３.
在电机设计阶段ꎬ基于该模型开展电机噪声优[９]ＱｉａｎＫꎬＨｏｕＺꎬＳｕｎＱꎬｅｔａｌ.ＥｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆ
ＳｏｕｎｄＱｕａｌｉｔｙｉｎＨｉｇｈ￣ｓｐｅｅｄＴｒａｉｎｓ[Ｊ].ＡｐｐｌｉｅｄＡｃｏｕｓｔｉｃｓꎬ２０２１ꎬ
电机风路改善气动噪声)ꎬ不仅可以评估电机声功率[１０]ＭｏｒａｖｅｃＭꎬＩｚａｒｉｋｏｖａＧꎬＬｉｐｔａｉＰꎬｅｔａｌ.ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＰｓｙｃｈｏ￣
级大小还可评估电机主观声品质ꎬ从而提高电机的ａｃｏｕｓｔｉｃＭｏｄｅｌＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＳｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄＯｂｊｅｃ￣
声舒适度ꎮｔｉｖｅＳｏｕｎｄＱｕａｌｉｔｙＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＷａｓｈｉｎｇＭａｃｈｉｎｅｓ[Ｊ].
参考文献[１１]ＬｏｒｅｔｏＳＤꎬＳｅｒｐｉｌｌｉＦꎬＬｏｒｉＶꎬｅｔａｌ.ＳｏｕｎｄＱｕａｌｉｔｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎ
ｏｆＫｉｔｃｈｅｎＨｏｏｄｓ[Ｊ].ＡｐｐｌｉｅｄＡｃｏｕｓｔｉｃｓꎬ２０２０ꎬ１６８:１０７４１５.
[１２]ＨｕａｎｇＹꎬＺｈｅｎｇＱＪ.ＳｏｕｎｄＱｕａｌｉｔｙＭｏｄｅｌｌｉｎｇｏｆＨａｉｒｄｒｙｅｒＮｏｉｓｅ
[Ｊ].Ａｐｐｌｉｅｄａｃｏｕｓｔｉｃｓꎬ２０２２ꎬ１９７:１０８９０４
计算方法及其应用[Ｊ/ＯＬ].中国电力ꎬｈｔｔｐｓ://ｌｉｎｋ.ｃｎｋｉ.
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