汽車(chē)車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲主動(dòng)控制

馮天培，孫躍東，王巖松，劉寧寧

（1.上海理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，上海 200093；2.上海工程技術(shù)大學(xué) 汽車(chē)工程學(xué)院，上海 201620）

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汽車(chē)車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲主動(dòng)控制

馮天培1，孫躍東1，王巖松2，劉寧寧2

（1.上海理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，上海 200093；2.上海工程技術(shù)大學(xué) 汽車(chē)工程學(xué)院，上海 201620）

摘要：部分汽車(chē)制動(dòng)時(shí)的車(chē)內(nèi)噪聲以低頻成分占主導(dǎo)。低頻噪聲能量大，車(chē)內(nèi)較強(qiáng)的低頻制動(dòng)噪聲會(huì)給乘員帶來(lái)不舒適的乘坐感受，降低車(chē)輛的乘坐舒適性。采集三輛轎車(chē)車(chē)內(nèi)60 km/h緊急制動(dòng)時(shí)司機(jī)位雙耳處噪聲信號(hào)并進(jìn)行時(shí)-頻域分析，分析結(jié)果與實(shí)車(chē)試驗(yàn)乘坐感受一致，接著運(yùn)用低頻噪聲消噪效果較好的主動(dòng)噪聲控制方法，結(jié)合自適應(yīng)LMS算法對(duì)樣本信號(hào)進(jìn)行消噪仿真實(shí)驗(yàn)，制動(dòng)噪聲低頻部分得到較大的抑制，特別是在20 Hz～50 Hz低頻帶內(nèi)，噪聲能量衰減明顯。

關(guān)鍵詞：聲學(xué)；制動(dòng)噪聲；汽車(chē)車(chē)內(nèi)；時(shí)頻域分析；主動(dòng)噪聲控制；LMS算法

制動(dòng)是汽車(chē)行駛中的常見(jiàn)工況。部分汽車(chē)在緊急制動(dòng)時(shí)的車(chē)內(nèi)噪聲低頻成分能量比重較大，較強(qiáng)的車(chē)內(nèi)低頻制動(dòng)噪聲會(huì)使乘員產(chǎn)生一定的不舒適乘坐感受[1]。運(yùn)用主動(dòng)控制方法消減車(chē)內(nèi)噪聲是改善乘員乘坐聲舒適性的途徑之一[2]，而且相對(duì)于吸聲、隔聲等被動(dòng)降噪方法，主動(dòng)消噪更適宜于低頻噪聲的控制[3,4]。LMS(Least Mean Square)算法即最小均方算法是較早被用于車(chē)內(nèi)噪聲主動(dòng)控制研究的線性自適應(yīng)濾波算法，LMS算法簡(jiǎn)單有效，能對(duì)環(huán)境進(jìn)行跟蹤和自適應(yīng)，其控制目標(biāo)是自適應(yīng)保持若干誤差傳聲器處聲音量值的均方最小，從而在傳聲器附近獲得降噪?yún)^(qū)。

本文研究汽車(chē)車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲并運(yùn)用主動(dòng)噪聲控制方法對(duì)此類(lèi)噪聲進(jìn)行消噪仿真試驗(yàn)。首先采集三輛不同品牌轎車(chē)60 km/h緊急制動(dòng)時(shí)車(chē)內(nèi)駕駛員位雙耳處噪聲信號(hào)，接著運(yùn)用Matlab軟件及其信號(hào)處理工具箱對(duì)樣本信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域分析，最后結(jié)合自適應(yīng)LMS主動(dòng)噪聲控制算法對(duì)樣本信號(hào)進(jìn)行主動(dòng)消噪仿真試驗(yàn)。

1　汽車(chē)車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲采集

汽車(chē)車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲數(shù)據(jù)的采集依據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 18697_2002(聲學(xué)—汽車(chē)車(chē)內(nèi)噪聲測(cè)量方法)[5]進(jìn)行，試驗(yàn)車(chē)輛是三輛不同品牌的國(guó)產(chǎn)轎車(chē)，分別標(biāo)記為K車(chē)、G車(chē)與L車(chē)，采集設(shè)備為丹麥B&K公司的PULSE噪聲采集分析系統(tǒng)，系統(tǒng)軟件為與硬件設(shè)備配套的Time Data Recorder數(shù)據(jù)采集軟件，試驗(yàn)工況設(shè)為汽車(chē)60 km/h緊急制動(dòng)至車(chē)輛靜止，采集信號(hào)為車(chē)輛前排司機(jī)位雙耳處噪聲，每車(chē)均進(jìn)行三次試驗(yàn)。

在K車(chē)制動(dòng)噪聲采集試驗(yàn)中，實(shí)際車(chē)內(nèi)乘員有較低沉悶的不舒適乘坐感受，制動(dòng)聽(tīng)覺(jué)舒適性不佳，初步判斷此類(lèi)噪聲應(yīng)是低頻噪聲，噪聲低頻成分能量幅值較大，占主導(dǎo)地位。三輛車(chē)試驗(yàn)結(jié)束后進(jìn)行回放聽(tīng)聲，對(duì)所有采集到的制動(dòng)噪聲也是上述聽(tīng)覺(jué)感覺(jué)。

選取每車(chē)三次試驗(yàn)中采集質(zhì)量最好的一個(gè)噪聲作為樣本信號(hào)，利用Time Data Recorder軟件轉(zhuǎn)換為.mat格式文件，采樣頻率44 100 Hz，在Matlab軟件中進(jìn)行車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲的時(shí)域與頻域分析。

2　車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲時(shí)頻域分析

2.1傅里葉變換分析

在Matlab環(huán)境中對(duì)樣本信號(hào)左耳噪聲做快速傅里葉變換分析，其時(shí)域信息與頻譜見(jiàn)下圖1。

圖1　三輛車(chē)60 km/h緊急制動(dòng)時(shí)車(chē)內(nèi)司機(jī)位左耳噪聲時(shí)域圖與頻譜圖

由圖1可見(jiàn)，三輛車(chē)60 km/h緊急制動(dòng)車(chē)內(nèi)噪聲整體頻譜情況均以低頻為主，噪聲能量集中在低頻處約400 Hz以?xún)?nèi)，中高頻成分的幅值很小，這與上述實(shí)際車(chē)內(nèi)乘坐感受相符。

2.2 STFT時(shí)頻域分析

車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲信號(hào)是時(shí)變信號(hào)，可進(jìn)一步運(yùn)用STFT即短時(shí)傅里葉變換詳細(xì)分析制動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量信息分布情況。

因?yàn)闃颖拘盘?hào)的能量均大部分位于400 Hz以下，所以?xún)H對(duì)噪聲的低頻部分進(jìn)行時(shí)頻分析即可。運(yùn)用Matlab軟件先對(duì)三個(gè)樣本信號(hào)進(jìn)行882 Hz重采樣預(yù)處理，接著運(yùn)用時(shí)頻分析工具箱對(duì)重采樣后的信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換時(shí)頻分析，G車(chē)樣本信號(hào)低頻噪聲時(shí)頻能量分布等高線圖見(jiàn)圖2。

圖2　G車(chē)樣本信號(hào)低頻噪聲時(shí)頻能量分布等高線圖

圖　3三噪聲樣本信號(hào)70 Hz以下能量時(shí)頻分布等高線圖

由圖2可見(jiàn)，G車(chē)低頻車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲能量更是集中于約50 Hz以下，K車(chē)與L車(chē)也是如此情況，三車(chē)樣本信號(hào)0～70 Hz時(shí)頻能量信息分布見(jiàn)圖3。由圖3可見(jiàn)，隨著時(shí)間增加，噪聲能量的頻率分布一直在變化，且變化較為劇烈，而峰值均處于低頻帶20 Hz～50 Hz人能聽(tīng)到的頻帶內(nèi)，三個(gè)噪聲樣本信號(hào)20 Hz～50 Hz低頻成分能量較大。

3　制動(dòng)噪聲的主動(dòng)控制

車(chē)內(nèi)噪聲主動(dòng)控制（ANC，也即車(chē)內(nèi)有源消聲）是利用一套信號(hào)采集處理電路和消聲算法來(lái)控制揚(yáng)聲器發(fā)出與乘員耳朵處的車(chē)內(nèi)初級(jí)噪聲幅值相同相位相反的聲波，以與初級(jí)噪聲相抵消的方法，從而達(dá)到降低車(chē)內(nèi)乘員耳朵處噪聲水平的目的。近二、三十年來(lái)許多學(xué)者和研究人員致力于車(chē)內(nèi)噪聲主動(dòng)控制的研究，取得不少成果[6–8]。在車(chē)內(nèi)噪聲主動(dòng)控制中，控制算法的研究是關(guān)鍵，關(guān)系到系統(tǒng)穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性和消聲效果。

3.1 LMS自適應(yīng)濾波算法

LMS算法是一種線性自適應(yīng)濾波算法，1960年由Widrow與Hoff提出，廣泛應(yīng)用于主動(dòng)消噪、自適應(yīng)波束成形與自適應(yīng)譜線增強(qiáng)等領(lǐng)域。圖4所示為該算法噪聲主動(dòng)控制系統(tǒng)的控制框圖，X(n)是輸入?yún)⒖夹盘?hào)，y(n)是自適應(yīng)濾波器輸出信號(hào)，d(n)是期望信號(hào)即被消減的噪聲信號(hào)，e(n)是誤差信號(hào)即消噪后殘余噪聲信號(hào)，自適應(yīng)濾波器選為橫向?yàn)V波器，具有可調(diào)整的權(quán)向量W。

圖4　LMS算法噪聲主動(dòng)控制框圖

基于最速下降算法，LMS算法一次迭代過(guò)程由三個(gè)基本式構(gòu)成：

(1)濾波輸出

(2)誤差信號(hào)產(chǎn)生

(3)濾波器權(quán)值的自適應(yīng)調(diào)整式中X(n)是m+1維矢量，橫向?yàn)V波器為m階，其權(quán)向量W(n)為m+1維矢量，μ為該算法步長(zhǎng)，一般取為小步長(zhǎng)，以保證算法收斂[9]。

3.2車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲的LMS算法主動(dòng)控制

在Matlab軟件中編制LMS算法M程序，對(duì)重采樣882 Hz三輛車(chē)車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲進(jìn)行主動(dòng)控制仿真試驗(yàn)，期望信號(hào)選擇為司機(jī)位左耳噪聲，參考信號(hào)為司機(jī)位右耳信號(hào)，自適應(yīng)濾波器階數(shù)設(shè)為15階，算法步長(zhǎng)設(shè)為0.02，K車(chē)車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲LMS算法主動(dòng)消噪效果見(jiàn)圖5。

由圖5可見(jiàn)，針對(duì)非平穩(wěn)緊急制動(dòng)噪聲的主動(dòng)LMS算法控制中，消噪后噪聲聲壓幅值取得了快速的降低并始終保持在一定的小幅值范圍內(nèi)，時(shí)域聲壓幅值消噪效果明顯，從頻域?qū)Ρ戎心芸闯鲈趲缀跛蓄l率處LMS主動(dòng)噪聲控制方法都取得了較好的消噪效果，特別是在低頻20 Hz～50 Hz頻帶內(nèi)，對(duì)應(yīng)頻率噪聲振幅降低明顯，驗(yàn)證了LMS算法及其噪聲主動(dòng)控制方法對(duì)車(chē)內(nèi)低頻制動(dòng)噪聲控制的有效性，有助于改善制動(dòng)時(shí)車(chē)內(nèi)乘員的乘坐聲舒適性。G車(chē)、L車(chē)消噪效果與K車(chē)一致，分別見(jiàn)圖6與圖7。

圖5　K車(chē)噪聲LMS算法消噪效果

圖6　G車(chē)噪聲LMS算法消噪效果

4結(jié)　語(yǔ)

部分汽車(chē)車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲低頻成分能量大，過(guò)大的低頻噪聲會(huì)降低車(chē)內(nèi)乘員的乘坐聲舒適性，LMS算法可用于車(chē)內(nèi)低頻制動(dòng)噪聲的主動(dòng)消噪，控制效果較為明顯。而基于LMS算法的有源消聲系統(tǒng)沒(méi)有在算法中考慮次級(jí)聲信號(hào)所經(jīng)過(guò)的次級(jí)通路（由重構(gòu)濾波器、功率放大器、揚(yáng)聲器和揚(yáng)聲器至誤差傳感器的聲空間所構(gòu)成）的影響，將LMS算法直接應(yīng)用于實(shí)際車(chē)內(nèi)噪聲主動(dòng)控制會(huì)導(dǎo)致控制系統(tǒng)不穩(wěn)定，在LMS算法的基礎(chǔ)上發(fā)展的考慮了次級(jí)通道的自適應(yīng)Fx LMS(Filter-x LMS)算法可以作為車(chē)內(nèi)制動(dòng)噪聲實(shí)車(chē)主動(dòng)控制研究的重點(diǎn)。

圖7　L車(chē)噪聲LMS算法消噪效果

參考文獻(xiàn)：

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中圖分類(lèi)號(hào)：U467.4+93

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI編碼：10.3969/j.issn.1006-1335.2016.01.016

文章編號(hào)：1006-1355(2016)02-0075-04

收稿日期：2015-09-09

作者簡(jiǎn)介：馮天培（1988-），男，河南永城人，博士研究生，目前從事車(chē)輛NVH測(cè)控技術(shù)研究。E-mail:ftp20100@163.com

Active Noise Control ofAutomotive Interior Braking Noise

FENG Tian-pei1,SUN Yue-dong1,WANG Yan-song2,LIU Ning-ning2

(1.School of Mechanical Engineering,Shanghai University of Science and Technology, Shanghai 200093,China; 2.Automotive Engineering College,Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620,China)

Abstract:Low-frequency components of braking noise usually dominate the internal noise for some kinds of automobiles.Since the low-frequency noise has high energy,the strong interior noise will reduce the comfort for the passengers.In this paper,the braking noises at the driver’s ears in three different cars travelling at 60km/h in emergency braking were collected and analyzed in time-frequency domain.Results of analysis agreed well with the real ride-perception in a testing car.Then,the active braking noise control simulation using adaptive LMS algorithm was implemented.The results show that the low-frequency noise,especially in the range of 20 Hz-50 Hz,is greatly eliminated.

Key words:vibration and wave;braking noise;inside automotive;time-frequency domain analysis;active noise control(ANC);LMS algorithm