汽车发动机噪声主动控制系统实验研究*

刘宁宁，孙跃东，王岩松，孙 裴，郭 辉

（1.上海理工大学机械工程学院，上海 200093；2.上海工程技术大学机械与汽车工程学院，上海 201620）

前言

噪声主动控制（active noise control，ANC）相对于被动控制具备低频控制效果好、占用空间小和附加成本低等优势，符合汽车舒适性、轻量化和智能化的发展趋势，是汽车NVH研究的重要内容之一。ANC系统设计限制条件少，控制目标灵活，切换方便，不仅可降低车内噪声，而且还可修正噪声频谱，优化车内声品质。量产车型中已有多个配置了ANC系统。ANC系统通过与汽车音响系统集成，利用车载扬声器发出与初级噪声等幅反相的次级声源来抵消或大幅降低噪声，改善车内听觉舒适性。目前车内噪声主动控制系统有两大类：一类是针对发动机噪声控制，另一类是针对路面噪声控制。发动机噪声阶次特征明显，研究起步较早，主动控制实现也较容易。发动机噪声主动控制系统相对于国外已有成熟的产品，国内主要是理论和实验研究阶段。比如贺岩松等基于DSP平台建立了发动机声音分区主动控制系统，能满足对发动机声音在驾驶员位置和乘客位置分别控制的要求；姜顺明利用传声器、扬声器、DSP芯片等实验设备搭建了阶次主动控制实验平台，驾驶员右耳处2阶次声压级降低4.3 dB并对响度有改善，提高了车内声品质。

ANC系统根据是否有参考信号分为前馈和反馈系统。前馈系统如图1所示，控制系统利用一个参考传感器来接收初级噪声源的信号，信号经过噪声主动控制器滤波后，由扬声器发出振幅相同、相位相反的次级声源和初级噪声源做抵消。再利用误差传感器接收残余噪声信号，传递至控制器滤波器进行自适应调整，从而保证误差传感器的区域噪声降至最佳。前馈噪声主动控制系统具有实现简单、稳定性好的优点，被广泛采用。ANC系统要求实时性高，因此核心是其控制算法，需要提高算法收敛速度和均方误差且降低计算复杂度。时域最小均方算法（least mean square，LMS）及其改进算法应用最为广泛，如变步长LMS算法（variable step-size LMS，VSS-LMS）、滤 波-x LMS算 法（filter-x LMS，FxLMS）、变步长FxLMS算法（VSS-FxLMS）等。这些改进算法对平稳和非平稳噪声具有简单、鲁棒和有效的特点。

图1 前馈噪声主动控制系统示意图

本文中首先介绍FxLMS算法和其变步长算法，并基于反正切函数建立一种迭代变步长FxLMS算法，然后在Matlab环境中建立主动控制模型，使用实车车内发动机噪声进行仿真分析，最后在某国产乘用车内设计搭建主动控制系统并进行实验验证。利用发动机转速信号，采用1个误差传声器、1个低频次级声源和控制器建立的主动控制系统对车辆稳态和非稳态工况下进行实验和结果分析。

1 ANC算法

1.1 FxLMS算法

FxLMS算法于1981年由Burgess提出并成功用于管道噪声的主动控制，从理论上解决了ANC系统的时变问题。图2为FxLMS算法的基本框图。在图2中，x（n）为噪声源信号被称为参考信号，P（z）为初级噪声源传递到误差传感器的路径被称为初级路径，S（z）为扬声器发出的次级声源传递到误差传感器的路径被称为次级路径，s^(z)是对次级路径S（z）的估计，理论上两者是相等的，x（n）经过初级路径后为期望信号d（n），W（z）为进行滤波控制的控制器，r（n）为控制器的输入信号，y（n）为控制器的输出信号，y(n)为消除期望信号的次级声源信号，e（n）为误差传感器拾取的残余噪声信号被称为误差信号。

图2 FxLMS算法框图

1.2 变步长FxLMS算法

在主动控制算法中，步长参数选取越大，算法收敛速度越快，但是相应的算法稳态误差也会变大；如果选用较小的步长参数，算法稳态误差会得到降低，但是算法收敛速度会相应变慢。针对这一问题，研究人员提出了许多变步长ANC算法的思想，本课题组也提出了一种变步长ANC算法。大部分变步长算法是利用误差信号来调整步长参数，通过建立步长与误差信号之间的函数关系，实现在算法收敛初期步长较大，而在算法收敛后期选用较小步长。文献［17］中提出了一种基于反正切函数的变步长ANC算法，如式（7）所示。

式中α、β和γ为调整参数。假设β=1，γ=2，误差e(n)在［-1，1］之间，不同的α值下步长参数与误差关系曲线如图3所示。从图中可以看出步长参数随着误差的改变而变化，误差大，步长参数随着变大。

图3 基于反正切函数的步长参数与误差关系曲线

ANC算法容易受到外界噪声干扰的影响，因此文献［22］中通过建立步长参数与迭代次数之间非线性函数关系，提出了汽车车内噪声主动控制迭代变步长算法，算法中的步长参数随迭代次数的增大而逐渐减小，从而避免了噪声等因素干扰的影响。步长参数与迭代次数的关系式为

式中：μ是根据算法收敛条件设置的步长参数最小值；μ是根据算法收敛条件设置的步长参数最大值；k是根据不同需要设置的调整参数，控制步长参数随迭代次数变化的快慢程度；e为自然对数的底数。假设μ=0.05，μ=1，则不同的k值下步长参数与迭代次数的关系曲线如图4所示。从图中可以看出步长参数随迭代次数单调递减。

图4 迭代变步长参数与迭代次数关系曲线

迭代变步长参数随着迭代次数的增加趋于稳定，但汽车车内噪声环境是复杂时变的，误差参数会变化，进而影响ANC系统的稳定性。因此本文基于反正切函数建立一种迭代变步长FxLMS算法（IVSFxLMS）。步长参数表示为

式中α、β和γ为调整参数。假设α=0.3，β=0.8，误差e(n)在［-1，1］之间的随机数，则不同的γ值下步长参数与迭代次数曲线如图5所示。从图中可以看出，步长参数开始随着迭代次数的增加而减小，当趋于稳定时随着误差的变化而实时在小范围内调整。

图5 基于反正切函数迭代变步长参数与迭代次数关系曲线

变步长FxLMS算法中滤波器W（z）的权系数可表示为

2 仿真分析

2.1 噪声数据采集与分析

本文中对国产某车辆车内噪声数据进行采集分析。实验车辆是传统燃油车，搭载4缸直列发动机，布置形式前置前驱。利用西门子公司Test.Lab数据采集分析系统和PCB公司噪声传感器，在半消声室内对车内驾驶员耳侧噪声进行采集。采样频率的大小影响计算量、实时性和主动控制效果设置。高采样频率有助于提升控制效果但同时会提高计算负担，导致实时性下降，且采样频率过高，主动控制系统的效果并不会显著提升。为兼顾良好的控制效果和较快的计算速度，将采样频率设置为12 800 Hz。对采集到的数据进行处理分析，图6是车内驾驶员耳侧噪声分析图。图6（a）是怠速工况下驾驶员右耳侧噪声频谱。从图中可以看出，耳侧噪声能量主要集中在中低频300 Hz以下，10～200 Hz频率段有明显的小波峰。怠速发动机转速约750 r/min，对应发动机2阶频率25 Hz、4阶频率50 Hz、6阶频率75 Hz，对应图中前3个峰值，峰值大小分别为29.91、40.02和47.36 dB（A），是本文主要主动控制的目标频率。图6（b）是实验车3挡全油门加速工况下驾驶员耳侧噪声总声压级及发动机2、4和6阶次声压级。从图中可以看出，发动机阶次噪声对车内噪声的主要贡献，特别是发动机2阶噪声，表明了本文针对发动机噪声主动控制研究的意义。

图6 驾驶员耳侧噪声分析图

2.2 主动控制仿真分析

在Matlab环境下，根据本文建立的IVS-FxLMS主动控制算法编写程序对采集的车内噪声进行主动控制仿真分析。次级路径为在实验车辆上进行实际测试得到的长度为256的次级路径单位脉冲响应，如图7所示，图8为其频域特性。

图7 次级路径单位脉冲响应

图8 次级路径单位脉冲响应频域特性

针对怠速工况，驾驶员耳侧为主动控制目标点进行仿真实验。首先根据发动机转速信号构造参考信号，然后调整IVS-FxLMS算法中的α、β和λ以及参考信号的幅值大小，直到算法对目标点信号的控制效果达到最佳状态。经主动控制后，原始噪声信号和残余噪声信号在频域下的对比结果如图9所示，红色实线为原始噪声，蓝色点划线为主动控制后的结果。从图中可以看出：前3个峰值频率点都有不同程度的降低；25 Hz处降低了9.26 dB（A），50 Hz处降低量最大为21.75 dB（A），75 Hz处降低了15.04 dB（A），其它频段噪声基本没有变化。

图9 仿真主动控制前后噪声频域对比

3 主动控制系统

3.1 实验系统的搭建

主动控制系统框图如图10所示，主要由5部分组成，分别是发动机转速信号采集模块、误差噪声信号采集模块、次级声源模块、功率放大器和主动控制器。硬件实物图如图11所示。发动机转速信号直接利用曲轴位置传感器信号获取，可精确判断发动机转速；误差噪声信号采集采用共达电声公司生产的车载ANC传声器，粘贴在驾驶员头顶上方的车顶棚位置，如图11（a）所示；次级声源模块采用燕飞利仕的12英寸重低音扬声器，可获得较好的低频声输出特性；采用燕飞利仕的功率放大器，与其扬声器配套使用；主动控制器采用NI的CompactRIO系统，可进行实时处理且集成了数据采集和控制输出。主动控制器、功率放大器和次级声源布置在车辆后备箱内，如图11（b）所示。基于IVS-FxLMS算法编写主动控制软件，植入到主动控制器内，主动控制算法软件根据发动机转速信号计算需要输出的控制信号，然后输出至功率放大器驱动扬声器发出次级声信号，用于抵消驾驶员人耳处的噪声信号，误差传声器采集控制后的噪声信号反馈至主动控制器的软件中用于主动控制算法的更新迭代。

图10 主动控制系统框图

图11 主动控制系统硬件布置

为了验证主动控制前后的效果，使用PCB公司传声器和西门子公司Test.Lab数据采集系统进行驾驶员耳侧处的噪声数据采集和分析，监测的数据采集系统设置如图12所示。为了验证车辆在动态工况下的主动控制效果同时避免路噪和风噪的影响，将车辆安装在Rototest公司的轴耦合式测功机上，在半消声室进行数据采集和分析，车辆设置如图13所示。

图12 驾驶员耳噪声数据采集系统

图13 车辆安装在测功机上

3.2 实验结果分析

车辆怠速工况下，主动控制前后实验效果对比如图14所示。红色实线为原始噪声，蓝色点划线为仿真主动控制结果，粉色虚线为实验主动控制结果。从图中可以看出：前3个峰值频率点的控制效果和仿真结果基本一样；25 Hz处降低了11.03 dB（A），50 Hz处同样降低量最大为20.08 dB（A），75 Hz处降低了14.15 dB（A），其它有个别频率点的噪声有所增大，但不影响整体效果。通过主观听觉感受，车内发动机轰鸣声有明显的改善，提高了听觉舒适性。

图14 实验主动控制前后噪声频域对比

将车辆安装在测功机上进行3挡全油门加速的动态工况实验，测试转速从1 000-4 000 r/min。主动控制前后实验效果对比如图15所示，红色实线为原始噪声，粉色点划线为主动控制结果。图15（a）为主动控制前后总的声压级对比，可以看出低转速有明显效果，高转速效果不佳，效果最好的转速范围为1 800-2 000 r/min左右，主动控制前后最大相差6.5 dB（A）；图15（b）～图15（d）分别为主动控制前后2阶、4阶、6阶噪声声压级对比。可以看出某些转速区间有明显效果，个别转速区间效果不佳并比原来声压级有所提高。非稳态工况下噪声主动控制效果不理想，分析其原因：（1）非稳态下的噪声主动控制调试和校准是一个难点且本文测试是3挡全油门加速，发动机转速变化快又加大了难度；（2）针对发动机每个阶次的主动控制算法参数还需要进一步改进优化。因此，这也将是课题组后续研究的重点。

图15 非稳态工况下实验?主动控制前后声压级对比

4 结论

汽车发动机噪声主动控制是目前车辆噪声主动控制研究的热点。本文中针对某国产车辆，首先采集车内驾驶员耳侧噪声，然后以发动机转速信号构造参考信号，采用本文基于反正切函数建立的一种迭代变步长（IVS-FxLMS）算法在Matlab仿真环境对车内发动机噪声的2阶、4阶和6阶噪声为控制对象进行主动控制仿真分析。仿真取得了良好的结果，4阶噪声降低最多为21.75 dB（A）。为了验证仿真分析结果，设计搭建了主动控系统的软件和硬件，将车辆置于半消声室和测功机上进行实验研究。在稳态工况即怠速工况下，主动控制实验结果和仿真结果基本一致，同样是4阶噪声降低最多为20.8 dB（A），主观感觉发动机轰鸣声明显改善，提高了听觉舒适性；在非稳态工况即3挡全油门加速工况下，在部分转速区间主动控制取得了一定的效果，在1 800-2 000 r/min区间降噪最好，主动控制前后总声压级最大相差6.5 dB（A），但在某些转速下声压级有所提高。因此，噪声主动控制系统还需要进一步地改进优化，特别是非稳态工况下的噪声控制。