基于多通道噪声消除的两级主动噪声控制算法研究

提出在传统的自适应降噪算法的基础上进行改进,发展为两级主动噪声控制( T-ANC)算法,将纯净信号作为参考信号。第一级滤波器的输出是近似的算法输入噪声,将其作为第二级滤波器的参考信号,从而在第二级滤波结束后,得到复原的纯净信号。仿真实验表明,本文提出的算法,有效的弥补了传统的主动噪声控制算法中噪声相关信号作为参考通道难以获取的情况,取得了较高的信噪比增量和降噪量,主观感受音质改善明显。     

博弈论在夜间建筑施工噪声控制中的应用

针对建筑工地的夜间施工噪声问题,建立了管理者与被管理者之间的监督博弈模型,并用博弈论分析了管理者与被管理者在检查中的行为特点及其关系,讨论了现有的控制方法。在此基础上确定了管理者对被管理者的监管力度,得出了监管力度和惩罚尺度与检查概率和夜间施工概率的关系。通过讨论认为对小的施工单位的检查力度要加大．对违规单位的处罚力度要大。并应将部分罚款作为环境监管部门的奖金和补助。     

自适应非线性FIR主动噪声控制

针对非线性主动噪声控制系统的非高斯噪声问题,利用Hammerstein/Wiener模型思想简化Volterra滤波器,提出基于函数映射的非线性FIR主动噪声控制器.给出基于二阶Renyi误差熵和均方误差加权和的广义滤波-X梯度下降算法,实现自适应非线性主动噪声控制,并分析了控制算法的收敛性.该方法综合了信息熵和均方误差对误差信息的优势,结构简单且学习参数少.仿真结果表明了该方法的有效性.     

液压挖掘机驾驶舱窄带主动噪声控制研究

针对液压挖掘机驾驶舱内的阶次噪声污染问题,本文建立了一种窄带主动噪声控制系统(active noise control, ANC)。该系统在传统窄带ANC算法的基础上提出延时陷波算法,即建立延时点数次级通路模型,在进行参考信号滤波过程中以索引延时点数的操作替代卷积计算,使系统计算效率得到提升;对于驾驶舱内不相关频率成分的通带干扰影响,引入二级自适应陷波滤波器以增强系统稳定性;通过数值仿真分析与台架实验,验证了该系统在干扰下的降噪性能,并进行驾驶舱次级声源布放策略分析和搭载ANC台架的实机实验,实现稳态工况下发动机二、四、六阶14.83 dB(A)、20.82 dB(A)和19.43 dB(A)的降噪量,结果表明该系统在真实复杂环境中具有一定的实用性;进一步对比该系统与有源降噪耳机和被动降噪技术发现,本文所提的主动噪声控制系统在工程应用中有着较好的实用意义和发展前景。     

浅谈工厂中的噪声源及噪声控制方法

介绍了噪声的一些基础知识及相关的计算公式,分析了工厂中的噪声源和噪声的控制方法,阐述了风机和水泵产生噪声的声功率级计算方法,以供工程设计计算噪声时参考使用。     

基于主动射流的汽车后视镜区域气动噪声控制

使用大涡模拟和声扰动方程求解后视镜区域气动噪声的非定常流场和声场.通过比较前侧窗19个测点能量平均总压力级的仿真和试验结果发现,两者仅相差2.3 dB(A),它们频谱变化趋势相同,量值差异较小.在此基础上,建立了主动射流模型,并改变射流位置、方向和速度等参数,采用子域仿真方法得到最优射流方案.将最优射流方案置于整车气动噪声仿真模型中,通过与原始模型对比发现,主动射流增大了后视镜尾部的时均压力,减小了压力梯度,降低了后视镜区域涡流强度,使整车气动阻力系数减少0.002,前侧窗网格节点能量平均的总声功率级降低1.8 dB(A),湍流脉动总功率级降低0.3 dB(A).     

车内有源噪声控制的研究

用传递函数法建立了模拟汽车车厢内声学特征的主动噪声控制理论模型。开发完成了封闭空间主动噪声控制试验系统的硬件和软件。用几种纯音信号对模拟车厢进行了空间主动降噪试验。结果表明，对于１３９Ｈｚ的纯音噪声信号，在封闭空间内取一个测量面，其上的噪声平均降低了１０ｄＢ，而对于１５０Ｈｚ的纯音噪声信号则平均降低了５ｄＢ，高于２００Ｈｚ的几个纯音噪声信号则可以得到较好的区域降噪。证实了车内有源噪声控制的可行性。     

无人机螺桨噪声主动控制实验

对无人机螺桨噪声的主动控制技术进行实验研究。针对某型国产无人机,通过对其发动机螺桨噪声的测量分析,设计并开发了一个四入二出的主动噪声控制系统。利用该系统,在实验室环境下分别对100 Hz单频正弦噪声、实际风扇噪声和实际录取的某型号无人机螺桨噪声进行了噪声控制实验,取得了较好的消声效果。     

城市地铁地下主动桩基托换施工技术

本文详细阐述了城市地铁地下主动桩基托换施工技术要点,并结合广州地铁五号线[杨箕站～珠江新城站盾构区间]土建工程175#过街楼地下主动桩基托换工程实践,对地下主动桩基托换施工工艺、方法和有关技术参数加以介绍,对地下主动桩基托换工程具有很好的借鉴意义。     

DSP在自适应有源噪声控制中的应用

介绍了自适应有源噪声控制的基本概念、基本原理及DSP在有源噪声控制中的噪声控制原理、应用及基于DSP的噪声控制算法实现,最后利用Matlab实验仿真给出了实验结果。     

Active Noise Control for Vehicle Exhaust Noise Reduction

An active noise control (ANC) method was developed for exhaust noise reduction for medium-duty diesel trucks. A modified variable step size least mean squares (LMS) algorithm was used for the controller ina variable environment that considered the vehicle‘s acceleration characteristics. The variable step size time-based synchronized filtered-x LMS method (SFX-TB) used an adaptive algorithm that was more efficient than the conventional flltered-x LMS algorithm. The simulation and the experimental tests show that the control trackability and stability provided by the algorithm during acceleration enable the ANC system to effectively reduce the vehicle exhaust noise.     

自适应有源噪声控制算法的研究与实现

FLMS(滤波-XLMS)算法是广泛应用于自适应有源噪声控制技术中的算法,针对该算法收敛速度较慢的缺点,提出一种改进的FLMS算法--FTLMS算法来提高降噪系统的收敛速度.着重讨论了FTLMS算法的原理、实现方法和程序设计.理论分析表明,FTLMS算法具有运算量小,收敛速度快和适应于各种噪声环境的优点.实验结果表明FTLMS算法优于FLMS算法,同时降噪效果也有明显提高.     

空间自适应有源降噪方法

根据电力机车噪声的特点，建立了基于ＬＭＳ算法的以适应有源降噪系统，设计了室内脉冲响应测量系统，然后在此基础上对降噪系统进行数字仿真和实际声学实验，在仿真中，降噪量可达到４０ｄＢ，实际声学实验中，机车降噪量可达到１５ｄＢ。     

含冲击的车内道路噪声主动控制系统

针对道路噪声主动控制系统中,冲击噪声引起的鲁棒性问题,提出了一种对冲击噪声的主动控制方法。首先,进行了道路噪声采集试验,选取了4个最佳参考信号位置,并采集了道路冲击噪声的数据。然后,基于多通道自适应滤波算法,提出了归一化多通道自适应滤波算法和符号算法相结合的冲击噪声主动控制算法。其次,基于提出的冲击噪声主动控制算法,搭建了道路噪声主动控制系统仿真模型,使用采集到的冲击噪声信号和加速度信号进行了仿真分析。最后,使用选取的4个加速度信号和1个扬声器,控制驾驶员处的道路噪声,进行了道路冲击噪声主动控制试验,验证了方法的有效性。与原有算法相比,该算法的稳定性和降噪效果得到了较大的提升。     

局部空间自适应有源降噪系统的实验研究

针对在前人所做的有源降噪的程序设计中,对误差通道传递函数估计为1的不合理性,讨论了局部空间自适应有源降噪控制系统误差通道的在线自适应建模,给出了误差通道在线自适应建模的原理、实现方法及应用程序的设计,实验证明,采用这种方法,能明显改善系统的稳定性,提高降噪效果。     

声子晶体材料与有源控制相结合的宽频噪声抑制方法

电力变压器噪声除了本体噪声产生的低频分量,还包含冷却风扇产生的中高频噪声。有源降噪方法对低频噪声控制性能好,且灵活可控,但降噪效果受制于通道数量。在不增加通道数量的前提下,为了拓宽降噪频率范围,提出声子晶体材料与有源控制相结合的降噪方法。以DSP为核心控制器搭建了基于LMS算法的双通道有源降噪系统,在此基础上开展了嵌入声子晶体材料的有源降噪系统降噪性能验证实验研究。实验结果表明,针对变压器100～400 Hz的低频噪声,双通道有源降噪系统单频最大降噪量约20 dB,多频总降噪量可达9 dB。设计了对500～1 000 Hz中高频噪声抑制作用明显的声子晶体材料,对600 Hz单频降噪量约14 dB。嵌入声子晶体材料的双通道有源降噪系统,最大总降噪量可达16 dB,优于单纯的有源降噪。可见,声子晶体材料与有源控制相结合,拓宽降噪频率范围、提高降噪性能的方法是可行性的。     

拖拉机驾驶室耳旁噪声主动降噪控制

为了降低拖拉机驾驶室耳旁噪声,采集了拖拉机驾驶室耳旁噪声及左右车窗的加速度信号,并对其进行频谱分析;通过分析得到了拖拉机驾驶室耳旁噪声和左右车窗加速度的频率成分大部分与发动机的转速有关(即基频都是发动机转速一半)。提出了一种基于误差信号的FX-LMS主动降噪方法,建立了基于误差信号FX-LMS算法的Simulink仿真模型,并将拖拉机驾驶室内耳旁噪声信号导入到Simulink仿真模型中,把误差信号作为参考信号,对模型进行仿真分析。仿真结果表明:基于误差信号的FX-LMS主动降噪方法在拖拉机驾驶室耳旁有10～15 d B的降噪效果。     

非线性主动噪声神经网络补偿控制

针对目前主动噪声控制方法需要对次级通道进行辨识,且辨识模型精确度严重影响控制效果的问题,提出一种基于神经网络前馈补偿的非线性主动噪声控制方法. 该方法利用神经网络的非线性函数逼近能力,将非线性次级通道作为被控对象,非线性主通道作为噪声模型,设计基于神经网络补偿的噪声控制系统. 该方法无需已知主通道和次级通道模型,且基于Lyapunov定理证明了控制系统的稳定性. 仿真结果表明了该方法的有效性.