路噪主动控制系统—庞剑博士

庞剑博士历时8年、利用在企业繁忙的工作之余写出了这本著作《汽车路噪控制：理论与应用》，将近40年的学识和积累系统梳理和总结出来，为NVH工作者提供了一套很好的理论分析方法与解决工程实际问题的思路，同时为工程师们分享了大量汽车路噪解决方案，并提供理论指导。他将这些理论模型和创新研究的成果应用回产品开发中，精准而高效地解决了许多工程问题。

· 全球第一部讲述路噪的专著，具有首创性。

· 从工程问题出发，具有很强的应用性。

· 将工程问题提炼到科学问题后，用经典理论、机器学习理论和控制理论来分析这些问题，具备很强的理论性

本书讲了什么？

在电动化和智能化时代，汽车NVH最突出的问题是路噪。

本书围绕汽车界关注的热点问题——路噪，从路面、轮胎、悬架、车身、传递路径、主动控制和开发体系七大系统，近场路噪、远场路噪、空气声路噪、结构声路噪和车内路噪五大类问题，空气声路噪和结构声路噪两条传递路径，来阐述了路噪机理和控制方法。

本文节选自此书的第十一章 第三节《路噪主动控制系统》

一、路噪主动控制系统架构

二、次级声通道识别

三、加速度传感器位置的选择四、传声器位置与虚拟传感传声器

以下是正文：

路噪主动控制系统

一.路噪主动控制系统架构

图10.13是路噪主动控制硬件布置图。硬件包括加速度传感器、麦克风、扬声器和控制器。四个加速度传感器分别布置在前后左右四个悬架上，如转向节、副车架、摆臂等位置，用于采集每个轮胎传递给悬架的振动信号，作为路噪控制的输入参考信号。四个麦克风安装在四个乘员外侧耳朵附近的位置，如座椅靠背侧面、头枕、立柱、头顶顶棚等，用于采集误差信号。扬声器布置在头枕、车门、立柱、后备箱等地方，其中必须有低频扬声器。路噪控制单元集成到整车控制器中，放置车内的某个位置，如座椅下、行李箱地板上。控制器必须满足延时要求，即在初级噪声到达人耳之前，能够根据次级通道脉冲函数、参考信号和初级声场信号来计算出次级声信号并通过扬声器发出，以保证控制的实时性并实现优化控制。

图10.14是路噪主动控制的算法架构图。悬架上的加速度信号经过带通滤波器和信号放大器之后，成为输入信号。经过次级声通道估计的脉冲响应函数（）滤波之后，成为路噪主动控制的参考信号。麦克风用来采集误差信号，误差信号经过放大器和高通滤波器之后，输入到控制器（包含滤波器）内，进行时变滤波计算，将结果输入给扬声器并由它发出声音。扬声器发出的次级声声源经过脉冲响应函数（）滤波之后，到达麦克风位置。振动和噪声信号都通过A2B音频总线来传递，A2B音频总线是一种高带宽、双向、数字音频总线。

硬件布置涉及到三个问题：扬声器与麦克风的位置传递关系（即次级通道识别）、用于采集参考信号的加速度传感器布置位置、麦克风与人耳位置的传递关系。

扬声器的数量和位置取决于车内音效设计，即在车内形成最佳音响效果，其次才考虑它们作为主动控制的次级声源。误差信号在滤波器内经过数模转换和运算后输出信号给扬声器，而扬声器到麦克风之间存在空间距离，这样必须建立从滤波器到扬声器再到麦克风之间的电信号和声信号的传递关系。

加速度传感器用于采集悬架振动信号，作为参考信号，只有布置在合适位置才能获取与车内噪声最相关的信号。在汽车开发中，需要计算和测试不同悬架位置的加速度信号和车内声音之间的相干函数，并在相干函数值大的对应悬架位置布置传感器，才能获取主要路噪源。

路噪控制的目的是在人耳附近形成降噪区域，但是控制系统所形成的降噪区域是在麦克风附近，所以麦克风应该尽可能靠近人耳。当人耳与麦克风有一定距离时，人耳处的降噪效果比麦克风处差，甚至人耳听到的噪声可能大于没有使用主动控制时的噪声。为了让人耳处获得最佳降噪效果，就必须使用虚拟传感技术建立人耳与麦克风之间的传递关系。

下面三小节就以上三个问题展开分析。

二．次级声通道识别

1. 次级声通道

将次级声源到误差传感器的传递通道称为次级声通道，它是由电子线路（滤波器、功放等）、电声元件（扬声器和麦克风）和声学通道三部分组成，如图10.15所示。

次级通道的特征用脉冲响应函数（）来表征，它综合反应了自适应滤波器输出控制信号转换为模拟电声信号，再驱动次级声源（扬声器）发出声源，最后传递到误差麦克风整个电学和声学过程的传递特性，可以表达为，

（10.48）式中，和分别代表电学和声学传递函数。将获取次级声通道的脉冲响应函数估计值（）的过程成为次级声通道识别或建模。

次级声通道会改变输出信号的幅值和相位，而且使得信号延时，因此LMS算法不能直接用于噪声主动控制，即无法达到降噪效果和满足实时性需求。

只有将次级声通道的传递特征包含到控制模型中，即将参考信号经过次级声通道的脉冲函数后，输入到自适应滤波器中进行LMS计算，才能达到实时降噪效果，这种将次级通道和LMS结合的算法就是Fx-LMS算法。

次级声通道识别分别离线识别和在线识别。如果次级通道的特征不变，即控制器、扬声器和误差麦克风的位置和特征不变动，那么可以在实施主动控制之前就识别出次级声通道的脉冲响应函数，这种识别方法为离线识别。如果次级通道的特征是时变的，那么在实施主动控制的同时要识别次级声通道的脉冲响应函数，这种识别就是在线识别。

在路噪主动控制系统中，电子系统、扬声器和麦克风的位置是固定的，而且特征不会改变，因此，可以采用离线方法来识别次级声通道。

2.次级声通道离线识别

通常使用自适应滤波方法来离线识别次级声通道，如图10.16所示。噪声发声器产生音源作为参考信号，，通常用白噪声。经过实际次级通道，驱动扬声器发出输出信号，在麦克风处测量得到的信号为；同时输入给自适应滤波器，可以计算出经过估计的次级通道的输出信号；还同时输入给LMS算法模块。

滤波器的权矢量为， （10.49）经过滤波器输出到麦克风位置的信号为，   （10.50）实际输出和预估输出信号之差为，  （10.51）采用LMS方法进行迭代，滤波器的权系数为， （10.52）

通过反复迭代，直到实际次级通道测量值和次级通道模型计算值之差控制在设定的误差范围内，便得到次级声通道的脉冲响应函数，并将它存储在系统中，供噪声主动控制时使用。

图10.17为识别的某车路噪主动控制系统的脉冲响应函数和对应的频响函数。脉冲函数随着阶次或时间的增加而衰减，其末端趋于零，即呈现收敛状态。在频响函数曲线上，低频响应小，特别在50Hz内的响应很低，这与扬声器的频响特征有关；在50Hz以上，整体响应比较高，但是在128Hz、170Hz等几个频率下响应出现谷值，这与声腔模态有关。

（a）

（b）

图10.17  次级声通道特征：（a）脉冲响应函数；（b）频域内的传递函数

三.加速度传感器位置的选择

在路噪主动控制中，悬架加速度选为参考信号，但是悬架上可以安装加速度传感器的位置很多，为了获得最佳位置，就必须使得误差信号最小。将误差信号的均方差作为目标函数，即，

（10.53）

目标函数是的二次函数，因此它存在唯一的最小值。公式（10.53）对求导，并令它为零，

（10.54）得到， （10.55）将公式（10.55）代入公式（10.53）中，得到目标函数的最小值，为

（10.56）式中，是（车内噪声）的自相关函数。

将公式（10.56）改写为，

（10.57）

根据第二章多重相干函数分析和公式（2.106），公式（10.57）用为参考信号和车内噪声之间的多重相干函数（）来表示，即

（10.58）

（10.59）

当时，即与之间完全相干，则误差信号的均方差为零，。参考信号（悬架振动）与车内噪声信号的多重相干系数越大，降噪效果越好。

在试验之前，用仿真模型来计算车内噪声与不同悬架位置加速度之间的多重相干系数，并选择相干系数最大的组合给传感器布置位置提供参考。根据计算结果，在实车上选择可行的布置位置，然后汽车在不同路面上试验并获取测试信号并计算多重相干系数，最终根据试验结果来确定传感器的最终布置点。图10.18（a）为加速度传感器布置两个位置（其中一个是最佳布置）时的多重相干系数，图10.18（b）是对应的车内噪声比较。路噪主动控制系统开启（RNCON）时，车内噪声比系统关闭（RNCOFF）时明显降低，特别是231Hz处的空腔声。图10.19是一个布置在悬架最佳位置的加速度传感器，这个部位的振动与车内噪声相干系数最大，降噪效果最好。

在工程开发试验中，除了用多重相干分析外，也可以用OTPA分析，或者将多重相干分析与OTPA分析结合来寻找最佳位置。

（a）

（b）

图10.18   加速度传感器两种布置对应的（a）多重相干函数；（b）车内噪声比较

图10.19 布置在悬架最佳位置的加速度传感器

四.麦克风位置与虚拟传感麦克风

1. 麦克风位置与降噪效果

噪声主动控制是使得误差麦克风处的信号瞬时均方差最小，即降噪是降低误差传麦克风附近区域的噪声，我们将有明显降噪效果的区域称为有效降噪区域，它是在以误差麦克风为中心的一个小范围内。超过这个区域，降噪效果不明显，甚至噪声比没有使用主动控制还大。Elliott[11]的研究表明，在扩散场中，在离麦克风1/10波长处，噪声声压降低10dB。如果从相位的角度来看，只有在小于1/4波长范围内，才有降噪效果。

麦克风最理想的位置是在离人耳很近的地方，然而，受到了车内布置制约，很多情况下，很难找这样的位置。图10.20（a）为一辆车的麦克风布置在A柱和C柱上，图10.20（b）为有和没有主动控制的噪声对比。这些麦克风离人耳的距离较远，所以降噪效果有限，而且在某些频率（如图中的365Hz附近区域）下，次级声源与主声源相位相同或接近，使得两个噪声叠加，导致有主动控制时的噪声大于没有主动控制时的噪声，即引起爆音。

（a）

（b）

图10.20 （a）麦克风布置在A柱和C柱上；（b）有和没有主动控制时的噪声比较

随着座椅结构越来越复杂和功能越来越强大，在座椅上布置麦克风成为可能，如图10.21（a）给出的A、B和C三个位置。人耳离座椅很近，而且它们的距离不会因为座椅位置的调整而改变，这样也提高了控制的鲁棒性。图中的A位置靠近窗户一侧的头枕部位，B位置在视窗中部，C位置在靠近窗户一侧的头枕下方。图10.21（b）为在与图10.20用的同一辆车上将麦克风分别安装在三个位置的主动降噪效果比较。麦克风在这三个位置时的降噪效果都远远好于麦克风在A柱和C柱上，而且没有爆音。在这三个位置中，当麦克风在A位置时，降噪的幅值和频率宽度好于麦克风在B和 C位置，麦克风在B和C位置的降噪效果相当。在座椅上安装麦克风也存在局限性，因为离耳朵近的麦克风容易被头部或身体遮挡，或者人在动的过程中，有些姿态会遮挡住麦克风，比如头移动很可能遮挡或触碰到A位置的麦克风。因此即便在座椅上安装麦克风，也需要根据人体情况和座椅设计来选择恰当位置。

（a）

（b）

图10.21（a）麦克风在座椅上布置的位置；（b）麦克风安装在座椅不同位置的主动降噪比较

2. 虚拟麦克风设计

当麦克风无法布置在人耳附近区域时，为了扩大有效降噪区域，就引入了“虚拟麦克风”概念。虚拟麦克风是一个在人耳处的假想麦克风，而误差麦克风是实体麦克风，如图10.22所示。虚拟传感技术或算法就是要用实体麦克风信号来计算虚拟麦克风处的声压，把在实体麦克风的降噪区域扩大到虚拟麦克风，从而控制虚拟麦克风处声压，让人感受到明显的降噪效果。所以，主动噪声控制的目的是使得虚拟麦克风区域的噪声最小，而不是实体麦克风处。自从Elliott提出虚拟传感概念之后，虚拟传感技术发展很快，方法很多，主要方法有虚拟麦克风布置法、远程麦克风技术、向前差分预测技术、自适应LMS虚拟麦克风技术、卡尔曼滤波虚拟传感方法、随机最优纯音混响场虚拟传感方法等。下面简要地介绍其中四种方法。

1）虚拟麦克风布置法

Elliott[4]假设实体麦克风和虚拟麦克风处的初级信号相等，当两个麦克风的次级声通道都已经辨识出之后，就可以使用实体麦克风信号和次级扬声器激励信号来计算虚拟麦克风信号，如图10.23所示。图中，为估计的次级扬声器到实体麦克风的脉冲响应函数，为估计的次级扬声器到虚拟麦克风的脉冲响应函数。

图10.23 虚拟麦克风布置法框图

估计的实体麦克风信号为：

（10.60）

式中，为实体麦克风信号，为估计的实体麦克风处的次级信号，为次级扬声器激励信号。

估计的虚拟麦克风信号为，

   （10.61）

式中，为估计的虚拟麦克风处初级信号，为估计的虚拟麦克风处次级信号。

这种方法设定的假设“实体麦克风和虚拟麦克风处的初级信号相等”是不存在的，特别是对两个麦克风距离过大和初级声场复杂的情况，因此，这种方法难以估算出精确的虚拟麦克风处信号。但是Elliott提出了一种创新的概念，为其他虚拟传感算法的奠定了基础。

2）远程麦克风技术

为了克服虚拟麦克风布置法假设的缺陷，Roure and Albarrazin[5]提出在实体麦克风初级信号与虚拟麦克风初级信号之间加入一个传递滤波器，如图10.24所示。

图10.24   远程麦克风技术框图

虚拟麦克风处初级信号可以根据这个传递滤波器来预估，为

（10.62）

式中，实体麦克风初级信号与虚拟麦克风初级信号之间的传递滤波器。

估计的虚拟麦克风信号为，

（10.63）

3）向前差分预测技术

向前差分预测技术是由Cazzolato[6]提出，他使用由多个麦克风组成了阵列来构建一个多项式，然后将多项式外推到虚拟麦克风处，得到该处的信号，如图10.25所示。例如用三个实体麦克风，采用一阶有限差分，外推多项式得到虚拟麦克风处的信号为，

（10.64）

式中，、和分别为三个实体麦克风信号；是实体麦克风之间的距离；是虚拟麦克风与邻近实体麦克风之间的距离。

对使用三个实体麦克风的情况，采用二阶有限差分，外推多项式得到虚拟麦克风处的信号为，

（10.65）

（a）                           （b）

图10.25   向前差分预测技术示意图：（a）3物理麦克风一阶向前差分；（b）3物理麦克风二阶向前差分

向前差分预测技术不需要用滤波器来识别，只要求虚拟麦克风和物理麦克风距离小于一个波长。差分阶次越高，预测虚拟麦克风信号越精确，但是计算可能带来病态。

4）自适应LMS虚拟麦克风技术

自适应LMS虚拟麦克风技术由Cazzolato[7]提出。虚拟麦克风信号由实体麦克风信号经过LMS自适应滤波器之后得到，如图10.26所示。

图10.26  虚拟麦克风技术框图

虚拟麦克风信号的预估为，

（10.66）

在虚拟麦克风位置临时放置一个实体麦克风，得到的信号为，它与虚拟麦克风预估信号之差为，

（10.67）

根据LMS算法，滤波器的记权系数通过自适应迭代得到，

（10.68）

3. 虚拟传感对主动降噪的影响

在图10.20中，误差麦克风安装在A柱和C柱上，它到驾驶员外耳的距离远，当路噪主动控制系统开启时出现了爆音。针对这种麦克风布置情况，在控制系统中增加自适应虚拟传感技术，车辆行驶时，控制系统分别开启和关闭虚拟感控制，得到了车内噪声，如图10.27所示。主动控制开启而虚拟传感关闭，有一定降噪效果；但是在365Hz周边区域，出现一个巨大的爆音峰值，这是由于次级声源与初始声源叠加而产生。主动控制开启且虚拟传感工作时，不仅爆音消除，而且整体降噪效果也提升。由此可以见，虚拟传感对主动降噪效果非常明显。

图10.27 车辆行驶在粗糙沥青路面上时，虚拟传感控制对车内噪声的影响

在路噪主动控制中，采用虚拟传感技术后，计算量大大增加，从而降低了响应的实时性。只有在麦克风无法布置在人耳附件，而且芯片和控制系统的计算能力超强的情况下，才用到虚拟传感控制。在工程实践中，通常将麦克风布置在离人耳近的地方，这样就可以不用虚拟传感计算。

4. 双耳效应的影响

当声源在人脑正前方或正后方或正上方时，两个耳朵听到的声音是一致的，可是当声源偏离人脑正前方或正后方或正上方，如图10.28所示，抵达两个耳朵的声音存在时间差、相位差、声级差和音色差。

图10.28    声源对双耳传递

由于声源到两个耳朵之间的距离不一样，声音抵达它们的时间不一样，这样两个耳朵听到同一声音的时间存在差别。声源越偏向一个耳朵一侧，时间差会越大。时间差也导致了声音抵达两个耳朵的相位不同，即出现相位差。

假设声源在人脑的左边，声音可以直径抵达左耳，但是传递到右耳的过程中，要绕过人脑。声波绕射与波长和障碍物尺寸有关，频率越高，绕射能力越差，这是遮蔽效应。人脑的尺寸大约在20厘米，这个波长的声音频率大约在1700Hz。大于这个频率的声波能量很难传递到右耳，因此左耳和右耳听到的声音频率成不一样，即出现音色差异。同时，由于部分能量被遮蔽或被反射，右耳处的声压级比左耳处的值低，即出现了声压级差。

声源偏离了人脑正前方或后方或上方，抵达左右两个耳朵存在着时间差、相位差、声级差和音色差的声音带给人差异的听觉感知传导给大脑，大脑会将听到的声音与存储在大脑中的听觉经验进行比较与分析，并判断声源的方向和对声音的感觉，这种现象被称为双耳效应。

结构声路噪传递到人耳也会有双耳效应。如果在两个耳朵附近都布置麦克风，分别根据各自信号来控制，可以使得双耳都达到最优降噪效果。然而，由于成本原因，几乎在所有安装有路噪主动控制系统的汽车上，只在人耳附近安装一个麦克风，通常选择靠近窗的耳朵（称为外耳），因为此处的噪声通常大于内耳（与外耳对应的另一个耳朵）。控制系统基于麦克风采集的误差信号来进行滤波计算，使得外耳处的降噪效果最佳。由于双耳效应，内耳处的主声源和次级声源都有别于外耳，因此内耳处无法达到外耳处降噪量效果。例如，在某一辆车驾驶员的左耳（外耳）和副驾位置的乘客的右耳（外耳）分别各安装一个麦克风，然后分别在驾驶员和乘客的两个耳朵处测量噪声。图10.29为驾驶员左耳和右耳有和没有主动控制的噪声比较，显然驾驶员左耳（外耳）的降噪效果优于右耳（内耳）。副驾乘客也有同样的效果，图10.30显示右耳（外耳）的降噪效果优于左耳（内耳）。

（a）

（b）

图10.29  驾驶员左耳（外耳）（a）和右耳（内耳）（b）有和没有主动控制的噪声比较

（a）

（b）

图10.30   副驾乘客右耳（外耳）（a）和左耳（内耳）（b）有和没有主动控制的噪声比较

鉴于双耳效应，在麦克风布置位置的选择上，要兼顾外耳降噪效果和双耳效应，使得双耳都能达到理想的降噪效果。

▼延伸阅读

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本文摘编自《汽车路噪控制：理论与应用》，机械工业出版社出版，经出版方授权发布。