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。     

分流扬声器用于封闭空间降噪的布放研究

分流扬声器将入射声能转化成电能进行储存和耗散,可作为一种共振吸声体.对界面刚性的长方体封闭空间建立解析模型,分析在顶面布放分流扬声器时布放方式对空间内低频噪声的控制效果.数值仿真表明：在封闭空间本征频率附近,布放分流扬声器可有效降低空间内的平均声压级;当分流扬声器数目有限时,布放在初始声压级大的区域能产生更好的降噪效果;长方体顶角是所有模态响应较大的位置,因此是宽带降噪时布放分流扬声器的较优选择.地面铺设吸声材料后,封闭空间内平均声压级整体降低,但上述分流扬声器布放方式的影响规律依然存在.最后,实验验证了数值仿真结果 .     

一种解决噪声主动控制中时滞问题的思路

对噪声主动控制进行了探讨，提出一种利用计算机存储概念和寻址技术，从计算机数据处理系统入手解决时滞问题的思路，并给出了结构图。     

基于多通道陷波的发动机主动悬置控制系统

随着发动机混动、变缸和主动启停等节能减排技术的蓬勃发展,发动机产生的振动变得复杂而多变.发动机主动悬置(Active Engine Mount,AEM)系统是目前应对这一状况的主流方案.AEM系统要想获得最佳的减振效果,控制系统部分的设计是关键.目前,AEM控制系统仍存在次级通道阶数高,计算资源需求大,控制效果不佳等问题.文章基于FxLMS算法设计了AEM多通道陷波控制系统,建立主动悬置的参数模型.控制系统中的次级通道模型对性能具有非常关键的影响,文章也设计了优化的陷波次级通道辨识算法,开展次级通道辨识试验,建立了2阶的4通道次级通道模型.为了验证这些工作的有效性,开展算法仿真和快速控制原型试验,最后和传统FxLMS法的结果进行效果对比.结果表明:在所设计的控制系统开启情况下,左、右测点处的加速度均方根值分别下降了约90%和78%,怠速工况下左、右测点的2阶振动频率分别下降了约20和14 dB.与传统FxLMS算法结果相比约有8 dB的优势,这也证明了所设计的多通道陷波控制系统和次级通道辨识算法的可行性和优势.     

基于SYSNOISE的车内噪声主动控制研究

通过对汽车车内空间建立相应的有限元模型进行噪声主动控制研究，在某些位置布放次级声源来对模型进行降噪模拟，发现在单个次级声源或两个次级声源共同作用下，都能取得比较好的降噪量，而且两个次级声源共同作用可以抵消单个次级声源不能抵消的声模态。     

基于车内噪声主动控制的选择性消声方法研究

基于噪声主动控制技术中的频率选择性最小均方算法,利用自行设计的自适应噪声有源控制系统,对被试车辆发动机工作在800 r/min、2 200 r/min、3 000 r/min时进行了低频段噪声选择性抵消控制。试验结果表明,所开发的噪声有源控制系统对稳态工况下发动机发火频率及四阶谐波频率有良好的抵消效果;并在副驾驶员左耳旁位置分别取得了8.2 dB(Lin)、6.6 dB(Lin)和9.7 dB(Lin)的降噪量。     

基于次级通路离线重构的车内道路噪声主动控制

针对车内道路噪声主动控制(RNC)系统收敛速度慢、降噪量小的问题,在考虑噪声计权特性的基础上提出基于次级通路离线重构的归一化参考信号计权滤波最小均方误差(NFWXLMS)车内道路噪声主动控制算法。在不增加控制系统计算复杂度的前提下,可以有效提升车内道路噪声主动控制系统的收敛速度和降噪量。基于Simulink离线仿真,进行了NFWXLMS算法和归一化参考信号滤波最小均方误差(NFXLMS)算法的收敛性和降噪量对比,结果表明新算法可以有效改善道路噪声主动控制系统收敛性、提升系统降噪量。最后,开展基于2种算法的道路噪声主动控制实车道路试验,测试结果表明系统的降噪量得到明显提升。     

基于ArcSDE和SQL Server2000的洪涝灾害救助决策支持系统空间数据库设计研究

空间数据库能否得以充分利用的关键在于解决用户应用系统与空间数据库的数据传输问题.在众多的解决方案中,空间数据库引擎（SDE）备受关注.本文基于ArcSDE和SQLServer2000来建立洪涝灾害救助决策支持系统空间数据库,对空间数据库技术、建库、管理系统的实现方法进行了探讨.研究表明空间数据库引擎（SDE）技术比传统空间数据管理效率高、数据共享性好,可以获得数据库系统有效支持、并可以在网络方面得到有效拓展,使得对空间数据的操作更加灵活自如.     

基于Matlab和I-Deas的振动主动控制仿真系统开发

针对目前振动主动控制中软件计算存在的不足，提出了基于Matlab和I－Deas的结构振动主动控制通用仿真系统的软件设计方案，以满足对大型、复杂结构进行振动主动控制仿真计算的要求。按照软件工程方法，开发了原型系统，并以一个计算实例对该系统的设计方案进行了说明和初步验证。     

窄带主动噪声控制中频率不匹配应对方法实时仿真

非声学传感器的使用致使前馈窄带主动噪声控制(ANC)系统中往往存在频率不匹配(FM)。利用MATLAB/Simulink实时仿真功能,构建了针对前馈窄带ANC系统中FM应对方法的实时仿真平台。对一种改进的FM应对方法进行了深入的实时仿真研究,与传统的FM应对方法进行了比较,对其性能进行评估。仿真结果与分析表明,与传统FM应对方法相比,新方法能够应对较大的非平稳FM量,且具有较快的收敛速度。     

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。     

管道有源降噪系统中自适应控制的计算机仿真

讨论了自适应数字信号处理应用于有源噪声控制的问题，分析了自适应控制的管道有源降噪系统的传递函数，建立了数学模型并采用通用的ＬＭＳ算法．利用ＦＩＲ滤波器和ＩＩＲ滤波器在计算机上进行了仿真，给出了仿真结果，并提出了改进仿真和降噪效果的方法．     

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。     

基于模块化设计的特种车辆减振降噪技术研究

特种车行驶路况复杂，道路崎岖，环境恶劣，其舒适性严重影响成员的生理和心理状态，所以特种车的减振降噪问题，已成为目前的研究热点之一.然而，实际工程中针对某一辆特种车进行单独的减振降噪设计，不仅耗时长，效率低，而且通用性差，成本高.针对这一问题，开展特种车减振降噪技术研究，以特种车为研究对象，用模块化设计的方法设计模块材料、厚度、尺寸及黏贴方法，以及与车体、发动机支撑等的匹配关系，形成系列化减振降噪措施，实现特种车减振降噪的模块化和通用化，可满足不用车型不同需求的模块化结构元件，降低设计和加工成本.仿真结果和路面测试结果表明了该技术的减振降噪效果，验证了模块化设计方法的有效性.论文提出的方法可为特种车辆的减振降噪措施提供有益的参考，具有重要的理论价值和工程实际意义.     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.