电动汽车动力系统噪声降低,导致雨刮反转引起的响度和尖锐度相矛盾问题更加突出,多目标优化方法有助于指导多频带协同主动控制,提升雨刮风窗系统声品质。通过实车噪声测试试验采集,分析雨刮运动过程中的噪声数据。基于各特征频带幅值与...电动汽车动力系统噪声降低,导致雨刮反转引起的响度和尖锐度相矛盾问题更加突出,多目标优化方法有助于指导多频带协同主动控制,提升雨刮风窗系统声品质。通过实车噪声测试试验采集,分析雨刮运动过程中的噪声数据。基于各特征频带幅值与响度和尖锐度的直接映射关系构建多目标优化公式。敏感性分析确定一组影响响度和尖锐度变化最大的敏感频带,通过多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解得到响度和尖锐度综合最优时对应的敏感频带幅值,通过基于滤波残差最小均方算法(filtered-error least mean square algorithm,FELMS)自适应滤波器的ANE算法进行响度和尖锐度的主动控制仿真,验证最优解的可行性。结果表明,响度降低15.4%,尖锐度降低18%,响度达到94%最优解效果,尖锐度达到87%最优解效果,声品质得到改善。展开更多
文摘电动汽车动力系统噪声降低,导致雨刮反转引起的响度和尖锐度相矛盾问题更加突出,多目标优化方法有助于指导多频带协同主动控制,提升雨刮风窗系统声品质。通过实车噪声测试试验采集,分析雨刮运动过程中的噪声数据。基于各特征频带幅值与响度和尖锐度的直接映射关系构建多目标优化公式。敏感性分析确定一组影响响度和尖锐度变化最大的敏感频带,通过多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解得到响度和尖锐度综合最优时对应的敏感频带幅值,通过基于滤波残差最小均方算法(filtered-error least mean square algorithm,FELMS)自适应滤波器的ANE算法进行响度和尖锐度的主动控制仿真,验证最优解的可行性。结果表明,响度降低15.4%,尖锐度降低18%,响度达到94%最优解效果,尖锐度达到87%最优解效果,声品质得到改善。
