| 摘 要： | 在车辆路噪主动控制(Road Noise Cancellation, RNC)过程中,参考信号的选择会直接影响系统的降噪效果。针对传统参考信号选择方法中存在的目标区域单一、参考信号间独立性不足等问题,提出一种改进的多目标参考信号优选方法。首先推导参考信号选择所依据的相干性和条件数评价指标,使用折衷规划法将上述指标构造成综合目标函数,并通过准则间相关性方法确定各项的权重系数;为降低运算量,利用遗传算法建立以该综合目标函数作为适应度函数的多目标参考信号寻优模型,并通过该模型获得一组优选的参考信号,从相干性分析及条件数计算结果易知,优选的参考信号组合在100～500 Hz频段内与目标噪声的相干性较好,且彼此独立;为验证该方法的有效性,以某款燃油车为研究对象,采用多通道NFxLMS算法对该组参考信号进行RNC仿真和实车道路验证。研究结果表明：在降噪效果方面,通过传统多重相干法选择的参考信号在100～500 Hz频带内的平均降噪量为4 dB(A),而通过多目标方法优选出的参考信号在100～500 Hz频带内的平均降噪量达到6 dB(A),RNC系统的控制效果得到增强;在计算效率方面,所提方法的计...
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