人工頭的案例
純電動汽車電機(jī)噪聲測試與分析方法研究
1到6號麥克風(fēng)用來測量乘員艙的電機(jī)噪聲，為客觀反映人耳在車內(nèi)聽到的聲音，當(dāng)副駕駛和后排沒有乘客時，需要在座椅上增加人工頭用來模擬人的頭部，麥克風(fēng)分別布置在人工頭的左右兩側(cè)。人工頭在整車上的安裝情況如下圖2所示：
7號麥克風(fēng)用來測量電機(jī)近場噪聲，在后期數(shù)據(jù)分析時也需要通過近場噪聲來識別來自電機(jī)的噪聲成分。8到13號加速度傳感器用來分析電機(jī)總成懸置系統(tǒng)的三個支撐對電機(jī)振動的隔振效果，同時可以分析乘員艙電機(jī)噪聲是來自固體聲還是空氣聲。14 號光電傳感器用來測量傳動軸的轉(zhuǎn)速，然后通過傳動比換算到電機(jī)轉(zhuǎn)速，光電傳感器的布置如圖3所示：
2.2 測量工況
根據(jù)用戶的駕駛習(xí)慣，測量工況通常包含下面四個工況。
3 電機(jī)噪聲的分析方法
3.1 電機(jī)噪聲的識別
電機(jī)噪聲主要來源于轉(zhuǎn)子不平衡及軸承振動引起的機(jī)械噪聲，散熱風(fēng)扇引起的空氣動力噪聲以及電磁力引起的電磁噪聲，其中電磁噪聲是電機(jī)噪聲的主要成分，根據(jù)實際的工程案例分析，發(fā)現(xiàn)定子齒槽引起的齒諧波噪聲是電磁噪聲的主要成分，齒諧波噪聲的頻率：
式中，i為諧波次數(shù)，Q為齒槽數(shù)，n為電機(jī)轉(zhuǎn)速。
從公式可知，如果知道了電機(jī)定子齒槽數(shù)，就可以通過公式計算哪些頻率成分是來自電機(jī)，但對于競爭車型的電機(jī)，通常是無法獲取電機(jī)定子齒槽數(shù)，這就需要通過測試數(shù)據(jù)的分析來識別。
以某一車型的電機(jī)噪聲為案例進(jìn)行分析，圖4是勻加速的工況時乘員艙左前外耳處噪聲的坎貝爾圖，橫坐標(biāo)是傳動軸的轉(zhuǎn)速，通過回放得到抱怨的噪聲是541.5階的階次噪聲，首先和電機(jī)近場噪聲比較，如圖5所示，可以看出電機(jī)近場的541.5階次噪聲明顯，初步判斷此階次噪聲來自電機(jī)。
展開 為什么我們能判斷聲音的遠(yuǎn)近 - 初始時間延遲差的作用
在理想的測量環(huán)境中，如半消聲室，人工頭和聲源位于 1.6 米高度時的 ITDG 曲線應(yīng)該和圖3中所示的理想曲線相似。對從EH和LR房間中，人工頭的左右耳測量的脈沖響應(yīng)進(jìn)行處理并提取ITDG數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)測量結(jié)果與理想曲線相匹配。為了簡化過程，在本研究中，使用左耳的脈沖響應(yīng)作為進(jìn)一步分析和修改的基準(zhǔn)。
圖3: 在僅考慮地面反射時，1.6米高度的 ITDG 曲線以及來自 EH 和 LR 的測量數(shù)據(jù)?
2.2 ITDG的修改方法
修改算法的核心概念是調(diào)整特定脈沖響應(yīng) ITDG 的長度（例如，30度時的2米處的BRIR），使其產(chǎn)生與同一角度下的任何距離（例如，30度時的6米處的BRIR）具有相同的距離感知。一旦這種方法被證明是有效的，便可以通過測量少量BRIRs來表達(dá)整個區(qū)域的響應(yīng)。為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，將測量到的脈沖響應(yīng)分為三個不同的部分：直接部分（從脈沖信號開始到直達(dá)聲峰值后的 1 毫秒），早期反射部分（直接部分后的 35 毫秒），和混響部分（早期反射部分之后，直到信號結(jié)束）。這些部分如圖4所示。
圖4: 在 ITDG 修改前后的脈沖響應(yīng)，由于本文僅將來自地面的反射視為距離線索，因此在測量的脈沖響應(yīng)中出現(xiàn)了一個虛假峰值?
為了準(zhǔn)確地確定來自地面的第一次反射聲的起始點，并排除 ITDG 中的虛假峰值的影響，采用了改進(jìn)的峰度算法與理想 ITDG 曲線相結(jié)合的方法來對測量的BRIRs進(jìn)行分析【3】。
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展開 完美聆聽 | Brüel & Kj?r 2019電聲技術(shù)研討會順利召開
Brüel & Kj?r 2019電聲技術(shù)研討會于8月28日在深圳成功舉辦，共有逾100名來自電聲行業(yè)的用戶參加了此次會議，與有著“完美聆聽者”之稱的Brüel & Kj?r 5128型高頻頭和軀干模擬器（HATS）一起傾聽Brüel & Kj?r電聲測量解決方案等技術(shù)議題。
研討會現(xiàn)場
2019年1月1日起，Brüel & Kj?r 與HBM正式合并為HBK (Hottinger, Brüel & Kj?r) 。本次電聲研討會是合并后Brüel & Kj?r舉辦的第一次行業(yè)研討會，體現(xiàn)了Brüel & Kj?r一直以來對電聲行業(yè)的重視 。
會議當(dāng)天上午，HBK (Hottinger, Brüel & Kj?r) 華南區(qū)銷售經(jīng)理翟晶為參會來賓致歡迎詞。在之后的技術(shù)演講環(huán)節(jié)，HBK中國區(qū)服務(wù)經(jīng)理戴斌和HBK全球電聲團(tuán)隊的陳燦輝分別為與會來賓做了電聲測量基本原理、B&K電聲測量解決方案、人工嘴和人工耳、EN50332最大聲壓級測量、降噪耳機(jī)測量方案等介紹。
HBK華南區(qū)銷售經(jīng)理翟晶致歡迎詞
HBK中國區(qū)服務(wù)經(jīng)理戴斌介紹電聲測量基本原理
HBK全球電聲團(tuán)隊成員陳燦輝為用戶進(jìn)行儀器展示&現(xiàn)場答疑
在會議現(xiàn)場還展示了Brüel & Kj?r于2017年推出的 5128型高頻頭和軀干模擬器（HATS）。高頻HATS可以前所未有的精確度提供高達(dá)20 kHz的音頻測試，實現(xiàn)對更高頻率范圍的“完美聆聽”。高頻HATS解決了可聽聲范圍內(nèi)逼真、精確和可重復(fù)的聲學(xué)測量需求。人工頭還提供大面積的硅膠圍繞耳廓，以實現(xiàn)頭戴式耳機(jī)的完美密封。 高頻HATS將音頻性能測量的頻率范圍擴(kuò)展到比目前市場上的頭和軀干模擬器更高的頻率范圍。
展開 
2017年4月18-19日，上海，聲學(xué)仿真與測試研討會
內(nèi)容安排：
4月18日
08:30-09:00 簽到
09:00-09:15 歡迎辭
09:15-10:15 振動和聲學(xué)仿真基礎(chǔ)：聲波、頻率、分貝、聲音測量和計算
10:15-10:30 休息
10:30-11:15 聲功率：測試與仿真
11:15-12:00 聲源定位：聲學(xué)刷和麥克風(fēng)陣列技術(shù)、聲學(xué)熱點仿真和聲學(xué)逆計算
12:00-13:30 午餐
13:30-14:15 聲品質(zhì)：雙耳人工頭、聲音回放和濾波、聲品質(zhì)指標(biāo)
14:15-15:15 聲學(xué)材料、吸聲、隔聲:面板傳遞損失
15:15-15:30 休息
15:30-16:30 聲學(xué)材料、吸聲、隔聲:管路傳遞損失
16:30 問題討論
4月19日
09:00-09:45 聲源－路徑－響應(yīng)模型：傳遞路徑分析、貢獻(xiàn)量分析
09:45-10:30 汽車艙內(nèi)NVH性能：發(fā)動機(jī)噪聲、路噪和風(fēng)噪
10:30-11:00 汽車發(fā)展趨勢及其對整車NVH性能的影響
11:00-11:15 休息
11:15-12:15 部件級電機(jī)分析：有限元建模、相關(guān)性分析、噪聲輻射預(yù)測
12:15-13:30 午餐
13:30-14:30 電機(jī)與整車集成：駕駛室聲學(xué)與室外噪聲
14:30-14:45 休息
14:45-16:15 整車外場聲學(xué):通過噪聲與行人安全
16:15 問題討論
如您有任何疑問，可聯(lián)系活動負(fù)責(zé)人屈女士，E-mail:Ying.qu@siemens.com; 電話：021-22086932
展開 歐洲某車企EV的whine noise路徑排查及改進(jìn)方案
通過人工頭HMS IV.0采集車內(nèi)噪聲后，用回放均衡器+耳機(jī)進(jìn)行回放，可以清晰地聽到whine noise。
將結(jié)果用ArtemiS SUITE分析，并用高級濾波回放ASM 11模塊，快速診斷出whine noise是由下圖圈中階次發(fā)出的。
通過車輛的特征，分析出該階次是電機(jī)產(chǎn)生的。而該階次是很難消除或降低的，即很難從激勵源的角度解決該問題，因此分析該噪聲的傳遞路徑并進(jìn)行隔離，是較好的解決方案，而這正是BTPA大展身手的時候。
BTPA建模和結(jié)果擬合
做BTPA測試，首先要理清所有潛在的問題路徑，避免因遺漏某些路徑而導(dǎo)致模型的不準(zhǔn)確。
在本案例中，結(jié)構(gòu)和空氣都可能是whine noise的傳遞路徑。結(jié)構(gòu)路徑中，包含3個懸置（電機(jī)的左右懸置和抗扭懸置）、左右傳動軸、逆變器的支架、空調(diào)管等；空氣路徑中，包括電機(jī)的各個面和逆變器的表面。
針對如上的潛在問題路徑，通過BTPA分析，擬合出的車內(nèi)左、右耳噪聲與人工頭實測的對比如下圖所示。
擬合結(jié)果：
車內(nèi)噪聲與人工頭實測的頻譜成分非常接近；
缺少輪胎在轉(zhuǎn)轂上的貢獻(xiàn)，所以會有些差異，但不影響whine noise的分析；
回放時可完美復(fù)現(xiàn)出whine noise。
whine noise傳遞路徑分解
基于上述模型，逐步分解路徑，來排查whine noise的傳遞路徑。
首先將車內(nèi)噪聲（以下只展示單耳結(jié)果）分解成結(jié)構(gòu)路徑和空氣路徑，如下圖所示：
從結(jié)果可以看出：
結(jié)構(gòu)路徑在低頻部分（1.2k Hz以下）貢獻(xiàn)比較大；
空氣路徑在高頻部分（1k Hz以上）貢獻(xiàn)要大些。
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</strong></p><p>HBK提供<strong>完整的聲品質(zhì)分析工具</strong>，支持：</p><ul><li>雙耳信號錄制（通過HATS人工頭）</li><li>心理聲學(xué)參數(shù)計算（響度、尖銳度、音調(diào)度）</li><li>主觀聽覺優(yōu)化與故障診斷</li><li>符合ISO 532-1、ECMA-418-2等最新國際標(biāo)準(zhǔn)</li></ul><p>幫助企業(yè)從“聽得見”到“聽得舒適”，全面提升產(chǎn)品接受度。</p><p><br></p><p><strong>噪聲源定位 精準(zhǔn)識別異響來源</strong></p><p><strong>針對研發(fā)階段的低噪聲優(yōu)化，HBK提供陣列噪聲源識別系統(tǒng)</strong>，可精準(zhǔn)定位：</p><ul><li>螺旋槳噪聲</li><li>電機(jī)電磁噪聲</li><li>氣動噪聲與干擾聲源</li></ul><p>支持<strong>穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)測試</strong>，搭配BK Connect?軟件與高級后處理算法，清晰呈現(xiàn)噪聲分布，加速故障排查與設(shè)計迭代。</p><p><br></p><p><strong>為什么選擇HBK？
展開 通往NVH數(shù)字孿生之路
最快的途徑是準(zhǔn)備一組（物理樣車）車輛的風(fēng)噪和胎噪數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)需要使用雙耳麥克風(fēng)或人工頭采集，以用于對標(biāo)、主觀評價或目標(biāo)聲音設(shè)置等。采集到的加速數(shù)據(jù)可在模擬駕駛過程中用于振動回放。動力總成振動和噪聲特征可以通過在轉(zhuǎn)轂上精準(zhǔn)地采集實車典型的駕駛工況數(shù)據(jù)獲得，如10~12個載荷下的升轉(zhuǎn)速工況。如果需要，可以使用工況傳遞路徑分析（OTPA）[1] 分離胎噪和風(fēng)噪，這需要在路試時使用額外的傳感器。NVH模擬器根據(jù)這些測量數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，不僅可以在虛擬駕駛時復(fù)現(xiàn)，而且在根據(jù)駕駛工況實時擬合聲音時，聽不到任何過渡聲或偽影。
圖3：根據(jù)應(yīng)用及開發(fā)階段的不同，NVH模擬器可以使用不同的數(shù)據(jù)
基于詳細(xì)測量數(shù)據(jù)的傳遞路徑分析（TPA）模型可讓我們在零部件或路徑級別的對噪聲的傳播有更深入的了解[2]。有此模型，NVH模擬器能提供巨大的附加值，它能幫助所有參與者以互動的方式全方位體驗復(fù)雜的TPA分析結(jié)果。
有了這些，客戶可以評估“假設(shè)”場景，并快速確定最有可能有效改善噪聲問題的關(guān)鍵路徑，例如，傳遞27階的變速箱懸置，見圖 4。此外，即使在開發(fā)的早期階段，僅在測試臺上運行的動力總成也可以使用TPA虛擬裝配到整車上[3]。來自發(fā)動機(jī)臺架的數(shù)據(jù)，可以與胎噪和風(fēng)噪聲一起，在NVH模擬器中使用實時TPA進(jìn)行體驗。
圖4：在駕駛模擬器中，可以在駕駛過程中使用目標(biāo)濾波器進(jìn)行虛擬修改并檢查效果
NVH 模擬器還可以充當(dāng)測試和 CAE 仿真之間的橋梁。
展開 賽靈思合作比亞迪 為駕駛員輔助系統(tǒng)提供芯片
賽靈思為該車載私人助理提供攝像頭和人工智能技術(shù)支持。不久前，賽靈思與戴姆勒公布了合作進(jìn)展。隨后，賽靈思與比亞迪達(dá)成了交易。
戶外監(jiān)控：創(chuàng)建安全穩(wěn)定社會的重要保障和趨勢之選
Gartner在《市場趨勢:5G物聯(lián)網(wǎng)為通信服務(wù)提供商帶來的機(jī)遇》(Market Trends: 5G Opportunities in IoT for Communications Service Providers) 的報告中預(yù)測，監(jiān)控攝像頭作為5G物聯(lián)網(wǎng)的終端，其安裝數(shù)將于2020年達(dá)到250萬臺，到2021年達(dá)到620萬臺，而到了2022年將高達(dá)1,120萬臺，最大的潛在市場將會是由城市運營商部署的監(jiān)控攝像頭或用于確保建筑物安全的入侵者檢測攝像頭。
2016年，在經(jīng)合組織(OECD)成員國中，有95%的企業(yè)和83%的成年人都是高速寬帶用戶，其中50%的用戶會獲取在線公共服務(wù)或健康信息。截止2025年，全球智能手機(jī)普及率將達(dá)到80%。即便在新興市場，網(wǎng)民數(shù)量也每年以近20%的速度增長，而且通常采用智能手機(jī)上網(wǎng)。雖然這種廣泛連接形成的社會聯(lián)結(jié)效應(yīng)難以量化，但一些研究表明，數(shù)字平臺幾乎可以使翻一倍的居民感受到與當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)的聯(lián)結(jié)感，翻兩倍的居民與當(dāng)?shù)卣⒙?lián)系。
公共安全
城市犯罪率往往影響居民生活品質(zhì)，還會對房價和其他方面造成影響，而市民越來越接受和認(rèn)可通過監(jiān)控來預(yù)防犯罪的做法。Capgemini的一項調(diào)查顯示，三分之二的受訪者支持在公共場所安裝人工智能攝像頭來檢測并跟蹤潛在犯罪行為，超過半數(shù)受訪者認(rèn)為人臉識別技術(shù)有助于跟蹤犯罪分子。
盡管停車場和住宅小區(qū)的閉路電視(CCTV)監(jiān)控系統(tǒng)是預(yù)防犯罪的最有效工具，但如果將整個城市的監(jiān)控系統(tǒng)與人們配備的攝像頭及聲探測器相結(jié)合，搶劫、盜竊和襲擊案件則可能會減少30-40% 。
展開 智能自動駕駛六大主流車載芯片及其方案
Mobileye-來一起共建視覺地圖
Mobileye可以通過其名字猜想移動行業(yè)的眼睛，由視覺方面的希伯來大學(xué)教授創(chuàng)立開始于提供汽車輔助駕駛攝像頭以及芯片，于2017年被芯片巨頭英特爾收購，現(xiàn)在掌握著全球約80%的高級駕駛員輔助視覺系統(tǒng)市場，汽車支持AEB,車道保持的前置攝像頭以及處理芯片都來自于他們，所以自動駕駛也算早就入門了。
從2008年開始從EyeQ1車載芯片到未來規(guī)劃的EyeQ6芯片，涵蓋了從輔助駕駛到全自動駕駛所有芯片方案。同理通過名字可知，他是一個不折不扣的自動駕駛視覺主導(dǎo)方案的擁護(hù)者。
他的整體方案來自于多攝像頭視覺人工智能方案，結(jié)合其獨創(chuàng)的視覺編制地圖。所以Mobileye的方案包括了攝像頭等傳感器套件，其獨創(chuàng)的REM高精地圖，結(jié)合其芯片運算平臺，配合其自動駕駛政策層來實現(xiàn)自動駕駛的實現(xiàn)。
所以Mobileye其中有一個非常重要的東西就是其獨創(chuàng)的視覺地圖，當(dāng)然在中國談數(shù)據(jù)變色，特別是當(dāng)前滴滴事件，所以Mobileye的采集地圖肯定有風(fēng)險和阻力，目前Mobileye聲明其地圖只標(biāo)記交通信息而不記錄其他敏感信息，其數(shù)據(jù)處理采取和國內(nèi)紫光集團(tuán)合作，來規(guī)避地區(qū)法律風(fēng)險，當(dāng)然其他國家同樣符合當(dāng)?shù)胤伞obileye宣傳在國內(nèi)由吉利，蔚來，上汽合作進(jìn)行視覺地圖采集，國外由寶馬，日產(chǎn)，大眾一起合作。
目前我沒有看到Mobileye 有宣傳其工具鏈等信息，所以Mobileye應(yīng)該更多的和T1供應(yīng)商一起合作對主機(jī)廠進(jìn)行支持。
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