CN101231847B - 一种结构振动噪声主动控制方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种结构振动噪声主动控制方法，包括提取结构振动电压信号的步骤、处理所得的初始结构振动电压信号的步骤、初始驱动信号处理步骤、识别、较正所得的结构振动传感信号的步骤、压电传感与驱动装置经驱动抑制结构的振动噪声的步骤；还涉及一种结构振动噪声主动控制装置，包括结构振动传感声压信号提取装置、声压信号识别装置和隔音控制装置；本发明的方法，可以完全取代传统的利用麦克风等声学传感器作为反馈控制的噪声控制方法，噪声控制效果好，使控制系统简单、易于实现；将压电器件的双向功能即传感与驱动功能集与一体，使得智能器件的数量大大减少。本发明的结构振动噪声主动控制装置及方法具有在实际工程中广泛应用的前景。
Description
一、技术领域
本发明涉及一种结构噪声的控制方法，尤其涉及一种不需要用麦克风等声学传感器进行噪声控制的方法，同时涉及实现这种控制方法的装置。
二、背景技术
噪声污染是七大公害之一，它影响着人们的生活和健康。随着现代社会的迅速发展，最近几年，人们对周围生活环境的要求越来越高。如何有效抑制工程结构和环境中由于结构振动产生的噪声已变得越来越重要。特别是在航空航天领域中，空间结构需要完成的任务越来越多，航天结构日趋大型化、低刚度和柔性化，许多轻质、大挠度的材料结构得到了广泛的应用，例如目前国际上最先进的第四代战机F22，树脂基复合材料的用量已达到飞机结构重量的24％。总体而言，层合复合材料在减轻结构重量，提高承载能力和隐身等发面性能卓越，但是由于质量轻引起结构振动而产生的噪声确实一个新的严峻问题，有效抑制其噪声意义重大。
当前的噪声抑制主要有以下几种：一是通过增加结构的质量来抑制结构振动产生的噪声，但是在很多实际应用场合这种方法费用昂贵，例如航空航天中为减少飞行器的每一克而努力，增加结构质量就意味着需要更多的燃料，因此大大增加了飞行的成本；二是利用主动噪声控制方法，但是传统的主动噪声控制方法，需要外置的麦克风等声学传感器，把麦克风测得的信号用于反馈控制中来抑制结构的噪声，但是声学传感器必须放置在远离被测结构的位置，使得布线复杂，占用空间，因此传统的主动噪声控制在实际应用中受到了一定的限制；三是利用结构振动信号来识别噪声，在此以前，已经提出了利用结构的振动传感信号，根据振动与噪声之间的Rayleigh方程来识别结构振动产生的噪声信号，用于噪声控制的反馈控制中。虽然在此方法中，也避免了使用麦克风等声学传感器作为反馈信号，但是由于噪声是不能完全由振动的情况反映出来，因此噪声隔离与控制效果不是很理想。
三、发明内容
1、技术问题：本发明要解决的技术问题是提供一种能具有较好的振动噪声隔音效果，布线简单的结构振动噪声主动控制方法，以及实现这种控制方法的装置。
2、技术方案：为了解决上述的技术问题，本发明的结构振动噪声主动控制方法包括下列步骤：
步骤一：提取结构振动电压信号的步骤，结构振动时产生振动噪声信号，利用预先布置在待控制结构中的压电传感与驱动装置提取得到初始结构振动电压信号；
步骤二：处理所得的初始结构振动电压信号的步骤，对步骤一所得的初始结构振动电压信号进行放大和滤波，得到初始结构振动传感信号；
步骤三：将所得的初始结构振动传感信号进行放大和滤波后输入神经网络，利用外置的声压测试装置测取步骤一中结构产生的振动噪声信号，将其作为期望信号；同时利用神经网络处理步骤二所得的初始结构振动传感信号；训练神经网络，即比较所述期望信号与经过神经网络处理的结构振动传感信号，得到二者之间的误差信号，将所得的误差信号作为反馈信号在线调整神经网络，直至误差信号足够小即接近于零，此时神经网络训练完成；经训练的神经网络输出初始的经识别的噪声声压信号；再进行滤波得到初始驱动信号，将所得的初始驱动信号放大后输入压电传感与驱动装置；
上述的步骤一至三视为本方法处理过程中的初始阶段；在本方法的初始阶段，首先得到初始结构振动传感信号，再经处理得到初始的驱动信号。
步骤四：压电传感与驱动装置继续提取得到结构振动电压信号，由于初始驱动信号在步骤三中已输入压电传感与驱动装置，而同时压电传感与驱动装置提取结构振动电压信号，因此此时压电传感与驱动装置输出的结构振动电压信号混合有步骤三所述的初始驱动信号；
步骤五：利用信号分离装置将步骤四中的混合信号进行分离，将不需要进行后续处理的驱动信号去除，只保留压电传感与驱动装置继续提取得到的结构振动电压信号，并对分离得到的结构振动电压信号进行放大和滤波，得到结构振动传感信号；
步骤六：识别、较正所得的结构振动传感信号的步骤，利用外置的声压测试装置测取步骤一中结构产生的振动噪声信号，将其作为期望信号；同时利用神经网络处理步骤五所得的结构振动传感信号；训练神经网络，即比较所述期望信号与经过神经网络处理的结构振动传感信号，得到二者之间的误差信号，将所得的误差信号作为反馈信号在线调整神经网络，直至误差信号足够小即接近于零，此时神经网络训练完成，经训练的神经网络输出经识别的噪声声压信号。由于噪声控制需要用噪声声压信号作为控制的反馈信号，但是由于步骤五得到的结构振动传感信号是振动引起的应变感应信号，因此需要根据结构振动的传感信号进行识别由于结构振动引起的噪声声压信号；进行识别与较正时，需要一个期望信号，可以使用一个外置的声压测试装置，一般选用声学传感器如麦克风来测取结构振动噪声声压信号；神经网络装置中系数的调整与训练是通过神经网络的输出信号和上述麦克风测试的声压信号之间的误差信号，用误差信号作为反馈信号来不断在线调整神经网络中的系数。当误差信号足够小时，即接近为零时，可以认为根据振动信号来识别的噪声信号与系统当前实际的振动噪声信号是相同的。此时，去掉声压测试装置如麦克风，将上述训练好的神经网络识别好的噪声信号用于后续振动噪声控制中，即麦克风的信号最终并不用于振动噪声的控制。
步骤七：将所得的经识别的噪声声压信号输入自适应FIR滤波器，自适应FIR滤波器处理得到中间驱动信号；所得的经识别的噪声声压信号同时作为FIR滤波器系数调整的误差信号，不断调整自适应FIR滤波器的滤波系数，使得误差信号足够小即接近于零；其详细的控制原理如下：采用FIR自适应滤波器作为控制器，LMS滤波算法来校正滤波器的系数。FIR滤波器的系数向量用h表示，滤波器的输入向量是一个时间序列，用x表示，也即将经识别的噪声声压信号作为自适应FIR滤波器滤波系数调整的输入信号，滤波器的输出信号，即驱动压电传感与驱动装置的中间驱动信号为：y(n)＝h*X＝h1x(n)+h2x(n-1)+…+hmx(n-m+1).其中，n表示离散时间，m是滤波器系数的个数。误差信号用e(n)表示，在噪声控制过程中同时用经识别的噪声声压信号作为误差参考信号。通过不断调整自适应滤波器中的权系数h，使得误差信号足够小接近为零。其中权系数h是通过下面的公式不断调整的。h(n+1)＝h(n)-2μe(n)DM1[X*DM2{e(n-1)}]，其中μ为调整步长，Dm是时间序列的发生器。
步骤八：经过滤波系数调整的自适应FIR滤波器输出最终驱动信号，经放大器放大后，再输入压电传感与驱动装置，压电传感与驱动装置经驱动抑制结构的振动噪声；
步骤九：重复进行步骤四至步骤八，直至结构振动噪声被抑制至足够小即接近于零，此时完成结构振动噪声的主动控制。
本发明的结构振动噪声主动控制装置包括结构振动传感声压信号提取装置、声压信号识别装置和隔音控制装置，其中，结构振动传感声压信号提取装置中，预先布置在结构中的压电传感与驱动装置的输出信号与信号分离装置的输入端连接，电桥电路装置的输出端经过差分放大器与低通滤波器连接，低通滤波器的输出端输出的信号作为声压信号识别装置的输入信号；
声压信号识别装置中，声压测试装置测量由于结构振动引起的噪声声压，将测量输出信号与频谱分析装置的输入端连接，同时频谱分析装置的输出信号作为神经网络识别装置中的期望参考信号；结构振动传感声压信号提取装置中的低通滤波器的输出端与声压信号识别装置中神经网络的输入端连接。声压测试装置为声学传感器，一般为麦克风。
隔音控制装置中，声压信号识别装置中的神经网络的信号输出端与自适应FIR滤波控制器的输入端连接，自适应FIR滤波控制器输出端经过D/A转换器和放大器后与结构振动传感声压信号提取装置中的压电传感与驱动装置连接。结构振动传感声压信号提取装置中，信号分离装置为电桥电路，其包括可调电阻、电阻和电容，可调电阻一端和电阻一端连接，可调电阻另一端和电阻另一端分别连接至差分放大器的输入端；电容的一端与可调电阻另一端连接，电容的另一端与压电传感与驱动装置连接；电阻同时与压电传感与驱动装置连接。
本发明方法及装置涉及的压电传感与驱动装置为压电片，压电传感与驱动装置中压电片可以为一个，也可是根据待控制结构的体积决定布置多个压电片；压电传感与驱动装置也可以是预先经过处理的智能结构板，即在智能材料板中埋设一组压电片。
3、有益效果：本发明的结构振动噪声主动控制方法，可以完全取代传统的利用麦克风等声学传感器作为反馈控制的噪声控制方法，不但具有传统主动噪声控制效果好的优点，而且使得控制系统简单、易于实现，此外，将压电器件的双向功能即传感与驱动功能集与一体，使得智能器件的数量大大减少，节省资源。本发明的结构振动噪声主动控制装置及方法具有在实际工程中广泛应用的前景。以下将结合具体实施例说明本发明的优点。
四、附图说明
图1是本发明方法及装置的流程与结构示意图；
图2是本发明方法中进行传感信号识别的流程示意图；
图3是电桥电路的结构示意图；
图4是本发明方法一个实施例隔音效果的曲线图。
五、具体实施方式
如图1、图2所示，本实施例的结构振动噪声主动控制方法包括下列步骤：
步骤一：提取结构振动电压信号的步骤，结构振动时产生振动噪声信号，利用预先布置在设置于待控制结构中的智能结构板中的压电片提取得到初始结构振动电压信号；压电片既用来作为本发明中振动信号的传感器，又用于振动噪声抑制的驱动器。
步骤二：处理所得的结构振动电压信号的步骤，对步骤一所得的结构振动电压信号进行放大和滤波，得到初始结构振动传感信号；
步骤三：将所得的初始结构振动传感信号进行放大和滤波后输入神经网络，利用外置的声压测试装置——麦克风测取步骤一中结构产生的振动噪声信号，麦克风与结构之间距离为一米，将该信号作为期望信号；同时利用神经网络处理步骤二所得的初始结构振动传感信号；训练神经网络，即比较所述期望信号与经过神经网络处理的结构振动传感信号，得到二者之间的误差信号，将所得的误差信号作为反馈信号在线调整神经网络，直至误差信号足够小即接近于零，此时神经网络训练完成；经训练的神经网络输出初始的经识别的噪声声压信号；再进行滤波得到初始驱动信号，将所得的初始驱动信号放大后输入压电传感与驱动装置；
步骤四：压电传感与驱动装置继续提取得到结构振动电压信号，此时所述的结构振动电压信号混合有步骤三所述的初始驱动信号；
步骤五：利用电桥电路将步骤四中的混合信号进行分离，并对分离得到的结构振动电压信号进行放大和滤波，得到结构振动传感信号；如图3所示，电桥电路包括可调电阻R1、电阻R2和电容C1，可调电阻R1一端和电阻R2一端连接，可调电阻R1另一端和电阻R2另一端分别连接至差分放大器的输入端；电容C1的一端与可调电阻R1另一端连接，电容C1的另一端与压电传感与驱动装置连接；电阻R2同时与压电传感与驱动装置连接。下式中，vc是控制电压值，vp是由于智能结构板发生变形的应变感应电压值，Cp是嵌入在智能结构板中压电器件的电容值，为了分离传感与驱动信号，利用一个与嵌入在智能板中有相同特性的电容C1作为匹配电容，电阻R2和R1作为匹配电阻，其中R1为可调电阻，通过调节电阻，使得电桥电路满足这样的关系式：
CpR2＝CpR1，那么 此时从电桥电路分离出的v2和v1的差动信号中仅仅只是关于感应信号vp的函数，而与控制电压vc无关，也即成功的实现了传感与驱动信号的分离。然后对提取的传感信号，经过差分放大器对其进行放大，再将其输入到低通滤波器，本实施例中低通滤波器的滤波截止频率设置为1000Hz，最后将低通滤波器的输出信号进行FFT频率分析，分析其振动噪声的频域特性；
步骤六：识别、较正所得的结构振动传感信号的步骤，利用步骤三中的外置的麦克风测取步骤一中结构产生的振动噪声信号也即智能结构板产生的振动噪声信号，将其作为期望信号；同时利用神经网络处理步骤五所得的结构振动传感信号；训练神经网络，即比较所述期望信号与经过神经网络处理的结构振动传感信号，得到二者之间的误差信号，将所得的误差信号作为反馈信号在线调整神经网络，直至误差信号足够小即接近于零，此时神经网络训练完成；经训练的神经网络输出经识别的噪声声压信号；当声压识别结束后将去掉麦克风，麦克风的信号不用在振动噪声隔音装置中。将步骤五提取出的传感信号作为神经网络的输入信号，神经网络的输出信号和从麦克风测得的振动噪声信号做差分计算，将误差检测的误差信号用于神经网络参数的自动调节中。本实施例中，神经网络是采用BP算法，由一个输入层和两个神经元层组成，其中神经元层包括隐含层和输出层。隐含层的神经元是S形函数，输出层的神经元是线性函数。同时对麦克风测量的噪声声压信号与神经网络的输出信号做FFT频谱分析，从而验证神经网络识别的正确性。当误差检测装置的输出也即误差信号足够小时，即接近于零时，可以认为利用神经网络估算的声压和实际测得的振动噪声声压是完全吻合的。最后将神经网络识别出的输出电压用于振动噪声的隔音控制中。
步骤七：将所得的经识别的噪声声压信号输入自适应FIR滤波器，自适应FIR滤波器处理得到中间驱动信号；所得的经识别的噪声声压信号同时作为FIR滤波器系数调整的误差信号，不断调整自适应FIR滤波器的滤波系数，使得误差信号足够小即接近于零；自适应FIR滤波器的系数调整中，利用LMS滤波算法来校正滤波器的系数。LMS算法的处理电路是根据参考信号和误差信号，将自适应滤波器的滤波系数更新到确定的滤波系数。然后，自适应滤波器根据更新的滤波系数处理基本信号，并且输出控制信号以使误差信号最小，并经过D/A转换，将数字信号转变成模拟信号，再经过功率放大器放大控制信号，最后作用在设置在结构的智能结构板上来抑制结构的振动，以抵消结构振动产生的噪声信号。
步骤八：经过滤波系数调整的自适应FIR滤波器输出最终驱动信号，经放大器放大后，再输入智能结构板上的压电片，其经驱动抑制结构的振动噪声；
步骤九：重复进行步骤四至步骤八，直至结构振动噪声被抑制至足够小即接近于零，此时完成结构振动噪声的主动控制。
如图4所示，可以看出本实施例的方法有效地对结构振动引起的噪声进行了控制。经过控制后，麦克风测得的声压比控制前减小了4.9dB，控制后估算的噪声声压比控制前估算的噪声声压减小了4.5dB，可以验证本发明方法的有效性。
实施例二：如图1、图2所示，本实施例为一种结构振动噪声主动控制装置，包括结构振动传感声压信号提取装置、声压信号识别装置和隔音控制装置，其中，结构振动传感声压信号提取装置中，压电传感与驱动装置为预先布置在结构中的五个压电片，压电片的输出信号与信号分离装置的输入端连接，信号分离装置的输出端经过差分放大器与低通滤波器连接，低通滤波器的输出端输出的信号作为声压信号识别装置的输入信号；其中，如图3所示，信号分离装置为电桥电路，其包括可调电阻R1、电阻R2和电容C1，可调电阻R1一端和电阻R2一端连接，可调电阻R1另一端和电阻R2另一端分别连接至差分放大器的输入端；电容C1的一端与可调电阻R1另一端连接，电容C1的另一端与各压电片连接；电阻R2同时与各压电片连接。
声压信号识别装置中，声压测试装置测量由于结构振动引起的噪声声压，将测量输出信号与频谱分析装置的输入端连接，同时频谱分析装置的输出信号作为神经网络识别装置中的期望参考信号；结构振动传感声压信号提取装置中的低通滤波器的输出端与声压信号识别装置中神经网络的输入端连接；所述的声压测试装置为声学传感器，本实施例采用麦克风。
隔音控制装置中，声压信号识别装置中的神经网络的信号输出端与自适应FIR滤波控制器的输入端连接，自适应FIR滤波控制器输出端经过D/A转换器和放大器后与结构振动传感声压信号提取装置中的各压电片连接。
实施例三：
本实施例的结构与实施例二的结构基本相同，不同的是振动传感声压信号提取装置为预先布置有八个压电片的智能材料板。
Claims (10)
1.一种结构振动噪声主动控制方法，其特征在于，包括下列步骤：
步骤一：提取结构振动电压信号的步骤，结构振动时产生振动噪声信号，利用预先布置在待控制结构中的压电传感与驱动装置提取得到初始结构振动电压信号；
步骤二：处理所得的初始结构振动电压信号的步骤，对步骤一所得的初始结构振动电压信号进行放大和滤波，得到初始结构振动传感信号；
步骤三：将所得的初始结构振动传感信号进行放大和滤波后输入神经网络，利用外置的声压测试装置测取步骤一中结构产生的振动噪声信号，将其作为期望信号；同时利用神经网络处理步骤二所得的初始结构振动传感信号；训练神经网络，即比较所述期望信号与经过神经网络处理的结构振动传感信号，得到二者之间的误差信号，将所得的误差信号作为反馈信号在线调整神经网络，直至误差信号足够小即接近于零，此时神经网络训练完成；经训练的神经网络输出初始的经识别的噪声声压信号；再进行滤波得到初始驱动信号，将所得的初始驱动信号放大后输入压电传感与驱动装置；
步骤四：压电传感与驱动装置继续提取得到结构振动电压信号，此时所述的结构振动电压信号混合有步骤三所述的初始驱动信号；
步骤五：利用信号分离装置将步骤四中的混合信号进行分离，并对分离得到的结构振动电压信号进行放大和滤波，得到结构振动传感信号；
步骤六：识别、较正所得的结构振动传感信号的步骤，利用外置的声压测试装置测取步骤一中结构产生的振动噪声信号，将其作为期望信号；同时利用神经网络处理步骤五所得的结构振动传感信号；训练神经网络，即比较所述期望信号与经过神经网络处理的结构振动传感信号，得到二者之间的误差信号，将所得的误差信号作为反馈信号在线调整神经网络，直至误差信号足够小即接近于零，此时神经网络训练完成；经训练的神经网络输出经识别的噪声声压信号；
步骤七：将所得的经识别的噪声声压信号输入自适应FIR滤波器，自适应FIR滤波器处理得到中间驱动信号；所得的经识别的噪声声压信号同时作为FIR滤波器系数调整的误差信号，不断调整自适应FIR滤波器的滤波系数，使得误差信号足够小即接近于零；
步骤八：经过滤波系数调整的自适应FIR滤波器输出最终驱动信号，经过放大器放大后，再输入压电传感与驱动装置，压电传感与驱动装置经驱动抑制结构的振动噪声；
步骤九：重复进行步骤四至步骤八，直至结构振动噪声被抑制至足够小即接近于零，此时完成结构振动噪声的主动控制。
2.如权利要求1所述的结构振动噪声主动控制方法，其特征在于，步骤一中的压电传感与驱动装置为压电片。
3.如权利要求1所述的结构振动噪声主动控制方法，其特征在于，压电传感与驱动装置为埋设有压电片的智能结构板。
4.如权利要求1所述的结构振动噪声主动控制方法，其特征在于，步骤三、步骤六中的外置的声压测试装置为声学传感器。
5.如权利要求1所述的结构振动噪声主动控制方法，其特征在于，步骤五中的信号分离装置为电桥电路。
6.一种结构振动噪声主动控制装置，其特征在于，包括结构振动传感声压信号提取装置、声压信号识别装置和隔音控制装置，其中，结构振动传感声压信号提取装置中，预先布置在结构中的压电传感与驱动装置的输出信号与信号分离装置的输入端连接，信号分离装置的输出端经过差分放大器与低通滤波器连接，低通滤波器的输出端输出的信号作为声压信号识别装置的输入信号；
声压信号识别装置中，声压测试装置测量由于结构振动引起的噪声声压，将测量输出信号与频谱分析装置的输入端连接，同时频谱分析装置的输出信号作为神经网络识别装置中的期望参考信号；结构振动传感声压信号提取装置中的低通滤波器的输出端与声压信号识别装置中神经网络的输入端连接；
隔音控制装置中，声压信号识别装置中的神经网络的信号输出端与自适应FIR滤波控制器的输入端连接，自适应FIR滤波控制器输出端经过D/A转换器和放大器后与结构振动传感声压信号提取装置中的压电传感与驱动装置连接。
7.如权利要求6所述的结构振动噪声主动控制装置，其特征在于，结构振动传感声压信号提取装置中，信号分离装置为电桥电路，其包括可调电阻(R1)、电阻(R2)和电容(C1)，可调电阻(R1)一端和电阻(R2)一端连接，可调电阻(R1)另一端和电阻(R2)另一端分别连接至差分放大器的输入端；电容(C1)的一端与可调电阻(R1)另一端连接，电容(C1)的另一端与压电传感与驱动装置连接；电阻(R2)同时与压电传感与驱动装置连接。
8.如权利要求6或7所述的结构振动噪声主动控制装置，其特征在于，压电传感与驱动装置为压电片。
9.如权利要求6或7所述的结构振动噪声主动控制装置，其特征在于，压电传感与驱动装置为一组压电片。
10.如权利要求6或7所述的结构振动噪声主动控制装置，其特征在于，压电传感与驱动装置为埋设有一组压电片的智能结构板。
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