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基于智能算法的車內(nèi)路噪多通道主動控制技術(shù)研究

發(fā)布時間:2020-11-13 21:26
   隨著汽車品質(zhì)的提升,汽車車內(nèi)噪聲成為用戶評價汽車乘坐舒適性的重要指標(biāo)。目前,隨著汽車振動噪聲技術(shù)的發(fā)展,發(fā)動機和傳動系統(tǒng)噪聲已經(jīng)得到有效控制,汽車行駛時輪胎與路面相互作用產(chǎn)生的噪聲(以下簡稱“路噪”)在整車噪聲的影響程度在擴大,降低車內(nèi)路噪,是汽車行業(yè)發(fā)展的重要趨勢。路噪主要是低頻率寬頻帶的隨機噪聲,目前主流的被動降噪技術(shù),如吸聲、隔聲等,難以對其進行抑制,因此能有效降低低頻噪聲的噪聲主動控制技術(shù)引發(fā)了廣大汽車科技工作者的關(guān)注。同時,為了滿足車內(nèi)多個位置的降噪需求就需要研究噪聲的多通道主動控制技術(shù)。本文通過研究噪聲多通道主動控制技術(shù)的基本原理、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和算法實現(xiàn),并對車內(nèi)路噪的噪聲特性進行分析,結(jié)合現(xiàn)有的車內(nèi)路噪主動控制方法提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的車內(nèi)路噪多通道主動控制策略:采用對時間序列信號具有較好辨識能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,經(jīng)過離線訓(xùn)練后通過懸架和車身連接點的振動加速度信號對車內(nèi)路噪信號進行辨識,然后利用多通道噪聲主動控制算法對車內(nèi)路噪進行主動降噪,并圍繞提出的控制策略,主要完成了以下研究工作:首先,通過比較各類算法特點后確定了車內(nèi)多通道噪聲主動控制系統(tǒng)的控制方案,采用基于隨機梯度的LMS算法及多通道FxLMS算法分別完成多通道噪聲主動控制系統(tǒng)的次級聲通道辨識和主動降噪。其次,基于試驗采集的汽車勻速行駛工況下懸架和車身連接點的振動加速度信號以及車內(nèi)駕駛員與后排乘員耳旁噪聲信號進行了低頻特性與多重相關(guān)性分析,建立了車內(nèi)路噪辨識的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然后,建立了多通道噪聲主動控制系統(tǒng)模型,并將其與多參考LMS算法合成車內(nèi)路噪模型和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車內(nèi)路噪辨識模型分別整合,搭建了現(xiàn)有的車內(nèi)路噪主動控制模型與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車內(nèi)路噪多通道主動控制模型,對比驗證提出的車內(nèi)路噪多通道主動控制策略的有效性和可行性;谠囼灢杉恼駝优c噪聲數(shù)據(jù)分別對兩組模型進行了仿真分析。結(jié)果表明,在路噪頻率范圍內(nèi),兩組模型均取得了良好的降噪效果,可以實現(xiàn)多點的同時降噪。現(xiàn)有的車內(nèi)路噪主動控制模型降噪量主要分布在10dB以內(nèi),峰值的降噪量可以達到約20dB;谏窠(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的車內(nèi)路噪主動控制系統(tǒng)降噪效果不遜于現(xiàn)有的車內(nèi)路噪多通道主動控制策略,甚至在0-50Hz范圍內(nèi)的峰值噪聲降噪效果更佳,可以達到約25dB。最后,基于所建立的車內(nèi)路噪多通道主動控制Simulink模型及其控制策略,搭建車內(nèi)路噪多通道主動控制系統(tǒng)的硬件在環(huán)仿真平臺,并以實車試驗采集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對所建系統(tǒng)進行硬件在環(huán)仿真試驗,結(jié)果表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車內(nèi)路噪多通道主動控制系統(tǒng)在20-100Hz頻率范圍內(nèi)具有較好的降噪效果,并且可以實現(xiàn)多點的同時降噪,降噪量主要分布在2-8dB,噪聲峰值處的降噪效果更佳。
【學(xué)位單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2020
【中圖分類】:U469.72
【部分圖文】:

關(guān)系圖,汽車噪聲,關(guān)系圖,噪聲


吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文2另外,不同的噪聲振動源產(chǎn)生的車內(nèi)噪聲具有不同的頻率范圍[9]。在低頻部分,以發(fā)動機低頻振動和路面隨機激勵產(chǎn)生的車內(nèi)噪聲為主;中高頻部分,隨著頻率的增加,輪胎與路面相互作用產(chǎn)生的噪聲和車身與空氣摩擦產(chǎn)生的噪聲起主導(dǎo)作用;高頻部分,主要為傳動系統(tǒng)齒輪嚙合產(chǎn)生的沖擊噪聲、發(fā)動機進排氣噪聲以及風(fēng)扇噪聲,此頻段內(nèi)車內(nèi)人員交流的語言清晰度和車內(nèi)聲場的聲品質(zhì)問題為主要考慮因素,其中汽車噪聲源與頻率的關(guān)系如圖1.2所示。圖1.1汽車噪聲源與行駛速度的關(guān)系圖圖1.2汽車噪聲源與頻率的關(guān)系圖目前,隨著對汽車振動與噪聲控制技術(shù)的深入研究,汽車發(fā)動機和傳動系統(tǒng)產(chǎn)生的車內(nèi)噪聲已經(jīng)得到有效控制。然而,隨著發(fā)動機和傳動系統(tǒng)噪聲的降低,路噪在整車噪聲中的占比與影響程度也隨之?dāng)U大。特別是當(dāng)車輛以中、高速行駛時,路噪開始成為車內(nèi)噪聲的主要來源。同時,與其它噪聲相比,路噪的隨機性會給乘客帶來更多疲勞和煩躁感。因而,降低車內(nèi)路噪對于降低車內(nèi)噪聲水平和改善車內(nèi)聲環(huán)境、提高聲學(xué)品質(zhì)具有重要意義。

關(guān)系圖,汽車噪聲,關(guān)系圖,頻率


吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文2另外,不同的噪聲振動源產(chǎn)生的車內(nèi)噪聲具有不同的頻率范圍[9]。在低頻部分,以發(fā)動機低頻振動和路面隨機激勵產(chǎn)生的車內(nèi)噪聲為主;中高頻部分,隨著頻率的增加,輪胎與路面相互作用產(chǎn)生的噪聲和車身與空氣摩擦產(chǎn)生的噪聲起主導(dǎo)作用;高頻部分,主要為傳動系統(tǒng)齒輪嚙合產(chǎn)生的沖擊噪聲、發(fā)動機進排氣噪聲以及風(fēng)扇噪聲,此頻段內(nèi)車內(nèi)人員交流的語言清晰度和車內(nèi)聲場的聲品質(zhì)問題為主要考慮因素,其中汽車噪聲源與頻率的關(guān)系如圖1.2所示。圖1.1汽車噪聲源與行駛速度的關(guān)系圖圖1.2汽車噪聲源與頻率的關(guān)系圖目前,隨著對汽車振動與噪聲控制技術(shù)的深入研究,汽車發(fā)動機和傳動系統(tǒng)產(chǎn)生的車內(nèi)噪聲已經(jīng)得到有效控制。然而,隨著發(fā)動機和傳動系統(tǒng)噪聲的降低,路噪在整車噪聲中的占比與影響程度也隨之?dāng)U大。特別是當(dāng)車輛以中、高速行駛時,路噪開始成為車內(nèi)噪聲的主要來源。同時,與其它噪聲相比,路噪的隨機性會給乘客帶來更多疲勞和煩躁感。因而,降低車內(nèi)路噪對于降低車內(nèi)噪聲水平和改善車內(nèi)聲環(huán)境、提高聲學(xué)品質(zhì)具有重要意義。

主動控制系統(tǒng),雙通道,噪聲


吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文6圖1.4Gonzalez的雙通道噪聲主動控制系統(tǒng)車內(nèi)發(fā)動機噪聲主動降噪技術(shù),經(jīng)過多年的發(fā)展,如今已有不少廠商研發(fā)出車內(nèi)發(fā)動機噪聲主動控制系統(tǒng)并逐步將其應(yīng)用在上市車型中。目前,Bose公司和哈曼公司掌握著世界上比較先進的噪聲主動控制技術(shù)。其中,Bose公司的發(fā)動機噪聲主動控制系統(tǒng)已經(jīng)成功應(yīng)用于凱迪拉克XTS以及別克昂科威等量產(chǎn)車型。該噪聲主動控制系統(tǒng)通過轉(zhuǎn)速信號分頻分離出正弦信號作為參考信號,經(jīng)系統(tǒng)控制器處理后得出次級聲信號,并傳給次級聲源進行播放,最后根據(jù)誤差傳聲器反饋的誤差信號及時進行糾正以調(diào)整次級聲信號,最終達到消除發(fā)動機的二次諧波噪聲的目的[24]。隨著動力系統(tǒng)噪聲的降低,路噪在整車噪聲的占比與影響程度在不斷地擴大。特別是當(dāng)車輛以中速或高速行駛時,路噪是車內(nèi)噪聲的主要來源。而且與其他噪音相比,路噪會給乘客帶來更多疲勞和刺激。因而降低車內(nèi)路噪對于降低車內(nèi)噪聲水平和改善車內(nèi)聲環(huán)境具有重要意義。車內(nèi)路噪主動控制技術(shù),即利用噪聲主動控制技術(shù)來降低汽車行駛過程中車輪與路面相互作用引起的噪聲,已經(jīng)被證明是一種不影響汽車其他性能的有效方案。1.3.3車內(nèi)路噪主動控制技術(shù)研究現(xiàn)狀自20世紀(jì)90年代初期以來,車內(nèi)路噪主動控制技術(shù)逐步發(fā)展。車內(nèi)發(fā)動機ANC系統(tǒng)商業(yè)化應(yīng)用的落地,使得車內(nèi)路噪降噪已被廣泛認(rèn)為是影響車輛商業(yè)成功的關(guān)鍵因素。路噪可以表征為受路面強烈影響的寬帶隨機信號,由輪胎與路
【參考文獻】

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6 孫文棟;基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)超聲加工輸出能量模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2018年

7 張聰燕;基于多通道有源噪聲控制算法的研究及應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2017年

8 王宇;結(jié)合虛擬傳聲器的汽車車內(nèi)噪聲主動控制方法[D];清華大學(xué);2017年

9 孫吉東;基于陷波法的車內(nèi)噪聲主動控制系統(tǒng)研究[D];吉林大學(xué);2016年

10 薄中;雙通道自適應(yīng)有源噪聲控制系統(tǒng)的設(shè)計與研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年



本文編號:2882670

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