汽车发动机噪声主动控制系统实验研究

现有的多数变步长主动控制算法的思路是建立步长参数与误差之间的非线性函数。本文中提出了一种基于反正切函数的迭代变步长FxLMS算法（iterative variable step-size FxLMS,IVS-FxLMS）;然后根据发动机转速信号构造参考信号,再利用IVS-FxLMS算法对驾驶员耳侧的2阶、4阶和6阶发动机噪声进行主动控制效果仿真;最后基于某国产车设计搭建主动控制系统软硬件进行实车实验来验证仿真结果。实验结果表明,车内发动机阶次噪声得到有效抑制,降低了车内发动机轰鸣声。     

基于FPSC-FxLMS算法的车内发动机噪声主动控制

噪声主动控制的关键是对被控噪声幅值和相位的准确估计，PSC-FxLMS算法在Command信号中加入噪声信号的相位，可发出比Command-FxLMS算法更小的次级声，但会受到次级通路估计准确性和傅里叶变换相位提取速度的制约。本文以某SUV车内发动机噪声为研究对象，提出滤波PSC-FxLMS(FPSC-FxLMS)算法，将从车内4个座椅头枕处采集的噪声信号作为初级噪声，通过仿真比较FPSC-FxLMS算法和Command-FxLMS算法对2、3阶发动机噪声同时控制的效果；接着，基于DSP硬件平台对另一辆SUV进行实车试验，再次对比两种算法的效果。结果显示，在对驾驶员和驾驶员后排乘员的左右耳处的发动机噪声进行控制时，在800 r/min怠速工况下，所提出算法4阶噪声的次级声幅值比Command-FxLMS算法降低25%以上；在1 900 r/min空转工况下，2阶噪声的次级声幅值降低50%以上。说明FPSC-FxLMS算法能快速准确地提取不同转速下发动机噪声的相位信息，使扬声器发出比Command-FxLMS算法更小的次级声。     

基于发动机转速的车内有源消声控制策略和自适应算法

在测试分析某轻型客车车内噪声特性的基础上,根据车内噪声主要峰值频率与发动机转速密切相关的特点,提出以发动机转速信号来构造车内有源消声系统初始次级声源参考信号的方法,研究基于该方法的车内有源消声控制策略和自适应控制算法,构建车内有源消声系统。通过对某轻型客车进行有源消声的试验研究表明,该系统结构简单、易于实现,并可显著降低由发动机振动和噪声辐射引起的车内低频噪声频谱中主要峰值处的噪声,在不同发动机转速下,使驾驶员耳旁噪声降低10dB(Lin)左右。     

基于 MFXLMS算法的汽车发动机振动主动控制研究

为了降低发动机工作时引起的整车振动,提出了使用多通道滤波x-LMS （MFXLMS） 算法作为主动悬置系统的控制算法。以发动机转速信号作为参考信号,主动悬置安装位置下方的两路加速度信号作为误差信号。根据算法完成试验平台搭建。采用白噪声电压信号作为输入激励,通过 LMS算法离线辨识得到主动悬置到加速度传感器的多路次级通道,在dSPACE上完成实车控制试验。试验结果表明,MFXLMS算法的运用显著降低了发动机不同转速工况下引起的测点加速度响应,提高了整车的乘坐舒适性。     

汽车车内噪声与车外气动声源的相关性研究

在简单介绍了Beamforming声源识别技术的基本原理和车外气动声源与车内噪声相关性分析的方法之后,在整车气动声学风洞中应用流场外声阵列与车内2个参考麦克风同时进行车内外噪声信号的同步测量,应用频域内声源识别的传统的Beamforming算法和改进的CLEAN-SC算法,识别出了车外的气动噪声源分布,并分析了车外声源与车内噪声的相关性,得出车外噪声源对车内噪声的相对贡献度。结果表明:频域内改进的CLEAN-SC算法可以在很大程度上改善传统Beamforming算法在动态范围和空间分辨率方面的局限性,且算法稳健,使该项技术在风洞内的应用更具实用性。对车内噪声而言,在较多的特征频段,车外后视镜作为声源对车内噪声的贡献度最大。但在一些特征频段,前雨刮和门把手对车内噪声的贡献也不容忽视。     

车内噪声主动控制系统初探

本文基于对车内噪声进行试验分析,提出了用微机、数字电路和少数声学元件等组成的车内闭环主动消声试验系统,并进行了系统配置和软件设计。在考虑实际系统中传递环节的同时,对威德罗(Widrow)提出的LMS算法做了改进。最后,给出了在不同转速下的试验结果。     

车内噪声主动控制系统设计与试验研究

根据自适应噪声主动控制理论建立自适应有源消声控制系统，提出车内噪声信号识别和预测的神经网络方法。并用自适应有源消声系统对车内低频噪声进行主动降噪，同时对试验结果进行分析。通过对被试面包车在稳态工况下的试验研究表明，采用该方法能有效降低车内低频噪声，为进一步在汽车上实现车内噪声主动控制奠定了基础。     

基于神经网络方法的车内噪声自适应主动控制

建立了一种基于神经网络方法的车内噪声主动控制系统。用Elman神经网络对驾驶员耳旁噪声信号进行识别、预测，并用LSLL自适应信号处理方法对车内低频噪声进行主动控制。通过在稳态工况下对被测试轻型客车的试验研究表明，此系统能有效降低车内低频噪声。     

对于商用车加速噪声试验新方法中发动机转速的处理意见

通过对商用车加速行驶车外噪声验证试验结果的分析发现,欧洲经济委员会颁布的ECE R51/03系列汽车加速行驶车外噪声法规缺少对于试验过程中商用车发动机转速特性的全面考虑。为此,结合GB 1495—2002中对类似情况的处理方式,以及ECE R51/03系列法规的制订宗旨,提出了针对发动机转速对应条款修订意见,并对条款修订前、后的试验数据进行了对比。     

基于自适应神经网络进行的车内噪声主动控制研究

文中提出将自适应神经网络技术用于以压电陶瓷为执行元件的车内噪声主动控制研究中,通过以控制车身板件振动来降低结构的声辐射,进而实现车内噪声主动控制的技术路线,并进行了车身板件的振动主动控制试验和车内噪声的主动控制试验,取得了较好的减振降噪效果,为今后类似研究提供了参考。     

对我国现阶段汽车噪声试验的思考

为了有效地控制汽车噪声，本文首先详细介绍了影响汽车综合噪声的因素，确定了发动机噪声和轮胎噪声为目前车辆的主要噪声源。在分析了国内外主要汽车噪声测试方法后，认为加速行驶车外噪声为考核汽车整车噪声的主要指标。通过对我国现阶段汽车噪声试验中的加速车外噪声、车内噪声及车辆定置状态噪声等与发达国家之间的比较，探讨了我国目前在汽车噪声试验方面存在的问题，并提出了几点建议。     

柴油机声源识别试验研究

采用声强试验法进行发动机标定点工况声源识别,定位了发动机噪声贡献特征。结合声压试验法对柴油机全工况进行噪声测试,基于发动机燃烧噪声和机械噪声的产生机理,研究了典型贡献位置对整机噪声的贡献度。研究结果表明：声强贡献面积较大的测量面,对应声压测点位置的噪声也越大;随着发动机转速和负荷的提高,转速对噪声的影响比负荷对噪声的影响更加明显;在发动机高转速工况,旋转部件以及阀类系统对整机噪声贡献较大。     

用全功率加速仿真满足汽车噪声国家法规

根据现阶段整车加速行驶车外噪声的来源分布,利用全功率加速仿真,把复杂的汽车加速行驶车外噪声问题转化为发动机转速的控制问题,将速比合理匹配,用很小的代价来满足国家噪声法规,取得了很好的效果。     

SUV整车噪声源识别与降低噪声的试验研究

运用频谱分析法和近场声压测量法,测量了某SUV汽车在静置工况和动态工况下各测点声压级随发动机转速变化的规律。对比分析了整车表面的噪声分布情况,对产生汽车加速噪声的主要零部件进行了噪声源识别和分析。研究表明,风扇噪声、油泵噪声、油底壳辐射噪声是影响该车车外加速噪声的主要原因。针对各噪声源采取了不同的降噪处理,使整车加速噪声明显降低,最大降低了5dB(A)。     

商用车加速行驶车外噪声新测试方法分析

为了更理想地模拟和再现在城市道路上行驶的商用车辆的真实噪声水平,基于《汽车加速行驶车外噪声限值及测量方法(中国第三、四阶段)(征求意见稿)》对N2类商用车进行测试,对比其与GB 1495-2002《汽车加速行驶车外噪声限值及测量方法》在仪器设备、试验条件及试验方法方面的差异。结果表明,与GB 1495-2002相比,加速噪声新方法增加了汽车参考点定义,且实现了实时、连续、同步测量发动机转速、车速、车外噪声;在噪声测量区内,随着车速和发动机转速的线性增大,加速噪声呈先增大后减小的趋势,最大值在PP′和BB′之间。     

峭度分析法在发动机噪声信号故障特征提取中的应用

将峭度分析法引入发动机噪声信号故障特征提取中。基于连续小波变换对信号时间-尺度特征的细致刻画功能,提出了噪声信号中瞬时特性的峭度敏感特征参数计算方法,对不同转速不同工况下的发动机噪声信号进行了基于尺度-峭度的特征提取。研究结果表明,峭度结合连续小波变换能够很好地提取发动机噪声信号的故障特征。利用连续小波变换的尺度-峭度分析,能够有效提取噪声信号不同转速不同工况下的故障特征,为发动机的状态监测与故障诊断提供了重要的理论和现实依据。     

动力总成引起的轿车车内异常噪声试验研究

针对某轿车车内异常噪声现象,在整车半消声室,通过对振动噪声的主观评价,并结合振动测量及发动机转速跟踪测量试验进行了振源识别,找出了引起车内异常噪声的原因,采取改进发动机悬置结构的方法消除了车内异常噪声,提高了该轿车的振动噪声品质.     

整车车内NVH异响的识别及解决方案

为解决某车型车内NVH异响问题,文章采取3挡节气门全开工况,发动机转速从1 000 r/min加速到4 500 r/min,对车内噪声进行测试。经对比分析发现,车内各位置在2 000~3 000 r/min存在均值为7.5 dB的峰值噪声,均由2阶噪声引起;通过分析进排气噪声对车内异响的贡献,得到车内异响是由进气噪声引起的。对产生异响的进气系统进行优化,在进气道上安装一个谐振腔,消除了车内噪声,整车车内NVH达到了较好的效果。车内噪声识别方法及与CAE结合的手段可以为相似问题提供很好的解决思路。     

神经网络技术在车内噪声预测上的应用

本文根据神经网络理论，建立了单一工况下由发动机悬置点振动信号预测车内特定点低频噪声的神经网络模型，并针对驾驶员耳旁噪声进行了实验研究，结果表明：基于神经网络的单一工况车内噪声观测模型，可以频域内很好地预测出特定点的车内噪声。     

路面冲击输入下车内噪声主动控制

针对基于LMS算法道路噪声主动控制在面对冲击性噪声时性能骤降的问题，建立了基于滤波-x最小平均绝对偏差（FxLMAD）算法的道路噪声主动控制系统，以控制路面冲击输入下的车内噪声。首先对路面冲击输入下车内噪声特性进行了分析，发现其噪声是非高斯的，且更符合α稳定分布。接着对基于FxLMAD算法的噪声主动控制进行仿真，结果表明该算法在达到良好降噪效果的前提下还拥有结构简单、计算量小的优点。最后，搭建了车内噪声主动控制系统并在某燃油车上完成了冲击路面的实车道路试验。结果显示，基于FxLMAD算法的车内道路噪声主动控制系统在50～500 Hz范围内的总声压级降噪量可达约2 dB(A)，明显优于普通的LMS算法。