商用车驾驶室内噪声主动控制系统研究

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随着近年来汽车噪声法规的要求越来越严苛以及商用车销量的不断增多,商用车驾驶室内噪声问题也逐渐突显出来。针对商用车驾驶室内噪声进行有效控制,改善驾驶室内的NVH性能,逐步受到重视。传统的商用车驾驶室内噪声控制大多是通过吸声、隔声、隔振等被动手段来实现的,这些方法对于处理驾驶室内高频噪声是有效的,但是,对于低频噪声显得收效甚微。主动噪声控制(ANC)技术能够有效降低车内低频噪声,因此,研究商用车驾驶室ANC系统对于提高我国车辆的声学设计水平,改善车辆的乘坐舒适性,增强自主品牌汽车在国际市场上的竞争力都有着十分重要的意义。本文在现有ANC算法的基础之上,提出了陷波双通道滤波x递推最小二乘法(MFxRLS)和陷波双通道仿射投影法(MAP),并从算法复杂程度上进行了分析;基于MATLAB/simulink搭建了控制算法模型,运用仿真模型确定陷波MFxRLS算法的幅值A、遗忘因子λ以及实数δ,陷波MAP算法的幅值A和实数δ,通过仿真结果比较两种改进的ANC控制算法的性能。商用车驾驶室ANC系统开发分为硬件设计和软件开发:基于TMS320F28335完成了核心控制系统设计,再辅以其他外围电路构成了商用车驾驶室ANC系统硬件系统;通过CCS软件进行系统初始化、次级通路辨识、CAN总线收发控制、自适应滤波算法等程序的编写和调试,完成ANC系统软件开发。基于已开发的ANC系统进行实车布置,并进行试验,通过传声器采集ANC系统工作前后的噪声信号。试验结果显示,ANC系统对于发动机二阶峰值噪声控制效果比较明显,最大能得到10dB(A)的降噪量。建立基于GA-BP神经网络的声品质主观评价客观量化模型,通过61组声音样本文件对该声品质评价模型进行了训练,结果显示该模型主观评价的结果相关度高达95%以上。选取其中8组声音样本文件进行验证试验,证明模型的有效性,结果表明模型预测得到的主观评价分值得最大百分比误差不超过5%,且大部分误差在1%以内。利用声品质评价模型对控制前后的噪声信号进行分析,得到发动机转速为2400r/min左右时,声品质主观评价分值由初始的7.0413提高为7.3507;发动机转速为3000r/min左右时,声品质主观评价分值由初始的6.6203提高为6.7882。
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