[发明专利]一种降噪座椅和降噪方法

说明书

一种降噪座椅，包括头枕、靠背、座部和噪声控制系统，其特征在于，噪声控制系统包括2个噪音信号麦克风，分别设置于头枕左右两侧边缘位置，用于采集环境噪音信号；2m个静音麦克风，对称设置于头枕的乘客左右耳旁区域位置，用于采集耳旁噪音信号；2个喇叭，分别设置于噪音信号麦克风和静音麦克风之间，用于播放反噪音信号；噪声控制系统还具有控制器，噪音信号麦克风、静音麦克风和喇叭与控制器连接，控制器包括4m个自适应滤波器，用于对噪音信号麦克风至静音麦克风间的声音传播路径进行滤波消音。

技术领域

本发明涉及声学领域，尤其涉及交通工具的主动噪声控制方法。

背景技术

随着轮轨、磁浮列车的速度的提升，车辆高速运行时产生的噪声问题也渐渐的凸显出来。相对于普通汽车车辆的噪声主要来自单一频率的发动机噪声，高速列车车辆的噪声来源更为复杂，包括车辆内噪杂的人声、车辆行进中轮轨摩擦产生的噪音和高速列车行驶风压变化产生的噪声，声音成分在低频段分布范围更广，较难消除。

目前，对于列车噪音主要通过增强列车密闭性，功率性原件结构设计避免噪音等方法来降噪，然而列车由于声音可以通过不同介质传播，列车密闭性对高频段噪声有较好效果，对低频段噪音效果不明显。而功能结构性设计，受限制于元器件本身改动较大。目前飞机和列车上的普遍做法是为每位乘客配发耳塞，随着车辆乘坐班次的增多，产生很大浪费和污染环境。并且随着列车时速的增加，噪音问题将变的更加突出，因此为乘客提供更加舒适的乘车环境具有很大的现实意义和经济意义。

主动噪音控制技术利用声波叠加原理，参见图1，针对信号源(主波)，产生一个于其幅值相同，相位相反的噪声信号(次波)，两声波相互叠加，达到消声的目的。目前市面上有类似的主动降噪耳机，但主动降噪耳机无法在列车等大型公共交通工具上集中化供应，并且长久佩戴或不习惯佩戴耳机的乘客会产生不适感。因此需要将主动噪声控制系统安装在车座椅上，在靠近乘客耳朵附近，安装扬声器和接受麦克风，使座椅具有主动噪声消除功能。

目前，已有部分工业领域采用了类似的主动噪声控制技术，所采用的算法包括最小均方算法和滤波最小均方算法(FX-LMS算法)。

采用最小均方算法的主动噪声控制系统基于最小均方算法构建自适应滤波器来控制减小噪声，最小均方算法能够跟踪改变的输入信号，并根据输入的参数自动调整自适应滤波器的设置参数，并可以持续建模来模拟声音通道，采用最小均方算法的主动噪声控制系统结构参见图2，噪声信号源x(n)穿过未知的通道P(z)形成主源噪声d(n)，数字自适应滤波器W(z)的输出y(n)根据输入信号x(n)和误差传感器扑捉到的误差信号e(n)来调整，输入信号x(n)和误差信号e(n)作为反馈信号来调整数字自适应滤波器参数W(z)。主动噪声控制系统通过不断调整数字自适应滤波器参数W(z)使误差信号e(n)达到最小均方值。

输入信号x(n)由一组向量x(n)＝[x(n),x(n-1),…,x(n-N+1)]T表示，输出信号y(n)由公式计算得到，误差信号e(n)由公式e(n)＝d(n)-y(n)计算得到。最小均方误差E[e²(n)]由最小均方值公式E[e²(n)]＝E[d²(n)]-2P^Tw(n)+w^T(n)Rw(n)计算得到，其中P＝E[d(n)x(n)]是期望信号和输入信号的互相关向量，R＝E[x(n)x^T(n)]是输入信号的自相关矩阵，w(n)的矢量是自适应滤波器系数与均方误差E[e²(n)]有关，由方程w(n+1)＝w(n)+μe(n)x(n)计算得到。但最小均方算法具有较低的计算复杂度来更新自适应滤波器系数，也未将自适应滤波器从输出到误差采集点的实际信号变化纳入考虑。