本文關(guān)鍵詞：油電混合汽車排氣系統(tǒng)噪聲主動(dòng)控制研究

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【摘要】：隨著汽車工業(yè)的快速發(fā)展和人們對(duì)環(huán)保理念的加深,新能源汽車備受消費(fèi)者的青睞,油電混合汽車因其具有諸多優(yōu)勢(shì)在新能源汽車中嶄露頭角。同時(shí)由于人們對(duì)汽車乘坐舒適性的關(guān)注,使得汽車研發(fā)更加注重汽車的NVH性能。汽車排氣系統(tǒng)的性能對(duì)汽車的整體性能有著重要影響。噪聲是汽車對(duì)環(huán)境污染的重要指標(biāo)之一。對(duì)于噪聲的控制分為主動(dòng)控制和被動(dòng)控制兩種方法。目前大多采用被動(dòng)控制方法應(yīng)用于對(duì)排氣系統(tǒng)的噪聲控制,主要針對(duì)于中高頻噪聲的控制,但是對(duì)低頻噪聲控制效果并不是很好。而噪聲主動(dòng)控制方法針對(duì)低頻噪聲具有很好的消聲效果,恰好能解決汽車排氣噪聲中的低頻部分。在噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)中,控制算法的選取直接影響到對(duì)噪聲的控制效果。當(dāng)下比較廣為應(yīng)用的是具有計(jì)算量小、簡(jiǎn)單且容易實(shí)現(xiàn)的基于線性自適應(yīng)濾波理論的控制算法,如LMS算法。但是面對(duì)解決存在非線性的復(fù)雜問(wèn)題時(shí),線性控制算法便無(wú)法體現(xiàn)它的優(yōu)點(diǎn),這時(shí)候就需要應(yīng)用非線性算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行處理。由于對(duì)汽車排氣系統(tǒng)噪聲中的中高頻部分控制的研究已經(jīng)比較成熟,本文主要研究汽車排氣系統(tǒng)噪聲中低頻部分的控制,使用非線性控制算法來(lái)代替應(yīng)用較為廣泛的LMS算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在解決非線性問(wèn)題方面具有很強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用能力。但是隨著對(duì)其越來(lái)越深入的研究及應(yīng)用,BP算法也顯露出收斂精度較低、容易陷入局部極小值、對(duì)初始權(quán)值的選定比較敏感等缺點(diǎn)。本文引入具有全局優(yōu)化特性、收斂精度高的遺傳算法,來(lái)確定BP網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值。進(jìn)而提出GA-BP算法。本文建立前饋結(jié)構(gòu)的汽車排氣系統(tǒng)噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)模型,在對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)排氣噪聲的產(chǎn)生機(jī)理和頻率構(gòu)成進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,利用MATLAB/Simulink軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),分別比較采用LMS算法、BP網(wǎng)絡(luò)算法、GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的仿真結(jié)果。結(jié)果顯示,對(duì)于存在非線性問(wèn)題的系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法效果優(yōu)于LMS算法,改進(jìn)的GA-BP算法比BP算法的效果更好。為了驗(yàn)證本文提出的算法的有效性,對(duì)實(shí)測(cè)到的某款油電混合汽車的排氣噪聲進(jìn)行處理,也取得了不錯(cuò)的效果。進(jìn)一步表明,本文基于非線性控制算法的噪聲主動(dòng)控制方法能夠有效地降低汽車排氣噪聲,其具有一定的應(yīng)用價(jià)值,對(duì)汽車排氣噪聲主動(dòng)控制的研究提供一定的參考。
【關(guān)鍵詞】：汽車排氣系統(tǒng) 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 GA-BP算法 噪聲主動(dòng)控制
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U464.134.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題的背景和意義10-11
• 1.2 新能源汽車的發(fā)展現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 新能源汽車的國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 新能源汽車的國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 油電混合汽車14-15
• 1.3 噪聲主動(dòng)控制的發(fā)展15-17
• 1.3.1 噪聲主動(dòng)控制的國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀15-16
• 1.3.2 噪聲主動(dòng)控制的國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容17-18
• 第2章 汽車排氣噪聲主動(dòng)控制相關(guān)理論研究18-31
• 2.1 噪聲主動(dòng)控制原理18-19
• 2.2 排氣系統(tǒng)自適應(yīng)噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)19-21
• 2.2.1 排氣系統(tǒng)自適應(yīng)噪聲主動(dòng)控制原理19-20
• 2.2.2 參考信號(hào)的采集20-21
• 2.3 自適應(yīng)噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)21-25
• 2.3.1 前饋控制系統(tǒng)21-23
• 2.3.2 反饋控制系統(tǒng)23-24
• 2.3.3 混合型控制系統(tǒng)24-25
• 2.4 基于線性的控制算法25-28
• 2.4.1 LMS控制算法25-27
• 2.4.2 RLS控制算法27-28
• 2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法28-30
• 2.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡(jiǎn)介28-30
• 2.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 第3章 噪聲主動(dòng)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法理論研究31-51
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)31-33
• 3.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)算法31-33
• 3.1.2 BP算法存在的缺點(diǎn)33
• 3.2 遺傳算法及其改進(jìn)算法33-37
• 3.2.1 遺傳算法33-36
• 3.2.2 遺傳算法的特點(diǎn)36-37
• 3.3 GA-BP網(wǎng)絡(luò)算法37-45
• 3.3.1 遺傳的編碼與解碼37-39
• 3.3.2 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)39-40
• 3.3.3 遺傳算子的設(shè)計(jì)40-43
• 3.3.4 GA-BP網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計(jì)43-45
• 3.4 控制算法的仿真45-49
• 3.5 本章小結(jié)49-51
• 第4章 基于GA-BP算法的排氣系統(tǒng)噪聲主動(dòng)控制仿真51-59
• 4.1 前饋控制系統(tǒng)模型51
• 4.2 汽車排氣噪聲源分析51-53
• 4.2.1 排氣噪聲的產(chǎn)生51-52
• 4.2.2 排氣噪聲的頻譜特性52-53
• 4.3 仿真及結(jié)果53-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 第5章 油電混合汽車排氣系統(tǒng)噪聲主動(dòng)控制的實(shí)現(xiàn)59-65
• 5.1 實(shí)驗(yàn)原理59
• 5.2 實(shí)驗(yàn)條件59-61
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果61-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 第6章 結(jié)論與展望65-67
• 6.1 結(jié)論65
• 6.2 展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 在學(xué)研究成果71-72
• 致謝72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 唐葆君;劉江鵬;;中國(guó)新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展展望[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2015年02期

2 李建秋;方川;徐梁飛;;燃料電池汽車研究現(xiàn)狀及發(fā)展[J];汽車安全與節(jié)能學(xué)報(bào);2014年01期

3 張?jiān)虑?劉翔;孫先洋;;一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2012年08期

4 衣云龍;;改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在機(jī)器人軌跡優(yōu)化中的研究[J];沈陽(yáng)工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年01期

5 張合生;衛(wèi)新國(guó);金玉紅;朱曉錦;;一種基于LMS算法的數(shù)據(jù)采集精度考核方法分析[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2011年07期

6 張響;陸森林;;發(fā)動(dòng)機(jī)排氣噪聲主動(dòng)控制的LMS算法仿真研究[J];噪聲與振動(dòng)控制;2010年04期

7 陳斌;馮燕;;基于DSP的耳機(jī)噪聲抵消系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];電聲技術(shù);2010年04期

8 王宏剛;錢鋒;;基于遺傳算法的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J];控制工程;2007年04期

9 杜金ng;王曉梅;單世寶;陳道炯;宮赤坤;;環(huán)境噪聲主動(dòng)控制算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J];噪聲與振動(dòng)控制;2007年01期

10 盧新來(lái);劉虎;王鋼林;武哲;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直升機(jī)參數(shù)選擇(英文)[J];Chinese Journal of Aeronautics;2006年03期

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本文編號(hào)：907834