摘要：基于电动扬声器的顺性、磁力因子和音圈自感三个非线性参数,建立了基于电力声类比线路方法的次级声源非线性时域模型。采用该模型对次级声源总谐波失真(THD)进行仿真,并与测试结果进行比较,结果表明在较低频率范围、较大输入信号幅值的情况下,该非线性模型是可行的。将该模型引入有源噪声控制系统,并以滤波-XLM S算法为例,对采用次级声源理想模型、线性时域模型和非线性时域模型的控制系统分别进行仿真,结果表明采用非线性模型系统的降噪量远低于采用其他模型的系统,并且非线性失真度大小对降噪量也具有明显的影响。

摘要：反馈有源噪声控制系统结构简单,抗外界干扰能力强,但在对频率成分复杂的噪声控制时通常存在收敛速度慢、控制残差高等缺陷。本文针对工程中常见的离散线谱噪声反馈控制问题设计了一种最近邻-多频陷波器(NNR-MNF)反馈有源控制模型,使用最近邻回归器算法先验计算时域最优滤波器系数的近似解,在参数空间内从一个接近最优解的位置开始训练滤波器参数,使系统能够以一个较小的步长对复杂噪声进行控制,在快速收敛的同时避免系统发散问题。基于驱逐舰轮机噪声真实数据的计算机仿真实验结果表明,NNR-MNF算法相比传统控制方法其收敛时间减少了约70%。该结果说明使用基于机器学习的参数预训练方法能够有效提升噪声有源控制系统的收敛速度,为主动噪声控制问题提供了一种新的优化方案。

摘要：为了提高有源噪声控制系统的降噪效果,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和响度的控制系统。该系统首先采用EMD方法对噪声源进行自适应分解,并对分解后的各个固有模态函数(intrinsic mode functionI,MF)分量的响度进行计算,然后根据各个分量的响度大小进行残差滤波器的设计。与基于A计权曲线设计的残差滤波器相比,该方法所设计滤波器能更好地抑制响度较小的信号频率成分。对有源噪声控制系统的降噪效果进行了仿真,结果表明,所提出的控制系统比传统滤波-X LMS(filtered-X least mean square)方法和采用基于A计权残差滤波器的系统降噪效果更好。

摘要：为了提高有源噪声控制系统的降噪效果,提出了基于经验模态分解的多通道有源噪声控制系统。该系统首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法对多个噪声源信号分别进行自适应分解,并对分解后的每个信号各个IMF(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量的响度分别进行计算,然后根据各个分量的响度大小进行残差滤波器的设计。与基于A计权曲线设计的残差滤波器相比,该方法所设计滤波器能更好地抑制响度较小的信号频率成分。对车内噪声进行测试并对双通道有源控制系统的降噪效果进行了仿真,结果表明,所提出的控制系统比传统滤波-X LMS方法和采用基于A计权残差滤波器系统的主观降噪效果有所改善。

摘要：针对封闭矩形空间,建立了基于小波迦辽金法的结构-声耦合计算模型.采用正交试验设计方法研究了次级声源位置和复强度2个因素的交互作用对有源噪声控制系统的降噪量的影响.虽然此交互作用均被以往文献所忽略,但研究表明该交互作用对于系统降噪量的影响比较显著.在此基础上,分别采用遗传算法和基于均匀设计的模式搜索方法,优化次级声源的位置和复强度.通过比较发现,考虑交互作用的优化结果较忽略交互作用的优化结果性能提高约30%,并且基于均匀设计的模式搜索算法的搜索效率虽然高于遗传算法,但容易陷入局部最优.

摘要：为研究有源噪声控制（ANC）技术应用于变电站噪声治理的问题,设计并搭建了一种基于快速频域变块长最小均方误差算法（FVBLMS）的有源噪声控制系统装置。提出的FVBLMS算法在BLMS算法基础上提高了计算效率,增强了在线性能,通过性能分析及仿真验证该算法的计算时间比BLMS算法缩短了0.058 s。在FVBLMS算法基础上,设计并搭建了一套具有能够抵抗变电站强磁环境干扰的有源噪声控制系统装置,利用该装置在真实变电站中进行降噪实验。实验结果表明,该噪声控制系统在局部降噪区域内取得平均5.8 dB的总降噪量,为ANC系统在变电站噪声治理中的实际应用提供依据和参考。

摘要：针对电力系统设备噪声问题,探讨有源噪声控制的设计方法 ,提出基于广义有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)滤波器优化的有源噪声前馈控制算法,同时给出了信号检测传感器的布放方案,并通过误差传感器评价噪声控制的效果。采集了2组电力设备的噪声作为初级声源,并进行有源降噪的仿真,仿真结果显示,频率为50、100和200 Hz的低频噪声成分被降低了12～18 dB,可见,利用有源噪声控制技术实现电力系统设备低频噪声的控制是一种有效的途径。

摘要：有源噪声是自适应滤波器的实时应用。它要求用现代快速运算数字信号处理的全部功能来实现，即使有用频率范围很低，也需要用数千赫的采样频率，算法要求有效的高速处理，系统硬件设计允许软件的多功能控制以及有源降噪系统的自动操作。本文给出了有源噪声控制的声学和硬件／软件考虑，讨论了使用ＡＤＳＰ—２１０１／２１０５芯片实现有源降噪自适应控制。

摘要：碳纳米管薄膜扬声器是近几年发展起来的一种基于热声效应的新型扬声器。以探究碳纳米管薄膜扬声器作为次级声源的可行性为目的,研究了碳纳米管薄膜远场声压及主要影响因素,进而设计出可调节的并联结构薄膜扬声器;首次提出将碳纳米管薄膜应用于有源噪声控制中,将其作为次级声源构建有源消声模型,以初、次级声源的总声功率最小为目标,推导出薄膜声源的最优控制电压;设计了5个不同的薄膜扬声器作为次级声源对单极子初级声源实施控制,计算有源控制效果,分析控制效果的主要影响因素。

摘要：传统有源控制算法未考虑控制后的声品质特性,而误差滤波最小均方(Filter-error least mean square,FeLMS)算法通过对误差滤波器的设置可较好地优化声品质。已有FeLMS算法的优化目标大多仅基于心理声学客观参量,未考虑不同类型噪声的频谱差异。针对该问题,以直升机舱内噪声为研究对象,研究面向声品质优化的有源控制算法。首先将直升机舱内人耳位置处采集的噪声样本作为初级噪声,开展烦恼度主观评价实验,然后对烦恼度实验数据进行多元线性回归得到直升机舱室噪声烦恼度的声品质模型,最后根据模型中烦恼度得分的频率响应曲线进行滤波器设计,以此为基础优化FeLMS算法。计算机仿真和主观评价实验结果表明,进行控制后噪声烦恼度明显降低。相较于传统滤波x最小均方(Filter-x Least Mean Square,FxLMS)算法,FeLMS算法在提升声品质方面效果更为明显。