车内路噪自适应主动控制技术研究
发布时间：2021-04-02 07:27
随着人们对汽车品质要求的不断提高和汽车市场竞争的日趋激烈,汽车车内噪声逐渐成为用户对汽车乘坐舒适性和产品满意度评价的重要指标。汽车行驶过程中轮胎与路面相互作用引起汽车结构振动产生的噪声是车内低频噪声的重要组成成分,该噪声表现为低频率宽频带噪声,具有随机性和时变性。传统降噪方法如隔声、吸声、减震、密封等方法主要用来降低车内中高频噪声,对低频噪声降噪效果不理想,而噪声主动控制技术能有效降低车内低频噪声,与传统车内降噪手段优势互补。噪声主动控制技术利用声波干涉现象,通过人为引入次级声源,并控制次级声源产生声波与被抵消区域的声波发生干涉,形成声音相消区,进而取得降噪效果。本文研究了车内噪声主动控制系统原理和实现方法,针对车内路面结构噪声的特性,提出了一种新的用于降低车内道路结构噪声的车内路噪自适应主动控制策略。由于车内路面结构噪声与悬架和车身连接点的振动加速度信号具有较强的多重相干性,且车内路噪与结构振动信号之间的传递函数是非线性的,因而车内路噪自适应主动控制策略为:首先采用具有良好非线性映射能力的神经网络方法通过振动信号对车内路噪进行辨识,然后进行控制系统的次级声通道识别和延时补偿,再结合基...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
道路噪声主动控制参考加速度计的放置位置
图 1.4 Harman 公司的车载 RNC 系统- HALOsonicHALOsonic 系统主要包括：控制器主机，主要控制模块功放，加速度传感器，车速信号获取模块，误差传感器以及音响系统。该系统提供的解决方案为：(1) 利用加速度传感器测量来自路面激励的振动加速度信号；(2) 通过设计算法根据测得的路面激励振动信号算出具体的声波信号；(3) 控制器控制音响系统（次级声源扬声器）发出抵消声波，进而抵消路噪。该系统能够使车内空间更加安静，车内司乘人员处于这样的环境中更加轻松，同时该系统能确保车内音频不受影响，有利于车内人员更好地享受音乐，而且该技术不再需要车辆通过增加较重的阻尼材料来降噪，能有效避免汽车增重，提高汽车经济性，减少二氧化碳排放。1.4本文主要研究内容车内噪声根据传播路径主要分为结构传声和空气传声，其中，结构传声根据
控制的核心技术是车内路噪的精准预测。本章第一部分主要从主动控制基本原理，第二部分分析噪声主动控制算法，第三部路噪进行准确预测的神经网络方法。噪声主动控制原理声主动控制声学机理在空气中传播，实质上是空气受到挤压振动并传递的过程，声压会产生压缩部分和稀疏部分，而且压缩部分和稀疏部分交次称为一个周期，一秒钟传递的周期个数称为频率。而且空气拉伸的程度也不同，即振幅不同。相位是某一时刻声波处于一规定空气压缩量最大的位置相位为零，则半个周期之后空气为 180°[20]，声音传播示意图如图 2.1 所示[34]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]BP神经网络隐含层单元数的确定[J]. 沈花玉,王兆霞,高成耀,秦娟,姚福彬,徐巍. 天津理工大学学报. 2008(05)
[2]奇妙的ANC 主动噪声控制系统[J]. 张伦维. 当代汽车. 2008(09)
[3]频谱心电图预处理及其相干函数算法[J]. 朱莉,胡广书,吴建华. 南昌大学学报(理科版). 2007(06)
[4]基于MATLAB的BP神经网络设计[J]. 孙帆,施学勤. 计算机与数字工程. 2007(08)
[5]BP神经网络隐层结构的设计方法[J]. 蔡兵. 通化师范学院学报. 2007(02)
[6]基于心理声学参数的车内声品质偏好性评价[J]. 陈双籍,陈端石. 噪声与振动控制. 2005(03)
[7]75dB交通噪声对人体长时记忆影响的实验研究[J]. 张德乾,仰和芝,何贵兵. 噪声与振动控制. 2005(02)
[8]声速测量实验中的三点思考[J]. 江兴方. 大学物理. 2002(12)
[9]电话语音回声消除的研究[J]. 阎兆立,杜利民. 电子学报. 2002(11)
[10]汽车车内次声的测量和分析[J]. 王登峰,常振臣,梁杰,单德福. 中国公路学报. 2001(04)
博士论文
[1]车内语言清晰度分析评价及其主动控制技术研究[D]. 谭刚平.吉林大学 2013
[2]车内噪声品质分析与选择性消声控制方法研究[D]. 姜吉光.吉林大学 2012
[3]LMS自适应滤波算法的收敛性能研究与应用[D]. 李宁.哈尔滨工程大学 2009
[4]基于语音信号的情感识别研究[D]. 金学成.中国科学技术大学 2007
[5]车内低频噪声多次级声源有源消声系统研究[D]. 刘学广.吉林大学 2004
硕士论文
[1]电动汽车动力传动系统噪声主动控制技术研究[D]. 段江浩.吉林大学 2018
[2]车内多通道噪声主动控制技术研究[D]. 胥国文.吉林大学 2018
[3]基于陷波法的车内噪声主动控制系统研究[D]. 孙吉东.吉林大学 2016
[4]高速列车车内噪声评价及声品质研究初探[D]. 张捷.西南交通大学 2012
[5]基于LMS算法的自适应次声滤波器设计[D]. 王谦.华中科技大学 2008
[6]基于EEMD的车内语音增强研究[D]. 张佳芳.浙江大学 2007
[7]基于发动机转速的车内噪声自适应主动控制系统研究[D]. 刘宗巍.吉林大学 2004
本文编号：3114861
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
道路噪声主动控制参考加速度计的放置位置
图 1.4 Harman 公司的车载 RNC 系统- HALOsonicHALOsonic 系统主要包括：控制器主机，主要控制模块功放，加速度传感器，车速信号获取模块，误差传感器以及音响系统。该系统提供的解决方案为：(1) 利用加速度传感器测量来自路面激励的振动加速度信号；(2) 通过设计算法根据测得的路面激励振动信号算出具体的声波信号；(3) 控制器控制音响系统（次级声源扬声器）发出抵消声波，进而抵消路噪。该系统能够使车内空间更加安静，车内司乘人员处于这样的环境中更加轻松，同时该系统能确保车内音频不受影响，有利于车内人员更好地享受音乐，而且该技术不再需要车辆通过增加较重的阻尼材料来降噪，能有效避免汽车增重，提高汽车经济性，减少二氧化碳排放。1.4本文主要研究内容车内噪声根据传播路径主要分为结构传声和空气传声，其中，结构传声根据
控制的核心技术是车内路噪的精准预测。本章第一部分主要从主动控制基本原理，第二部分分析噪声主动控制算法，第三部路噪进行准确预测的神经网络方法。噪声主动控制原理声主动控制声学机理在空气中传播，实质上是空气受到挤压振动并传递的过程，声压会产生压缩部分和稀疏部分，而且压缩部分和稀疏部分交次称为一个周期，一秒钟传递的周期个数称为频率。而且空气拉伸的程度也不同，即振幅不同。相位是某一时刻声波处于一规定空气压缩量最大的位置相位为零，则半个周期之后空气为 180°[20]，声音传播示意图如图 2.1 所示[34]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]BP神经网络隐含层单元数的确定[J]. 沈花玉,王兆霞,高成耀,秦娟,姚福彬,徐巍. 天津理工大学学报. 2008(05)
[2]奇妙的ANC 主动噪声控制系统[J]. 张伦维. 当代汽车. 2008(09)
[3]频谱心电图预处理及其相干函数算法[J]. 朱莉,胡广书,吴建华. 南昌大学学报(理科版). 2007(06)
[4]基于MATLAB的BP神经网络设计[J]. 孙帆,施学勤. 计算机与数字工程. 2007(08)
[5]BP神经网络隐层结构的设计方法[J]. 蔡兵. 通化师范学院学报. 2007(02)
[6]基于心理声学参数的车内声品质偏好性评价[J]. 陈双籍,陈端石. 噪声与振动控制. 2005(03)
[7]75dB交通噪声对人体长时记忆影响的实验研究[J]. 张德乾,仰和芝,何贵兵. 噪声与振动控制. 2005(02)
[8]声速测量实验中的三点思考[J]. 江兴方. 大学物理. 2002(12)
[9]电话语音回声消除的研究[J]. 阎兆立,杜利民. 电子学报. 2002(11)
[10]汽车车内次声的测量和分析[J]. 王登峰,常振臣,梁杰,单德福. 中国公路学报. 2001(04)
博士论文
[1]车内语言清晰度分析评价及其主动控制技术研究[D]. 谭刚平.吉林大学 2013
[2]车内噪声品质分析与选择性消声控制方法研究[D]. 姜吉光.吉林大学 2012
[3]LMS自适应滤波算法的收敛性能研究与应用[D]. 李宁.哈尔滨工程大学 2009
[4]基于语音信号的情感识别研究[D]. 金学成.中国科学技术大学 2007
[5]车内低频噪声多次级声源有源消声系统研究[D]. 刘学广.吉林大学 2004
硕士论文
[1]电动汽车动力传动系统噪声主动控制技术研究[D]. 段江浩.吉林大学 2018
[2]车内多通道噪声主动控制技术研究[D]. 胥国文.吉林大学 2018
[3]基于陷波法的车内噪声主动控制系统研究[D]. 孙吉东.吉林大学 2016
[4]高速列车车内噪声评价及声品质研究初探[D]. 张捷.西南交通大学 2012
[5]基于LMS算法的自适应次声滤波器设计[D]. 王谦.华中科技大学 2008
[6]基于EEMD的车内语音增强研究[D]. 张佳芳.浙江大学 2007
[7]基于发动机转速的车内噪声自适应主动控制系统研究[D]. 刘宗巍.吉林大学 2004
本文编号：3114861
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