汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及汽车降噪领域，本发明专利技术公开了一种汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法包括：基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值；获取发动机转速信号，根据发动机转速信号确定阶次噪音参考信号；获取底盘振动加速度信号，根据底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号；根据次级路径单位冲击响应函数预测值、阶次噪音参考信号和路面噪音参考信号确定降噪信号。本发明专利技术可以大大降低发动机阶次噪音和路面噪音，改善汽车驾驶室内的噪声环境，提升驾乘舒适性。提升驾乘舒适性。提升驾乘舒适性。

【技术实现步骤摘要】
汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及汽车降噪领域，尤其涉及一种汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在汽车行驶过程中，发动机发出的阶次噪音，叠加路面激励引起的路面噪音，会引起车内噪音偏大。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质，以同时降低阶次噪音和路面噪音。
[0004]一种汽车主动降噪方法，包括：
[0005]基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值；
[0006]获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号；
[0007]获取底盘振动加速度信号，根据所述底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号；
[0008]根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号。
[0009]一种汽车主动降噪装置，包括：
[0010]确定预测值模块，用于基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值；
[0011]确定阶次噪音模块，用于获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号；
[0012]确定路噪模块，用于获取底盘振动加速度信号，根据所述底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号；
[0013]确定降噪信号模块，用于根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号。
[0014]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述汽车主动降噪方法。
[0015]一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上述汽车主动降噪方法。
[0016]上述汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质，融合发动机阶次噪声主动控制方法和路面噪音主动噪声控制方法，可以大大降低发动机阶次噪音和路面噪音，改善汽车驾驶室内的噪声环境，提升驾乘舒适性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术一实施例中汽车主动降噪方法的一流程示意图；
[0019]图2是本专利技术一实施例中降噪前后的效果比较；
[0020]图3是本专利技术一实施例中汽车主动降噪装置的一结构示意图；
[0021]图4是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]在一实施例中，如图1所示，提供一种汽车主动降噪方法，包括如下步骤S10
‑
S40。
[0024]S10、基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值。
[0025]可理解地，次级路径可定义为次级声源到人耳的路径，其单位冲击响应函数为h
s
(t)，在离散域表示为h
s
(n)。定义次级路径单位冲击响应函数预测值为则该预测值在离散域表示为
[0026]可选的，步骤S10，即所述基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值，包括：
[0027]S101、配置人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数之间的第一关联关系；
[0028]S102、配置预测人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数预测值之间的第二关联关系；所述次级路径单位冲击响应函数预测值用滤波器权值系数表示；
[0029]S103、根据所述第一关联关系和所述第二关联关系配置所述人耳声音信号和所述预测人耳声音信号之间的差值，获得误差信号；
[0030]S104、以所述误差信号的均方值为目标函数，使用最速下降法最小化所述目标函数，获得所述滤波器权值系数。
[0031]可理解地，通过扬声器发出白噪声white(t)，产生激励，在人耳附近设置一个麦克风，采集耳朵附近的人耳声音信号y(n)，则可建立如下第一关联关系：
[0032]y(n)＝white(n)*h
s
(n)
[0033]其中，*为卷积运算符号，n为采样序号。
[0034]单位冲击响应函数预测值可用一个L阶的自适应FIR(Finite Impulse Response)滤波器权值系数W(n)表示，具体为：
[0035][0036]其中，w1(n)，w2(n)，...，w
L
(n)为各个阶次的权值系数。
[0037]预测人耳声音信号y
′
(n)，可以定义为白噪声white(t)与单位冲击响应函数预测值卷积后的信号，则预测人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数预测值之间的第二关联关系可表示为：
[0038][0039]误差信号e(n)可定义为：
[0040]e(n)＝y(n)
‑
y
′
(n)
[0041]以误差信号e(n)的均方值为目标函数，使用最速下降法使目标函数最小化，经迭代计算，获得滤波器权值系数。
[0042]可选的，步骤S104之后，即所述以所述误差信号的均方值为目标函数，使用最速下降法最小化所述目标函数，获得所述滤波器权值系数之后，还包括：
[0043]S105、通过滤波器权值系数更新公式更新所述滤波器权值系数；所述滤波器权值系数更新公式包括：
[0044]W(n+1)＝W(n)+2μe(n)white(n)
[0045]其中，n为采样序号；
[0046]W(n+1)为第n+1帧的滤波器权值系数；
[0047]W(n)为第n帧的滤波器权值系数；
[0048]μ是收敛步长；
[0049]e(n)为第n帧的信号误差；
[0050]white(n)为第n帧的白噪音。
[0051]可理解地，在信号误差e(n)稳定之后，滤波器权值系数W(n)也趋于稳定。此时，以当前的W(n)作为次级路径单位冲击响应函数预测值
[0052]本实施例中，使用滤波器权值系数更新公式更新滤波器权值系数，可以减少滤波器权值系数的计算量，节省计算资源。
[0053]S20、获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号。
[0054]可理解地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽车主动降噪方法，其特征在于，包括：基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值；获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号；获取底盘振动加速度信号，根据所述底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号；根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号。2.如权利要求1所述的汽车主动降噪方法，其特征在于，所述基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值，包括：配置人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数之间的第一关联关系；配置预测人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数预测值之间的第二关联关系；所述次级路径单位冲击响应函数预测值用滤波器权值系数表示；根据所述第一关联关系和所述第二关联关系配置所述人耳声音信号和所述预测人耳声音信号之间的差值，获得误差信号；以所述误差信号的均方值为目标函数，使用最速下降法最小化所述目标函数，获得所述滤波器权值系数。3.如权利要求2所述的汽车主动降噪方法，其特征在于，所述以所述误差信号的均方值为目标函数，使用最速下降法最小化所述目标函数，获得所述滤波器权值系数之后，还包括：通过滤波器权值系数更新公式更新所述滤波器权值系数；所述滤波器权值系数更新公式包括：W(n+1)＝W(n)+2μe(n)white(n)其中，n为采样序号；W(n+1)为第n+1帧的滤波器权值系数；W(n)为第n帧的滤波器权值系数；μ是收敛步长；e(n)为第n帧的信号误差；white(n)为第n帧的白噪音。4.如权利要求1所述的汽车主动降噪方法，其特征在于，所述获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号包括：获取发动机转速信号，通过阶次噪音信号公式处理所述发动机转速信号，生成所述阶次噪音参考信号；所述阶次噪音信号公式包括：x1(n)＝sin(2π*tacho/60*order*n*Δt)其中，n为采样序号；x1(n)为第n帧的阶次噪音参考信号；tacho为所述发动机转速信号；order为发动机的噪音阶次；Δt为采样时间间距。5.如权利要求1所述的汽车主动降噪方法，其特征在于，所述根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号，包括：
根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号配置第一降噪信号；根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述路面噪音参考信号配置第二降噪信号；获取真实噪音，根据所述真实噪音、所述第一降噪信号和所述第二降噪信号计算目标误差信号；以所述目标误差信号的均方值为优化目标函数，使用最速下降法最小化所述优化目标函数，获得第一滤波器权值系数和第二滤波器权值系数；根据所述第一滤...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈祥君，王理周，郭勇昌，易嘉婧，张斌瑜，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：