车内噪声主动控制算法研究

为了能更好地实现对车内噪声的控制,提出了一种基于sym6小波的离散小波变换(DWT),将其与FxLMS结合形成DWT-FxLMS主动噪声控制算法,并构建相应的主动噪声控制(ANC)系统模型。将采集的车内噪声作为参考噪声源,参考信号经由MALLAT塔式算法实现的离散小波变换分解为具有多分辨率的多个子带,再由FxLMS算法处理,最终经离散小波逆变换实现信号的重构。利用计算机仿真分析该算法对车内噪声的控制效果并与时域FxLMS算法(TD-FxLMS)和频域FxLMS算法(FD-FxLMS)进行比较。结果表明,与TD-FxLMS算法相比,DWT-FxLMS算法大大降低了计算复杂性且收敛性更好;与FD-FxLMS算法相比,DWT-FxLMS算法能有效消除稳态和非稳态噪声,而FD-FxLMS算法无法有效消除非稳态噪声。     

车内噪声FXFU-LMS声振混合主动控制算法

目前车内振动与噪声主动控制研究主要集中在以振消声或以声消声方面,为解决消声与消振无法同时兼顾的问题,提出一种基于滤波-X最小均方算法(FXLMS)和滤波-U最小均方算法(FULMS)的车内噪声FXFU-LMS声振混合主动控制算法。以在某轿车中采集的振声传递函数为基础,在每次迭代中,首先采用FULMS算法对振动信号进行主动振动控制;然后利用振声传递函数计算出控制前后振动辐射噪声的减少量,得到进行振动主动控制后的耳侧噪声;最后采用FXLMS算法进行主动噪声控制,依次循环直至稳定。结果表明,FXFU-LMS算法能有效抑制车内噪声,且与传统FXLMS、FULMS算法相比,该算法残余误差更小,收敛速度更快,可以兼顾振动与噪声控制,更适用于车内噪声主动控制(ANC)。     

高效远程传声技术窄带主动噪声控制研究EI北大核心CSCD

远程传声技术(remote microphone technique,RMT)是一种经典的虚拟麦克风主动噪声控制技术,该技术能扩大对噪声的控制范围,在车内主动噪声控制(active noise control,ANC)中拥有很大的研究潜力。但其较大的运算量使得处理器的成本提高,一定程度上限制其在量产车上的应用。将自适应陷波算法引入到RMT当中,提出融合自适应陷波算法的远程传声技术,与传统的远程传声技术相比有效地降低了运算量。用多频率混合噪声作为初级声源进行仿真试验,对比以上两种远程传声技术的降噪性能和算法算力,结果表明,所提出的远程传声技术降噪能力与传统技术相当,程序运行时间却小于传统的远程传声技术。将提出的远程传声技术应用到ANC系统台架试验中,结果表明,在目标降噪区域远离物理麦克风的条件下,系统依然能快速收敛并实现良好的降噪效果。     

车内噪声主动控制算法研究

为了能更好地实现对车内噪声的控制，提出了一种基于sym6小波的离散小波变换（DWT）,将其与FxLMS结合形成DWT-FxLMS主动噪声控制算法，并构建相应的主动噪声控制（ANC）系统模型。将采集的车内噪声作为参考噪声源，参考信号经由Mallat塔式算法实现的离散小波变换分解为具有多分辨率的多个子带，再由FxLMS算法处理，最终经离散小波逆变换实现信号的重构。利用计算机仿真分析该算法对车内噪声的控制效果并与时域FxLMS算法（TD-FxLMS）和频域FxLMS算法（FD-FxLMS）进行比较。结果表明，与TD-FxLMS算法相比，DWT-FxLMS算法大大降低了计算复杂性且收敛性更好；与FD-FxLMS算法相比，DWT-FxLMS算法能有效地消除稳态和非稳态噪声，而FD-FxLMS算法无法有效消除非稳态噪声。     

基于阻尼层拓扑优化的车内噪声控制

针对某车型3 WOT工况下车内前排加速轰鸣噪声控制问题,首先运用声振耦合仿真分析手段,获得车内前排噪声异常峰值频率。接着对此频率的模态贡献量进行分析,确定贡献量最大的模态阶次及其振型。然后以该阶模态振型最大节点处的频率响应最小化为优化目标,对车身壁板的阻尼层布局进行拓扑优化,使得前排噪声异常峰值下降约13 dB(A)。最后,通过实车测试,证明阻尼层优化设计方案使前排轰鸣噪声性能得到明显改善。研究表明,该阻尼层优化方法是一种有效的车内轰鸣噪声控制手段。     

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。     

基于非负Tucker3分解理论的车内主动降噪控制研究及应用

传统降噪方法对高品质车型降噪效果有限,导致乘用车对主动降噪控制(ANC)产生迫切需求,但传统前馈式ANC对随机非平稳、非线性信号存在时滞性的技术瓶颈,从而优化与应用ANC已成为降低车内噪声的必要手段。本文结合非负Tucker3分解(NTD)算法理论,提出非负约束型ANC(NCANC)的降噪方法。通过对多通道式NCANC的输入端进行非负约束使子特征信号稀疏化,在进入CPU前完成分块处理,以使处理器可进行并行计算,提高处理效率;同时,次级通道在频率内增加误差补偿和反馈,降低振幅能量,最终起到降噪效果。仿真和工程试验表明:在随机信号处理时NCANC降低近84.4%计算内存,在3 ms内达到96%以上的计算精度,而且在工程上实现93 dB(A)以上的相关性,最终降低5.21 d B(A)的声压级,提高车内声品质水平。     

基于非最小相位系统自适应逆控制的有源消声研究

前馈有源噪声控制(active noise control，ANC)方法可在较宽的频带有效。在前馈有源噪声控制中，直接使用传统的FXLMS算法时，由于次级通道传递函数往往是非最小相位系统(non—minimum phase，NMP)，导致系统的性能下降。本文提出一种基于NMP逆控制的自适应前馈有源噪声控制FXLMS算法，用带宽随机噪声信号作为噪声源进行仿真实验研究，在一通风管道上进行了实时ANC实验，结果表明较传统的FXLMS算法有明显的改进。     

多通道反馈主动噪声分布控制系统的实现

在主动噪声控制领域普遍使用前馈控制,但是其要求能够获得有效的参考信号,因此在许多不能得到有效参考信号的情况下,只能选择反馈控制。相比于单通道系统,虽然多通道主动噪声控制具有更优的降噪性能,但是存在着计算负荷较大的不足,采用分布式控制是一种简单易行的解决办法。实验结果表明分布式多通道反馈主动控制具有良好的降噪性能。     

管道复合噪声主动控制系统及其实现

自适应噪声主动控制(ANC)中，由于FXLMS算法较为简单、计算量较小，使之得到广泛应用。在前馈ANC中，要获得好的降噪效果，参考传感器信号和噪声声源要紧密相关，这在实际复杂系统中较难以满足；反馈ANC系统降噪效果不依赖于声场的相关性，但其降噪频带较窄，而且还存在稳定性问题。复合ANC的方法是将反馈和前馈的方法结合起来，以求取得比单独使用前馈或反馈的方法更好的降噪效果。本文应用基于TI公司的TMS32C30芯片作为控制器的实时的ANC系统，在一风机、通风管路系统上进行ANC试验研究。结果表明应用复合FXLMSANC方法，能获得较理想的降噪效果。     

车内噪声听觉时域掩蔽主动控制LMS算法

在传统噪声主动控制LMS算法基础上,考虑人耳听觉感知的后掩蔽效应,推导出Post-masking LMS算法。以汽车车内噪声主动降噪为例,分别采用LMS与Post-masking LMS算法,在Matlab环境中对实测的不同车速下车内噪声信号进行有源噪声控制仿真试验,结果表明Post-masking LMS算法能在传统LMS算法的基础上进一步降低车内噪声响度水平,具有更好的降噪效果和主观听觉感受。     

一种新的具有信噪比处理增益的前馈型ANC系统设计

对于噪声场中混有有用信号的环境,例如车辆(语音和发动机噪声)和舰艇(目标信号和舰艇自噪声),传统的有源降噪(ANC)系统并不能有效工作。针对这一情况,提出了一种新的结构:将独立成分分析(ICA)技术用于ANC系统参考输入的前置预处理。这种结构使ANC系统能够更加灵活地设置参考传感器的位置;得到的参考输入较之传统ANC系统有着更低的信噪比(SNR)和(与信号的)相关性。因此系统可以有更快的收敛速度、更高的信噪比处理增益和更小的信号失真度;同时具备了选择性地噪声抵消能力。对系统结构作了理论分析,并利用实测数据进行了计算机仿真实验,其结果表明该系统较之传统的ANC系统有着更好的性能。     

基于FxLMS的汽车车内噪声变步长主动均衡算法

提出了一种可用于汽车车内噪声主动均衡控制的变步长主动噪声均衡（Active Noise Equalization,ANE）算法,与传统车内噪声主动抵消控制方法所采用的滤波x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法相比具有更好的实用性。应用固定步长主动噪声均衡（Active Noise Equalization,ANE）算法、所提出变步长ANE算法和已有变步长ANE算法分别进行汽车车内噪声主动均衡控制。结果表明,所提出变步长ANE算法具有更快的收敛速度和较低的稳态误差,并且能进一步降低汽车车内噪声响度,为汽车车内声品质主动控制提供了一种新方法。     

VS-MFxLMS算法及其在汽车车内噪声有源控制中的应用

为提高经典VS-FxLMS算法的收敛性能以及规避MFxLMS算法不能同时兼顾收敛速度和稳态误差的缺陷,结合修反正切函数和归一化的方法,提出了一种可用于汽车车内噪声有源控制的VS-MFxLMS算法。应用MFxLMS算法、VS-FxLMS算法和VS-MFxLMS算法分别进行汽车车内噪声有源控制仿真实验。噪声有源控制结果的比较表明,与MFxLMS算法相比,VS-MFxLMS算法的收敛速度提高了1.5倍以上,稳态误差降低55%以上;与VS-FxLMS算法相比,VS-MFxLMS算法的收敛速度提高了25%以上,稳态误差降低了28%以上;为汽车车内噪声的有源控制提供了一种新方法。     

车内噪声综合烦躁度模糊综合评价

以车内噪声为研究对象,研究了声品质的主观模糊综合评价方法。根据汽车车内噪声测量标准设计噪声采集方案,对平稳和非平稳车内噪声进行了数据采集、信号预处理,建立噪声样本数据库。采用参考语义细分法对四款汽车车内噪声的综合烦躁度进行主观评价试验研究,基于主观评价试验结果和模糊综合算法,建立了综合烦躁度模糊综合评价模型,可以计算出整车噪声综合烦躁度总值。结果表明不同车型有其自身的声品质特征。所提出的方法可用于实施不同车辆的声品质比较和评判。     

汽车车内噪声主动控制变步长NFB-LMS算法

为规避最小均方（Least Mean Square,LMS）算法不能同时提高收敛速度和降低稳态误差的固有缺陷,以及已有变步长LMS算法存在收敛速度慢和稳态误差估计精度差的问题,文中提出了一种基于变步长归一化频域块（Normalized Frequency-domain Block,NFB） LMS算法的汽车车内噪声主动控制方法。为了比较,应用传统的LMS算法、基于反正切函数的变步长LMS算法和变步长NFB-LMS算法分别进行实测汽车车内噪声的主动控制。结果表明,与其他两个算法相比,变步长NFB-LMS算法的收敛速度提高了70%以上,稳态误差减小了90%以上。变步长NFB-LMS算法在处理车内噪声信号时具有很高的效率,为进行汽车车内噪声主动控制提供了一种新方法。     

客车车内降噪设计

首先针对某型客车建立了汽车车身结构的有限元模型,对建立的模型进行了有限元模态分析;通过比较计算得出的模态数据和实车试验得出的模态数据,验证了该车身结构有限元模型的正确性。基于模态分析的结果,提出了车身减振降噪的改进方案, 在车身模型上对结构进行了改进并且对改进前后的车内噪声进行分析。分析结果表明,该改进方案能有效降低车内的低频噪声。     

应用于主动噪声控制的实时DSP系统

本文基于实时数字信号处理系统理论，讨论主动噪声控制系统的电子设计方法。通过对控制时序的分析，设计了一实时多通道自适应控制系统，该系统以PC为主控机，以DSP TMS320－C30为从处理机，具有多路传感器同时输入和扬声器同时输出通道。该系统被应用于国产某型螺桨飞机的舱内噪声控制，取得了满意的降噪效果。     

Boundary element simulations for local active noise control using an extended volume

This paper presents a novel local active noise control (ANC) approach formulated using a 3D fast Boundary Element Method (BEM). The proposed method can be easily implemented in a conventional ANC system. The unwanted noise is reduced in a predefined volume, called control volume (CV), by minimising the square modulus of two acoustic quantities, the pressure and one component of the particle velocity. Formulations are presented for one and two control sources. Simulations for both the formulations with various CV sizes, different locations of secondary sources-CV, and a large-scale engineering problem are presented. Practical aspects of the proposed procedure are also described.     

基于峰值预滤波次级通道在线建模的主动噪声控制系统

传统白噪声激励在线建模主动噪声控制(ANC)系统,次级通道对激励源的响应在一定程度上会干扰控制滤波器的迭代,而且会增大系统收敛后的声场能量.针对这一问题,一种新的、用于窄带噪声抵消的在线建模ANC系统被提出:利用峰值滤波器对真实次级通道进行重构,新的传递函数能够不失真地重现待抵消噪声所在频段的次级通道频率响应,并对其它频段进行抑制.最后利用该系统对舰船辐射线谱噪声进行了主动控制计算机仿真试验.结果表明:该系统简化了次级通道的传递函数,减少了白噪声对控制滤波器的干扰,提高了系统性能,并降低了系统收敛后的声场残余能量.