一种变步长Co-FXLMS算法的噪声主动控制算法制造技术

本发明专利技术涉及一种变步长Co

【技术实现步骤摘要】
一种变步长Co
‑
FXLMS算法的噪声主动控制算法


[0001]本专利技术涉及汽车控制
，尤其涉及一种变步长Co
‑
FXLMS算法的噪声主动控制算法。

技术介绍

[0002]随着人们对驾乘体验的追求，车辆的NVH问题逐渐成为消费者购车所要考虑的关键问题之一。因此，对车辆NVH的控制特别是对中低频噪声的控制变的愈发重要，受限于传统NVH控制的手段，人们亟需新的控制方法达到满意的控制效果，以此控制汽车、工厂、家电、候车厅和飞机场等场合的噪声问题。
[0003]噪声的控制方法有被动方式和主动方式，由于被动方式主要控制中高频噪声，因此采用被动控制方式在应对中低频噪声时，不能达到理想的控制效果。而具有最优步长的噪声主动控制系统可有效控制低频噪声，其中对发动机噪声和路噪的控制效果最为明显。尽管如此，在程序调试过程中，步长的调节一方面占用大量的程序调试时间，另一方面，步长的具体值也严重影响到系统的控制效果。
[0004]FXLMS算法具有结构简单，控制逻辑易于实现，对硬件要求不高的优点，因此在噪声主动控制领域应用较为广泛。但在相同收敛条件下，滤波器系数的长度和步长决定了其收敛速度的快慢和稳态误差的大小。对于固定阶数的滤波器，较大步长FXLMS算法会取得较快的收敛速度，但其收敛误差也会较大，较小的步长收敛速度较慢，但稳态误差较小，因此需要一个可变步长同时兼顾收敛时间和稳态误差。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对现有技术的不足从而提供一种变步长Co
‑
FXLMS算法的噪声主动控制算法，解决了现有技术噪声控制方面收敛速度慢，稳态误差大的问题。
[0006]本专利技术是采用如下技术方案来实现的：
[0007]一种变步长Co
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FXLMS算法的噪声主动控制算法，(1)通过LMS算法发出白噪声，对次级路径的传递函数进行辨识，辨识结果为S(n)；
[0008](2)根据接收到的输入噪声信号x(n)与次级扬声器发出的次级声源求出误差信号e(n)；
[0009](3)根据误差信号e(n)与输入信号x(n)计算两者的相关系数μ(n)；
[0010](4)将步骤(2)所计算得到的误差信号e(n)及步骤(3)计算得到的相关系数μ(n)与输入信号x(n)对系统的滤波器权值系数进行更新，权值系数的更新公式为：
[0011]W(n+1)＝W(n)+2μ(n)x(n)e(n)
[0012](5)重复步骤(2)
‑
(4)进行算法迭代。
[0013]优选的：W(n+1)＝W(n)+2μ(n)x(n)e(n)
[0014]式中：x(n)为输入信号，e(n)为误差信号，μ(n)为可变步长，其对应的更新公式为：
[0015][0016]优选的：λ为常数，取值为0＜λ≤1。
[0017]优选的：
[0018][0019]式中：为白噪声信号，为LMS算法中的收敛步长，为辨识的传递函数。
[0020]优选的：所述的可变步长μ(n)，随着输入信号x(n)和误差信号e(n)之间的相关系数变化而变化；在迭代初期，次级声源幅值较小，误差信号与输入信号相关性较强，可变步长μ(n)取值较大，收敛速度较快；在迭代后期，次级声源较大，误差信号与输入信号相关性较弱，此时系统已接近收敛，误差具有较强的稳定性。
[0021]优选的：所述的可变步长μ(n)，输入信号x(n)和误差信号e(n)的长度为固定值且与权值更新系数W(n)长度一致。
[0022]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：
[0023]本专利技术的所述FXLMS算法具有结构简单，控制逻辑易于实现，对硬件要求不高的优点，通过可变步长达到兼顾收敛时间和稳态误差的效果。
附图说明
[0024]下面结合附图对实用专利技术作进一步的说明：
[0025]图1为本专利技术的原理框图；
[0026]图2为本专利技术的FXLMS算法和变步长Co
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FXLMS算法计算的误差曲线对比。
具体实施方式
[0027]为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在本专利技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0028]实施例一：
[0029]如图1和图2所示，如图1所示的一种变步长Co
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FXLMS算法，主要包括如下步骤：
[0030]步骤一、如图1所示，白噪声对次级传递路径的传递函数S(n)进行在线辨识，调节LMS算法中的收敛步长，使该在线辨识算法收敛，得到收敛的误差信号e(n)和辨识的传递函数其中：
[0031][0032][0033]式中：为白噪声信号，为LMS算法中的收敛步长，为辨识的传递函数。
[0034]步骤二、自适应滤波器和次路径传递函数S(n)并行连接，用LMS算法对其进行辨识，作为次级路径S(n)的估计，当自适应过程收敛时，滤波器参数可唯一收敛到S(n)。输入信号x(n)经过权值系数W(n)和传递函数之后，经次级扬声器发出次级声源计算输入信号x(n)与次级声源的之间的差值e(n)，以及其与输入信号x(n)之间的相关系数，然后经过调节因子λ对收敛步长进行调节，可变步长为：
[0035][0036]式中：λ为常数，取值为0＜λ≤1，这里λ＝0.02。
[0037]通过可变步长μ(n)、误差信号e(n)和输入信号x(n)对系统的滤波器系数进行迭代，迭代公式为：
[0038]W(n+1)＝W(n)+2μ(n)x(n)e(n)
[0039]步骤三、可变步长中的λ为常数，可根据系统的收敛情况和误差大小进行调整，其调节范围为0＜λ≤1。
[0040]步骤四、由于可变步长μ(n)随着输入信号和误差信号之间的相关系数变化而变化，在迭代初期，次级声源较小，误差信号与输入信号相关性较强，可变步长μ(n)取值较大，导致系统的收敛速度较快。在迭代后期，次级声源较大，误差信号与输入信号相关性较弱，此时系统已接近收敛，误差信号达到一定的稳定性。
[0041]步骤五、重复以上步骤进行算法迭代，可变步长μ(n)可同时兼顾收敛时间和稳态误差。图2为FXLMS算法和Co
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FXLMS算法的误差信号，从图可以看出Co
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FXLMS算法的收敛时间和稳态误差明显减小，验证了该算法的有效性。
[0042]具体的，系统在线识别的LMS算法为固定步长本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变步长Co
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FXLMS算法的噪声主动控制算法，其特征在于：(1)通过LMS算法发出白噪声，对次级路径的传递函数进行辨识，辨识结果为S(n)；(2)根据接收到的输入噪声信号x(n)与次级扬声器发出的次级声源求出误差信号e(n)；(3)根据误差信号e(n)与输入信号x(n)计算两者的相关系数μ(n)；(4)将步骤(2)所计算得到的误差信号e(n)及步骤(3)计算得到的相关系数μ(n)与输入信号x(n)对系统的滤波器权值系数进行更新，权值系数的更新公式为：W(n+1)＝W(n)+2μ(n)x(n)e(n)(5)重复步骤(2)
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(4)进行算法迭代。2.如权利要求1所述的变步长Co
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FXLMS算法的噪声主动控制算法，其特征在于：W(n+1)＝W(n)+2μ(n)x(n)e(n)式中：x(n)为输入信号，e(n)为误差信号，μ(n)为可变步长，其对应的更新公式为：3.如权利要求2所述的变步长Co
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【专利技术属性】
技术研发人员：高东阳，王桦瑀，王淼，
申请(专利权)人：陕西汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：