張程鵬，張士強(qiáng)，李 浩，王 石，李 允，曹蘊(yùn)濤

（中國(guó)第一汽車集團(tuán)有限公司，吉林 長(zhǎng)春 130011）

1 研究現(xiàn)狀

汽車主動(dòng)降噪技術(shù)（Active Noise Control,ANC）在近兩年的國(guó)內(nèi)汽車市場(chǎng)發(fā)展迅速，截至2022 年1 月，國(guó)內(nèi)汽車市場(chǎng)有25 個(gè)品牌共63 款車型具備主動(dòng)降噪功能，如合資品牌的凱迪拉克、林肯、本田、別克等，國(guó)產(chǎn)品牌的紅旗、長(zhǎng)城、吉利、大通等。合資品牌的產(chǎn)品主要由BOSE、哈曼、Silentium、松下等供應(yīng)商提供，國(guó)內(nèi)相關(guān)企業(yè)也逐步在國(guó)產(chǎn)車型上進(jìn)行量產(chǎn)。

以乘用車四缸發(fā)動(dòng)機(jī)為例，發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲的能量集中在二、四、六階，屬于低頻噪聲，傳統(tǒng)被動(dòng)降噪方法對(duì)低頻噪聲的隔吸聲并不理想。由于低頻噪聲波長(zhǎng)較長(zhǎng)，相位變化慢，根據(jù)聲波干涉原理，主動(dòng)降噪技術(shù)對(duì)低頻噪聲的抵消有明顯優(yōu)勢(shì)。

1.1 國(guó)外研究進(jìn)展

2017 年，HASEGAWA 等人提出虛擬麥克風(fēng)技術(shù)用于修正人耳不在最佳降噪位置的問題，但增加的傳遞函數(shù)會(huì)占用更多的計(jì)算資源[1]。2018年，CHENG 等改進(jìn)了窄帶噪聲的次級(jí)傳遞函數(shù)的辨識(shí)方法，采用一系列自適應(yīng)濾波器，針對(duì)不同頻帶的次級(jí)傳遞函數(shù)特征完成建模，降低誤差并提高了收斂速度[2]。

1.2 國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展

2017 年，MA 等人在利用附加隨機(jī)噪聲法進(jìn)行次級(jí)路徑建模，采用無(wú)限脈沖響應(yīng)（Infinite Impulse Response, IIR）濾波器減小了寬頻隨機(jī)噪聲對(duì)殘余噪聲功率的影響，從而提高了系統(tǒng)收斂速度和建模精度[3]。2018 年，ZHAO 等人提出一種將次級(jí)路徑離線識(shí)別和在線識(shí)別相結(jié)合的新型方法，可以使有源噪聲控制系統(tǒng)達(dá)到更快更穩(wěn)定的效果[4]。2019 年陳祥君在陷波最小均方算法（Least Mean Square, LMS）的基礎(chǔ)上提出陷波延時(shí)LMS 算法，從而將參考信號(hào)的延時(shí)操作取代傳統(tǒng)陷波LMS 算法中次級(jí)路徑傳遞函數(shù)與參考信號(hào)的卷積操作，大幅降低算法的計(jì)算量[5]。2020 年肖夢(mèng)迪提出一種基于能量比調(diào)控的次級(jí)通道在線建模有源噪聲控制算法，能獲得較快的建模收斂速度[6]。2021 年來(lái)昊采用誤差濾波LMS 算法進(jìn)行控制，噪聲煩惱度明顯降低[7]。WANG 等人對(duì)于窄帶有源噪聲控制系統(tǒng)提出了一種新的頻率估計(jì)方法，該方法不需要原始信號(hào)的先驗(yàn)信息，并且大大改善了收斂特性[8]。馮智?；谔摂M誤差傳感的方法，擴(kuò)大了主動(dòng)降噪的有效降噪范圍[9]。2022年吳禮福采用一種自校正自適應(yīng)算法，通過串聯(lián)多個(gè)低階濾波器以簡(jiǎn)化濾波器階數(shù)選擇并降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)獲得與濾波x 最小均方算法（Filtered-x Least Mean Square, FxLMS）相當(dāng)?shù)慕翟胄阅躘10]。

2 FxLMS 算法原理

2.1 LMS 算法理論

LMS 是以誤差信號(hào)的均方根最小為目標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，采用有限脈沖響應(yīng)（Finite Impulse Response,FIR）濾波器，其輸出只和當(dāng)前時(shí)刻的輸入以及之前若干時(shí)刻的輸入有關(guān)。

n時(shí)刻輸入X(n)為

n時(shí)刻濾波器權(quán)系數(shù)W(n)為

n時(shí)刻濾波器輸出y(n)為

LMS 算法基本思路為控制權(quán)系數(shù)W(n)沿著梯度方向搜索實(shí)現(xiàn)均方誤差ε最小，下面簡(jiǎn)述公式推導(dǎo)過程。

期望信號(hào)d(n)與輸出信號(hào)y(n)相減：

均方誤差ε為

權(quán)系數(shù)更新為

2.2 自適應(yīng)陷波法原理

目前車內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)主動(dòng)降噪的原理主要采用基于FxLMS 的自適應(yīng)陷波濾波算法，自適應(yīng)陷波算法是人為構(gòu)造正弦頻率信號(hào)作為參考信號(hào)，通過LMS 算法實(shí)現(xiàn)對(duì)某一目標(biāo)頻率噪聲的抵消，自適應(yīng)陷波濾波算法框圖如圖1 所示，其中x(n)為噪聲源，d(n)為誤差麥克風(fēng)噪聲處原始噪聲，X0(n)為正弦參考信號(hào)，w0(n)和w1(n)為權(quán)系數(shù)，y(n)為次級(jí)聲波，e(n)為誤差信號(hào)，S(z)為次級(jí)傳遞函數(shù)，S0(z)為次級(jí)傳遞函數(shù)估計(jì)。由于自適應(yīng)陷波算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、計(jì)算量較小，并受限于汽車成本，因此，工程應(yīng)用廣泛采用自適應(yīng)陷波算法。

圖1 自適應(yīng)陷波法原理圖

3 仿真模型

本文采用 Simulink 建立了自適應(yīng)陷波模型，采集實(shí)車的加速噪聲及轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，對(duì)轉(zhuǎn)速進(jìn)行平滑處理，比較降噪前后的仿真結(jié)果，對(duì)該算法進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果符合預(yù)期。

在Simulink 仿真環(huán)境中建立的主動(dòng)降噪仿真模型如圖2 所示。仿真模型采用車內(nèi)原始加速噪聲數(shù)據(jù)及發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，根據(jù)轉(zhuǎn)速構(gòu)建正弦參考信號(hào)。為滿足LMS 算法的收斂的要求，其中可調(diào)節(jié)的參數(shù)包括迭代步長(zhǎng)、泄露因子、信號(hào)幅值等，運(yùn)行模型能夠驗(yàn)證陷波算法的有效性。但需要注意的是，純數(shù)值仿真無(wú)法模擬真實(shí)次級(jí)路徑與次級(jí)路徑估計(jì)的差異。

圖2 自適應(yīng)陷波仿真模型

某四缸機(jī)車型加速工況駕駛員左耳噪聲仿真效果對(duì)比如圖3 所示，仿真結(jié)果驗(yàn)證了仿真模型和算法的有效性。圖3 上半部分為原始噪聲，圖3下半部分為仿真降噪后的效果，可以看出發(fā)動(dòng)機(jī)二階噪聲明顯降低，驗(yàn)證效果符合預(yù)期。

圖3 仿真降噪前后對(duì)比圖

4 掃頻辨識(shí)方法

次級(jí)路徑的辨識(shí)過程有離線和在線兩種方法，其中離線建模是在系統(tǒng)未工作時(shí)，對(duì)次級(jí)路徑的傳遞函數(shù)用FIR 濾波器進(jìn)行估計(jì)，對(duì)于車內(nèi)主動(dòng)降噪系統(tǒng)的次級(jí)路徑建模，當(dāng)硬件系統(tǒng)的位置和參數(shù)確定后，次級(jí)路徑特性保持不變，因此，車內(nèi)主動(dòng)降噪研究普遍采用離線建模的方式估計(jì)次級(jí)路徑。

次級(jí)路徑的辨識(shí)是數(shù)字信號(hào)從發(fā)出到再次采集的過程，主要體現(xiàn)了信號(hào)的延時(shí)和相位變化，包含了硬件電路、揚(yáng)聲器、空氣、麥克風(fēng)的完整的信號(hào)傳輸路徑。實(shí)現(xiàn)過程如圖4 所示。

圖4 離線辨識(shí)次級(jí)路徑過程示意圖

目前公開的研究成果對(duì)次級(jí)路徑建模采用白噪聲信號(hào)進(jìn)行辨識(shí)過程的計(jì)算，本文采用一種掃頻方法進(jìn)行次級(jí)路徑離線建模工作，通過合成降噪頻率區(qū)間的正弦波進(jìn)行掃頻辨識(shí)，估計(jì)出次級(jí)路徑的時(shí)延系數(shù)的擬合曲線，在進(jìn)行控制程序?yàn)V波時(shí)調(diào)用。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于采用連續(xù)變化的頻率進(jìn)行建模，頻率范圍和運(yùn)行時(shí)間可根據(jù)研究或工程需要靈活調(diào)整。

掃頻信號(hào)的計(jì)算推導(dǎo)如下：

頻率函數(shù)為

式中，f0為初始頻率；k為增長(zhǎng)系數(shù)。

式中，f1為終止頻率。

則計(jì)算相位函數(shù)需要對(duì)f(t)積分，得

所以正弦掃頻的函數(shù)為

采用上述推導(dǎo)的掃頻公式結(jié)合揚(yáng)聲器的頻響特征，研究過程設(shè)定掃頻范圍為50～300 Hz，時(shí)間為10 s。在車內(nèi)環(huán)境下進(jìn)行次級(jí)路徑的辨識(shí)結(jié)果如圖5 所示。

圖5 次級(jí)路徑辨識(shí)結(jié)果

5 DSP 控制器與實(shí)車匹配

DSP 芯片是一種特別適合于進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)字信號(hào)處理運(yùn)算的微處理器，具有獨(dú)立的硬件乘法器，乘法指令可在單周期內(nèi)完成，使卷積、數(shù)字濾波、相關(guān)運(yùn)算、矩陣運(yùn)算等算法中的大量乘法運(yùn)算速度加快。

本文使用的硬件控制器的DSP 芯片型號(hào)為ADI 21489，使用C 語(yǔ)言對(duì)控制器進(jìn)行固件開發(fā)及主動(dòng)降噪算法移植?？刂破骶邆潲溈孙L(fēng)信號(hào)讀取、控制器局域網(wǎng)（Controller Area Network, CAN）信號(hào)讀取，數(shù)據(jù)處理及驅(qū)動(dòng)揚(yáng)聲器發(fā)聲等功能，可以滿足研究工作的需求，進(jìn)行主動(dòng)降噪效果驗(yàn)證。本節(jié)內(nèi)容對(duì)DSP 控制器與實(shí)車的匹配工作進(jìn)行介紹，包括硬件接口匹配、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)接口匹配、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與控制器程序匹配。

5.1 硬件接口匹配

本研究采用原車線束進(jìn)行音響系統(tǒng)與控制器的匹配，通過以下過程完成控制器與原車揚(yáng)聲器的匹配工作。實(shí)物效果如圖6 所示。

圖6 控制器接口及匹配

參照原車功放的針腳接口定義確認(rèn)原車線束端的電源、揚(yáng)聲器線束位置；根據(jù)控制器端的接口定義，確認(rèn)控制器端的電源、揚(yáng)聲器、CAN、麥克風(fēng)的針腳，通過接插頭線束引出；通過線端的接插件，將原車線束定義與控制器端的線束定義對(duì)應(yīng)連接。

5.2 發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與控制器程序匹配

根據(jù)自適應(yīng)陷波算法的原理，需要轉(zhuǎn)速信號(hào)生成主階次頻率的參考信號(hào)。從車載診斷系統(tǒng)接口（On Board Diagnostics, OBD）引出CAN_H、CAN_L 針腳；使用CAN 分析儀連接并確認(rèn)讀出正確的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)；引出信號(hào)接入控制器；修改微控制單元（Micro Controller Unit, MCU）部分程序代碼，根據(jù)原車OBD 文件修改發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)對(duì)應(yīng)的地址、掩碼、高低位、精度和偏置量。將修改好的程序刷入控制器的MCU 中，通過控制器的上位機(jī)可以顯示出當(dāng)前發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速數(shù)值，即完成了發(fā)動(dòng)轉(zhuǎn)速與控制器的程序匹配。

主動(dòng)降噪程序具備了在實(shí)車環(huán)境下進(jìn)行閉環(huán)驗(yàn)證的硬件條件。控制程序能夠在DSP 上運(yùn)行，以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為前饋信號(hào)、麥克風(fēng)誤差信號(hào)作為反饋信號(hào)，進(jìn)行主動(dòng)降噪功能驗(yàn)證。

6 實(shí)車布置與測(cè)試結(jié)果

6.1 車內(nèi)主動(dòng)降噪的硬件布置方案

降噪麥克風(fēng)布置在副駕駛頭枕位置，控制器布置在后備箱內(nèi)，驅(qū)動(dòng)右前車門低音揚(yáng)聲器發(fā)聲，降噪麥克風(fēng)布置在副駕駛頭枕處。測(cè)試使用的標(biāo)準(zhǔn)傳聲器布置在與降噪麥克風(fēng)相同的位置，如圖7所示，其余測(cè)試設(shè)備及測(cè)試人員均在后排。

圖7 誤差麥克風(fēng)與標(biāo)準(zhǔn)傳聲器布置圖

6.2 試驗(yàn)結(jié)果

在轉(zhuǎn)轂試驗(yàn)室進(jìn)行主動(dòng)降噪功能測(cè)試，用掃頻方法得到次級(jí)路徑的系數(shù)（圖5），將系數(shù)導(dǎo)入降噪控制程序中進(jìn)行主動(dòng)降噪性能測(cè)試。測(cè)試工況選擇擋位鎖定在二擋，緩加速20 s，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速?gòu)? 000 r/min 上升至4 000 r/min。通過標(biāo)準(zhǔn)傳聲器采集噪聲數(shù)據(jù)并分析發(fā)現(xiàn)，300 Hz 以內(nèi)的發(fā)動(dòng)機(jī)二、四、六階降噪效果明顯，30～300 Hz 的Overall（OA）值最大降低4 dB。試驗(yàn)結(jié)果如圖8所示，其中虛線為原始噪聲，實(shí)線為開啟主動(dòng)降噪的效果。

圖8 主動(dòng)降噪開關(guān)前后對(duì)比圖

6.3 結(jié)果分析

測(cè)試結(jié)果證明主動(dòng)降噪效果明顯，證明掃頻辨識(shí)方法行之有效。根據(jù)主動(dòng)降噪算法的原理，對(duì)于較突出的頻率噪聲有明顯降噪效果，并且主觀感受明顯；反之若發(fā)動(dòng)機(jī)階次噪聲控制的很好，階次噪聲較小，則主動(dòng)降噪的降噪幅度較小，主觀感受相對(duì)微弱。本試驗(yàn)樣車的發(fā)動(dòng)機(jī)階次噪聲較為突出，測(cè)試結(jié)果表明主動(dòng)降噪技術(shù)是一種有效的發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲解決方案。

7 結(jié)束語(yǔ)

本文首先介紹了主動(dòng)降噪的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展以及部分原理，其次通過仿真模型驗(yàn)證了算法的可行性，最后從工程角度介紹了主動(dòng)降噪系統(tǒng)從線束連接、控制器通訊、硬件布置、DSP 代碼控制實(shí)現(xiàn)過程。本文提出了一種采用掃頻辨識(shí)的方法進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)主動(dòng)降噪的次級(jí)路徑研究，采用50～300 Hz 區(qū)間的掃頻信號(hào)完成辨識(shí)，并使用DSP 控制器在車內(nèi)驗(yàn)證了主動(dòng)降噪的效果。測(cè)試結(jié)果表明50～300 Hz 的發(fā)動(dòng)機(jī)二、四、六階降噪效果明顯，聲壓級(jí) OA 值最大降低4 dB。試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了掃頻方法用于次級(jí)路徑建模是可行的，可根據(jù)需要靈活調(diào)整，是一種切實(shí)可行的方法。