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。     

基于人工神经网络的车内噪声多通道主动控制的实验研究

提出了一种基于人工神经网络的车内噪声多通道主动控制方法,实验研究表明:这种控制方法降噪效果较好,性能稳定.     

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。     

某SUV路面噪声原因分析与控制

本文以某SUV车型为整改对象,利用模态分析、轮胎力传递率等试验方法,对车型激励源、路径、响应进行详细排查,分析车型路噪产生原因并制定优化措施,以提升整车路噪性能,改善其噪声品质。     

车内噪声主动控制自适应算法的鲁棒性

为了解决传统的被动噪声控制技术会增加车身质量和燃油消耗的问题,文章分析了主动噪声控制技术的前馈技术和反馈技术,前馈技术更有优势、应用也更广泛.文章对前馈技术的自适应算法进行了分析,在LMS算法基础上,通过与FXLMS算法、EE-FLXMS算法和Leaky FXLMS算法的补充和配合,可以更好地应用主动噪声控制技术达到减少汽车噪声和油耗的目的.     

主动噪声控制技术(ANC)在商用车上的应用

随着商用车用户对车辆舒适性要求的不断提高,降低驾驶室内部噪声已成为重要的研究课题之一。本文首先对商用车驾驶室内原始噪声进行了分析,发现发动机引起的噪声是其主要成分。根据这一特征建立了主动噪声控制的前馈自适应控制模型,采集实车噪声数据仿真并进行了试验验证。仿真及试验结果表明,运用主动噪声控制技术可以有效地降低商用车驾驶室内由发动机引起的低频周期阶次噪声。     

基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法

为解决车辆噪声主动控制系统中参考信号在车内容易受到次级声源的污染和以发动机转速信号作为参考只能控制发动机阶次噪声的问题,提出一种基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法。首先根据传递路径分析结果选择对车内噪声贡献量大的车外测点信号,然后将发动机转速信号和车外测点信号进行数据融合作为参考信号,再利用迭代变步长FxLMS算法对驾驶员耳侧噪声进行主动控制。基于试验采集的不同工况车内噪声进行仿真分析,结果表明,所提出的算法相较于采用发动机转速信号作为参考信号的方法在总声压级上降低了4.4 dB(A)。     

奇妙的ANG主动噪声控制系统

随着我国大步跨入汽车时代，人们不再简简单单地把汽车作为一个交通工具来看待，舒适、个性、娱乐、安全等都成为了人们关注的焦点。而车内噪声作为影响驾乘人员乘坐舒适性、听觉损害程度、语言清晰度以及对车外各种声响讯号识别能力的重要园素，也逐渐受到人们的关注。有关试验表明，车内噪声很容易使驾驶员和乘客产生紧张、心情烦躁、疲劳、注意力不集中等反应，降低了汽车的乘坐舒适性，对人体健康产生慢性危害，并且给汽车的行驶带来安全隐患。其实现在对汽车噪声的研究已进入噪声品质时代，不仅要降低噪声，更要使“噪声”悦耳，以满足人们对车内环境声音的主观感受。那是否能主动地控制车内噪声，改善声音的品质呢？还真就有这么一种系统叫Active Noise Control（ANC），又称主动噪声控制系统。     

风行MPV车车内噪声分析与控制

阐述东风风行MPV车室内噪声的主要来源,介绍整车隔音降噪工程在东风风行MPV车上的具体运用,通过隔音材料的比较,提出了相应的控制措施,并结合成本控制因素,对降噪过程进行优化。     

基于多目标参考信号优选的车辆路噪主动控制

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...     

考虑未知输入的主动悬架路面高程与等级识别研究

通过主动悬架的精确控制提高车辆乘坐舒适性与行驶安全性的基本前提是进行路面高程与等级识别.本文中设计了考虑未知输入的卡尔曼观测器,以获取路面高程信息;根据路面高程建立AR模型,得到路面功率谱密度,并求取兴趣频段内路面功率谱密度均方根值,实现了路面的等级分类.仿真分析了不同工况下路面高程估计方法和路面等级分类方法的准确性,...     

汽车主动悬架与ESP系统协同控制仿真

以八自由度整车模型为研究对象,建立单独的汽车主动悬架模型和电子稳定程序（ESP）系统模型,主动悬架系统采用最优控制,ESP系统采用模糊控制,设计协同控制器,对汽车主动悬架系统和 ESP系统进行安全稳定性协调控制;在阶跃工况下,对协调控制系统模型和单个子系统模型利用 MATLAB/Simulink软件进行仿真,结果表明,协同控制的效果优于单独控制,车辆行驶稳定性和主动安全性得到较好控制,提高了车辆乘坐舒适性。     

转向操纵稳定系统综合机能剖析及主动控制原理（十四）

传统的定转向传动比机构显然无法满足上述要求，但宝马的主动转向系统通过叠加转向机构完全能够实现。该系统传动比在10～20之间，低速情况下，通过双行星齿轮机构伺服电机的调整角和转向盘转角同向输入，使得系统的传动比较小，实际上是增大了驾驶员的转向角输入，     

转向操纵稳定系统综合机能剖析及主动控制原理（十三）

主动转向系统汽 汽车转向系统发展的标志是引入液压伺服机构和用轻便、廉价的齿轮齿杆式转向器代替轿车上的循环球式转向器。在紧凑和轻便的轿车上,液压伺服机构又受到最新的机电伺服转向器替代。真正的线控转向（steerbywire）系统由于受到汽车法规的限制至今还未被允许使用。