重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (10): 33-39.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.10.006

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基于ＬＳＳＶＭ的混合动力汽车车内声品质烦躁度预测

宋文兵，左言言   

  1. 江苏大学 振动噪声研究所，江苏镇江２１２０１３
  • 收稿日期:2019-01-02 出版日期:2019-12-10 发布日期:2019-12-10
  • 作者简介:宋文兵，男，硕士研究生，主要从事车辆噪声与振动控制研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｓｏｎｇｗｅｎｂｉｎｇｕｊｓ＠１６３．ｃｏｍ；左言言，男，教授，博士生导师，主要从事车辆噪声与振动控制研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｙｙｚｕｏ＠ｍａｉｌ．ｕｊｓ．ｅｄｕ．ｃｎ。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目（５１５７５２３８）

  • Received:2019-01-02 Online:2019-12-10 Published:2019-12-10

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摘要： 以某款混合动力汽车为研究对象，针对其非稳态工况下的车内噪声声品质进行研究。对采集到的噪声信号烦躁度指标进行主客观评价试验，得到非稳态工况下车内噪声的声品质特性。使用主成分分析法对客观参数进行降维处理，得到３维数据集。将经过主成分分析后的数据作为输入，烦躁度值作为输出，建立基于主成分分析 最小二乘支持向量机算法的声品质预测模型。统计了随机计算的２０次结果，模型的最大相对误差为９．４７％，最小值为０．００１７％，说明提出的主成分分析-最小二乘支持向量机模型具有良好的融合能力，可用来预测汽车非稳态工况下的车内声品质。

关键词: 混合动力汽车, 声品质, 烦躁度, 主成分分析, 最小二乘支持向量机

中图分类号: 

  • Ｕ４６７．１ ＋ １