一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统及其方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统及其方法，该系统包括参考麦克风、控制器、作动器和误差麦克风；参考麦克风和误差麦克风分别安装在临近声源处和控制点处，分别采集待控制的参考信号与反馈信号，并将采集的信号转换为电信号输入至所述控制器的输入端；控制器对参考信号和反馈信号进行处理后生成与待控制噪声信号振幅相同且相位相反的控制信号，将控制信号输入至所述作动器的输入端；作动器将控制信号转化为控制声波，在控制点处与待控制噪声叠加，进行噪声消除。本发明专利技术设计合理，其结合k‑NN法和自适应LMS算法，减少了控制过程中的收敛时间，加快了收敛速度，有效地满足了特殊工况下降噪系统快速收敛的需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统及其方法
本专利技术属于有源噪声控制
，尤其是一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统及其方法。
技术介绍
低频线谱噪声作为目前生活与工业生产中较为常见的一类噪声，对人们的正常生活与工作由极大的影响，长时间暴露在噪声环境下严重时甚至会影响到居民和劳动者的身心健康，长久以来高效噪声控制技术都是声学研究领域的重要问题。一般而言，常见的降噪手段主要包括被动消声和主动消声两种。其中，被动消声一般通过设置消声材料阻挡声波传播路径或利用声学覆盖层减弱噪声的回波与透射波实现。被动消声技术的工作频率以中高频为主，尤其对高频噪声能起到较好的效果，但是对于低频噪声效果有限。因此，目前针对低频噪声往往会考虑使用主动噪声控制技术进行抑制。主动噪声控制技术利用声学叠加原理，即噪声可以通过次级声源产生一个幅度相同相位相反的控制声波予以抵消，达到噪声抑制的目的。主动噪声控制系统通常由采集声学信号的拾麦克风、处理噪声信号的控制器和发出控制声波的作动器组成。常见的控制系统一般通过自适应滤波算法控制次级声源输出，使得系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统，其特征在于：包括参考麦克风、控制器、作动器和误差麦克风；/n所述参考麦克风和误差麦克风分别安装在临近声源处和控制点处，分别采集待控制的参考信号与反馈信号，并将采集的信号转换为电信号输入至所述控制器的输入端；/n所述控制器对参考信号和反馈信号进行处理后生成与待控制噪声信号振幅相同且相位相反的控制信号，将控制信号输入至所述作动器的输入端；/n所述作动器将控制信号转化为控制声波，在控制点处与待控制噪声叠加，进行噪声消除。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统，其特征在于：包括参考麦克风、控制器、作动器和误差麦克风；
所述参考麦克风和误差麦克风分别安装在临近声源处和控制点处，分别采集待控制的参考信号与反馈信号，并将采集的信号转换为电信号输入至所述控制器的输入端；
所述控制器对参考信号和反馈信号进行处理后生成与待控制噪声信号振幅相同且相位相反的控制信号，将控制信号输入至所述作动器的输入端；
所述作动器将控制信号转化为控制声波，在控制点处与待控制噪声叠加，进行噪声消除。


2.根据权利要求1所述的一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统，其特征在于：所述控制器包括FFT电路、离群点检测电路、先验数据集、k-NN回归器电路、LMS滤波器电路和驱动电路；
所述FFT电路对参考信号进行快速傅里叶变换，并将计算得到的频谱输入离群点检测电路；
所述离群点检测电路通过dbscan算法提取频谱中的离群点作为线谱的频率输入k-NN回归器电路；
所述频率输入k-NN回归器电路搜索先验数据集中与该频率相邻的样本点做加权平均得到LMS算法的迭代初值；
所述LMS滤波器电路根据误差信号和参考信号对LMS模块抽头权值矢量进行重新迭代，计算出控制信号；
所述驱动电路将控制信号输出给作动器。


3.根据权利要求2所述的一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统，其特征在于：所述控制器为集成电路芯片。


4.如权利要求1至3任一项所述一种基于惰性学习的自适应有源噪声控制系统的控制方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、取采样率为Fs，分别对频率fi＝1，2，……，fmax建立单频信号
步骤2、取自适应滤波算法的迭代步长为μ，FIR滤波器长度为l，利用LMS算法分别迭代求各fi对应的抽头权值矢量ωi至...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐俊，施麟，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12