Análisis Teórico y Optimización de Robustez del Control Activo de Ruido de Carretera Basado en FxLMS Bajo Interferencia No Coherente

El ruido de la carretera se ha convertido en una fuente de ruido interior dominante en vehículos electrificados, especialmente a bajas y medias velocidades. En sistemas prácticos de control activo de ruido de carretera (ARNC), los micrófonos de error capturan no solo el componente de ruido de carretera correlacionado con los sensores de referencia, sino también perturbaciones no coherentes como el ruido del viento, armónicos del motor y ruido de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC). Estas perturbaciones degradan la estabilidad de convergencia y la atenuación en estado estacionario del algoritmo convencional de cuadrados mínimos filtrados-x (FxLMS). Este estudio analiza el FxLMS bajo interferencia no coherente y desarrolla dos métodos de optimización de robustez. Bajo la suposición de tamaño de paso pequeño, se deriva un modelo de convergencia estadístico para entradas aleatorias estacionarias, junto con la correspondiente región de convergencia y expresiones de error en estado estacionario. Basado en este análisis, se proponen un controlador en cascada multicanal (MCC) y un algoritmo FxLMS de tamaño de paso variable acotado (VSS). Se llevan a cabo simulaciones fuera de línea y experimentos basados en dSPACE en una plataforma de prueba ANC de conducto HVAC de un solo canal y un banco de pruebas de vehículos. Las pruebas en banco de vehículos utilizan excitaciones tonales controladas y deben interpretarse como un paso de validación intermedio antes de las pruebas de banda ancha en conducción real. Se utilizan la reducción promedio de ruido (ANR) y la norma de los coeficientes del filtro adaptativo para evaluar la robustez. Tanto el MCC como el VSS mejoran la atenuación y reducen las fluctuaciones de coeficientes bajo interferencia no coherente. En relación con el FxLMS de paso fijo, la mejora máxima de ANR alcanza 15.8 dB en simulaciones y 14.2 dB en el experimento en conducto en tiempo real. Dentro de las condiciones tonales controladas y tonales más ruido blanco probadas aquí, el VSS logra mejoras en robustez similares a las del MCC con un costo computacional mucho menor; por lo tanto, es un candidato práctico para una evaluación adicional de ARNC a bordo en lugar de una validación completa bajo ruido de carretera de banda ancha en conducción real.