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混合动力汽车动力系统结构相较于传统燃油车而言复杂程度有所上升,导致整体的振动噪声特性有明显变化,驱动模式根据动力分配控制策略不停切换使得瞬态冲击和高频噪声问题频频出现,车内声品质环境未有改善,特定工况下甚至有所恶化,基于以上诸多因素,本文开展了关于混合动力汽车车内声品质评价与控制的研究工作。具体研究工作如下:首先,探讨了混合动力汽车主要行驶工况下传动系统的动力分配方式。在此基础上,分析并挑选试验工况,通过实车道路试验采集稳态和非稳态工况的声信号,利用分组成对比较法对声样本进行主观评价试验。利用ArtemiS软件计算稳态和非稳态工况下声样本的客观参量,分别与对应烦恼度值作相关性分析,发现非稳态下音调度与烦恼度值相关系数不大,将其从评价预测模型的训练输入量中剔除。其次,搭建基于SVM、LSSVM、FM算法的声品质评价预测模型。分别以稳态和非稳态工况下所测前45组声样本的客观参量和烦恼度值作为训练,进行主观评价结果预测,发现稳态和非稳态工况下均是FM算法模型的预测精度较高,并且相较于稳态而言非稳态下模型的预测精度普遍较低,说明客观参量无法全面反映非稳态工况下声样本的变化特征。针对这一问题,提出了在非稳态工况下利用CEEMD分解样本声信号,挑选与声样本相关程度较高的本征模态函数(IMF),利用样本熵从IMF中提取信号特征作为模型输入量的解决办法。经过试验表明与以客观参量作为模型输入量的方法相比,前者的模型预测精度更高,更能反映非稳态下声信号变化特征。然后,针对由电机组等部件引发的高频噪声问题,以仿真分析和实车试验两种方式进行被动控制研究。仿真研究通过在CATIA、Hypermesh、Virtual.Lab等软件中搭建车身模型和进行有限元分析的方式来实现。从面密度和厚度两个因素出发,选用PET+PP纤维材料与丁基橡胶阻尼材料组成复合吸声材料,实现对车内声品质的被动控制。经仿真分析和实车试验检验,被动控制后各项客观参量有明显改善,且仿真结果的变化趋势与实车试验基本一致。最后,设计了以FELMS作为核心算法的声品质自适应主动控制系统。基于Matlab/Simulink平台搭建自适应主动控制系统,主要包含Elman结构的动态神经网络、残差滤波器、FIR滤波器、LMS函数包等模块。声品质自适应主动控制系统以响度和尖锐度作为控制量。主动控制后响度、尖锐度和粗糙度三者分别平均下降了9.68sone、0.22acum和0.38asper,可见以声品质控制为目标的主动控制方案取得了良好的效果,具有实用性。