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科研进展
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研究人员提出一种用于车内主动降噪的自适应并行滤波方法

发布时间:2023-05-05 作者:噪声与音频声学实验室 殷兰
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路面噪声通常在50 ~ 500 Hz的频率范围内,来源是轮胎与路面相互作用产生振动并通过悬架和车身传递到车内。基于声波干涉原理的有源噪声抵消( Active Noise Cancellation,ANC )技术能够以较小的体积和重量有效抑制低频干扰。为提高乘客乘坐舒适性和心理健康程度,科研人员将ANC头枕用于衰减车内道路噪声,从而在乘员头部周围创建一个局部安静区域。

目前常用的控制算法按照滤波器的更新方式分为固定系数算法和自适应迭代算法。自适应算法虽然可以根据周围环境噪声的变化自适应地更新控制滤波器,但往往耗费较多的计算资源,同时必须控制好降噪性能和系统稳定性之间的平衡关系。而固定系数算法虽然避免了繁琐的自适应过程和潜在的不稳定性,但需要针对特定的噪声类型进行预训练,因此在面对变化的噪声时降噪性能表现平庸。

近期,中国科学院声学研究所噪声与音频声学实验室的博士研究生殷兰和张泽强与其导师杨军研究员、吴鸣研究员等人提出了一种能够快速响应和抑制变化的车内路面噪声的自适应并行滤波方法( Adaptive Parallel Filtering Method, APFM ),并将其应用于多通道前馈ANC头枕系统中。APFM分为两个阶段:调谐阶段和控制阶段。在调谐阶段,科研人员用一系列潜在的初级噪声来训练相应的最优固定控制滤波器;在控制阶段,选择最合适的并行控制滤波器并以最小化估计误差信号在一帧内的能量。随后他们提出了一种无延迟的可变步长归一化频域块的滤波x最小均方差 ( Variable Step Size-Normalized Frequency-domain Block Filtered-X Least Mean Square, VSS-NFBFxLMS )算法以帧速率更新所选控制滤波器。通过这种方式,APFM实现了快速降噪响应和低稳态误差。作为抑制变化噪声的鲁棒方法,APFM在衰减非预训练干扰下取得了优越的性能。

该研究可用于前馈有源噪声控制系统,并且为有源降噪耳机、主动声屏障等不同应用的设计提供了一种新思路。

相关研究成果于在线发表于国际学术期刊Mechanical Systems and Signal Processing。

本研究得到了北京市自然科学基金项目(L223032)、国家自然科学基金(No. 12204345)、和中国科学院声学研究所自主部署“前沿探索”(Qyts202009)资助。

图1 多通道有源降噪头枕系统配置图 (图/中国科学院声学研究所)

图2 不同有源控制算法对应的误差信号平均降噪曲线(图/中国科学院声学研究所)

关键词:

主动噪声消除;自适应并行滤波方法;车内道路噪声;行驶工况的变化;有源头枕

参考文献:

YIN Lan, ZHANG Zeqiang, WU Ming, WANG Zhiliang, MA Chao, ZHOU Shuang, YANG Jun. Adaptive parallel filter method for active cancellation of road noise inside vehicles. Mechanical Systems and Signal Processing, 2023,193:110274. DOI: 10.1016/j.ymssp.2023.110274

论文链接:https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110274


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