车内主动噪声控制中常使用的传统滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法由于计算复杂度高,往往导致系统硬件算力不足,降噪效果不理想。文章提出一种基于改进局部次级通路建模方法的自适应陷波(Local-secondary-path F...车内主动噪声控制中常使用的传统滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法由于计算复杂度高,往往导致系统硬件算力不足,降噪效果不理想。文章提出一种基于改进局部次级通路建模方法的自适应陷波(Local-secondary-path Filtered-x Least Mean Square,LFxLMS)算法及其相应的窄带主动噪声控制(LFxLMS-based Narrowband Active Noise Control,LFx-NANC)系统。所提出的改进局部次级通路建模方法具有更高的建模精度,且该系统相较于传统系统大大降低了计算复杂度。通过基于Matlab软件的仿真分析,验证了该系统对稳态及非稳态多谐波噪声的降噪性能。基于ADSP-21489控制器搭建车内双通道LFx-NANC系统,实现了在稳态工况下主驾位置处二、四、六阶降噪量分别达到34.67、21.41、10.29 dB(A);在加速工况下主驾位置处总声压级和二阶降噪量分别达到6.01 dB(A)和20.40 dB(A),同时在其他位置均有较好的降噪效果。文中提出的方法为主动噪声控制的工程应用提供了参考。展开更多
滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制系统中常用的算法,对中低频噪声有较好的控制作用,但在某些环境噪声中传统的算法可能达不到期望的抑制效果。提出一种基于sigmoid变换的滤波-x四元数最小均方算法...滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制系统中常用的算法,对中低频噪声有较好的控制作用,但在某些环境噪声中传统的算法可能达不到期望的抑制效果。提出一种基于sigmoid变换的滤波-x四元数最小均方算法,该算法利用四元数的空间特性使噪声信号在超复数域内部相互耦合和关联,并通过sigmoid函数对误差信号进行非线性变换来约束噪声信号以减低对权值更新的影响力度,避免权值在更新过程中发散,从而实现优异的收敛性能以及增强的鲁棒性。同时通过研究步长分析该算法的稳态特性,并在汽车、工厂噪声环境下验证提出算法性能的优越性,仿真结果支持了该结论。展开更多
汽车车内噪声控制是一项系统工程,涉及许多方面。本文介绍了结构噪声控制的新概念——有源噪声控制(Active Noise Control ANC)系统。鉴于系统建立精确的数学模型比较困难,用模糊控制策略实现系统的控制功能结合实际设计了该系统,并进...汽车车内噪声控制是一项系统工程,涉及许多方面。本文介绍了结构噪声控制的新概念——有源噪声控制(Active Noise Control ANC)系统。鉴于系统建立精确的数学模型比较困难,用模糊控制策略实现系统的控制功能结合实际设计了该系统,并进行了路面实验,得到了较满意的结果。展开更多
文摘车内主动噪声控制中常使用的传统滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法由于计算复杂度高,往往导致系统硬件算力不足,降噪效果不理想。文章提出一种基于改进局部次级通路建模方法的自适应陷波(Local-secondary-path Filtered-x Least Mean Square,LFxLMS)算法及其相应的窄带主动噪声控制(LFxLMS-based Narrowband Active Noise Control,LFx-NANC)系统。所提出的改进局部次级通路建模方法具有更高的建模精度,且该系统相较于传统系统大大降低了计算复杂度。通过基于Matlab软件的仿真分析,验证了该系统对稳态及非稳态多谐波噪声的降噪性能。基于ADSP-21489控制器搭建车内双通道LFx-NANC系统,实现了在稳态工况下主驾位置处二、四、六阶降噪量分别达到34.67、21.41、10.29 dB(A);在加速工况下主驾位置处总声压级和二阶降噪量分别达到6.01 dB(A)和20.40 dB(A),同时在其他位置均有较好的降噪效果。文中提出的方法为主动噪声控制的工程应用提供了参考。
文摘滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制系统中常用的算法,对中低频噪声有较好的控制作用,但在某些环境噪声中传统的算法可能达不到期望的抑制效果。提出一种基于sigmoid变换的滤波-x四元数最小均方算法,该算法利用四元数的空间特性使噪声信号在超复数域内部相互耦合和关联,并通过sigmoid函数对误差信号进行非线性变换来约束噪声信号以减低对权值更新的影响力度,避免权值在更新过程中发散,从而实现优异的收敛性能以及增强的鲁棒性。同时通过研究步长分析该算法的稳态特性,并在汽车、工厂噪声环境下验证提出算法性能的优越性,仿真结果支持了该结论。
