随着我国汽车工业的迅速发展和人民生活水平的不断提高,人们对于汽车乘坐舒适性的要求也越来越高。过高的车内噪声不仅会降低乘坐的舒适性,还会增加驾驶员的疲劳感。因此,车内噪声的控制正越来越受到汽车整车与零部件制造商的重视。伴随着汽车燃油经济性和车体轻量化的发展趋势,汽车低频噪声的控制问题将变得愈发突出,由于有源噪声控制方法具有低频效果好、不需对原有结构做大的改动的优势,因此,开展汽车内部噪声有源控制研究将具有重要的应用价值和意义。在研究噪声控制时,研究人员不但要考虑降低A计权声压级,对声品质的改善也变得更加重视。本文开展基于声品质的汽车内部噪声有源控制方法研究,旨在将两者结合起来,在设计有源噪声控制系统时考虑到各种声品质评价方法对控制系统降噪效果的影响,以降低车内乘客主观感受到的噪声大小、提升汽车产品品质。主要研究内容如下：1.考虑声品质的有源噪声控制系统残差滤波器设计方法研究在FELMS (Filtered-Error Least-Mean-Square,简称FELMS)算法的基础上,提出以高通FIR (Finite Impulse Response,简称FIR)滤波器作为控制系统的残差滤波器,并对该滤波器的设计方法进行了研究。以控制响度为例,对基于声品质的有源控制系统进行仿真,对于具有不同频谱特征的噪声源,能取得最低响度的残差滤波器截止频率、衰减幅度和过渡带宽也并不相同；对车内有源降噪前后不同大小语音信号的语言清晰度进行研究,并且对FELMS和FXLMS (Filtered-X Least-Mean-Square,简称FXLMS)两种算法所取得的语言清晰度改善进行对比。结果表明,通过合理地设计残差滤波器,FELMS算法能够取得比FXLMS算法更好的降噪效果。2.基于经验模态分解与响度控制的有源噪声控制方法研究针对以往采用FELMS算法进行声品质有源控制的研究中,残差滤波器大多为固定不变这一情况,提出基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)与响度控制的有源噪声控制方法。该方法采用EMD方法对多频带噪声源信号自适应进行分解、并对各个IMF分量的响度进行计算,然后根据各个分量的响度大小和频谱特征设计残差滤波器,从而实现噪声源频谱特征的识别和残差滤波器的自动设计。3.基于电-力-声类比线路的有源噪声控制系统次级声源建模方法研究提出采用电-力-声类比线路的方法对有源噪声控制系统次级声源进行建模,建立了次级声源的电-力-声回路耦合方程组,并采用前向欧拉法对微分方程组进行求解,推导出次级声源的时域迭代模型。将该模型引入自适应有源噪声控制系统,以FXLMS算法为例,通过仿真分析了不同次级声源模型对控制系统收敛范围和降噪量的影响。4.次级声源的非线性建模及其影响分析阐述了形成次级声源非线性的一些主要因素,采用电-力-声类比线路方法、通过考虑扬声器系统力顺、磁力因子和音圈自感这三个参数的非线性,建立次级声源的非线性时域模型。对大小不同两款扬声器的力顺、磁力因子和音圈自感进行测试,同时对其谐波失真进行了测试和仿真,结果表明在较低频率范围和较大输入信号幅值的情况下,本文所建立的次级声源非线性模型是可行的。将次级声源非线性模型引入自适应有源噪声控制系统,并以FXLMS算法为例,对单频噪声的有源控制进行仿真。结果表明,采用非线性次级声源模型的控制系统降噪量要远低于采用线性次级声源模型的系统,次级声源非线性的大小对控制系统的降噪效果会产生较大的影响。5.汽车内部噪声的有源控制实验研究对汽车匀速、加速和怠速运行等多种工况下的车内噪声和悬架支点振动进行测试,并以所测加速度作为参考信号、所测车门扬声器到乘客耳朵处的传递函数作为次级通道传递函数,对多种工况下的车内噪声有源控制进行仿真,并对FXLMS和FELMS两种算法所取得的声品质改善进行了对比。测试了汽车空调系统与发动机冷却风扇的噪声与振动,并对其声品质的有源控制以及参考传感器的布置进行研究。结果表明,把参考传声器布置在冷却风扇附近、加速度计布置在空调系统出风口位置时,有源控制系统能取得更好的降噪效果。测试了车窗升降系统所产生的车内噪声,并对车内声品质的有源控制进行仿真,结果表明车内低频响度有所降低、舒适性有所提高,该控制系统将有利于解决车窗升降系统所引起的车内低频共鸣声问题。