主动噪声控制技术新进展：从车载 ANC 到底盘主动降噪

引言

2022年6月5日，《中华人民共和国噪声污染防治法》正式实施，首次以法律形式明确"未采取防控措施造成噪声扰民即构成污染"，标志着我国噪声治理进入新阶段。在此背景下，主动噪声控制(Active Noise Control, ANC) 技术正从传统的耳机降噪、车载降噪，向更广阔的工业应用领域拓展。

2025-2026年，主动噪声控制技术在以下领域取得显著突破：

• 车载 ANC 系统：从单一发动机噪声控制扩展到路噪、风噪、胎噪的复合控制
• 底盘主动降噪：采埃孚(ZF)推出基于CDC减振器的纯软件降噪方案
• 多通道自适应算法：基于FPGA的实时控制系统实现宽频带噪声抑制
• 工业设备降噪：船舶、高铁、风力发电机组的低频噪声主动控制

主动噪声控制(ANC)技术原理

1. 基本工作原理

主动噪声控制技术的核心原理是声波干涉：通过生成与原始噪声相位相反、幅值相同的"反相声波"，使两者在空间中相互抵消，从而降低噪声水平。

具体实现流程：

1. 噪声采集：通过误差麦克风实时采集原始噪声信号
2. 信号处理：自适应滤波器(FxLMS算法)生成反相信号
3. 声波发射：扬声器发射与噪声相位相差180°的抵消声波
4. 实时调整：根据误差麦克风反馈，动态调整控制信号

2. 技术优势与局限

💡 工程实践提示：ANC与被动控制相结合，往往能达到最佳降噪效果。例如，汽车行业中先在车身使用隔音材料(被动)，再配备ANC系统(主动)，可实现全频段噪声控制。

车载 ANC 系统最新进展

1. 增程式电动车噪声控制专利

2025年7月，华研慧声(苏州)电子科技有限公司申请了一项名为"一种增程式车辆的主动噪声控制方法、车辆和介质"的专利(公开号 CN 120612915 A)，标志着ANC技术在新能源汽车领域的深度应用。

技术亮点：

• 多源噪声融合控制：同时处理路噪、发动机噪声、机构噪声三类声源
• LMS自适应算法：实时计算各噪声分量的次级声源输出
• 逻辑判断机制：根据车辆运行状态(纯电模式/混动模式)动态切换控制策略
• 个性化降噪：通过车内麦克风阵列，针对不同座位区域优化降噪效果

2. 多通道 ANC 系统在高铁与船舶中的应用

其高科技自主开发的多通道主动噪声控制系统，采用高效稳定的自适应算法和FPGA技术，已成功应用于：

• 船舶舱室：抑制柴油机与螺旋桨产生的低频噪声(50-200Hz)
• 高铁车厢：降低轮轨噪声与气动噪声
• 飞机客舱：控制发动机噪声与舱内共鸣

系统组成：

1. 嵌入式控制器：基于NI cRIO实时控制平台
2. 传感器阵列：2个以上误差麦克风
3. 作动器：2个以上反噪声扬声器
4. 算法核心：多通道FxLMS(Filtered-x Least Mean Square)

📊 实测数据：在某型科考船的应用中，多通道ANC系统使船员舱室低频噪声(63-250Hz)降低12-18dB，显著改善了居住舒适度。

底盘主动降噪技术突破

采埃孚(ZF)底盘主动降噪技术

2025年12月，采埃孚发布全新"主动降噪"功能，无需在车内加装额外降噪硬件，即可从源头削减轮胎噪音。该技术基于采埃孚智能底盘传感器(Smart Chassis Sensor)，实现了纯软件方案的底盘主动降噪。

技术原理：

1. 振动监测：智能底盘传感器内置加速度计，精准监测轮胎通过底盘传递至车身的振动
2. 特征识别：专属算法分析振动数据，识别轮胎空腔噪声(频率通常约200Hz)的特征声波模式
3. 反向抵消：生成反向抵消信号，由采埃孚车辆运动控制软件cubiX通过CDC半主动连续阻尼控制减振系统的阀门输出
4. 微小运动降噪：利用减振器的微小运动，在不影响实际减振性能的前提下，针对性地降低噪声干扰

技术优势：

• 无额外硬件成本：降噪功能完全通过软件实现，无需加装隔音材料或额外扬声器
• 不占用额外空间：利用现有CDC减振器，无需改动车辆结构
• 实时自适应：根据路面状况、车速、胎压等参数动态调整控制策略
• 显著降噪效果：目前可实现降噪超过3分贝，未来有望提升至10分贝

量产计划：该技术计划于2028年启动量产，并有望拓展至其他底盘执行器产品，如主动消除刹车异响、集成至sMOTION全主动悬架系统中。

多通道自适应算法发展

1. 基于FPGA的实时控制平台

传统的ANC系统基于DSP或MCU实现，存在信号延迟大、通道数受限等问题。近年来，基于FPGA(现场可编程门阵列)的ANC平台成为研究热点。

FPGA方案优势：

• 严格时间同步：多路信号采集、算法运算、控制信号输出均在硬件层面并行执行，确保微秒级时间同步
• 高可扩展性：可根据需求灵活增加通道数(4通道、8通道、16通道甚至更多)，无需更换主处理器
• 低延迟：硬件并行处理使得系统延迟可控制在5ms以内，满足实时降噪要求
• 算法可重构：FPGA的可编程性允许研究人员快速验证新算法(如深度学习ANC)

2. 机器学习与深度学习在ANC中的应用

传统FxLMS算法在非线性、时变噪声环境中表现有限。近年来，基于机器学习的ANC算法取得重要进展：

🔬 研究前沿：目前，结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合ANC算法成为研究热点，有望在保持实时性的同时，显著提升对复杂噪声的抑制能力。

工程应用案例分析

案例1：汽车车内路噪主动控制

问题：某新能源SUV在高速行驶(>80km/h)时，车内路噪明显，主要集中在200-400Hz频段，影响乘坐舒适性。

方案：

1. 在四个车轮附近安装加速度传感器，实时监测路面激励
2. 车内布置4个误差麦克风(前排左右、后排左右)
3. 采用多通道FxLMS算法，通过车载音响系统发射反噪声
4. 控制策略：根据车速、路面类型自动调整滤波器参数

效果：车内路噪降低5-8dB(A)，主观评价显著提升。

案例2：工业厂房低频噪声控制

问题：某化工厂大型压缩机运行时产生强烈的低频噪声(63-125Hz)，影响厂区周边居民。

方案：

1. 在压缩机周围布置4个参考麦克风、8个误差麦克风
2. 安装主动消声器(内置扬声器阵列)
3. 基于FPGA的8通道ANC控制器，实时生成反相声波
4. 结合被动隔声罩，实现复合降噪

效果：厂界噪声降低12dB，达到《工业企业厂界环境噪声排放标准》(GB 12348-2008)要求。

未来发展趋势

1. 宽频带ANC技术

现有ANC系统主要针对窄频带噪声(如发动机阶次噪声)，对宽频带噪声(如风噪、湍流噪声)控制效果有限。未来研究将致力于：

• 发展多子带ANC：将宽频带划分为多个子带，分别控制
• 结合被动噪声控制：中高频由隔音材料处理，低频由ANC处理
• 利用深度学习：训练神经网络拟合宽频带噪声特征

2. 个人化ANC

传统ANC系统提供"一刀切"的降噪效果，未来将向个人化ANC发展：

• 通过耳机/座椅内置麦克风监测个人耳边噪声
• 根据个人听力特征(如听力曲线)优化降噪参数
• 支持个人偏好设置：如保留语音、降低背景噪声

3. ANC与新能源车辆深度融合

新能源汽车(纯电动、混动)对NVH性能要求更高，ANC将成为标配：

• 与车载音响系统融合：共用扬声器，降低成本
• 与ADAS融合：根据自动驾驶模式调整降噪策略(如高速行驶时为乘客提供更好的通话环境)
• 与车联网融合：通过云端数据优化ANC算法(如根据常驶路线的路面特征预调整参数)

4. 标准化与法规推动

随着《噪声污染防治法》的实施，预计未来将出台更多ANC相关标准：

• ANC系统性能评价标准：规定降噪量、适用频率范围、稳定性等指标
• 车内ANC系统安全要求：防止ANC系统故障导致突发噪声
• 工业ANC系统环保认证：纳入绿色制造评价体系