一种应用于车内路噪分区主动控制的系统及其控制方法

1.本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种应用于车内路噪分区主动控制的系统及其控制方法。

背景技术：

2.随着汽车动力系统向电动化发展，失去内燃机噪声的掩蔽效应，路噪成为电动汽车车内噪声的主要来源，如何有效的降低车内路噪是电动汽车面临的重大挑战。传统的被动降噪技术(pnc)是通过车身结构设计或增加吸振器等方式来实现，但其存在低频噪声控制效果差、优化方案结构复杂等问题，而噪声主动控制技术(anc)在不影响车辆硬件结构和工作性能的条件下对具有宽带随机低频特征的汽车路噪更为有效。
3.车内路噪主动控制(arnc)技术是基于声波干涉相消原理，在声场中引入一个扬声器(次级声源)，控制该扬声器发出与待消除噪声(初级噪声)幅值相等、相位相反的抵消噪声，从而在特定区域形成静音区。arnc系统不仅能有效降低pnc方法难以控制的低频噪声，还能跟踪车内路噪频谱变化进行自适应控制。
4.arnc技术在实车应用中面临两个关键问题，一是与车内路噪相关性良好的参考信号的准确获取，二是低计算复杂度高降噪量自适应滤波算法的实现。参考信号为车内路噪的主动控制提供先验信息，二者的相关性与降噪量直接相关。当前，arnc系统多采用传统滤波-x最小均方(fxlms)算法，fxlms算法在arnc的应用中存在计算复杂度高、收敛速度慢、稳定性差的缺点。
5.同时，通过理论研究发现，根据驾乘人员的数量和位置对车内路噪进行分区控制，可在一定程度上提高特定区域的降噪量，改善车内声音品质。由于汽车有多个乘员座位均需要进行降噪，而每个座位的噪声传递路径不同，若对整车全区域进行均衡控制时，相比于分区域控制其在目标区域的降噪效果将会受到影响，若根据乘员落座情况来进行控制则不但提升局部区域的降噪效果还能高效利用车内资源，因此车内路噪控制应根据乘员落座情况进行分区路噪控制。但是针对车内路噪控制若采用全区域(包含目标区域和非目标区域)均衡控制方式，会使得控制器的参考信号组合筛选无法满足对目标区域实现最优控制效果的目的。

技术实现要素：

6.本发明要解决的技术问题是：针对现有技术的不足，提供一种应用于车内路噪分区主动控制的系统及其控制方法，能够利用主动噪声控制技术对汽车在中低频噪声进行分区控制，实现车内降噪目的，解决电动汽车在失去发动机阶次噪声声掩蔽效应之后的中低频路噪凸显的问题。
7.为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
8.一种车内路噪分区主动控制系统，包括设于车内用于采集车内路噪待消信号的多组声压传感器1和设于车外用于采集车外噪声参考信号的多组振动加速度传感器2，所述车
内还设有用于识别各座位乘员落座情况并确定目标控制区域的pcr雷达传感器3，所述声压传感器1、振动加速度传感器2和pcr雷达传感器3均与dsp控制器4电连接；
9.所述dsp控制器4采用车内路噪分区主动控制方法，控制头枕扬声器5在所述目标控制区域产生与所述车内路噪待消信号幅值相同、相位相反的次级抵消信号，进行车内目标控制区域的降噪控制。
10.进一步的，所述多组声压传感器1的具体布置位置为：主驾右侧、副驾左耳、后排左侧右耳、后排右侧左耳各布置一个。
11.进一步的，所述多组振动加速度传感器2的具体布置位置为：前悬架左右侧三角臂前端与减震器连接点被动端处各布置一个、前悬架左右侧三角臂后端与减震器连接点被动端处各布置一个、前悬架左右减震阻尼器上端被动端处各布置一个、左右前轮心处被动端各布置一个、前轴副车架中部被动端布置一个、车身与底盘左右连接横梁中部处被动端各布置一个、后悬架左右扭力梁前端处被动端各布置一个、后悬架左右扭力梁后端处被动端各布置一个、后悬架左右减震阻尼器上端被动端处各布置一个、左右后轮心处被动端各布置一个、后悬架扭力梁中部被动端布置一个。
12.一种车内路噪分区主动控制方法，基于如上所述的车内路噪分区主动控制系统，具体包括如下步骤：
13.s1，pcr雷达传感器对车内乘员落座位置进行识别感应，并确定车内降噪目标控制区域和非目标控制区域；
14.s2，对所述目标控制区域和非目标控制区域分配对应的加权因子；
15.s3，在多工况行驶条件下，利用多组振动加速度传感器和多组声压传感器采集噪声频谱信号，将振动加速度传感器采集的噪声频谱信号作为参考信号x(n)，将声压传感器采集的噪声频谱信号作为待消信号d(n)；
16.s4，通过dsp控制器存储读取所述参考信号x(n)和待消信号d(n)，结合所述加权因子，利用最大加权多重相干分析法筛选出最佳参考信号组合；
17.s5，基于筛选出的最佳参考信号组合，采用基于时-频域多通道fxlms算法生成次级抵消信号；
18.s6，所述目标控制区域内的头枕扬声器根据所述次级抵消信号产生对应的次级声源，实现目标区域的降噪。
19.进一步的，在步骤s1中，所述确定车内降噪目标控制区域和非目标控制区域，具体过程为：
20.判断驾乘位置是否有人落座，若是，则该位置为目标控制区域，若否，则该位置为非目标控制区域。
21.进一步的，在步骤s2中，所述分配对应的加权因子，具体过程为：
22.将所述目标控制区域的待消信号与参考信号的相干系数加权值设为1，将所述非目标控制区域的待消信号与参考信号的相干系数加权值设为1。
23.进一步的，在步骤s3中，所述多工况行驶条件具体为：
24.采用前悬为麦弗逊式独立悬架结构，后悬为扭力梁式非独立悬架结构的新能源试验车为控制器测试被控对象；
25.汽车行驶路面条件为粗糙沥青路面和光滑沥青路面，车速调节设置为定速巡航模
式，从30～120km/h每增加10km/h作为一个稳态测试工况；加速方式则采用全油门加速并以此作为时变非稳态测试工况。
26.进一步的，在步骤s4中，所述利用最大加权多重相干分析法筛选出最佳参考信号组合，具体计算公式为：
[0027][0028]
式中：n为车内控制区域的个数，fu为最高频率点，f
l
为最低频率点，μn为各区域相干系数的加权值；为多重相干系数，其计算公式如下：
[0029][0030]
式中：δ(f)为理论最大降噪量，为参考信号xn引起的滤波输出信号y(n)的自功率谱；s
dd
(f)为待消信号d(n)自功率谱，s
xd
为xn与d(n)的互谱，s
xx
＝x
*
x
t
为参考信号xn自功率谱。
[0031]
进一步的，在步骤s5中，所述基于时-频域多通道fxlms算法，具体过程为：
[0032]
步骤一：
[0033]
sc为参考信号x(n)将其视为扩展主块，在其开始和结束处附加m/2个零，然后将该扩展信号分成j个重叠子块，这些重叠的子块由半周期正弦窗函数加窗，然后把所有子块从时域转换为频域，其计算公式如下：
[0034][0035]
式中：x
k，j
表示为频域中第k个块的第j个加窗主子块参考信号组，q＝-m/2，
…
，-1，0，
…
n-1，n，
…
n+m/2-1扩展块的元素，fft表示为快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，表示为窗函数，信号转换过程加窗为了防止信号的泄露而失真；
[0036]
步骤二：
[0037]
滤波频域输出信号的计算公式为：
[0038]yk，j
＝wk·
x
k，j
[0039]
式中：y
k，j
为频域中第k个块的第j个加窗子块的滤波输出信号，wk为自适应滤波器在频域中第k个块的系数；
[0040]
步骤三：
[0041]
频域滤波输出信号需要经过反快速傅里叶变换重构到时域中，其计算公式如下：
[0042][0043]
式中：ifft表示为反快速傅里叶变换；
[0044]
期望重构的滤波输出信号计算公式为：
[0045]
y(i)＝[y
′
(0)，y
′
(1)，
…y′
(n-2)，y
′
(n-1)]
t
[0046]
式中：上标“t”表示为转置；
[0047]
步骤四：
[0048]
残余误差信号表示为：
[0049]
e(n)＝d(n)-s(n)*y(n)
[0050]
式中：d(n)为待抵消信号，s(n)为时域中次级通路的脉冲响应，y(n)为期望重构的滤波输出信号，*表示为卷积计算；
[0051]
步骤五：
[0052]
将步骤四中得到残余误差信号分为j-2个重叠子块，然后对每个子块进行加窗并将其由时域信号转换为频域信号，计算公式如下：
[0053][0054]
式中：e
k，j
是频域中第k个块的第j个加窗残余子块，j＝1，，
…
，j-2是加窗残余子块，i＝0，
…
，n-1是块的元素；
[0055]
步骤六：
[0056]
自适应滤波器权系数更新如下：
[0057][0058]
式中：μ
k，j-2
表示为频域加窗子块的归一化收敛因子，x
′
k，j-2
为滤波参考信号，e
k，j-2
表示为误差信号；
[0059]
滤波参考信号表示为：
[0060]
x
′
k，j
＝x
k，j
·
s(z)
[0061]
式中：s(z)表示为频域中次级通路的脉冲响应。
[0062]
本发明与现有技术相比具有以下主要的优点：
[0063]
1、本技术以目标控制区域的降噪效果最优为目标，根据识别感应出的不同驾乘区域场景下的车内目标区域来筛选最优参考信号组合，并利用主动噪声控制技术对汽车在中低频噪声进行分区控制，实现车内降噪目的，能够解决电动汽车在失去发动机阶次噪声声掩蔽效应之后的中低频路噪凸显的问题；
[0064]
2、本技术采用一种基于时-频域多通道fxlms算法的主动噪声控制算法，在频域计算梯度估计和滤波参考信号以减少计算复杂度，在时域更新控制滤波器系数以达到最小化延迟的目的，控制算法收敛速度快、延迟低、稳定性高。
附图说明
[0065]
图1为本发明实施例中的车内路噪分区主动控制系统示意图；
[0066]
图2为本发明实施例中的车内路噪分区主动控制方法流程图；
[0067]
图3为本发明实施例中的最大加权多重相干分析法流程图；
[0068]
图4为本发明实施例中的基于时-频域多通道fxlms算法流程图；
[0069]
图5为本发明实施例中的集中式区域理论降噪计算结果图；
[0070]
图6为本发明实施例中的分布式区域理论降噪计算结果图。
[0071]
图中：1、声压传感器(麦克风)；2、振动加速度传感器；3、pcr雷达传感器；4、dsp控制器；5、头枕扬声器。
具体实施方式
[0072]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0073]
需要指出，根据实施的需要，可将本技术中描述的各个步骤/部件拆分为更多步骤/部件，也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件，以实现本发明的目的。
[0074]
本技术通过汽车底盘车载传感器采集噪声数据作为参考信号，利用车内传感器对控制区域进行识别，获取控制区域；基于目标控制区域降噪量最大化，利用最大加权多重相干分析法，筛选出与目标控制区域相干性最好的最优参考信号组合，并利用计算复杂度低、延迟低的多通道主动路噪控制算法产生与待抵消噪声信号(车内初级噪声)幅值相同，相位相反的次级噪声实现目标控制区内噪声的干涉相消。
[0075]
一、车内路噪分区主动控制系统
[0076]
如图1所示，根据本发明实施的一种桥基式异常排放船舶燃料油含硫量监测装置，至少包括：
[0077]
1)多组声压传感器1(麦克风)，设于车内用于采集车内路噪待消信号的；
[0078]
2)多组振动加速度传感器2，设于车外用于采集车外噪声参考信号；
[0079]
3)pcr雷达传感器3，设于车内用于识别各座位乘员落座情况并确定目标控制区域；
[0080]
其中，所述声压传感器1、振动加速度传感器2和pcr雷达传感器3均与dsp控制器4电连接；
[0081]
4)dsp控制器4采用一种车内路噪分区主动控制方法，控制头枕扬声器5在所述目标控制区域产生与所述车内路噪待消信号幅值相同、相位相反的次级抵消信号，进行车内目标控制区域的降噪控制。
[0082]
具体的，所述多组声压传感器1(麦克风)的布置位置为：
[0083]
在主驾右侧(dr)、副驾左耳(pl)、后排左侧右耳(rlr)、后排右侧左耳(rrl)各布置一个。
[0084]
所述多组振动加速度传感器2的布置位置为：
[0085]
前悬架左右侧三角臂前端与减震器连接点被动端处各布置一个、前悬架左右侧三角臂后端与减震器连接点被动端处各布置一个、前悬架左右减震阻尼器上端被动端处各布置一个、左右前轮心处被动端各布置一个、前轴副车架中部被动端布置一个、车身与底盘左右连接横梁中部处被动端各布置一个、后悬架左右扭力梁前端处被动端各布置一个、后悬架左右扭力梁后端处被动端各布置一个、后悬架左右减震阻尼器上端被动端处各布置一个、左右后轮心处被动端各布置一个、后悬架扭力梁中部被动端布置一个；共20个采集点布置20个振动加速传感器。
[0086]
进一步的，本实施例的车辆行驶条件及工况为：
[0087]
采用前悬为麦弗逊式独立悬架结构，后悬为扭力梁式非独立悬架结构的新能源试验车为控制器测试被控对象，在粗糙沥青路面上对其进行振动噪声测试；
[0088]
车速调节设置为定速巡航模式，从30～120km/h每增加10km/h作为一个稳态测试工况；加速方式则采用全油门加速并以此作为时变非稳态测试工况；
[0089]
其中加速度传感器获取的频谱噪声信号为参考信号，耳旁侧的麦克风频谱噪声信号为待消信号也即初级信号。
[0090]
测试工况如下表所示：
[0091][0092][0093]
所需要的仪器设备如下表所示：
[0094]
序号设备名称数量1dsp控制器1套2pcb三轴加速度传感器20个3麦克风(声压传感器)4组4三轴bnc插头线缆若干5头枕扬声器4组
[0095]
二、车内路噪分区主动控制方法
[0096]
基于同一发明构思，本技术实施例还提供了一种车内路噪分区主动控制方法，基于如上所述的车内路噪分区主动控制系统，如图2所示，具体包括如下步骤：
[0097]
s1，pcr雷达传感器对车内乘员落座位置进行识别感应，并确定车内降噪目标控制区域和非目标控制区域；
[0098]
s2，对所述目标控制区域和非目标控制区域分配对应的加权因子；
[0099]
s3，在多工况行驶条件下，利用多组振动加速度传感器和多组声压传感器采集噪声频谱信号，将振动加速度传感器采集的噪声频谱信号作为参考信号x(n)，将声压传感器采集的噪声频谱信号作为待消信号d(n)；
[0100]
s4，通过dsp控制器存储读取所述参考信号x(n)和待消信号d(n)，结合所述加权因子，利用最大加权多重相干分析法筛选出最佳参考信号组合；
[0101]
s5，基于筛选出的最佳参考信号组合，采用基于时-频域多通道fxlms算法生成次级抵消信号；
[0102]
s6，所述目标控制区域内的头枕扬声器根据所述次级抵消信号产生对应的次级声源，实现目标区域的降噪。
[0103]
具体的：
[0104]
1)在步骤s1中，采用pcr雷达传感器对车内人员乘坐情况进行识别感应，需要特别指出pcr雷达传感技术非常成熟本专利只是对现有技术进行借用，主要用以识别感应出车内各座位乘员落座情况即区分车内有多少乘员及其分别落座的位置，从而形成主动控制架构形式(集中式和分布式)；
[0105]
其中，集中式为车内乘员满座，分布式为车内乘员分别落座即单区域、二区域、三区域；
[0106]
所述确定车内降噪目标控制区域的具体过程为：判断驾乘位置是否有人落座，若是，则该位置为目标控制区域，若否，则该位置为非目标控制区域。
[0107]
2)在步骤s2中，所述分配对应的加权因子的具体过程为：
[0108]
当pcr雷达传感系统系统感应出车内只有一位乘员即驾驶员座需要实现路噪控制，则该目标控制区域响应点处的初级信号(待消信号)与车身底盘处的参考信号的相干系数加权值设为1，其他非目标控制区域处的加权值均设置为0；同理当pcr雷达传感系统系统感应出二区域、三区域以及满座时，对应目标控制区域响应点处的初级信号(待消信号)与车身底盘处的参考信号的相干系数加权值设为1，而无乘客落座非目标控制区域的相干系数加权均设置为0；
[0109]
车身布置的加速度传感器(参考信号采集设备)和座椅头枕处的麦克风(待消信号采集设备)以及座椅头枕处的扬声器(次级信号发生器)均处于工作状态且无须进行另行控制和操作，有利于减轻系统的控制复杂度。
[0110]
3)在步骤s3中，所述多工况行驶条件具体为：
[0111]
采用前悬为麦弗逊式独立悬架结构，后悬为扭力梁式非独立悬架结构的新能源试验车为控制器测试被控对象；
[0112]
汽车行驶路面条件为粗糙沥青路面和光滑沥青路面。车速调节设置为定速巡航模式，从30～120km/h每增加10km/h作为一个稳态测试工况；加速方式则采用全油门加速并以此作为时变非稳态测试工况；
[0113]
其中加速度传感器获取的频谱噪声信号为参考信号，耳旁侧的麦克风频谱噪声信号为待消信号也即初级信号。
[0114]
4)在步骤s4中，所述最大加权多重相干分析法是在多重相干分析法的基础上做出的改进，其原理是其主要是计算多个参考信号形成的组合子集与响应点处待消信号的相干系数，并对各区域参考信号与待消信号之间计算的相干系数进行加权计算，获取以目标控制区域降噪量最大的参考信号组合，并根据理论最大降噪量(参考信号相干性最大)来对不同组合信号进行排序和筛选，基于筛选出的参考点再重新进行信号组合，直到达到目标效果。
[0115]
如图3所示，最大加权多重相干分析法筛选最优参考信号组合的具体过程如下：
[0116]
在本技术中，输入信号是悬架与车身连接处被动端的20个加速度传感器采集的振动信号，输出信号在车内乘客头枕处安置麦克风采集的声压信号。其中，基于相干系数求得目标降噪量，公式如下：
[0117][0118]
式(1)中，多重相干系数计算公式如下：
[0119][0120]
式中：δ(f)为理论最大降噪量，为多重相干系数，为输入信号xn引起的输出y(n)的自功率谱；s
dd
(f)为初级噪声信号d(n)自功率谱。s
xd
为xn与d(n)的互谱，上标“t”表示转置，s
xx
＝x
*
x
t
为xn自功率谱，上标
“‑
1”表示矩阵求广义逆。
[0121]
首先，计算所有n个参考信号与各区域处待消信号的多重相干系数，并根据加权规则对各区域计算的相干系数进行加权，取多重相干系数最大值对应的参考信号，将其排序为1并存储记录。
[0122]
在第二个迭代循环中，将排序1的参考信号移除，计算剩余的n-1个参考信号与待消信号的多重相干系数，加权计算后取多重相干系数最大值对应的参考信号，将其排序为2。
[0123]
如此循环，直至最后一个参考信号。可以选择排序靠前的参考信号所处的位置作为路噪控制系统振动加速度传感器的布置位置并以此作为系统控制的参考信号。
[0124]
利用最大加权多重相干系数法筛选参考信号的计算公式为：
[0125][0126]
式中：n为车内控制区域的个数，fu为最高频率点，f
l
为最低频率点，μn为各区域相干系数的加权值。
[0127]
5)在步骤s5中，为了解决fxlms算法在宽带噪声控制中，计算负担大，收敛速度慢的问题，本技术采用一种时-频域fxlms算法的主动噪声控制算法，在频域计算梯度估计和滤波参考信号以减少计算复杂度，在时域更新控制滤波器系数以达到最小化延迟的目的。
[0128]
如图4所示，短时傅里叶变换(stft)将时域信号转换为频域信号用其分析非平稳信号。在主动控制算法中，需要一种完美的重构方法来使用stft重构输出信号。并且半周期正弦窗函数在重叠为50％时，能对信号进行较为真实的重构。该半周期正弦窗函数可以表示为：
[0129][0130]
式中：m为窗函数的长度，m＝0，
…
，m-1为窗函数的元素。
[0131]
所述时-频域fxlms算法实现过程如下：
[0132]
步骤一：
[0133]
sc为参考信号x(n)将其视为扩展主块，在其开始和结束处附加m/2个零，然后将该扩展信号分成j个重叠子块，这些重叠的子块由半周期正弦窗函数加窗，然后把所有子块从时域转换为频域，其计算公式如下：
[0134][0135]
式中：x
k，j
表示为频域中第k个块的第j个加窗主子块参考信号组，q＝-m/2，
…
，-1，0，
…
n-1，n，
…
n+m/2-1扩展块的元素，fft表示为快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，表示为窗函数，信号转换过程加窗为了防止信号的泄露而失
真。
[0136]
步骤二：
[0137]
滤波频域输出信号的计算公式为：
[0138]yk，j
＝wk·
x
k，j
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0139]
式中：y
k，j
为频域中第k个块的第j个加窗子块的滤波输出信号，wk为自适应滤波器在频域中第k个块的系数。
[0140]
步骤三：
[0141]
频域滤波输出信号需要经过反快速傅里叶变换重构到时域中，其计算公式如下：
[0142][0143]
式中：ifft表示为反快速傅里叶变换。
[0144]
期望重构的滤波输出信号计算公式为：
[0145]
y(i)＝[y
′
(0)，y
′
(1)，
…y′
(n-2)，y
′
(n-1)]
t
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0146]
式中：上标“t”表示为转置。
[0147]
步骤四：
[0148]
残余误差信号表示为：
[0149]
e(n)＝d(n)-s(n)*y(n)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0150]
式中：d(n)为待抵消信号，s(n)为时域中次级通路的脉冲响应，y(n)为期望重构的滤波输出信号，*表示为卷积计算。
[0151]
步骤五：
[0152]
将上式得到残余误差信号分为j-2个重叠子块，然后对每个子块进行加窗并将其由时域信号转换为频域信号，计算公式如下：
[0153][0154]
式中：e
k，j
是频域中第k个块的第j个加窗残余子块，j＝1，
…
，j-2是加窗残余子块，i＝0，
…
，n-1是块的元素。
[0155]
步骤六：
[0156]
自适应滤波器权系数更新如下：
[0157][0158]
式中：μ
k，j-2
表示为频域加窗子块的归一化收敛因子，x
′
k，j-2
为滤波参考信号，e
k，j-2
表示为误差信号。
[0159]
滤波参考信号表示为：
[0160]
x
′
k，j
＝x
k，j
·
s(z)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0161]
式中：s(z)表示为频域中次级通路的脉冲响应。
[0162]
三、方法验证
[0163]
为简化验证过程，本实施例中的控制区域分别为驾驶员座位与右后排乘客位置，麦克风、加速度传感器、扬声器等设备布置如上所述，因此此例中目标控制区域分为集中式和分布式，其中集中控制方式为驾驶员座位与右后排乘客位置均需要降噪，两个位置均为目标控制区域，目标控制区域的相干系数均需要加权且权值设置为1；分布式控制方式为驾驶员座位需要降噪，该位置为目标控制区域，而右后排乘客位置不需要降噪，该位置为非目标控制区域，因此驾驶员位置处的相干系数权值设置为1，右后排乘客位置处的相干系数权值设置为0。
[0164]
图5为集中式区域理论降噪计算结果，其为集中均衡控制模式；图6为分布式区域理论降噪计算结果，其为分区目标控制模式；
[0165]
对比图5和图6可以清楚的发现在分区目标控制模式下，目标控制区域为驾驶员座位，其理论降噪量较图4中的集中均衡控制模式有明显的提升。
[0166]
综上所述：
[0167]
1、本技术以目标控制区域的降噪效果最优为目标，根据识别感应出的不同驾乘区域场景下的车内目标区域内来筛选最优参考信号组合，并利用主动噪声控制技术对汽车在中低频噪声进行分区控制，实现车内降噪目的，能够解决电动汽车在失去发动机阶次噪声声掩蔽效应之后的中低频路噪凸显的问题；
[0168]
2、本技术采用一种基于时-频域多通道fxlms算法的主动噪声控制算法，在频域计算梯度估计和滤波参考信号以减少计算复杂度，在时域更新控制滤波器系数以达到最小化延迟的目的，控制算法收敛速度快、延迟低、稳定性高。
[0169]
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种车内路噪分区主动控制系统，其特征在于：包括设于车内用于采集车内路噪待消信号的多组声压传感器(1)和设于车外用于采集车外噪声参考信号的多组振动加速度传感器(2)，所述车内还设有用于识别各座位乘员落座情况并确定目标控制区域的pcr雷达传感器(3)，所述声压传感器(1)、振动加速度传感器(2)和pcr雷达传感器(3)均与dsp控制器(4)电连接；所述dsp控制器(4)采用车内路噪分区主动控制方法，控制头枕扬声器(5)在所述目标控制区域产生与所述车内路噪待消信号幅值相同、相位相反的次级抵消信号，进行车内目标控制区域的降噪控制。2.根据权利要求1所述的车内路噪分区主动控制系统，其特征在于：所述多组声压传感器(1)的具体布置位置为：主驾右侧、副驾左耳、后排左侧右耳、后排右侧左耳各布置一个。3.根据权利要求1所述的车内路噪分区主动控制系统，其特征在于：所述多组振动加速度传感器(2)的具体布置位置为：前悬架左右侧三角臂前端与减震器连接点被动端处各布置一个、前悬架左右侧三角臂后端与减震器连接点被动端处各布置一个、前悬架左右减震阻尼器上端被动端处各布置一个、左右前轮心处被动端各布置一个、前轴副车架中部被动端布置一个、车身与底盘左右连接横梁中部处被动端各布置一个、后悬架左右扭力梁前端处被动端各布置一个、后悬架左右扭力梁后端处被动端各布置一个、后悬架左右减震阻尼器上端被动端处各布置一个、左右后轮心处被动端各布置一个、后悬架扭力梁中部被动端布置一个。4.一种车内路噪分区主动控制方法，基于权利要求1～3任一项所述的车内路噪分区主动控制系统，其特征在于，包括如下步骤：s1，pcr雷达传感器对车内乘员落座位置进行识别感应，并确定车内降噪目标控制区域和非目标控制区域；s2，对所述目标控制区域和非目标控制区域分配对应的加权因子；s3，在多工况行驶条件下，利用多组振动加速度传感器和多组声压传感器采集噪声频谱信号，将振动加速度传感器采集的噪声频谱信号作为参考信号x(n)，将声压传感器采集的噪声频谱信号作为待消信号d(n)；s4，通过dsp控制器存储读取所述参考信号x(n)和待消信号d(n)，结合所述加权因子，利用最大加权多重相干分析法筛选出最佳参考信号组合；s5，基于筛选出的最佳参考信号组合，采用基于时-频域多通道fxlms算法生成次级抵消信号；s6，所述目标控制区域内的头枕扬声器根据所述次级抵消信号产生对应的次级声源，实现目标区域的降噪。5.根据权利要求4所述的车内路噪分区主动控制方法，其特征在于步骤s1中，所述确定车内降噪目标控制区域和非目标控制区域，具体过程为：判断驾乘位置是否有人落座，若是，则该位置为目标控制区域，若否，则该位置为非目标控制区域。6.根据权利要求4所述的车内路噪分区主动控制方法，其特征在于步骤s2中，所述分配对应的加权因子，具体过程为：将所述目标控制区域的待消信号与参考信号的相干系数加权值设为1，将所述非目标
控制区域的待消信号与参考信号的相干系数加权值设为1。7.根据权利要求4所述的车内路噪分区主动控制方法，其特征在于步骤s3中，所述多工况行驶条件具体为：采用前悬为麦弗逊式独立悬架结构，后悬为扭力梁式非独立悬架结构的新能源试验车为控制器测试被控对象；汽车行驶路面条件为粗糙沥青路面和光滑沥青路面，车速调节设置为定速巡航模式，从30～120km/h每增加10km/h作为一个稳态测试工况；加速方式则采用全油门加速并以此作为时变非稳态测试工况。8.根据权利要求4所述的车内路噪分区主动控制方法，其特征在于步骤s4中，所述利用最大加权多重相干分析法筛选出最佳参考信号组合，具体计算公式为：式中：n为车内控制区域的个数，f
u
为最高频率点，f
l
为最低频率点，μ
n
为各区域相干系数的加权值；为多重相干系数，其计算公式如下：式中:δ(f)为理论最大降噪量，为参考信号x
n
引起的滤波输出信号y(n)的自功率谱；s
dd
(f)为待消信号d(n)自功率谱，s
xd
为x
n
与d(n)的互谱，s
xx
＝x*x
t
为参考信号x
n
自功率谱。9.根据权利要求4所述的车内路噪分区主动控制方法，其特征在于步骤s5中，所述基于时-频域多通道fxlms算法，具体过程为：步骤一：sc为参考信号x(n)将其视为扩展主块，在其开始和结束处附加m/2个零，然后将该扩展信号分成j个重叠子块，这些重叠的子块由半周期正弦窗函数加窗，然后把所有子块从时域转换为频域，其计算公式如下：式中：x
k，j
表示为频域中第k个块的第j个加窗主子块参考信号组，q＝-m/2，
…
，-1，0，
…
n-1，n，
…
n+m/2-1扩展块的元素，fft表示为快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，表示为窗函数，信号转换过程加窗为了防止信号的泄露而失真；步骤二：滤波频域输出信号的计算公式为：y
k，j
＝w
k
·
x
k，j
式中：y
k，j
为频域中第k个块的第j个加窗子块的滤波输出信号，w
k
为自适应滤波器在频域中第k个块的系数；步骤三：频域滤波输出信号需要经过反快速傅里叶变换重构到时域中，其计算公式如下：
式中：ifft表示为反快速傅里叶变换；期望重构的滤波输出信号计算公式为：y(i)＝[y
′
(0)，y
′
(1)，
…
y
′
(n-2)，y
′
(n-1)]
t
式中：上标“t”表示为转置；步骤四：残余误差信号表示为：e(n)＝d(n)-s(n)*y(n)式中：d(n)为待抵消信号，s(n)为时域中次级通路的脉冲响应，y(n)为期望重构的滤波输出信号，*表示为卷积计算；步骤五：将步骤四中得到残余误差信号分为j-2个重叠子块，然后对每个子块进行加窗并将其由时域信号转换为频域信号，计算公式如下：式中：e
k，j
是频域中第k个块的第j个加窗残余子块，j＝1，
…
，j-2是加窗残余子块，i＝0，
…
，n-1是块的元素；步骤六：自适应滤波器权系数更新如下：式中：μ
k，j-2
表示为频域加窗子块的归一化收敛因子，x
′
k，j-2
为滤波参考信号，e
k，j-2
表示为误差信号；滤波参考信号表示为：x
′
k，j
＝x
k，j
·
s(z)式中：s(z)表示为频域中次级通路的脉冲响应。10.一种新能源车，其特征在于，采用权利要求1～3任一项所述的车内路噪分区主动控制系统。

技术总结

本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种应用于车内路噪分区主动控制的系统及其控制方法。主要是通过汽车底盘车载传感器采集噪声数据作为参考信号，利用车内传感器对控制区域进行识别，获取控制区域；基于目标控制区域降噪量最大化，利用最大加权多重相干分析法，筛选出与目标控制区域相干性最好的最优参考信号组合，并利用低计算复杂度、低延迟的多通道主动路噪控制算法产生与待抵消噪声信号(车内初级噪声)幅值相同，相位相反的次级噪声实现控制区内噪声的干涉相消。制区内噪声的干涉相消。制区内噪声的干涉相消。