车内噪声主动控制系统设计与实现
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【摘要】:噪声、振动、不平顺(Noise,vibration,and harshness,NVH)是现代汽车业发展过程中的一个重要问题,对车内低频噪声的控制是其中一项重要挑战。噪声主动控制(Active Noise Control,ANC)技术凭借其良好的低频噪声控制性能而成为一种颇具前景的解决方案。但该技术应用于车内噪声控制时,会遇到诸如收敛速度慢、宽带噪声控制效果差等问题,这也是制约车内ANC技术发展的关键问题之一。为了提高车内ANC技术宽带噪声处理性能,本文主要对控制算法的设计与实现展开研究。根据声波线性方程与叠加理论,以单通道前馈结构的ANC系统阐明系统的工作原理与主要组成,重点对FXLMS控制算法进行推导,从算法收敛性能与稳态性能的角度对宽带噪声控制性能受限的原因进行理论分析,分析了控制算法的各项性能指标对噪声控制效果的影响。结合车内噪声数据的采集与分析结果,基于声学有限元软件LMS Virtual Lab对车内声场进行仿真分析,明确不同工况下驾驶员右耳所处空间噪声的主要来源与噪声特性。针对次级声通道脉冲响应具有的稀疏性,对稀疏性、比例因子、收敛性能三者的关系进行分析,进而在传统的次级声通道辨识算法中引入比例思想,加快了辨识速度的同时提高了辨识精度。在对输入信号相关性与算法性能关系的理论分析基础上,结合车内噪声特点,从变步长设计与输入信号去相关两个方向对控制算法进行了改进。借鉴泄露LMS算法,提出一种新的变步长算法,将步长控制函数写入自适应的目标函数中,在寻找最优权系数的同时完成步长的优化,提高算法的性能同时增强了抗噪声干扰能力。同时在算法中引入子带自适应滤波的方法,对输入噪声信号进行子带分解,降低信号的相关性,进而提高算法收敛速度。着重对算法的计算复杂度进行分析,采用了一种递推公式来降低计算复杂度以利于微处理器实现。最后分别以窄带噪声与宽带噪声为输入信号进行了仿真实验,结果表明子带分割方法对宽带噪声处理的有效性。基于DSP开发平台在搭建的一维声场中完成了次级声通道辨识算法与ANC控制算法的验证,噪声源包含有窄带噪声与宽带噪声。在被试车内搭建单通道ANC控制系统进行实验,实验结果表明系统对宽带噪声有一定的控制效果。
【关键词】:噪声主动控制 最小均方误差 次级声通道 变步长 子带自适应滤波
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U467.493;TB535
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 第一章 引言10-17
- 1.1 研究背景及意义10
- 1.2 国内外研究现状10-14
- 1.3 研究的主要内容14-16
- 1.4 论文的结构安排16-17
- 第二章 噪声主动控制理论基础17-30
- 2.1 噪声主动控制声学原理17-20
- 2.1.1 声波线性方程17-19
- 2.1.2 声波的叠加19-20
- 2.2 噪声主动控制系统结构20-22
- 2.3 控制算法及性能分析22-29
- 2.3.1 FXLMS算法22-24
- 2.3.2 算法性能指标24-28
- 2.3.3 可调参数对性能的影响28-29
- 2.4 本章总结29-30
- 第三章 声场分析与次级声通道辨识30-47
- 3.1 一维管道声场特性分析30-34
- 3.1.1 传播特性与截止频率研究30-31
- 3.1.2 管道噪声采集实验平台31-33
- 3.1.3 噪声采集处理与结果分析33-34
- 3.2 车内声场特性分析34-40
- 3.2.1 车内声场仿真分析34-37
- 3.2.2 车内噪声采集处理与结果分析37-40
- 3.3 次级声通道辨识研究40-46
- 3.3.1 次级声通道的建模40-41
- 3.3.2 基于比例的辨识算法41-44
- 3.3.3 次级声通道辨识实验与结果分析44-46
- 3.4 本章总结46-47
- 第四章 子带自适应滤波仿真与分析47-61
- 4.1 子带自适应滤波原理47-49
- 4.2 基于变步长的子带滤波器设计49-55
- 4.2.1 变步长LMS算法49-54
- 4.2.2 子带滤波器设计54-55
- 4.3 控制算法性能分析55-60
- 4.3.1 计算复杂度分析55-56
- 4.3.2 性能仿真结果56-60
- 4.4 本章总结60-61
- 第五章 噪声主动控制实验61-74
- 5.1 噪声主动控制器硬件实现61-62
- 5.2 一维声场的噪声主动控制62-70
- 5.2.1 实验结果的性能指标63-64
- 5.2.2 窄带噪声控制实验64-67
- 5.2.3 宽带噪声控制实验67-70
- 5.3 车内声场的噪声主动控制70-72
- 5.3.1 实验方案设计70-71
- 5.3.2 实验结果与分析71-72
- 5.4 本章总结72-74
- 第六章 总结与展望74-76
- 6.1 本文总结74-75
- 6.2 工作展望75-76
- 致谢76-77
- 参考文献77-81
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