为满足多目标区域降噪要求，研究多通道有源噪声控制系统至关重要。随着声通道数量增加，通道间会出现相互耦合，增加系统复杂性且影响系统稳定性。为解决通道耦合问题，提出一种基于比例积分微分(PID)神经网络和滤波x 最小均方算法(FxLMS)的多通道噪声解耦算法(PIDNN-FxLMS)。在传统FxLMS算法基础上，利用PID 神经网络对有源控制系统控制参数进行调整，获得最优控制，同时对多通道有源控制系统解耦和控制问题进行处理。结果表明，PIDNN-FxLMS算法的收敛速度明显快于传统FxLMS算法，在降噪效果方面，该算法残余误差信号幅值最小，更适用于多通道有源噪声控制系统。

从理论分析角度出发，建立雨刮-风窗系统的动力学及摩擦模型，研究雨刮-风窗系统运动时摩擦产生振动噪声的原因，以期改善汽车NVH性能。建立动力学模型，推导并无量纲化解析式；基于摩擦系数-相对速度负斜率公式、库伦摩擦定律及流体润滑特性，分别对雨刮-风窗系统在干燥、湿润运行工况建立摩擦模型，研究不同工况下刮片角度、摩擦系数及摩擦力随时间变化情况；应用非线性解析法——龙格-库塔法，分析动力响应及摩擦特性。模型仿真结果准确复现出雨刮片实际运动中相关振动特性；通过对比不同工况下的仿真结果，验证动力学模型及摩擦模型的有效性。建立的动力学及摩擦模型，可为雨刮片结构优化、雨刮-风窗系统振动噪声控制及相关的固体接触研究提供一定理论参考。

用心理声学参量表征声品质评价指标，可直观描述人对噪声信号的主观感觉。相比于听审团评分，它具有简单快速、效率高的优点，在此基础上将多个客观参量降维到低维空间，用少数具有代表性的参量定量表征主观感受，有利于声品质评价的标准化。通过采集轿车车内噪声信号，以等间隔不同车速状态和怠速状态下的噪声样本作为研究对象，考虑汽车车内噪声特性的时变效应，分别计算出噪声样本的心理声学客观参数时变算术平均值。提出以“时变烦躁度”作为主观评价指标，以语义细分法结合数字等级评分法作为主观评价方法进行主观评价试验。用因子分析对6 种客观参量进行降维，结合显著相关性分析确定出响度(Z)、粗糙度、AI 指数3 个客观参量，并用多元回归建立声品质烦躁度评价预测数学模型。预测结果显示：回归预测三参量模型的相对误差率在5 %以下，比六参量模型相对误差率低，预测效果比较理想，说明这3 个参量可以有效表征主观烦躁度，同时证明噪声声品质的时变烦躁度评价预测模型是有效的.