【基于无线的有源噪声控制系统设计与实现8800字（论文）】

基于无线的有源噪声控制系统设计与实现目录TOC\o"1-3"\h\u21169第1章绪论 1172251.1研究背景 1228681.2研究目的及意义 1289081.3国内外研究现状 2106041.3.1国外研究现状 273661.3.2国内研究现状 323576第2章有源噪声控制系统的构造 4169502.1有源噪声控制系统的自适应算法 448772.2有源噪声控制系统的控制结构 422142.3次级通路 523154第3章无线有源噪声控制系统的设计 7195803.1无线有源噪声控制系统设计 76443.2反馈无线有源噪声控制系统算法 813480第4章适用无线误差麦克风的有源噪声控制算法研究 10305804.1无线误差麦克风有源噪声控制系统 10249794.2同步扰动算法 114384第5章结论与展望 13267355.1结论 13249735.2展望 1324973参考文献 15第1章绪论1.1研究背景随着经济社会的发展，人们在享受科技进步带来的智能化、和谐生活的同时，也受到噪音的困扰。噪声是物体不规则振动所产生的不同频率、不同强度的混合声音，从不同角度干扰人们的生产和日常活动。不规律的噪音不仅会损害人的听力，还会导致各种严重的疾病。如果人经常处在嘈杂的环境中，听觉系统、消化系统、视觉系统、自身免疫系统和神经系统都会受到不同程度的不可逆转的损害。更严重的是，噪声还可能对眼球、人体内分泌器官和胎儿宫内发育等视觉器官产生一定的影响，对胎儿的健康生长造成不同程度的危害。为人类的身体和心灵。随着基础科学的发展和各领域科学技术的快速进步，人们的生活质量不断提高，包括机器人、洗碗机、空气净化器和铁路高速等交通工具和设备不断进入市场。在人们的日常生活中，这些工具和机器造成的噪音污染已经引起了广泛的关注。声源、传播路径和传播前景是声波传播过程中的三个关键问题。传统的噪声处理方法是被动噪声控制，即在产生噪声或传播噪声或接收噪声点时设置障碍和屏蔽保护模式，以防止传播噪声。例如发动机隔声壁就是噪声源。为防止声音传播，建设单位应当在经过人民居住区的公路、铁路对面设置隔声墙。在接收点设置耳塞和日常生活中佩戴的耳塞，隔离噪声的传播。这些噪声控制方法在日常生活中得到了广泛的应用，但经过研究发现，负噪声控制方法对中、高频频段的噪声有较强的控制效果。波长短，偏航能力弱。而低频噪声具有波长长、偏航能力强的特点。被动噪声控制对低频噪声的控制效果较差。要想提高低频噪声的控制效果，就必须大大增加被动噪声控制元件的音量、音量和成本。因此，被动噪声控制一般只适用于中频降噪和高等教育。被动噪声控制方法有很多，包括吸声、反扩散、衰减等。这些控制方法主要是利用真空区来防止噪声的传播。具有特殊结构的超级材料，降低噪音。1.2研究目的及意义由于声波在中高频段的偏航能力较弱，被动噪声控制技术可以很好地处理中高频段更高的噪声。被动噪声控制技术由于其影响小，很少应用于低频噪声场景。为了克服被动噪声控制方法的缺点和局限性，根据需要提出了有源噪声控制技术。有源噪声控制又称有源噪声控制技术。它的控制原理是形成同幅反相的“抗噪声”声波。在目标控制区域，“抗噪声”声波与“噪声”声波重叠并被抵消。这两种声波是按大小顺序产生的。其余的噪音都太小了，这一过程可以很容易地扩展到三维空间，这样以来，有源噪声控制系统建立了一个“抗噪声”声场，形成一个很大的安静源区域。有源噪声控制系统不仅能有效地控制低频噪声，而且控制系统的总体尺寸比被动噪声控制系统小，具有较强的适应性，而且它很容易移动。随着电声技术的发展和自适应滤波理论的提出，有源噪声控制技术得到了进一步的发展，其效果越来越显著。该系统结构优于传统的被动噪声控制系统，成本相对较低。随着技术的进步和人类社会的发展，有源噪声控制技术将在低频噪声控制领域得到广泛的应用。主动降噪耳机因其良好的降噪效果而得到了广泛的认可和推广。他们的商业成功再次引发了对主动降噪耳机的需求目前，各种有源噪声控制算法层出不穷，算法的计算量也在不断增加。同时,为了追求更大的噪声控制范围,多通道有源噪声控制系统的部署,越来越广泛,和通信系统越来越复杂的突然增加的工作负载部署和维护系统与数字处理密切相关。对硬件资源的需求也越来越高。本文在阅读大量文献的基础上，针对常见的噪声污染和难点问题，深入分析和研究了各种有源噪声控制系统的结构和算法。基于标准算法的有效性和可行性，本文试图解决有源噪声控制系统中计算量大、部署维护困难的问题。1.3国内外研究现状1.3.1国外研究现状有源噪声控制的最初想法起源于国外，20世纪30年代，德国学者Paulleogg在他的专利“消除声音波动的过程”中首次提出了有源噪声控制的概念，但当时受到科学的限制，有源噪声控制技术的技术水平、硬件条件和实现对电子设备提出了很高的要求，但并不能取得有意义的效果。通过控制系统的研发和自适应滤波等数字信号处理技术的突破，ANC技术再次进入了视觉研究领域，在理论和应用方面也有了一定的发展。该控制单元能够独立跟踪噪声特性，处理各种形状的噪声，在噪声控制的大小和阶段具有一定的抗干扰能力和自适应处理能力。20世纪80年代，Burgress首先提出了将自适应滤波理论应用于有源噪声控制系统的思想，提出了次级轨迹的概念和模型，并提出了一种基于FXLMS的算法。随着理论研究的深入，有离线次级路径建模和在线次级路径建模。20世纪90年代，ANC技术迎来了另一个发展机遇。英国南安普顿大学的Elliot教授完成了直升机多通道噪声控制系统的开发，并成功地将该系统应用到一架支线飞机上。同时，Elliott算法将FXLMS算法扩展为一种针对多故障信号的算法，即多通道FXLMS算法。1.3.2国内研究现状国外对有源噪声控制技术的研究较早。与国内的研究相比，有源噪声控制技术的理论研究和应用发展都比较成熟。我国对有源噪声控制技术的研究较国外稍晚。主要由哈尔滨工程大学、西北工业大学、中国科学院声学研究所和南京大学共同实施。最初的研究主要集中在空间和军事科学领域，如管道、船体、坦克和车辆场景。然而，随着信息技术的发展和普及，信息技术在日常生活和医疗中的应用越来越广泛。国内学者和专家也进行了深入的研究，取得了许多成果。1993年，西北工业大学的陈克安教授首次出版了一本关于中国有源噪声控制的书。1994年，中国科学院声学研究所成功研制了基于双四阶网络的模拟反馈电路和高效模拟耳塞。为了降低噪声，噪声在3-4个八度的低频下衰减10-18DB。将清华大学的反馈结构与前端反馈结构相结合，在模拟电路中完成了混合结构主动消声耳机的仿真实验。哈尔滨工程大学在水下噪声主动控制方面做了大量的研究。随着有源噪声控制技术的深入和广泛应用，以及实际应用中噪声场景的复杂性，一些研究者对自适应算法进行了改进和扩展。从算法开始，从自适应滤波器到主动滤波器，讨论了噪声控制系统的主体结构。第2章有源噪声控制系统的构造2.1有源噪声控制系统的自适应算法根据声波干涉相消的物理原理，ANC系统次级扬声器发出的“抗噪声”声波与主噪声源的相关性越大，噪声水平越低。消除后的残差和噪声控制效果更加明显。因此，ANC系统的控制效果取决于自适应控制滤波器的输出y(n)与基本噪声源的相关性。因此，自适应控制滤波器的选择和控制算法的确定对于建立一个良好的自适应控制系统是非常重要的。在有源噪声控制系统中，当声波在空间中传播时，会出现衰减现象。声噪声会被采集到传声器的参考信号中，而传声器的位置误差是不同的。“抗噪”声波由次级扬声器输出，麦克风位置不正确。声波的“抗噪”接收过程是另一种现象。考虑到这一现象，有必要估计参考传声器到误差传声器和次级传声器到误差传声器的传播路径。从麦克风参考到麦克风故障的传播路径称为基本路径，从麦克风故障到麦克风故障的传播路径称为次要路径。考虑到初始轨迹和次级轨迹的存在，如果采用LMS等自适应控制算法来控制噪声，则控制系统是不稳定的。为了避免位置不稳定，在自适应控制系统中必须使用FXLMS算法。在FXLMS算法中，通过次级路径传递函数对参考信号进行滤波后，得到滤波后的参考信号，再将滤波后的参考信号传递给控制滤波器。自适应控制滤波器接收到参考信号和误差信号后，在自适应算法中开始迭代过程，并更新滤波器的权系数，以达到噪声控制的目的。2.2有源噪声控制系统的控制结构有源噪声控制系统的结构大致分为三类∶前馈控制、反馈控制以及混合控制。一套前馈控制结构的有源噪声控制系统实现起来并不复杂，而且收敛速度较快，且具有良好稳定性的特点。在前馈控制结构中，参考信号的获取可以采用声学或者非声学的方法，并且控制滤波器的输出与参考信号密切相关。基于自适应迭代过程的数字处理器分离，将误差传声器从数字处理器中分离出来，通过采样传输将误差信号发送到数字处理器、收音机。考虑到无线通信中的抖振效应会改变算法中的次级路径，不需要研究。在一些实际应用场景中，由于无法准确地获取参考信号，前馈结构的有源噪声控制系统便无法部署。但是在反馈结构中，参考信号是由控制系统根据误差信号构造出来的，从而不需要对噪声源信息进行获取，这样就可以在更多条件受限的环境中部署有源噪声控制系统。但是反馈结构中的参考信号稳定性不足，会导致反馈系统中降噪效果不稳，并且对于带宽较宽的噪声，反馈结构的控制效果也不稳定。前馈有源噪声控制系统需要通过技术手段对噪声源进行采集得到参考信号。控制信号随着输入参考信号的变化而变化，系统激励次级扬声器发出"反噪声"声波，以求在误差传感器处达到较好的噪声控制效果。前馈有源噪声控制系统结构示意如图2-3所示。在前馈控制前端的结构中，参考信号可以通过音频或非音频获得，控制滤波器的输出与参考信号密切相关。在实际应用中，由于前馈结构不能准确获得参考信号，有源噪声控制系统无法进行有效的正向传播。然而，在反馈结构中，控制系统根据误差信号产生参考信号，因此不需要获取噪声源的信息，从而控制系统可以有效地控制噪声。在限制较多的环境中活动产生的噪音。然而，反馈结构中参考信号的不稳定性会导致反馈系统中不稳定噪声的降低，反馈结构的非线性控制也会影响反馈系统的稳定性，及稳定的宽带噪声。混合控制系统是反馈控制和反馈控制的结合。充分发挥了反馈控制和反馈控制的优点，取得了较好的控制效果。在不同的应用场景下，控制效果相对稳定，混合控制的应用范围更广。有源馈线噪声控制系统需要通过技术手段采集噪声源，获得参考信号。控制信号随输入参考信号的变化而变化。系统触发辅助耳机发出“防噪音”声波，在传感器故障的情况下更好的控制噪音。前馈有源噪声控制系统结构示意如图2.1所示。图2.1前馈有源噪声控制系统结构示意图2.3次级通路根据FXLMS算法的推导，控制滤波器包含迭代更新时的参考矢量-x，即这是输入的参考信号与次级通路模型的脉冲响应函数的卷积。在完成自适应控制算法(如FXLMS算法)之前，需要得到次级轨迹模型。该算法将次级路径信息准确地嵌入到神经网络中，使神经网络系统与传统的自适应信号处理系统有了根本区别。获得实际物理路径传递函数的方法称为自适应滤波和自适应建模。目前，自适应建模方法主要分为离线建模和在线建模。在有源噪声控制过程中，如果副路径的特性保持不变，则可以在噪声控制前对副路径进行非互联建模，得到先验估计函数、次级运输。在有源噪声控制的过程中,如果传输路径的函数变化随着时间的流逝,然后在系统的实际运行,有必要控制噪声的传递函数和主路径,即这叫做在线建模。第3章无线有源噪声控制系统的设计3.1无线有源噪声控制系统设计有源噪声控制系统的系统计算量与工程实施的难度密切相关。一方面，在单通道或多通道有源噪声控制系统中，为了寻求更好的降噪效果，采用了多种改进算法增大。另一方面，如果系统是一个多通道有源噪声控制系统，它有多个参考麦克风、次级放大器、误差麦克风、滤波器和自适应控制。有源噪声控制系统的计算量和复杂度大大增加。有源噪声控制系统过于复杂，会在硬件平台上进行大量的计算和压缩，不利于工程实施。因此，如何有效控制有源噪声控制系统的计算量，降低计算平台的硬件实现压力，是有源噪声控制技术商业应用的不断发展和完善。解决这一问题的方法有很多，主要是改进有源噪声控制算法，减小有源噪声控制系统的计算复杂度。例如，1998年Elliott发表了Minimax算法来控制有源噪声，Douglas发表了部分更新的迭代算法来控制有源噪声，这些都是新的尝试。此外，在有源噪声控制系统中对当前无连接模式进行更新，为了降低硬件实现的压力，更新后的自适应滤波系数在无连接模式下被锁定。获得的过滤器将停止更新，然后发送。对控制单元进行降噪。首先，该系统的降噪效果不如预期。其次，系统的鲁棒性也很弱，当噪声环境发生变化时不能及时有效地做出响应。因此，针对这种情况，提出了一种将迭代过程从可更新自适应控制中分离出来的方法，以降低有源噪声控制系统的硬件计算复杂度，数字数据交互被称为无线有源噪声控制系统的处理器。图3.1无线有源噪声控制系统结构图图3.2前馈无线有源噪声控制系统图3.2为前馈无线有源噪声控制系统。该系统包括上位机、数字处理器和外部设备，这些设备可以全部或部分存在于整个系统中。系统需要若干有源噪声发射机、外部参考器件和其他声学误差控制系统、模拟数字转换器、模拟数字转换器、模拟放大器、无线模块和终端设备。用于无线主机与数字处理器之间的双向数据交换。3.2反馈无线有源噪声控制系统算法同样，上位机完成自适应迭代更新后，上位机将最新的增益控制滤波器系数返回给数字处理器，并将数字处理器加入到自身的增益控制系数中。设置生成电流控制滤波器的系数，电流控制滤波器的系数。因此，数字处理器根据电流控制滤波器的系数和参考电流信号产生相应的控制信号，驱动副耳麦，发出抗噪声声波。与采用非接触方式更新自适应滤波系数的有源噪声控制系统相比，无线有源噪声控制系统具有更好的自适应能力和更强的鲁棒性。重新控制，以应付噪音环境的变化。其次，通过该系统可以将占用有源噪声控制系统大部分硬件资源的自适应滤波器的链路更新和冗余控制从数字处理器中分离出来;该部分由上位机进行处理，大大降低了有源噪声控制系统的硬件实现压力。图3.3反馈无线有源噪声控制系统一方面，节省的硬件资源可以使有源噪声控制系统以较低的硬件成本实现，从而节省执行成本，有源噪声控制系统便于商业应用。另一方面，节省的硬件资源可用于增加控制滤波器系数的长度，增加有源噪声控制系统的通道数，并使用计算复杂度较高的改进算法。为了更好地抑制噪声，需要增加系统的计算复杂度。同时，通过对主机的更新，我们还可以得到系统的次级路径建模部分，节省了更多的硬件资源。第4章适用无线误差麦克风的有源噪声控制算法研究传统的有源噪声控制系统的所有误差麦克风都通过硬线连接到数字处理器上，误差信号到达数字处理器的延时非常小。如果无线麦克风出现故障，则会受到麦克风与数字处理器之间信息交互的影响，使错误信号不能及时到达数字处理器，数字处理器可以完成自适应冗余工作。因此，为了验证将麦克风误差与数字处理器分离的可行性，本文研究了适用于无线麦克风误差的有源噪声控制算法。4.1无线误差麦克风有源噪声控制系统向ANC控制器提供一个麦克风参考信号，向控制单元提供一个麦克风误差信号，以更新频率控制滤波器输出控制信号的系数。在FXLMS算法中，参考信号和误差被一个接一个地连续反馈给控制单元。然而，在一个成功的ANC产品的噪声消除，滤波系数是固定的。实时参考信号仍然是产生控制信号的必要条件，但不存在自适应更新的迭代过程，因此误差信号不适合迭代过程。基于这一事实，考虑在ANC系统中使用无线误差麦克风有以下优点:1.由于在误差传声器附近会形成固定源区域，只需移动误差传声器，就可以将固定源区域布置在目标位置。2.当目标固定源区域较大时，必须设置多个麦克风故障。无线故障麦克风的使用简化了部署和维护。根据控制结构和光电器件的数量，可将有源噪声控制系统分为不同的类别。在ANC系统中，无线麦克风故障为单声道，有参考麦克风和辅助麦克风故障源，将无线麦克风故障信号发送到控制单元。如图4.1所示。图4.1无线误差麦克风前馈ANC系统随着5g等关键通信技术的发展，无线通信中的接入时间不再是一个技术问题。然而，在无线广域网系统中使用错误麦克风时，在无线通信中存在着抖动效应，必须解决这一问题。在无线环境中，采样误差信号将在一个随机延迟周期后到达控制单元，但该随机延迟周期可能大于采样间隔。结果表明，FXLMS算法只能处理较小的振动。因此，为了解决无线环境中的抖动问题，对干扰同步算法的研究具有重要的意义。与FXLMS算法相比，SP算法具有较强的鲁棒性。4.2同步扰动算法同步扰动算法的迭代更新过程不依赖于次级路径模型，当然也不需要离线或在线的次级路径模型。考虑到抖动对无线通信的影响，抖动会改变二次路径的时间，因此同步扰动算法也更适合于使用误差传声器。无线FXLMS算法。图4.2给出了一种一种名为时域时差同步扰动的算法，称为时域扰动同步。考虑到无线误差传声器对算法的影响，将误差信号以无线方式发送到数字处理器，称为“e'（n）”。SP算法将扰动加到控制滤波器的权系数上，并在控制块中更新滤波系数。假设质量长度与控制滤波器长度相等，计算单通道同步干扰。图4.2单通道同步扰动算法框图基于自适应迭代过程的数字处理器分离，将误差传声器从数字处理器中分离出来，通过采样传输将误差信号发送到数字处理器、收音机。考虑到无线通信中的抖振效应会改变算法中的次级路径，不需要研究。建立了次级路径的数学模型，设计了相应的算法。在SP算法的基础上，对SVP算法进行了开发、仿真和验证，并对SP算法和SVP算法的性能进行了比较。为了验证SP算法、SVP算法和FXLMS算法在无线麦克风故障环境下的性能直走。在无线环境中，由于地震效应，次级路径会及时改变。结果表明，FXLMS算法只能处理简单的抖动。随着抖动的增加，FXLMS算法的收敛效果逐渐低于SP算法。当抖动增大到一定程度时，FXLMS算法会发散，而SVP算法仍能保持，具有良好的收敛性和降噪效果。然后，在单通道SVP算法仿真的基础上，将SVP算法推广到多通道系统，并进行了多通道传声器故障情况下SVP算法的仿真实验。有线和无线环境。最后，在地震和二次路径变化的影响下，验证了SVP算法的可行性和鲁棒性。第5章结论与展望5.1结论本文重点研究了有源噪声控制算法，重点研究了有源噪声控制系统的基本结构和算法。针对数字处理器在噪声主动控制系统中计算量大的问题，提出了一种自适应控制系统。该算法将无线有源噪声控制系统与数字处理器分离。在迭代过程中，对不同结构的系统进行了理论分析、仿真和实验验证。主动噪声控制。最后，在有源无线噪声控制系统的基础上，将麦克风误差与数字处理器分离，简化了有源噪声控制系统的部署和维护。首先，推导和分析了FXLMS的有效噪声控制算法，然后分析了三种不同结构的主动噪声控制系统，总结并论证了不同结构的主动噪声控制系统的优缺点。主动噪声控制。利用这些方案，分析并解释了离线模式下的二次路径建模方法和在线模式下的二次路径建模方法。通过相应的仿真实验，对基于三种结构的FXLMS算法进行了仿真验证。以单通道ANC系统为例，分析了不同步长μ对系统收敛速度的影响，并对噪声进行了探讨和分析。然后，对基于三种不同结构的ANC系统的埃里克森在线建模算法进行了仿真，验证了算法的有效性。同时，对FXLMS离线建模算法与FXLMS在线建模算法进行了比较。其次，在经典前馈神经网络控制系统的基础上，设计了一种有源噪声无线控制系统。在该系统中，ANC中最复杂的可更新迭代段交给上位机处理，而数字处理器只参与数据采集和存储。加载它们不会消耗很多硬件和其他资源。在系统理论解释和算法设计的基础上，对系统的三种控制结构和二进制通道进行了仿真验证。然后选择相应的数字处理器和外围设备，搭建实验平台对系统进行验证。实验中选取了单频噪声、多频噪声和窄带噪声作为噪声源，验证了系统的降噪效果。通过对实验数据的分析可以看出，无线主动噪声控制系统的控制效果与传统主动噪声控制系统的控制效果是一致的。5.2展望通过对有源噪声控制的结构和算法的研究，提出了一种无线有源噪声控制系统，并取得了阶段性的效果。但仍有许多问题值得进一步研究和思考。首先，本文所建立的系统是一个利用无线模块主动控制无线信道中单信道噪声的系统。单通道系统的计算量对现有嵌入式系统的硬件资源具有重要的影响。如果今后的工作可以将系统扩展到多通道系统，引入更多的麦克风和控制设备，并引入更先进的控制算法，从而建立更大的控制范围和更好的降噪效果。此外，将有源噪声控制技术集成到物联网框架中，通过配置云服务器实现有源噪声控制中滤波系数的自适应滤波和控制。使用云计算和其他方法。其次，本文采用的电流控制单元为stm32f407。其性能很难满足作为控制