本发明涉及空调舒适性评价，具体涉及一种基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法。
背景技术：
1、近年来，我国物流行业发展迅猛，货车司机从业群体巨大，同时伴随汽车行业的发展，人们对车内舒适性的要求日益苛刻。夏季货车驻车停留或休息时，使用驻车空调具有节能、安全等优势，此时驾驶室处于多种环境因素动态变化的状态，驻车空调对驾驶室主要有两方面的影响，一是会直接影响舱内的热环境，进而影响驾乘人员的热感受；二是会无法避免地产生噪声，进而影响舱内的声品质。因此对驻车空调舒适性进行评价及开发将直接影响车内的舒适性。
2、当前针对声热复合环境的研究多局限于建筑或室外环境，面向车内环境的研究多局限于单一声、热环境对舒适度的影响，鲜有针对车内声热复合环境的研究。由于空调对驾驶室的双重影响，研究单一声、热因素对驾乘人员环境感知的影响机制具有局限性，不能客观反映对环境因素的真实评价。当前面向车内环境的舒适度评价方法主要有两种，一是建立主观评价与客观环境参数之间的关系模型，二是探索环境因素对受试者生理参数的影响，通过监测生理参数的变化来预测舒适度。
技术实现思路
1、本发明的目的在于弥补单一因素对驾乘人员环境感知研究的不足，提出一种基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，本发明依据声热复合环境下人体的影响机制并对车内环境进行评估，评估过程中将环境参数与人体生理参数相结合，能够有效预测车内环境状况，最后促进形成更加合理的声热环境控制决策和降噪措施，指导汽车空调的设计及优化。
2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，该方法包括以下步骤：
3、步骤1，建立声热复合环境样本及生理参数样本数据库和车内声热环境主观烦恼度评价集：采集多种工况下的声热复合环境样本，包括噪声信号、车内空气温度、空气湿度及风速；采集多种工况下的受试者生理参数样本，包括受试者心电信号和皮肤温度；
4、步骤2，提取噪声信号的物理参数及心理声学参数：提取步骤1中噪声样本的物理参数及心理声学参数，包括：a计权声压级、响度、尖锐度、粗糙度及抖动度；
5、步骤3，计算车内热环境pmv指数：根据车内空气温度、平均辐射温度、空气湿度、空气风速及受试者服装热阻和活动代谢率计算pmv值；
6、步骤4，计算心率变异性指标：采集的生理参数包括受试者心电信号，根据采集的心电信号提取rr间期，然后计算心率变异性指标，指标包括pns指数和sns指数；
7、步骤5，利用spearman等级相关分析对每位受试者的主观烦恼度评价进行相关性分析：排除相关系数低于0.7的受试者评价，并对余下的评价结果计算得到平均烦恼度；
8、步骤6，利用pearson相关分析对噪声信号的客观参数、心理声学参数、车内热环境pmv指数、心率变异性指标、皮肤温度与平均烦恼度进行相关性分析：选出与平均烦恼度显著相关的客观参数，排除与平均烦恼度不显著相关的客观参数；
9、步骤7，使用随机森林算法对主观烦恼度进行预测：将筛选得到的环境参数和人体生理参数共同作为特征参量，使用随机森林算法预测主观烦恼度；
10、进一步的，步骤1中所述的具体步骤为：
11、首先，设置模拟驾驶室环境。为模拟夏季环境下货车驻车停留并运行驻车空调的真实情况，将模拟驾驶室内的空气温度设置为38±1℃，相对湿度设置为35±5％rh。与此同时，安排受试人员呆在驾驶室外的热中性房间15分钟，以避免由于先前暴露的环境引起的任何偏差，并连接心电设备和皮肤温度传感器，向受试者讲述测试流程。
12、然后，受试者进入模拟驾驶室，由于驻车空调拥有四个档位的制冷模式，对应四种噪声水平和降温能力，将依次以四种工况启动驻车空调并将空调温度设置为24℃运行15分钟。
13、再后，测试过程中记录舱内的声热环境参数和受试者的生理参数，声热环境参数包括受试者耳旁的室内噪声信号，受试者脚踝、臀部及脑部附近的空气温度，空调回风口附近的空气湿度，受试者面部附近的空气流速；生理参数包括受试者的心电信号及受试者脖子、右肩胛骨、左手、右胫骨处的皮肤温度。
14、最后，收集测试过程中的受试者每分钟针对车内声热环境的主观烦恼度评价。
15、进一步的，步骤2中所述的具体步骤为：
16、首先，将步骤1得到的时长为15分钟的噪声信号，分割为15个时长为1分钟的音频；
17、然后，将15个音频信号分别计算a计权声压级、响度、尖锐度、粗糙度及抖动度；
18、进一步的，步骤3中所述的具体步骤为：
19、首先，记录受试者的服装热阻值，并要求受试者测试过程保持久坐阅读的状态；
20、然后，将步骤1中得到的热环境参数，按照每分钟取平均值，得到平均空气温度、平均空气湿度、平均风速，同时假定平均辐射温度等于空气温度；
21、最后，根据国标gb/t 18049-2017中的方法计算得到pmv值。
22、进一步的，步骤4中所述的具体步骤为：
23、首先，提取步骤1中时长为15分钟的心电信号的rr间期；
24、然后，按照每分钟的rr间期分析计算得到心率变异性指标，包括时域、频域和非线性指标，具体计算pns指数、sns指数、平均rr间隔(mean rr)、连续rr间期差值均方根(rmssd,square root of the mean squared differences between successive rrintervals)、baevsky压力指数(si,stress index)、sd1和sd2；
25、进一步的，步骤5中所述的具体步骤为：
26、首先，对所有受试者的主观烦恼度评价进行有效性检验，计算每位受试者主观烦恼度之间的spearman相关系数；
27、然后，排除spearman相关系数低于0.7的受试者主观烦恼度评价，并对余下的评价结果取平均得到平均烦恼度值；
28、进一步的，步骤6中所述的具体步骤为：
29、首先，研究平均烦恼度评价结果与客观参数之间的相关性，计算主观烦恼度评价结果与客观参数之间pearson相关系数，客观参数包括a计权声压级、响度、尖锐度、粗糙度及抖动度、车内热环境pmv指数、pns指数、sns指数、mean rr、rmssd、si、sd1、sd2和皮肤温度；
30、然后，选出与平均烦恼度显著相关的参数，排除与平均烦恼度不显著的参数。
31、进一步的，步骤7中所述的具体步骤为：
32、首先，确定经过步骤5和步骤6筛选之后的各个参数及主观烦恼度评价，并将余下的声热环境参数和人体生理参数共同作为特征参量；
33、然后，将80％的数据集作为训练样本，剩下20％的数据集作为测试样本，使用随机森林算法预测主观烦恼度；
34、本发明采用上述技术方案后所具有的有益效果是：
35、1.本发明提出了一种基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，针对车内声热复合环境的进行多角度评价，打破了车辆舒适性领域，研究单一声、热因素不能客观反映驾乘人员对环境因素真实评价的局限性。
36、2.本发明提出的一种基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，将筛选得到的声热环境参数和人体生理参数共同作为特征参量，使用随机森林算法预测主观烦恼度，评价结果准确稳定，能够有效预测车内环境状况，最后促进形成更加合理的声热环境控制决策和降噪措施，指导汽车空调的设计及优化。
1.一种基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，其特征在于：所述的步骤1)为：
3.根据权利要求1所述的基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，其特征在于：所述的步骤2)为：
4.根据权利要求1所述的基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，其特征在于：所述的步骤3)为：
5.根据权利要求1所述的基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，其特征在于：所述的步骤4)为：
6.根据权利要求1所述的基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，其特征在于：所述的步骤5)为：
7.根据权利要求1所述的基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，其特征在于：所述的步骤6)为：
8.根据权利要求1所述的基于声热复合环境的驻车空调主观烦恼度评估方法，其特征在于：所述的步骤7)为：
