内模结构的汽车排气噪声有源控制研究及仿真.pdf

《内模结构的汽车排气噪声有源控制研究及仿真.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第30卷第7期计算机仿真2013年7月文章编号：1006—9348(2013)07—0156—04内模结构的汽车排气噪声有源控制研究及仿真王懿菇，吴伟蔚(上海工程技术大学，上海201620)摘要：研究了基于内模反馈结构的汽车排气噪声有源控制方法，使用Shannon—Bode方法和RLS自适应逆建模方法建立了次级通道的逆模型，并分析了控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。针对模型误差对控制性能的影响提出了一种基于粒子群优化算法调整反馈滤波器参数的控制方法。在Matlab／Simulink中搭建了次级通道RLS自适应逆建模模型和汽车排气噪声有源控制模型，仿真结果表明使用粒子

2、群优化算法对反馈滤波器参数进行在线调整的内模控制方法能够进一步提高汽车排气噪声有源控制的效果。关键词：内模控制；香农伯德方法；自适应逆建模；粒子群优化；噪声有源控制中图分类号：TP391．9文献标识码：BResearchandSimulationonActiveNoiseControlofVehicleExhaustBasedonIMCWANGYi-zhe．WUWei-wei(CollegeofAutomotiveEngineering，CollegeofAutomotiveEngineering，ShanghaiUniversityofEngineeringSc

3、ience，Shanghai201620，China)ABSTRACT：AcontrolmethodofactivenoisecontrolofvehicleexhaustbasedOffinternalmodelcontrolstructurewasresearched．TheinversemodelofthesecondarypathwasmodeledusingShannon-BodemethodandRI_Sadaptivein-versemodelingmethod，andtherobuststabilityandrobustcharacterofthe

4、controlsystemwereanalysed．AmethodbasedonPSOalgorithmwasproposedtomodifytheparameteroffeedbackfilteragainstthemodelingerror．Theadap-tiveinversemodelingmodelandactivenoisecontrolmodelofvehicleexhaustweresetupwithMatlab／Simulink，andthesimulationresultindicatesthattheinternalcontrolmethod

5、canfurtherimprovethecontroleffectagainstthenoiseofvehicleexhaust．KEYWORDS：IMC；Shannon-Bodemethod；Adaptiveinversemodeling；PSO；Activenoisecontrol1引言噪声有源控制技术有着很长的发展历史，经过了长时期的研究和发展，研究成果已经在许多领域得到了应用。目前最常用的控制方法是基于自适应信号处理技术的前馈控制技术，其特点是实现容易，鲁棒性较强。然而前馈控制系统也存在着参考信号难以获得，存在声反馈以及对传感器位置敏感等缺点，为此可考虑采

6、用反馈控制方法。以汽车排气噪声为控制对象，提出了一种基于内模反馈结构的噪声有源控制方法。理想的内模控制器的传递函数是次级通道传递函数的逆模型，在次级通道估计和逆建模准确的情况下可以完全消除噪声扰动的影响，但由于不可避免的存在次级通道模型的估计误差，并且次级通道本身也有非最小相位特性和延迟特性，因此其准确的逆模型是不存在收稿日期：2012—11—12修回日期：2012—11—22—156一的，在这种情况下需要使内模控制器尽可能逼近次级通道的逆模型；而对存在建模误差的系统则可以通过调节反馈滤波器的参数使系统保持稳定并尽可能地降低模型失配的影响，所以可根据次级通道的估计

7、值采用离线建模的方法设计内模控制器。针对环境变化和估计误差导致的次级通道参数的变化，可使用某些智能算法在线搜索反馈滤波器的最优参数，从而进一步提高控制效果。2内模控制结构应用于噪声有源控制的内模结构如图1。图1中P(：)的是由零阶保持器以及控制源到误差传感器之间声场所组成的次级通道传递函数，C(z)是前置滤波器，理论上若P(z)的估计完全准确，并且C(z)是P(z)的逆，则被控噪声对误差传感器的影响d(n)能够完全被消除，此时误差信号e(n)为零。但实际上P(z)的估计是由统计的图1内模控制框图方法确定的，并且随着环境的变化次级通道本身的参数也会发生变化，因而不可

8、能完全估计