随着轨道交通业的迅速发展,轨道车辆车内噪声问题日益突出。轨道车辆车内噪声不但严重影响乘客的舒适度,而且噪声和振动能引起轨道车辆某些部件的早期疲劳损坏,从而降低轨道车辆的使用寿命。因此,开展对轨道车辆车内噪声的研究和控制具有重要的理论和现实意义。采用丹麦B&K公司的Pulse多通道声学测量系统,通过在正常运营的地铁轨道车辆内布置测点,对轨道车辆各工况下的车内噪声进行采集和预处理,并进行了A计权声压级以及1/3倍频程分析,结果表明,轨道车辆车内噪声主要是集中在0~500Hz的中低频噪声。传统的被动噪声控制方法对高频噪声有很好的抑制效果,但不能有效控制低频噪声。因此,针对轨道车辆车内中低频噪声,本文开展基于最小均方(Least Mean Square,LMS)算法的噪声主动控制方法研究。轨道车辆车内噪声主要来源于轮轨噪声(滚动噪声、冲击噪声以及尖啸噪声)。由于传统LMS算法对含有冲击噪声的收敛特性会变差,影响控制效果,因此,文中采用改进的中值LMS(Median-LMS,MLMS)算法。两种算法控制结果表明,MLMS算法在稳态误差和适宜步长范围上均优于传统LMS算法,更适合于中低频轨道车辆车内噪声控制。由于MLMS算法中采用了固定的步长因子,存在无法兼顾算法收敛速度与稳态误差的固有缺陷,本文提出时变步长LMS算法,并应用于轨道车辆车内噪声主动控制。研究结果表明,变步长LMS算法在收敛速度和稳态误差等方面都比传统固定步长LMS算法好,是一种有效的轨道车辆车内噪声主动控制方法。