黃東升,鄧冠森,江若薇,林銳
(廈門理工學院 電氣工程與自動化學院,福建 廈門 361024)
隨著我國社會的快速發展,噪聲污染開始逐步成為環境污染核心之一,噪聲污染不僅會影響人們的正常生活,嚴重者會對人們的身心健康造成嚴重影響。傳統的降噪技術主要是通過降低噪聲的能量來降低噪聲,如:吸聲、隔聲處理、使用消聲器或利用阻尼減振等,這都屬于被動降噪。當今,現代降噪技術采用通過采集噪聲信號并對其進行處理,利用單片機發出控制信號來推動揚聲器產生與噪聲信號幅值相同、相位相反的聲音來抵消噪聲信號,實現降噪。本文所闡述的降噪系統通過對普通發電機組行靜音改造,并構建主動降噪系統來進一步降低噪音。
主動降噪系統可分為前饋主動降噪系統、反饋主動降噪系統和多通道主動降噪系統。本系統使用魯棒性較好的前饋主動降噪系統結構,以DSP TMS320F2812為主控芯片,結合相關外設和音頻處理模塊等構建該控制系統。其主動降噪系統結構圖如圖1所示

圖1 主動降噪系統結構圖
如圖1所示,發電機組發出的周期性排氣噪聲作為初級聲源,將非聲學傳感器采集的同步信號按一定線性關系轉化為頻率值傳入DSP控制器作為輸入之一,另外,通過麥克風傳感器檢測DSP控制器經音頻處理模塊和揚聲器發出的次級聲源與初級聲源的誤差反饋到DSP控制器作為輸入之一,當誤差趨于0,說明設計的降噪系統能實現降噪產生“靜區”。其中,DSP控制器采用DSP TMS320F2812,結合自適應濾波算法,不斷更新權值參數以產生與初級噪聲相對應的次級噪聲。音頻處理模塊用于采集殘余誤差噪聲和輸出次級噪聲,采用TI的音頻處理芯片TLV320AIC23B構建電路,如圖2所示。

圖2 音頻處理模塊
如圖3所示為主動降噪FXLMS算法,由于噪聲信號會隨時間變化而變化,因此系統的控制器需要根據某種優化準則(主動降噪算法)來對時變的噪聲信號進行跟蹤,通過自適應濾波器(控制器)Wn(z)產生次級噪聲y(n),經過S(z)次級通道后與P(n)初級噪聲進行抵消,使誤差噪聲信號e(n)趨于0。其中,次級通道為由AIC23B構成的音頻處理模塊、麥克風、揚聲器等實際管道中的物理器件構成的通道。

圖3 主動降噪FXLMS算法
次級通道辨識可以在線辨識也可以離線辨識,但考慮到在線辨識影響主降噪系統,并且實際管道系統中,次級通道幾乎不隨時間變化,因此采用離線辨識方法,如圖4所示。

圖4 次級通道離線辨識
次級通道辨識實質就是為了獲取次級通道S(z),通過LMS算法的不斷迭代更新,使得白噪聲ν(n)來
整個主動降噪系統工作分為兩步。第一步是先進行次級通道離線辨識,將訓練結果保存,第二步是進行主動降噪FXLMS算法,系統工作流程圖如圖5所示。

圖5 主動降噪系統工作流程圖
系統工作具體過程為:⑴ 計算參考信號:

⑵ 計算濾波-X參考信號:


⑷ 麥克風檢測誤差噪聲信號e(n)。
⑸ 使用FXLMS算法更新自適應濾波器權值:

基于LMS算法的次級(單)通道辨識仿真參數設置:實驗采樣點數為1000;參考輸入信號采用白噪聲;未知系統的自適應濾波器Sh為FIR濾波器,階數為15階;
系統初級通道參數設置為Pw=[0.01 0.25 0.5 1 0.5 0.25 0.01];
次級通道參數設置為Sw=Pw★0.25;
通過設置不同的步長因子u為0.02、0.06、0.12觀察其對辨識結果的影響,仿真結果如圖6所示,(a) 、(b) 、(c)分別對應u=0.02,u=0.06,u=0.12。
從圖6仿真結果來看,若步長因子較小,雖然收斂速度較慢,但可以識別出次級通道,如圖6中(a)所示;提高步長因子,收斂速度有所提升,也可以識別出次級通道,如圖6中(b)所示;但若布長因子太大,則無法收斂,并且無法識別出次級通道,系統失調,如圖6中(c)所示; 因此,在平衡系統穩定性和收斂速度間,本次仿真則中選擇u=0.06。

圖6 不同步長因子的辨識結果
以上述次級通道辨識結果代入到FX-LMS算法,進行降噪系統的仿真。仿真參數設置與上訴一致,步長因子取u=0.06,仿真結果如圖7所示。

圖7 ANC系統仿真結果
從仿真結果可以看出,Noice residue(殘余噪聲)逐漸趨于0,并且從控制器產生的噪聲信號和殘余噪聲的差值曲線,即Control signal來看,其與噪聲信號幾乎重合,也說明殘余噪聲趨于0,說明FXLMS算法對輸入的高斯白噪聲有較好的降噪效果。
工廠里發電機的排氣噪聲一方面會導致機器設備的聲疲勞,減少其使用壽命,另一方面還會逐步影響工人的身心健康,引發工作事故。本系統通過靜音油箱結合管道主動降噪的方法能有效降低發電機噪聲污染,具有十分重要的現實意義。