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。     

次级通路特性对有源控制系统中滤波器参数的影响

在有源噪声控制系统实现过程中,次级通路特性对有源控制算法实现、系统的稳定性及降噪量都有着重要影响。文章首先研究了通路建模过程中,通路传递函数极点位置对建模精度及建模滤波器长度的影响表明:在IIR滤波器模型中,极点位置越靠近单位圆,在使用FIR滤波器进行逼近时,所需的滤波器长度越长;与极点位置对建模FIR滤波器长度的影响相比,极点个数对建模FIR滤波器长度的影响相对要小。然后以矩形封闭空间为例,通过计算机仿真深入研究了次级通路特性对有源控制的影响。仿真结果表明:在相同建模滤波器长度情况下,阻尼系数越小,有源控制效果越差。     

基于通用切比雪夫滤波器的有源噪声控制研究

针对前馈管道非线性有源噪声控制系统,提出一种基于通用切比雪夫滤波器的次级通道建模方法和通用切比雪夫滤波x最小均方误差算法(GCFXLMS,general Chebyshev filtered-x least mean square)。通用切比雪夫滤波器由第一类切比雪夫滤波器扩展获得,交叉项部分可通过对角结构实现,根据对角结构的性质,可以采用减少通道信号的实现策略以降低结构复杂度;使用该滤波结构建模次级通道,并给出了稀疏虚拟次级通道模型,基于此模型推导了GCFXLMS算法。该方法性能比较包括计算复杂度对比和控制效果对比。实验结果表明,在非线性有源噪声控制系统中,通用切比雪夫滤波器可达到与Volterra次级通道建模类似的建模效果,相比于传统的前馈滤波器,通用切比雪夫滤波器具有更优的控制性能。     

简化窄带频域无次级路径建模有源噪声控制算法

针对采样频率较高的窄带有源噪声控制系统,在无需次级路径信息基础上,提出简化窄带频域有源噪声控制算法,该算法将参考信号采样点代入离散傅里叶变换（DFT）定义式,直接计算与其频域参考信号、误差信号相对应频率柜的幅度和相位信息,并将这些频率柜均匀分为多个子频率柜组,然后每个子频率柜组在0°、180°以及±90°四个不同的方向,搜索判断并选择出该组内最佳方向,更新自适应滤波器系数,从而实现窄带降噪。与FDFxLMS算法比较,所提算法避免了全频带频率柜信息全部参与计算,提高计算效率,当有效频率柜个数满足一定条件时,可减少计算量。分别以单频、复合频率和窄带信号为初级噪声源进行仿真,仿真结果表明在降噪量不减的情况下,所提算法具有良好的稳定特性和跟踪特性。     

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。     

一种新的滤波x-LMS算法研究

次级通道阻尼特性对滤波x-LMS算法稳定性和收敛速度有较大影响.证明了对次级通道进行阻尼补偿可以显著提高滤波x-LMS算法性能;将两参数构型实现方法拓展到带有采样时延的离散系统,设计阻尼补偿子系统;将该子系统作为内环串入到滤波x-LMS算法中.新的滤波x-LMS算法稳定性和收敛速度均有明显提高.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

多通道PID神经网络解耦有源控制算法

为满足多目标区域降噪要求,研究多通道有源噪声控制系统至关重要。随着声通道数量增加,通道间会出现相互耦合,增加系统复杂性且影响系统稳定性。为解决通道耦合问题,提出一种基于比例积分微分(PID)神经网络和滤波x最小均方算法(FxLMS)的多通道噪声解耦算法(PIDNN-FxLMS)。在传统FxLMS算法基础上,利用PID神经网络对有源控制系统控制参数进行调整,获得最优控制,同时对多通道有源控制系统解耦和控制问题进行处理。结果表明,PIDNN-FxLMS算法的收敛速度明显快于传统FxLMS算法,在降噪效果方面,该算法残余误差信号幅值最小,更适用于多通道有源噪声控制系统。     

一种基于NARX神经网络的振动主动控制方法

针对主被动混合隔振系统中次级通道的非线性因素和时变特性,设计一种基于有源非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-regressive With Exogenous Inputs Neural Network,NARX-NN)的次级通道系统辨识的方法,并成功应用于振动主动控制系统中。首先,使用NARX神经网络对次级通道进行辨识得到准确的次级通道模型;其次,采用FIR滤波器重构初级通道的输出,从而获得作动器的输出信号,基于重构得到数据对辨识的网络进行在线学习,可以避免由白噪声激励在系统中带来的随机振动对控制效果的影响;最后搭建仿真模型以及实验平台,仿真结果表明,该控制算法可以克服次级通道的时变性导致的次级通道失真问题;实验结果表明,该算法对15、20 Hz的线谱分别取得30.1、40.4 dB的能量衰减效果,能够有效地实现振动主动控制。     

基于峰值预滤波次级通道在线建模的主动噪声控制系统

传统白噪声激励在线建模主动噪声控制(ANC)系统,次级通道对激励源的响应在一定程度上会干扰控制滤波器的迭代,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、用于窄带噪声抵消的在线建模ANC系统被提出: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.     

基于延时陷波算法的车内主动噪声控制

传统车内主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)中使用的FxLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法,计算量较大,所需硬件成本相对较高,不利于批量生产。因此文章提出一种使用参考信号与滤波参考信号数字合成的改进自适应陷波方案,弥补了次级通路延时模型在相位误差方面的缺陷,同时具有结构简单、计算量小的优点。最后,基于CompactRIO建立了车内双通道延时陷波窄带ANC系统,进行车辆定置发动机定转速与行驶过程急加速两种工况下的实车道路试验。试验结果表明,所提方案的主动噪声控制效果良好,急加速工况下,车内噪声总声压级最高仍可降低8.46 dB(A),为主动噪声控制的工程应用提供了参考。     

Boundary element simulations for local active noise control using an extended volume

This paper presents a novel local active noise control (ANC) approach formulated using a 3D fast Boundary Element Method (BEM). The proposed method can be easily implemented in a conventional ANC system. The unwanted noise is reduced in a predefined volume, called control volume (CV), by minimising the square modulus of two acoustic quantities, the pressure and one component of the particle velocity. Formulations are presented for one and two control sources. Simulations for both the formulations with various CV sizes, different locations of secondary sources-CV, and a large-scale engineering problem are presented. Practical aspects of the proposed procedure are also described.     

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。∞     

An efficient BE iterative-solver-based substructuring algorithm for 3D time-harmonic problems in elastodynamics

This work is concerned with the development of an efficient and general algorithm to solve frequency-domain problems modelled by the boundary element method based on a sub-region technique. A specific feature of the algorithm discussed here is that the global sparse matrix of the coupled system is implicitly considered, i.e. problem quantities are not condensed into interface variables. The proposed algorithm requires that only the block matrices with non-zero complex-valued coefficients be stored and manipulated during the analysis process. In addition, the efficiency of the technique presented is improved by using iterative solvers. The good performance of pre-conditioned iterative solvers for systems of equations having real-valued coefficients, well demonstrated in the literature, is confirmed for the present case where the system matrix coefficients are complex. The efficiency of the algorithm described here is verified by analysing a soil–machine foundation interaction problem. CPU time and accuracy are the parameters used for estimating the computational efficiency.     

Sparse Grid Collocation Method for an Optimal Control Problem Involving a Stochastic Partial Differential Equation with Random Inputs

In this article, we propose and analyse a sparse grid collocation method to solve an optimal control problem involving an elliptic partial differential equation with random coefficients and forcing terms. The input data are assumed to be dependent on a finite number of random variables. We prove that an optimal solution exists, and derive an optimality system. A Galerkin approximation in physical space and a sparse grid collocation in the probability space is used. Error estimates for a fully discrete solution using an appropriate norm are provided, and we analyse the computational efficiency. Computational evidence complements the present theory, to show the effectiveness of our stochastic collocation method.     

An unbiased FIR filter for TIE model of a local clock in applications to GPS-based timekeeping

An unbiased finite impulse response (FIR) filter is proposed to estimate the time-interval error (TIE) K-degree polynomial model of a local clock in global positioning system (GPS)-based timekeeping in the presence of noise that is not obligatory Gaussian. Generic coefficients for the unbiased FIRs are derived. The low-degree FIRs and noise power gains are given. An estimation algorithm is proposed and examined for the TIE measurements of a crystal clock in the presence of the uniformly distributed sawtooth noise induced by the multichannel GPS timing receiver. Based upon this algorithm, we show that the unbiased FIR estimates are consistent with the reference (rubidium) measurements and fit them better than the standard Kalman filter.