车内声品质主动控制算法研究与展望

"车内声品质主动控制算法 - 工程大-郭辉.pdf" 这篇文档是郭辉在2019年汽车噪声优化国际会议上的演讲，主题聚焦于车内声品质主动控制算法。车内声品质主动控制（Active Noise Control, ANC）是一种通过产生反相声波来抵消车内不期望噪声的技术，对于提升驾驶舒适性和车辆整体品质至关重要。 1. PNC方法及应用： PNC（Passive Noise Control）是被动噪声控制，通常包括隔音、吸音和阻尼材料的使用。但在文中提到的PNC可能是指与主动控制结合的被动技术，即利用被动手段辅助主动控制，以更有效地降低车内噪声。 2. 车内ANC方法概述： 车内ANC方法涉及到传感器的布置、控制器的设计以及反噪声信号的生成。这些传感器监测车厢内的噪声，并将数据反馈给控制器，控制器根据这些数据计算出反相声波，通过扬声器发出，以抵消噪声源。 3. 车内ANC算法： ANC算法的核心是快速傅里叶变换（FFT）、滤波器设计和实时更新策略。通常采用自适应滤波算法，如最小均方误差（LMS）或梯度下降算法，来不断调整反噪声信号，以达到最佳的噪声抑制效果。 4. ASQC方法研究： ASQC（Active Sound Quality Control）是对声品质的主动控制，不仅关注噪声的降低，还关注车内声音的品质，例如发动机声音的优化。ASQC可能涉及对特定频段的声音进行增强或减弱，以提供更愉悦的听觉体验。 5. 展望： 随着汽车技术的发展，对车内声品质的要求越来越高。未来的研究可能涉及更复杂的算法，如神经网络或深度学习，以实现更智能、更精确的噪声控制。同时，随着电动车的普及，对车内噪声控制的需求也将更加迫切，因为电动车的静谧性使得微小的噪声更加显眼。 上海工程技术大学在工程、经济管理和艺术设计等领域有深厚的学科背景，尤其在材料科学与工程、设计学等方面具有优势，提供了相关的学科平台和研发服务，如新能源汽车振动噪声测试与控制专业技术服务平台，这为车内声品质的研究和技术创新提供了坚实的基础。学校通过这些平台和智库，不仅在学术研究上有所贡献，还在政策咨询和产业应用方面发挥了重要作用。