当今以汽油为燃料的燃油车在保有量和汽车消费市场中仍占很大比重,然而汽车污染物排放法规对颗粒物限制的不断严苛使汽油机朝高功率及高热效率方向发展,汽车从业者们通过多种方式实现这一发展目标,但其不可避免的导致整机辐射噪声的徒增。汽油机噪声源的精准分离是实现整机辐射噪声控制的有效途径,通过调研当前噪声分离方法研究现状及优劣势,开展基于声能叠加理论的噪声分离方法研究。为在汽油机的噪声分离研究及后续噪声控制时通过改变缸内燃烧过程实现针对性降噪,通过文献调研选取汽油机燃烧性能参数开展性能参数遴选研究。为获取稳态工况下噪声分离模型及性能参数输入,以某1.5 L汽油机为试验对象设计噪声及其他性能参数采集试验,采集各工况下噪声、缸压、扭矩和燃烧性能参数信号,并对采集信号进行预处理和角度域分析。对基于声能叠加的汽油机噪声分离模型分离结果探究不同转速工况、扭矩工况下分离噪声源声压级及贡献度变化规律、固定频带分离噪声源随扭矩变化规律,及试验汽油机缸压级和衰减曲线变化规律,并阐述变化原因。基于与燃烧噪声相关性强、反映燃烧过程和获取容易判据,完成汽油机燃烧性能参数初筛,并采用凝聚型层次聚类（AGNES）对重叠冗余参数分组;采用核主成分分析（KPCA）方法,创建具有较高第一主成分贡献率的组合核函数,对各组参数进行贡献度分析完成参数降维。最后,采用Lasso回归方法建立汽油机燃烧噪声预测模型,并划分训练集与预测集。对遴选后核心参数以单一变量原则探究不同参数对燃烧噪声频率分量影响区间及影响因子,并设计试验验证燃烧噪声和总噪声优化效果。研究结果表明,声能叠加理论的噪声分离模型满足模型验证要求;组合运用AGNES和KPCA方法对汽油机燃烧性能参数降维,建立的汽油机燃烧噪声预测模型是有效可靠的,最大压力升高率、燃烧压力总值和扭矩参量构成燃烧噪声预测模型。最大压力升高率单一变量噪声优化试验使燃烧噪声下降了1.08 d B、总噪声下降了0.67d B,燃烧压力总值单一变量噪声优化试验使燃烧噪声下降了0.59 d B、总噪声下降了0.79 d B,燃烧噪声影响因子研究为噪声精准控制提供了支持。