一种消除涡浆飞机舱内低频窄带噪声的有源控制系统设计

本文针对涡桨飞机舱内的低频窄带噪声,设计了一种自适应有源噪声控制系统。选用TI公司的TMS320VC5509 DSP芯片和AIC23B音频芯片构成核心控制器,采用最常见的标准自适应算法——FxLMS算法计算次级信号。实验结果表明,对于频率在500Hz以下的低频窄带噪声,能够取得平均约9dB的降噪量。     

多智能体的振动噪声前馈主动控制技术

传统振动噪声主动控制系统在灵活性、通用性和稳定性等方面存在缺陷,难以适应外界环境的动态性和不确定性。由此考虑将多智能体技术与经典的控制理论—自适应前馈FxLMS控制算法综合起来形成有效智能控制系统。根据主导振动噪声的结构模态分解振动噪声控制问题,比较结构特征频率声压和一预设阈值大小来定义控制器操作域。综合各种功能函数和自适应FxLMS算法形成控制单元(控制器智能体)。通过最大声压频率和特征频率之差小于某一常数α来定义决策函数,以决策各控制单元的优先启动。提取传递函数至上层组织作为加权系数以实现各控制单元之间的合作。通过调整常数α能够实现不同控制器的灵活启动,并利用智能体之间的合作实现系统的通用性和稳定性。     

采用自适应算法的有源消声模型

提出一种采用自适应算法的有源消声模型 ,对柴油机低频排气噪声进行了实验 ,结果表明 ,此模型较为切实可行的。     

基于神经网络的有源噪声控制实验研究

FxLMS算法以其结构简单,性能稳定的特点在有源噪声控制领域得到广泛应用,但当通道非线性时控制效果不佳。人工神经网络用作非线性控制器时存在计算量较大的局限性,严重时会影响系统的实时响应能力。为此采用了一种结构简单的基于人工神经网络的有源噪声控制系统。实验结果表明该系统具有较理想的降噪效果和实时响应能力。     

采用自适应逄法的有源消声模型

提出一种采用自适应算法的有源消声模型，对柴油机低频排气噪声进行了实验，结果表明，此模型较为切实可行的。     

一种数字前馈式有源降噪耳罩系统研究

传统耳罩利用隔声原理降低噪声,一般在高频段有着良好的降噪性能,但由于耳罩体积和重量的限制,针对700 Hz以下低频段噪声的降噪性能较差。引入基于滤波-X最小均方(Filter-X Least Mean Square,FXLMS)算法的前馈式有源降噪技术,将有效克服该缺点,使耳罩在低频范围取得良好的降噪性能。实验结果与分析表明,设计的基于STM32控制器的数字前馈式有源降噪耳罩对1 000 Hz以下窄带噪声有15~25 d B的降噪效果。     

基于无模型技术的多通道有源噪声控制

使用同步扰动算法设计多通道有源噪声控制（ANC）系统。同步扰动算法无需对次路径建模，因此，对次路径的变化不敏感。在多通道前馈结构中使用该算法进行仿真研究。仿真结果表明，多通道有源噪声控制系统采用无模型技术是有效的。     

基于FxLMS定收敛因子的自适应前馈主动噪声控制

为研究自适应前馈主动噪声控制FxLMS算法的收敛特性,通过Simulink仿真,表明定收敛因子条件下FxLMS算法在次级通道传递函数已知时,输出声信号能实时跟踪输入噪声源信号的反相信号,残余误差信号能快速减小并达到稳态。     

自适应逆控制FXLMS算法有源噪声控制仿真研究

前馈有源噪声控制方法可在较宽的频带有效，使之获得了广泛的应用，在前馈有源噪声控制中，直接使用传统的FXLMS算法时，由于次级通道传递函数往往是非最小相位系统，导致系统的性能下降，文中提出一种基于非最小相位系统逆控制的自适应前馈有源噪声控制FXLMS算法，用带宽随机噪声信号和实测风机通风管道噪声信号进行仿真实验研究，结果表明，较传统的FXLMS算法有明显的改进。     

三类有源噪声控制算法性能比较

设计了FxLMS、GSFxAP、FsLMS等三类有源控制算法的仿真实验和消声室实验，分析了算法性能，对算法的适用条件进行深入研究。结果表明：当次级通路为线性通路时，在实际应用对收敛速度要求不高的情况下，选择FxLMS算法的性能代价比最高。如果欲控制的噪声为非平稳噪声或对算法收敛速度要求较高，GSFxAP算法是最优选择。如果参考信号与初级信号相关性差，选用FsLMS算法最为合适。上述结论为实际工程中有源控制算法的选择提供了理论依据。     

机动车车室内复合主动噪声控制系统的设计

本文在系统研究主动噪声控制技术和机动车辆内噪声来源的基础上,提出利用复合主动噪声控制思想,改善机动车辆室内噪声环境的方案及其算法实现。具体地说,就是利用反馈主动噪声控制系统,抵消低频噪声对车室内的总噪声辐射;利用前馈主动噪声控制系统,抵消发动机噪声的基频分量及其多次谐波分量。分析表明：该方案具有较好的除噪效果和较高的实用价值。     

车内噪声主动控制算法研究

为了能更好地实现对车内噪声的控制,提出了一种基于sym6小波的离散小波变换(DWT),将其与FxLMS结合形成DWT-FxLMS主动噪声控制算法,并构建相应的主动噪声控制(ANC)系统模型。将采集的车内噪声作为参考噪声源,参考信号经由MALLAT塔式算法实现的离散小波变换分解为具有多分辨率的多个子带,再由FxLMS算法处理,最终经离散小波逆变换实现信号的重构。利用计算机仿真分析该算法对车内噪声的控制效果并与时域FxLMS算法(TD-FxLMS)和频域FxLMS算法(FD-FxLMS)进行比较。结果表明,与TD-FxLMS算法相比,DWT-FxLMS算法大大降低了计算复杂性且收敛性更好;与FD-FxLMS算法相比,DWT-FxLMS算法能有效消除稳态和非稳态噪声,而FD-FxLMS算法无法有效消除非稳态噪声。     

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。     

基于方程误差法的IIR滤波有源噪声控制算法

在前馈有源噪声控制系统中会存在声反馈现象:次级声源产生的声信号反馈至参考传感器处。采用IIR滤波器能更好匹配有零极点的最优解,减弱声反馈影响。为克服FvLMS算法全局收敛性差的缺陷,提出采用比方程误差法(EEM)的计算量更小的EEM-FvLMS算法。在考虑声反馈的情况下,进行基于FvLMS算法和EEM-FvLMS算法的有源噪声控制仿真实验。仿真结果表明:对于窄带噪声,EEM-FvLMS算法性能更优;对于风机噪声,FvLMS算法与EEM-FvLMS算法性能相当;对于FvLMS算法不能控制的误差信号中的干扰信号,EEM-FvLMS算法也能有效控制。     

车内噪声主动控制算法研究

为了能更好地实现对车内噪声的控制，提出了一种基于sym6小波的离散小波变换（DWT）,将其与FxLMS结合形成DWT-FxLMS主动噪声控制算法，并构建相应的主动噪声控制（ANC）系统模型。将采集的车内噪声作为参考噪声源，参考信号经由Mallat塔式算法实现的离散小波变换分解为具有多分辨率的多个子带，再由FxLMS算法处理，最终经离散小波逆变换实现信号的重构。利用计算机仿真分析该算法对车内噪声的控制效果并与时域FxLMS算法（TD-FxLMS）和频域FxLMS算法（FD-FxLMS）进行比较。结果表明，与TD-FxLMS算法相比，DWT-FxLMS算法大大降低了计算复杂性且收敛性更好；与FD-FxLMS算法相比，DWT-FxLMS算法能有效地消除稳态和非稳态噪声，而FD-FxLMS算法无法有效消除非稳态噪声。     

基于BP网络的管道自适应有源消声研究

由于管道有源消声系统的参数时变性和本质非线性，基于传统自适应算法的控制系统稳定性不够，容易产生振荡．文章采用神经网络BP算法，利用Matlab6．0建立了管道有源消声的仿真控制系统．通过与采用传统自适应算法的控制系统进行仿真研究对比，证明采用神经网络BP算法的控制系统消声效果更加明显．     

Sigmoid变换的滤波-x四元数最小均方算法

滤波-x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法是主动噪声控制系统中常用的算法,对中低频噪声有较好的控制作用,但在某些环境噪声中传统的算法可能达不到期望的抑制效果。提出一种基于sigmoid变换的滤波-x四元数最小均方算法,该算法利用四元数的空间特性使噪声信号在超复数域内部相互耦合和关联,并通过sigmoid函数对误差信号进行非线性变换来约束噪声信号以减低对权值更新的影响力度,避免权值在更新过程中发散,从而实现优异的收敛性能以及增强的鲁棒性。同时通过研究步长分析该算法的稳态特性,并在汽车、工厂噪声环境下验证提出算法性能的优越性,仿真结果支持了该结论。     

柴油机间歇性排气噪声自适应有源前馈控制的DSP仿真

分析了柴油机排气噪声的特征，利用自适应有源前馈系统对噪声进行控制；对间歇性噪声的控制进行了建模分析；对柴油机的排气噪声进行了有源消声的初步设计；参考柴油机实际工况，利用高速信号处理芯片TMS320F2812进行了编程及调试；通过实测数据和DSP仿真实验验证了所采用方法的有效性。     

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。     

误差非线性函数的变步长FxLMS算法研究

滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法.总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算法以改善算法性能.用三种常见的噪声作为参考输入信号进行...