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题名基于LSTM的油泥模型侧窗区域风噪主动噪声控制
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作者
黄丽那
王登峰
曹晓琳
贺杨
黄禀通
张小朋
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机构
吉林大学
长春大学机械与车辆工程学院
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出处
《汽车工程》
北大核心
2025年第1期168-177,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFB2503502)资助。
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文摘
汽车在高速公路上行驶时,有必要降低侧窗区域的风噪声。汽车风噪的低频噪声控制可通过主动噪声控制(active noise control,ANC)实现,因此本文提出一种汽车风噪的主动噪声控制方法(active wind noise cancellation, AWNC),并针对侧窗区域的输入信号选取合适的参考信号:侧窗振动信号作为参考信号在100~500 Hz频段内与目标噪声的相干性较好。以风洞试验中整车全尺寸油泥模型为研究对象,通过长短期记忆方法(long shortterm memory,LSTM)优化选取风噪声的参考信号,再利用FxLMS算法对优选后的参考信号进行AWNC仿真并完成硬件在环试验验证。结果表明:经过优选的参考信号不仅数量减少节约成本,且优选后的参考信号将风噪峰值频段降低了5~15 dB。
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关键词
参考信号优选
LSTM
AWNC
油泥模型
风洞试验
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Keywords
reference signal optimization
LSTM
active wind noise control
clay model
wind tunnel experiments
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分类号
U467.493
[机械工程—车辆工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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