本文结合课题组承担的教育部“优秀青年教师资助计划”专项科研基金资助项目《车内非稳态噪声自适应主动控制的神经网络方法》以及吉林省科技发展计划重点项目《轿车车内风噪声和轰鸣声的分析与控制》,通过对大量文献资料的阅读与研究,结合课题组以往的研究成果,本文提出了以噪声主动控制的方法来改善车内声音品质的研究思路。首先,根据课题组以往的研究经验,对以发动机转速信号为参考信号来构造初始次级声源信号的主动降噪方法进行了研究,并在此基础上对已开发的车内噪声自适应控制器(ECU)进行了改进,使控制器的性能得到了优化。其次,建立以自适应主动控制方法改善声品质的控制策略,确定了以改进的LMS算法—FLMS算法作为控制算法,并通过对FLMS算法在线建模,合理地选取FLMS算法的滤波器阶数M和收敛因子μ等控制参数,并根据得到的控制参数编写了相应的控制软件。再次,本文对四种轿车在怠速和四挡80km/h速度下匀速行驶工况时车内噪声品质进行了等级评分和成对比较两种方法的主观评价试验,建立了以客观参数描述主观评价结果的回归方程。结果表明,稳态工况下轿车车内噪声品质主要受响度和尖锐度两个心理声学参数的影响。最后,按论文提出的方案进行了车内声品质自适应主动控制试验与分析,得到了控制前后特征响度和尖锐度的对比曲线及主动控制对声品质改善效果图。试验结果表明,实施噪声主动控制前后声品质烦躁度等级降低了大约5级,证明了基于噪声主动控制方法进行车内声品质控制和改善是可行的,且效果显著。