基于STM32和FPGA的電動汽車主動聲浪控制器設計

張 賢， 蘇 新， 石 巖， 史晨路， 武俊杰

(1.石家莊鐵道大學 機械工程學院，河北 石家莊 050043；2.中汽研(天津)汽車工程研究院有限公司，天津 300300)

目前，“低碳化、信息化、智能化”已成為汽車行業(yè)發(fā)展的潮流方向，汽車電動化已成為不可逆轉的趨勢。為滿足人們對個性化、多元化的體驗訴求，主動聲浪技術受到了越來越多的關注，已成為電動汽車領域的研究熱點之一[1-2]。2012年，Jagla et al[3]通過讀取聲音數據庫中的聲音片段進行發(fā)動機聲音的合成，并進行了實驗驗證。2015年，奔馳汽車公司開發(fā)了一種名為“SLS eSound”的合成聲音系統(tǒng)[4]，該系統(tǒng)根據電動機和變速箱來制定聲音合成控制策略，并通過車內揚聲器播放聲音來給人帶來極具運動感的駕駛體驗。現代汽車公司的Park et al[5]開發(fā)了一套個性化引擎聲音系統(tǒng)(personalized engine sound system，PESS),提供了可定制的駕駛體驗，通過車輛音頻系統(tǒng)來實現對駕駛室內發(fā)出發(fā)動機聲音，增加了表達個性駕駛樂趣的機會。2016年，英國里卡多公司的Maunder et al[6]設計了現實增強聲音(realistic augmented sound by ricardo，RAS-R)系統(tǒng)，利用發(fā)動機轉速和負載施加額外增益來對駕駛員提供實時車輛動態(tài)駕駛反饋。2018年，韓國崇實大學的Park et al[7]提出了利用聲音產生和合成原理來制造發(fā)動機聲音的方法，通過試驗證實了該方法可以使用較少的內存來重現發(fā)動機聲音。Jung et al[8]開發(fā)了發(fā)動機振動引起的發(fā)動機聲音(engine sound by engine vibration，ESEV)技術，該技術依據信號控制處理器從發(fā)動機振動中獲取車輛的速度和負載信息，產生所需的發(fā)動機聲音，通過車內揚聲器來實現聲音播放效果。2020年，陳成等[9]提出了一種聲音離線分析在線合成的方法，證明了該方法可以較好地模擬發(fā)動機排氣聲音。國外對于車內主動聲浪技術研究及控制器的研發(fā)已初具規(guī)模，研發(fā)的相關產品已經應用在部分量產車型上，但是相關的硬件選型以及硬件通信關系并不透明。我國對主動聲浪技術的研究起步相對較晚，且主要在聲浪技術方面展開研究。2020年底，中國國務院辦公廳正式發(fā)布《新能源汽車產業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021—2035年)》，規(guī)劃中指出到2035年純電動汽車將成為主流的銷售車輛，公共區(qū)域用車也將全面電動化[10]。綜上，本文展開對主動聲浪控制器的研制具有一定的工程應用意義。

采用STM32+FPGA(field-programmable gate array)的架構設計了一種電動汽車主動聲浪控制器，建立基于電機轉速和油門踏板開度為主要參數的聲音樣本讀取控制策略，通過對相應的硬件模塊搭建以及軟件編程開發(fā)，制作出主動聲浪控制系統(tǒng)工程樣機，并在實車上進行試驗驗證，解決電動汽車車內聲浪實現的問題。

1 主動聲浪控制系統(tǒng)總體方案設計

主動聲浪控制器讀取車輛實時車速、電機轉速、油門踏板開度等參數，然后根據這些參數進行相應的數據處理，產生對應的模擬聲音信號，并傳遞給數模轉換模塊和功率放大器，來驅動車載揚聲器系統(tǒng)播放發(fā)動機聲音，達到主動聲浪模擬的目的。主動聲浪控制系統(tǒng)總體方案如圖1所示，主動聲浪系統(tǒng)結構由信號輸入、主動聲浪控制器和信號輸出3部分組成。

圖1 主動聲浪系統(tǒng)總體方案

電動汽車控制器局域網絡(controller area network，CAN)作為系統(tǒng)的信號輸入，可獲取電動汽車的擋位、車速、電機轉速和油門踏板開度等實時運行參數信息，信號經過CAN_H和CAN_L 2條信號線傳輸給主動聲浪控制器。

主動聲浪控制器作為系統(tǒng)的核心控制部分，主要包括STM32最小系統(tǒng)和FPGA開發(fā)板。STM32通過與CAN總線通信，將接收并過濾處理后的電機轉速(revolutions per minute，RPM)和油門踏板開度(accelerator position sensor，APS)信號通過USART(universal synchronous/asynchronous receiver/transmitter)串口通信傳輸到FPGA。FPGA開發(fā)板板載一片W25Q128型128 Mbit大小的Quad-SPI FLASH，其具有非易失特性，可作為聲音樣本數據庫和控制程序的存儲器。FPGA根據STM32發(fā)送的2個參數信號實時對聲音樣本數據庫中的聲音樣本進行讀取并合成，同時合成的聲音數據通過I/O拓展接口傳輸到雙通道DA輸出模塊，將合成聲音數據的數字信號轉換成模擬信號輸出。

功率放大器及揚聲器作為系統(tǒng)信號輸出，將模擬信號聲音通過功率放大器進行功率放大，并由車載揚聲器系統(tǒng)播放，發(fā)出實時狀態(tài)下的模擬發(fā)動機的聲音。

2 控制器硬件設計

主動聲浪系統(tǒng)控制器硬件主要由CAN濾波器、STM32最小系統(tǒng)、FPGA開發(fā)板、雙通道DA輸出模塊組成。其中，STM32最小系統(tǒng)采用基于Cortex-M3內核的STM32F103C8T6，FPGA開發(fā)板采用Xilinx公司的AX545?；诳刂破鞯挠布嫵蓪τ布ㄐ烹娐愤M行設計，主要包括CAN總線解讀模塊、STM32與FPGA通信模塊、DA數模轉換模塊。

2.1 CAN總線通信模塊

控制器局域網絡是國際標準化的串行通信協議，具有數據傳輸速度快和抗干擾能力強等特性，在汽車中廣泛應用。STM32F103C8T6芯片在其內部集成了一個標準的bxCAN，支持CAN協議2.0A和CAN協議2.0B，波特率最高可達1 Mbps。它可以接收和發(fā)送11位標識符的標準幀，也可以接收和發(fā)送29位標識符的擴展幀，具有2個接收先入先出隊列(first input first output，FIFO)緩存，每個FIFO有3層深度。CAN濾波器采用NXP(恩智浦)公司的TJA1050芯片，其符合通信速率為125 kbps～1 Mbps高速通信的ISO11898標準。CAN總線通信原理如圖2所示，根據CAN_H與CAN_L 2條線來判斷CAN總線電平狀態(tài)，經過TJA1050內部轉換將CAN_H和CAN_L上的差分信號轉換為邏輯電平傳輸到bxCAN。

圖2 CAN總線通信原理

2.2 STM32與FPGA通信模塊

在主動聲浪控制器設計中，利用USART實現STM32最小系統(tǒng)與FPGA開發(fā)板之間的通信和數據傳輸。USART是一個全雙工通用同步/異步串行收發(fā)模塊，作為一種應用最廣泛和高度靈活的通信總線，是硬件間最為常用的串行通信方式。USART支持同步雙向通信，只需TXD、RXD 2根信號線即可完成。需要注意的是，硬件設計為了使系統(tǒng)達到預期的控制效果，只需要將STM32的數據單向傳輸給FPGA，因此只需要一根數據發(fā)送信號線TXD和一根共地線GND，來實現STM32與FPGA開發(fā)板間的通信。

2.3 DA數模轉換模塊

DA輸出模塊作為控制器中的一部分，用來將數字信號轉換成模擬信號，該模塊選用ANALOG DEVICES公司的雙通道AN9767。該模塊主要由AD9767、低通濾波、第一級運放和第二級運放等4部分組成，其數模轉換原理如圖3所示。

圖3 DA數模轉換原理

低通濾波電路可將AD9767輸出的2通道信號首先進行濾波，以減少外界對其的干擾影響，濾波后的電流信號經過第一級運放和第二級運放，來達到電流信號轉換成放大的電壓信號，最終輸出的模擬信號電壓范圍在-5～+5 V之間。其中，第一級運放可將電流轉換成-1～+1 V電壓，第二級運放可將-1～+1 V的電壓放大來達到幅值增大的目的，也可通過在調整板上旋轉可調電阻來實現幅值變化這一過程。

3 系統(tǒng)軟件設計

主動聲浪系統(tǒng)軟件設計分為STM32程序設計和FPGA程序設計2部分。使用C語言在Keil uVision5開發(fā)環(huán)境中完成STM32程序編寫工作，使用硬件描述語言Verilog HDL在ISE Design Suite 14.4開發(fā)環(huán)境中完成FPGA程序編寫工作。

3.1 STM32程序設計

基于STM32的CAN和USART通信硬件連接在系統(tǒng)硬件電路設計部分進行了詳細的介紹，這里對STM32的程序設計進行介紹，程序設計采用模塊化思想完成。

(1)CAN通信模塊程序設計。CAN通信模塊的程序通過硬件電路完成與汽車CAN總線通信，CAN通信是控制器能否正常運行的前提條件。CAN通信模塊程序流程圖如圖4所示。

圖4 CAN通信模塊程序流程圖

通信模塊程序中需要對CAN的工作方式進行配置，其中波特率的配置最為重要。CAN通信波特率計算公式為

(1)

式中,fck為APB總線時鐘頻率；tbs1、tbs2分別為時間段1和時間段2的時間單元；tsjw為重新同步跳躍時間單元；prescaler為波特率分頻器系數。

在實際的CAN通信過程中，電動汽車CAN總線波特率為500 kbps。由于CAN總線基于相同波特率進行通信，其通信接口掛載在APB1時鐘總線上，其頻率為36 MHz，在式(1)中將tbs1、tbs2、tsjw、prescaler項目參數分別設置為1、3、2、12,即可得到匹配的波特率。

(2)數據處理模塊程序設計。數據處理模塊接收并處理來自CAN總線數據，bxCAN提供可配置的標識符過濾器組，通過軟件編程設計，對接收到的數據幀進行標識符匹配過濾的配置，在引腳收到的報文中過濾掉不需要的報文，而與過濾器匹配的報文會被放入FIFO緩存。對于電動汽車而言，電機轉速和車速的比值始終為一個常量，因此在設計中將車速和油門踏板開度2個參數標識符配置，匹配的數據幀作為RPM和APS變量向FPGA的發(fā)送數據信號。數據處理模塊程序流程圖如圖5所示。

圖5 數據處理模塊程序流程圖

(3)USART通信模塊程序設計。USART通信模塊程序流程如圖6所示，USART通信模塊程序將數據處理后的參數通過USART傳輸給FPGA，來完成數據發(fā)送。與CAN通信同理，硬件之間的USART通信也是根據相同波特率進行通信，STM32串口波特率通過USART_BRR進行配置，USART_BRR的前4位用于表示小數，后12位用于表示整數，波特率寄存器支持分數設置，以提高精確度。波特率計算公式為

圖6 USART通信模塊程序流程圖

(2)

式中,fck為外設的時鐘頻率；USARTDIV是一個無符號的定點數，表示對時鐘頻率進行分頻。

設計的USART掛載在APB2時鐘總線上，其頻率為72 MHz，波特率設置為115 200 bps，由式(2)計算得到USARTDIV的值為39.0625，賦值給USART_BRR寄存器。

3.2 FPGA程序設計

FPGA采用自頂向下的設計方法，利用軟件編程，通過綜合、邏輯映射、布局布線，將邏輯網表配置到具體的FPGA芯片上。FPGA程序設計主要包括FPGA與STM32通信程序和聲音樣本合成算法程序。FPGA與STM32通信模塊程序流程如圖7所示。FPGA接收來自STM32的通信數據，對聲音樣本庫中的聲音樣本進行讀取，聲音樣本合成算法程序根據讀取的聲音樣本實時合成處理。

圖7 FPGA與STM32通信模塊程序流程圖

3.2.1 FPGA與STM32通信模塊程序

FPGA程序基于USART串口與STM32通信，USART通信的功能是接收STM32發(fā)送的RPM和APS參數數據。為保證通信協議相同，USART通信的兩端設定相同的波特率即115 200 bps。利用RPM參數對聲音樣本數據庫進行尋址,讀出相應的聲音樣本，APS參數來對該樣本聲音的幅值進行修正。

3.2.2 聲音樣本合成模塊程序

聲音樣本合成模塊程序基于聲音樣本的在線時域同步疊加合成，而聲音樣本的制作則是通過對采集原始發(fā)動機聲音信號離線分解來完成。

發(fā)動機聲音具有周期性非正弦特性，因此發(fā)動機聲音的分解利用此特性進行展開分析[11]。對于四沖程發(fā)動機加速聲音而言，主階次頻率

(3)

式中,ne為發(fā)動機每分鐘轉速;Nc為發(fā)動機氣缸數量。

在轉速不變時，連續(xù)時間信號t的發(fā)動機聲音模型表達式為

(4)

式中,Ai(t)和φi(t)分別為i階次諧波幅值和初相位；ωi(n)為i階次附帶的隨機信號成分。通常情況下，k=Nc/2對應的階次諧波能量最大，即主階次對應的諧波。

四沖程發(fā)動機曲軸每轉1圈，對應的主諧波波形有m個過零點數，每個氣缸完成一次點火為一個周期，共計有2m個過零點數。因此，聲音樣本截取的長度為發(fā)動機2個周期數據的倍數加上固定聲音疊加區(qū)數據之和，并對每個聲音樣本依次賦予對應聲音頻率值和電機轉速值，通過此操作可實現每個聲音樣本具有相同的初始相位以及相同的重合疊加區(qū)。將上述分解步驟得到的各個聲音樣本按主階次頻率由低到高依次排列，制作而成聲音樣本數據庫，存儲在主控聲浪控制器的FLASH中，以此為基礎進行發(fā)動機聲音的合成。

聲音樣本合成程序將讀取聲音樣本庫中的樣本聲音實時在線合成，來達到發(fā)動機聲音合成的效果，聲音樣本合成過程如圖8所示。

圖8 聲音樣本合成示意圖

由圖8可知，聲音樣本1和聲音樣本2分別為聲音樣本庫中的2個隨機聲音樣本，Δ為每個聲音樣本的固定疊加區(qū)域。將此固定疊加區(qū)域設置為512個數據點，目的是實現加權平滑過渡，保證聲音合成過程中的連續(xù)穩(wěn)定。

4 實車試驗

為了驗證主動聲浪控制器的聲音合成效果，在國產某型SUV電動汽車上進行實車試驗。原始聲音數據采集工作在中國汽車技術研究中心整車半消聲實驗室中進行，某型四缸四沖程發(fā)動機轉速從1 000 r/min到5 000 r/min緩加速，加速過程時間為110 s，采集到的發(fā)動機聲壓波形、發(fā)動機轉速與加速時間曲線如圖9所示。對采集的聲音信號離線分解，將其制作成聲音樣本數據庫，并存儲在主動聲浪控制器的FLASH中。

圖9 采集的發(fā)動機聲壓波形、發(fā)動機轉速與加速時間曲線

搭建主動聲浪控制器并將汽車CAN總線和揚聲器系統(tǒng)通過線束與控制器相連接，形成電動汽車車內主動聲浪系統(tǒng)，麥克風與主動聲浪控制器的安裝位置如圖10所示。

圖10 麥克風與主動聲浪控制器實車安裝

為達到車內聲音的動態(tài)合成效果，制定了20%、40%、60%、80% 4種油門踏板開度隨車速變化的控制方案，通過實車試驗分別得到了不同油門踏板開度下車內合成發(fā)動機聲音的頻譜瀑布圖，見圖11。

圖11 不同油門踏板開度下車內聲音頻譜瀑布圖

從圖11可以看出，在20%、40%、60%、80% 4種不同油門踏板開度下，隨著車速在0～120 km/h的范圍內逐漸增加，車內模擬聲音的聲壓級也逐漸增強，且模擬聲音清晰還原了原始發(fā)動機聲音豐富的階次成分，并存在明顯的主階次成分；在車速不變的情況下，對比油門踏板開度分別在20%、40%、60%、80%處時可知，車內各個階次聲壓級隨著踏板開度的增加而增強，滿足汽車行駛時根據車速和油門踏板開度下發(fā)出動態(tài)聲音特性的要求。實車試驗結果表明，所設計的主動聲浪控制器能夠較好地模擬電動汽車在行駛狀態(tài)下高度匹配的傳統(tǒng)發(fā)動機聲浪。

在實際的電動汽車駕駛過程中，車速與油門踏板開度是實時變化的，通過車速對聲音樣本數據庫中的聲音樣本進行實時讀取，油門踏板開度對讀取的聲音樣本幅值進行調整，結合時域同步疊加方法對聲音樣本進行合成，來模擬符合汽車實時運動狀態(tài)的發(fā)動機聲音。

5 結論

本文設計了一種基于STM32最小系統(tǒng)和FPGA開發(fā)板為核心的電動汽車車內主動聲浪控制系統(tǒng)，具體包括系統(tǒng)的體系架構、硬件設計和軟件開發(fā)；研發(fā)制作了主動聲浪控制器原理樣機，并進行了實車試驗，得到以下結論：

(1)根據CAN通信實現對汽車車速和油門踏板開度等控制信號的實時讀取，利用STM32作為控制核心，FPGA的高速數據處理能力來對聲音樣本進行合成，通過車載揚聲器系統(tǒng)對合成聲音播放。

(2)研制的主動聲浪控制系統(tǒng)原理樣機完成的聲音模擬，具有良好的發(fā)動機聲音的線性階次能量分布特性，且滿足車內聲浪動態(tài)模擬的控制需求。

(3)本文為電動汽車車內主動聲音的模擬控制提供了一種解決思路和方法，還可以應用到駕駛模擬器、虛擬現實平臺等相關領域的開發(fā)中。