基于延時陷波算法的車內(nèi)主動噪聲控制

楊忠禮，盧熾華，劉志恩，陳 彎

(1.武漢理工大學現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點實驗室，湖北武漢 430070；2.汽車零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北武漢 430070)

0 引言

現(xiàn)代汽車發(fā)動機功率不斷上升，汽車平均車速不斷增加，車內(nèi)噪聲問題日漸突出，成為評價汽車乘坐舒適性的重要指標[1]。車內(nèi)中、高頻噪聲可通過吸聲、隔聲、隔振等傳統(tǒng)被動降噪措施得到有效抑制，而低頻噪聲具有穿透力強且衰減緩慢的特點，仍然采用被動噪聲控制意味著車身質(zhì)量、尺寸與制造成本大幅增加，是不可取的[2]。主動噪聲控制(Active Noise Control,ANC)技術(shù)基于聲波相消干涉原理，控制次級聲源產(chǎn)生與初級噪聲幅值相同、相位相反的抵消聲波，在目標區(qū)域?qū)崿F(xiàn)噪聲消除，該技術(shù)彌補了被動噪聲控制技術(shù)在低頻噪聲控制中的不足[3-4]。

特別是汽車發(fā)動機的階次噪聲主要集中在低頻范圍，且具有確定的頻率信息，ANC作為車內(nèi)噪聲控制的一項有效措施已被成功應用[5-8]。

本文在FxLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法自適應陷波窄帶ANC系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出一種改進的自適應陷波方案。方案采用參考信號與濾波參考信號數(shù)字合成，克服了原有延時陷波算法采用次級通路延時簡化模型所引入的相位誤差。仿真與試驗結(jié)果均表明，所提方案對穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)工況下的車內(nèi)窄帶噪聲均具有較好的控制效果。

1 自適應陷波窄帶ANC系統(tǒng)

1.1 FxLMS算法自適應陷波窄帶ANC系統(tǒng)

自適應陷波器自適應調(diào)整兩個權(quán)系數(shù)來對正弦、余弦參考信號進行加權(quán)求和，從而得到抵消信號，用于窄帶ANC系統(tǒng)時表現(xiàn)出了良好的降噪性能，同時可以將多個自適應陷波器并聯(lián)以消除初級噪聲中的多個窄帶分量[9-11]。圖1為并聯(lián)自適應陷波窄帶ANC系統(tǒng)的原理框圖，其中xm，0(n)和xm，1(n)分別表示余弦、正弦參考信號，d(n)表示初級噪聲信號，e(n)表示殘余誤差信號，S(z)為次級通路傳遞路徑，包括：數(shù)模轉(zhuǎn)換器、功率放大器、次級揚聲器、誤差傳聲器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器等電子器件的電通路以及次級揚聲器至誤差傳聲器之間的聲通路，表示對S(z)的估計。

圖1 自適應陷波窄帶ANC系統(tǒng)Fig.1 Principle diagram of the narrowband ANC system with active notch filter

在該系統(tǒng)中，自適應陷波器的權(quán)系數(shù)迭代過程如下：

(4)基于FxLMS算法利用最小均方準則更新自適應陷波器權(quán)系數(shù)，于是有：

式中：μm為步長因子。經(jīng)過多次迭代后，系統(tǒng)收斂，殘余誤差信號e(n)達到最小值，完成對頻率分量ωm的消除。

1.2 次級通路離線建模

次級通路離線建模在ANC系統(tǒng)工作之前完成對次級通路的識別。當認為次級通路滿足線性時不變假設(shè)時，使用離線建模既能獲得較高的建模精度又能大大減小后續(xù)的計算復雜度[12]。圖2為使用附加隨機噪聲法，利用FIR濾波器完成次級通路離線建模。

圖2 次級通路離線建模Fig.2 Off-line modeling of the secondary path

(1)白噪聲v(n)作為次級聲源激勵信號和建模參考信號，v(n)經(jīng)實際次級通路濾波后的信號v'(n)作為期望信號由誤差傳聲器獲取，于是有：

式中：V(n)=[v(n)v(n-1)...v(n-L+1)]T為白噪聲信號向量，是長度為L的脈沖響應向量。

(2)基于LMS算法，得到S?(n)的迭代公式為

式中：μs為次級通路建模濾波器的步長因子。

自適應陷波器雖然較傳統(tǒng)自適應濾波器結(jié)構(gòu)更簡單，但為了獲得濾波參考信號以補償次級通路的影響，參考信號同樣需要與次級通路的脈沖響應估計進行卷積運算，而為了反映次級通路在整個待消聲頻率范圍內(nèi)的頻率特性，通常具有較大的階數(shù)L，且當待抵消頻率的個數(shù)M增加時，由長向量卷積運算所引入的計算量將更加巨大，因此算法需要更多的改進。

2 次級通路簡化模型分析與改進

考慮線性時不變系統(tǒng)的頻率不變性，次級通路對正弦輸入信號的響應僅僅與次級通路在其頻率ωm處的幅頻特性及相頻特性有關(guān)。因此在窄帶ANC系統(tǒng)中，離線建立的次級通路模型只需準確反映次級通路在待抵消頻率處的幅值和相位即可[13-15]。延時陷波算法將次級通路簡化為在各個頻點上的純延時模型，即=z-Dm，Dm表示在頻率ωm處對應的延遲點數(shù)。從而，在1.1節(jié)中由式(4)獲得濾波參考信號時，次級通路與參考信號之間的卷積運算可簡化為單純的樣本延遲，相應地，式(5)中的權(quán)系數(shù)迭代公式可簡化為

具體應用時，建模得到次級通路脈沖響應的離線估計后，對進行傅里葉變換得到次級通路的相頻特性。實際情況下，輸出信號的相位總是滯后于輸入信號的相位，相頻特性全為負值，但變換后相頻特性的值域為[-π，π]，又因參考信號具有周期性，可將相頻特性中所有大于0的部分減去2π，得到值域為[-2π，0]的新相頻特性φ(ω)。進而，次級通路對參考信號的延遲點數(shù)Dm可以描述為

式中：round(·)表示就近取整函數(shù)，即可得到次級通路延時在采樣周期上的估計。由于次級通路的幅頻特性對ANC系統(tǒng)的影響可以通過調(diào)整步長進行補償，而相頻特性對系統(tǒng)的降噪效果有主要影響，因此下面對次級通路延時簡化模型中的相位關(guān)系進行分析。

2.1 次級通路延時簡化模型相位分析

在傳統(tǒng)的延時陷波算法中，對次級通路進行延時估計，由次級通路引入的延時被估計為采樣周期的整數(shù)倍，而當待抵消頻率增大，參考信號在單個周期波形內(nèi)的采樣點數(shù)減少，導致由延時估計所帶來的相位誤差增大，由此產(chǎn)生的相位誤差被認為是延時陷波算法的主要缺陷之一[16]。表1給出了采樣率為2 000 Hz時，各頻率時域波形相鄰兩采樣點之間的相移與采用次級通路延時估計將引入的相位誤差。

表1 采樣率為2 000 Hz時的相移與相位誤差Table 1 Phase shift and error at the sampling rate of 2 000 Hz

在基于系統(tǒng)識別方法的次級通路離線建模過程中，一定量的相位誤差已不可避免，而延時估計所帶來的額外相位誤差進一步惡化了ANC系統(tǒng)的性能。次級通路建模時的相位誤差會導致最大步長因子的減小和降噪性能的下降，為系統(tǒng)設(shè)置較大的步長、較小的相位誤差即可導致系統(tǒng)發(fā)散[17-18]，設(shè)置較小的步長可以使系統(tǒng)承受一定的相位誤差，達到收斂，而這又與期望系統(tǒng)具有較快的收斂速度相矛盾。

因此，本文針對延時陷波窄帶ANC系統(tǒng)的現(xiàn)有缺陷，提出同時進行參考信號與濾波參考信號數(shù)字合成的解決方案，用于改善延時陷波窄帶ANC系統(tǒng)在相位精度方面的性能。

2.2 參考信號與濾波參考信號數(shù)字合成

自適應陷波器跟蹤的是參考信號頻率，參考信號與濾波參考信號的特征對于窄帶ANC系統(tǒng)的降噪性能有著直接影響。查表法是一種簡單易行的正弦波數(shù)字合成方法，該方法需讀取一系列事先存儲的數(shù)據(jù)樣本。圖3給出了利用查找表同時生成自適應陷波器所需正弦、余弦參考信號及兩者對應濾波參考信號的方法。

圖3 利用查找表生成參考信號與對應的濾波參考信號Fig.3 Reference signals and the corresponding filtered reference signals generated by look-up table

(1)查找表中存有一個完整正弦波形的N個樣本值，相鄰樣本值之間的角度以弧度記為ω0=2πN，樣本值的計算方法為

(2)當前時刻同一頻率的正弦、余弦參考信號及濾波參考信號在查找表中的地址分別表示為Addr.sin(n)、Addr.cos(n)、Addr.sin'(n)、Addr.cos'(n)，并且兩相鄰采樣時刻的查找表地址遞增量記為ΔA，如圖3所示，則產(chǎn)生信號的頻率ωm僅與ΔA有關(guān)，對于確定的ωm，ΔA的表達式為

(3)同一時刻參考與濾波參考信號地址之間存在一個差值λd，并且隨著參考信號的頻率變化而變化。這個差值作為次級通路的替代模型同樣存儲在一個查找表中，不同的是λd只體現(xiàn)了次級通路在相位上的特征。λd與第2節(jié)中的相頻特性φ(ω)有以下關(guān)系：

通過多組具有不同ΔA的地址循環(huán)索引查找表可以產(chǎn)生多個頻率的正弦波，同時隨時間變化的ΔA可以產(chǎn)生時變頻率的正弦波，適用于窄帶ANC系統(tǒng)中的非穩(wěn)態(tài)工況。

由上述分析可知，所提方案獨立地生成參考信號與濾波參考信號，參考信號與濾波參考信號之間的相位估計誤差不再隨參考信號頻率增大而增大，而是保持定值。例如，N取8 192，此時相位估計誤差在全頻段保持為0.02°，較表1中各頻點下的相位估計誤差有很大的改進，同時，僅帶來額外的少量存儲器資源消耗。

2.3 改進的延時陷波窄帶ANC系統(tǒng)方案

圖4為使用所述方法的延時陷波窄帶ANC系統(tǒng)，系統(tǒng)使用聲學或非聲學傳感器獲取與初級噪聲具有強相關(guān)性的參考信息。這些參考信息不直接包含頻率信息，因此增設(shè)一個傳感器信號預處理模塊來獲取初級噪聲頻率信息。

圖4 延時陷波窄帶ANC系統(tǒng)Fig.4 Principle diagram of the delayed notch algorithm based narrowband ANC system

在獲得初級噪聲頻率信息后，計算對應的ΔA，同時索引相位信息查找表得到λd，最后索引正弦波查找表生成參考信號、濾波參考信號，輸入自適應陷波器中完成迭代計算。由內(nèi)部生成參考信號的延時陷波窄帶ANC系統(tǒng)，較使用參考傳聲器的前饋ANC系統(tǒng)避免了次級聲源的聲反饋與參考傳聲器老化帶來的非線性，獨立地控制每一個諧波分量，具有廣泛的適用性。

3 仿真與對比分析

3.1 系統(tǒng)仿真

在LabVIEW軟件中，使用上述方案建立了單通道的延時陷波窄帶ANC系統(tǒng)模型，針對多諧波目標噪聲進行降噪性能仿真分析。仿真參數(shù)設(shè)置如下：初級噪聲為三個不同頻率的正弦波疊加，頻率為f1，f2，f3分別為 80，160，240 Hz，幅值 A1，A2，A3分別為0.3，0.05，0.025 Pa，對應的聲壓級分別為80，65，59 dB，同時加入信噪比為20 dB的白噪聲模擬額外加性隨機噪聲；正弦波查找表長度N取為8 192；仿真時間為10 s；采樣率為4 096 Hz；步長因子取0.005。由于真實的次級通路是未知的，仿真過程中使用離線建模得到的次級通路脈沖響應作為真實次級通路。

仿真結(jié)果如圖5、6所示。從圖5可以看出，ANC系統(tǒng)在0.1 s開啟后，殘余噪聲迅速減小，初級噪聲中的正弦成分被明顯削弱，殘余噪聲保持在較小值。圖6為控制前后噪聲信號的功率譜對比，可以看到此時ANC系統(tǒng)等效于一個陷波器，初級噪聲在80，160，240 Hz處的峰值被完全消除，主動噪聲控制效果明顯。圖5和圖6的結(jié)果充分證明了延時陷波算法對窄帶周期性噪聲具有優(yōu)異的降噪性能。

圖5 殘余噪聲瞬時聲壓Fig.5 Instantaneous sound presure of residual noise

圖6 殘余噪聲功率譜Fig.6 Residual noise power spectrum

3.2 運算量對比分析

運算量是ANC系統(tǒng)的一項重要評價指標，ANC系統(tǒng)中運算量主要來源于三部分：次級通路對參考信號的濾波運算，濾波器的輸出運算，自適應算法的迭代運算。當以上三部分的總運算時間超過系統(tǒng)的采樣周期時，系統(tǒng)失效。表2給出了三種不同類型的ANC系統(tǒng)在工作期間計算每個輸出樣本所需的運算量。

表2 三類不同ANC系統(tǒng)運算量比較Table 2 Comparison of computational complexity between three different ANC systems

從表2中可以看到，使用FxLMS算法自適應濾波器的ANC系統(tǒng)除了參考信號濾波運算量大以外，由于使用高階的自適應濾波器，在輸出與迭代計算過程中又引入了極大的運算量；FxLMS算法自適應陷波器在輸出與迭代過程中的運算量已有較大改善，但隨著待控制頻率數(shù)目的增加，正弦、余弦參考信號過多又引起次級通路對參考信號的濾波運算量增加，這部分運算量同樣不可忽視；延時自適應陷波器通過次級通路的延時信息生成濾波參考信號，完成次級通路對參考信號在相位上的等效濾波，大幅減小次級通路帶來的運算量，同時繼承了自適應陷波器在輸出與迭代運算過程中運算量小的優(yōu)勢，大幅降低了對微控制器的算力要求。

4 試驗設(shè)計

CompactRIO是美國NI公司開發(fā)的一套基于現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的便攜式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，配合多種類的I/O模塊，提供快速靈活的測控解決方案。因此本文選用CompactRIO 9040編程控制器、8通道模擬輸入NI 9231板卡、4通道模擬輸出NI 9269板卡、GRAS 46AE傳聲器等硬件設(shè)備完成了試驗臺架的搭建，同時在LabVIEW開發(fā)環(huán)境下，利用Lab-VIEW Real-Time Module與LabVIEW FPGAModule工具包完成了次級通路辨識與主動降噪程序的編寫工作，建立了改進的車內(nèi)雙通道延時陷波窄帶ANC系統(tǒng)，用于改善主副駕駛的聲學環(huán)境。

所建系統(tǒng)將2個額外的低音音響置于車門處，模擬車門揚聲器來作為次級聲源。主、副駕駛頭枕部位分別記為測點一、測點二，兩測點各布置兩個傳聲器，其中誤差傳聲器用于獲取殘余噪聲進行控制算法的迭代更新，監(jiān)測傳聲器用于記錄殘余噪聲水平，同時通過發(fā)動機點火脈沖信號測量發(fā)動機轉(zhuǎn)速，由此獲取初級噪聲頻率信息，系統(tǒng)布置如圖7所示。

圖7 實車延時陷波窄帶ANC系統(tǒng)Fig.7 Photo of the delayed notch algorithm based narrowband ANC system in vehicle

試驗準備階段，在車窗全封閉的條件下完成次級通路的辨識工作，辨識過程使用均值為0、方差為0.034的平穩(wěn)高斯白噪聲作為激勵信號，得到4組長度512階的次級通路脈沖響應估計，如圖8所示，其中L表示主駕駛側(cè)，R表示副駕駛側(cè)，“LR次級通路”表示主駕駛側(cè)揚聲器至副駕駛側(cè)誤差傳聲器的次級通路估計，其余次級通路估計同理。對次級通路的估計濾波器進行2.2節(jié)中的離線處理，并將獲得的差值信息λd上傳至相位信息查找表中，同時建立一個長度為8 192的正弦波查找表，用以生成參考信號與濾波參考信號。

圖8 次級通路單位脈沖響應估計Fig.8 Estimation of unit impulse response in secondary path

由于所選試驗車輛內(nèi)發(fā)動機的2階、4階噪聲較明顯，因此在試驗過程中以發(fā)動機2階、4階噪聲為控制對象，進行了車輛定置發(fā)動機定轉(zhuǎn)速與行駛過程急加速兩種工況下的主動噪聲控制試驗。

4.1 定轉(zhuǎn)速工況

定轉(zhuǎn)速工況下發(fā)動機轉(zhuǎn)速為3 500 r·min-1，測試時長為10 s，采樣率為4 096 Hz，步長因子取0.004。圖9為窄帶ANC系統(tǒng)開啟前(ANC-ON)、后(ANC-OFF)車內(nèi)噪聲時域信號的部分波形。如圖9所示，在5.3 s附近ANC系統(tǒng)開啟后，兩測點的聲壓幅值均大幅下降，殘余噪聲迅速收斂至較小值，并保持穩(wěn)定。

圖9 兩個測點的車內(nèi)噪聲信號Fig.9 Vehicle interior noise signals at two measuring points

為探究ANC系統(tǒng)對發(fā)動機2階與4階噪聲的實際降噪效果，對兩測點的噪聲信號進行頻譜分析，所得功率譜如圖10所示。

圖10 兩個測點的車內(nèi)噪聲功率譜Fig.10 Vehicle interior noise power spectrums at two measuring points

定轉(zhuǎn)速工況下，實際的2階與4階噪聲峰值分別出現(xiàn)在117 Hz與234 Hz處，此時對應的發(fā)動機轉(zhuǎn)速為3510r·min-1。ANC系統(tǒng)開啟后，主駕駛測點處2階、4階噪聲峰值分別下降23.74、10.50 dB(A)，副駕駛測點分別下降22.55、12.71 dB(A)，且系統(tǒng)對車內(nèi)原初級噪聲在2階、4階以外的其他峰值頻率點的影響較小。

根據(jù)發(fā)動機定轉(zhuǎn)速工況下的試驗結(jié)果，延時陷波算法對發(fā)動機定轉(zhuǎn)速下的車內(nèi)階次噪聲具有良好的降噪性能，與3.1節(jié)中的仿真結(jié)論相符。但對發(fā)動機的2階、4階噪聲降噪效果存在明顯差異。發(fā)動機2階噪聲的原峰值較大，所以對2階噪聲的控制效果明顯優(yōu)于原峰值較小的4階噪聲。此時車內(nèi)噪聲僅包含發(fā)動機噪聲，測試結(jié)果可看作此ANC系統(tǒng)在車內(nèi)環(huán)境下的理想降噪性能。

4.2 急加速工況

急加速工況時，車內(nèi)噪聲隨發(fā)動機轉(zhuǎn)速變化快速變化。急加速工況是典型的非穩(wěn)態(tài)工況，可用于考察此ANC系統(tǒng)對時變噪聲的跟蹤性能。選用汽車3檔下的全油門加速工況作為測試工況，發(fā)動機轉(zhuǎn)速由1 600 r·min-1升至4 800 r·min-1，加速時間約為12 s。此時車內(nèi)除了發(fā)動機噪聲還包括路噪、風噪等行駛噪聲，能夠真實反映實際使用條件下此ANC系統(tǒng)的降噪性能。

自適應陷波器在初級噪聲時變的情況下通常無法完全收斂到當前頻率的最佳值即開始進入下一頻點的迭代，因此非穩(wěn)態(tài)過程中的降噪效果更多地取決于系統(tǒng)的收斂速度，而步長因子是影響收斂速度的主要因素。試驗過程中采用試錯法對步長進行了簡單的標定，為系統(tǒng)設(shè)置較大的步長，系統(tǒng)穩(wěn)定性下降；設(shè)置較小的步長，穩(wěn)定性增強但加速過程中的降噪效果有所下降，最終設(shè)置的步長在0.002～0.004之間，既能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性又對時變噪聲具有較好的跟蹤能力。

從圖11、12中可以看出，ANC系統(tǒng)開啟前，車內(nèi)發(fā)動機2階、4階噪聲明顯，且2階噪聲對車內(nèi)噪聲的貢獻量較大；ANC系統(tǒng)開啟后，階次噪聲明顯減弱，但仍能在色彩圖上看到階次線，說明ANC系統(tǒng)的降噪性能未充分發(fā)揮。同時，不同轉(zhuǎn)速下ANC系統(tǒng)對同一階次噪聲的降噪效果存在差異，在階次噪聲明顯的轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)系統(tǒng)的降噪效果更明顯；不同測點的降噪效果也存在細微差別，副駕駛測點的降噪效果略優(yōu)于主駕駛測點。對降噪前后的乘員耳旁噪聲進行階次分析，結(jié)果如圖13所示。從圖13(a)可以看出，原車內(nèi)總聲壓級在發(fā)動機3 000 r·min-1以上時出現(xiàn)大幅上升，總聲壓級與發(fā)動機轉(zhuǎn)速的線性度較差，ANC系統(tǒng)開啟后，兩測點的總聲壓級在“隆起”的轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)均明顯下降，主駕駛測點最大降噪量出現(xiàn)在3 850 r·min-1處，下降8.45 dB(A)，副駕駛測點最大降噪量出現(xiàn)在3 600 r·min-1處，下降8.46 dB(A)，同時車內(nèi)聲壓級對發(fā)動機轉(zhuǎn)速的線性度明顯改善，符合人們對車內(nèi)聲品質(zhì)的基本要求。

圖11 ANC控制前后測點一的噪聲頻譜Fig.11 Frequency spectrums before and after noise control at the measuring point 1

圖12 ANC控制前后測點二的噪聲頻譜Fig.12 Frequency spectrums before and after noise control at the measuring point 2

耳旁噪聲的各階次成分如圖13(b)所示。發(fā)動機2階噪聲對車內(nèi)原初級噪聲的貢獻量較大,在絕大多數(shù)轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)，系統(tǒng)對2階噪聲的降噪量明顯，主、副駕駛測點的2階最大降噪量都出現(xiàn)在3 700 r·min-1附近，均在 16 dB(A)以上，與圖 11、12分析結(jié)果相符。但在2 400～3 000 r·min-1時，車內(nèi)原2階噪聲在幅值上出現(xiàn)了大幅“凹陷”，此時系統(tǒng)控制后的2階噪聲反而增加，引起總聲壓級略微增加。這是受當前步長條件下系統(tǒng)跟蹤性能的限制，后續(xù)應選擇更加合適的步長或采用變步長規(guī)則進行改善。圖13(c)中，發(fā)動機4階噪聲對車內(nèi)原初級噪聲的貢獻量較小，僅在部分轉(zhuǎn)速下存在峰值，同時4階噪聲頻率隨轉(zhuǎn)速的變化較2階噪聲更為迅速，控制難度上升，在ANC系統(tǒng)開啟后4階噪聲的峰值同樣得到有效控制。試驗結(jié)果表明，本文所建窄帶ANC系統(tǒng)實現(xiàn)了對車內(nèi)發(fā)動機階次噪聲的有效控制。

圖13 兩個測點的車內(nèi)噪聲總聲級及2階和4階聲級的分析結(jié)果Fig.13 Analysis results of total sound level and the Order 2 and Order 4 sound levels of the vehicle interior noise at two measuring points

5 結(jié)論

本文研究了自適應陷波算法在車內(nèi)噪聲主動控制中的應用，建立了使用延時陷波算法的車內(nèi)主動噪聲控制系統(tǒng)，從理論分析與試驗研究論證了系統(tǒng)的有效性。理論分析表明延時陷波算法在很好抑制窄帶噪聲的同時，較傳統(tǒng)的FxLMS自適應濾波算法，顯著降低了計算量，適用于簡單和低成本的微控制器，具有廣泛的應用前景；試驗研究發(fā)現(xiàn)在發(fā)動機定轉(zhuǎn)速工況下，系統(tǒng)對發(fā)動機2階、4階噪聲的最大降噪量達到23.74、12.71 dB(A)，在非穩(wěn)態(tài)工況下，系統(tǒng)仍具有優(yōu)異的降噪性能，兩測點總聲壓級的最大降噪量分別達到8.45、8.46 dB(A)。在后續(xù)工作中，為進一步提升系統(tǒng)性能，一方面有必要對初級噪聲頻率與幅值變化以及步長因子對系統(tǒng)在非穩(wěn)態(tài)工況下的降噪性能影響進行探討；另一方面應對車內(nèi)源噪聲的階次構(gòu)成進行分析，關(guān)注階次噪聲突出的轉(zhuǎn)速范圍，有選擇性地進行控制，進一步改善車內(nèi)聲品質(zhì)。