汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法

利用声固耦合边界元仿真方法与多目标遗传算法,实现了面向对象的车内噪声主动控制(ANC)系统扬声器麦克风布放方案的优化。首先基于自适应算法,推导了车内噪声主动控制系统降噪性能预测方法,并利用声固耦合边界元仿真方法,实现了面向对象的ANC系统降噪性能预测;在该仿真模型的基础上,建立对应的代理模型,以实现对系统降噪性能的快速预测;最后利用多目标遗传算法,获得系统关于扬声器麦克风数量与多个频率下降噪量的Pareto最优解集。该最优解集能定量描述ANC系统扬声器麦克风数量与降噪性能之间的关系,并为该系统与车辆的匹配提供依据。

修正自适应滤波算法的道路噪声主动控制系统

针对车内道路噪声主动控制系统中传感器直流偏量引起的系统失稳问题,建立了一种新的修正多通道自适应滤波的道路噪声主动控制算法。首先,以多重相干为综合评价指标,以实车道路试验下测得的24个加速度信号为基础,选取了4个加速度信号作为参考信号;其次,以2个车载扬声器为次级声源,驾驶员头枕位置为控制目标,在Simulink环境下搭建4个参考信号、2个扬声器和1个麦克风的多通道车内道路噪声主动控制系统,并用不同路面(比利时路面、粗沥青路面)不同车速下采得的数据进行了仿真验证;最后,搭建了基于dSPACE的主动控制系统硬件在环试验平台,以验证不同工况下系统的有效性。结果表明:仿真结果与试验结果相一致,在不同工况下都可以取得稳定有效的降噪效果,验证了修正算法的有效性。