车内噪声品质分析评价及其自适应主动控制方法研究

车内声品质是评价汽车产品质量和乘坐舒适性的重要指标之一，车内噪声对人的影响不仅取决于车内噪声环境的客观物理声学参数，还与人的心理、生理因素和主观感受密切相关，本项目在对不同车型车内噪声测试分析的基础上，先对车内噪声品质的进行客观分析与评价，然后采用成对比较和等级评定相结合的方法，通过不同评价组对车内噪声测试样本的声品质进行主观评价和分析，得到车内噪声品质主观评价数据和结果，提出描述车内声品质的客观物理声学参数评价指标，建立与主观评价结果相一致的车内声品质客观评价模型；提出用选择性主动消声方法控制车内声品质的新思路，研究车内声品质自适应主动控制方法，攻克声品质主动控制分频段选择性消声和发声方法，优化车内声品质的自适应主动控制策略和控制算法，形成完整的控制模式；构建车内声品质自适应主动控制系统，研究控制系统的匹配与标定方法，并在车内进行声品质自适应主动控制试验研究，实现车内声品质的改善与提高。

用B&K4100D双耳人工头采集10辆不同车型轿车在多种稳态工况下、不同车内声学环境中的182个车内噪声样本，初步建立了车内噪声特性族谱；选取其中50个典型信号作为研究对象，利用B&K 7698 PULSE声品质分析软件计算了响度、尖锐度、粗糙度、抖动度和语言清晰度5个车内声品质客观评价参量，采用语义细分主观评价方法对声音样本的“可接受的-不可接受的”声品质特性进行了主观评价，获得了来自不同年龄、性别、声学偏好、具有不同程度声学经验的24人评审团给出的主观评价值。.提出了一种支持向量机的车内声品质评价和预测方法，对比验证了该方法与基于多元线性回归、BP神经网络、广义回归神经网络3种车内声品质主客观评价模型的预测精度，结果表明基于支持向量机的声品质评价模型具有最高的预测准确率，相对误差在-9%～7%之间。.建立了符合我国国民语言特点的“车内声品质主观评价量表”，确定了以“强度”、“音调音色”、“稳定感”、“心理情感”及“指向性”为第一维度的12项主观评价指标。解决了实际测试中难以对多台被试车在不同行驶工况下采集到的声音样本进行多属性评价的择优排序问题。.建立了国产轿车车内噪声品质偏好性和烦躁度的客观量化模型，指出汽车在稳态行驶工况下，响度和尖锐度对车内噪声品质的影响更为显著，在匀加速行驶工况下，响度更适宜作为描述车内噪声品质优劣的指标。.提出了以选择性主动消声方法来调整和改善车内噪声品质的新思路。建立了以NFSFLMS算法为核心的车内声品质自适应主动控制模型，制定了车内噪声选择性控制策略，通过选择性消减车内噪声中对声品质影响较大的噪声成分，以满足不同群体对车内噪声品质的不同个性化要求。.设计开发出具有自主知识产权的车内噪声选择性自适应主动控制器、构建了车内声品质自适应控制系统。通过试验不断优化控制算法、修正控制系统参数，完成了控制系统的实车匹配与标定。在汽车稳态和加速行驶工况下对车内后排座椅处乘员两耳旁噪声实施了选择性的主动控制试验，利用车内噪声品质客观物理参数模型对主动控制后的噪声样本进行分析，结果表明车内噪声品质有14%以上的提高。.本项目共发表学术论文25篇，其中SCI检索论文5篇，EI检索论文12篇；获国家发明专利1项、实用新型专利2项,申请国家发明专利1项已公开；培养博士研究生3名、硕士研究生1名，完满完成了课题的研究任务、实现了研究目标。