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基于可變步長(zhǎng)的多通道主動(dòng)噪聲控制算法

作者:王 寧,賀鈺瑤 (湖南工業(yè)大學(xué) 交通工程學(xué)院 電子與通信工程專業(yè),湖南 株洲 412008) 時(shí)間:2021-03-25 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏
編者按:為了得到更好的噪聲控制效果,提出一種基于可變步長(zhǎng)的多通道主動(dòng)噪聲控制算法。此控制算法由廣泛使用的FxLMS算法改進(jìn)而來。首先將收斂步長(zhǎng)從固定值優(yōu)化為可變收斂步長(zhǎng)從而優(yōu)化收斂過程,使算法在保持較快的收斂速度的同時(shí)達(dá)到更低的穩(wěn)態(tài)誤差。進(jìn)一步將算法擴(kuò)展成為多通道控制算法來達(dá)到全局降噪的目的。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的控制方法對(duì)比常用FxLMS控制算法、NFxLMS算法和SVSLMS算法在收斂速度和減小穩(wěn)態(tài)誤差方面有非常大的提高,并且在大區(qū)域噪聲控制方面能起到一定的效果。


本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/202103/423911.htm

0   引言

所有的聲音均是由一系列不同頻率的聲信號(hào)混合而成,如果可以人為地生成一種聲音,其頻率與所要消除的噪聲完全一樣,只是相位與之相反就可以將這噪聲完全抵消掉。(ANC) 就是在設(shè)備中加入了對(duì)噪聲分析的電路,并通過控制器快速運(yùn)算分析,產(chǎn)生可以抵消外界噪聲的人為聲信號(hào),通過揚(yáng)聲器將相反相位的信號(hào)播放后抵消目標(biāo)噪聲。ANC 可用于多種應(yīng)用,包括個(gè)人聽力設(shè)備[1-2],管道和室內(nèi)聲學(xué)增強(qiáng),發(fā)動(dòng)機(jī)排氣噪聲抑制以及改善車輛外殼風(fēng)噪,飛機(jī)艙和振動(dòng)機(jī)器中的聲學(xué)[3-4]。隨著現(xiàn)代工業(yè)的飛速發(fā)展,大部分工業(yè)設(shè)備的功率越來越大,轉(zhuǎn)速越來越快,噪聲危害也日益突出。噪聲不僅影響產(chǎn)品質(zhì)量、操作精度、縮短產(chǎn)品壽命、危及安全性,且污染環(huán)境、影響人生健康。因此,掌握噪聲控制技術(shù)是工業(yè)發(fā)展面臨的重大課題。

在實(shí)際研究應(yīng)用中,濾波x 最小均方算法(filteredx LMS, FxLMS)[5] 結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、算法穩(wěn)定,所以FxLMS算法在ANC 控制器中使用最為廣泛;還有改進(jìn)而成的歸一化LMS[6],其穩(wěn)態(tài)誤差可以降低到很小,但是收斂速度會(huì)受到很大影響;基于Sigmoid 函數(shù)的SVSLMS[7]算法也被廣泛應(yīng)用,其收斂速度較快但是穩(wěn)態(tài)誤差又達(dá)不到要求。此類變步長(zhǎng)控制算法[8-11] 的主要問題在于算法中收斂步長(zhǎng)多數(shù)是反饋誤差信號(hào)的函數(shù)。經(jīng)濾波器迭代計(jì)算后,該信號(hào)收斂不為零,會(huì)致使系統(tǒng)出現(xiàn)非零失調(diào)問題,則容易導(dǎo)致系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后的誤差仍然較大,且不再收斂。因此通過構(gòu)建前饋信號(hào)的相關(guān)函數(shù)為參考的變步長(zhǎng)系統(tǒng),來提高低頻噪聲降噪效果成為了可行的方向。

在自由場(chǎng)中,單通道系統(tǒng)產(chǎn)生的“消音區(qū)”的直徑約為控制聲波波長(zhǎng)的1/10[12],也就是說常規(guī)單通道主動(dòng)控制系統(tǒng)的有效范圍只有直徑二三十厘米,這對(duì)于實(shí)際應(yīng)用來說是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。因此大區(qū)域噪聲主動(dòng)控制需要使用多通道控制算法來實(shí)現(xiàn)[13-17],為此本文提出一種基于的多通道主動(dòng)控制算法,并利用仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其可行性。

作者簡(jiǎn)介:王寧(1995—),碩士生,主要研究方向?yàn)榱熊嚰捌囓囕v主動(dòng)噪聲控制技術(shù)研究,E-mail:ningwang5279@163.com。

賀鈺瑤(1997—),碩士生,主要研究方向?yàn)榛谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制技術(shù)研究,E-mail:458310644@163.com。

1   控制算法

1.1

當(dāng)采用定收斂步長(zhǎng)時(shí),系統(tǒng)的收斂精度和收斂時(shí)間呈現(xiàn)出對(duì)立的情況,即收斂步長(zhǎng)設(shè)置較小時(shí),收斂精度更高,但是收斂時(shí)間卻大大延長(zhǎng);反之,收斂步長(zhǎng)設(shè)置較大時(shí),收斂時(shí)間減小,但是收斂精度大為降低。因此,

為了消除定收斂步長(zhǎng)FxLMS 的局限性,考慮采用可變收斂步長(zhǎng)FxLMS 算法。

基于Sigmiod 函數(shù)的可變收斂步長(zhǎng)算法(SVSLMS) 中

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由式(1) 知,可變收斂步長(zhǎng)μ(n) 是e(n) 的Sigmiod函數(shù)。初始收斂時(shí),誤差較大則收斂因子取值也較大;隨著誤差的逐漸變小,則收斂因子取值也隨之變小。從而同時(shí)滿足了的準(zhǔn)則:較快的收斂速度、跟蹤速度以及較小的穩(wěn)態(tài)誤差。但此式計(jì)算時(shí)較為繁瑣,同時(shí)誤差e(n) 在0 附近的穩(wěn)定性不夠理想,易引起非零失調(diào)。歸一化LMS 算法中用參考輸入信號(hào)的功率值進(jìn)行歸一化處理,從而得到與參考輸入信號(hào)功率有關(guān)的可變收斂步長(zhǎng)μ??勺兪諗恳蜃雍瘮?shù)表示為:

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由于x(n) 的歐式平方范數(shù)的硬件實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜,且參考輸入信號(hào)只取當(dāng)前瞬時(shí)值,x(n) 的歐式平方范數(shù)即等于x(n) 的絕對(duì)值平方,即改進(jìn)為:

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其中,|x(n)|2 是第n 次迭代中的瞬時(shí)參考輸入信號(hào)的平方值。由式(1)、式(3) 可知,將可變收斂因子的計(jì)算中由原求解輸入向量的自相關(guān)矩陣的運(yùn)算,變換為標(biāo)量的平方值運(yùn)算,可提高收斂性,故令:

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為改善非零失調(diào)的問題,將可變步長(zhǎng)的輸入信號(hào)改為系統(tǒng)參考信號(hào)的變化量,可得

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1.2 多通道可變步長(zhǎng)

MIMO 濾波-x LMS 算法是應(yīng)用最為廣泛的噪聲控制算法,系統(tǒng)框圖如圖1 所示。設(shè)系統(tǒng)中有I 個(gè)參考傳感器,J 個(gè)次級(jí)揚(yáng)聲器,K 個(gè)誤差傳感器。IJ 個(gè)器采用橫向?yàn)V波器,其長(zhǎng)度為L(zhǎng),濾波器權(quán)系數(shù)采用矢量形式統(tǒng)一表示為W(z)。Hp(z) 代表IK 個(gè)初級(jí)通路的傳遞函數(shù),Hs(z) 代表JK 個(gè)次級(jí)通路的傳遞函數(shù),Hs`(z) 是次級(jí)通路傳遞函數(shù)的估計(jì)值。初級(jí)通路和次級(jí)通路等效為FIR 濾波器,假設(shè)其長(zhǎng)度分別為L(zhǎng)p 和Ls。

設(shè)xi(n) 為第i 個(gè)參考傳感器在第n 時(shí)刻的輸入信號(hào),稱為第i 個(gè)參考信號(hào),即為xi(n)=[xi(n), xi(n-1),…,xi(n-L+1)]T;yj(n) 為第j 個(gè)控制器在第n 時(shí)刻的輸出信號(hào), 表示為y(n) = [y1(n), y2(n),…, yJ(n)]T;dk(n) 為第k 個(gè)誤差傳感器處第n 時(shí)刻的期望信號(hào),表示為d(n) = [d1(n), d2(n),…, dK(n)]T;ek(n) 為該處第n 時(shí)刻的誤差項(xiàng)信號(hào)表示為e(n) = [e1(n), e2(n),…, eK(n)]T。

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則第j 個(gè)揚(yáng)聲器的輸出信號(hào)即為sj(n) = yj(n)×Hs(n)。誤差信號(hào)矢量可寫成

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式中:Hs(n) 為K×J 階次級(jí)通路脈沖響應(yīng)矩陣,第(k,j)元素為hskj(n);r(n) 為J×KLs 階濾波 -x 信號(hào)矩陣,其(j,k) 元素為

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設(shè)多通道自適應(yīng)主動(dòng)控制系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)為

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與常用FxLMS 算法類似,利用最陡下降法原理,可以推導(dǎo)出控制器權(quán)系數(shù)迭代公式為

w(n +1) = w(n)?2μr(n)e(n)   (10)

整個(gè)算法表達(dá)式總結(jié)如式(11)~(13) 所示

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第k 個(gè)誤差傳感器接收到的信號(hào)為

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第i 個(gè)參考傳感器至第j 個(gè)控制器的權(quán)系數(shù)迭代公式

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式中

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其中μ 為收斂步長(zhǎng),可由式(5) 得到。則此算法命名為可變步長(zhǎng)多通道濾波x 最小均方算法(VM-FxLMS)。

2   仿真實(shí)驗(yàn)

2.1 單通道算法性能

在MATLAB 中建立ANC 系統(tǒng)模型,信號(hào)模擬排風(fēng)扇噪聲。風(fēng)扇噪聲由旋轉(zhuǎn)噪聲和絮流噪聲組成,旋轉(zhuǎn)噪聲用正弦信號(hào)代表,頻率為500 Hz 左右,絮流噪聲用白噪聲代表,截至頻率為4 kHz。在系統(tǒng)中加入低通濾波器,將高于4 kHz 的噪聲濾除。

下面將分別使用FxLMS 算法、歸一化NLMS 算法、SVSLMS 算法和本文提出的單VM-FxLMS 算法針對(duì)此模擬噪聲進(jìn)行測(cè)試對(duì)比。三種算法初始收斂步長(zhǎng)μ 均設(shè)為0.01。仿真測(cè)試結(jié)果如圖2 所示。

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初始收斂狀態(tài)時(shí),從圖2 a) 和b) 可看出,可變步長(zhǎng)算法的收斂速度比定步長(zhǎng)算法有著明顯優(yōu)勢(shì)。本文提出的單VM-FxLMS 算法的收斂速度很快,且在其他算法趨于穩(wěn)定時(shí)本算法還能夠進(jìn)一步收斂。在穩(wěn)態(tài)階段,從圖2 c) 中可看出,單VM-FxLMS 算法穩(wěn)態(tài)誤差最低,且平穩(wěn)無明顯波動(dòng)。從此仿真結(jié)果可看出,本文所提出的算法優(yōu)于傳統(tǒng)的定步長(zhǎng)FxLMS 算法和一些其他的變步長(zhǎng)算法。

2.2 多通道區(qū)域降噪實(shí)現(xiàn)

在MATLAB 中模擬4 m×4 m 大小的區(qū)域,在區(qū)域內(nèi)設(shè)置多個(gè)噪聲源,噪聲成分同2.1 節(jié)所設(shè)噪聲源且增加更多的干擾。初始收斂步長(zhǎng)μ 均設(shè)為0.01,多通道ANC 系統(tǒng)設(shè)置為16 通道。在此區(qū)域降噪前和降噪后的噪聲仿真圖如圖3 所示。

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如圖3 a) 所示,此區(qū)域中平均噪聲約為50 dB,最高點(diǎn)噪聲約為60 dB。降噪后的仿真圖如圖3 b) 所示,除個(gè)別點(diǎn)之外,整個(gè)區(qū)域的噪聲有非常明顯的降低,平均剩余噪聲約為25 dB。降噪后相比于降噪前,噪聲降低了約25 dB,個(gè)別區(qū)域是有噪聲升高的現(xiàn)象。此仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的多通道ANC 系統(tǒng)對(duì)區(qū)域降噪具有非常好的控制些效果。

3   結(jié)語

本文提出的基于可變步長(zhǎng)的多通道噪聲主動(dòng)控制方法以參考信號(hào)的變化量作為可變步長(zhǎng)函數(shù)的輸入信號(hào),能夠改善算法非零失調(diào)的狀況,對(duì)比于其他常用的控制算法,在收斂速度與收斂效果上有明顯優(yōu)勢(shì)。然后將可變步長(zhǎng)算法擴(kuò)展至多通道主動(dòng)控制算法,對(duì)于大區(qū)域的噪聲控制的仿真當(dāng)中,多通道ANC 系統(tǒng)表現(xiàn)出了非常好的降噪效果。同時(shí),多通道ANC 系統(tǒng)的計(jì)算量是一個(gè)需要進(jìn)一步研究的重點(diǎn),這也是未來研究工作的重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn):

[1] KUO S M,Mitra S,GAN W S.Active noise control system for headphone applications[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology,2006,14(2):331–335.

[2] CHANG C Y, LI S T.Active noise control in headsets by using a low-cost microcontroller[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,58(5):1936–1942.

[3] SOMMERFELDT S D.Hot topics in noise[J].Journal of the Acoustical Society of America,2015,137(4):2338.

[4] CABELL R,Palumbo D,VIPPERMAN J.A principal component feedforward algorithm for active noise control:Flight test results[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2001, 9(1):76–83.

[5] PRIYA E,SARAVANAN V,SANTHIYAKUMARI N.Active noise control system for narrowband noise using FxLMS algorithm[C].International Conference on Communications & Signal Processing,IEEE,2015.

[6] LI Z, LI D, XU X.New normalized LMS adaptive filter with a variable regularization factor[J].Journal of Systems Engineering and Electronics,2019,30(2):259-269.

[7] CHEN Y,TIAN J,LIU Y.Variable step size LMS algorithm based on modified Sigmoid function[C].International Conference on Audio,IEEE,2014.

[8] 胡異丁,王鳳森,楊敏,等.一種改進(jìn)變步長(zhǎng)LMS算法[J].計(jì)算機(jī)仿真,2020,37(07):291-295.

[9] 牛群,陳天寧.一種改進(jìn)變步長(zhǎng)LMS算法及其DSP功能實(shí)現(xiàn)[J].電子測(cè)量技術(shù),2018,41(07):83-88.

[10] SALMAN M,HOCANIN A,KUKRER O.A zero-attractingv a r i a b l e s t e p - s i z e L M S a l g o r i t h m f o r s p a r s es y s t em i d e n t i f i c a t i o n [ J ] . S i g n a l , I m a g e a n d V i d e oProcessing,2013(9): 1353–1356.

[11] LI Z,LI D,XU X,et al.New normalized LMS adaptive filter with a variable regularization factor[J].Journal of Systems Engineering and Electronics,2019,30(2): 259-269.

[ 1 2 ] EL L I O T T S J , C H E E R J . M o d e l i n g l o c a l a c t i v e sound control with remote sensors in spatially random pressure fields[J]. Journal of The Acoustical Society of America,2015,137(4):1936–1946.

[13] CHEER J,DALEY S.An Investigation of Delayless S u b b a n d A d a p t i v e F i l t e r i n g f o r M u l t i - I n p u t M u l t i -O u t p u t Ac t i v e Noi s e Con t r o l Ap p l i c a t i o n s [ J ] . I E E E /ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing,2017,25(2):359-373.

[14] LORENTE J, FERRER M, DIEGO M D,et al.GPU implementation of multichannel adaptive algorithms for local active noisecontrol[J]. IEEE/ACM Trans. Audio, Speech, Lang.Process,2014,22(11):1624–1635.

[15] JANG H S,KIM Y M,KIM S,et al.KTX Interior Noise Reduction Performance Comparison Using Multichannel Active Noise Control for Each Section[J].Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers,2012(1):1265-1270..

[16] 章月新,劉劍.基于多通道系統(tǒng)的封閉空間低頻噪聲主動(dòng)控制[J].科學(xué)技術(shù)與工程, 2018, 018(35):236-241.

[17] PATEL V,GEORGE N V.Multi-channel spline adaptive filters for non-linear active noise control[J].Applied Acoustics,2020(4).

[18] 陳克安.有源噪聲控制[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2014.

(本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年1月期)



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