随着社会经济的发展,人们对汽车舒适性的要求越来越高,而车内低频噪声是影响乘车舒适性的重要因素之一。传统降噪手段主要是针对中高频噪声进行隔声、吸声,而对低频噪声降噪效果不佳。有源消声技术凭借其对低频噪声良好的控制效果,成为引人注目的解决方案。但是该技术应用于车内时还存在着收敛速度慢、稳定性差以及控制低宽带噪声效果不好等问题,这也成为制约有源消声技术发展的因素之一。为了提高有源消声技术在车内消声的性能,本文主要针对控制算法性能以及实现展开研究。根据声波线性方程和叠加原理,以单通道前馈有源消声系统为研究对象,分析其主要组成及其工作原理。为了解决声反馈问题,本文采用了非声学信号作为参考信号,以发动机、车身顶棚、驾驶舱脚踏板振动加速度信号为输入信号,驾驶员右耳为预测输出信号,通过BP神经网络算法训练出车内噪声预测模型。在控制算法上,对FXLMS算法自适应算法、变步长LMS自适应算法和凸组合算法三种常见算法,从稳定性和收敛性方面进行了详细的理论分析和推导,并且为了改善算法的收敛性和稳定性,即对变步长LMS算法和凸组合算法进行改进,提出了基于分式函数的新型变步长LMS算法(简称VXLMS算法)和基于S型函数快速凸组合最小均方算法(简称SCLMS算法)新的算法。经过理论分析新算法减少了计算量,同时在MATLAB软件里,把BP神经网络程序和新算法程序结合在一起,组成仿真系统,仿真分析表明加快了系统的收敛速度,同时还提高了系统鲁棒性。最后是进行硬件设计和搭建实验平台。基于TMS320F28335开发平台设计了有源消声系统,为了减少计算量,控制算法采用了VXLMS算法,DSP芯片结合AIC23音频芯片、ADC数字转换单元、I~2C总线以及多通道缓存串口等外设一起完成有源消声系统的信号采集处理和传送功能。为了能够对采集到的信号进行放大滤波,所以设计了信号调理电路,并通过示波器和信号发生器测试出信号调理电路的放大系数。在CCS5.5集成环境里采用C语言对算法编程,算法程序通过编译和调试,最终烧写到DSP芯片内,然后连接音响设备、传感器,传感器支架以及信号调理电路,最后完成有源消声系统的搭建。经过实验分析,有源消声系统有效降低了模拟发动机噪声。本研究主要对降低车内发动机噪声具有一定的借鉴意义。