一种装甲车舱室内噪声主动控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种装甲车舱室内噪声主动控制方法及系统,方法包括参考传声器采集多个主噪声源噪声，作为参考信号输入；误差传声器采集噪声控制后的残余噪声，作为误差信号输入；模糊控制器接收参考输入信号、误差输入信号基于模糊神经网络的自适应FX‑RBF网训练算法对参考信号和误差信号进行分析,并输出反相的目标声信号y[n]至扬声器与主噪声源噪声x[n]相叠加。本发明专利技术基于模糊神经网络的主动噪声控制，对2000Hz以下的噪声具有明显的降噪效果，其中，对1000Hz以下低频噪声的降噪效果尤为显著。

Indoor noise active control method and system for armored cabin

The invention discloses an armored vehicle cabin noise active control method and system, method including reference microphones to collect a plurality of main noise source noise, as a reference signal input; the residual noise and noise control error microphones to collect the error signal as input; the fuzzy controller receives the reference input signal and error analysis of input signal the reference signal and the error signal of the fuzzy neural network adaptive FX RBF network training algorithm based on the target y[n] signal to the speaker and the main source of the noise and noise of x[n] output phase superposition. The invention is based on the active noise control of the fuzzy neural network, and has obvious noise reduction effect to the noise below 2000Hz, wherein the noise reduction effect of the low-frequency noise below 1000Hz is particularly remarkable.

【技术实现步骤摘要】
一种装甲车舱室内噪声主动控制方法及系统
本专利技术涉及船舶舰艇领域噪声控制技术，特别涉及一种装甲车舱室内噪声主动控制方法及系统。
技术介绍
装甲车驾驶室及成员舱内部噪声超标，严重影响了相关人员的生理和心理健康，舱内的减振降噪设计是一项比较重要的工作。装甲车舱内的主要噪声源主要包括：车辆高速行驶时，空气紊流造成车身结构振动，在车内产生高频噪声；发动机工作及传动系的质量不平衡所引起的车身结构振动，在车内辐射中频噪声；路面不平整时的悬架系统振动引起车身结构振动，在车内产生低频噪声。常规的装甲车多通过在驾驶室和乘员室布置阻尼吸声材料、加强车内地板的吸声和隔声性能、增设发动机隔声罩等物理降噪措施进行舱内的被动式噪声控制，被动式降噪措施对高频噪声的隔离效果较好，而对中低频噪声的控制效果较差。为了提高装甲车的驾驶舒适度，提高军事作战能力，急需采用主动降噪方案，对舱室内的中低频进行控制。针对上述问题，现急需推出一款装甲车舱室内噪声主动控制方法及系统，实现在较大频带宽度内的噪声控制。
技术实现思路
鉴于上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种装甲车舱室内噪声主动控制方法及系统。本专利技术解决技术问题采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种装甲车舱室内噪声主动控制方法，其特征在于，包括：参考传声器采集多个主噪声源噪声x[n]，作为参考信号输入；误差传声器采集噪声控制后的残余噪声e[n]，作为误差信号输入；模糊控制器接收参考输入信号x[n]、误差输入信号e[n]，基于模糊神经网络的自适应FX‑RBF网训练算法对参考信号和误差信号进行分析,并输出反相的目标声信号y[n]至扬声器；以及扬声器发出用于抵消主噪声源噪声的目标声信号y[n]，与主噪声源噪声x[n]相叠加。

【技术特征摘要】
1.一种装甲车舱室内噪声主动控制方法，其特征在于，包括：参考传声器采集多个主噪声源噪声x[n]，作为参考信号输入；误差传声器采集噪声控制后的残余噪声e[n]，作为误差信号输入；模糊控制器接收参考输入信号x[n]、误差输入信号e[n]，基于模糊神经网络的自适应FX-RBF网训练算法对参考信号和误差信号进行分析,并输出反相的目标声信号y[n]至扬声器；以及扬声器发出用于抵消主噪声源噪声的目标声信号y[n]，与主噪声源噪声x[n]相叠加。2.根据权利要求1所述的装甲车舱室内噪声主动控制方法，其特征在于，所述模糊控制器包括声学模式提取器，利用所述声学模式提取器针对需要控制的所述主噪声源的振幅、能量、相位、频率、方向和统计特性的声学属性，从一系列不相关的参考声学模式中提取至少一种参考声学模式。3.根据权利要求2所述的装甲车舱室内噪声主动控制方法，其特征在于，所述模糊控制器基于以上多个不相关参考声学模式进行模糊控制，并输出噪声控制模式。4.根据权利要求3所述的装甲车舱室内噪声主动控制方法，其特征在于，所述噪声控制模式包括但不限于噪声源数量、所述主噪声源的位置、所述主噪声源的类型、所述主噪声源的声学属性。5.根据权利要求1所述的装甲车舱室内噪声主动控制方法，其特征在于，所述自适应FX-RBF网训练算法包括：基于模糊c-均值聚类对参考噪声信号数据集进行划分；基于近似梯度下降法自适应减少每次迭代的计算步长，并动态调整最小均方差算法的学习速率。6.根据权利要求1所述的装甲车舱室内噪声主动控制方法，其特征在于，所述自适应FX-RBF网训练算法还包括：对时滞信号的幅值和相位进行分析，重构反相目标声信号后输出至扬声器。7.根据权利要求5所述的装甲车舱室内噪声主动控制方法，其特征在于，所述基于模糊c-均值聚类对参考噪声信号数据集进行划分的步骤包括：使用高斯函数作为算法的基函数，在确定适合实际噪声情况的最佳聚类个数c和最佳权重因子m后，对隐含层的中心向量进行学习，直到中心向量不再变化或小于预设阈值，并计算高斯函数方差；所述基于近似梯度下降法自适应减少每次迭代的计算步长，并动态调整最小均方差算法的学习速...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢优胜，
申请(专利权)人：邢优胜，
类型：发明
国别省市：北京,11