隨著高速數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展,汽車內(nèi)主動(dòng)降噪技術(shù)由理論轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí),主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)（Active Noise Control,ANC）逐漸被應(yīng)用到汽車上。目前主流的車內(nèi)ANC系統(tǒng)較多采用自適應(yīng)算法,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲進(jìn)行抑制。但當(dāng)車速高于70km/h時(shí),胎噪和風(fēng)噪在車內(nèi)噪聲中開(kāi)始占據(jù)主導(dǎo)地位,進(jìn)而導(dǎo)致車輛高速行駛時(shí),車內(nèi)ANC系統(tǒng)噪聲抑制效果變差。此外,消費(fèi)者普遍反映在周圍環(huán)境出現(xiàn)突發(fā)噪聲（鳴笛、急剎車等）時(shí),車內(nèi)會(huì)出現(xiàn)短暫的噪聲增大現(xiàn)象。為此,本文主要針對(duì)上述兩點(diǎn)問(wèn)題對(duì)車內(nèi)ANC系統(tǒng)中的控制算法進(jìn)行研究與改進(jìn),旨在保證不同車速下ANC系統(tǒng)具有良好的噪聲抑制效果和抗干擾能力。首先,搭建音頻數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)某品牌小轎車在不同工況下的發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲信號(hào)、風(fēng)噪信號(hào)、胎噪信號(hào)及期望降噪位置的噪聲信號(hào)進(jìn)行采集,分析各類噪聲信號(hào)的特征。針對(duì)搭建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲信號(hào)、風(fēng)噪信號(hào)、胎噪信號(hào)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,期望降噪位置的噪聲信號(hào)作為輸出訓(xùn)練本文提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,建立輸入輸出的非線性模型,描述不同工況下各類噪聲對(duì)期望降噪位置處噪聲的綜合影響,保證主動(dòng)降噪自適應(yīng)算法輸入信號(hào)的準(zhǔn)確性。然后,對(duì)A... 

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 本論文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 本文主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 主動(dòng)降噪技術(shù)及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論
    2.1 車內(nèi)主動(dòng)降噪技術(shù)理論及相關(guān)算法
        2.1.1 前饋ANC系統(tǒng)與反饋ANC系統(tǒng)
        2.1.2 自適應(yīng)濾波器方法
    2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論
        2.3.1 人工神經(jīng)單元
        2.3.2 感知機(jī)
        2.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 主動(dòng)降噪算法的設(shè)計(jì)
    3.1 車內(nèi)噪聲分析
        3.1.1 噪聲數(shù)據(jù)采集平臺(tái)搭建
        3.1.2 車內(nèi)噪聲各成分噪聲數(shù)據(jù)分析
    3.2 主動(dòng)降噪算法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        3.3.1 車內(nèi)密閉空間聲學(xué)環(huán)境分析
        3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
    3.4 自適應(yīng)算法的設(shè)計(jì)與改進(jìn)
        3.4.1 基于Sigmoid函數(shù)對(duì)LMS算法進(jìn)行改進(jìn)
        3.4.2 改進(jìn)LMS算法與常見(jiàn)LMS算法仿真結(jié)果對(duì)比分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 主動(dòng)降噪算法的性能分析
    4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析
        4.1.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集制作
        4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程
        4.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分預(yù)測(cè)結(jié)果
    4.2 改進(jìn)后的LMS算法仿真結(jié)果分析
    4.3 算法仿真分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 主動(dòng)降噪系統(tǒng)平臺(tái)搭建與實(shí)驗(yàn)測(cè)試
    5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
    5.2 改進(jìn)后LMS算法的硬件平臺(tái)具體實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 帶通濾波器的必要性及實(shí)現(xiàn)
        5.2.2 步長(zhǎng)因子的計(jì)算以及權(quán)向量更新部分的實(shí)現(xiàn)
        5.2.3 卷積核的實(shí)現(xiàn)及計(jì)算速度優(yōu)化
    5.3 改進(jìn)后自適應(yīng)算法的硬件平臺(tái)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于FXLMS算法的車內(nèi)噪聲主動(dòng)控制技術(shù)研究[D]. 曾文杰.江蘇大學(xué) 2017
[3]車內(nèi)噪聲主動(dòng)控制的選擇性消聲方法研究[D]. 王峻廷.吉林大學(xué) 2008
[4]基于發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的車內(nèi)噪聲自適應(yīng)主動(dòng)控制系統(tǒng)研究[D]. 劉宗巍.吉林大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3703588