伴随现代化进程加快,我国汽车保有量逐年增长,由此带来的噪声污染问题也日益严重。随着相关法律法规的日益严苛及消费者对车辆乘坐舒适性要求的提高,汽车制造商及科研院所对汽车的NVH（Noise,Vibration&Harshness）问题也愈加重视。传统汽车设计过程中,通常采用吸声、隔声等被动噪声控制（Passive Noise Control,PNC）的方式,对车内中高频噪声进行控制,但这些手段对车内低频噪声抑制效果不够明显。作为该技术的补充,主动噪声控制（Active Noise Control,ANC）技术对低频噪声控制效果显著,且具有集成度高,可定制性强及能改善车内声品质的特点,已逐渐成为车内低频噪声控制的首选方案。故本文以车内低频窄带噪声作为抵消对象,着重研究了前反馈混合结构ANC算法（Hybrid ANC,HANC）在车内的应用。为验证发动机转速与车内阶次噪声频率的对应关系,开展了多种工况下实车驾驶室内噪声采集试验。通过对试验数据的频谱进行分析后发现,车内低频窄带噪声不仅包括发动机阶次噪声,还含有与发动机转速并不明显相关的窄带噪声,且这些噪声的声压级（Sound Pressure Level,SPL）与前者较为接近。对常用的陷波LMS算法和反馈Fx LMS算法及传统前反馈混合结构ANC算法（Conventional HANC,CHANC）进行了分析,并总结了各自算法的优缺点,在此基础上提出了前反馈混合结构ANC改进算法（Modified HANC,MHANC）,其包含前馈、反馈及误差信号分离三个子系统。前两个子系统分别用于控制车内发动机阶次噪声和其他低频窄带噪声,两者之间的耦合效应则由误差信号分离子系统进行消除。为降低算法计算成本及增强稳定性,前馈子系统采用平滑陷波延时LMS算法,信号分离子系统中控制滤波器改用为自适应离散傅里叶分析器。反馈子系统采用基于S函数的改进变步长Fx LMS算法,加快收敛速度的同时兼顾了算法的稳定性。此外,在MHANC算法中引入了输入信号限幅的思想,增强了其在高声压级脉冲噪声场景下的鲁棒性。对CHANC算法及MHANC算法计算复杂度的分析表明,所提MHANC算法仅乘法运算量相较CHANC算法略有提高,但两者的加法运算量极为接近。基于MATLAB/Simulink平台分别搭建了CHANC算法及MHANC算法的ANC系统仿真模型,分别采用合成的模拟噪声及实车内采集的噪声信号作为以上两种算法的参考信号,并进行了相关的仿真。仿真结果显示,同种工况下,MHANC算法各子系统相较CHANC算法对应的子系统更加稳固,因此MHANC算法的收敛速度及降噪效果均优于CHANC算法,并且受“水床效应”的影响也更小。设计了实车ANC试验方案,并完成了车内ANC系统的设备布放,分别在3800 rpm空挡稳态工况、怠速—3800 rpm空挡全油门工况以及60 km/h匀速行驶工况下开展了实车ANC试验。分析试验数据后发现,MHANC算法对车内低频窄带噪声抑制效果显著,ANC系统开启后,两种空挡工况下车内发动机二阶噪声降噪量均接近30 d B（A）,总声压级均降低3 d B（A）以上,3800 rpm空挡稳态工况及空挡全油门工况下,驾驶室内总降噪量分别高达4.26 d B（A）及3.39 d B（A）;ANC系统对匀速行驶工况下的车内低频窄带噪声也有较好的控制效果,60 km/h匀速行驶工况下,车内整体降噪量为1.35 d B（A）。