基于陷波法的车内噪声主动控制系统研究

发布时间：2017-11-12 21:03

  本文关键词：基于陷波法的车内噪声主动控制系统研究

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【摘要】：随着汽车工业的迅猛发展,汽车在给人们带来便利的同时,也带来了诸如尾气排放、噪声污染等问题。目前,各国都出台了相关的标准、法规对汽车的车外噪声进行限制来减轻其对环境的污染,但对于车内噪声还没有相应的标准和限值规定。车内噪声不仅是影响汽车乘坐舒适性的重要因素,而且它也在一定程度上影响着乘员的主观感受,进而对人们的购车取向产生影响。目前对于车内噪声的控制多采用传统的吸声、隔声、减振等被动噪声控制方法,该方法对于车内中、高频噪声的控制效果非常显著,但对于低频噪声控制效果不佳,而噪声主动控制技术可以很好的弥补这一不足,其低频控制效果好,具有选择性和归一性、对汽车自身的结构和工作性能不会产生负面影响等优点,因此,噪声主动控制技术已成为目前噪声控制领域研究的热点。本文对车内噪声主动控制方法进行了深入研究,基于汽车发动机振动和燃烧噪声具有周期性并与车内噪声具有强相关性的特点,提出采用自适应陷波滤波算法作为自适应控制算法进行车内噪声主动控制,设计开发了车内噪声自适应主动控制器原理样机,构建了车内噪声主动控制系统,在某自主品牌轿车上进行了实车试验验证。论文主要完成了以下研究工作:对自适应滤波器和自适应滤波算法进行了研究和推导,在研究了车内噪声各主要峰值处频率与发动机的燃烧基频及其各阶谐量之间关系的基础上,提出采用人工合成次级声源参考信号的自适应陷波滤波算法进行车内噪声主动控制,该算法大大简化了噪声主动控制领域广泛采用的LMS算法的结构,提高了算法的稳定性及其收敛速度。提出了针对消减车内噪声频谱中与发动机激励相关的噪声峰值的主动控制方法,包括基于LMS算法的次级通路扫频辨识及自适应陷波滤波算法,完成了算法的推导,在Simulink仿真环境下搭建了噪声主动控制系统模型,通过仿真分析验证了该方法的可行性,并完成了LMS算法基本参数的选择。在仿真分析结果的基础上,基于数字信号处理器(DSP)设计开发了车内噪声自适应主动控制器,并完成了系统其他硬件的选取,以自适应陷波滤波算法为核心设计了相应的控制软件程序,在某自主品牌轿车上,构建了单通道的车内噪声自适应主动控制系统,并完成了系统的调校。利用所构建的单通道车内噪声自适应主动控制系统,进行了变速器空挡、发动机不同转速下的车内低频峰值噪声自适应主动控制试验。结果表明,本文所开发的车内噪声主动控制系统在发动机各稳态工况下都能取得良好的抵消降噪效果,在发动机不同转速下,在驾驶员头部区域可以取得9.4d B(Lin)~15.1d B(Lin)的峰值降噪量。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U467.493

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