本发明涉及车内噪声控制领域，具体地指一种自适应算力优化车内噪声主动控制系统及方法。
背景技术：
1、主动降噪技术是一项在汽车nvh领域极具潜力的技术，可运用于车内降噪和声品质调节。主动降噪系统涉及到两个滤波器模块的设计应用。1）次级通路建模滤波器。次级通路建模方法：降噪系统发出测试声波，降噪麦克风采集降噪点响应。根据记录的测试声波和采集的响应信号，采用最小均方误差自适应滤波算法建立系统的次级通路模型。用次级通路模型对参考信号进行前置滤波，弥补由于次级通路延迟带来的相位偏移。现有技术中次级通路建模滤波器阶数是固定的，次级通路模型一旦建立，系统次级通路模型对降噪参考信号进行前置滤波模块的算力便确定，难以变更，系统的适应性和可移植性较差。2）降噪控制滤波器。采用自适应最小均方误差算法，依据参考信号和残差信号实时更新控制滤波器系数。降噪控制滤波器与参考信号卷积，生成降噪反相声波。所述降噪控制滤波器阶数是固定不变的，在某些条件下存在滤波器阶数偏高，收敛速度慢、算力浪费的情况；或在某些条件下由于滤波器阶数不足导致系统不稳定，降噪效果不理想。
技术实现思路
1、本发明的目的在于一方面提供一种自适应算力优化车内噪声主动控制系统，一方面提供一种自适应算力优化车内噪声主动控制方法，该系统和方法能够根据当前降噪条件自动调节建模滤波器和控制滤波器的阶数，调节系统算力需求，使系统保持在降噪效果与算力需求平衡的最优状态。。
2、为实现此目的，本发明所设计的一种自适应算力优化车内噪声主动控制系统，包括：
3、次级通路优化模块用于根据测试信号和测试信号所对应的响应信号建立次级通路模型，对所述次级通路模型的次级通路滤波器进行阶数优化，使所述次级通路滤波器的权系数满足收敛性要求且次级通路滤波器阶数满足最小化要求，阶数优化后的次级通路滤波器用于对降噪参考信号进行前置滤波，前置滤波后的降噪参考信号用于主动降噪控制滤波器权系数更新；
4、主动降噪优化模块用于对主动降噪模型的主动降噪控制滤波器进行阶数优化，使主动降噪控制滤波器的权系数满足收敛性要求且主动降噪控制滤波器阶数满足最小化要求，阶数优化后的主动降噪控制滤波器用于生成降噪声波，对降噪参考信号对应的车内噪声进行降噪，当降噪处理的结果满足设定要求时，判定主动降噪控制滤波器阶数优化完成，阶数优化完成后的主动降噪控制滤波器用于对降噪参考信号对应的车内噪声进行降噪处理。
5、主动降噪优化模块用于对主动降噪模型的主动降噪控制滤波器进行阶数优化，使主动降噪控制滤波器的权系数满足收敛性要求且主动降噪控制滤波器阶数满足最小化要求，阶数优化后的主动降噪控制滤波器用于生成降噪声波，对降噪参考信号对应的车内噪声进行降噪，当降噪处理的结果满足设定要求时，判定主动降噪控制滤波器阶数优化完成，阶数优化完成后的主动降噪控制滤波器用于对车内噪声进行降噪处理。
6、进一步的，根据测试信号和测试信号所对应的响应信号建立次级通路模型的方法包括：测试信号发生器发出测试信号，测试信号记录为，麦克风采集并记录测试声波响应信号响应信号；采用最小均方误差算法建立次级通路模型
7、进一步的，对次级通路模型的次级通路滤波器进行阶数优化，使所述次级通路滤波器的权系数满足收敛性要求的方法包括：对次级通路模型的次级通路滤波器权系数进行收敛性检测，并提取次级通路滤波器的幅频和相频特性，根据收敛性检测的结果判断次级通路滤波器阶数是否满足最小化要求且次级通路模型的次级通路滤波器的阶数优化是否完成；
8、
9、其中,为次级通路滤波器权系数；为次级通路滤波器权系数收敛阈值；次级通路滤波器阶数，个组成次级通路模型。
10、进一步的，根据收敛性检测的结果判断次级通路滤波器阶数是否满足最小化要求且次级通路滤波器的阶数优化是否完成的方法包括：当满足收敛性要求时，将次级通路滤波器阶数更新为，重新进行次级通路建模，提取次级通路模型的幅频和相频特性，与的幅频和相频特性进行对比，当与的幅频特性曲线差异在幅频设定误差范围以内，相频特性曲线差异在相频设定误差范围以内，则认为满足收敛性要求；重复上述步骤直至不再满足收敛性要求，则优化后的次级通路滤波器的阶数为n-m+1，次级通路滤波器的权系数为；当不满足收敛性要求时，将次级通路滤波器阶数更新为，重新进行次级通路建模，判断是否满足收敛性要求；重复上述步骤直至满足收敛性要求，则优化后的次级通路滤波器的阶数为n+m，次级通路滤波器的权系数为，阶数优化完成后的次级通路模型用于对降噪参考信号进行前置滤波。
11、进一步的，对主动降噪模型的主动降噪控制滤波器进行阶数优化，使主动降噪控制滤波器的权系数满足收敛性要求的方法包括：采用归一化最小均方误差算法建立主动降噪控制模型，对主动降噪模块的主动降噪控制滤波器的权系数进行收敛性检测，根据收敛性检测的结果判断主动降噪控制滤波器阶数是否满足最小化要求且主动降噪控制滤波器阶数优化是否完成：；
12、其中，为控制滤波器权系数；为控制滤波器权系数收敛阈值；为控制滤波器阶数，组成主动降噪控制模型。
13、进一步的，根据收敛性检测的结果判断主动降噪控制滤波器阶数是否满足最小化要求且主动降噪控制滤波器阶数优化是否完成的方法包括：当满足收敛性要求时，将主动降噪控制滤波器阶数更新为，重新进行降噪迭代，判断是否满足收敛性条件，当满足收敛性条件时，继续进行降噪迭代，重复上述步骤直至不再满足收敛条件，将主动降噪控制滤波器的阶数修改为1-1+1，完成主动降噪控制滤波器阶数优化；当不满足收敛性条件时，将主动降噪控制滤波器阶数更新为，重新进行降噪迭代，判断是否满足收敛性条件，当不满足收敛条件时，继续进行降噪迭代，重复上述步骤直至满足收敛条件，将主动降噪控制滤波器的阶数修改为1+1，完成主动降噪控制滤波器阶数优化。
14、进一步的，利用阶数优化后的主动降噪控制滤波器生成降噪声波，对车内噪声进行降噪的方法包括：主动降噪控制滤波器权系数与参考信号进行卷积：；
15、其中，为用于抵消车内噪声的反相声波信号，为降噪参考信号，为离散时间采样序号，为满足收敛性的控制滤波器权系数，经功放放大、扬声器输出与车内噪声抵消后得到降噪残差信号。
16、进一步的，利用阶数优化后的主动降噪控制滤波器对车内噪声进行降噪处理，当降噪处理的结果满足设定要求时，判定主动降噪控制滤波器阶数优化完成的方法包括：当时，判定主动降噪控制滤波器进行阶数优化完成，为主动降噪控制滤波器权系数为时对应的降噪残差信号，为主动降噪控制滤波器权系数为或时对应的降噪残差信号，优化后的主动降噪控制滤波器阶数为1-1+1或1+1，主动降噪控制滤波器权系数为或。
17、更进一步的，一种基于所述系统的的自适应算力优化车内噪声主动控制方法，包括：
18、根据测试信号和测试信号所对应的响应信号建立次级通路模型，对所述次级通路模型的次级通路滤波器进行阶数优化，使所述次级通路滤波器的权系数满足收敛性要求且次级通路滤波器阶数满足最小化要求，阶数优化后的次级通路滤波器用于对降噪参考信号进行前置滤波，前置滤波后的降噪参考信号用于主动降噪控制滤波器权系数更新；
19、对主动降噪模型的主动降噪控制滤波器进行阶数优化，使主动降噪控制滤波器的权系数满足收敛性要求且主动降噪控制滤波器阶数满足最小化要求，阶数优化后的主动降噪控制滤波器用于生成降噪声波，对降噪参考信号对应的车内噪声进行降噪，当降噪处理的结果满足设定要求时，判定主动降噪控制滤波器阶数优化完成，阶数优化完成后的主动降噪控制滤波器用于对降噪参考信号对应的车内噪声进行降噪处理。
20、本发明的有益效果：现有主动降噪技术中次级通路滤波器与主动降噪控制滤波器阶数固定导致在低噪声场景造成算力冗余浪费，而在高复杂度工况下又因阶数不足引发收敛不充分、降噪效果恶化等问题，本发明设计了动态阶数优化机制，通过实时检测次级通路滤波器权系数收敛状态，结合次级通路滤波器的幅频/相频特性对比验证，实现建次级通路滤波器阶数优化；同步对主动降噪控制滤波器权系数进行收敛性检测，并基于残差信号的降噪效果验证动态调整阶数。这一双重优化过程使系统能够根据实时噪声环境自适应平衡算力分配，既消除了传统方案中因阶数冗余导致的无效计算能耗，又通过在复杂工况下智能提升阶数保障了系统收敛稳定性与降噪深度。最终显著提升了车内主动降噪系统在不同行驶条件下的环境适应性，在维持最优降噪性能的同时实现算力资源的高效利用。