多通道FULMS自适应前馈振动控制算法分析与验证

摘要：柔性结构振动主动控制的核心问题之一是控制策略与方法,针对FXLMS自适应滤波前馈振动控制方法参考信号不易选取问题,给出一种多通道FULMS自适应滤波前馈振动控制方法;首先进行控制器结构的分析与构建,概括描述和推导了多通道FULMS控制算法过程;为验证所分析算法的可行性和优越性,基于MATLAB软件包进行仿真分析,并与FXLMS算法分别进行单通道和多通道控制效果对比,分析结果表明多通道控制优于单通道控制,FULMS算法优于FXLMS算法。在此基础上,以航天器柔性帆板结构为理想模拟对象,构建压电机敏柔性板结构和测控系统进行实际算法控制实验;实验过程与验证结果表明,采用的FULMS控制器设计方法与控制算法是有效可行的,并具有较快的收敛速度和较好的控制效果。     

一种自适应逆控制管道有源消声系统及其实现

在前馈有源噪声控制中，由于次级通道传递函数往往是非最小相位系统，直接使用传统的FXLMS算法时，导致系统的性能下降。提出一种基于NMP逆控制的自适应前馈有源噪声控制FXLMS算法，在电机、风机、通风管道系统上进行实时ANC实验，结果表明较传统的前馈FXLMS算法ANC系统消声性能有明显的改进。     

主、被动噪声控制的实验研究

传统的吸、隔声等被动噪声控制方法,适用于中、高频噪声的控制;主动噪声控制是利用声波的相消性干涉来达到降噪的目的,能够有效降低500 Hz以下的低频噪声。针对各自的不足,提出结合使用二者控制噪声的方法,在传统消声结构的基础上附加采用多通道FXLMS算法的主动消声系统。该装置充分发挥主、被动控制的长处,使用被动方法控制中、高频噪声,采用主动控制抵消低频声。实验结果表明主、被动噪声控制方法扩展降噪频带范围,改善降噪效果,是可行和有效的。     

主、被动噪声控制实验研究

传统的吸、隔声等被动噪声控制方法,适用于中、高频噪声的控制;主动噪声控制是利用声波的相消性干涉来达到降噪的目的,能够有效降低500Hz以下的低频噪声。针对各自的不足,提出了结合使用二者控制噪声的方法,在传统消声结构的基础上附加采用多通道FXLMS算法的主动消声系统。该装置充分发挥主、被动控制的长处,使用被动方法控制中、高频噪声,采用主动控制抵消低频声。实验结果表明主、被动噪声控制方法扩展了降噪频带范围,改善了降噪效果,是可行和有效的。     

基于FxLMS的汽车车内噪声变步长主动均衡算法

提出了一种可用于汽车车内噪声主动均衡控制的变步长主动噪声均衡（Active Noise Equalization,ANE）算法,与传统车内噪声主动抵消控制方法所采用的滤波x最小均方（Filtered-x Least Mean Square,FxLMS）算法相比具有更好的实用性。应用固定步长主动噪声均衡（Active Noise Equalization,ANE）算法、所提出变步长ANE算法和已有变步长ANE算法分别进行汽车车内噪声主动均衡控制。结果表明,所提出变步长ANE算法具有更快的收敛速度和较低的稳态误差,并且能进一步降低汽车车内噪声响度,为汽车车内声品质主动控制提供了一种新方法。     

自适应逆控制FXLMS算法有源噪声控制仿真研究

前馈有源噪声控制方法可在较宽的频带有效，使之获得了广泛的应用，在前馈有源噪声控制中，直接使用传统的FXLMS算法时，由于次级通道传递函数往往是非最小相位系统，导致系统的性能下降，文中提出一种基于非最小相位系统逆控制的自适应前馈有源噪声控制FXLMS算法，用带宽随机噪声信号和实测风机通风管道噪声信号进行仿真实验研究，结果表明，较传统的FXLMS算法有明显的改进。     

基于声能量密度的自适应主动结构声控制研究

目前,基于自适应滤波的噪声主动控制系统目标有:声势能控制、均方声压控制、声能量密度控制,声势能和均方声压控制忽略了声场动能,使得某处声势能的降低的同时动能增加,以至于封闭声场的总能量增加,产生控制溢出.以矩形封闭空间结构振动-声耦合系统的为研究对象,采用力控方式,建立了以声能量密度最小为控制目标的自适应主动结构声控制系统(ASAC).在应用模态叠加法建立低频声传递函数基础上,分别对腔体弹性壁单频激励振动噪声、有限带宽随机激励振动噪声进行了控制仿真研究.仿真结果表明,基于声能量密度的主动控制比基于均方声压的主动控制降噪效果明显,并使控制后封闭空间声场较为均匀,对溢出问题有明显的改善.此外,还研究了平面上传感器位置变化对降噪效果的影响.     

基于非最小相位系统自适应逆控制的有源消声研究

前馈有源噪声控制(active noise control，ANC)方法可在较宽的频带有效。在前馈有源噪声控制中，直接使用传统的FXLMS算法时，由于次级通道传递函数往往是非最小相位系统(non—minimum phase，NMP)，导致系统的性能下降。本文提出一种基于NMP逆控制的自适应前馈有源噪声控制FXLMS算法，用带宽随机噪声信号作为噪声源进行仿真实验研究，在一通风管道上进行了实时ANC实验，结果表明较传统的FXLMS算法有明显的改进。     

基于自适应通用勒让德滤波器的非线性有源噪声控制

针对非线性有源噪声控制,提出一种基于通用勒让德滤波器及其对应的滤波x最小均方误差算法(General Legendre Filtered-X Least Mean Square,GLFXLMS)。通用勒让德滤波器具有正交性,可在[-1,1]区间逼近任何因果、时不变、有限记忆、连续、非线性系统。基于滤波X最小均方(Filtered-X Least Mean Square,FXLMS)算法架构推导通用勒让德滤波器对应的自适应GLFXLMS算法,并分析该算法的计算量,完成该方法与其他方法在不同非线性条件下的控制效果对比。实验结果表明,对于不同的非线性有源噪声控制模型,所提算法控制效果良好。     

极限梯度提升声品质预测模型在车内噪声主动控制中的运用

针对特种车车内噪声声品质提升问题，利用极限梯度提升（XGBoost）算法建立声品质预测模型，模型预测值与实际主观评价值的平均相对误差为2.43%，分析得到客观参数对主观分数的影响权重；针对车内噪声非线性、非平稳性的特点，提出一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和滤波-x最小均方（Filtered-x Least Mean Square, FxLMS）算法相结合的主动控制方法，预测模型结果表明，主观分数提升2.11，提升幅度为26.6%。此方法对特种车内噪声非线性、非平稳性具有良好的控制效果，能有效改善车内声品质。     

频率选择性滤波最小均方算法的研究

采用基于频率选择性滤波最小均方算法对车内噪声主动控制策略进行研究,并在Matlab/Simulink环境中对该算法进行单频噪声信号的自适应抵消仿真分析,结果表明,噪声信号抵消效果明显。     

车内噪声主动控制算法研究

为了能更好地实现对车内噪声的控制,提出了一种基于sym6小波的离散小波变换(DWT),将其与FxLMS结合形成DWT-FxLMS主动噪声控制算法,并构建相应的主动噪声控制(ANC)系统模型。将采集的车内噪声作为参考噪声源,参考信号经由MALLAT塔式算法实现的离散小波变换分解为具有多分辨率的多个子带,再由FxLMS算法处理,最终经离散小波逆变换实现信号的重构。利用计算机仿真分析该算法对车内噪声的控制效果并与时域FxLMS算法(TD-FxLMS)和频域FxLMS算法(FD-FxLMS)进行比较。结果表明,与TD-FxLMS算法相比,DWT-FxLMS算法大大降低了计算复杂性且收敛性更好;与FD-FxLMS算法相比,DWT-FxLMS算法能有效消除稳态和非稳态噪声,而FD-FxLMS算法无法有效消除非稳态噪声。     

某微型车车内振动噪声分析及控制

以提高某微型车车内NVH性能为目标,通过建立声固耦合有限元模型,进行噪声传递函数分析,以车内响应点噪声峰值为评判标准,筛选出引起车内噪声的主要危险激励频率和危险工况;进一步通过工作变形有限元分析,确定在危险工况下振动变形最大的车身板件,即引起车内噪声的危险板件;以加装动力吸振器的方式抑制危险板件的振动,进而降低车内噪声。试验结果表明,车内48 Hz噪声峰值降低2 d B(A)左右,满足优化要求。     

自适应结构振动主动控制技术及实验研究

本文详细论述了采用自适应滤波技术实现结构振动主动控制的原理和方法，并研制出自适应结构振动主动控制系统。自适应算法为最小均方（ＬＭＳ）算法，硬件是由ＴＭＳ３２０Ｃ２５组成的信号处理系统。运用该系统对一矩形薄板进行了振动主动控制实验，取得了良好的抵消振动效果和降低噪声辐射效果。     

多路分离式PID模数混合主动噪声控制技术研究

针对机电产品具有的多谐频噪声特性,提出一种多路分离式模拟滤波与数字PID相位自动跟踪相结合的模数混合主动噪声控制方法,消声实验结果表明该方法在多谐频管道噪声消除中稳定有效。针对目前三维声场主动噪声控制工程应用难的状况,提出利用通风道或窗结构将三维声场聚声为一维声场实现主动噪声控制的工程技术并以干式变压器为对象进行探索研究。     

基于参考信号重建的双层隔振系统主动控制试验研究EI北大核心CSCD

针对双层隔振系统振动控制过程中参考信号不稳定的问题,设计了一种基于反馈理论的参考信号重建FXNLMS算法,在多种工况下进行振动主动控制试验。搭建双层隔振主动控制试验平台,采用最小均方算法建立误差通道的FIR滤波器数据通道模型;分析经典FXLMS控制算法,通过获取输出与误差信号对参考信号进行重建,采用归一化方法实时调整步长因子。单频和多频情况下进行仿真分析,结果表明重建信号与实际信号具有很高的重合度,控制系统具有良好的控制效果。试验结果表明,参考信号重建算法比FXLMS算法具有更好的稳定性和抗干扰能力,且不同条件下激励频率处振动衰减量可达15~30 dB。     

轮心激励下车辆结构路噪传递路径分析

基于结构噪声传递路径分析的基本原理,建立在轮心加速度激励下整车NVH性能仿真分析CAE模型,探讨匹配传递函数的车内噪声峰值优化方法。以某SUV车型为研究对象,在襄阳试车场对整车60 km/h时速下的车内噪声和轮心加速度等参数进行测量,作为整车结构路噪分析模型的边界条件,获得了驾驶员右耳处车内噪声仿真值,其与试验数据基本吻合,在56 Hz和112 Hz存在明显噪声峰值。通过传递路径分析确定了112 Hz噪声峰值贡献量最大的路径,并对该路径悬架侧进行了振-振传递函数(VTF)分析,结合车身侧声-振传递函数(NTF)对其进行匹配优化,使112 Hz频率下噪声峰值降低8.45 dB(A)。     

改进型FULMS算法实现压电机敏框架结构振动抑制

航空航天器结构振动主动控制研究一直非常活跃,其中自适应滤波FULMS算法构成主要控制方法之一,但该算法存在一个如何提取有效参考信号的问题。提出一种改进型FULMS振动控制算法,算法过程是通过从振动结构中直接提取振动响应残差信号,进而基于控制器结构和算法过程数据构造出参考信号,满足于激扰信号的相关性并进入算法控制过程;在此基础上,构建了一种压电机敏框架结构和实验平台进行实验验证,阐述了实验模型结构模态分析、分布式压电传感器和驱动器优化配置,以及实验平台构建和实验过程分析。研究结果表明,改进型FULMS算法较为有效地解决了参考信号实际获取问题,并具有良好的收敛性和结构振动抑制效果,对自适应滤波振动控制算法进一步实用化具有良好意义。     

基于声传递向量法的路面激励引起车内噪声的仿真研究

为降低路面激励引起的车内噪声,通过构造路面,采用声传递向量法(Acoustic Transfer Vector,ATV)以及1/3倍频程滤波的方法,求解驾驶员耳旁20~250 Hz频段内各中心频率处的A级声压以及驾驶员感受到的总声压,以真实反映人耳对路面激励引起的车内噪声的感受。将沥青路面激励下某车型的悬架与车身之间的作用力作为激振力,应用动力学软件进行仿真;采用有限元法中的响应分析计算车身振动的速度响应;以车身振动速度响应作为边界条件,利用基于边界元的声传递向量法计算出车内声学响应。获得的路面激励与车内声响应之间的关系可为车内噪声的控制、悬架系统的优化提供参考。     

基于滤波x-LMS算法的磁悬浮隔振器控制研究

针对自行研制的磁悬浮隔振器进行自适应前馈控制,设计了基于滤波x最小均方(Filtered x Least Mean Square——滤波x-LMS)算法的控制律。为了将滤波x-LMS算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振系统,对滤波x-LMS算法进行了改进。在磁悬浮隔振系统上进行振动主动控制实验,实验结果表明,该控制算法取得了良好的减振效果。