[发明专利]一种汽车噪声控制装置及方法

说明书

本发明公开了一种汽车噪声控制装置及方法，将第一声源采集模块采集汽车产生的第一噪声；通过建立的噪声预测模型对所述第一噪声进行预测，得到预测信号；将预测信号输入至主动噪声控制器模块，生成与预测信号相互抵消的控制信号。利用BP神经网络高度自学习和自适应的能力，对未见过的模式或其他噪声模式进行正确预测，得到正确的预测信号，以满足各种工况下的噪声抵消，不仅从系统的响应上更加快速，而且对于系统的稳定性也大大提高。

技术领域

本发明涉及噪声消除技术领域，更具体的说是涉及一种汽车噪声控制装置及方法。

背景技术

传统的降噪技术(被动降噪技术)，主要通过两种方式对车内噪声进行控制。一是改变汽车结构，从声源处减少共振，二是在车内安装隔声、吸声材料，在声音传播过程中对噪声进行控制；被动降噪对于低频噪声的控制效果不佳，还可能增加汽车的重量，不满足汽车轻量化设计的要求。因此合适的降噪方法对汽车的发展尤为重要。

主动降噪利用可控制的声源对某一特定的声场进行控制，达到降低声压或者能量的目的。相对于被动降噪技术，主动降噪技术在几乎不增加汽车重量、不改变汽车结构情况下，可以取得较好的降噪效果。主动降噪系统在降噪的过程中可以实现自适应，在声场可能大幅变化的汽车驾驶舱环境中可以保持稳定的降噪效果。

现在，虽然主动噪声控制已经开始应用于汽车车内噪声控制，但是目前噪声控制在车内复杂的噪声环境中难以达到稳定的降噪效果。

因此，如何提供一种稳定降噪的汽车噪声控制装置及方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种汽车噪声控制装置及方法，以解决现有技术中的不能稳定降噪的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种汽车噪声控制装置，包括：

第一声源采集模块，用于采集汽车产生的第一噪声；

噪声控制模块，用于接收所述第一噪声，并对所述第一噪声进行预测，得到预测信号；

主动噪声控制器模块，用于输入所述预测信号，生成与预测信号相互抵消的控制信号。

在上述的技术方案中，本发明的技术效果在于：利用BP神经网络高度自学习和自适应的能力，对未见过的模式或其他噪声模式进行正确预测，得到正确的预测信号，以满足各种工况下的噪声抵消。

优选的，在上述的一种汽车噪声控制装置中，所述噪声控制模块包括：数据预处理单元，获取第一噪声以及与所述第一噪声产生关联的数据样本；归一化处理单元，对所述数据样本进行归一化处理，得到对应的归一化后的归一化数据样本；

预测模型建立单元，利用MATLAB来建立噪声预测模型；

更新单元，用于更新的网络权值和更新的网络阈值；

预测模型训练单元，确定最终网络权值和最终网络阈值，得到合格的噪声预测模型。

在上述的技术方案中，本发明的技术效果在于：建立噪声预测模型能够广泛应用于各种复杂的噪声模式下。

优选的，在上述的一种汽车噪声控制装置中，还包括：第二声源采集模块，用于采集环境中的第二噪声，并传输给所述噪声控制模块，与所述第一噪声共同作为输入进行预测，得到预测信号。

在上述的技术方案中，本发明的技术效果在于：便于获取更多的训练样本，以保证系统的鲁棒性和预测精度。

优选的，在上述的一种汽车噪声控制装置中，主动噪声控制器模块包括：滤波器单元，所述预测信号输入后，经过所述滤波器单元生成与预测信号相互抵消的声音信号。