随着我国汽车行业的发展和人们对高品质电动座椅需求的增加,研究和检测座椅电动滑轨的振动特性以及舒适性,对提升电动滑轨产品的品质具有重要意义。本文以电动滑轨振动信号为研究对象,介绍了电动滑轨振动性能的评价统计方法,从影响人体舒适性出发,对特征信号的提取进行了相关的研究。从电动滑轨的结构入手,分析了滑轨主要的振动冲击机理,介绍了振动特性和舒适性评价的常用统计量。根据不同频率的振动信号对人体的不同影响,对采集的信号进行加权滤波,再计算计权加速度和振级,以此来评价振动对人体的影响程度。从频率计权幅频响应,可以得到人体的舒适性敏感区。由于采集到的振动信号中存在各种各样的噪声,这势必会影响评判的效果。因此,在对原始信号进行数据分析之前,有必要进行消噪处理。文中利用冗余第二代小波对信号进行降噪,有效地消除了噪声的影响,保留了对人体舒适性有较大影响的冲击信号。对预处理后的振动信号,利用循环谱密度函数切片进行分析,可以得到影响人体舒适性的特征信号。但是由于循环谱密度估计中频率分辨率低以及FFT变换的频率泄漏和栅栏效应的影响,很难得到准确的载波频率,从而使得特征提取的准确性受到影响,甚至产生很大偏差。本文借助振动信号中存在的冲击响应信号,采用拉普拉斯小波相关滤波法,可以比较准确获取振动信号的载波频率。考虑到实际信号的复杂性,首先采用有效模式分解方法先对预处理后的信号进行分解;然后再利用拉普拉斯小波进行相关滤波,找到载波频率;最后对谱密度函数做切片分析,有效地获取了特征信号。结合VC++6.0和MATLAB6.5应用软件各自的特点,文中采用这两种软件混合编程,构建了电动滑轨舒适性测试和分析虚拟平台。在VC++6.0环境下,采用嵌入式工业计算机进行数据采集、信号处理和分析,并实时进行数据图形和测试结果的显示,实现了类似于仪器的测试功能。考虑到工厂生产网络化和数据统一管控的需求,又利用SQL SERVER 2005组建了振动性能测试数据库系统。