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汽车车内噪声是评价车型性能优劣的关键指标之一。汽车内主要噪声,如发动机、传动系统、轮胎和空气摩擦声,通过空气和结构体两种途径传播到车内。虽然车内噪声的声源分散且作用机理不同,但大都处于低频范围。由于被动控制方法控制低频噪声存在着固有缺陷,目前普遍采用主动控制的方式进行车内低频噪声的控制。同时消费者对车内声学舒适性的要求不断提高,声品质作为声学舒适性的主要内容引起了研究者的关注,研究表明汽车发动机阶次噪声声压级是影响声品质的重要指标。在主动噪声控制中,一般需要采用自适应结构以应对外界声场环境的变化。自适应控制系统需要误差信号提供反馈。典型的局部主动噪声控制系统中,由于控制区域大小存在限制,误差传声器需要放置在距离目标控制点很近的位置,这就会存在与乘员活动产生干涉的问题。为了解决该问题,本文提出了将主动噪声控制与虚拟传声器结合的声场控制技术。本文重点研究了结合虚拟传声器的主动噪声控制技术和实现方法。建立了两通道前馈自适应局部主动噪声控制模型,分析了典型的自适应控制算法性能。在车内搭建了两通道噪声主动控制系统试验平台,利用该平台完成了稳态和瞬态工况下的控制试验,研究了结构参数对控制效果的影响。根据车内声场非线性特性提出了基于神经网络的虚拟传声器信号估计方法。结合该方法与主动噪声控制模型实现了目标控制点误差信号的估计与控制,并与其他几种虚拟传声器估计方法进行了性能比较,试验结果表明结合该估计方法的主动噪声控制系统能够达到更好的控制效果。针对调节发动机阶次噪声进而改善声品质的需求,本文提出两通道并联阶次噪声主动均衡控制方法。通过仿真分析说明了该方法的有效性,并在噪声主动控制平台上进行了稳态和加速工况下阶次噪声的多种控制模式的试验,试验结果表明各种控制模式的试验都能达到预期的目标。并将阶次噪声的主动均衡控制与虚拟传声器结合起来,完成了误差传声器远距离放置下多种控制模式的阶次噪声主动均衡控制试验。