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)。     

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。     

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。     

商用车驾驶室主动噪声控制技术试验研究

以某商用车驾驶室主动噪声控制系统的开发过程为主线,进行了一系列主动噪声控制技术的试验研究。通过对驾驶室内实际噪声的测试、分析,确定了以发动机2阶、4阶和6阶噪声为降噪对象的主动噪声控制方案：建立商用车驾驶室主动噪声控制模型．并采用驾驶室内真实噪声信号进行了计算机降噪效果仿真试验：最后在实际驾驶室驾驶员位置建立双通道主动噪声控制系统,并进行了实车降噪效果测试。试验结果表明：利用主动噪声控制技术改善以发动机低频、周期噪声为主要噪声源的商用车驾驶室内噪声环境是一条有效的技术途径。     

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。     

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。     

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。     

车内发动机噪声主动降噪辨识方法及DSP实现

车内主动降噪技术在低频噪声控制方面有较明显的优势,利用车内扬声器发出抵消声波实现降噪。论文采用扫频的方法进行主动降噪的次级路径建模,并在某四缸发动机车型上实现了控制器与原车线路匹配,采用原车音响搭建车内发动机主动降噪系统。采用MATLAB搭建仿真模型验证自适应陷波算法,推导了用于车内次级路径建模的扫频公式及辨识结果。再从工程角度介绍控制器与整车接口的匹配方法。最后采用数字信号处理（DSP）技术进行实车效果验证,在锁定二挡的加速工况下发动机二、四、六阶噪声降低,30～300 Hz的声压级Overall(OA)值最大降低4 dB。     

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。     

轮毂电机驱动电动微型车车内噪声道路试验分析

通过道路试验的方法针对四轮轮毂电机驱动电动微型车车内噪声问题进行振源、传递途径以及主要贡献板件识别.分析中分别加速工况、回馈制动工况和匀速行驶工况下车内噪声和结构振动信号进行测量,通过对试验数据时间域、频率域、阶次跟踪分析发现:轮毂电机引起的6阶振动是车身结构振动和车内噪声的振源;不同频率范围内车身各结构板件对车内噪声有不同的影响并进行了相关的分析.试验结果对轮毂电机驱动电动车的进一步开发具有参考价值.     

分形维数在基于噪声的发动机故障诊断中的应用

将分形理论引入发动机噪声信号分析中,介绍了基于信号重构的发动机噪声分形维数G-P算法,运用自相关函数法和伪相图法讨论了信号重构中延迟时间的选取,并通过分析比较分形维数随嵌入维数的收敛关系,确定了分形维数计算中合适的嵌入维数。从不同工况下柴油机噪声信号分形维数的变化关系中发现:基于发动机噪声的分形维数可以定性表征发动机故障,在一定程度上可作为内燃机工作状态监测和故障诊断的一个特征量。     

某乘用车小油门加速声品质问题分析

针对某款乘用车小油门加速过程中车内噪声粗糙感明显的声品质问题,首先对噪声时域数据进行频谱特性分析,得到造成噪声粗糙感明显的原因是车内半阶次声压幅值调制。其次通过传递路径试验分析,确定车内半阶次激励源是发动机半阶次振动,主要传递路径是动力总成悬置。最后通过提高前围隔音量,优化悬置刚度及降低空调管隔振垫硬度,明显降低了车内噪声的半阶次特征,加速声品质得到有效改善。     

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。     

轿车动力总成悬置隔振特性试验研究

以国产某轿车为研究对象,针对其在高速时车内噪声过大的问题,在消声室转鼓上进行发动机悬置隔振试验研究。通过对不同工况下同一悬置、同一方向的隔振情况及悬置与车内振动测试点的振动传递情况测试,利用相干函数、阶次分析、传递函数和功率谱分析等方法,找出悬置隔振性能,为发动机振动因素而引起的声学特性变化提供依据。     

考虑人体坐姿模型的乘坐舒适性自适应控制研究

为了研究振动对乘坐舒适性的影响,根据ISO5982:2001(E)推荐的人体坐姿低频振动模型,建立了1/2路面-车辆-座椅8自由度动力学模型。针对传统滤波-X最小均方(FxLMS)算法收敛速度慢的缺点,提出了一种基于小波包变换的多通道FxLMS算法(WP-MFxLMS),并将其应用于座椅振动主动控制。利用MATLAB/Simulink对传统FxLMS、小波包变换FxLMS(WPFxLMS)和WP-MFxLMS进行了仿真,结果表明,系统与人体产生共振的频率范围主要集中在0~20 Hz,采用振动主动控制可以有效抑制共振峰值,提高乘坐舒适性,步长因子和滤波器阶数对主动控制算法影响的对比结果表明,WPMFxLMS具有较好的收敛性和稳定性。     

车身低频结构噪声的主动振动控制技术仿真

为有效控制车身低频结构噪声,应用主动振动控制(AVC)技术,提出了一种可以改变振动系统阻尼、减弱车身高幅振动、降低车身低频结构噪声的降噪方案。基于AVC系统结构和最小均方(LMS)算法,提出滤波-x最小均方根(FxLMS)算法。针对样车的振动特性,合理布置硬件位置并采集振动输入信号。信号处理采用单一和多重一致性结合分析的策略,获得高水平一致性的输入信号,从而提升AVC系统的性能。采用MATLAB/Simulink软件进行AVC系统建模,并得出仿真结果。仿真结果表明：归一化步长为0.001和泄漏因子为0.1的参数方案可获得最佳的系统性能和稳定性,车顶振动最剧烈处(65~100Hz频段内)的振动峰值降低了20.765%,平均值降低了8.139%,减振降噪效果显著。     

发动机半阶次振动引起的车内声品质问题分析和改进

本文中对加速车内噪声的粗糙感进行了分析和改进。首先通过对加速车内噪声频谱特性的分析,确定了半阶次噪声是引起车内噪声粗糙感的主要原因。接着对可能的传递路径进行了排查,结果表明车内的半阶次噪声主要来自于动力总成的振动,并通过变速器悬置侧支架传递到车内。最后采用了降低动力总成悬置刚度和提高悬置支架动刚度的方案,有效减小了车内噪声的粗糙感,提高了整车加速噪声品质。     

车辆内部异常噪声的传递途径研究

针对某车型开发过程中车内异常噪声问题进行了试验分析,确定了发动机支承为该车辆车内异常噪声的主要来源,识别出异常噪声向车内传递的传递途径,并对发动机支承进行了优化.试验结果表明,优化支承使车内右后座位处500 Hz附近的声压敏感度峰值降为原来的50%;倍频带噪声级下降了约3 dB;主观评价显示该异常噪声得到了明显改善.     

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。     

某SUV车加速轰鸣问题分析及优化

NVH性能不仅是影响车辆驾乘舒适感的重要因素,而且是评价整车品质的重要指标之一。本文介绍了某SUV车型在四驱小油门加速工况下车内轰鸣问题的解决思路和优化方案,通过试验测试发现该车轰鸣是由发动机2阶激励经过悬置传递,引起风挡下横梁模态共振,进而放大车内2阶噪声。通过优化悬置刚度及横梁模态,从路径和响应上控制发动机激励、车内传递及放大,从而有效降低或消除车内轰鸣。