本文是结合教育部“优秀青年教师资助计划”专项科研基金资助项目《车内非稳态噪声自适应主动控制的神经网络方法》以及吉林省科技发展计划重点项目《轿车车内风噪声和轰鸣声的分析与控制》展开研究的。论文建立了以心理声学客观参量描述车内声品质的数学模型，提出了声品质主动控制算法和相应控制策略，实际构建了双通道车内声品质自适应主动控制系统，并利用该系统在某型轿车上进行了试验验证。论文的主要工作和研究结论有：开发了可计算响度、尖锐度、粗糙度和抖动度四个心理声学参量的声品质客观评价软件，并验证了所编程序的计算可靠度和准确度。以等级评分方法对采自8种不同类型国产轿车的32个稳态车内声音样本进行了主观评价试验，再以回归分析方法，建立了以心理声学客观参量响度和尖锐度描述的声品质烦躁度数学模型。提出了可实现车内声品质改善的控制方法和相应控制策略：通过引入增益系数对不同频段噪声实现程度不同的可控性抵消；以二级自适应滤波器降低随机成分干扰；并按照声品质指标最优化原则，确定适宜的增益系数向量。仿真建模分析证明，该方法及相应控制策略是有效的。以DSP功能板为硬件核心，研制了自适应主动控制器，并开发了相应软件，在某国产轿车上实际构建了车内声品质自适应主动控制系统。利用该系统对车内副驾驶员两耳旁噪声实施了主动控制试验，在汽车匀速行驶的四种不同稳态工况下，所建系统都能够有效降低车内噪声的响度和尖锐度，特别是响度的下降更为显著，相应的车内声品质烦躁度等级也下降了25％以上。