CN104457972A - 车用空调器的噪音检测方法、***及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种车用空调器的噪音检测方法、***及车辆，该方法包括：利用探头采集车用空调器内n个声源的声压级，n为正整数；根据n个声源的声压级得到总声源的声压级；判断总声源的声压级是否超过预设分贝，如果否，利用探头继续采集，否则通过分解总声压和探头的位置初步确认噪声源；探头利用超声波探测所述噪声源，得到噪声源的三维外形；对比三维外形，以确认故障产品，并输出故障产品代码。本发明的车用空调器的噪音检测方法，可及时准确地查找出空调器的故障源，方便用户了解故障，提升用户体验。

Description

车用空调器的噪音检测方法、***及车辆

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种车用空调器的噪音检测方法、***及车辆。

背景技术

随着时代的发展，人们对车用空调的要求越来越高，良好的制冷、通风与换热功能已经无法满足用户的要求，对其运行时产生的噪音也越来越受到用户的关注。这种噪音来源于空调器运作时所发出的机械振动声和气流声，噪音检测量为声压级，单位为：dB(分贝)。一旦噪音过大，用户希望立刻找到原因，清楚故障，消除大的噪音。但是目前对于汽车空调内噪声源的判断，主要是维修人员根据经验进行判断。

维修人员根据经验判断噪声源，判断容易出错，并且通常需要用户将车辆开到维修场所，非常不便，用户不能够及时准确地了解故障，使用户对车辆产生抱怨。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种车用空调器的噪音检测方法，该方法可及时准确地查找出空调器的故障源，方便用户了解故障，提升用户体验。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种车用空调器的噪音检测方法，包括以下步骤：利用探头采集车用空调器内n个声源的声压级，所述n为正整数；根据所述n个声源的声压级得到总声源的声压级；判断所述总声源的声压级是否超过预设分贝，如果否，利用所述探头继续采集，否则通过分解总声压和所述探头的位置初步确认噪声源；所述探头利用超声波探测所述噪声源，得到所述噪声源的三维外形；以及对比所述三维外形，以确认故障产品，并输出故障产品代码。

进一步的，还包括：将所述故障产品代码显示给用户。

进一步的，所述总声源的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{p\Σ}}=101g{\left(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}}{p_0}\right)}^2=101g{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{10}^{\frac{L_{\mathrm{pi}}}{10}}\right),$

其中，所述L_pΣ为所述总声源的声压级，所述p_i为第i个声源的声压，所述p₀为基准声压，所述p_Σ为所述n个声源的声压叠加后的总声压，所述L_pi为第i个声源的声压级；

每个声源的声压对应的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{pi}}=101g{\left(\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}^2}{p_0^2}-\frac{p_b^2}{p_0^2})$

$L_{\mathrm{pi}}=({10}^{\frac{L_{\mathrm{p\Σ}}}{10}}-{10}^{\frac{L_{\mathrm{pb}}}{10}}),$

其中，所述p_b为除第i个声源之外的其它各声源的总声压，所述L_pb为除第i个声源之外的其它各声源的总声压级。

相对于现有技术，本发明所述的车用空调器的噪音检测方法具有以下优势：

本发明所述的车用空调器的噪音检测方法，通过对多个声源的噪音进行分析，可实时地、准确地查找出空调器的故障源，方便用户了解故障，减少故障排查时间，提高维修效率，并且提升用户体验。

本发明的另一目的在于提出一种车用空调器的噪音检测***，该***可及时准确地查找出空调器的故障源，方便用户了解故障，提升用户体验。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种车用空调器的噪音检测***，包括：声音采集探测装置，用于采集车用空调器内n个声源的声压级，并利用超声波探测噪声源，得到所述噪声源的三维外形，其中，所述n为正整数；处理器，用于根据所述n个声源的声压级得到总声源的声压级，并判断所述总声源的声压级是否超过预设分贝，如果是则通过分解总声压和声音采集探测装置的探头的位置初步确认噪声源，以及对比所述三维外形，以确认故障产品，并输出故障产品代码。

进一步的，还包括：显示器，用于将所述故障产品代码显示给用户。

进一步的，所述总声源的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{p\Σ}}=101g{\left(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}}{p_0}\right)}^2=101g{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{10}^{\frac{L_{\mathrm{pi}}}{10}}\right),$

其中，所述L_pΣ为所述总声源的声压级，所述p_i为第i个声源的声压，所述p₀为基准声压，所述p_Σ为所述n个声源的声压叠加后的总声压，所述L_pi为第i个声源的声压级；

每个声源的声压对应的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{pi}}=101g{\left(\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}^2}{p_0^2}-\frac{p_b^2}{p_0^2})$

$L_{\mathrm{pi}}=({10}^{\frac{L_{\mathrm{p\Σ}}}{10}}-{10}^{\frac{L_{\mathrm{pb}}}{10}}),$

其中，所述p_b为除第i个声源之外的其它各声源的总声压，所述L_pb为除第i个声源之外的其它各声源的总声压级。

进一步的，所述声音采集探测装置包括：探头，所述探头包括声音采集器和超声波发生器，所述声音采集器用于采集所述车用空调器内声源的声压级，所述超声波发生器用于探测噪声源，得到所述噪声源的三维外形；驱动机构，所述驱动机构用于驱动所述探头运动；电路板，所述电路板分别与所述探头和所述驱动机构相连，用于获取所述探头采集的车用空调器内声源的声压级，并获取所述超声波发生器发送的所述噪声源的三维外形，以及对所述驱动机构进行控制；壳体，所述壳体设在所述电路板的外部；端子，所述端子分别与所述电路板和所述处理器相连。

进一步的，所述驱动机构包括：用于驱动所述探头沿壳体的周向进行旋转的旋转电机；和贯穿所述探头的旋转转轴，以使所述探头绕所述旋转转轴自转。

所述的车用空调器的噪音检测***与上述的车用空调器的噪音检测方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。

本发明的再一个目的在于提出一种车辆，该车辆可及时准确地查找出空调器的故障源，方便用户了解故障，提升用户体验。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种车辆，设置有如上述实施例所述的车用空调器的噪音检测***。

所述的车辆与上述的车用空调器的噪音检测***相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的车用空调器的噪音检测方法的流程图；

图2为本发明实施例所述的车用空调器以及车用空调器的噪音检测***的关系示意图；

图3为本发明实施例所述的车用空调器的噪音检测方法中时域声压级波形图；

图4为本发明实施例所述的车用空调器的噪音检测方法中频域声压级图；

图5A和图5B为本发明实施例所述的车用空调器的噪音检测方法中两种不同频率形成的波形图；

图6A为本发明实施例所述的车用空调器的噪音检测方法中扫描的点云图(即三维外形)；

图6B为本发明实施例所述的车用空调器的噪音检测方法中点云与数据模型匹配的示意图；

图7为本发明实施例所述的车用空调器的噪音检测***的结构框图；

图8为本发明实施例所述的车用空调器的噪音检测***的声音采集探测装置的***图；以及

图9为本发明实施例所述的车用空调器的噪音检测***的声音采集探测装置的外形示意图。

附图标记说明：

1-鼓风电机，2-风机叶轮，3-流动空间，5-膨胀阀，6-出风口，7-模式风门，8-冷暖风门、9-加热器，10-蒸发器，700-车用空调器的噪音检测***，710-声音采集探测装置，720-处理器，730-显示器，711-探头，712-驱动机构，713-电路板，714-壳体，715-端子，7121-旋转电机，7122-旋转转轴。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

图1是根据本发明一个实施例的车用空调器的噪音检测方法的流程图。如图1所示，根据本发明一个实施例的车用空调器的噪音检测方法，包括以下步骤：

步骤S101：利用探头采集车用空调器内n个声源的声压级，其中，n为正整数。

如图2和图8所示，可通过设置在空调器内的n个声源附近的声音采集探测装置710采集n个声源的声压级(声音采集探测装置710具有探头711)。结合图2所示，空调器包括：鼓风电机1、风机叶轮2、流动空间3、膨胀阀5、出风口6、模式风门7、冷暖风门8、加热器9和蒸发器10。其中，空调器中容易产生噪音或异响的部件(即声源)包括但不限于：鼓风电机1，风机叶轮2，膨胀阀5，出风口6，模式风门7，冷暖风门8和蒸发器10。

步骤S102：根据n个声源的声压级得到总声源的声压级。

具体地，将空调器中鼓风电机1、风机叶轮2、膨胀阀5等作为声源，每个声源的声压记为p₁,p₂,p₃,…,p_n，对应的声压级记为L_p1,L_p2,L_p3,…,L_pn。

由公式：可知，声压是一定时间间隔内瞬时声压的均方根值，由此可见，n个声源的声压的叠加应为几何叠加，即：

$p_{\mathrm{\Σ}}=\sqrt{p_1^2+p_2^2+p_3^2+...+p_n^2},$

$p_{\mathrm{\Σ}}^2=p_1^2+p_2^2+p_3^2+...+p_n^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i^2(i=\mathrm{1,2,3},...,n),$

$L_{\mathrm{pi}}=201g\frac{p_i}{p_0}=101g{\left(\frac{p_i}{p_0}\right)}^2,$

其中，p_i为第i个声源的声压，单位为N/m²，p₀为听域声压(即基准声压)，单位为N/m²。

n个声源的总声压级L_pΣ为：

$L_{\mathrm{p\Σ}}=101g{\left(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}}{p_0}\right)}^2=101g{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{10}^{\frac{L_{\mathrm{pi}}}{10}}\right),$

其中，L_pΣ为总声源的声压级，p_Σ为n个声源的声压叠加后的总声压，L_pi为第i个声源的声压级。

步骤S103：判断总声源的声压级是否超过预设分贝，如果否，利用探头继续采集，否则通过分解总声压和探头的位置初步确认噪声源。其中，预设分贝可以根据经验确定，如10分贝。

具体地说，如图3所示，采集到的总声源的声压级大致在10分贝到60分贝的之间，并且形成与采集时间的对照情况。

接着，将超过预设分贝的声压级采集之后，对其进行分离以形成如图4所示的波形图。

具体而言，分离的原理为：

将公式： $p_{\mathrm{\Σ}}^2=p_1^2+p_2^2+...+p_n^2$ 改写得到： $p_i^2=p_{\mathrm{\Σ}}^2-p_b^2.$

其中，p_i为第i个声源的声压，单位为N/m²；p_Σ为n个声源的总声压，单位为N/m²；p_b为除第i个声源之外的其它各声源的总声压，单位为N/m²。

将上述公式，即 $p_i^2=p_{\mathrm{\Σ}}^2-p_b^2$ 带入如下公式，即： $L_{\mathrm{pi}}=201g\frac{p_i}{p_0}=101g{\left(\frac{p_i}{p_0}\right)}^2,$ 从而得第i个声源的声压级为：

$L_{\mathrm{pi}}=101g{\left(\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}^2}{p_0^2}-\frac{p_b^2}{p_0^2})$

$L_{\mathrm{pi}}=({10}^{\frac{L_{\mathrm{p\Σ}}}{10}}-{10}^{\frac{L_{\mathrm{pb}}}{10}}),$

其中，p_b为除第i个声源之外的其它各声源的总声压，L_pb为除第i个声源之外的其它各声源的总声压级。

可以根据分解总声压和探头的位置初步确认噪声源。由于空调器中各个部件的正常工作时发出的频率是在一定范围内的，因此，工作时产生的振动波形也是一定的，例如：风扇产生的噪音在500～800Hz之间，压缩机运转产生的噪音在1-2KHz之间，结构件的噪音在100Hz左右，这几种部件工作时的振动会形成一定的波形图。进行分析对比前，首先将各个部件正常工作时的声音形成的波形储存。将分离出来的声音所形成的波形进行对比，因波形具有一致性，并且根据对应的探头的位置，就可以初步筛选出来的声音是哪个产品发出的，即初步确认噪声源。如图5A和图5B示出了两种不同频率形成的波形。

步骤S104：探头利用超声波探测噪声源，得到噪声源的三维外形。

当初步确认噪声源之后，可以利用对应位置的探头对噪声源进行超声波探测，从而得到该噪声源的三维外形。即通过超声扫描噪声源的外形，以获得故障件(即故障产品)的外形，根据扫描结果生成类似如图6A所示的点云(即三维外形)。

步骤S105：对比所述三维外形，以确认故障产品，并输出故障产品代码。

将点云与预先存储的各个产品的三维数据进行匹配，找到与该点云匹配最好的数据模型(如图6B所示)，进一步确认故障源(即故障产品)。从而准确、及时地找到故障源。更为具体地，初步确认噪声源后，向故障件发射超声波扫描产品外形，以获得故障件的外形。这样，还能够将故障源的范围进一步缩小，以确认是产品的具体哪个部位出现了问题。

为了使驾驶员或者维修人员直观地了解故障源，本发明实施例的方法还包括：将故障产品代码显示给用户。例如通过车内的显示屏等将故障产品对应的代码等进行显示。

根据本发明实施例的车用空调器的噪音检测方法，通过对多个声源的噪音进行分析，可实时地、准确地查找出空调器的故障源，方便用户了解故障，减少故障排查时间，提高维修效率，并且提升用户体验。

图7是根据本发明一个实施例的车用空调器的噪音检测***的结构框图，结合图2所示，根据本发明一个实施例的车用空调器的噪音检测***700，包括：声音采集探测装置710和处理器720。

其中，声音采集探测装置710用于采集车用空调器内n个声源的声压级，并利用超声波探测噪声源，得到噪声源的三维外形，其中，n为正整数。处理器720用于根据n个声源的声压级得到总声源的声压级，并判断总声源的声压级是否超过预设分贝，如果是则通过分解总声压和声音采集探测装置的探头的位置初步确认噪声源，以及对比三维外形，以确认故障产品，并输出故障产品代码。

结合图2和图7所示，本发明实施例的车用空调器的噪音检测***700还包括：显示器730，用于将故障产品代码显示给用户。由此，使驾驶员或者维修人员直观地了解故障产品。

在本发明的一个实施例中，总声源的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{p\Σ}}=101g{\left(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}}{p_0}\right)}^2=101g{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{10}^{\frac{L_{\mathrm{pi}}}{10}}\right),$

其中，L_pΣ为总声源的声压级，p_i为第i个声源的声压，p₀为基准声压，p_Σ为n个声源的声压叠加后的总声压，L_pi为第i个声源的声压级；

每个声源的声压对应的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{pi}}=101g{\left(\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}^2}{p_0^2}-\frac{p_b^2}{p_0^2})$

$L_{\mathrm{pi}}=({10}^{\frac{L_{\mathrm{p\Σ}}}{10}}-{10}^{\frac{L_{\mathrm{pb}}}{10}}),$

其中，p_b为除第i个声源之外的其它各声源的总声压，L_pb为除第i个声源之外的其它各声源的总声压级。

如图8和图9所示，声音采集探测装置710包括：探头711、驱动机构712、电路板713、壳体714和端子715。其中，探头711包括声音采集器和超声波发生器，声音采集器用于采集车用空调器内声源的声压级，超声波发生器用于探测噪声源，得到噪声源的三维外形。驱动机构712用于驱动探头711运动。电路板713分别与探头711和驱动机构712相连，用于获取探头711采集的车用空调器内声源的声压级，并获取超声波发生器发送的噪声源的三维外形，以及对驱动机构712进行控制。壳体714设在电路板713的外部。端子715分别与电路板713和处理器720相连。

结合图8和图9所示，驱动机构712包括：旋转电机7121和旋转转轴7122。其中，旋转电机7121用于驱动探头711沿壳体714的周向进行旋转。旋转转轴7122贯穿探头711，以使探头711绕旋转转轴7122自转。即声音采集探测装置710通过壳体714固定在空调器内部，电路板713负责接收与发出命令，旋转电机7121可以使探头711在垂直于壳体714的轴线的平面内旋转360度。探头711可以旋转转轴7122在平行于壳体714的轴线的平面内来回旋转180度。

根据本发明实施例的车用空调器的噪音检测***，通过对多个声源的噪音进行分析，可实时地、准确地查找出空调器的故障源，方便用户了解故障，减少故障排查时间，提高维修效率，并且提升用户体验。

需要说明的是，本发明实施例的车用空调器的噪音检测***的具体实现方式与本发明实施例的车用空调器的噪音检测方法的具体实现方式类似，具体请参见方法部分的描述，为了减少冗余，此处不做赘述。

本发明进一步的实施例公开了一种车辆，该车辆设置有如上述实施例所述的车用空调器的噪音检测***。该车辆可及时准确地查找出空调器的故障源，方便用户了解故障，提升用户体验。

另外，根据本发明实施例的车辆的其它构成以及作用对于本领域的普通技术人员而言都是已知的，为了减少冗余，不做赘述。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种车用空调器的噪音检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用探头采集车用空调器内n个声源的声压级，所述n为正整数；

根据所述n个声源的声压级得到总声源的声压级；

判断所述总声源的声压级是否超过预设分贝，如果否，利用所述探头继续采集，否则通过分解总声压和所述探头的位置初步确认噪声源；

所述探头利用超声波探测所述噪声源，得到所述噪声源的三维外形；以及

对比所述三维外形，以确认故障产品，并输出故障产品代码。

2.根据权利要求1所述的车用空调器的噪音检测方法，其特征在于，还包括：将所述故障产品代码显示给用户。

3.根据权利要求1或2所述的车用空调器的噪音检测方法，其特征在于，所述总声源的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{p\Σ}}=101g{\left(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}}{p_0}\right)}^2=101g{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{10}^{\frac{L_{\mathrm{pi}}}{10}}\right),$

其中，所述L_pΣ为所述总声源的声压级，所述p_i为第i个声源的声压，所述p₀为基准声压，所述p_Σ为所述n个声源的声压叠加后的总声压，所述L_pi为第i个声源的声压级；

每个声源的声压对应的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{pi}}=101g{\left(\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}^2}{p_0^2}-\frac{p_b^2}{p_0^2})$

$L_{\mathrm{pi}}=({10}^{\frac{L_{\mathrm{p\Σ}}}{10}}-{10}^{\frac{L_{\mathrm{pb}}}{10}}),$

其中，所述p_b为除第i个声源之外的其它各声源的总声压，所述L_pb为除第i个声源之外的其它各声源的总声压级。

4.一种车用空调器的噪音检测***，其特征在于，包括：

声音采集探测装置，用于采集车用空调器内n个声源的声压级，并利用超声波探测噪声源，得到所述噪声源的三维外形，其中，所述n为正整数；

处理器，用于根据所述n个声源的声压级得到总声源的声压级，并判断所述总声源的声压级是否超过预设分贝，如果是则通过分解总声压和声音采集探测装置的探头的位置初步确认噪声源，以及对比所述三维外形，以确认故障产品，并输出故障产品代码。

5.根据权利要求4所述的车用空调器的噪音检测***，其特征在于，还包括：显示器，用于将所述故障产品代码显示给用户。

6.根据权利要求4或5所述的车用空调器的噪音检测***，其特征在于，所述总声源的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{p\Σ}}=101g{\left(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}}{p_0}\right)}^2=101g{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{10}^{\frac{L_{\mathrm{pi}}}{10}}\right),$

其中，所述L_pΣ为所述总声源的声压级，所述p_i为第i个声源的声压，所述p₀为基准声压，所述p_Σ为所述n个声源的声压叠加后的总声压，所述L_pi为第i个声源的声压级；

每个声源的声压对应的声压级通过如下公式得到：

$L_{\mathrm{pi}}=101g{\left(\frac{p_i}{p_0}\right)}^2=101g(\frac{p_{\mathrm{\Σ}}^2}{p_0^2}-\frac{p_b^2}{p_0^2})$

$L_{\mathrm{pi}}=({10}^{\frac{L_{\mathrm{p\Σ}}}{10}}-{10}^{\frac{L_{\mathrm{pb}}}{10}}),$

其中，所述p_b为除第i个声源之外的其它各声源的总声压，所述L_pb为除第i个声源之外的其它各声源的总声压级。

7.根据权利要求4所述的车用空调器的噪音检测***，其特征在于，所述声音采集探测装置包括：

探头，所述探头包括声音采集器和超声波发生器，所述声音采集器用于采集所述车用空调器内声源的声压级，所述超声波发生器用于探测噪声源，得到所述噪声源的三维外形；

驱动机构，所述驱动机构用于驱动所述探头运动；

电路板，所述电路板分别与所述探头和所述驱动机构相连，用于获取所述探头采集的车用空调器内声源的声压级，并获取所述超声波发生器发送的所述噪声源的三维外形，以及对所述驱动机构进行控制；

壳体，所述壳体设在所述电路板的外部；

端子，所述端子分别与所述电路板和所述处理器相连。

8.根据权利要求7所述的车用空调器的噪音检测***，其特征在于，所述驱动机构包括：

用于驱动所述探头沿壳体的周向进行旋转的旋转电机；和

贯穿所述探头的旋转转轴，以使所述探头绕所述旋转转轴自转。

9.一种车辆，其特征在于，设置有如权利要求4-8任一项所述的车用空调器的噪音检测***。