【摘 要】
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该文结合国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目"车内三维弹性结构封闭空间的有源消声研究",在分析车内噪声产生机理的基础上,建立了基于神经网络的车内噪声自适
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该文结合国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目"车内三维弹性结构封闭空间的有源消声研究",在分析车内噪声产生机理的基础上,建立了基于神经网络的车内噪声自适应有源控制系统,编制了相应的控制系统软件,对降低轻型客车车内噪声进行了全面的试验与研究.1.深入分析了发动机噪声的产生机理和由于车厢壁板振动产生噪声的机理,找到了被试车辆车内噪声的主要影响因素.2.提出了车内噪声信号识别预测的神经网络方法,以解决实时有源控制中,因初、次级声场混叠而导致在初级声场采样传声器上无法采集纯初级声场声压信号问题.通过所建立的车内噪声BP神经网络模型,对室内稳态工况、非稳态工况和道路试验三种工况下车内噪声进行了预测.3.开发了基于神经网络的车内噪声自适应有源控制系统.在分析自适应有源控制系统各工作部件性能的基础上,对功率放大器、扬声器及声级计组成的次级声学通道进行了试验研究,采用Visual c++和汇编语言开发了控制系统的软件.4.采用ADALINE神经网络对车内噪声自适应有源噪声控制系统的次级声通道进行了辨识.利用Matlab软件开发了基于Simulink的车内噪声自适应有源噪声控制仿真系统.对车内特定点的噪声进行了控制仿真,选择了自适应算法的有关参数.5.利用所建立的基于神经网络的车内噪声自适应有源控制系统,对某轻型客车车内噪声在室内稳态工况、非稳态工况和道路试验三种工况下进行了有源控制试验.6.采用小波分析方法,对室内非稳态工况下的车内噪声的控制情况进行了分析.该文所开发的基于神经网络的车内噪声自适应有源控制系统对车内低频噪声具有较好的降噪效果.为进一步开发实用型车内噪声自适应有源控制系统奠定了基础.
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