Jordan Cheer，南安普敦大学声音与振动研究所
开发经济高效的集成主动降噪系统(ANC)，用于汽车驾驶室的发动机和道路降噪，同时考虑声噪源和环境因素。
使用NI CompactDAQ硬件监控汽车驾驶室环境并测量发动机和道路噪声，以实现经济高效的实时ANC系统。
道路车辆的噪音在很大程度上影响着车辆在商业上的成功与否。通过结构阻尼和吸声等被动声学处理，我们可以大大降低汽车驾驶室中的发动机和道路噪声。不过，由于需要通过新型经济发动机设计和减轻车辆重量来提高车辆燃油效率，近年来业内对主动降噪的兴趣日益浓厚。
经济型发动机设计（例如，可变排量，通常通过停用气缸来操作）通常会导致低频噪声增加，并降低车辆重量。低频噪声难以使用轻量化的被动测量进行控制，且由于ANC系统在低频时最为有效且重量增加相对较小，因此提供了一种便捷的补充解决方案。
限制车载ANC系统广泛商用的主要因素是实施成本过高。因此，必须将控制系统集成到标准汽车电子系统中。我们专注于开发成本效益高的ANC系统，并有可能实现广泛的商业应用。
许多主要汽车制造商已经深入研究并实施ANC，其中前馈发动机降噪就是一个典型范例。这些系统使用汽车音频扬声器消除汽车驾驶室中的引擎噪声，并使用误差麦克风阵列对其进行监测。根据发动机引擎的参考信号获取引擎转速，并通过自适应滤波器驱动扬声器，以最小化麦克风的压力。通过与音频系统集成，该控制器仅需极少的额外硬件或费用。
如需使用前馈控制系统降低道路噪声，则必须从安装在车辆结构上的加速计获取多个参考信号。这将导致系统造价过高，难以实现。
为了预测降噪策略在小型汽车中的性能，我们测量了8个误差麦克风和4个汽车音响扬声器之间的声学响应。此外，我们还在8个误差麦克风处测量了发动机和路面噪音产生的声学干扰。为便于执行这些测量，数据采集系统提供了至少17个带抗混叠滤波器的同步采样输入通道和至少一个音频输出通道。
此外，由于要进行道路测试，我们需要使用汽车的12 V电源为系统供电。使用NI CompactDAQ系统来满足这些要求，该系统配有5个NI 9234 C系列动态信号采集模块和一个NI 9263 C系列模拟输出模块。NI CompactDAQ兼容常用文本数学语言，我们的应用从中受益匪浅。由于我们在该软件环境方面颇具经验，而且所需代码已经编写完毕，因此可以很快获得结果。
由此得出的发动机和路面噪声测量结果突出显示了需要ANC的频率区域。例如，发动机噪声测量显示，在测试车辆四缸发动机产生的二阶发动机频率处，频谱中有一个强烈的窄带峰值。相反，道路噪声测量突出显示了80 Hz至160 Hz之间的宽带峰值，这是反馈控制的目标成分。
我们可以通过声势能的降低来评估ANC策略的性能。使用测量数据，我们综合了离线前馈控制器的性能，并将第二台发动机引擎的噪声降低了5 dB至12 dB。利用测量数据预测反馈控制器的性能，以及在目标频率范围内实现约6 dB的降幅。
我们使用NI CompactDAQ创建了发动机和道路主动降噪系统，用于在汽车中集成实现。通过NI CompactDAQ I/O功能、同步采样、抗混叠滤波器和直流电源，我们可以精确测量汽车驾驶室内的声环境。利用测量数据来预测控制器在降低发动机噪音和道路噪音方面的性能，这些预测结果表明我们有效降低了低频噪音。后续工作内容将包括实时实施这些系统。由于我们可以使用与NI CompactDAQ相同的输入和输出模块，因此预计在更新系统时将大大节省成本。
Jordan Cheer
南安普敦大学声音与振动研究所
Southampton SO17 1BJ
j.cheer@soton.ac.uk