抵消发动机噪声的主动噪声控制系统研究

针对主动噪声控制技术在抵消封闭空间中发动机噪声这一应用，在对主动噪声控制系统实现中存在的几个关键难题进行探讨，研究的基础上，给出了消除声反馈过程、准确获得参考信号和声学路径的估计等几个关键难题的解决方案。     

含冲击的车内道路噪声主动控制系统

针对道路噪声主动控制系统中，冲击噪声引起的鲁棒性问题，提出了一种对冲击噪声的主动控制方法。首先，进行了道路噪声采集试验，选取了4个最佳参考信号位置，并采集了道路冲击噪声的数据。然后，基于多通道自适应滤波算法，提出了归一化多通道自适应滤波算法和符号算法相结合的冲击噪声主动控制算法。其次，基于提出的冲击噪声主动控制算法，搭建了道路噪声主动控制系统仿真模型，使用采集到的冲击噪声信号和加速度信号进行了仿真分析。最后，使用选取的4个加速度信号和1个扬声器，控制驾驶员处的道路噪声，进行了道路冲击噪声主动控制试验，验证了方法的有效性。与原有算法相比，该算法的稳定性和降噪效果得到了较大的提升。     

冰箱压缩机室噪声主动控制技术研究

在分析了冰箱压缩机室噪声与振动特性之后，对其声场规范化后的辐射噪声实施了主动控制技术措施，使平均噪声级降低了６．６０ｄＢ，其中峰值频率噪声降低１５ｄＢ，这一结果表明，文中提出的误差通道半在线识别方法及特点定加速度振动作为自适应噪声主动控制系统的参考信号的方法是可行的，实验表明，基于ＡＡＮＣ系统收敛后的ＦＩＲ滤波器系数而进行的开环控制技术策略，对于冰箱压缩机室噪声的主动控制是一种行之有效的技术途径。     

某中型客车车内噪声主动控制试验研究

根据自适应噪声主动控制理论,选择FELMS自适应控制算法建立了某中型客车车内噪声主动控制系统.通过采集发动机悬置处振动信号获取参考信号频率.最后根据建立的控制系统模型,选用合适的硬件搭建试验系统进行了试验,取得了较好的消声效果.     

基于一维多谐频声源的主动噪声控制算法研究及实现

本文就普遍存在于冷气机、冷却塔、抽油烟机、排风机及空调口的一维多谐频声源运用主动噪声控制技术（ANC）进行实时消声。针对声源特性、通道传递函数非线性和控制系统的稳定性、运算量和收敛速度采用自适应滤波算法FX—LMS算法对声源进行降噪,并用MATLAB软件仿真,试验表明该控制系统能将主动噪声消除技术应用在开放式空间,并有实时性消声的特性。     

基于次级通路离线重构的车内道路噪声主动控制

针对车内道路噪声主动控制(RNC)系统收敛速度慢、降噪量小的问题,在考虑噪声计权特性的基础上提出基于次级通路离线重构的归一化参考信号计权滤波最小均方误差(NFWXLMS)车内道路噪声主动控制算法。在不增加控制系统计算复杂度的前提下,可以有效提升车内道路噪声主动控制系统的收敛速度和降噪量。基于Simulink离线仿真,进行了NFWXLMS算法和归一化参考信号滤波最小均方误差(NFXLMS)算法的收敛性和降噪量对比,结果表明新算法可以有效改善道路噪声主动控制系统收敛性、提升系统降噪量。最后,开展基于2种算法的道路噪声主动控制实车道路试验,测试结果表明系统的降噪量得到明显提升。     

无人机螺桨噪声主动控制实验

对无人机螺桨噪声的主动控制技术进行实验研究。针对某型国产无人机,通过对其发动机螺桨噪声的测量分析,设计并开发了一个四入二出的主动噪声控制系统。利用该系统,在实验室环境下分别对100 Hz单频正弦噪声、实际风扇噪声和实际录取的某型号无人机螺桨噪声进行了噪声控制实验,取得了较好的消声效果。     

自适应非线性FIR主动噪声控制

针对非线性主动噪声控制系统的非高斯噪声问题,利用Hammerstein/Wiener模型思想简化Volterra滤波器,提出基于函数映射的非线性FIR主动噪声控制器.给出基于二阶Renyi误差熵和均方误差加权和的广义滤波-X梯度下降算法,实现自适应非线性主动噪声控制,并分析了控制算法的收敛性.该方法综合了信息熵和均方误差对误差信息的优势,结构简单且学习参数少.仿真结果表明了该方法的有效性.     

非线性主动噪声神经网络补偿控制

针对目前主动噪声控制方法需要对次级通道进行辨识,且辨识模型精确度严重影响控制效果的问题,提出一种基于神经网络前馈补偿的非线性主动噪声控制方法. 该方法利用神经网络的非线性函数逼近能力,将非线性次级通道作为被控对象,非线性主通道作为噪声模型,设计基于神经网络补偿的噪声控制系统. 该方法无需已知主通道和次级通道模型,且基于Lyapunov定理证明了控制系统的稳定性. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

车内噪声主动控制技术现状及发展趋势

本文首先介绍了噪声主动控制技术在车内应用的发展历程,然后介绍我国开展车内噪声主动控制技术的一些研究,最后对车内噪声主动控制技术的未来作了展望。     

主动消声技术在地铁噪声控制中的应用研究

分析了铁轮运行过程中噪声构成及产生机理,并根据噪声频谱特性分析结果,运行在60～120 km/h的城市轨道交通中对车厢影响最大的噪声源为轮轨噪声,虽然噪声频带较宽,且频谱随车速、工况等变化较大,但可针对其噪声来源可在噪声控制过程中进行预测.基于PAT(phase auto-track)算法设计了地铁噪声主动控制系统,可将地铁运行特殊环境简化为管道系统,并通过MATLAB平台进行了噪声的主动消除模拟仿真.仿真结果表明,经过一定调整周期后,系统能获得明显降噪效果.     

基于车内噪声主动控制的选择性消声方法研究

基于噪声主动控制技术中的频率选择性最小均方算法,利用自行设计的自适应噪声有源控制系统,对被试车辆发动机工作在800 r/min、2 200 r/min、3 000 r/min时进行了低频段噪声选择性抵消控制。试验结果表明,所开发的噪声有源控制系统对稳态工况下发动机发火频率及四阶谐波频率有良好的抵消效果;并在副驾驶员左耳旁位置分别取得了8.2 dB(Lin)、6.6 dB(Lin)和9.7 dB(Lin)的降噪量。     

基于遗传算法和LQR的主动动力吸振器优化

动力吸振器作为抑制特定频率范围内结构物过大振动的有效装置,一直是理论研究和工程应用中的热门课题.本文针对在工作环境比较复杂噪声信号较多的情况下,在频域时域内分别采用遗传算法和LQR的控制方法,对主动动力吸振器进行了优化,数值计算结果表明,说明经过遗传算法优化,再经过LQR的控制系统能较好的适应噪声信号较多的情况.     

一种基于虚拟传感的双通道主动降噪方法

在主动噪声控制系统中,有效降噪范围受通道数量的影响很大,传统方式主要是通过增加系统通道数量来扩大有效降噪范围(3 dB以上),成本较高,且对计算能力要求极高.为实现在不增加通道数、误差传感器及扬声器数量的情况下,扩大有效降噪范围,使用了一种基于虚拟误差传感的方法,在FxLMS双通道主动噪声控制系统中研究虚拟传感器设置的位置与有效降噪范围的关系.结果表明:在虚拟传感器设置为不同位置时,有效降噪范围由12 cm增加到26 cm.     

汽车质心侧偏角观测算法仿真与误差灵敏度分析

车辆质心侧偏角是汽车电子稳定性控制中最重要的状态变量之一,其估计误差直接影响动力学控制效果.为此,针对四轮驱动汽车稳定性控制系统的需要对积分法、简单动力学估计算法、广义龙贝格算法和广义卡尔曼滤波算法4种典型质心侧偏角估计算法进行仿真建模.基于2种典型工况引入变量、参数和噪声误差,分析了不同估计算法对变量、参数和噪声误差的敏感度.研究结果表明,不同估计算法对变量、参数和噪声误差的敏感度有着很大差异,在稳定性控制系统中应综合使用基于运动学和基于动力学这两种估计算法.论文的研究成果对四轮驱动电动汽车主动安全控制技术的实际应用具有工程指导意义.
     

DWCI型多功能自控补偿牵引床控制系统

本文论述了ＤＷＣＩ型多功能自控补偿牵引床控制系统的设计和实施方法，在控制系统的可靠性，实时性和系统噪声方面做了详细的讨论，经过一年多的用户考核应用，表明该系统性能良好，结果令人满意。     

基于时域声辐射模态的结构噪声主动控制研究

以平板为例，在时域里对声辐射模态进行了初步研究．研究表明时域声辐射模态既与时间无关，也互相独立，使得计算和控制声功率得以简化．针对瞬时声功率主要由第一阶辐射模态的声功率所决定的特点，在时域里进行结构噪声的主动控制研究，提出了新的主动控制策略，即通过抵消第一阶辐射模态的声功率使得总的声功率得以有效降低．在此基础上，建立基于FXLMS算法的自适应前馈控制系统，进行仿真计算，结果证明了主动控制策略是有效的．     

基于发动机激励的车室内有源噪声控制方法

在汽车行驶过程中,发动机激励引起的车腔内噪声由于速度、档位、温度等变化,导致对依赖次级路径建模的传统LMS、BP等噪声主动控制算法不能实现精准控制。而常规的同步扰动随机逼近算法存在需要估计较多的参数、系统收敛速度较慢等缺陷。因此提出改进的同步扰动随机逼近算法应用在由发动机激励产生的车内噪声主动控制系统中,根据某车型实车实验采集相关数据并处理,利用声学仿真软件对多转速多工况下的整车结构-车室空腔声场结构声耦合系统进行发动机激励振动分析。通过仿真可以看出改进后的同步扰动随机逼近算法可以快速稳定地收敛,实现车内噪声的稳定控制。     

时变时延网络化控制系统的鲁棒稳定性

针对一类存在噪声干扰的时变时延网络化控制系统，基于信息调度与控制协同设计的思想，建立了具有信息调度和噪声干扰的时变时延网络化控制系统模型．引入增广状态矩阵分析方法，研究了存在时变时延和噪声干扰情形下闭环网络化控制系统的鲁棒稳定性问题．给出了使闭环系统渐近稳定的控制器参数化表达式．仿真分析表明该策略在满足闭环系统稳定性的同时，降低了系统信道的数据信息流量，充分地利用了网络带宽资源。     

基于主动噪声控制技术改善车内声品质

为达到改善某款SUV匀速工况下车内声品质的目的,以驾驶员右耳旁的稳态噪声为研究对象,建立GA-BP声品质预测模型,对声品质客观参量和主观烦恼度进行一元线性回归,选取与主观烦恼度显著相关的响度和粗糙度作为控制目标,利用Zwicker计算模型对响度进行分析,利用小波变换对粗糙度进行分析,根据分析结果确定最优控制频带,并设计基于FELMS算法的主动噪声控制系统对样本噪声进行主动控制。仿真结果表明,控制后噪声的响度、粗糙度分别降低了33.5%、23.1%,烦恼度等级下降了2.76个等级,车内声品质得到大幅改善。