极限梯度提升声品质预测模型在车内噪声主动控制中的运用
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1.重庆理工大学车辆工程学院;2.重庆大江智防特种装备有限公司

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中图分类号:

U467.493

基金项目:

重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc18jcyjAX0092);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201901146);重庆市自然科学基金(cstc2019jcyj-msxmX0204);重庆理工大学研究生创新项目(gzlcx20222130)


Application of extreme gradient boosting sound quality prediction model in active control of interior noise
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    摘要:

    针对特种车车内噪声声品质提升问题,首先利用极限梯度提升(XGBoost)算法建立声品质预测模型,模型预测值与实际主观评价值的平均相对误差为2.43%,分析得到客观参数对主观分数的影响权重;同时针对车内噪声非线性、非平稳性的特点,提出一种基于经验模态分解( Empirical Mode Decomposition,EMD)和滤波x最小均方(Filtered-x Least Mean Square, FxLMS)算法结合的主动控制方法,通过预测模型结果表明主观烦躁优化2.11,提升幅度为26.6%。此方法对特种车内噪声非线性、非平稳性具有良好的控制效果,能有效改善车内声品质。

    Abstract:

    Aiming at the problem of improving the sound quality of the interior noise of special vehicles, the XGBoost algorithm is used to establish a sound quality prediction model. The average relative error between the predicted value of the model and the actual subjective evaluation value is 2.43%. At the same time, according to the nonlinear and non-stationary characteristics of interior noise, an algorithm based on Empirical Mode Decomposition (EMD) and Filtered-x Least Mean Square (FxLMS) algorithm is proposed. Based on the active control method, the results of the prediction model show that subjective irritability is optimized by 2.11, with an improvement rate of 26.6%. This method has a good control effect on the nonlinearity and non-stationarity of special vehicle interior noise, and can effectively improve the interior sound quality.

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  • 收稿日期:2022-04-27
  • 最后修改日期:2022-06-14
  • 录用日期:2022-06-15
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