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基于改进SPSA算法的车内低频噪声主动控制技术研究
| 论文题名： | 基于改进SPSA算法的车内低频噪声主动控制技术研究 |
| 关键词： | 汽车发动机;低频噪声;主动控制;同时扰动随机逼近 |
| 摘要： | 随着汽车技术的日益发展，车内噪声水平也越发受到人们的重视。传统的被动噪声控制技术通过隔音、吸声等方式来降低车内噪声水平，但由于低频噪声具有较强穿透能力，传统被动噪声控制技术无法有效将其抑制。主动噪声控制技术通过车内扬声器产生与原噪声幅值相同、相位相反的声波来抵消低频噪声，可以有效控制低频噪声。本文针对汽车发动机产生的低频噪声，运用主动噪声控制技术，基于发动机转速信息构造出前馈主动降噪系统的参考信号，采用改进SPSA（Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation）算法对车内低频噪声进行控制，显著降低了车内低频噪声。 首先，分析噪声对人体的危害以及主动降噪的技术特点，进一步对车内噪声与发动机噪声源进行理论分析，得出车内低频噪声主要由发动机产生且与其转速相关，把发动机转速作为主动降噪系统的参考信号，给出了生成参考信号的表达式。 其次，通过对前馈式、反馈式、混合式三种主动控制系统结构的分析，基于车内噪声的特点和主动噪声控制的运算量，选择前馈式控制结构。对主动噪声控制算法（LMS算法、FXLMS算法）、启发式算法（ABC算法）和SPSA算法进行理论分析，比较了各算法的特点。引入ABC（Artificial Bee Colony）算法对SPSA算法的步长进行改进，并通过测试函数验证和仿真分析。结果表明，与LMS、FXLMS、SPSA算法相比较，改进后的SPSA算法提高了收敛速度和稳定性，并可不依赖次级路径而实现良好的降噪效果，提升了降噪系统的运算效率。 最后，通过SIMCENTER3D声学软件对发动机激励下的车腔声振耦合特性进行仿真分析，得到150Hz、300Hz发动机激励下的车腔声压云图和驾驶员耳旁附近379.1Hz的声压峰值点。通过实车噪声信号采集，记录驾驶员头部附近的噪声集中频率和车窗振动频率并导入MATLAB中。对不同发动机转速下四种算法的收敛速度进行仿真对比，同时运用SPSA算法和改进SPSA算法进行降噪仿真分析，结果表明改进SPSA算法明显优于其他算法，能够使车内噪声量平均降低9.8dB，可为控制车内低频噪声提供一种有效的方法。 |
| 作者： | 张启帆 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 江浩斌 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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