基于峰值预滤波次级通道在线建模的主动噪声控制系统
基于频率选择性滤波的归一化最小均方算法研究
基于频率选择性滤波的归一化最小均方算法研究姜吉光;王登峰【摘要】Based on the normalized filtered least mean square method which is broadly applied on active noise control technology, the normalized frequency selective FXLMS algorithm and the model for the application of the algorithm on active noise control are calculated and is modeled and analyzed the adaptive attenuation simulation with single tone noise signal and narrow band noise signal demonstrating on the platform of Matlab/Simulink. After the control parameters of filter performance parameters and step size and filter length of adaptive filter is decided. The simulation result is identical with theoretic solution and the presented algorithm is valid.%通过对噪声主动控制技术中广泛应用的归一化滤波最小均方算法的分析,提出了基于频率选择性的归一化滤波最小均方算法,并建立了该算法在噪声主动控制中的应用模型.在Matlab/Simulink环境中建立了归一化频率选择性最小均方算法的仿真模型.通过合理地选取自适应滤波器的结构、滤波器长度、收敛因子等控制参数,对单频噪声信号和窄带随机噪声信号进行了自适应抵消仿真分析.仿真结果表明,噪声信号抵消效果明显,与理论分析的结论一致,证明该算法准确并且有效.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)012【总页数】5页(P2874-2878)【关键词】主动控制;LMS;归一化;频率选择性滤波【作者】姜吉光;王登峰【作者单位】吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130025;长春理工大学机电工程学院,长春130022;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春130025【正文语种】中文【中图分类】U467.493随着工业社会的快速发展，各种机器设备运转时产生的噪声已经严重地影响到人类的生理和心理健康［1］。
基于多模型的自适应有源噪声控制算法研究
引 言
报 基 于 声 波 干 涉 相 消 原 理 的 有 源 噪 声 控 制
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（ Ｃ） ２ ＡＮ 是 Ｏ世 纪 ３ Ｏ年 代 提 出 的 ］ 由于受 当时 条 ，
件所 限 ， 在提 出后 的长达半 个世 纪 时间里进 展缓慢 。 近３ Ｏ年来 ， 随着 自适应 滤波 理论 的发 展 和微 电子 伴 技 术 的进 步 ， ＡＮＣ有 了飞 速 发展 ， 某 些领 域 已经 在
摘 要 ： 对 有 源 噪 声 控 制 中 次 级 通 道 存 在很 大 不确 定 性 的 问题 ， 立 次 级 通 道 模 型 集 以覆 盖 次级 通 道 的不 确 定 性 ， 针 建 每 个模 型 都 有 一 个 相 对 应 的 采 用Ｍｏ ｉｅ Ｘ ＭＳ算 法 进 行 权 值 更 新 的 自适 应 滤 波 器 。 系 统 运 行 过 程 中 ， 法 首 ｄｆ ｄＦ Ｌ ｉ 在 算
振 依据 切换 准则 实 时判 断 当 前 次 级 通 道 所 处 状 态 ， 出最 匹 配 的 次 级 通 道 模 型 ， 时 把采 用 最 匹配 模 型 进 行 权 值 先 选 同
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更 新 的 自适 应 滤 波 器 的 参 数 复 制 给参 与 控 制 的滤 波 器 。仿 真 和 实 验 结 果 表 明 ， 用 多 模 型 自适 应 的 有 源 噪 声 控 制 采 动 算 法提 高 了系 统 的 鲁棒 性 。 Ｖ
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第 ２ Ｏ卷第 ６ 期
２０ ０ ７年 ｌ ２月
Ｖ ｏ ．２ Ｏ． １ ０Ｎ ６
Ｄｅ ．２ ７ ｃ ＯＯ
基 于 多模 型 的 自适 应 有 源 噪声 控 制算 法研 究
赵 剑 ，徐 健 ，李 晓东 ，田 静
（ 国 科 学 院 声学 研究 所 ， 京 １ ０ ８ ） 中 北 ０ ０ ０
基于自适应时频峰值滤波的光纤陀螺去噪算法
基于自适应时频峰值滤波的光纤陀螺去噪算法顾姗姗;刘建业;曾庆化;陈维娜;陈磊江【摘要】An algorithm based on adaptive time-frequency peakfiltering(ATFPF) for fiber optical gyro(FOG) is proposed to reduce the noise of FOG and improve the precision of the inertial navigation system. With the presented algorithm, the FOG signal is transformed and modulated, and then time frequency analysis of the modulated signal is made by pseudo Wigner-Ville distribution(PWVD). A rule for the optimal window length selection of adaptive PWVD is given, and the instantaneous frequency of the coded signal is estimated by local peak search. In this way, the useful signal is restored and the noise of FOG is reduced. Simulation and real data are processed by discrete wavelet transform(DWT) and ATFPF algorithms separately, and the results show that proposed algorithm can reduce the noise of FOG effectively, and the improvement of SNR is 1~3 dB. The signal denoised by ATFPF can effectively track the initial signal, especially for the high dynamic signal.%为减小光纤陀螺输出信号噪声、提高惯导系统精度，提出了光纤陀螺信号自适应时频峰值滤波算法。
车内路噪主动控制系统参考传感器布放方法
第 43 卷第 4 期2023 年 8 月振动、测试与诊断Vol. 43 No. 4Aug.2023 Journal of Vibration，Measurement & Diagnosis车内路噪主动控制系统参考传感器布放方法∗贺岩松1，刘亚琪1，夏子恒1，张志飞1，周桃2（1.重庆大学机械与运载工程学院 重庆，400030） （2.重庆市埃库特科技责任有限公司 重庆，400000）摘要由于合理布放参考传感器是车内路噪主动控制（road noise cancellation，简称RNC）系统的关键，提出了基于多重相干分析（multiple coherence analysis，简称MCA）法的参考传感器布置方法，结合多通道归一化滤波x最小均方（normalized filter‐x least mean square，简称NFxLMS）算法，建立基于MCA的参考信号选取数学模型，选取具有最大多重相干系数的布放位置，采用截断奇异值分解法提高多重相干系数的计算精度，并使用遗传算法进行多重相干法布放结果寻优。
针对某电动汽车进行了车内路噪主动控制的仿真分析和实车道路试验。
结果表明，所提出的参考信号布放方法有利于提升车内路噪主动控制系统的降噪效果。
关键词路噪主动控制；参考信号；多重相干法；遗传算法中图分类号TB535；TH771.5引言电动汽车因缺少发动机噪声的掩蔽效应，使车内路噪问题尤为凸显。
车内路噪主动控制作为解决路噪问题的一种新方案，学者们开展了一系列研究［1‐5］。
前馈式路噪主动噪声控制系统需要布置参考传感器，为控制器提供与车内噪声相干的参考信号［5］。
为避免次级声反馈现象［6］，参考信号通常选取底盘上的振动加速度信号［1‐5］。
参考信号的质量直接影响系统的降噪效果，选取合适的参考信号布放位置是RNC系统开发的关键。
RNC系统参考信号的选取是为了找到乘客耳旁接收到的路面噪声贡献量较大的一组振动信号。
涡桨飞机舱段模型结构声辐射主动控制试验研究
涡桨飞机舱段模型结构声辐射主动控制试验研究李凯翔;庞彦宾;董宁娟【摘要】舱内噪声水平是评价飞机舒适性的一个重要标准.以涡桨飞机舱段模型作为试验对象,针对舱内噪声窄带低频成分占主导的特点,开展了基于压电元件的壁板结构声辐射主动控制试验研究.介绍了滤波-X最小均方(FXLMS)控制算法的基本原理以及控制系统次级通道的识别方法,通过搭建的实验平台,开展了通过次级力源进行舱段壁板结构声辐射的试验研究.实验结果表明,控制打开后壁板结构振幅得到大幅抑制,同时舱内噪声水平在激励频率处降低17 dB,证实了采用次级力源进行舱段结构声辐射控制方法的有效性.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2015(015)003【总页数】5页(P158-162)【关键词】涡桨飞机;结构声控制;滤波X最小均方根算法【作者】李凯翔;庞彦宾;董宁娟【作者单位】航空声学与动强度航空科技重点实验室,中国飞机强度研究所,西安710065;航空声学与动强度航空科技重点实验室,中国飞机强度研究所,西安710065;航空声学与动强度航空科技重点实验室,中国飞机强度研究所,西安710065【正文语种】中文【中图分类】V216.54涡桨飞机舱内噪声的主要噪声源是螺旋桨，其产生的振动和噪声通过机体结构及空气传播两种路径同时作用于舱室，由此可以使舱内产生较高的噪声级（如图1所示）。
这种特殊的激励使得舱内的噪声以窄带低频成分为主，其低频的频率是由螺旋桨叶片通过频率（BPF）所决定。
传统舱内噪声控制一般采用被动方法实现，如通过更改结构设计或布置阻尼材料来提高隔声率，其机理为通过噪声声波与声学材料或声学结构的相互作用进行耗能。
一般来说，这些方法对中高频噪声控制较为有效，而对低频控制效果不佳，而且这些方法存在设备重，体积大，安装维护困难等缺点。
近年来，随着电子技术的不断进步，舱内噪声主动控制技术得到迅速发展。
针对舱内噪声传播特性，该控制技术可分为采用次级声源的控制方法和采用次级力源的控制方法。
主动噪声控制技术(ANC)在商用车上的应用
主动噪声控制技术(ANC)在商用车上的应用余建华;郝奕;于俊鹏;阳松林;周杰敏【摘要】随着商用车用户对车辆舒适性要求的不断提高,降低驾驶室内部噪声已成为重要的研究课题之一.本文首先对商用车驾驶室内原始噪声进行了分析,发现发动机引起的噪声是其主要成分.根据这一特征建立了主动噪声控制的前馈自适应控制模型,采集实车噪声数据仿真并进行了试验验证.仿真及试验结果表明,运用主动噪声控制技术可以有效地降低商用车驾驶室内由发动机引起的低频周期阶次噪声.【期刊名称】《汽车科技》【年(卷),期】2011(000)003【总页数】5页(P7-11)【关键词】商用车;发动机;主动噪声控制【作者】余建华;郝奕;于俊鹏;阳松林;周杰敏【作者单位】东风汽车有限公司东风商用车技术中心,武汉430056;东风汽车有限公司东风商用车技术中心,武汉430056;东风汽车有限公司东风商用车技术中心,武汉430056;东风汽车有限公司东风商用车技术中心,武汉430056;东风汽车有限公司东风商用车技术中心,武汉430056【正文语种】中文【中图分类】TP391.9汽车噪声不仅造成周围环境的污染，影响人们的生活和工作，而且车内噪声还极大地降低了车辆乘坐舒适性。
为了改善驾驶室内的声学环境，世界各大汽车公司都把对车内噪声的控制作为重要的研究方向。
特别是对于商用车驾驶员来说，其工作时间一般较长，如果长期处于高噪声的环境下，容易疲劳，从而增加发生交通事故的隐患。
传统的噪声控制方法采用较大阻尼比的材料，利用隔声、隔振、消声、吸声技术，以及结构优化设计等进行噪声控制，但往往与汽车其他目标相矛盾，并且对低频噪声的控制效果不大，因此需要寻求新的技术途径。
主动噪声控制技术也称有源噪声控制技术［1，2］（ANC，Active Noise Control，以下简称 ANC），根据声波的杨氏干涉原理，即当幅值相等、相位相反的两列声波在空间发生相干性叠加时会形成消声“静区”，从而达到降噪的目的。
一种基于梯度下降的次级通道在线建模有源噪声控制算法
一种基于梯度下降的次级通道在线建模有源噪声控制算法张丽;陈卫松;崔婷玉;仝喜峰【摘要】针对前馈式有源噪声控制系统中次级通道在线建模精度低及建模信号与控制信号相互影响的问题,提出一种基于梯度下降的次级通道在线建模有源噪声控制算法.根据主动控制环节与建模环节的误差能量比,分别调节两个环节的收敛因子,利用主动控制收敛因子和建模收敛因子的调节方式减小二者的相互干扰.在建模收敛因子调整过程中引入梯度下降方法,对步长设置检测阈值,当步长达到阈值,对收敛因子采取梯度变化.仿真结果表明,针对混频信号的有源噪声控制,这种算法对比已有算法能获得较快的建模收敛速度和较低的稳态误差,且可以获得较高的降噪量.%Aim at the problems of the low modeling accuracy of the secondary path and the interference between modeling signal and control signal in the feedforward active noise control system, an online secondary path modeling algorithm based on gradient descent for active noise control is proposed. In the modeling process, the convergence factors in the active control process and the modeling process are adjusted successively according to the error energy ratio of the two processes to reduce the interference between the two processes. The gradient descent method is introduced to adjust the convergence factors in the modeling process. The detection threshold is set for the step size. When the step size reaches the threshold, the convergence factors will be adjusted according to the gradient descent. The simulation results show that the proposed algorithm can achieve a faster modeling convergence speed and lower steady-state error than the existing algorithms for the active control of mixed signals.And the proposed algorithm also improves the noise reduction of the active control systems.【期刊名称】《噪声与振动控制》【年(卷),期】2018(038)003【总页数】5页(P15-19)【关键词】声学;有源噪声控制;能量比;梯度下降;收敛因子;次级通道在线建模【作者】张丽;陈卫松;崔婷玉;仝喜峰【作者单位】安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖 241003;安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖 241003;安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖 241003;安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖 241003【正文语种】中文【中图分类】TB535有源噪声控制在治理低频噪声方面具有明显的优势，已经较成功地应用于封闭空间、管道、结构声辐射和声传输等方面的噪声控制[1]。
主动噪声控制系统次级通道在线建模的方法
基于Fu-LMS算法的前馈式噪声主动控制系统研究
㊀２０２１年㊀第３期仪表技术与传感器Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ㊀Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ㊀ａｎｄ㊀Ｓｅｎｓｏｒ２０２１㊀Ｎｏ．３㊀基金项目：国家科技部专项资助项目（２０１７ＹＦＤ０７００３０４⁃０２）收稿日期：２０１９－１１－２２基于Ｆｕ－ＬＭＳ算法的前馈式噪声主动控制系统研究高永升，李忠利，杨淑君，陈修魁，刘小锋（河南科技大学车辆与交通工程学院，河南洛阳㊀４７１０００）㊀㊀摘要：声反馈的存在，使前馈式控制系统传递函数引入了新的极点㊂传统的基于Ｆｘ－ＬＭＳ算法的前馈式控制系统利用系数很长的滤波器来模拟极点位置，这导致系统计算量增多并且效果不理想㊂针对这一问题，构建了一种基于Ｆｕ－ＬＭＳ算法的控制系统㊂该系统控制的滤波器具有可变极点，利用这一结构特点可以精确模拟实际物理系统的传递函数，系统计算量更少㊂利用ＭＡＴＬＡＢ与Ｓｉｍｕｌｉｎｋ建立模型，分析两种系统降噪效果，并且基于ＤＳＰ实验平台实现了系统设计㊂实验结果表明，设计的主动控制系统有很好的降噪效果㊂关键词：Ｆｕ－ＬＭＳ；声反馈；滤波器；极点；自适应前馈式噪声控制系统中图分类号：ＴＢ５３５㊀㊀㊀文献标识码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：１００２－１８４１（２０２１）０３－０１１２－０５ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＦｅｅｄ⁃ｆｏｒｗａｒｄＮｏｉｓｅＡｃｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＦｕ－ＬＭＳＡｌｇｏｒｉｔｈｍＧＡＯＹｏｎｇ⁃ｓｈｅｎｇ，ＬＩＺｈｏｎｇ⁃ｌｉ，ＹＡＮＧＳｈｕ⁃ｊｕｎ，ＣＨＥＮＸｉｕ⁃ｋｕｉ，ＬＩＵＸｉａｏ⁃ｆｅｎｇ（ＶｅｈｉｃｌｅａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＬｕｏｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌｕｏｙａｎｇ４７１０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｅｘｉｓｔｅｎｃｅｏｆａｃｏｕｓｔｉｃｆｅｅｄｂａｃｋ，ａｎｅｗｐｏｌｅｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏｔｈｅｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＦｘ－ＬＭＳａｌｇｏｒｉｔｈｍｎｅｅｄｓｔｏｕｓｅａｆｉｌｔｅｒｗｉｔｈａｖｅｒｙｌｏｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｐｏｌｅｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｐｏｏｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇｔｈｉｓｉｓｓｕｅ，ａｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＦｕ－ＬＭＳａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｈａｓｖａｒｉａｂｌｅｐｏｌｅｓ，ｔｈｅｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｒｅａｌｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｃａｎｂｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｓｉｍｕｌａｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｉｓｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｗｈｉｃｈｃａｎａｃｈｉｅｖｅｌｅｓｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ．ＭＡＴＬＡＢａｎｄＳｉｍｕｌｉｎｋｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｏｄｅｌｓｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｎｏｉｓｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｈｅｔｗｏｓｙｓｔｅｍｓ，ａｎｄｔｈｅｔｗｏｓｙｓｔｅｍｓｗｅｒｅｄｅ⁃ｓｉｇｎｅｄｂａｓｅｄｏｎＤＳＰｔｅｓｔｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｈａｓｇｏｏｄｎｏｉｓｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｆｕ－ＬＭＳ；ａｃｏｕｓｔｉｃｆｅｅｄｂａｃｋ；ｆｉｌｔｅｒ；ｐｏｌｅ；ａｄａｐｔｉｖｅｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｎｏｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ０㊀引言有源消噪由Ｐ．Ｌｅｕｇ提出，其原理是发声器发出与原噪声频率相同㊁振幅相等㊁相位相反的抵消噪声，利用声波的相消性来消除或削弱原噪声㊂２０世纪８０年代以前，有源噪声控制系统的控制电路使用模拟电路，这种控制电路无法随噪声和噪声声场变化而改变㊂因此，需要一种能自动跟随初级噪声统计特性㊁控制器可时变的自适应控制系统㊂随着自适应滤波理论发展和ＤＳＰ芯片技术成熟，有源噪声控制逐渐发展为自适应有源噪声控制㊂噪声主动控制包括前馈控制和反馈控制㊂反馈控制不需要参考信号，结构简单，但系统容易失稳；前馈控制需要精准采集参考信号，系统降噪量㊁稳定性较好㊂常用的前馈式自适应控制系统核心部分由Ｆｘ－ＬＭＳ算法和ＦＩＲ滤波器组成，但是当存在声反馈时，控制系统传递函数引入了新的极点，ＦｘＬＭＳ系统只能通过非常长的滤波器长度来模拟系统的极点，增加了系统的运算量，收敛速度变慢，实际应用降噪效果也不理想㊂因此需要一种运算量小并且降噪能力强的系统［１－３］㊂基于以上背景，提出一种基于Ｆｕ－ＬＭＳ算法的控制系统㊂本文首先对系统模型和滤波器结构进行分析，推导出Ｆｕ－ＬＭＳ算法，利用ＭＡＴＬＡＢ和Ｓｉｍｕｌｉｎｋ设计系统模型㊁进行仿真，最后搭建平台实验验证可行性㊂结果表明，在声反馈下，系统降噪效果良好，从而验证了设计的控制系统的可行性和有效性㊂１㊀前馈式噪声主动控制系统前馈式噪声控制系统的基本结构如图１所示㊂ｐ（ｔ）为初级信号，ｘ（ｔ）为参考传感器产生的参考信号，ｙ（ｔ）为发声器产生的次级信号，ｅ（ｔ）为误差传感器接收的误差信号㊂系统的整个工作流程为：噪声源产生初级信号ｐ（ｔ），参考传感器接收初级信号后生成参考信号ｘ（ｔ），参考信号作为控制器的输入㊂控制器根据算法规则计算出次级信号ｙ（ｔ）输出后经功率放大器驱动次级声源㊂误差传感器同时接收初级信号和次级信号，两者叠加后形成误差信号ｅ（ｔ），误差信号输入到控制器中，自适应算法不断调整控制器权系数，从而改变次级信号强度，直至系统达到稳定状态［４－７］㊂控制器作为主动控制系统的核心部分，包含控制算法和滤波器两个内容㊂㊀㊀㊀㊀㊀第３期高永升等：基于Ｆｕ－ＬＭＳ算法的前馈式噪声主动控制系统研究１１３㊀㊀图１㊀前馈控制系统示意图随着数字处理技术发展，噪声主动控制系统多采用ＤＳＰ芯片，这样系统内部之间传递的多为离散信号㊂因此为了分析问题方便，根据图１设计主动控制系统时，可以将系统模型转化离散域形式，如图２所示㊂图２㊀前馈式噪声控制系统离散域框图根据图２，推导控制器传递函数㊂为了简化分析，假设ｈｒ（ｚ）＝１㊂则图２ｚ域中的误差信号为：ｅ（ｚ）＝ｈｐ（ｚ）ｐ（ｚ）＋ｈｓ（ｚ）ｙ（ｚ）（１）ｙ（ｚ）＝ｗ（ｚ）ｐ（ｚ）１－ｗ（ｚ）ｈｓ（ｚ）ｈｆ（ｚ）（２）ｅ（ｚ）＝ｈｐ（ｚ）ｐ（ｚ）＋ｈｓ（ｚ）ｗ（ｚ）ｐ（ｚ）１－ｗ（ｚ）ｈｓ（ｚ）ｈｆ（ｚ）（３）如果参考信号是严格平稳的，ｈｐ（ｚ）㊁ｈｓ（ｚ）和ｈｆ（ｚ）是线性是不变的，则自适应过程充分收敛达到理想状态后将使ｅ（ｚ）＝０㊂由式（３）可以求出控制器传递函数为ｗ０（ｚ）＝－ｈｐ（ｚ）ｈｓ（ｚ）－ｈｐ（ｚ）ｈｓ（ｚ）ｈｆ（ｚ）（４）由式（４）可以看到，系统传递函数引入新的极点［８－１２］㊂２㊀系统设计原理２．１㊀滤波器结构设计基于Ｆｘ－ＬＭＳ算法的主动控制系统是一种比较经典的前馈式控制系统，该系统采用ＦＩＲ滤波器㊂这种滤波器传递函数只有一组可变的零点，因此对于存在声反馈的系统，只能利用很长的滤波器系数来模拟实际的极点位置，这导致系统运算量增大，信号延迟也高㊂而无限冲激响应（ＩＩＲ）滤波器传递函数包括零点和极点两组可调因素，在同样的滤波器设计指标下，ＩＩＲ滤波器所要求的阶数可能只有ＦＩＲ滤波器的１／５ １／１０，因此ＩＩＲ滤波器可用较低的阶数来实现较高的选择性［１３－１６］㊂通过设计ＩＩＲ滤波器结构，实现对系统的极点匹配，这样不仅降低系统运算量，并且精确性更高㊂实现ＩＩＲ滤波的方式很多，这里采用２个ＦＩＲ滤波器相结合的方式实现ＩＩＲ滤波器功能：前馈滤波器Ｗ１和反馈滤波器Ｗ２㊂滤波器结构如图３所示㊂２．２㊀算法分析噪声主动控制的核心是自适应控制算法㊂当输图３㊀ＩＩＲ滤波器结构图入到控制器的信号发生变化时，控制器会根据既定的控制算法实时调整控制器的输出参数，从而实现系统性能最优㊂选择ＩＩＲ滤波器作为主动控制系统滤波器，根据图２设计主动降噪控制系统结构，结构图如图４所示㊂根据设计的结构图推算出所需要的算法结构㊂图４㊀基于Ｆｕ－ＬＭＳ算法主动降噪控制系统结构图假设前馈和反馈滤波器长度分别为Ｌ和Ｍ，则输出信号为ｙ（ｎ）＝ＡＴ（ｎ）Ｘ（ｎ）＋ＢＴ（ｎ）Ｙ（ｎ－１）（５）式中：Ａ（ｎ）为Ｗ１滤波器的权值；Ｂ（ｎ）为Ｗ２滤波器的权值；Ｘ（ｎ）为参考矢量；Ｙ（ｎ－１）为滤波器输出矢量㊂Ａ（ｎ）＝［ａ０（ｎ）㊀ａ１（ｎ）㊀ａ２（ｎ） ａＬ－１（ｎ）］Ｔ（６）Ｂ（ｎ）＝［ｂ０（ｎ）㊀ｂ１（ｎ）㊀ｂ２（ｎ） ｂＭ（ｎ）］Ｔ（７）Ｘ（ｎ）＝［ｘ（ｎ）㊀ｘ（ｎ－１）㊀ ｘ（ｎ－Ｌ＋１）］Ｔ（８）Ｙ（ｎ－１）＝［ｙ（ｎ－１）㊀ｙ（ｎ－２）㊀ｙ（ｎ－３） ｙ（ｎ－Ｍ）］Ｔ（９）于是，误差信号可以表示为ｅ（ｎ）＝ｄ（ｎ）－ｈｐ（ｎ）ｙ（ｎ）（１０）将ＩＩＲ滤波器的２个滤波器权矢量合并为一个统一的权矢量：Ｗ（ｎ）＝Ａ（ｎ）Ｂ（ｎ）éëêêùûúú（１１）参考信号向量为Ｕ（ｎ）＝Ｘ（ｎ）Ｙ（ｎ－１）éëêêùûúú（１２）则ｎ时刻的输出为ｙ（ｎ）＝ＷＴ（ｎ）Ｕ（ｎ）（１３）此时的误差信号可以表示为ｅ（ｎ）＝ｄ（ｎ）－ｈｐ（ｎ）ＷＴ（ｎ）Ｕ（ｎ）（１４）对误差信号的平方取平均，有：ｊ（ｎ）＝Ｅ［ｅ２（ｎ）］（１５）按最陡下降法原理，根据随机梯度公式推出权重的递推公式：Ｗ（ｎ＋１）＝Ｗ（ｎ）－２μｅ（ｎ）ｒ（ｎ）（１６）其中：㊀㊀㊀㊀㊀１１４㊀ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＴｅｃｈｎｉｑｕｅａｎｄＳｅｎｓｏｒＭａｒ．２０２１㊀ｒ（ｎ）＝Ｕ（ｎ）∗ｈｓ（ｎ）（１７）式中：∗代表卷积运算；ｈｓ（ｎ）为次级通道脉冲响应；ｒ（ｎ）为滤波－Ｕ信号矢量㊂３㊀仿真与分析根据图４的系统框图，在Ｓｉｍｕｌｉｎｋ里搭建Ｆｕ－ＬＭＳ控制系统仿真模型，如图５所示㊂图５㊀Ｆｕ－ＬＭＳ仿真模型㊀㊀基于Ｆｘ－ＬＭＳ算法的控制系统设计过程参考文献［２］，本文在Ｓｉｍｕｌｉｎｋ里搭建Ｆｘ－ＬＭＳ控制系统模型，如图６所示㊂图６㊀Ｆｘ－ＬＭＳ仿真模型㊀㊀搭建的模型除了需要选择合适的算法和滤波器结构，还需要建立精确声通道模型，通道模型精确性对系统的降噪效果有很大影响㊂其中主要包括初级通道㊁次级通道㊁声反馈通道㊂初级通道是：噪声源与参考传感器之间的声场㊁参考传感器㊁ＡＤ㊁前置放大器㊁抗混淆滤波；次级通路是：次级声源㊁次级声源与误差传感器之间的声场㊁ＤＡ㊁平滑滤波㊁功率放大器；次级声反馈通路是：电声转换㊁次级声源到参考传感器的声场㊂选择各声通道传递函数分别为：初级通道传递函数：㊀ｐ（ｚ）＝０．０５－０．００１ｚ－１＋０．００１ｚ－２＋０．８ｚ－３＋０．６ｚ－４＋０．２ｚ－５－０．５ｚ－６－０．１ｚ－７＋０．４ｚ－８－０．０５ｚ－９（１８）次级通道传递函数㊀ｈ（ｚ）＝０．００５－０．０１ｚ－１＋０．９５ｚ－２＋０．０１ｚ－３－０．９ｚ－４（１９）次级声反馈通道传递函数：ｆ（ｚ）＝０．６ｚ－１（２０）为了便于分析观察，初级噪声采用白噪声与多个正弦信号的叠加信号，初级声源频谱图如图７所示㊂设置Ｆｕ－ＬＭＳ算法前馈㊁反馈滤波器阶数都取为４０，前向步长０．０００８㊁反馈步长０．０００５㊂Ｆｘ－ＬＭＳ算法滤波器阶数取为８０，步长０．０００１㊂仿真时间５ｓ㊂结果如图８㊁图９所示㊂从８（ａ）可以看到，Ｆｕ－ＬＭＳ实现了１５ ２０ｄＢ的降噪，而Ｆｘ－ＬＭＳ只有８ １０ｄＢ的降噪，说明设计的系统理论层面上是可行的㊂对比图７（ｂ）㊁图８（ｂ）㊁图９（ｂ）看到，２个系统对低频噪声信号降噪幅度更大，说明主动降噪系统对于低频噪声有很好降噪效果，弥补了传统被动降噪对于低频噪声降噪效果不理想的短板㊂㊀㊀㊀㊀㊀第３期高永升等：基于Ｆｕ－ＬＭＳ算法的前馈式噪声主动控制系统研究１１５㊀㊀（ａ）参考信号声压级（ｂ）参考信号频谱图图７㊀参考信号声压级和频谱图（ａ）误差信号声压级（ｂ）误差信号频谱图图８㊀Ｆｕ－ＬＭＳ系统仿真结果４㊀实验与分析４．１㊀实验平台搭建为了验证设计的主动降噪系统实际使用效果，搭建实验平台进行试验，实验平台选择在常规室内进行，如图１０所示㊂（ａ）误差信号声压级（ｂ）误差信号频谱图图９㊀Ｆｘ－ＬＭＳ系统仿真结果图１０㊀主动降噪系统试验平台整个系统的硬件部分主要分为运算部分和被控件部分㊂控制器为系统的运算部分，采用ＳＴＭ３２Ｆ４系列单片机，其特性如下：主频为１６８ＭＨｚ，ＧＰＩＯ口有１１２个，ＡＤＣ为２４通道，采样时间最快为０．４２μｓ，ＤＡＣ有２个通道，功耗为２３８μＡ／ＭＨｚ㊂这款单片机采用全新的ＣｏｒｔｅｘＴＭ⁃Ｍ４内核，集成了单周期ＤＳＰ指令和ＦＰＵ（ｆｌｏａｔｉｎｇｐｏｉｎｔｕｎｉｔ，浮点单元），对乘加运算的速度非常快，适合数字运算处理㊂被控件部分主要为扬声器１㊁扬声器２㊁拾音器１㊁拾音器２㊂为了使实验平台降噪效果跟仿真模型降噪效果有直观对比，试验平台的初级噪声采用仿真所用噪声㊂扬声器１为初级声源，产生初级噪声㊂扬声器２为次级声源，受控制器控制发出抵消新声波㊂拾音器利用咪头采集声音信号并经过放大后输㊀㊀㊀㊀㊀１１６㊀ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＴｅｃｈｎｉｑｕｅａｎｄＳｅｎｓｏｒＭａｒ．２０２１㊀出，输出模拟信号㊂经过ＡＤ转换器后，模拟信号转换成数字信号输入到控制器㊂拾音器１采集传递到此处的声音作为参考信号输入到控制器内㊂拾音器２采集此处的声音作为误差信号输入到控制器㊂分贝仪和Ａｕｔｏｔｅｓｔ数据采集器能够将拾音器２处的误差信号采集输入到计算机，为后期对比提供数据支持㊂整个试验的控制思路可以参考第１节内容㊂系统的软件部分主要为在ＫＥＩＬ＿５开发环境下编写２个主动降噪控制系统的Ｃ语言程序，不断进行调试确定控制算法无误，然后将程序下载到控制器内㊂４．２㊀试验结果分析分别进行两个主动降噪系统平台实验，同时利用分贝仪和数据采集器将测得的误差信号存储在计算机中㊂利用ＭＡＴＬＡＢ处理采集的数据，画出误差信号声压级随时间变化的二维坐标图，如图１１所示㊂（ａ）基于Ｆｕ－ＬＭＳ算法的系统（ｂ）基于Ｆｘ－ＬＭＳ算法的系统图１１㊀平台实验的误差信号对比图１１㊁图８（ａ）㊁图９（ａ）看到，基于Ｆｕ－ＬＭＳ算法的系统平台实验降噪效果比基于Ｆｘ－ＬＭＳ算法的系统多了５ｄＢ左右，但比模型仿真结果低了２ ３ｄＢ㊂经过分析原因提出了一些改进措施：建立的声通道模型可以再精准些；控制器可以采用专门的数字信号处理芯片和ＡＤ／ＤＡ转换芯片相结合的方式㊂但是综合来看，本次提出的噪声主动控制系统在声反馈环境中有着理想降噪的效果㊂５㊀结束语本文首先研究了存在声反馈的前馈式噪声主动控制系统结构及其控制算法，在Ｓｉｍｕｌｉｎｋ中搭建了控制系统模型，仿真结果显示系统降噪效果良好㊂最后，搭建控制系统实验平台，分别对２种系统进行实验㊂试验结果表明，基于Ｆｕ－ＬＭＳ算法的主动控制系统在声反馈下的降噪效果有很好的优势㊂下一步将对系统做出改进调整并且应用到实际场合中㊂参考文献：［１］㊀裴春明，刘姜涛，刘震宇，等．基于自适应技术的低频噪声控制研究［Ｊ］．武汉大学学报（工学版），２０１３，４６（３）：３７１－３７５．［２］㊀陈智．基于ＦｘＬＭＳ算法的前馈式自适应有源噪声控制系统建模与仿真［Ｊ］．自动化与仪器仪表，２０１８，（５）：１０－１３．［３］㊀马进，邹海山，邱小军．存在声反馈的前馈有源噪声控制系统性能分析［Ｊ］．声学学报，２０１６，４１（５）：６８６－６９３．［４］㊀陈克安．有源噪声控制［Ｍ］．３版．北京：国防工业出版社，２０１４．［５］㊀周遥．基于ＤＳＰ的主动噪声控制系统研究与硬件实现［Ｄ］．杭州：浙江工业大学，２０１３．［６］㊀张大勇，凌强，计炜梁，等．基于ＤＳＰ的实时降噪系统设计与实现［Ｊ］．微型机与应用，２０１６（１４）：８９－９２．［７］㊀杨忠敏．汽车减振降噪技术的发展现状及趋势［Ｊ］．汽车工业研究，２０１６（２）：２１－２５．［８］㊀张频捷，张立军，孟德建，等．汽车车内噪声主动控制系统扬声器与麦克风布放优化方法［Ｊ］．振动与冲击，２０１７（５）：１６９－１７５．［９］㊀刘斌．车内噪声主动控制系统设计与实验研究［Ｄ］．长沙：湖南大学，２０１７．［１０］㊀杨鹏，应黎明，陈敏，等．ＡＮＣ系统次级通道背景噪声的处理方法［Ｊ］．电测与仪表，２０１７，５４（８）：９９－１０３．［１１］㊀ＥＲＩＫＳＳＯＮＬＪ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｆｉｌｔｅｒｅｄ⁃Ｕａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｃｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］．Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ，１９９１，８９：２５７－２６５．［１２］㊀ＨＯＮＧＳＰ，ＳＡＮＧＫＬ，ＨＯＷＫ，ｅｔａｌ．Ｍｏｄｉｆｉｅｄ⁃ｆｉｌｔｅｒｅｄ⁃ｕＬＭＳａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｃｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏａｓｈｏｒｔａｃｏｕｓｔｉｃｄｕｃｔ［Ｊ］．ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＳｙｓｔｅｍｓ＆ＳｉｇｎａｌＰｒｏ⁃ｃｅｓｓｉｎｇ，２０１１，２５（１）：４７５－４８４．［１３］㊀黄全振，吕宽洲，李恒宇，等．基于ＩＩＲ结构的自适应滤波振动主动控制方法［Ｊ］．振动测试与诊断，２０１４（３）：４３９－４４６．［１４］㊀ＱＩＣＬ，ＨＵＡＨ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆａｃｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｏｎｔｈｅｔｒｕｃｋｉｎｔｅｒｉｏｒｃａｂ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｄＭａｔｅｒｉａｌｓＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１３，７９８／７９９：４４３－４４７．［１５］㊀ＺＨＡＯＸＤ，ＬＩＸ，ＤＩＮＧＲ．Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｌｏｗ⁃ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｏｕｎｄａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｏｆｍｉｃｒｏ⁃ｐｅｒｆｏｒａｔｅｄｐａｎｅｌｓｂｙａｄｄｉｎｇａｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅ［Ｊ］．声学学报（英文版），２０１５，３４（１）：２７－３６．［１６］㊀蔡松林．抗冲击噪声干扰的主动噪声控制算法研究［Ｄ］．成都：西南交通大学，２０１６．作者简介：高永升（１９９３ ），硕士研究生，主要研究方向为电控测试㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：１９０４５２３４８３＠ｑｑ．ｃｏｍ通信作者：李忠利（１９６９ ），副教授，硕士，主要研究方向为汽车电子控制㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｙｌｚｌ６９＠１６３．ｃｏｍ。
车内ANC系统次级通道辨识及仿真研究
车内ANC系统次级通道辨识及仿真研究陆森林;默超【摘要】对车内噪声主动控制（ANC）系统的算法进行了推导,并采用FxLMS算法作为系统的控制算法进行仿真。
介绍了次级通道辨识的两种方法：离线辨识方法和在线辨识方法,分析了次级通道辨识方法的优缺点及适应场合,最终选取附加随机噪声法对次级通道进行离线辨识。
辨识结果表明：该方法能够达到预想的辨识精度。
通过Matlab/Simulink对ANC系统进行建模仿真。
仿真结果表明：该系统能使车内噪声降低15 d B以上。
【期刊名称】《重庆理工大学学报》【年(卷),期】2016(030)003【总页数】6页(P22-27)【关键词】车内噪声主动控制 FxLMS算法系统辨识随机噪声【作者】陆森林;默超【作者单位】江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013【正文语种】中文【中图分类】U461随着我国汽车保有量的增加，对乘车舒适性的要求也越来越高，汽车噪声问题已经引起人们的广泛重视，尤其是车内低频噪声[1-6]。
车内低频噪声主要是指低于500 Hz的噪声。
汽车司乘人员长期处在车内低频噪声中，将严重影响其身心健康，容易使人烦躁、注意力下降，可能导致行驶安全事故的发生。
吸声、隔声、隔振等被动控制方法对汽车内的中、高频噪声有很好的控制效果，已经成为车内降噪的主要控制方法，但其对车内低频噪声的降噪效果不理想，而且被动降噪材料占用空间大，安装维护困难，价格较昂贵[7]。
主动降噪方法的低频降噪效果好,并可以根据控制对象的性质相应地设计和改变控制系统特性而使车内噪声控制有针对性和目标性，逐渐显示出其优越性[8]。
采用FxLMS 算法的主动控制系统必须要知道次级通道的传递函数，所以要对次级通道进行辨识。
次级通道辨识的方法分为离线辨识和在线辨识。
如果在噪声主动控制过程中，次级通路的性能保持不变或基本保持不变，便可以采用离线辨识建模[9]。
在主动控制系统中最常用的控制算法有最小均方误差(LMS)算法和最小二乘误差(RLS)算法。
一类多频线谱激励下的主动隔振控制方法
一类多频线谱激励下的主动隔振控制方法陈绍青;王永;魏璀璨;姚太克【摘要】An active vibration isolation control problem under multi-frequency periodic excitations regarded as combination of a set of multiple harmonic components or some individual simple harmonic components was studied, and a multi-channel decoupling adaptive feedforward control algorithm was presented. The feedforward controller consisted of multiple parallel self-converging variable step size normalized LMS adaptive filters, each of them was combined with narrow bandpass filters respectively to uncouple vibration signals with multi-frequency. Then, with a SDOF actuator, a multi-frequency periodic vibration was isolated. The algorithm did not need the identification of the secondary path, it was simple to implement and had an excellent robustness. The method was applied in an electromagnetic suspension vibration isolator system, the test results verified the effectiveness of the proposed algorithm.%研究了多频离散线谱激励下的主动隔振控制问题,提出一种多通道解耦的自适应前馈控制方法；采用窄带带通滤波器对多频振动信号进行解耦,通过多个并行的自收敛变步长归一化的LMS自适应滤波器构成前馈控制器,驱动一个单自由度的作动器对多频线谱振动进行隔离；该方法无需次级通道模型信息,具有结构简单、鲁棒性强的优点.在某型磁悬浮隔振器的隔振系统上进行了多频主动隔振实验,实验结果验证了该方法的有效性.【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2012(031)023【总页数】5页(P128-131,190)【关键词】振动控制;主动隔振;多频线谱;磁悬浮隔振器【作者】陈绍青;王永;魏璀璨;姚太克【作者单位】中国科学技术大学自动化系,合肥230027;中国科学技术大学自动化系,合肥230027;中国科学技术大学自动化系,合肥230027;中国科学技术大学自动化系,合肥230027【正文语种】中文【中图分类】TP273;O328近年来振动控制问题得到了人们的广泛关注。
基于FPGA的主动噪声控制系统设计
基于FPGA的主动噪声控制系统设计摘要：近年来，随着数字IＣ设计的快速发展使得现场可编程门阵列（ＦＰＧＡ）已经能够在数百万个逻辑门中实现复杂的数字信号处理算法。
虽然定制ＡＳIＣ也可以解决这个问题，但与ＦＰＧＡ相比，它的设计灵活性较低，周期较长且成本较高。
在此背景下，汽车、耳机、有源声窗降噪等应用中采用ＦＰＧＡ对数字信号处理得到了广泛的发展和应用。
基于此，本文主要对基于FPGA的主动噪声控制系统设计进行分析探讨。
关键词：基于FPGA；主动噪声控制；系统设计１、ＡＮＣ的基本原理和结构１．１ＡＮＣ的基本原理ＡＮＣ主要是基于声叠加原理，通过控制扬声器在指定区域发出相对应的消声信号来控制初始参考噪声信号的一种噪声控制方法。
如图１所示。
采用ＶＳＳ-ＦｘＬＭＳ算法：次级通道滤波器步长参数μ由固定步长改为变步长，并且当μ收敛到一定值时，停止辅助随机白噪声ｖ（ｎ）的注入，从而实现ＡＮＣ系统离线建模提高降噪性能。
另一方面，针对次级通道突然发生变化导致建模滤波器收敛发散的问题，可以通过调整辅助随机白噪声的功率变化，达到对ＡＮＣ系统稳态下次级通道突然变化的跟踪以及加快次级通道建模滤波器的收敛速率。
在系统运行期间阻止次级通道辅助白噪声的连续注入会使得系统能够受益于巨大方差白噪声带来的优点（具有较大方差白噪声会使得次级通道具有更好的建模精度和收敛速度）。
但是方差越大，误差麦克风处监测到的残留噪声也越大，这又会降低ＡＮＣ系统的降噪性能。
因此，为了利用较大方差白噪声的优点并使ＡＮＣ系统的降噪性能保持不变，增加一种对辅助随机白噪声开关控制的策略。
２．２ＦｘＬＭＳ算法ＦＰＧＡ模块实现对改进后的ＦｘＬＭＳ算法在ＱｕａｒｔｕｓII上进行硬件结构仿真，硬件结构模块如图４所示。
ＡＮＣ系统由一块ＣｙｃｌｏｎｅIIＦＰＧＡ板和ＷＭ８７３１音频编解码器组成。
ＷＭ８７３１音频编解码器有两个端口，音频的输入和输出，并且音频输入由左右线组成。
为了将输入信号从模拟转换为数字信号，ＷＭ８７３１音频编解码器采用具有过采样技术的Ｓｉｇｍａ-ｄｅｌｔａ模／数转换器（ＡＤＣ），采样率为８～９６ｋＨｚ，采样位数为１６～３２位。
一种强干扰下有源噪声控制系统中次级通道建模方法
励信 号 ，虽 然 降低初 级 噪 声 ，但 增 加 了系 统残 余
噪声 ；（ ）多数 ＡＮ ３ Ｃ算法 如果 采用在 线建 模 ，在 没有任 何约 束 的情 况下 ，将存 在稳 定性 问题【。虽 ６ Ｊ
然 Ｋ ｏ和 Ｗａｇ等 人提 出 了不 用外 加 白色 激励 噪 ｕ ｎ 声的建模方法 ， 】但该方法的建模精度取决于建模
图 １中 ， （ ） 建模激 励信 号 ， 由系统 自身产 ，是 ｚ
着 眼于 Ａ ＮＣ系统对 环境 变化 的适应 性 ， 前人
提 出 了不少在 线建模 方法 ，包 括 Ｅ ｉｓｏ 的方 法 ｒ ｓｎ ｋ Ｂ ｏ 的方法 【、Ｋ ｏ 的方 法【、张 明的方法 Ｉ ａ ４ ｕ Ｊ ５ Ｊ ６ Ｊ
辨识 。不考 虑 实际 的硬件 结构 ，图 ｌ给 出了传 统 的 白适 应建模 模 型。
４ｎ （）
ｅ ）
识别 不 当或误 差 过大 ，将 会 造成 降噪效 果 降低 甚 至 引起 系统发 散 ，所 以对 次 级通 道 模型 的精 确 建
模 就成 型 Ａ
（ ） ， ｘｎ—Ｎ ＋１］ ＝［ （） …，（ ）
滤 波器 权系 数矢量 ：
的噪声 干扰 ，欲 对 次级 通道 准确 建 模 ，应 剔 除初
级 噪声 的影 响 ，但一 般 情况 下 不 能为此 关 掉 工作 中 的设备 ，这就 对次 级 通道 在 强环 境 噪声 中 的准 确 建模 提 出了挑战 。
有 源 噪声 控 制 （ ＮＣ 基 于 叠加 原 理 】 即 Ａ ） 之， 通 过扬 声器 产 生 与不希 望 的 噪声 声波 相位 相 反但 幅度 相 同的次 级声 波 ，在 空 间相 叠加 ，从 而达 到 抑制 噪声 的 目的 。 在过 去的几 十年 里 ，人们提 出 了多种 Ａ ＮＣ算 法 ，通 过仔细 分析 ，不难 发现 多数 算法 都 依赖 于次 级通 道模 型 。如果 次级 通 道模 型
基于FxLMS定收敛因子的自适应前馈主动噪声控制
中图分类号 ：TB535
文献标志码 ：A
１ 基本原理
主动噪声控制（Active Noise Control，ANC），或称有源 噪声控制，指在特定空间实时产生与噪声源在该处噪声幅值 相等而相位相反的二次声，使其与原来的噪声叠加相消以实 现降噪，其原理如图 1 所示。车辆工程领域中噪声控制技术 早期以被动噪声控制（Passive Noise Control）为主，利用材料 或结构特性来降噪，例如采用隔声、吸声等方法，但存在对 低频噪声的抑制效果不明显、材料或结构设计修改困难等诸 多局限。而这些方面正是主动噪声控制系统的优势所在，该 系统一般包括参考传感器、误差传感器、控制器以及次级声 源等组成部分。
及稳定性要求。本文采用定收敛因子，即 μ=C（C 为常数），
以简化结构、快速收敛。
自适应滤波前馈控制采用参考传感器采集初级声源的 前馈信号及带横向结构的滤波器，通过次级声源来抵消噪 声；其环境自适应性强，结构简单、系统稳定。采用的 FxLMS 算法，将带横向结构的 FIR 滤波器与最小均方（LMS）算法 相结合，不断地调整滤波器权值，使输出信号连续跟踪期望 信号，实现目标函数值最小化 ；在运算量、收敛速度以及稳 态误差控制上具有优势，工程应用范围广。FxLMS 算法如图 2 所示。
中国新技术新产品 2018 NO.9（下）
３ 仿真试验
为了验证 FxLMS 定收敛因子主动噪声控制的有效性， 在 Simulink 中搭建仿真模型进行数值仿真。将初级通道、 次级通道的传递函数分别设置为 7 阶、6 阶 FIR 型滤波器， 记为 Hp（z）和 算 步 长 取 为 10-7s， 采 样 计 算 时 间 设 置 为
参考文献 [1] 马大猷 . 噪声与振动控制工程手册 [M]. 北京 ：机械工业 出版社，2002. [2] 陈 克 安 . 有 源 噪 声 控 制 [M]. 北 京 ：国 防 工 业 出 版 社， 2014. [3] 浦玉学 . 自适应振动噪声主动控制若干关键问题研究 [D]. 南京 ：南京航空航天大学，2015. [4] 邵奇 . 基于自适应算法的汽车主动降噪系统的研究与设 计 [D]. 秦皇岛 ：燕山大学，2016. [5] 杨茜，吴超，付强，等 .ANC 次级通道在线建模的辅助 噪声控制方法 [J]. 网络新媒体技术，2014，3（5）：43-46.
基于ANC技术的车载主动降噪系统设计
148基于ANC技术的车载主动降噪系统设计基于ANC技术的车载主动降噪系统设计孟凡姿1张瑜2王铮1关显卓1张超1张东上1（1吉林建筑科技学院，吉林长春130114；2中国第一汽车股份有限公司，吉林长春130000）摘要:该设计使用ANC主动降噪技术来实现车载主动降噪。
在自适应噪声主动控制理论的基础上，针对汽车驾驶室内的噪声状况,给出一种针对车内噪声的自适应有源噪声控制系统的设计方案，ANC主动降噪技术在汽车原有被动隔音降噪的基础上增加了主动降噪，在车内增加扬声器、ANC主动控制系统等，并把它们分别安置在汽车合适位置，通过安装的装置计算出反波形，进行声音降噪，所以该方案能够适应于任何噪声环境，由于车体各方位都增加了音响，所以各音响也可连接车载音响，在播放音乐时能够实现车内环绕音，增强听音乐时的体验感遥关键词：主动降噪；ANC；控制系统近年来，环境噪声污染问题日趋严重,环保部门每年收到数十万件环境噪声投诉案件，占全年环境投诉案件总量的三分之一到二分之一。
寝室中，上网产生的声音（包括敲击键盘、点鼠标、音频视频设备等的声音）,使得室友难以入睡或者安静学习；吃零食声、轻微的说话声、晾晒衣服滴水声等都会使人在睡觉时感到不适。
噪音已经成为影响生活的重要因素。
据调查所知，46.8%的噪音是社会生活噪音,34.9%是交通噪音，11.8%是建筑施工噪音,6.5%是工业噪音。
超过46.8%的城市噪音来自社会生活，也就是说，社会生活噪音才是噪音污染最大的“元凶”。
自20世纪80年代以来，国外部分汽车公司及科研院所尝试将主动噪声控制技术引入到车辆领域。
近年来,许多国产汽车厂商开始重视车内的声学舒适性,搭建起汽车声学性能试验室,尝试在多款车型中应用ANC系统，以改善产品的NVH性能。
ANC技术目前已在风机管道、有源降噪耳机、电力变压器等噪声控制领取得了诸多成功的应用实践,但车内ANC技术目前仍不够成熟,相关理论及实际应用经验仍有待不断完善，在ANC 的控制算法的优化、系统位置布局、控制器设计等研究要点方面均有待更为深入的探索。
基于FxLMS算法的双层隔振系统主动控制研究_揭伟俊
x （ k） w（ k）
其中： w （ k ） 为滤波器在 k 时刻的 N ˑ 1 阶 加 权 系 数 向 量，
x （ k） 为 N ˑ 1 阶参考信号向量。 在振动主动控制系统中 ， 滤波器输出的控制信号不是所
{
－y ） + K1 （ x － y ） = f ㊆ + C2 x + K2 x + C1 （ x M2 x
［6 ］
d（ k） －
H －1
∑ w ∑ s x（ k － l － h）
h =0 l =0
令 x0 （ k ） =
∑s x（ k － h） ，则有
h h =0 L －1
e（ k） = d（ k） －
。
∑ w x （ k － l）
l 0 h =0
= d（ k） － w T （ k） x 0 （ k） （ 5）
揭伟俊， 翁雪涛， 李超博
（ 海军工程大学 科研部， 武汉 430033 ） 摘要： 将 FxLMS 算法应用到双层隔振系统 ， 推导了该算法的实现过程 ， 并进行振动主动控制， 分析了步长和阶数对控 制效果的影响； 建立了双层隔振几何模型 ， 并进行动力学分析， 基于 Simulink 完成双层隔振系统的振动主动控制仿真 过程； 仿真结果表明： 该算法收敛速度快， 权值收敛效果好， 稳态误差小； 运用 FxLMS 算法， 对多频线谱进行综合控 制， 控制效果良好； 在保证系统稳定收敛的情况下 ， 步长和阶数对控制效果的影响明显 ， 合理调节步长和阶数， 能明 显改进主动控制效果 。 关键词： 主动控制； FxLMS 算法； 双层隔振； Simulink 仿真 ． 兵器装备工程学报， 本文引用格式： 揭伟俊， 翁雪涛， 李超博． 基于 FxLMS 算法的双层隔振系统主动控制研究［J］ 2016 （ 6 ） ： 166 － 169． Citation format： JIE Weijun，WENG Xuetao，LI Chaobo． Ｒesearch on Active Control of DoubleLayer Vibration Isolation System Based on FxLMS Algorithm［ J］ ． Journal of Ordnance Equipment Engineering， 2016 （ 6 ） ： 166 － 169． 中图分类号： O328 文献标识码： A 文章编号： 2096 － 2304 （ 2016 ） 06 － 0166 － 04
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由于次级 通道建 模 准确 性 极大 地 影 响 了主 动 噪声 控 制 （ Ｎ ） 统 的性 能 ¨ Ｊ 长 期 以来 次 级 通 道 建 模 Ａ Ｃ系 ， 技 术受 到 了很 大关 注 ， 别 是针 对 时 变信 道 ， 们 提 出 特 人 了次级通 道 在 线建 模 方 法 。大 体 可 以 分 为 两 类 ： 类 一 不 需要额 外 的激 励 源 ； 另一 类 则 使 用 和 待 抵 消 噪 声 不 相关 的 白噪声 对 次 级 通 道 进行 激 励 ， 后 利 用 自适 然 应 滤波器 对误差 传感 器接 收 到 的 次级 通道 响应 进行 电
都 是 窄带 的 ， 能量集 中于某 一 个 或某 几 个频 点 附近 ， 其 我 们 可 以考 虑在 次级 通道 前 面 引入 一个 新 的 通带 很 窄
的带通 滤波 器或 峰值 滤波 器 ， 它 和次 级通 道 级 联 ， 将 构 成 了 以一个 新 的 、 频率 响应 受到 峰值 滤 波器 控 制 的“ 人 工” 次级 通道 。通 过合 理设 置峰 值 滤波 器 的传 递 函数 ， 能 够使 得次 级 通 道 也具 有 峰值 特 征 ： 某些 频 带 的噪 让 声 无失 真 的通 过 ， 而其 他 频 带 上 的 噪声 被 抑 制 。这 样
到 目前为止 针对 问题 二 ， 特别 是 问 题三 ， 尚没 有很 好 的 解 决 方法 出 现 。本 文 针对 窄 带 噪 声抵 消 ， 出 了一 种 提
基 于峰值 预滤 波次级 通道 在 线建 模 技 术 的主 动 噪声 控 制 系统 ， 尝试 解 决这一 问题 。 对 于窄 带 噪声 抵 消 来 说 ， 抵 消 噪 声 和 次 级 噪声 待
宇
１０ ８ ） ００ １
（ ．哈 尔 滨 工 程 大 学 水 声 技术 国 家 重点 实验 室 ， 尔 滨 １０ ０ ；． 京理工大学宇航学院 ， １ 哈 ５ ０ １２ 北 北京
摘 要 ：传统白噪声激励在线建模主动噪声控制（ Ｎ ） Ａ Ｃ 系统， 次级通道对激励源的响应在一定程度上会干扰控制
法也 有一些 缺点 ： 控 制滤 波器 的残差 同 时会 被 误 差 ①
来， 既可 以降低 次级 通道 的复 杂程 度 ， 可 以在保 证 也 建模 精 度 的前 提 下 ， 少 次 级通 道 对 白 噪声 激 励 的响 减
一
传感器 接收 ， 与建模 滤波 器 的 迭代 ， 影 响 了建 模 的 参 这 速度 和准确 性 ； 由于 用 于激 励 次 级通 道 的 白噪声 能 ② 量必须 足够 大 才 能保 证 建模 的准 确 性 ， 然 待 抵 消 噪 虽 声 和激 励 白噪 声 不 相关 ， 声场 中较 强 的 白噪 声 能 量 但 依然影 响 了控制滤 波 器 的 收敛 ； 整个 系统 并 行 收 敛 ③ 后， 次级 通道 对 白噪 声 激 励 源 的 响应 却 依 然 存 在 于 声
滤波器的迭代 ， 而且会增大系统收敛后 的声场能量 。针对这一 问题 ， 一种 新的 、 于窄带 噪声抵 消的在线建 模 Ａ Ｃ系统 用 Ｎ 被提出 ： 利用峰值滤波器对真实次级通道进行重构 ， 新的传递函数能够不 失真地重 现待抵消 噪声 所在 频段 的次级 通道频 率响应 ， 并对其它频段进行抑制 。最后利用该系统对舰船辐射线谱 噪声进行 了主动控制 计算机仿真试 验。结 果表 明： 该 系统简化 了次级通道的传递函数 ， 减少 了白噪声对控制滤波器 的干扰 ， 提高了系统性 能 ， 并降低 了系统收敛后的声 场残余 能量。 关键词 ：主动噪声 控制 ； 次级通道建模 ； 舰船辐射 噪声 ； 窄带噪声抵消 ； 预滤 波 ； 峰值滤波器
场 中 ， 时 的声场能 量 可能 比抵 消前 的声 场能 量更 大 。 此 考 虑 到 缺 点 ① ，ｅ Ｓ ｎ Ｍ．Ｋ ｏ和 Ｚ ａｇ Ｍｉ ｕ ｈ ｎ ｎ ｇ等 人 在 前 人 的基 础上 引入 预测 误差 滤 波 器 ， 出 了新 的改 进 提 算 法 ； 虑 到缺 点② ， 着 建 模 滤 波 器 的 收 敛 ， 考 随 白 噪声激励 能量 逐渐 减 少 的方 法 被提 出 “ ， 是 由 于 但
路 内噪声 抵 消 ， 后 得 到 均 方 误 差 最 小 意 义 上 的 “ 最 最 佳” 次级通 道传递 函数 。该方 法具 有如 下优 势 ： 在
一
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定 程度上 避免 了次 级噪 声 和建 模 激励 噪 声 之 间 的相
关性 干扰 ； 能够快 速得 到 和信 号 独立 的 、 频带 信 道 传 全 递 函数 ； 便进行 多通 道建模 。 方 但是 ， 在理论 分析 和仿 真 试 验 中 ， 以发 现这 些 方 可
应 能量 ， 降低 对控制 滤 波器 的干扰 ， 同时 使 得 系统 收敛 后 的整 个声场 的能 量更 小 。最 后 尝试 将 这种 系 统应 用 于舰 船 辐射 噪声 的线 谱 噪声 主动 控 制 ， 得 了较 好 的 取
实 验效 果
１ 系统 结 构
既可 以采 用 ＦＲ滤 波器 也 可 以 采用 Ｉ Ｉ Ｉ Ｒ型滤 波 器 来构 建预 滤 波 系统 。对 于 低 速 舰 船 来 说 ， 自辐 射 线 谱 噪声 的基 频 往 往 很低 ¨ 例 如 ２ Ｈ （ ０ ｚ以下 ） 基 频 和 倍 ， 频所 在频 带也很 窄 （ Ｈ ～１０ 之 间） 这 时我们 可 以 １ ｚ ０ Ｈｚ ； 采用 矩形带 通 滤波器 ； 而对 于鱼 雷 、 艇等 一 些 高速 载 快
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振
动
与
冲
击
第２ ７卷第 １期
Ｊ ＲＮ Ｂ ＯＵ ＡＬ ＯＦ ＶＩ ＲＡＴＩ ＯＮ ＡＮＤ Ｓ ＨＯＣＫ
基 于 峰值 预 滤 波次 级通 道在 线建 模 的主 动 噪声 控 制 系统
吴 英 姿 鲍 雪 山 徐新 盛 曹 ， ， ，