电动汽车动力系统NVH的一种结构化开发方法

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“ 电动车时代，许多豪华车型都带有声浪模拟功能，其中主要原因是电动力传动声音主要为高频同时这种声音让人不安，不愉悦，同时难以随着油门踏板产生反馈特别是低速的时候所以这种体验与我们固有的燃油车使用习惯非常不同，同时电动力传动的声音小一方面让其他噪声突出一方面很难让车企去定义品牌车型的NVH 差异化。所以当前电动车企都非常重视动力系统和虚拟声音结合开发。

本文介绍戴姆勒奔驰的电驱动系统和虚拟声浪开发的方法和流程，以及评价机制，是一篇非常好电动车动力系统NVH开发的启发性文章。”

电动汽车的声音特性与内燃机汽车有很大的不同。虽然电动汽车的开发仍处于起步阶段，但在开发过程其实可能很早就考虑到客户的NVH期望，并希望创立自己独特的品牌特征和效应从而影响消费者购买欲望。为了更准确地了解这些客户期望，开始了一个迭代的目标声音和评估过程。详细的步骤是从声学工作室测试环境到通过固定基地驾驶模拟器再应用到电动汽车评估。

虽然电动动力总成的真实噪音比内燃机安静，但它提供的负载反馈较少，但他的高频声音被视为令人不安、不方便和不愉快的。如果完全降低动力总成噪音会提高音质等级，但不会提供信息或情感反馈。所以在驾驶模拟器试验阶段，主要目标是识别出令人愉快和熟悉的合成声音设计方向，并与较高的真实性等级相关。

在最后的测试中，一个带有合成器的声音系统被应用到一个电动汽车演示中。复杂的编程结构必须根据不同的客户需求水平进行设计。为了评估的目的，该算法被专门扩展为一个交互式的客户评估实验，去获得满意的结果、理想的声音特性和附加要求。虽然声音特征更多地与个人喜好有关，但对动态和强大的负载反馈以及平稳安静的旅行氛围的要求不言而喻是相同的。最后，本方法设计的理想期望声音和配置声音的语义轮廓显示出很好的近似性。

开发目标

Target

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电动汽车的市场形势和高昂的成本增加了制造商在竞争中实现所有客户期望的压力。尤其是NVH的舒适性和声音特性，与内燃机车有着极大的不同，是开发的重点。

虽然建立内燃机声NVH已经积累了不少但是在电动车时代必须对该流程进行调整和改进，以适应电动汽车声音的新要求、新期望，并为NVH理念提供广阔的开放空间。

整个设计过程的主要目标是回答以下问题：

1）真正的电动动力系统声音的质量等级是多少？

2）有哪些可供选择的声音场景？

3）合成音被接受了吗？它应该是什么样的？

4）声音设计的最佳应用结构是什么，以适应所有客户的要求？

目标NVH的需求

与内燃机相反，电动汽车的NVH特性暂时还不是很熟悉的，这导致了一种新的声音定义的可能性。由于安静的电力传动系统噪声，利用一种新的声音特征，可以用一种全新的信息和情感反馈结构来实现综合声音设计。因此，声音设计是如此复杂，以至于需要一个迭代的设计过程，其中有很多来自评估候选人的反馈。技术可行性和算法建模对技术途径也有影响。在戴姆勒奔驰运行的流程如图1所示。

声音设计与用户反馈相结合，分为音响演播室环境、驾驶模拟器和实车验证三个步骤。每一步都有自己的问题和优势。虽然声学工作室测试只专注于详细聆听声音特征，但驾驶模拟器具有通过车辆环境中的加速器踏板进行交互反馈的优势。人工制造的声音环境带来了测试极端声音场景的可能性。实车验证的应用的最后一步是在真实驾驶场景中进行交互式评估其可行性、真实性和复杂的结构。

开发过程

Process

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当前真正的电动动力传动系统噪音的说明

图2显示了内燃机和电力传动系统在全油门加速下的声音特性比较。内燃机发出低频的、具有已知特征的响声反馈，而电力传动系统的安静声只包含少量的齿轮呜呜声和电机谐波。它的频率很高，负载反馈较少，感知频率与驱动速度的比值很高，这是由单齿轮传动引起的，特别是在城市驾驶时，它会带来烦恼。因此，动力传动系统的工作条件也会出现差异。

声音评估显示，人类对这些高频呜咽谐波的接受程度较低。虽然少数谐波通常是电的，但频率较低、频谱密度较高的纹理会让人想起内燃机的声音。电动车NVH高质量等级是风噪和轮胎滚动噪音或很少，安静，低频率噪声平滑谐波。因此，对技术部件进行声音清洁以避免干扰噪声是必不可少的。

驾驶模拟器中的目标声场景及其验证

除了培养动力总成本体NVH基本要求之外，内部声音开发和声音合成接受的不同场景可能会有更多不同的场景，从动力总成声音的完全降低开始，这在未来可能是可行的。技术声音的强化减少增加了复杂和非耦合声音设计的能力。表1总结了四种极端情况。

哪种方案最适合?除了技术可行性的问题外，还有时间和客户习惯的问题。如果消除了动力传动系统的声音，附加合成声音可能是创建制造商品牌、车辆类型或传动系动力的唯一标识。随着情感性和信息性声音反馈的复杂设计，声音设计过程的重要性可能会变得和外部车身设计一样高。

通过不同的评价水平也观察到电子声音合成的可接受性（图3）。受访者在合成声音设置方面的经验越多，他们对实现的信任就越大。拒绝是由于害怕人为的、过于嘈杂的声音效果带来烦恼而产生的。无论是主动宣传声音合成功能，还是不做广告，让顾客在不知道其来源的情况下注意到声音氛围，都是营销策略的决定。消费者显然不接受额外费用。

驾驶模拟器中极端场景的评估

为了从客户那里获得对这些极端声音场景的当前期望和印象的反馈，在戴姆勒固定基地驾驶模拟器上进行了评估实验。受访者坐在一个真实的汽车车厢里，在前窗和后视镜上显示一个虚拟的环境，同时通过一个经过校准的扬声器系统播放一个人工的交互式音景。座舱固定在地面上，采用投影俯仰运动来模拟驾驶。

这四种不同的声音场景分别在城市、越野和高速公路（包括停车和通行）交通中向30名试驾约10分钟的客户展示。所有的声音场景都是基于相同的风噪和滚动噪声，来自一辆小型车，而动力总成噪声则发生了变化。

场景一：整个动力系统声音关闭，只有明显的风噪和滚动噪声场景。尽管受访者评价意见显示了强烈的动力负荷反馈愿望，但结果仍然显示了有29%的人表示满意（图4）。

场景二：如图2所示。动力系统的声音-齿轮箱和电机发出的高频呜呜谐波组成，对负载的依赖性较小。与其他相比，在整体愉悦度的排名中，它达到了非常低的值只有13%。令人惊讶的是，它被归类为最像人工制造的声音。

其他两种为添加了模拟声音的设计，设计1仅包含基于正弦振荡器的纯低频和中频谐波，但设计2具有更复杂的扩散声结构，并通过采样方法产生。虽然这两种声音都是以相同的态度设计的负荷依赖性，但愉悦感的排名是非常不同的。在参与者的评论中，设计1被描述为非常熟悉和类似于内燃机。设计2与断裂和损坏的动力传动系统部件有心理联系，因此获得了较低的舒适度等级。

结构化声音合成工具集与程序设计

不同层次的细节分为声音策略、声音动态和声音特征

动力总成反馈的声音设计不仅仅是一种单一的声音模式。它是多维驾驶条件图中的交互反馈。因此音响设计必须分为不同层次的要求和细节。在整个已实现的开发过程中，将NVH策略、声音动力和声音特征划分为不同的层次是足够的。在该模型中，NVH策略代表了对驾驶条件的要求，声音动力学连接了取决于驾驶参数的声音交互变化，声音特征包含关于声音模式、纹理及其光谱成分的信息。

策略和动态之间的联系如图5所示，声音反馈的位置在速度和负载地图内。在未来的应用中，附加的驾驶或车辆参数可能会对声音产生影响，例如电池充电状态、强制降档、悬架模式、白天等。甚至可以实现自调整声音策略，以便在主动驾驶的情况下，声音会反馈给驾驶员，在长时间曝光和持续驾驶时，虽然驾驶参数相同，但声音会更安静。事实上，所有不同的驾驶场景对理想的声音反馈都有不同的要求，因此在虚拟声音时，必须在更复杂或更折衷的算法中考虑所有相反的要求。

交互式声音合成的程序结构

为了满足复杂声音编程结构中的所有要求，必须有一个提供独立参数影响的结构。

对于实验车辆应用阶段，结构的组织方式类似于管弦乐唱片（图6）：基本上有声音组件，如单个乐器，其中每个构建块都有自己的频谱范围和可调谐参数。如果动力传动系统发出同步声音，则每个部件都有相同的基本频率输入，其对应于电机转速。组件在整个参数范围内都应该是美观的。对于调谐，可以使用振幅校正来减少贡献，也可以使用不同的输入和输出控制（shepard、倍增、效果等）[3]。组件应该按其音色和用例进行分组。以既定的方式，你可以使用无人机的声音为动力，中调的声音为运动性和高频率的透明度和情感关注的组成部分。

在子组水平上，根据驾驶参数和车辆参数混合单个部件的贡献。应用程序对应于所需声音动态的实现。最后，在大师级，整个声音是适应其音量和传递功能到机舱，可能与混音效果。

选择合成器编程而不是基于样本的算法的一些原因可以从这种复杂的算法结构中得出：

-不带变速器的高速/rpm范围会产生很大的基频范围，而样本回放中的宽音高范围会产生人为的和非审美的声音印象；

-高信噪比，独立于基本样本；

-房间印象或任何其他效果可以分别模拟到每个谱分量中；

-采样方法没有米老鼠或其他干扰算法的效果；

-高度灵活性，使每个单一的声音成分适应驾驶条件或随机影响，从而提供更多的真实性；

-只重塑光谱成分是必要的。这减少了无用的声音组件，避免了那些声音的过度工程化，这些声音在设计工作室似乎很重要，但在车内却无法识别。

有了一组基本的振荡器块，就有很多可能产生复杂的频谱声音：正弦或其他波形（噪声、平方、声表面波、三角形、正弦、抛物线等）用于加法合成，滤波器用于减法合成和各种调制（振幅、频率、脉冲宽度）。其优点是，抽象的技术信号与动力总成声音的心理联系是完美的，因此真实性不是问题。虽然最终的声音在汽车上的应用是由主观印象来评定的，但是所有的算法函数和参数值都必须是可重复的和可测量的，以便批量生产。

实验车主观评价

实验装置

评价实验由一个电动汽车和40名评价者进行。只有少数固定声音设置的可测量结果或每个评价者理想声音的自我配置之间的折衷选择。因此，实验分为两部分：三个基本声音特征加上一个关闭系统进行了详细评估。之后，评价者有机会在声音特征变量和其他正交声音参数（音量、音色、噪音和油门踏板反应）内执行自我配置（称为动态）。

音量调节以±4,5dB的阶跃改变声级。选择的默认音量应尽可能安静，但应尽可能大声，以清楚地评估声音，且不受风噪和滚动噪音的影响。使用音色参数可以调整滤波器频率，平衡放大低频和高频分量。噪声值使窄带噪声对声调成分的替代增加。可以选择三种不同的油门踏板曲线：线性为默认值，渐进式为合成音较少的踏板，直到80%的加速踏板，或永久性合成音环境，较少的负载依赖性。

评价结果及反馈

这两步评估给出了有趣而复杂的结果，但并非本文所能给出的全部结果。事实上，在默认设计设置中，所有设计变体似乎都是可接受的、真实的和方便的。实车评估的一大缺点是在60公里/小时的速度下会发出真正的传动系统声音。无论是打开还是关闭合成声音，变速箱和电机的呜呜声都会减少方便的声音印象。

在自由声音配置部分的评价所有候选人必须选择的基本特征的声音。如图7所示，主要结果是，只有14%的人决定关闭音响系统。大多数人看到他们最喜欢的声音在变型1或2或混合之间。这些声音变体在内燃机附近有一个基本的方向，主要由低频区和中频区的辅音间隔中的音调谐波组成。谐波结构简单，无噪声成分，仅采用幅度调制。

从选择的正交声音参数（图8）可以看出，安静是每个人的期望。电动汽车的主要优点是动力传动系统声音安静，这种印象不应改变。但在高负载的动态驾驶环境中，油门声音反馈是必要的（只有6%的人选择油门声音反馈恒定）。从这个角度来看，设计一个有用的声音策略比设计完美的声音角色更具挑战性。如前所述，不需要频谱噪声成分，因为即使是真正的风噪和滚动噪声也希望尽可能安静。在大多数情况下，自定义声音变体似乎有足够的默认音色，但在黑暗的低频区域可能更为常见。必须找到一个折衷方案，即与内燃机的心理联系过多或过少。

开发结论

Conclusion

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最后，图9中的语义剖面显示了理想期望声音和配置声音的良好近似。主要的差距是由电动汽车示范的真正的动力总成噪音。这种声音不能被合成声音掩盖，而且在大多数驾驶条件下，听力注意力不能从高频率、令人不快的噪音中转移。

对所有被评估的合成声音设计变体的正反馈证明了声音设计过程的成功实现。虽然无法找到最终的非常吻合的目标声音，但与理想期望声廓线的良好近似证明了对需求和算法实现的成功解释。在未来的应用中，理想的声音可能会根据市场情况和电动汽车在日常生活中的使用情况而有所不同，而今天内燃机的熟悉声音仍然是评价的参考。已经验证了从声学工作室通过驾驶模拟器到最终车内应用的工具链。将声音策略、动态和特征的需求层次和派生的综合结构进行划分，有助于提高设计真实的信息和情感声音反馈的效率。

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