CN110967401A - 一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及公路沥青路面评估技术领域，具体涉及一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，包括采用声学传感器，包括麦克风和动态胎压监测仪，在正常行车速度下采集路面数据；通过麦克风采集的路面‑轮胎噪声获得路面粗糙度评级；通过动态胎压监测仪采集的轮胎胎压变化获得路面起伏评级；采用路面粗糙度评级和路面起伏评级获得行车舒适度指数；本发明使用轻质、低成本、模块化、集成GPS定位芯片的声学传感设备在正常行车速度下获取检测数据，对采集的路面数据进行计算，获得客观反映公路沥青路面行车舒适性的“行车舒适度指数”的计算方法，为制定精准养护决策提供支撑。
Description
技术领域
本发明涉及公路沥青路面评估技术领域，具体涉及一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法。
背景技术
截止2018年末，全国公路总里程达484.65万千米，公路交通承担78.22％的货运量和86.48％的客运量，在我国交通运输行业具有举足轻重的地位。
道路用户对不同等级的公路(行驶速度)有不同的行驶质量要求或行驶舒适度期望。一般来说，行驶质量或行驶舒适性与路面的平整度和粗糙度紧密相关，目前，现行公路沥青路面的技术状况评定主要依照交通运输部发布的《公路技术状况评定标准》(JTG H20)采用国际平整度指数IRI换算为路面行驶质量指数RQI的方法对路面行驶质量进行评价和划分等级，使用磨耗指数表征路面的粗糙度，并综合裂缝、坑槽、车辙等21项损坏计算路面损坏指数PCI。
然而，通过该标准得到的路面技术状况指标存在以下缺点：1)未建立行车舒适度指数计算体系，不能直观反映公路沥青路面的行车舒适性；2)公路沥青路面评定结果不准确，评定结果普遍偏高，通常需要大修的路面其技术状况评定结果仍为“优”或者“良”，从而不能有效用于制定路面养护决策。
发明内容
针对目前公路技术状况评定的上述问题，以及为制定精准道路养护决策提供支撑，本发明提出一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，具体包括以下步骤：
S1、采用声学传感器在正常行车速度下采集路面数据，声学传感器包括麦克风和动态胎压监测仪；
S2、通过麦克风采集的路面-轮胎噪声获得路面粗糙度评级；
S3、通过动态胎压监测仪采集的轮胎胎压变化获得路面起伏评级；
S4、采用路面粗糙度评级和路面起伏评级获得行车舒适度指数。
进一步的，路面粗糙度的计算过程包括：
S21、消除速度对麦克风采集的轮胎-路面噪声信号的影响；
S22、通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，采用计权网络滤波法计算频域信号在不同的频率的频率计权增益；
S23、对增益之后的频率域信号进行第一主成分分析法PCA分析；
S24、通过自动迭代优化高斯混合模型，建立麦克风能量频谱与路面平均构造深度的定量关系；
S25、通过优化后的高斯混合模型解析第一主成分能量频谱，计算得到沥青路面在一个评定单元的平均构造深度值；
S26、划分测量得到的沥青路面平均构造深度值与沥青路面构造深度初始值的比值，得到路面粗糙指数评级；
其中，沥青路面平均构造深度初始值为沥青路面的设计值或者沥青路面交工验收时的沥青路面平均构造深度值。
进一步的，消除了速度影响的轮胎-路面噪声信号表示为：
其中，LV为将噪声信号拟合到速度为V的信号值；Lc为当前行车速度下实测的声压值；Vc为当前实际行车速度值；C为速度影响参数。
进一步的，划分测量得到的沥青路面平均构造深度值与沥青路面平均构造深度值初始值的比值，得到路面粗糙指数评级包括：当沥青路面平均构造深度比值在(0，0.7)区间内，路面粗糙度的评级为差；当沥青路面平均构造深度比值在[0.7，0.8)区间内，路面粗糙度的评级为中；当沥青路面平均构造深度比值在[0.8，0.9)区间内，路面粗糙度的评级为良；当沥青路面平均构造深度比值在[0.9,1]区间内，路面粗糙度的评级为优。
进一步的，路面起伏的计算过程包括：
S31、在时间域内消除速度对动态胎压监测仪采集的胎压变化信号的影响；
S32、通过傅里叶变换得到胎压变化信号的频率域信号，并通过转换方程法在频率域内计算路面起伏；
S33、计算在一个评定单元内路面起伏的绝对值累加，获得在垂直方向的总位移；
S34、划分垂直方向的总位移，获得路面起伏的评级。
进一步的，通过转换方程法在频率域内计算路面起伏包括：
P胎压＝H路面×Gr+A×Ga；
其中，P胎压为动态胎压监测仪记录的胎压变化值；H路面为路面起伏；Gr为路面起伏系数；A为车身自身振动值，Ga为车身自身振动值系数。
进一步的，划分垂直方向的总位移，获得路面起伏的评级包括：当在垂直方向的总位移在大于0.43米时，路面起伏的评级为差；当在垂直方向的总位移在(0.35,0.43]米区间内，路面起伏的评级为中；当在垂直方向的总位移在(0.23,0.35]，米区间内，路面起伏的评级为良；当在垂直方向的总位移在(0，0.23]米区间内，路面起伏的评级为优。
进一步的，采用路面粗糙度评级和路面起伏评级获得行车舒适度指数包括：当路面粗糙度评级或路面起伏评级其中一个评级为差时，行车舒适度指数为“差”；当路面粗糙度评级或路面起伏评级其中一个评级为中且另一个为中或良时，行车舒适度指数为“中”；当路面粗糙度评级或路面起伏评级其中一个评级为优且另一个为中或良、或者路面粗糙度评级和路面起伏评级均为良时，行车舒适度指数为“良”；当路面粗糙度评级和路面起伏评级均为优时，行车舒适度指数为“优”。
本发明使用轻质、低成本、模块化、集成GPS定位芯片的声学传感设备在正常行车速度下获取检测数据，对采集的道路数据进行计算，获得客观反映公路沥青路面行车舒适性的“行车舒适度指数”的计算方法，为制定精准养护决策提供支撑。
附图说明
图1为本发明声学传感设备模块化控制器的安装位置效果图；
图2为本发明声学传感设备的安装位置；
图3为本发明麦克风数据的速度影响消除；
图4为本发明麦克风数据处理流程图；
图5为本发明胎压数据的速度影响消除；
图6为本发明通过胎压数据计算的路面起伏；
图7为本发明一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，如图1，具体包括以下步骤：
S1、采用声学传感器在正常行车速度下采集路面数据，声学传感器包括麦克风和动态胎压监测仪；
S2、通过麦克风采集的路面-轮胎噪声获得路面粗糙度评级；
S3、通过动态胎压监测仪采集的轮胎胎压变化获得路面起伏评级；
S4、采用路面粗糙度评级和路面起伏评级获得行车舒适度指数。
本实施例限定的汽车行驶速度为80千米/小时的速度，不排除使用其他速度作为标准。本实施例所指的“行车舒适度指数”定义为：汽车在80千米/小时的速度行驶时，从道路端出发，综合沥青路面粗糙度和路面起伏两方面参量，评价驾乘人员的舒适程度的指数值，分为“优”、“良”、“中”、“差”四个等级。
本实施例中的行车速度对“行车舒适度指数”的影响：在同一路段中，行车速度越高，汽车的车身起伏越大，造成的不舒适感越强；反之亦然。因此，评价“行车舒适度指数”的行车速度统一为80千米/小时。若数据采集过程中，巡检车的行驶速度为其他数值，则需要首先消除速度对原始信号的影响，将原始信号的幅值模拟为80千米/小时速度下的值。
本实施例中的“行车舒适度指数”评价需要的麦克风的参数要求如下：电压灵敏度不低于200毫伏/帕(测试频率250赫兹)。
本实施例中的“行车舒适度指数”评价需要的动态胎压监测仪的参数要求如下：电压灵敏度不低于2000毫伏/千帕。
本实施例中的“行车舒适度指数”评价综合路面粗糙度和路面起伏，其中路面粗糙度由麦克风数据计算而来，首先通过可逆跳马尔科夫链优化混合高斯模型，然后通过此模型解析由主成分分析法得到的能量密度频谱，进而计算路面粗糙度，同样分为“优”、“良”、“中”、“差”四个等级——路面粗糙度评级越高，舒适度指数越高。
本实施例中的“行车舒适度指数”评价综合路面粗糙度和路面起伏，其中路面起伏由动态胎压监测仪数据计算而来，首先通过“转换方程法”得到胎压变化与路面起伏高度的统计关系，然后根据前一步得到的转换方程和采集的胎压变化值计算路面起伏。按照路面起伏高度的累加值，同样分为“优”、“良”、“中”、“差”四个等级——路面起伏越大，舒适度指数越低。
本实施例声学传感器的安装效果图如图1所示。与激光、高清路面相机不同，声学传感器具有轻质、易于安装、成本更低、数据量小、低功耗、一键式操作等优势。其中，控制器位于巡检车内，尺寸约为28*20*5厘米，重约2千克，相同数据采集时间的数据量仅为图像数据的1/100。
如图2所示，评价公路沥青路面的“行车舒适度指数”需要2个麦克风和2个动态胎压监测仪，巡检车驾驶侧和副驾驶侧的后轮胎各安装1个麦克风和1个动态胎压监测仪。其中，麦克风在后轮轮胎正后方或者正前方，以降低巡检车引擎噪声的干扰，在保证高速行车安全的前提下最大程度的接收轮胎与路面摩擦产生的噪声。具体位置为：距离轮胎水平13-15厘米，距离地面垂直距离18-22厘米。动态胎压监测仪与轮胎气门芯连接，使用玻璃进行胶密封，防止漏气、透水，并将其固定在轮毂上。为保证数据采集的代表性和密度，声学传感设备的采样频率不低于25千赫兹。
在具体实施过程中，数据采集之前需测试轮胎的胎压值，以检验动态胎压监测仪与气门芯连接处的密封性。如密封性不佳，应立即充气，并用玻璃胶密封、静置至少24小时，以保证胶体的凝固。
在验证密封性之后，即可开始数据采集，无需校准或者检定。能够正常数据采集的行车速度覆盖10-120千米/小时，已满足各级公路的需要。
采集的数据包括：路面-轮胎摩擦产生的噪声、路面起伏引起的胎压变化、GPS芯片采集的地理位置信息。
本实施例具体分为三个部分，即根据路面-轮胎摩擦产生的噪声计算路面粗糙度评级、根据路面起伏引起的胎压变化计算路面起伏评级以及根据路面粗糙度评级和路面起伏评级获得行车舒适度指数，具体包括：
(一)据路面-轮胎摩擦产生的噪声计算路面粗糙度评级
本过程的主要流程如图4，巡检车在测试过程中无法保持80千米/小时的匀速行驶，而麦克风采集的轮胎-路面噪声的声压级随着速度的提高而升高，因此需要消除速度对信号的影响。经过校准试验研究，在时间域中，行车速度与声压级呈log线性关系，表示为：
其中，L80为80千米/小时速度下声压信号的模拟值(单位：分贝)，Lc为当前行车速度下实测的声压值(单位：分贝)，Vc为行车速度值，C为速度影响参数，可通过校准试验获得，例如在平整的沥青路面上，在不同的速度下记录下该速度下的声压值，带入该log公式，即可得到参量C，该方法是通过前期多次试验求得、并验证参数C的准确性。
如图3所示，同一路段中，因麦克风采集的轮胎-路面噪声随着速度的增加而增加，所以如果未去除速度对声压的影响，则计算出的结果随着速度的提高而增加。如果按照前述方法，去除了速度的影响，将其他速度的声压值模拟到80千米/小时的声压值，则同一路段的平均构造深度的计算结果几乎相同，可基本消除速度对声压级的影响，将采集的信号准确拟合到80千米/小时的信号值。
通过傅里叶变换将时域信号转换为频率域信号，并在频率域中，采用“计权网络滤波”法对拟合后的信号在不同的频率上进行频率计权增益计算，表示为：
其中，RA(f)为频域信号f的频率计权增益。
用增益之后的频率域信号进行主成分分析法PCA分析，主成分分析的过程表示为：
Am×n＝Wm×m×Bm×n
其中，矩阵B为频率域的原始信号，矩阵Q为权重系数矩阵，矩阵A为包含主成分向量的矩阵；下标m×n表示矩阵的大小；P1@f1表示第1个时间窗内，在频率域中第1个特征频率f1下的声压值。
麦克风能量频谱与路面平均构造深度的定量关系通过校准试验计算，高斯混合模型的获取过程如图4，通过现有手工铺砂法的规程测试路面的平均构造深度，然后采集该路段的麦克风信号。通过多次、不同路面的校准试验，使用自动迭代优化高斯混合模型得到麦克风能量频谱和路面平均构造深度之间的转换关系，高斯混合模型表示为：
其中，p(x)为高斯混合模型下信号x的概率分布；wk为第k个高斯分量的混合权重，
为第k个高斯分量的密度函数，μk为第k个高斯分量的期望值，σk为第k个高斯分量的标准差；优化高斯模型的目的在于使“麦克风能量频谱”与“平均构造深度”之间的转换关系更准确，高斯混合模型的作用是在已知的、使用其他方式测量获得的构造深度和同一个路段的主成分能量频谱之间建立定量的关系，并在之后的分析中，输入主成分能量频谱即可得到混合高斯模型对频谱的解析，该解析结果即为平均构造深度的值。
优化后的高斯混合模型解析主成分能量频谱，主成分能量频谱由矩阵A计算而来，将矩阵的第1列进行积分计算，即得到第1个特征频率下的能量值；以此类推，将矩阵的第n列进行积分计算，即得到第n个特征频率下的能量值，本实施例以100米为一个评定单元，通过高斯混合模型分析得到每个主成分能量频谱对应的沥青路面平均构造深度值(单位：毫米)。如表1所示，根据测量路段平均构造深度值的计算结果与初始值的比值(初始值可以为设计值或者交工验收时的测试值)，将路面粗糙指数划分为“优”、“良”、“中”、“差”四个等级。
随着路面的使用时间增加，平均构造深度降低，且不同路面的初始构造深度值有所不同，因此使用以下公式中的比值衡量粗糙程度更加合理：
表1
| 平均构造深度比值 | <0.7 | [0.7,0.8) | [0.8,0.9) | [0.9,1] |
| 路面粗糙度等级 | 差 | 中 | 良 | 优 |
(二)根据路面起伏引起的胎压变化计算路面起伏评级
声学传播的本质为机械振动引起的周围弹性介质中质点的振动，由近及远的向四面八方传播。胎压变化由轮胎中空气分子的振动引起，因此胎压变化也算是声学信号的一种。
相比于平整的路面，汽车行驶在路面质量较差、路面损坏(例如坑槽、裂缝等)较多的路面上的时候，胎压变化值增大，因此行车过程中胎压变化值可以用来计算路面的起伏。同理，如前所述，巡检车在测试过程中无法保持80千米/小时的匀速行驶，而动态胎压监测仪在同一沥青路面上采集的胎压变化值随着速度的提高而升高，因此需要在时间域内消除速度对信号的影响，将采集的原始胎压变化值拟合到80千米/小时的行车速度下的胎压变化值。
如图5(a)所示，经过场地校准试验研究，在时间域内，行车速度与胎压变化值在10-60千米/小时的行车速度之间呈线性关系；而当行车速度大于60千米/小时的时候，速度对胎压变化无影响。使用速度为自变量，胎压变化值为因变量，可以将不同行车速度下的胎压变化值拟合到80千米/小时的胎压变化值，其中线形拟合的相关度R2＝0.989，消除了速度对胎压信号的影响(如图5(b)所示)。
在时间域中消除速度影响后，先通过傅里叶变换得到频率域信号，然后通过“转换方程法”在频率域内计算路面起伏。“转换方程法”的提出基于以下原理：胎压变化由两部分组成，一是由于路面的高低起伏，二是由于汽车本身的振动，动态胎压监测仪记录的胎压变化值表示为：
P胎压＝H路面×Gr+A×Ga；
其中，P胎压为动态胎压监测仪记录的胎压变化值；H路面为路面起伏；Gr为路面起伏系数；A为车身自身振动值，Ga为车身自身振动值系数；Ga和Gr均为通过一次性的校正试验求取，其中Ga的获取是在静态试验下，胎压变化仅仅来源于汽车本身振动，此时H路面为0，可以通过动态胎压监测仪记录的胎压变化值和车身自身振动值得到通过上式计算得到Ga，在获取了Ga以及动态胎压监测仪记录的胎压变化值和车身自身振动值的前提下，在平整、新铺装的沥青路面上，设置已知的、不同高度的模块(例如1厘米、2厘米、3厘米、4厘米等)，通过控制变量，即可得到即可得到Gr，此方法经试验验证，通过该方法得到Ga和Gr可以准确计算路面起伏；上述方程方程中，仅有H路面为未知参量，可以通过解方程求得。
“转换方程法”通过胎压计算的路面起伏与真实路面的对比进行验证：如图6，在平整、新铺装的路面上设置真实高度为2厘米的模块，使用上述方法，通过胎压数据计算的结果为1.75厘米，误差为12％，证明使用动态胎压监测仪可以准确、定量的计算路面起伏。
与前文“路面粗糙度”相同，同样以100米为一个评定单元。在一个100米的评定单元内，通过将“转换方程法”计算的路面起伏的绝对值累加(其中积分间隔不小于1厘米)，即可得到汽车在垂直方向的总位移。
如表2，将将路面起伏划分为“优”、“良”、“中”、“差”四个等级。
表2
| 垂直方向总位移(米) | >0.43 | (0.35,0.43] | (0.23,0.35] | <＝0.23 |
| 路面粗糙度等级 | 差 | 中 | 良 | 优 |
(三)根据路面粗糙度评级和路面起伏评级获得行车舒适度指数
在计算路面粗糙度和路面起伏的等级之后，可以通过表3评价道路“行车舒适度指数”的等级。
表3
本发明的行车舒适度指数中评级为“中”和“差”的路面需要进行路面养护，本实施例中利用GPS芯片采集的地理位置信息，根据地位置信息将一个评定单元内的路面进行养护，本实施例选择的评定单元为100米，当然，可以根据需要调整。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、采用声学传感器在正常行车速度下采集路面数据，声学传感器包括麦克风和动态胎压监测仪；
S2、通过麦克风采集的路面-轮胎噪声获得路面粗糙度评级；
S3、通过动态胎压监测仪采集的轮胎胎压变化获得路面起伏评级；
S4、采用路面粗糙度评级和路面起伏评级获得行车舒适度指数。
2.根据权利要求1所述的一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，路面粗糙度的计算过程包括：
S21、消除速度对麦克风采集的轮胎-路面噪声信号的影响；
S22、通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，采用计权网络滤波法计算频域信号在不同的频率的频率计权增益；
S23、对增益之后的频率域信号进行第一主成分分析法PCA分析；
S24、通过自动迭代优化高斯混合模型，建立麦克风能量频谱与路面平均构造深度的定量关系；
S25、通过优化后的高斯混合模型解析主成分能量频谱，计算得到沥青路面在一个评定单元的平均构造深度值；
S26、划分测量得到的沥青路面平均构造深度值与沥青路面构造深度初始值的比值，得到路面粗糙指数评级；
其中，沥青路面平均构造深度初始值为沥青路面的设计值或者沥青路面交工验收时的平均构造深度测试值。
3.根据权利要求2所述的一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，消除了速度影响的轮胎-路面噪声信号表示为：
其中，LV为将噪声信号拟合到速度为V的信号值；Lc为当前行车速度下实测的声压值；Vc为当前实际行车速度值；C为速度影响参数。
4.根据权利要求2所述的一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，对增益之后的频率域信号进行第一主成分分析法PCA分析包括：
Am×n＝Qm×m×Bm×n
其中，矩阵B为麦克风原始信号通过傅里叶变换计算得出的频率域信号，矩阵Q为权重系数矩阵，矩阵A为包含主成分向量的矩阵；下标m×n表示矩阵的大小；P1@f1表示第1个时间窗内，在频率域中第1个特征频率f1下的声压值。
5.根据权利要求2所述的一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，高斯混合模型表示为：
其中，p(x)为高斯混合模型下信号x的概率分布；wk为第k个高斯分量的混合权重，
为第k个高斯分量的密度函数，μk为第k个高斯分量的期望值，σk为第k个高斯分量的标准差。
6.根据权利要求2所述的一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，划分测量得到的沥青路面平均构造深度值与沥青路面平均构造深度值初始值的比值，得到路面粗糙指数评级包括：当沥青路面平均构造深度比值在(0，0.7)区间内，路面粗糙度的评级为差；当沥青路面平均构造深度比值在[0.7，0.8)区间内，路面粗糙度的评级为中；当沥青路面平均构造深度比值在[0.8，0.9)区间内，路面粗糙度的评级为良；当沥青路面平均构造深度比值在[0.9,1]区间内，路面粗糙度的评级为优。
7.根据权利要求1所述的一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，路面起伏的计算过程包括：
S31、在时间域内消除速度对动态胎压监测仪采集的胎压变化信号的影响；
S32、通过傅里叶变换得到胎压变化信号的频率域信号，并通过转换方程法在频率域内计算路面起伏；
S33、计算在一个评定单元内路面起伏的绝对值累加，获得在垂直方向的总位移；
S34、划分垂直方向的总位移，获得路面起伏的评级。
8.根据权利要求1所述的一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，通过转换方程法在频率域内计算路面起伏包括：
P胎压＝H路面×Gr+A×Ga；
其中，P胎压为动态胎压监测仪记录的胎压变化值；H路面为路面起伏；Gr为路面起伏系数；A为车身自身振动值，Ga为车身自身振动值系数。
9.根据权利要求7所述的一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，划分垂直方向的总位移，获得路面起伏的评级包括：当在垂直方向的总位移大于0.43米区间内，路面起伏的评级为差；当在垂直方向的总位移在(0.35,0.43]米区间内，路面起伏的评级为中；当在垂直方向的总位移在(0.23,0.35]米区间内，路面起伏的评级为良；当在垂直方向的总位移在(0，0.23]米区间内，路面起伏的评级为优。
10.根据权利要求1所述的一种适用于评价公路沥青路面行车舒适性的方法，其特征在于，采用路面粗糙度评级和路面起伏评级获得行车舒适度指数包括：当路面粗糙度评级或路面起伏评级其中一个评级为差时，行车舒适度指数为差；当路面粗糙度评级或路面起伏评级其中一个评级为中且另一个为中或良时，行车舒适度指数为中；当路面粗糙度评级或路面起伏评级其中一个评级为优且另一个为中或良、或者路面粗糙度评级和路面起伏评级均为良时，行车舒适度数为良；当路面粗糙度评级和路面起伏评级均为优时，行车舒适度指数为优。
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