一种基于最优临界频带幅值增益控制的主动噪声均衡控制方法与流程

本发明涉及一种汽车车内主动噪音控制方法，尤其是一种基于最优临界频带幅值增益控制的主动噪声均衡控制方法。

背景技术：

汽车车内噪声的传统控制手段主要有隔声、吸声等手段。但受成本、布置空间和材料特性等因素的限制,对车内低频噪声的控制效果都不太理想,且均属于被动的噪声控制方法,既不能根据车辆复杂多变的行驶工况自动调整,更不能有选择性地控制特定频段的噪声。因此无法实现汽车车内声品质的改善。

与被动降噪措施相对应,主动噪声控制（anc）方法是依据声波干涉相消原理通过次级声源发声抵消原有噪声实现降噪，同时随着数字信号处理技术和集成电路广泛应用日渐兴起。主动噪声控制采用以声治声的方法对低频噪声有良好的抑制效果，目前的anc针对的是某一频率或整体噪声的消除，没有选择性地控制特定频段（一般为临界频带）的噪声使之产生均衡效果从而改善声品质。

目前anc方法对参考信号的获取通常采用一路或多路振动加速度信号或发动机转速信号来识别，很难同时满足实时性和全面性。此外，anc方法中参考信号识别后直接进入自适应控制算法驱动次级声源实现噪声的最大消除，无声音优化。

技术实现要素：

为解决上述现有主动噪声控制（anc）方法难以同时满足实时性和全面性的技术问题，本发明提供一种基于最优临界频带幅值增益控制的主动噪声均衡控制方法。

一种基于最优临界频带幅值增益控制的主动噪声均衡控制方法，具体步骤是：

a.车内噪音和发动机震动基于相干计算识别获取参考信号x(n)；

b.根据步骤a得到的参考信号x(n)建立bp神经网络声品质模型并优化临界频带幅值增益，获得最优临界频带幅值增益β及其组合{β}；

c.将步骤a得到的参考信号x(n)分两路，一路经过初级通路p(z)成为初级声信号d(n)，另一路经次级通路估计滤波器se(z)后与伪误差信号e’(n)一起输入lms算法控制的自适应滤波器，由此产生一组权值，该权值与参考信号相乘后得到次级声控制信号y(n)；

y(n)与步骤b中得到的最优幅值增益β结合得到真实次级声信号s(n)=(1-β)y(n)以及伪次级声信号s’(n)=βy(n)。真实次级声信号s(n)与初级声信号d(n)形成的真实误差e(n)与伪次级声信号s’(n)形成更新的伪误差信号，由此不断调整自适应滤波器的权值，更新次级声控制信号。

在上述技术方案的基础上，进一步的，所述步骤a车内噪音和发动机震动基于相干计算识别获取参考信号x(n)，是一路相干计算识别出相干高于设定值的频带range(i)，定义如式入下：

其中为发动机悬置被动侧振动加速度自功率谱，为车内噪声自功率谱，为发动机振动与车内噪声的互功率谱，为相干系数，在0~1之间；

另一路进行幅值谱计算a(f)；识别range(i)内a(f)最大值x（i）及对应频率f（i）,得到参考信号x（n）。

在上述技术方案的基础上，进一步的，所述步骤b根据步骤a得到的参考信号x(n)建立bp神经网络声品质模型并优化临界频带幅值增益，获得最优临界频带幅值增益β及其组合{β}，具体步骤如下：

a.根据参考信号x（n）判断其临界频带bark；

b.为相关bark增益系数赋初始值,其中;

c.参考信号相关的各以0.1为间隔，从0.0变化至1.5；

d.根据频带增益系数与频带线性总声压幅值的关系，估算当前增益系数向量β对应的均衡后各参考信号相关bark线性总声压幅值;

e.计算不同β向量时误差信号的噪声声品质；

f.判断步骤e得到的信号噪声舒适度是否到达最优声品质，若不是最优返回步骤c；若是最优声品质，输出至步骤c。

在上述技术方案的基础上，进一步的，所述步骤d根据频带增益系数与频带线性总声压幅值的关系，估算当前增益系数向量β对应的均衡后各参考信号相关bark线性总声压幅值是，令临界频带内参考信号频率的幅值谱分量为pr(f)，非参考信号频率的幅值谱分量为pn(f)，主动噪声均衡控制后，参考信号分量变为原来的β倍，非参考信号分量保持不变：

一个临界频带内声信号幅值在主动均衡控制后与幅值增益β的关系为：

(4)

其中，w(f)为权系数。

本发明的优点是：基于声-振相干计算可识别出多个参考信号频率进行均衡控制，提高噪声控制的全面性。将参考信号频率对应到临界频带内，以频带内声信号幅值增益为控制目标在实施控制之前先根据声品质模型优化出最优增益组合。本方法与anc控制相比，能在多频带控制声信号幅值实现声信号均衡，同时增加了基于声品质模型的优化环节，最终达到声品质最优。

附图说明

图1是本发明流程示意图；

图2是步骤a流程示意图；

图3是步骤b流程示意图；

图4是fxlms自适应主动噪声均衡控制原理图；

图5是实施例1中4档2000rpm不同增益β控制下车内噪声时域信号示意图；

图6是主动均衡控制前后车内噪声声品质对比图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的实例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的原件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

如图1所示，一种基于最优临界频带幅值增益控制的主动噪声均衡控制方法，具体步骤是：

a.车内噪音和发动机震动基于相干计算识别获取参考信号x(n)；

b.根据步骤a得到的参考信号x(n)建立bp神经网络声品质模型并优化临界频带幅值增益，获得最优临界频带幅值增益β及其组合{β}；

c.将步骤a得到的参考信号x(n)分两路，一路经过初级通路p(z)成为初级声信号d(n)，另一路经次级通路估计滤波器se(z)后与伪误差信号e’(n)一起输入lms算法控制的自适应滤波器，由此产生一组权值，该权值与参考信号相乘后得到次级声控制信号y(n)；

y(n)与步骤b中得到的最优幅值增益β结合得到真实次级声信号s(n)=(1-β)y(n)以及伪次级声信号s’(n)=βy(n)。真实次级声信号s(n)与初级声信号d(n)形成的真实误差e(n)与伪次级声信号s’(n)形成更新的伪误差信号，由此不断调整自适应滤波器的权值，更新次级声控制信号。

如图2所示，所述步骤a车内噪音和发动机震动基于相干计算识别获取参考信号x(n)，是一路相干计算识别出相干高于设定值的频带range(i)，定义如式入下：

其中为发动机悬置被动侧振动加速度自功率谱，为车内噪声自功率谱，为发动机振动与车内噪声的互功率谱，为相干系数，在0~1之间；

另一路进行幅值谱计算a(f)；识别range(i)内a(f)最大值x（i）及对应频率f（i）,得到参考信号x（n）。

如图3所示，所述步骤b根据步骤a得到的参考信号x(n)建立bp神经网络声品质模型并优化临界频带幅值增益，获得最优临界频带幅值增益β及其组合{β}，具体步骤如下：

a.根据参考信号x（n）判断其临界频带bark；

b.为相关bark增益系数赋初始值，其中；

c.参考信号相关的各以0.1为间隔，从0.0变化至1.5；

d.根据频带增益系数与频带线性总声压幅值的关系，估算当前增益系数向量β对应的均衡后各参考信号相关bark线性总声压幅值；

e.计算不同β向量时误差信号的噪声声品质；

f.判断步骤e得到的信号噪声舒适度是否到达最优声品质，若不是最优返回步骤c；若是最优声品质，输出至步骤c。

实施例1

设定相干系数为0.99，车辆运行工况为多个当我不同发动机转速，其中在4档2000rpm转速下，根据步骤a中式（1）：

识别出的参考信号频率如表1所示：

对识别出的参考信号判断临界频带bark，令临界频带内参考信号频率的幅值谱分量为pr(f)，非参考信号频率的幅值谱分量为pn(f)，主动噪声均衡控制后，参考信号分量变为原来的β倍，非参考信号分量保持不变：

一个临界频带内声信号幅值在主动均衡控制后与幅值增益β的关系为：

（4）

其中，w(f)为权系数。

搭建声品质模型根据各临界频带幅值增益计算声品质值，采用枚举法优化出最优声品质时的幅值增益组合{β}并输出给fxlms控制算法。本例中权系数w(f)取1，声品质指标为“舒适度”，声品质模型由bp(backpropagating)神经网络搭建，其输入层神经元数量为5，输出层神经元数量为1，隐含层数量为7。临界频带幅值增益β的范围设定在0~1.5。得到最优幅值增益组合及其最低声品质，其中声品质即舒适度，如表2所示：

根据图所示的fxlms自适应控制原理搭建主动噪声均衡控制器，图中各符号对应含义如表3。控制方法的输入是经相干计算识别的参考信号x(n)，其中一路经过初级通路p(z)成为初级声信号d(n)（期望控制的信号）。另一路经次级通路估计滤波器se(z)后与伪误差信号e’(n)一起输入lms算法控制的自适应滤波器，由此产生一组权值，该权值与参考信号相乘后得到次级声控制信号y(n)，y(n)与步骤2中得到的最优幅值增益β结合得到真实次级声信号s(n)=(1-β)y(n)以及伪次级声信号s’(n)=βy(n)。真实次级声信号s(n)与初级声信号d(n)形成的真实误差e(n)与伪次级声信号s’(n)形成更新的伪误差信号，由此不断调整自适应滤波器的权值，更新次级声控制信号。调节lms自适应滤波器的收敛步长和滤波器长度这两个参数以达到合适的算法收敛速度。当e’(n)=0时

e’(n)=e(n)-βy(n)=0,e(n)=d(n)-(1-β)y(n)；

因此，d(n)=y(n)；e(n)=βy(n)=βd(n)；由此，将初级声信号控制为原来的β倍。β=0时，初级声信号被完全抑制；0<β<1时，初级声信号幅值部分衰减；β=1时，初级声信号保持原样；β>1时，初级声信号得到放大。图5为本例中4档2000rpm工况不同β控制下车内噪声信号的均衡。当各临界频带声信号幅值增益为最优时，实现声品质最优（舒适度最高）的主动噪声均衡控制。图6显示了多个工况下主动均衡控制前后车内噪声“舒适度”的对比，可以看到声品质有明显提升。表4列出了具体舒适度值以及均衡控制的5个最优临界频带幅值增益组合。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。