一种基于延迟系数技术的次级通道在线辨识新方法

工程中控制目标区域改变、误差传感器位置变化或其他因素会引起的次级通路的实时改变,精确的辨识次级通道传递函数可以有效的提高噪声主动控制效率。基于人工延迟系数技术提出一种新的次级通道在线辨识方法,推导出主动控制环节收敛步长和次级通路建模环节收敛步长的调整表达式,从收敛性能和算法计算量两方面跟传统算法进行比较,得出其改进优势。给出新的附加噪声功率控制策略,实现对附加随机噪声功率的调节,在保证系统稳定的情况尽量消除其对残余噪声的影响。最后,进行了算法仿真和噪声主动控制实验,结果表明该算法具有收敛性好,降噪性能高的特点。     

一种用于自适应有源噪声控制的在线次级通道建模方法

针对前馈式自适应有源降噪系统次级通道在线建模问题,首先分析比较已有的在线次级通道建模方法,给出了各自的优缺点。在此基础上提出了一种基于Fx LMS算法的在线次级通道建模方法,该方法使次级通道建模步长随干扰信号和建模白噪声信号功率自适应更新,降低了初级噪声对建模的不利影响,并利用误差信号相关值和初级噪声能量来更新控制滤波器步长,有效降低了突发随机噪声对系统稳定性的影响。计算机仿真结果表明,该方法显著提高了次级通道模型的精度和系统收敛速度,取得更好的降噪效果。     

一种改进型FX结构在线建模有源噪声抵消系统

次级通道等声信道的存在是ANC系统区别于自适应信号处理的最主要特征.它们的存在使得系统不再是一个单纯的电学问题,更多的涉及到声场的研究.次级通道使得控制滤波器产生的次级噪声不能立即和主输入噪声进行相消干涉,这降低了系统的性能.正是由于这一通道的存在,建模速度和建模准确性将直接影响系统的性能.文中针对水下潜艇被动声纳平台接收端有源降噪技术,提出一种新型的FX结构在线建模ANC系统,该系统增加了控制滤波器误差输出预测滤波模块,降低了控制滤波器误差输出对建模的不利影响,大大提高了建模精度和系统收敛性能.通过计算机仿真,以及对真实海试数据的处理结果可以直观的看到,该种方法使得系统的总体性能得到显著提高.     

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

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。     

一种用于主动噪声抑制系统的次级通道特性识别算法的改进

本文着重研究窄带信号噪声自适应主动抑制技术中的次级通道特性在线识别问题。针对窄带噪声信号，提出了基于自适应陷波器的次级通道特性在线识别算法，该方法利用自适应陷波器技术解决在线识别时存在的激励信号干扰问题，从而提高次级通道特性在线识别的速度。同时研究了选定参数对算法性能的影响。仿真结果表明，基于自适应陷波器的次级通道特性在线识别算法能较大程度的提高对次级通道特性的识别速度。     

AANC次级通道建模方法研究

针对自适应主动噪声控制（AANC）系统的次级通道建模问题,本文提出了一种基于时间扩展脉冲（TSP）信号的系统脉冲响应测量方法。TSP信号具有脉冲能量分布于一段时间的特性,将其作为被测系统的激励,再将其响应信号中的分散能量聚集,即可重构得到系统的脉冲响应函数。该方法被应用于AANC的次级通道建模,仿真和实验分别得到了20dB和14dB的降噪效果。研究结果表明,该方法实现简单易行,结果准确可靠,非常适用于实际的ANC工程实验。     

两参考输入复滤波NLMS主动噪声控制系统性能分析

研究了将主动噪声控制系统应用于舰船的自噪声控制,用来抵消舰船的低频线谱噪声群时,参考输入为两个单频复正弦信号条件下,次级通道对Filtered-XNLMS算法的收敛性能影响.对该问题做了严格的数学分析和仿真试验,最终结果表明：对于本地线谱噪声有源抵消而言,由于次级通道的影响,参考输入的两正弦信号的归一化频率间隔Δf/fs以及反映次级通道幅频特性对不同频率信号的幅度加权程度比例因子α都对系统性能有影响,也就是说,当比值因子α较大时（α＞1）,系统的收敛性能只是与步长μ有关,与差频Δf的大小无关;当α较小时（α≤1）,系统的收敛系统决定于步长μ和主输入的两个正弦波的差频Δf;特别对于α＝1情况,系统很快就可以收敛,具有非常好的跟踪性能.     

H∞控制理论在管道降噪中的仿真实验研究

本文运用H∞控制理论建立管道内一维声场的前馈式噪声主动控制模型,将前馈控制器设计问题转化为标准的H∞控制问题,为有效地消减次级声场对参考传声器的声反馈影响,声反馈通道被融合于控制器的设计过程中,以保证ANC系统的稳定性和降效果,计算机仿真结果表明,该系统能够稳定运行,并且可有效地降低截止频率以下频段的噪声,在设定频带内达到了较好的降噪效果。∞     

应用频域ICA对参考输入进行预处理的ANC系统

传统有源降噪(ANC)理论和系统希望将声场能量全部抵消,不能适用于存在信号情况下的ANC应用,为尝试解决这一问题,本文提出了一种新的将频域独立成分分析(ICA)技术用于频域ANC系统,对系统参考输入进行预处理的方法.ICA的分离作用可以减少参考输入和信号的相关性,显著降低信号对ANc控制滤波器的干扰,减少了信号的失真,提高了系统收敛前后的声场信噪比.理论分析和仿真实验表明:该系统具有传统ANC系统所不具备的信号背景下降低噪声的能力.     

AANC次级通道建模方法研究

次级通道建模是自适应主动噪声控制（AANC）系统的一个关键问题。应用一种基于时间扩展脉冲（TSP）信号的脉冲响应测量方法。TSP信号具有脉冲能量分布于一段时间的特性,将其作为被测系统的激励,再将其响应信号中的分散能量聚集,即可重构得到系统的脉冲响应函数。该方法被应用于AANC的次级通道建模,仿真和实验分别得到20 dB和14 dB的降噪效果。研究结果表明,该方法实现简单易行,结果准确可靠,非常适用于实际的ANC工程实验。     

一种不需要次级通道建模的有源噪声控制算法

对有源噪声控制的研究,绝大部分都是建立在次级通道已知的基础上,或者通过在线或离线辨识来建模次级通道,通过分析滤波-XLMS（FXLMS）算法收敛的几何特性实现有源噪声的无模型控制。子带技术是将信号通过不同频带的滤波器,把信号分解到不同频带的子带中,对各子带信号分别进行相应的处理,并减少处理时间。将两者相结合,运用子带技术,采用过采样无延迟子带结构消除单频噪声、窄带噪声以及宽带噪声,降噪效果明显。相比传统的XLMS滤波算法,该算法降低了运算量,且实现结构简单。     

降采样稀疏FIR次级通道有源降噪研究

针对有源噪声控制中线性长时延次级通道系数多导致计算量大的问题,提出了基于降采样稀疏FIR次级通道模型的有源降噪方法。该方法采用降采样技术解决了一定硬件能力下长时延次级通道辨识时的系数不收敛问题;采用稀疏FIR次级通道系数表征完整次级通道系数,有效减少了单次迭代的算法计算量,同时给出了基于和表征函数的稀疏阈值选取方法。仿真和管道有源降噪系统实验验证了文中方法可有效减少计算量,提高收敛速度,该方法可解决一定硬件资源下长时延次级通道系统降噪问题,具有较好的实用性。     

《次级通道在线辨识的神经网络方法》

有源噪声控制系统中次级通道对系统性能有重要影响,次级通道的辨识精度直接影响控制系统的稳定性和控制的有效性。实际的被控系统经常是时变的,因而次级通道的在线辨识成为有源控制系统的关键。神经网络具有很强的自适应和容错能力,可以将其用于次级通道的在线辨识,仿真结果表明采用神经网络在线辨识方法的有源控制系统完全是可行和有效的。     

基于分布参数理论噪声有源控制的研究

基于分布参数控制理论和声学理论，本文清晰地表达了有源消声（ＡＮＣ）所涉及的控制对象、控制系统和性能指标间的关系，指出了控制系统设计所要满足的稳定性条件和消声条件，为ＡＮＣ的进一步研究提供了有效的方法。文中对目标消声处局部区域声场状况，在主次声源、传声器不同位置下进行了仿真计算，弥补了以往未作这方面分析的不足，为有源消声系统的位置布放提供了依据。     

声振主动控制系统中误差通道的在线辨识问题

声振主动控制系统中误差通道的存在是影响系统稳定性和控制效果的关键因素,它直接影响控制系统的收敛性和控制的有效性.在系统参数慢时变或近似不变的情况下,对误差通道离线辨识能大大简化控制算法.然而在很多实际的声振控制系统中,被控系统特性和参数经常是时变的,误差通道的在线辨识便成为主动控制研究中的关键所在.在线辨识算法有很多,结合在线辨识功能的自适应控制种类就更多.通过对声振主动控制领域中的已有的误差通道在线辨识技术进行分析与比较,指出其各自的优缺点,并提出其中值得研究的若干问题,以期有助于今后的进一步深入研究.     

基于卡尔曼滤波的STFT域回声抵消算法

提出了一种低复杂度的短时傅里叶变换域卡尔曼滤波算法来解决声学回声抵消问题。首先在短时傅里叶变换域建立了基于频域卷积传递函数的观测方程,并利用一阶马尔科夫模型对频域回声路径进行建模,给出了精确的卡尔曼滤波方程,并讨论了过程噪声和观测噪声的估计问题。为降低算法计算复杂度,提出了低复杂度卡尔曼滤波算法。另外,在更新滤波器时加入远端信号邻近频点的信息来进一步提高回声抵消性能。实验结果表明,所提算法对近端干扰不敏感,不需要额外的双端对讲检测算法,且比传统的频域自适应滤波算法具有更快的收敛速度。     

次级通道在线辨识的齿轮啮合振动主动控制

针对齿轮传动系统中由于啮合误差产生的周期性振动和噪声,构建在从动齿轮轴上附加压电作动器的齿轮主动结构,提出一种次级通道在线辨识的反馈FxLMS算法进行主动控制。应用C-MEX S函数在Simulink中编写了FxLMS算法模块和次级通道进行在线建模的自适应LMS算法模块,仿真算例验证了自建模块的正确性和算法的有效性。将控制算法代码下载到dSPACE中作为控制器,与内置压电作动器的齿轮主动结构组成硬件在环系统进行实验验证。结果表明,在不同啮合频率下,经过主动控制后的齿轮传动系统振动有了不同程度的减弱,在啮合频率基频处有6.9dB的衰减。     

MFXRLS‐based adaptive feed‐forward controller implemented with velocity sensor identified by frequency response to improve actuator speaker performance in ANC systems

Abstract

To improve performance of a “dual voice coil” (DVC) actuator speaker in an active noise control (ANC) system, a speaker model that includes coupling dynamics and source of noise pressure is first derived to design an adaptive feed‐forward controller based on modified, filtered‐X, recursive‐least‐squares (MFXRLS) algorithm in this investigation. A novel velocity sensor measuring velocity of the speaker face is further developed by use of a frequency‐response method. Two transfer functions required for the velocity sensor are identified in two steps: (i) the adaptive feed‐forward controller is applied to keep speaker face velocity zero to identify the first transfer function; and (ii) the second transfer function is then obtained experimentally using the first transfer function. Performance of the established velocity sensor is similar to that of a Polytec OFV2100 laser velocity transducer. This velocity sensor is then incorporated with the adaptive feed‐forward controller to control the DVC actuator speaker in the ANC system. For a sinusoidal command input of frequency below 390 Hz, the controlled speaker acquires a unit‐gain magnitude and zero phase degree, showing that the controller can effectively reduce effects of the speaker dynamics, including coupling dynamics.