车辆噪声不仅污染环境,而且会危害乘员健康,所以对车辆噪声控制刻不容缓。车辆噪声源识别是对车辆噪声空间分布进行研究,为后续车辆噪声主动控制和结构改进提供重要依据。本文针对车辆定置噪声,基于传声器阵列技术,对声源识别方法进行研究,并利用实车试验进行验证。首先,在声源特性理论和平面窄带信号模型假设下对阵列模型进行研究。通过阵列统计模型理论建立均匀线阵和均匀面阵的数学模型,仿真研究阵列参数对阵列性能的影响,结果表明均匀面阵有更强的空间识别能力,确定本文采用均匀平面阵作为传声器阵列模型。其次,基于平面阵列模型对空间谱估计算法进行研究。对比研究Capon和MUSIC两种空间谱估计算法,结果表明多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比情况下,有更高的声源识别分辨率。但是传统MUSIC只是利用协方差矩阵进行特征值分解来估计信号方向,其缺点是无法将相干信号或者距离相隔很近的信号区分开来。为弥补传统算法的不足,基于此对传统MUSIC算法进行改进,仿真结果表明,修正后算法能分辨相距较近的信号源,在识别精度上有所提升。并通过试验对修正算法进行验证。最后,采用4×4均匀面阵和修正MUSIC算法对实车进行声源定位试验。将四种工况下试验数据导入到修正MUSIC算法实现车辆主要噪声源定位,获得到车辆声场三维空间谱和投影等高线图,结果表明定置车辆主要噪声源在发动机位置,验证了本文所研究的声源识别方法的有效性。本文旨在对车辆噪声源识别方法进行研究,所得结论可推广应用到更多空间声源定位领域中,对研究传声器阵列和高分辨率声源识别方法有一定参考意义。