汽车平顺性试验数据处理系统的研究及实现

高小清

（东风本田汽车有限公司，武汉430056）



汽车平顺性试验数据处理系统的研究及实现

高小清

（东风本田汽车有限公司，武汉430056）

【摘要】针对汽车平顺性试验数据处理系统的关键问题进行了研究。通过比较几种功率谱算法的特点，确定采用Welch法来计算功率谱密度；通过比较几种数据处理平台的优缺点，确定采用数值分析软件Matlab的GUI模块来搭建汽车平顺性试验数据处理系统。所开发的系统操作简单，界面友好，点击按钮即可完成数据曲线的绘制及生成试验报告，可提高工作效率，节省软件开发费用。

1　前言

汽车平顺性试验是汽车整车试验的重要内容之一［1］。通常在进行平顺性试验时，需要相应的软件对试验数据进行处理，但由于目前尚缺乏专门的数据处理软件，因而给平顺性试验带来了极大不便。为此，针对汽车平顺性试验数据处理中的关键问题，利用数值分析软件Matlab的GUI（图形用户界面）模块搭建了汽车平顺性试验数据处理系统，利用该系统顺利完成了对试验数据的处理，大大节省了软件开发费用。

2　平顺性试验数据处理流程

汽车平顺性试验分为随机输入行驶试验和脉冲输入行驶试验，试验数据的具体处理流程如下。

2.1随机输入行驶试验数据处理流程

标准GB/T4970—1996《汽车平顺性随机输入行驶试验方法》中规定，对轿车进行随机输入行驶试验时，应将三向加速度传感器放置于左侧前排座椅和后排座椅上，驾驶汽车匀速通过一平直路段，利用数据采集装置记录这一时间段内汽车以40、50、60、70、80、90、100 km/h等速度匀速行驶时的加速度传感器数据。对试验数据进行处理前，首先计算出各车速下的总加权加速度均方根值，然后利用各均方根值绘制成车速特性曲线，根据车速特性曲线来评价汽车随机输入行驶工况下的平顺性。

各车速下的总加权加速度均方根值计算流程如图1所示。

图1中，X方向1/3倍频程加速度均方根值aj的计算式为：式中，fuj、fij分别为1/3倍频程中心频率为fj的上、下限频率；Ga（f）为加速度功率谱密度。

图1　总加权加速度均方根值计算流程

X方向加权加速度均方根值axw计算式为：

式中，wj为第j个1/3倍频程的加权系数。

总加权加速度均方根值aw0计算式为：

式中，axw、ayw、azw分别为X、Y、Z方向的加权加速度均方根值；系数1.4为X、Y方向的加权系数。

2.2脉冲输入行驶试验数据处理流程

标准GB/T5902—86《汽车平顺性脉冲输入行驶试验方法》中规定，对轿车进行脉冲输入行驶试验时，应将加速度传感器放置于左侧前排座椅、后排座椅及这些座椅底部的地板上，驾驶员和乘员坐在座椅上，汽车以10、20、30、40、50、60 km/h等速度匀速驶过三角形凸块，利用数据采集装置记录这一时间段内加速度传感器的数据，每种车速下进行多次试验取平均值以减小误差。处理数据时，首先计算某车速下每次试验时的Z向最大加速度Zmax j（j为试验次序），然后对各Zmax j值进行平均得到Zmax，对其它车速下的数据均进行上述处理，得到车速特性曲线Zmax-v，利用Zmax-v即可评价汽车脉冲输入行驶工况下的平顺性。

3　平顺性试验数据处理关键问题

由平顺性试验数据处理流程可知，脉冲输入行驶试验的数据处理较简单，只需在各时域数据内找出最大值进行平均即可；难点在于随机输入行驶试验的数据处理，即加速度功率谱密度的计算是关键，因其算法的优劣直接关系到最终结果的精度。另一方面，由于汽车平顺性试验数据处理系统涉及到复杂、大型的运算，因此，数据处理系统搭建平台的选择也是关键问题，它直接关系到系统设计的复杂程度及系统的运行速度。

3.1加速度功率谱密度的计算

目前，功率谱密度的计算方法主要有直接法、间接法、Bartlett法和Welch法等4种［2～5］。直接法又称周期图法，是将随机信号的N个观测数据视为一能量有限的信号，直接取观测数据的傅立叶变换，然后再取其幅值的平方并除以N作为对随机信号真实功率谱的估计［2］，其缺点是功率谱估计的方差较大；间接法是先由随机信号的N个观测数据估计出自相关函数，再对自相关函数进行傅立叶变换，得到观测数据的功率谱，并以此作为对随机信号真实功率谱的估计，其缺点是功率谱密度可能出现负值，失去了功率谱的物理意义。

对于由直接法得到的功率谱估计，当数据长度N太大时，谱曲线起伏加剧，N太小时，谱的分辨率又不好，因此需要进行改进，而Bartlett法和Welch法正是直接法的改进方法。

Bartlett法是先将N点随机信号均匀分段，再用直接法求出各段的功率谱，然后将所有段的功率谱进行平均，相比直接法，Bartlett法可使谱估计的方差减小。Welch法又对Bartlett法做了两方面的改进，一是对观测数据分段时，可允许相邻两段数据之间有部分的重叠，这样可进一步改善谱估计的方差；二是每一段的数据窗口可使用矩形窗之外的窗函数，这样可改善由于矩形窗旁瓣较大所引起的谱失真。Welch法又称为加权交叠平均法，是应用较广泛的一种计算方法［2,6］。

利用matlab软件［3～6］对4种功率谱密度算法进行了对比，结果如图2所示。其中Welch法使用的窗函数为汉明窗，其它算法的窗函数均为矩形窗。

图2　4种功率谱密度算法对比结果

从图2可看出，相比直接法和间接法，虽然Bartlett法和Welch法的频谱分辨率变差，但功率谱方差明显改善，而Welch法的功率谱方差改善比Bartlett法更明显。因改善功率谱密度的方差是提升随机输入行驶试验精度的重要途径，所以对于随机输入行驶试验Welch法是最合适的功率谱计算方法。

3.2数据处理系统平台搭建

目前系统构建技术有以下3种：一是采用Visual Basic、Visual C++等软件搭建数据处理系统，所有的数据运算及处理均采用高级语言编程来完成；二是采用Visual Basic、Visual C++等软件搭建数据处理系统，通过Visual Basic、Visual C++等启动数值分析软件Matlab引擎来完成复杂的、大型的数据运算；三是利用软件Mat⁃lab的GUI（Graphical User Interfaces，GUI）模块来搭建数据处理系统。

以上3种方式中，第1种方式需要编写复杂、大型的数据处理函数，程序编制工作十分繁重，优点是可生成可执行文件，无须特定的运行环境；第2种方式需要Matlab软件的支撑，且由其搭建的系统的运行速度受到限制；第3种方式充分利用了Matlab GUI模块强大的数值处理功能，无需编写复杂的、大型的数据处理函数，同时也可生成可执行文件。为此，考虑到Matlab的普及性，本文采用第3种方式搭建汽车平顺性试验数据处理系统。

4　试验数据处理系统的实现

4.1系统搭建方式

由于汽车平顺性试验涉及随机输入和脉冲输入两个试验，因此，试验数据处理系统应包含这两个试验的数据处理过程，要实现此功能必须采用类似Microsoft Windows系统中的选项卡控件。由于Matlab GUI模块无相应的选项卡控件，所以设置了两个命令按钮来控制两个面板控件的可见性，两个面板分别对应两个试验，如此即实现了选项卡功能。

4.2系统功能实现

以随机输入行驶试验为例，其数据处理流程如图3所示。

系统运行前，首先将各车速下的加速度时域文件（txt格式）放在数据处理系统指定的目录下。启动系统后，系统将自动导入各加速度时域文件数据并进行运算。

图3中加速度功率谱密度的算法格式如下：

式中，P为加速度功率谱密度；f为频率；pwelch为Welch法计算功率谱密度的函数名；x为加速度；window为窗函数（系统中提供了汉宁窗hann和汉明窗hamming两种窗函数）；noverlap为重叠数（系统中提供了50％和25％两种重叠率）；nfft为谱线数，它和重叠率的乘积即为重叠数noverlap，系统中提供了2048和4096两种谱线数；fs为采样频率。

图3中，“计算某车速下各方向1/3倍频程加速度均方根值”是通过Matlab软件中的梯形数值积分函数trapz来实现的，其计算精度较高；“计算其它车速下的总加权加速度均方根值”是通过遍历系统指定目录下的各车速下的加速度时域文件来实现的；“试验报告生成”是通过建立EXCLE文件操作对象来实现的。

为保证系统界面的友好性，系统开发时采取了如下措施：

a.在系统界面中使用最少的控件；

b.在随机输入行驶试验界面中，“谱线数”、“重叠率”等参数都设置成下拉框形式。

c.在系统中进行异常情况监测，若加速度时域文件未放入系统指定的目录下或txt文件中数据列数错误、数据采样频率过低则系统将报错。

4.3系统操作

汽车平顺性试验数据处理系统界面如图4和图5所示。

图4　随机输入行驶试验系统界面

图5　脉冲输入行驶试验系统界面

单击图4或图5中的“随机输入”和“脉冲输入”按钮可在随机输入行驶试验和脉冲输入行驶试验之间进行切换；单击“导入数据并绘图”按钮，系统将自动导入数据进行处理并绘制车速特性曲线；单击“加速度”和“加速度级”单选按钮，可使车速特性曲线在两者之间切换；单击“报告生成”按钮，系统可自动生成汽车平顺性试验报告［7～9］，如图6所示。

图6　系统自动生成的试验报告示例

5　结束语

本文针对汽车平顺性试验数据处理系统的关键问题进行了研究，通过比较分析，确定采用Welch法来计算功率谱密度，采用数值分析软件Matlab的GUI模块来搭建汽车平顺性试验数据处理系统。该系统操作简单，界面友好，点击按钮即可完成数据曲线的绘制及试验报告的生成，大幅提高了工作效率。

参考文献

1汤爱华，欧健，邓国红，等.汽车平顺性试验数据处理方法.重庆工学院学报：自然科学版，2008,22（3）:92～96.

2胡广书.数字信号处理理论、算法与实现（第2版）.北京：清华大学出版社，2003: 512～516.

3宋宁，关华.经典功率谱估计及其仿真.现代电子技术，2008,31（11）:159～161.

4邓泽怀，刘波波，李彦良.常见的功率谱估计方法及其Matlab仿真.电子科技，2014,27（2）:50～52.

5王福杰，潘宏侠. MATLAB中几种功率谱估计函数的比较分析与选择.电子产品可靠性与环境试验，2009,27（6）: 28～31.

6伊鑫，曲爱华.基于Welch算法的经典功率谱估计的Mat⁃lab分析.现代电子技术，2010,33（3）:7～9.

7宗节保，段柳云，王莹，等.基于MATLAB GUI软件制作方法的研究与实现.电子设计工程，2010,18（7）:54～56.

8王玉林，葛蕾，李艳斌.新型界面开发工具:MATLAB/GUI.无线电通信技术，2008,34（6）:50～52.

9谢中华. MATLAB统计分析与应用：40个案例分析.北

京：北京航空航天大学出版社，2010.

（责任编辑文楫）

修改稿收到日期为2015年11月2日。

主题词:汽车平顺性试验数据处理功率谱

The Research and Realization on the Data Processing System of Automobile Ride Comfort Test

Gao Xiaoqing
（Dongfeng Honda Automobile Company Limited, Wuhan 430056）

【Abstract】In this paper, the key issues of automobile ride comfort test data processing system are investigated. By comparing the characteristics of several power spectrum algorithms, we decide to use the Welch method to calculate the power spectrum density; by comparing the advantages and disadvantages of several data processing system platforms, we decide to use the Matlab GUI module to build the automobile ride comfort test data processing system. The system has the advantages of simple operation and friendly interface. Data curve drawing and test report generation can be realized by simply clicking the button which greatly improves working efficiency and saves the cost of software system development.

Key words:Automobile, Ride comfort, Test data processing, Power spectrum

中图分类号:U467.1；U462.3

文献标识码:A

文章编号:1000-3703（2016）04-0049-04