噪声问题在人们的生活中是普遍存在的,长期处于噪声环境中会导致人们精神和身体上的不适。随着我国轨道交通行业的飞速发展,车辆运营密度的大幅增加,噪声污染日益加剧,进而影响到了司乘人员的健康。轨道车辆产生的噪声是多声源、多频段的,吸声、隔声等被动控制方法对中高频噪声起到了较好的控制效果,但对低频噪声无法有效控制。因此,为解决低频噪声控制难题,主动噪声控制技术逐渐开始被广泛的研究和应用。目前常见的主动噪声控制系统中,应用较多的是基于自适应滤波理论的控制算法,如FxLMS控制算法。其算法简单,结构稳定,易于系统实现;但是算法性能有限,在复杂环境中难以达到理想的噪声控制效果。因此,需要进一步研究、优化主动噪声控制算法,提高噪声控制效果。本文针对目前轨道车辆低频噪声降噪问题,进行主动噪声控制算法的设计与验证。首先,设计新的变步长函数应对FxLMS算法的性能限制及常规变步长算法导致的非零失调现象,将可变步长优化为反馈误差信号变化量的时变函数,在收敛速度和稳态误差之间取得平衡。其次,为了提高系统对随机信号描述及非线性系统估计的准确性,将分数阶微积分引入到自适应滤波算法中。从整数阶到分数阶控制,逐步优化梯度计算。并将提出的分数阶算法拓展为多通道分数阶算法,使其适应于轨道车辆大空间噪声控制。可根据目标降噪空间的大小,使用多个麦克风及多个扬声器进行全局空间噪声的信号采集和控制。通过MATLAB/SIMULINK软件以及LabVIEW平台对基于分数阶的多通道轨道车辆主动噪声控制算法进行仿真验证,结果表明该算法的收敛性能良好。最后,为进一步验证本文研究的主动噪声控制算法,搭建基于以太网控制机箱CompactDAQ的主动噪声控制实验系统;并进行次级通路建模辨识、单通道及多通道主动噪声控制实验。结果表明本文所提算法对轨道车辆的多种噪声均取得了较好的控制效果,具有良好的工程应用前景。