针对车内结构型道路噪声的时变、宽带、随机特性,建立基于归一化参考信号滤波最小均方误差(Normalized Filter-x Least Mean Square,NFXLMS)算法的道路噪声主动控制系统。首先通过理论推导,分别建立了多通道参考信号滤波最小化均方误差(...针对车内结构型道路噪声的时变、宽带、随机特性,建立基于归一化参考信号滤波最小均方误差(Normalized Filter-x Least Mean Square,NFXLMS)算法的道路噪声主动控制系统。首先通过理论推导,分别建立了多通道参考信号滤波最小化均方误差(Filter-x Least Mean Square, FXLMS)算法和NFXLMS算法,计算复杂度分析表明NFXLMS算法的计算量增量可以忽略。然后,在Simulink中搭建了两种算法的车内道路噪声主动控制系统离线仿真模型,以破损粗沥青路面采集的车内道路噪声数据进行离线仿真,结果表明基于NFXLMS算法的道路噪声主动控制系统具有更好的鲁棒性和工况适应性。最后,用MicroAutoBox作为实时控制器,搭建了基于NFXLMS算法的车内道路噪声主动控制系统硬件在环试验平台,通过实车道路试验验证了该系统的有效性。展开更多
文摘针对车内结构型道路噪声的时变、宽带、随机特性,建立基于归一化参考信号滤波最小均方误差(Normalized Filter-x Least Mean Square,NFXLMS)算法的道路噪声主动控制系统。首先通过理论推导,分别建立了多通道参考信号滤波最小化均方误差(Filter-x Least Mean Square, FXLMS)算法和NFXLMS算法,计算复杂度分析表明NFXLMS算法的计算量增量可以忽略。然后,在Simulink中搭建了两种算法的车内道路噪声主动控制系统离线仿真模型,以破损粗沥青路面采集的车内道路噪声数据进行离线仿真,结果表明基于NFXLMS算法的道路噪声主动控制系统具有更好的鲁棒性和工况适应性。最后,用MicroAutoBox作为实时控制器,搭建了基于NFXLMS算法的车内道路噪声主动控制系统硬件在环试验平台,通过实车道路试验验证了该系统的有效性。
