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。     

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。     

降低车内噪声的新技术

车内噪声水平是体现汽车乘坐舒适性的重要性能指标之一。为了满足客户的需求,提高汽车档次,在市场竞争中占得先机,世界各大汽车厂商将车内噪声的控制作为重要的研究方向。传统的噪声控制技术,利用CAE工程分析和车辆试验测试,确定各声源对车内噪声的贡献值,在主要噪声传播途径上根据实际情况分别配置具有吸声、隔声、阻尼特性的降噪材料的声学包,结果往往增加了汽车的整备质量,影响汽车的动力性、经济性等其他性能。新型降噪材料的出现以及主动控制技术的发展,为车内噪声控制技术提供了新方法。     

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)。     

汽车车内结构噪声新型控制方法实验研究

汽车车内噪声控制是一项系统工程，涉及许多方面。本文介绍了结构噪声控制的新概念－有源噪声控制（Active Noise Control ANC）系统，鉴于系统建立精确的数学模型比较困难，用模糊控制策略实现系统的控制功能结合实际设计了该系统，并进行了路面实验，得到了较满意的结果。     

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。     

载货汽车车内噪声的控制

介绍了汽车车内噪声的评价指标和CA1091K2L2型汽车噪声控制的研究成果。车内噪声的控制，应首先考虑抑制发动机的辐射噪声。在驾驶室密封好的前题下，应对透声严重的驾驶室围板和底板采取隔声措施，使车内噪声降到最低程度，然后再考虑吸声材料的使用以及避免驾驶室空腔共振的措施。     

基于面板贡献量控制车内噪音声

针对某SRV车,建立了白车身有限元模型和声学边界元模型.对声固耦合和非耦合时驾驶员右耳的声压频率响应特性进行分析,结合模态分析找出关注频率.在这些频率下进行面板贡献量分析,找出了主要的正负贡献面板.对白车身进行速度频率响应分析,找出振动腹部的节点;运用加权系数法,建立与节点速度和场点声压有密切关系的目标函数.在此基础上...     

车内噪声声品质偏好性评价与分析实验研究

运用分组成对比较法对车内噪声样本进行偏好性主观评价实验,并在精确计算评价结果误判率的基础上,对评价结果进行相关分析和多元回归分析,得到回归方程.最后采用频域滤波技术,识别出指定频率段对车内噪声偏好性的影响.     

基于声学传递向量法的车内低频噪声分析与控制

基于声学传递向量(ATV)法对声学贡献问题分析进行了分析和讨论;针对某型轿车建立了车内空腔的有限元和边界元模型,并将边界元方法与ATV法结合起来研究了车身板件声学贡献的特点和确定方法;在此基础上对车内噪声进行了分析与控制.     

基于FE-SEA混合模型的轿车车内噪声预测

为对轿车车内中频噪声进行预测,对轿车车身各子系统进行划分,建立了轿车整车混合FE-SEA模型;采用理论和试验相结合的方法求得车身结构的模态密度、内损耗因子和车身板件的辐射效率;采用理论计算方法确定发动机悬置点的激励和路面对车身在前后悬架与车身连接点处的激励.分别用施加激励后的混合FE-SEA模型和SEA模型预测驾驶员右耳旁的噪声,并与试验进行对比.结果表明:在200~1000Hz 整个频率范围内,FE-SEA混合模型的预测结果与试验数据吻合良好,明显优于SEA模型的预测结果,尤其足中频段.     

基于心理声学分析的车内异常噪声辨识

介绍了车内异常噪声辨识的心理声学分析方法；指出基于心理声学的分析方法考虑了入耳听觉特性。能够定量地反映不同噪声的主观感受差别，较好地符合异常噪声辨识要求。在试验测试基础上，从响度、粗糙度、尖锐度和抖动度等方面对车内噪声品质进行了对比分析。     

基于神经网络的发动机噪声的预测

应用神经网络技术，通过对发动机噪声试验数据的反复学习，实现发动机噪声的动态预测，取得了较满意的预测结果，为降低和控制发动机噪声提供了准确的信息，同时也为发动机动态噪声环境的仿真提供了一种有效的方法。     

安装不同消声器时车内噪声烦恼度的研究

利用人工头记录了同一辆轿车安装5种不同消声器时车内后排左侧座位处的噪声信号,采用成对比较法对所记录的声信号进行了主观烦恼度评价,通过聚类分析和因子分析,得到了影响烦恼度的主要客观参量,并在此基础上利用多元逐步回归方法建立了以客观参量来表征主观烦恼度的数学模型。     

基于BP神经网络的人工盐渍土冻胀预测研究

以季节性冻土区环青海湖段青藏铁路路基冻害为背景,通过现场采集的粉质黏土人工盐渍化后,考虑温度、水分、盐分、压实度4个因素进行室内冻胀试验,测试了不同温度环境下路基土体的冻胀率。根据试验所得参数,建立BP神经网络冻胀预报模型对土体冻胀率进行预测。结果表明:运用BP神经网络的预测结果与试验结果具有良好的一致性,误差为1%～5%。     

车辆侧向运动的人工神经网络辨识

利用一个带有循环的前馈多层人工神经网络模型对车辆的侧向操纵运动进行辨只。该辨识网络经过训练之后，可以较精确地描述车辆运动系统的输入－输出非线性动态映射关系，从而为车辆运动学建模提供了一条新的有效途径。