在现代信息化战争中,装甲车辆的噪声控制对于保护乘员健康和提高作战效率具有非常重要的意义。本文主要针对装甲车辆驾驶舱室的噪声主动控制方法进行研究,针对传统噪声主动控制方法无法适用于装甲车辆舱室内噪声这一问题,提出基于多种切换机制的解决方案,并且通过仿真及实验验证了本文提出的控制方法可以有效降低装甲车辆舱室内噪声。首先,对九二式步兵战车驾驶舱室的噪声信号进行采集,分别从时域和频域对驾驶舱室的噪声特性进行分析,研究了装甲车辆噪声主要来源以及组成成分,通过结合实际应用环境,提出了基于切换机制的噪声主动控制方法,根据不同的噪声类型或者运行状态选择不同的控制算法,从而实现更好的噪声控制效果。然后,分别对传统LMS和RLS算法进行研究,通过对比两种算法的特点,本文引入了切换机制,结合了 LMS算法对期望信号的低依赖性和RLS算法的快速收敛性,提出了基于采样点切换机制的LMS-RLS算法,结果表明所提出的基于采样点切换机制的LMS-RLS算法在收敛效果上明显优于非切换的传统算法。接下来,考虑到装甲车辆背景噪声的影响,将背景噪声预测加入到了噪声主动控制方法中。在不同工况下,针对LPC线性预测方法和RBF神经网络非线性预测方法对背景噪声预测的效果进行了分析,设计了基于发动机转速的切换机制,提出了新的背景噪声预测方法。在此基础上,结合基于采样点切换机制的LMS-RLS算法,得到了基于双重切换机制的噪声主动控制方法,仿真结果验证了所提出方法的有效性。最后,考虑到LMS算法的局限性,提出将变步长LMS算法应用于噪声控制系统中,通过分析传统变步长LMS算法难以应用在实际噪声主动控制系统的原因之后,提出了基于误差信号切换机制的BVT-LMS算法。将该算法与本文所提出新的背景噪声预测方法相结合进行了实验,结果表明基于该方法的噪声主动控制方法具有很好的降噪效果。