一种快速识别驱动桥啸叫的方法与流程

1.本发明涉及一种驱动桥啸叫识别方法，主要用于识别驱动桥中旋转零件的特有频率，将驱动桥产生的噪声转化成可视图谱，让听觉转化成视觉，让驱动桥啸叫问题更为直观。


背景技术：

2.随着消费市场升级，顾客要求越来越高，各车企对nvh特别重视。当前各大主机厂主要是采用麦克风和振动传感器来采集整车驱动桥啸叫信息，然后用商用软件识别和提取相关的噪声和频率。主观评价方面上，由于驾驶人员对驱动桥啸叫的敏感度不一致，存在驱动桥啸叫评判打分不一致，急需要用量化的指标来统一。虽然，商用软件已经非常成熟，但是价格非常贵，主机厂一般只有少数几套的资源，但在实际开发过程中往往不够用。而且，现有商用软件，一般需要申请使用，布置传感器，专业人员测试等，导致整个过程时间周期长。
3.因此，探索一种快速识别驱动桥啸叫的方法，具有很高的商用价值和实用价值。


技术实现要素：

4.本发明针对现有技术不足，提出一种快速识别驱动桥啸叫的方法。
5.本发明采用的技术方案：一种快速识别驱动桥啸叫的方法，包括如下步骤：s1，将听觉转化成视觉：采集啸叫工况下的音频；提取音频，将音频解析成频率彩图；s2，将整车有关参数输入软件，计算出啸叫工况下的齿轮频率，并绘制出图形；s3，频率彩图和绘制出的图形进行对比，判断是否为驱动桥齿轮啸叫。
6.所述的快速识别驱动桥啸叫的方法，步骤s1中，提取音频，将音频解析成频率彩图的过程如下：将音频导入电脑，读取音频数据，然后利用matlab软件编写程序将音频数据转化成纯数据文件；保留1个通道的数据，删除重复的数据，得到最终数字化的音频；将音频数字化后，接着对音频数据进行傅里叶变换，得到频域数据，利用matlab软件的彩图函数，画出频率图谱，从而将声音转化成可视化的图形。
7.所述的快速识别驱动桥啸叫的方法，步骤s2中，从整车参数计算出啸叫工况下的齿轮频率：v=2*兀*r*（n/i1/i2/i3/i4）*0.06式1其中，v是整车车速，单位km/h；r是轮胎半径，单位m；n是发动机转速r/min；i1是自动变速箱变矩器速比，没有的话则为1；i2是变速箱变档位速比，没有的话则为1；i3是分动器档位速比，没有的话则为1；i4是后桥速比，没有的话则为1；f=（n/i1/i2/i3/60）*z1式2其中，f是驱动桥啸叫的频率；z1是驱动桥主动齿轮的齿数；
根据整车车速v和驱动桥啸叫的频率f，就可以绘制出v和f的关系图。
8.如果在某一速度范围内存在一个加速啸叫，则在录制音频过程中，就要录制该速度范围内的全油门加速工况的音频，不需要录制该区间以外的速度段，通过解析成图谱，就可以清楚地解析出其频率f1波动；步骤s3中，通过整车参数计算，得到该速度范围驱动桥啸叫的频率f2，如果f1和f2的频率相同，则是驱动桥啸叫；不相同则不是驱动桥啸叫。
9.发明有益效果：1、本发明快速识别驱动桥啸叫的方法，具有很高的商用价值和实用价值。可以利用手机等设备的麦克风替代专业设备的麦克风，采集啸叫工况下的音频，然后编程识别驱动桥啸叫，缓解专业设备压力。现有商用软件，一般需要申请使用，布置传感器，专业人员测试等，导致整个过程时间周期长。
10.2、本发明快速识别驱动桥啸叫的方法，主要用于识别驱动桥中啸叫的特有频率，通过量化指标，将驱动桥产生的噪声转化成可视图谱，让听觉转化成视觉，让驱动桥啸叫问题更为直观。降低主观驾评打分不一致问题。
11.3、本发明快速识别驱动桥啸叫的方法，可以用于售后客户对后桥噪声的抱怨，可以精准识别是否是驱动桥的噪声，避免公司派专业人员、专业设备，前往识别问题。
附图说明
12.图1所示为本发明驱动桥啸叫识别方法的总体流程图；图2 所示为本发明驱动桥啸叫识别方法听觉转化成视觉的流程步骤；图3所示为某车60-80km/h的啸叫频率线；图4所示为某皮卡项目后桥加速、减速啸叫频率图谱；图5所示为某皮卡项目前驱动桥基频啸叫和高频啸叫频率图谱。
具体实施方式
13.为了使发明创造实现其发明目的的技术构思及优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明的技术方案/啸叫识别过程作进一步的详细描述。应当理解的是，以下各实施例仅用以解释和说明本发明的优选实施方式，不应当构成对本发明要求专利保护的范围的限定。
14.实施例1本发明快速识别驱动桥啸叫的方法，总体流程图如图1所示，包括步骤如下：s1，将听觉转化成视觉：采集啸叫工况下的音频；提取音频，将音频解析成频率彩图；s2，将整车有关参数输入软件，计算出啸叫工况下的齿轮频率，并绘制出图形；s3，频率彩图和绘制出的图形进行对比，判断是否为驱动桥齿轮啸叫。
15.如图2所示，步骤s1中，将录制的mp3格式音频，导入到电脑上，然后利用matlab软件编写程序将音频数据转化成纯数据文件；因录制设备的原因，录制的数据往往是多通道，比如2通道或者4通道，只要保留1个通道的数据就可以，保留1个通道的数据，删除重复的数据，得到最终数字化的音频；将音频数字化后，利用matlab软件上的傅里叶变换函数，可以将数字化音频从时域信号，转化成频率信号，并保存；利用保存好的频域值，接着利用
matlab软件的彩图函数，对音频数据进行傅里叶变换，得到频域数据，最后将频率数据绘制成彩图/画出频率图谱。从而将声音转化成可视化的图形。
16.步骤s1中，如果在某一速度范围内存在一个加速啸叫，则在录制音频过程中，就要录制该速度范围内的全油门加速工况的音频，不需要录制该区间以外的速度段，通过解析成图谱，就可以清楚地解析出其频率f1波动；步骤s2中，通过整车参数计算，得到该速度范围驱动桥啸叫的频率f2，如果f1和f2的频率相同，则是驱动桥啸叫；不相同则不是驱动桥啸叫。
17.如图3所示，为某车60-80km/h的啸叫频率线；步骤s2中，通过整车计算，画出整车车速v和驱动桥啸叫的频率f图形，通过计算发现在60km/h-80km/h，驱动桥啸叫存在的频率为f2，图3中的啸叫频率为280-380hz。
18.通过执行步骤s1，s2，s3，对某皮卡后桥、某皮卡前桥解析其频率f2如图4、图5所示；通过计算其理论频率f1都能符合，因此判断为驱动桥啸叫。
19.图4所示为某皮卡项目后桥加速、减速啸叫，在f1（500hz）加、减速附近明显存在啸叫，并且和理论计算f1的相吻合，可以识别就是后桥齿轮啸叫。
20.图5 是为某皮卡项目前驱动桥基频啸叫和高频啸叫，在f1（400-500hz）加、减速附近明显存在啸叫，并且在减速8倍频率f1（3500-4500hz）处也存在啸叫，经计算理论频f2相匹配，确定是驱动桥齿轮啸叫。
21.本发明快速识别驱动桥啸叫的方法，可以利用手机等设备的麦克风替代专业设备的麦克风，缓解专业设备压力。不需要布置传感器，专业人员测试等，整个过程时间周期短。通过量化指标，将驱动桥产生的噪声转化成可视图谱，让听觉转化成视觉，让驱动桥啸叫问题更为直观。降低主观驾评打分不一致问题，具有很高的商用价值和实用价值。
22.以上所述仅为本发明的较佳实施方式，并不构成对本发明的限定。本领域技术人员在现有技术的指引下，无需进行创造性劳动即可对本发明的实施情况进行其他修改，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改或者采用本领域惯用技术手段进行的简单置换或等同替换，均应包含在本发明的保护范围之内。