检索结果-南通市图书馆

作者：赵永南吉林大学

学位级别：硕士

随着电动汽车技术的快速发展与成熟,纯电动汽车已经成为汽车行业未来发展的主力军。纯电动汽车由于采用电动机作为动力源,没有传统燃油车发动机噪声的影响,但因此其路噪问题更加明显,特别是在中低速行驶工况下,因路面不平度引起的道路... 详细信息

随着电动汽车技术的快速发展与成熟,纯电动汽车已经成为汽车行业未来发展的主力军。纯电动汽车由于采用电动机作为动力源,没有传统燃油车发动机噪声的影响,但因此其路噪问题更加明显,特别是在中低速行驶工况下,因路面不平度引起的道路噪声已经成为纯电动车辆的主要噪声。路噪有着低频、宽带、随机和时变等特征,传统的被动降噪技术对其效果并不明显,而主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)技术因对于低频的道路噪声具有良好的降噪性能,受到越来越多的重视。目前,国内外众多车企已开始投入大量资金用于研制路噪主动控制系统,其已成为车辆NVH(Noise,Vibration,and Harshness)领域的一个研究热点。参考信号的选取与自适应算法的设计是路噪主动控制系统的重要内容,本文将从这两部分出发,进行路噪主动控制系统参考信号选取方案研究和路噪主动控制系统自适应算法研究。具体研究内容如下:首先,在参考信号选取部分,以纯电动汽车作为试验车辆,在多个行驶工况下,对车内噪声和车身振动加速度等信号进行了实车数据采集。对采集的数据进行了频谱分析,发现车身振动加速度信号与车内噪声信号间存在明显的相关性。对所有的振动加速度信号进行主成分分析,根据不同振动信号的特征值确定了选取的参考信号数量。在此基础上,采用费舍尔信息矩阵法和遗传算法分别进行了多通道路噪主动控制系统参考信号的选取。应用费舍尔信息矩阵法时,对频率范围进行限制,并以振动加速度信号和车内噪声信号的平均多重相干函数构造费舍尔信息矩阵。应用遗传算法时,以限定频带的平均多重相干函数作为适应度函数,并根据约束条件设计了重组算子和变异算子。对两种方法选取的结果进行仿真分析和对比,结果显示,基于遗传算法的参考信号选取结果与车内噪声有更强的多重相干性。其次,在自适应算法设计部分,针对路噪主动控制系统中参考信号与车内噪声信号相干性有限,而导致前馈主动控制算法在应用到路噪主动控制系统时降噪性能衰减的问题,在经典前馈算法的基础上引入不依赖于参考信号的基于内模控制(Internal Model Control,IMC)的反馈结构,并将其拓展至多通道,设计了多通道的基于前反馈混合结构的ANC(Hybrid ANC,HANC)算法。采用不同工况下的实车数据进行仿真分析,结果显示,HANC算法相较于传统算法降噪效果有明显的提升,在高速和非稳态工况下,HANC算法也能实现良好的降噪效果,具有更强的鲁棒性。再次,针对路噪主动控制算法计算复杂度大的问题,对多通道HANC算法进行改进,提出了多通道的基于前反馈混合结构的时频域变步长ANC(Time-frequency Domain Hybrid ANC with a Variable Step Size Method,VSS-TF-HANC)算法,该算法前馈部分采用时频域混合滤波-x最小均方(Time-frequency Domain Hybrid Filtered-x Least Mean Square,TF-Fx LMS)算法,TF-Fx LMS算法由于一部分计算过程在频域中进行,因而计算量得到大幅减少。同时引入一种变步长策略,使得时域部分各滤波器的步长可以自适应调节,以补偿因时频域算法的引入而导致的降噪效果下降的问题。建立该算法的仿真模型,并对各算法进行计算复杂度分析和仿真分析。结果显示,VSS-TFHANC算法能够实现与HANC算法相似的降噪效果,但其计算量仅为HANC算法的40%。最后,基于MATLAB Simulink搭建不同路噪主动控制算法的d SPACE仿真模型,在搭建的空间主动噪声控制试验平台上,开展路噪主动控制算法台架试验来验证所提算法的降噪性能。试验结果显示,所提的两种算法均能取得比传统算法更优的降噪性能,特别是收敛速度和在非稳态工况下的鲁棒性,明显优于传统的路噪主动控制算法。

关键词：路噪主动控制多通道遗传算法参考信号选取前反馈混合结构时频域算法

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车内路噪主动控制系统参考传感器布放方法

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振动．测试与诊断 2023年第4期43卷 669-676,826页

作者：贺岩松刘亚琪夏子恒张志飞周桃重庆大学机械与运载工程学院重庆400030 重庆市埃库特科技责任有限公司重庆400000

由于合理布放参考传感器是车内路噪主动控制(road noise cancellation,简称RNC)系统的关键,提出了基于多重相干分析(multiple coherence analysis,简称MCA)法的参考传感器布置方法,结合多通道归一化滤波x最小均方(normalized filter-x l... 详细信息

由于合理布放参考传感器是车内路噪主动控制(road noise cancellation,简称RNC)系统的关键,提出了基于多重相干分析(multiple coherence analysis,简称MCA)法的参考传感器布置方法,结合多通道归一化滤波x最小均方(normalized filter-x least mean square,简称NFxLMS)算法,建立基于MCA的参考信号选取数学模型,选取具有最大多重相干系数的布放位置,采用截断奇异值分解法提高多重相干系数的计算精度,并使用遗传算法进行多重相干法布放结果寻优。针对某电动汽车进行了车内路噪主动控制的仿真分析和实车道路试验。结果表明,所提出的参考信号布放方法有利于提升车内路噪主动控制系统的降噪效果。

关键词：路噪主动控制参考信号多重相干法遗传算法

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基于多目标参考信号优选的车辆路噪主动控制

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中国公路学报 2023年第2期36卷 229-239页

作者：夏子恒贺岩松张志飞徐中明周桃重庆大学机械与运载工程学院重庆400030 重庆埃库特科技有限责任公司重庆401147

在车辆路噪主动控制(Road Noise Cancellation,RNC)过程中,参考信号的选择会直接影响系统的降噪效果。针对传统参考信号选择方法中存在的目标区域单一、参考信号间独立性不足等问题,提出一种改进的多目标参考信号优选方法。首先推导参... 详细信息

在车辆路噪主动控制(Road Noise Cancellation,RNC)过程中,参考信号的选择会直接影响系统的降噪效果。针对传统参考信号选择方法中存在的目标区域单一、参考信号间独立性不足等问题,提出一种改进的多目标参考信号优选方法。首先推导参考信号选择所依据的相干性和条件数评价指标,使用折衷规划法将上述指标构造成综合目标函数,并通过准则间相关性方法确定各项的权重系数;为降低运算量,利用遗传算法建立以该综合目标函数作为适应度函数的多目标参考信号寻优模型,并通过该模型获得一组优选的参考信号,从相干性分析及条件数计算结果易知,优选的参考信号组合在100~500Hz频段内与目标噪声的相干性较好,且彼此独立;为验证该方法的有效性,以某款燃油车为研究对象,采用多通道NFxLMS算法对该组参考信号进行RNC仿真和实车道路验证。研究结果表明:在降噪效果方面,通过传统多重相干法选择的参考信号在100~500 Hz频带内的平均降噪量为4dB(A),而通过多目标方法优选出的参考信号在100~500Hz频带内的平均降噪量达到6dB(A),RNC系统的控制效果得到增强;在计算效率方面,所提方法的计算量仅为传统多重相干法的0.01%,显著减少了运算负担,缩短了参考信号选择所需时间。

关键词：汽车工程路噪主动控制多目标参考信号优选多重相干遗传算法条件数

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多重相干分析法结合OTPA技术在汽车路噪主动控制中的应用

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第11期35卷 49-57页

作者：郑森史晨路吕晓高坤张贤河北工业大学机械工程学院天津300401 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司天津300300

针对参考信号的选取质量对路面噪声主动控制系统的效果有较大影响这一问题,提出了一种多重相干分析结合工况传递路径分析(OTPA)技术选取参考信号的方法。该方法在不拆除耦合部件的前提下,利用工况传递路径分析技术对汽车噪声进行分解;... 详细信息

针对参考信号的选取质量对路面噪声主动控制系统的效果有较大影响这一问题,提出了一种多重相干分析结合工况传递路径分析(OTPA)技术选取参考信号的方法。该方法在不拆除耦合部件的前提下,利用工况传递路径分析技术对汽车噪声进行分解;并利用多重相干法优选出与目标噪声强相关的参考信号组合;最后,将寻优出的参考信号组合在汽车路噪主动控制(RANC)系统模型中进行验证,验证结果显示优化方法可筛选出相干性更好的参考信号通道,进而提升汽车路噪主动控制系统的降噪性能。

关键词： OTPA 多重相干法路噪主动控制参考信号

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电动汽车车内路噪主动控制技术研究

电动汽车车内路噪主动控制技术研究

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作者：刘亚琪重庆大学

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电动汽车因缺少了传统内燃机汽车发动机噪声的掩蔽效应,使得车辆在中低速行驶中由轮胎-路面相互作用引起的结构传播噪声变得十分明显,该噪声具有低频、时变、宽带、随机等特性。传统的被动降噪方法在低频降噪效果不明显,采用主动噪声控... 详细信息

电动汽车因缺少了传统内燃机汽车发动机噪声的掩蔽效应,使得车辆在中低速行驶中由轮胎-路面相互作用引起的结构传播噪声变得十分明显,该噪声具有低频、时变、宽带、随机等特性。传统的被动降噪方法在低频降噪效果不明显,采用主动噪声控制方法降低车内路噪成为行业研究的热点。路噪主动控制系统开发的关键问题在于选取高相干性的参考信号以及保证系统在道路行驶中有较好的稳定性。针对这两个问题,本文使用多重相干法和运行工况传递路径分析法分别进行参考信号的选取,并使用泄漏NFx LMS算法来提高路噪主动控制系统对复杂工况的适应性。通过在某电动汽车上进行车内路噪主动控制仿真和实车道路试验,验证所提方法有利于提高参考信号的相干性从而提高系统降噪性能,并且使用泄漏NFx LMS算法有利于提高系统的鲁棒性。首先,应用多重相干法和运行工况传递路径分析法分别进行参考信号的选取,以获得高相干性的参考信号。应用多重相干法时,采用截断奇异值分解法提高多重相干系数的计算精度,并使用遗传算法对多重相干计算结果进行寻优,大大减少寻优的工作量。应用运行工况传递路径分析法时,使用截断奇异值分解法降低噪声影响,使用多参考传递路径分析法解决路径耦合问题,并选取贡献量靠前的路径作为参考信号的布放点。对两种方法选取结果进行了仿真和试验对比,最终确定了量产车型的参考信号传感器布置方案。其次,针对路噪的时变性和随机性,使用泄漏NFx LMS算法提高路噪主动控制系统的稳定性。在Simulink中建立基于Fx LMS算法和基于泄漏NFx LMS算法的多通道车内路噪主动控制系统仿真模型。通过采集实车的底盘振动信号、乘客耳旁噪音信号及车内次级通道信息进行仿真分析,并对仿真模型中的参数进行优化。通过实车稳态工况和非稳态工况下采集的数据进行仿真,对比传统Fx LMS算法与泄漏NFx LMS算法的控制效果。结果表明,在稳态工况下,两种算法具有近似的控制效果;在非稳态工况下,泄漏NFx LMS算法具有更好的鲁棒性。最后,为进一步验证所选取参考信号的有效性及系统的稳定性,本文基于ADSP 21489硬件系统,进行实车车内路噪主动控制道路试验验证。试验结果表明,所提出的参考信号选取方法有利于系统降噪量的提升,所使用的泄露NFx LMS算法能够增强系统的稳定性。系统在50-500 Hz频段总声压级降低了3-5 d B(A),最大峰值降噪量达到18.95 d B(A)。

关键词：路噪主动控制参考信号泄漏NFxLMS算法鲁棒性

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