[发明专利]一种基于最优临界频带幅值增益控制的主动噪声均衡控制方法在审

专利信息
申请号: 201710236370.9 申请日: 2017-04-12
公开(公告)号: CN106935238A 公开(公告)日: 2017-07-07
发明(设计)人: 靳畅;周鋐;周毅 申请(专利权)人: 同济大学
主分类号: G10K11/178 分类号: G10K11/178
代理公司: 上海东亚专利商标代理有限公司31208 代理人: 罗习群,陈臻晔
地址: 200092 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 最优 临界 频带 增益 控制 主动 噪声 均衡 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种汽车车内主动噪音控制方法,尤其是一种基于最优临界频带幅值增益控制的主动噪声均衡控制方法。

背景技术

汽车车内噪声的传统控制手段主要有隔声、吸声等手段。但受成本、布置空间和材料特性等因素的限制,对车内低频噪声的控制效果都不太理想,且均属于被动的噪声控制方法,既不能根据车辆复杂多变的行驶工况自动调整,更不能有选择性地控制特定频段的噪声。因此无法实现汽车车内声品质的改善。

与被动降噪措施相对应, 主动噪声控制(ANC)方法是依据声波干涉相消原理通过次级声源发声抵消原有噪声实现降噪,同时随着数字信号处理技术和集成电路广泛应用日渐兴起。主动噪声控制采用以声治声的方法对低频噪声有良好的抑制效果,目前的ANC针对的是某一频率或整体噪声的消除,没有选择性地控制特定频段(一般为临界频带)的噪声使之产生均衡效果从而改善声品质。

目前ANC方法对参考信号的获取通常采用一路或多路振动加速度信号或发动机转速信号来识别,很难同时满足实时性和全面性。此外,ANC方法中参考信号识别后直接进入自适应控制算法驱动次级声源实现噪声的最大消除,无声音优化。

发明内容

为解决上述现有主动噪声控制(ANC)方法难以同时满足实时性和全面性的技术问题,本发明提供一种基于最优临界频带幅值增益控制的主动噪声均衡控制方法。

一种基于最优临界频带幅值增益控制的主动噪声均衡控制方法,具体步骤是:

A.车内噪音和发动机震动基于相干计算识别获取参考信号X(n);

B.根据步骤A得到的参考信号X(n)建立BP神经网络声品质模型并优化临界频带幅值增益,获得最优临界频带幅值增益β及其组合{β};

C.将步骤A得到的参考信号X(n)分两路,一路经过初级通路P(z)成为初级声信号d(n),另一路经次级通路估计滤波器Se(z)后与伪误差信号e’(n)一起输入LMS算法控制的自适应滤波器,由此产生一组权值,该权值与参考信号相乘后得到次级声控制信号y(n);

y(n)与步骤B中得到的最优幅值增益β结合得到真实次级声信号s(n)=(1-β)y(n)以及伪次级声信号s’(n)=βy(n)。真实次级声信号s(n)与初级声信号d(n)形成的真实误差e(n)与伪次级声信号s’(n)形成更新的伪误差信号,由此不断调整自适应滤波器的权值,更新次级声控制信号。

在上述技术方案的基础上,进一步的,所述步骤A车内噪音和发动机震动基于相干计算识别获取参考信号X(n),是一路相干计算识别出相干高于设定值的频带Range(i),定义如式入下:

其中为发动机悬置被动侧振动加速度自功率谱,为车内噪声自功率谱,为发动机振动与车内噪声的互功率谱,为相干系数,在0~1之间;

另一路进行幅值谱计算A(f);识别Range(i)内A(f)最大值X(i)及对应频率f(i),得到参考信号X(n)。

在上述技术方案的基础上,进一步的,所述步骤B根据步骤A得到的参考信号X(n)建立BP神经网络声品质模型并优化临界频带幅值增益,获得最优临界频带幅值增益β及其组合{β},具体步骤如下:

a.根据参考信号X(n)判断其临界频带Bark;

b.为相关Bark增益系数赋初始值,其中;

c.参考信号相关的各以0.1为间隔,从0.0变化至1.5;

d.根据频带增益系数与频带线性总声压幅值的关系,估算当前增益系数向量β对应的均衡后各参考信号相关Bark线性总声压幅值;

e.计算不同β向量时误差信号的噪声声品质;

f.判断步骤e得到的信号噪声舒适度是否到达最优声品质,若不是最优返回步骤c;若是最优声品质,输出至步骤C。

在上述技术方案的基础上,进一步的,所述步骤d根据频带增益系数与频带线性总声压幅值的关系,估算当前增益系数向量β对应的均衡后各参考信号相关Bark线性总声压幅值是,令临界频带内参考信号频率的幅值谱分量为Pr(f),非参考信号频率的幅值谱分量为Pn(f),主动噪声均衡控制后,参考信号分量变为原来的β倍,非参考信号分量保持不变:

一个临界频带内声信号幅值在主动均衡控制后与幅值增益β的关系为:

(4)

其中,W(f)为权系数。

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