近年来,消费者对于车内舒适性能要求越来越高,而车内噪声声品质是最能直观反映汽车舒适性能的指标。对于电动汽车,驱动电机是车内主要噪声源,其噪声频率高、强度大,给人主观感知带来非常烦躁的体验。为了降低电动汽车车内噪声,优化车内噪声声品质,本文以某新能源汽车永磁同步电机为研究对象,对电机噪声特性进行了分析,并对其声品质进行了分析预测和研究。主要工作如下。（1）通过分析电机客观参数,研究电机噪声特性。通过搭建永磁同步电机测试台架,对该型号电机噪声信号进行测试采集,并进行监听和筛选。根据声品质理论计算得到电机不同工况下噪声客观参数,并对客观参数进行相关分析、因子分析和主成分分析,计算得到主成分得分,之后确定描述电机电磁噪声和机械噪声特性对应的客观参量,得到了电机噪声特性。进一步通过主成分得分结果,对电机噪声数目进行降维处理,降低了计算工作量。（2）建立了基于Bradley-Kullback选择权值选取关联样本的改进的分组成对比较法,得到改进的主观评价结果。采用主观评价实验对该方法进行验证,结果证明该方法较好解决了分组成对比较法关联样本在样本组中关联效应不稳定的问题。（3）建立了MPGA＿RBF永磁同步电机声品质评价预测模型。以RBF神经网络为基础,通过多种群遗传算法（MPGA）优化RBF神经网络,建立了基于MPGARBF神经网络的永磁同步电机声品质主观评价预测模型。通过随机预留的检验样本对该模型进行检验,预测结果与实际评价值之间误差在2%以内,具备较好的实用性,可为永磁同步电机声品质设计与研究提供一定程度的参考作用。