汽車車內噪聲主動控制系統仿真

徐志堅，張心光，王巖松，劉寧寧

(上海工程技術大學 汽車工程學院， 上海 201620)

汽車車內噪聲主動控制系統仿真

徐志堅，張心光，王巖松，劉寧寧

(上海工程技術大學 汽車工程學院， 上海 201620)

降低汽車空腔的振動，是抑制汽車車內噪聲的有效途徑之一;以激振器、作動器和控制器等為主要部件，搭建了簡化的汽車車內噪聲主動控制系統，該系統通過將汽車空腔模型簡化為板件，以減弱板件振動為目標，實現了汽車車內噪聲主動控制;采用簡諧正弦及余弦信號作為激振器發出的激勵，用于模擬板件的初始振動，控制器通過采用模糊控制算法直接控制壓電陶瓷作動器的振動，壓電陶瓷作動器的振動用于抑制板件的振動，完成了汽車車內噪聲主動控制系統仿真;仿真結果表明，研究采用的汽車車內噪聲主動控制系統，使汽車空腔振動降低23%，為解決由汽車發動機和動力總成的振動所引發的汽車車內噪聲問題提供了一個有效途徑。

汽車；噪聲；主動控制系統

0 引言

汽車車內噪聲作為評價汽車乘坐舒適性的一項重要指標，越來越受到人們的重視。噪聲被動控制方法大多能對中、高頻段的噪聲進行有效的抑制，但無法有效抑制以低頻段噪聲為主的汽車車內噪聲[1]。

噪聲主動控制能有效抑制以低頻段噪聲為主的汽車車內噪聲，主要分為有源聲控制和有源力控制兩大類[2]。有源聲控制的降噪區域僅局限于次級聲源附近，需要大量次級聲源才能達到較好降噪效果。不同于有源聲控制，有源力控制[3]具有結構緊湊等優點，對于抑制由結構振動產生的噪聲更加有效。

在有源力控制中，控制算法多采用最小均方(least mean square, LMS)算法和模糊邏輯控制(fuzzy logic control, FLC)算法。Emborg[4]采用了基于濾波-X最小均方算法的前饋控制器，在薩博轎車上進行了車內噪聲主動控制研究；陳勇等[5]應用壓電元件針對大型復合材料圓柱殼設計了壓電自適應殼結構，并對其徑向振動進行了振動主動控制研究；Douglas[6]給出了多通道濾波-XLMS快速算法，并將其應用到噪聲主動控制系統中；路小波等[7]采用濾波-XLMS算法對壓電豎直懸掛柔性梁的振動控制系統進行了實驗研究。但是，采用LMS算法建立噪聲主動控制系統，通常是需要先建立被控對象的精確的數學模型，通過對其數學模型進行不斷的修正，才能建立出噪聲主動控制系統。因此，該方法不僅費時費力，而且可能存在由于數學模型的精確性不足而導致汽車車內噪聲主動控制系統不穩定的情況。FLC算法優于最小均方算法，在噪聲主動控制系統設計中不需要建立被控對象的精確的數學模型，因而避免了繁瑣復雜的計算的同時，使得控制機理和策略易于接受與理解，同時具有較強的魯棒性，已經有許多學者將其應用到結構控制領域[8]。

利用MATLAB/Simulink軟件，搭建簡化的汽車車內噪聲主動控制系統——有源力控制系統。將板件為控制對象，以簡諧信號作為激振器發出的激勵，模擬板件的初始振動，控制器將通過采用模糊控制算法設計，控制作動器的振動，從而振動抑制板件的振動，以實現汽車車內噪聲主動控制系統仿真。通過將研究中采用的汽車車內噪聲主動控制系統控制前后比較，研究中簡化的汽車車內噪聲主動控制系統是有效的，可為解決由汽車發動機和動力總成的振動所引發的汽車車內噪聲問題研究與應用提供一定程度的參考。

1 噪聲主動控制仿真系統

汽車車內噪聲主動控制仿真系統主要包括激振器、傳感器，電荷放大器、數據采集卡、模糊控制器、壓電驅動電源、壓電陶瓷作動器等，如圖1所示。

圖1 噪聲主動控制系統

在圖1中，激勵信號采用簡諧正弦及余弦信號，該信號迫使汽車空腔模型壁板發生受迫振動，從而使空腔模型內部出現較大的噪聲；空腔模型前壁板上的傳感器能夠迅速檢測到振動的響應情況，并將信號傳遞到模糊控制器中，經控制器處理迅速做出反應，生成控制信號，輸入到壓電陶瓷驅動電源，直接施加給空腔模型前壁板上的壓電陶瓷作動器，使得壓電陶瓷作動器按照給定的控制規律振動，抑制空腔模型壁板的振動，從而實現降低空腔模型內部噪聲的目的，噪聲主動控制系統設計與實現思路如圖2所示。

圖2 噪聲主動控制系統設計與實現思路

傳感器和作動器作為噪聲主動控制仿真系統的主要部件，采用壓電材料，分別用于振動信號的測量和抑制[9]。壓電材料主要有壓電陶瓷、高分子聚合物和壓電復合材料。與其他壓電材料相比，壓電陶瓷的力電轉換效果性能較好，具有響應速度快、能量密度高等優點[10]。因此，研究中的傳感器和作動器采用壓電陶瓷片，其相關參數見表1。

表1 壓電陶瓷片相關參數

壓電材料既是電介質，又是彈性體。因此，既具有力學特性又具有電學特性。當壓電材料作為彈性體時，由正壓電效應可知在外界作用力的作用下壓電材料會發生彈性形變。根據胡克定律可知，其應變S和應力T之間存在一定的關系：

S=sT

(1)

其中：s為彈性柔度系數矩陣，單位為m2/N。因為壓電材料與某些晶體的結構類似，所以也具有對稱性，因此，其彈性柔度系數矩陣可表達為下式：

(2)

所以，壓電材料的應變S與應力T關系的矩陣表達式可描述為：

(3)

壓電材料作為電介質時，由逆壓電效應可知在外界電場的作用下壓電材料內部發生極化，其上下表面會產生電荷使其發生形變。可用電位移D和電場強度E來表征壓電材料的電學行為，其表達式如下：

D=εE

(4)

式中，ε為介電常數，而壓電材料的極化程度與其有關，當電場強度E增加時會引起的電位移D的變化其變化量可以用介電常數ε表示，同時壓電材料的固有電容也與介電常數ε有關，而壓電材料的固有電容對其作為傳感器時的工作頻率的下限值有很大的影響。對于各向異性的電介質材料來講，材料的介電性需要用六個獨立的介電常數分量來描述；而對于各向同性的電介質材料僅用一個介電常數分量來描述。因為壓電材料與六角晶體的結構具有類似的對稱性，所以被極化的壓電材料其介電常數只有ε11、ε22和ε33，其余為0，即

(5)

因此，壓電材料電學特性的矩陣表達式為：

(6)

在車內噪聲主動控制系統中，控制算法的研究是關鍵，關系到系統穩定性、消聲效果和實時性。

模糊控制對于難以建立精確數學模型或者非常復雜的系統都有很好的控制效果。基于專家的知識和操作者的經驗[11]建立起來的模糊控制模型通過模糊推理完成控制決策過程，實現對被控對象的調節控制，能獲得較好的人工控制效果[12]。

模糊控制器是實現模糊控制的載體，其設計的好壞直接關系到噪聲主動控制的效果如何。模糊控制器一般是可以靠軟件編程來實現的。實現模糊邏輯控制的一般步驟：首先，通過傳感器把要監測的物理量變成電量，在通過模數轉換器(A/D)把它轉換成精確的數字量，精確數字輸入經過模糊邏輯控制器，首先把這個精確的數字量轉換成模糊集合的隸屬函數，這一步就是精確量的模糊化。其次，根據制定出的模糊控制規則，并進行模糊邏輯推理，以便得到一個模糊輸出集合，即一個新的模糊隸屬函數，這一步為模糊控制規則形成和推理，其目的是利用模糊輸入值獲取適當的控制規則，為每個控制規則確定適當的隸屬度，并通過加權計算合并那些規則的輸出。最后，根據模糊邏輯推理得到的輸出模糊隸屬函數，用不同的方法找一個具有代表性的精確值作為控制量，這一步為模糊輸出量的解模糊判決，意圖把分布范圍概括合并成單點的輸出值，加到壓電陶瓷作動器上實現控制[13]。

2 傳感器和作動器的布置

研究中將汽車空腔模型簡化為平板，平板的相關材料屬性如表2所示，并在平板變形量最大處的上下表面分別布置傳感器和作動器。

表2 平板的相關材料屬性

應用COMSOL/Multiphysics軟件對平板進行模態分析，以掌握其振動特性，并確定待控振動模態，約束方式為四邊固定，模態分析的部分計算結果如表3和圖3所示。

表3 平板模態分析結果

圖3 平板結構模態應變云圖

由表3和圖3的計算分析結果可知，平板的第一階模態固有頻率為72.23 Hz，其結構振動變化主要以第一階振型為主，其最大模態應變位于平板的中心處，根據最大模態力準則，確定壓電作動器和傳感器的粘貼位置，如圖4所示。

圖4 壓電作動器和傳感器的粘貼位置

3 仿真分析

研究中采用兩個多維的狀態空間模型分別來模擬實際的外擾通道和控制通道。根據系統的輸入和輸出的觀測信息來估計它的數學模型，采用的是從輸入輸出數據中估計系統狀態空間表達式，即系統狀態方程模型估計。對于單輸入單輸出(Single Input Single Output, SISO)系統而言，表達式為：

X(n+1)=AX(n)+Bu(n)

Y(n)=CX(n)+Du(n)

(7)

式(7)中,u(n)為輸入向量；Y(n)為輸出向量；X(n)為狀態向量；A為系統矩陣；B分配向量；C為量測向量；D為入出向量。

通過Simulink/MATLAB進行二維模糊控制器設計。結合四邊簡支的平板的振動主動控制研究，模糊控制系統中的控制通道模型和干擾通道模型根據上述方法在Simulink/MATLAB中建立，控制系統中的輸入信號來自于壓電陶瓷傳感器所獲得的信號，并以此作為模糊控制器的調節依據，通過模糊控制器內部的推理，輸出相應的用于驅動壓電陶瓷作動器電壓控制信號，最終使干擾信號盡量地減少。研究中以參考輸入加速度和加速度響應的偏差e及其變化率ec作為模糊控制器的輸入量，把用于驅動壓電陶瓷作動器的控制電壓作為控制器的輸出量u。于是，假設模糊控制器的輸入量為e和ec，

對輸入量e和ec和輸出量u采用下面7個模糊子集來表示它們的模糊狀態：NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB。這里NB表示“負大”，NM表示“負中”，NS表示“負小”，ZO表示“零”，PS表示“正小”，PM表示“正中”，PB表示“正大”。對于輸入輸出語言變量應用三角形隸屬度函數，并建立了“以最快的速度使平板振動加速度為零”標準的模糊控制規則，模糊算法如“IfeisPSandecisNM, thenuisPS”，模糊控制規則見表4。

表4 模糊控制的推理規則

在進行模糊控制系統設計時采用Simulink/MATLAB自帶的Fuzzy logic工具箱搭建了SISO車內噪聲主動控制仿真系統模型，如圖5所示。

在圖5中，Ke和Kec分別為控制器輸入量偏差e及其變化率ec量化因子；Ku為控制器的輸出量u比例因子，以平板為模擬控制對象，采用簡諧正弦及余弦信號作為激振器發出的激勵，用于模擬平板的初始振動，控制器通過采用模糊控制算法推理，輸出控制電壓，進而控制作動器的振動，用于抑制平板的振動，完成了汽車車內噪聲主動控制系統仿真，仿真結果如圖6所示。

圖6 汽車車內噪聲主動控制系統仿真

由圖6(c)可知，在平板受到簡諧振動載荷的作用下，通過主動控制以后，平板的振動有所減小，基頻下計算的振動級下降了約23%。

4 結論

搭建了簡化的汽車車內噪聲主動控制系統，該系統通過將汽車空腔模型簡化為板件，以減弱板件振動為目標，實現了汽車車內噪聲主動控制。采用簡諧正弦及余弦信號作為激振器發出的激勵，用于模擬板件的初始振動，控制器通過采用模糊控制算法直接控制壓電陶瓷作動器的振動，壓電陶瓷作動器的振動用于抑制板件的振動，完成了汽車車內噪聲主動控制系統仿真研究。通過仿真結果表明，研究采用的汽車車內噪聲主動控制系統，使汽車空腔振動級下降，因此對由汽車發動機和動力總成的振動所引發的汽車車內噪聲問題采取模糊控制是可行的。

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Simulation of Automobile Interior Noise Active Control System

Xu Zhijian，Zhang Xinguang，Wang Yansong，Liu Ningning

(College of Automotive Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China)

Reducing the vibration of the automobile cavity is one of the effective ways to eliminate automobile interior noise. This paper set up a simplified automobile interior noise active control system with vibration exciter, actuator and controller as the main components, and the system simplify the automobile cavity model for plate to weaken vibration plate as the goal, then achieve automobile interior noise active control. Using simple harmonic sine and cosine signal as incentives from the vibrator, which is used for simulateing initial vibration of plate. Controller by using fuzzy control algorithm directly controls the vibration of the piezoelectric ceramic actuators, the vibration of the piezoelectric ceramic actuators is used for eliminating the vibration of the plate, accordingly, completed the simulation of the automobile interior noise active control system. Simulation results show that the automobile interior noise active control system adopted in this paper made automobile cavity vibration reduced by 23%, to solve the problem of the automobile interior noise caused by automobile engine and powertrain vibration provides an effective method.

automobile; noise; active control system

2017-04-17；

2017-05-09。

國家自然科學基金項目(51675324，51609132)；校科研創新項目(E3-0903-16-01218，E3-0903-17-01265)。

徐志堅(1990-)，男，山東臨沂人，碩士研究生，主要從事噪聲控制方向的研究。

張心光(1982-)，男，江蘇徐州人，博士，碩士研究生導師，主要從事噪聲控制和動力系統建模方向的研究。

1671-4598(2017)12-0057-03

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.12.015

TB535.1；U469.3

A