噪声主动控制装置设计

摘要...................................................................................... 2

第一章绪论........................................................................ 6

1.1 研究课题背景....................................................... 6

1.2 国内外发展概况................................................. 10

1.3 课题研究的目的................................................. 14

1.4 研究的主要内容................................................. 16

1.5 课题的研究内容及章节安排............................. 17

第二章噪声主动控制理论基础...................................... 18

2.1 控制原理............................................................. 18

2.2 自适应噪声主动控制系统................................. 19

2.2.1 噪声主动控制系统设计方案...................... 20

2.2.2 基于MATLAB/Simulink的主动降噪模型设计........................................................................ 22

2.3 自适应滤波算法................................................. 22

2.4 本章总结............................................................. 23

第三章噪声主动控制系统模型搭建及仿真分析.......... 23

3.1 噪声主动控制模型搭建与仿真......................... 23

3.2 降噪性能............................................................. 26

3.3 本章小结............................................................. 26

第四章结束语................................................................ 27

参考文献............................................................................ 28

致谢............................................................................ 29

摘要

噪声主动控制系统的设计是为了解决现代工业过程中的噪声、震动和不平顺性问题。噪声主动控制（Active Noise Control，ANC）目前在噪声主动控制行业应用广泛，在功能和性能方面提供完整的有效地解决方案，深受技术人员的喜爱。当我们应用在低频噪声控制方向时，经常会碰到很多问题，例如：相应延迟大、对于宽带噪声的抑制效果较差等等，这也是噪声主动控制行业需要攻克的难题。

依据不同声波的线性方程以及叠加定理，参考单通道前馈ANC控制系统的结构原理，着重阐述FXLMS控制算法相关原理和组成结构，从控制效果的收敛性和稳定性两个方向出发，对FXLMS控制算法的各项性能指标进行分析，从而得出性能指标对噪声的控制结构所产生的不同效果，得出相关结论。充分考虑次级通道的控制响应稀疏性原理，我们针对其稀疏性、收敛性等因素之间的联系进行对比，验证在次级声通道的相关控制算法中加入比例控制的正确性，同时提高控制精度。

首先，我们对LMS算法进行探究，根据数学公式和控制策略搭建控制模型，通过MATLAB/SIMULINK仿真，对仿真结果进行分析研究。本次设计主要目的是分析噪声主动控制对抗噪声干扰的能力，同时在算法中引入子带自适应滤波的方法，对输入噪声信号进行子带分解，降低信号的相关性，进而提高算法收敛速度。我们在这个设计方案的基础上，对噪声主动个控制装置的总体设计方案和总体控制策略进行MATLAB仿真，最终根据仿真结果可以看出，本次设计的控制方法和策略是可行和有效的。

该控制系统的控制大脑为FXLMS控制算法，该噪声主动控制系统设计具有低频噪声抑制、抗噪抗震等优势，而且性价比高、精度准确、能耗较低等特点，给人民生活带来了很大的影响，在市场上很受欢迎。

关键词：噪声主动控制；次级声通道；自适应滤波；最小均方误差

Abstract

Active noise control system is designed to solve the problems of noise, vibration and irregularity in modern industrial process.Active Noise Control (ANC) is widely used in Active Noise Control industry at present. It provides a complete and effective solution in terms of function and performance, and is loved by technical personnel.When we apply in the direction of low frequency noise control, we often encounter many problems, such as: the corresponding delay is large, the suppression effect of broadband noise is poor, and so on, which is also the problem that the active noise control industry needs to overcome.

According to the linear equation of different sound waves and superposition theorem, and referring to the structure principle of single-channel feedforward ANC control system, the relevant principles and composition structure of FXLMS control algorithm are emphatically expounded. From the two directions of the convergence and stability of the control effect, the performance indexes of FXLMS control algorithm are analyzed.The different effects of the performance index on the noise control structure are obtained and the relevant conclusions are drawn.Fully considering the sparsity principle of the control response of the secondary channel, we compared the relation between the sparsity, convergence and other factors to verify the correctness of adding proportional control into the related control algorithm of the secondary acoustic channel and improve the control accuracy at the same time.

First of all, we explored the LMS algorithm, built a control model according to the mathematical formula and control strategy, and analyzed the simulation results through Matlab/Simulink simulation.The main purpose of this design is to analyze the ability of noise active control against noise interference. At the same time, the method of subband adaptive filtering is introduced into the algorithm to decompose the input noise signal, reduce the correlation of the signal, and then improve the convergence speed of the algorithm.On the basis of this design scheme, we carry out MATLAB simulation on the overall design scheme and overall control strategy of the noise active control device. Finally, according to the simulation results, we can see that the control method and strategy of this design are feasible and effective.

The control brain of the control system is the FXLMS control algorithm. The design of the active noise control system has the advantages of low frequency noise suppression, noise resistance and seismic resistance, and features of high cost performance, accuracy and low energy consumption. It has brought great influence to people's life and is very popular in the market.

Keywords:Active noise control;Secondary sound channel;Adaptive filtering; Minimum mean square error

第一章绪论

1.1 研究课题背景

当前的噪声控制装置主要是基于吸声、隔振和减振等相关快捷技术，目前主要在降低中高频噪声的抑制上使用，效果较为明显。但是，上述的降噪成本较高且被动降噪装置的其自身就有很大的局限性，最重要的是对低频段噪声的控制效果较差。根据最新的研究显示,噪声是通过多种谐波构成，而且其谐波主要分布在低频段。而声压级最高峰值对应发动机的各阶主谐量,在中、高频段,频谱成分的峰值较低。而主动控制技术对降低低频噪声有着较好的降噪效果,近年来随着世界科学技术和人类文明的不断发展和创新以及现代控制理论及测试技术的进步,通过使用主动控制技术来实现对低频噪声的控制逐渐引起各国科研工作者的重点研究方向，噪声主动控制设备不管是在功能上还是在销量上都得到了前所未有的的发展和提高，成本相对较低，逐渐变成当今社会人们必不可缺的日常工具，从而改善了人们的生活方式[2]。

随着现代工业、交通运输业的快速发展，伴随着的噪声污染问题也日渐凸显出来，其危害的范围不断扩大，已经成为世界范围内公认与空气污染、水污染和固体废弃物污染并列的四大环境主要污染源之一，对人类的身心健康以及生存环境都构成了严重的威胁。同时伴随着人们的生活条件和经济水平不断改善，人们拥有降噪装置的总量也在急剧增加，特别是大中及沿海城市，各种商业街和工厂随处可见的噪声控制设备。噪声主动控制是一种高效快捷的控制方式，让我们更加高效的控制低频段噪声的变化，但不利的一面也是存在的，由于控制策略的实际性存在很多问题，常常会出现控制失败的现象等[3]。

噪声对人体的健康有多方面的影响：首先它会损害人的听觉系统，会出现不同程度的听力损伤；其次会造成神经系统功能紊乱，容易使人产生头痛、头晕、神经紧张等症状并加速心脏的衰老；最后噪声也会对人的心理产生影响，干扰人的正常思维，使人的情绪不稳定、精力不集中，影响人的休息。现如今我国大多数城市，伴随着人口数量和人口流动量也在不断提升，对降噪设备的性能要求更高，噪声主动控制功能成为行业的发展趋势。随着电子技术的发展和智能控制的革新，噪声控制装置越来越智能化和普遍化，我们要逐步实现噪声主动控制系统的对低频段噪声的控制是当今社会的发展方向，引领噪声控制系统新的航向。

1.2 国内外发展概况

1.2.1 国外研究现状

噪声主动控制思想由德国人 Paul Lueg在1933年最先提出，随后申请了名为”Process of Silencing Sound Oscillations”的专利，在专利中提出了一种前馈的主动消声系统的设计方案，但是由于当时技术水平的限制，且对影响消声效果的因素考虑的并不周全，该系统并没有实现，但它的基本思想和方法为日后噪声主动控制技术的发展奠定了基础[4]。

在接下来的十几年里，主动消声技术的发展十分缓慢，直到 1953 年，Harry F.Olson和 Everett G.May 提出了称之为“电子声音吸收器”的主动降噪系统，不同于 Lueg 的前馈控制思路，他们提出的是一种由麦克风、放大器、扬声器构成的反馈消声系统，并设计出了相对应的实验装置，在减小麦克风处的声压，由于次级声通道及控制器阶数的影响，该装置稳定性较差、消声频带较窄、消声区域也很小，离实际应用还具有很大的差距[5]。

前馈消声系统和反馈电子吸声器都未能实现在实际中的应用，但是他们的理论在主动消声的历史有着极其重要的地位，为之后主动噪声控制的研究奠定了基础，之后的研究几乎都是围绕着这两大系统来进行的。

1.2.2 国内研究现状

除了对耳机和飞机舱室的主动降噪研究，对汽车车内噪声进行噪声主动控制也是有源噪声控制领域的一个重要研究方向，虽然汽车车内的降噪空间及声场的复杂程度要大于耳机的腔体，而且车内噪声的低频部分与螺旋桨飞机的舱室内噪声相比也相对复杂，且相对于整车成本来说，车内噪声的主动控制成本偏高，但随着人们对于驾驶汽车和乘坐汽车舒适性的要求越来越高，在车内进行主动噪声控制是非常必要的。同时，Oswald针对由柴油机引起的车内噪音进行了自适应主动控制，采用与发动机转速信号相关的正弦信号作为参考信号，组建了一个单通道的自适应控制系统，针对200Hz以下低频噪声，获得了5-7dB的降噪量[7]。

综上，尽管在理论研究上ANC系统已经能够满足一般性应用的要求，但现实环境的复杂性常常使得这种应用不尽如人意，其主要的限制因素是噪声主动控制算法性能。而将误差传声器处的信号模拟为经过一次声路滤波的噪声源和经过二次声路滤波的ANC输出之和,采用LMS滤波器，使ANC算法能够在一定程度上提高算法的收敛性能与稳态性能，同时将捕捉的错误信号降到最低，满足在微处理器平台上实现的要求。本课题将在借用LMS滤波器思想解决ANC控制算法收敛速度与稳态失调折中问题的同时提高算法处理宽带噪声的性能。

1.3 课题研究的目的

在本次毕设研究当中，主要是针对噪声主动控制系统这一方向进行学习的。噪声主动控制是目前国内噪声控制行业的发展方向，因此，作为新一代的我们必须学习研究噪声主动控制技术，掌握该技术是至关重要的。本次噪声主动控制系统主要采用FXLMS控制算法技术，实现对全频段噪声的控制，达到设计要求。

常用的被动噪声控制可分为阻性与抗性两种，阻性方式对中高频噪声控制效果好，抗性方式虽然对低频噪声有一定的控制效果，但由于其控制频带过于窄小，对由发动机噪声、路面激励噪声等构成的主要成分为低频的汽车噪声控制效果非常有限[8]。噪声主动控制技术（Active Noise Control，ANC）的实现是通过扬声器发出一个与被控噪声信号相位相反，其他参数均相同的干扰噪声信号，二者进行叠加干涉，从而达到噪声控制的效果。相较于被动噪声控制方法，其在降低低频噪声方面效果明显，且具有成本低、设施占用空间小等优点。借助数字信号处理技术的成熟发展，ANC技术在近些年有了许多新的发展。将主动噪声控制技术应用在车内空间已经成为汽车NVH控制发展的一个重要方向，也是噪声主动控制技术走向商业应用的重要一步。