CN104081451A - 用于控制主动降噪系统的方法和装置 - Google Patents

Abstract

该方法应用于一种车辆(12)，其中的一个主动降噪系统(15)包括用于产生一个或多个对抗噪音的输出声音信号的一个或多个扬声器(13)以及用于拾取一个或多个量化所获得的降噪作用的反馈信号的一个或多个麦克风(11)。为了实施该方法，该车辆(12)包括一个控制装置(23)，该控制装置包括反馈验证器件以及用于该主动降噪系统(15)的激活(24)和中和的器件，该反馈验证器件被设计成通过分析至少一个反馈信号(umiC)来建立一个反馈诊断，该激活和中和器件被驱动来遵从一个正的反馈诊断而之后将该主动降噪系统激活、对应地遵从一个负的反馈诊断而使其对应地失活。

Description

用于控制主动降噪系统的方法和装置

技术领域

本发明涉及一种用于应对主动降噪(ANC)系统中出现故障的方法。

更确切而言，本发明涉及一种用于控制例如在车辆内部的主动降噪系统的方法，该主动降噪系统包括用于产生一个或多个与噪声相反的声音输出信号的扬声器以及用于拾取一个或多个测量所获得的降噪作用的返回信号的一个或多个麦克风。

本发明还涉及一种用于实施所述方法的装置和计算机程序。

背景技术

主动降噪是一个老话题。因此在1930年，Henri Coanda就在其专利FR722274中描述了一种防噪方法，该方法在于通过声波干涉获得一个无声区域。这个观点是好的但不太容易实现。之后在1934年，Paul Lueg在其专利US2043416中局限于管道的简化情况，其中他将一个扬声器放置在一个声源下游，一个麦克风被放在这个声源与扬声器之间以便拾取有待在到达扬声器之前被消除的声音。

尽管从那时起存在众多科学上的发展，尤其是在信号处理领域，但使用这种尽管老旧的发明却在普遍性方面、换言之在变得更可用于广泛大众方面艰难前行。

其缺点在于，尽管在理论层面上当前存在对于降噪的强力控制，但与基于灵活移相的波的产生的一种声波消除装置的硬件或环境有关的最轻微的缺陷或未预见的情况具有与所希望的效果相反的后果，具体而言即会将移相声波的能量增加到声源中而非将其消减的后果，其结果是增大而非减小噪音。

从那时起试图缓解这些缺点的许多尝试包括例如在文件EP1 143 411A2中所解释的，该尝试在测量噪音的一个返回值的倒数不高于一个预定阈值时使噪音控制单元失活。换言之，这个现有技术文件描述了在测量噪音的返回值高于预定阈值时使噪音控制单元失活的一种方法。

文件JP05027780披露了等于麦克风返回信号之和的一个评价函数，以用于在该评价函数的值在某个时间过程中超过一个预定阈值时使一个主动噪音控制器失活。

文件US2008/159553披露了一种方法和一种主动降噪系统，其中当由一个声音传感器在返回过程中给出的误差信号在超过了第一阈值之后又超过一个第二阈值时，检测到一个错误系统状态。

这些现有技术的解决方案全都基于这个明显的概念，因此，由于在故障情况下存在噪音增大的风险，最好是在被麦克风拾取或以某一其他方式拾取的返回声音超过某一阈值时使该系统失活。然而，这些现有的方法和系统存在着在故障是源自声音传感器本身的情况下无效的问题。

这些较近的解决方案，像其他已知的解决方案一样，对于提供完全的满意度而言不是足够综合性的。

发明内容

为了弥补现有技术的缺陷，本发明的主题是一种用于控制主动降噪系统的方法，该方法包括：

-一个激活该主动降噪系统的步骤；

-一个返回验证步骤，该返回验证步骤通过分析至少一个返回信号来建立一个返回诊断并且允许遵从一个正的返回诊断而后重新执行该激活步骤；

-一个中和步骤，该中和步骤可以遵从一个负的返回诊断而被执行并且使该主动降噪系统失活。

值得注意地，该返回验证步骤包括一个低检测子步骤，该低检测子步骤计算出一个有效返回指标并且在至少一个返回信号不满足该有效返回指标的最小值时使该返回诊断为负。

特别地，该有效返回指标对应于在一个给定时间区间上返回信号的变化累计。

而且特别地，该返回验证步骤包括一个高检测子步骤，该高检测子步骤在至少一个返回信号不低于一个最大幅值时使该返回诊断为负。

优选地，该控制方法包括一个输出验证步骤，该输出验证步骤通过分析至少一个输出信号而建立一个输出诊断，该输出验证步骤允许遵从一个正的输出诊断而重新执行该步骤并且遵从一个负的输出诊断而使该中和步骤是可执行的，以便接着使该主动降噪系统失活。

特别地，该输出验证步骤包括一个高检测子步骤，该高检测子步骤在至少一个输出信号不低于一个最大幅值时使该输出诊断为负。

而且特别地，该输出验证步骤包括将该输出信号的幅值限定为一个最大阈值的子步骤。

特别有利地，该方法包括一个调制步骤，该调制步骤允许在只要没有出现足够次数的负的输出或返回诊断时就在一个负的输出或返回诊断之后重新执行该激活步骤、并且在出现足够次数的负的输出或返回诊断时触发该中和步骤。

更优选地，该控制方法包括监测该主动降噪系统的环境状态的一个步骤，该步骤允许仅在所述环境处于与所述激活相兼容的一个状态下时激活该主动降噪系统。

本发明的另一个主题是一种用于控制尤其在车辆内部的主动降噪系统的装置，该主动降噪系统包括用于产生一个或多个对抗噪音的声音输出信号的一个或多个扬声器以及用于拾取一个或多个量化所获得的降噪作用的返回信号的一个或多个麦克风。该控制装置尤其包括：

-返回验证器件，该返回验证器件被安排成用于通过分析至少一个返回信号来建立一个返回诊断；以及

-用于激活和中和该主动降噪系统的器件，该器件被驱动成遵循一个正的返回诊断而将该主动降噪系统激活、对应地遵循一个负的返回诊断而使其对应地失活。

值得注意地，该返回验证器件被安排成用于计算出一个有效返回指标并且在至少一个返回信号不满足该有效返回指标的最小值时使该返回诊断为负。

优选地，该返回验证器件被安排成用于在至少一个返回信号不低于一个最大幅值时使该返回诊断为负。

本发明的又一个主题是一种计算机程序，该计算机程序包括用于当在计算机上、尤其在嵌入式计算机上运行该程序时实施作为本发明的主题的该方法的全部或部分步骤的程序代码手段。

本发明的一个值得注意的主题是一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括被存储在计算机可读介质上的、用于在一个计算机上运行该程序产品时实施根据本发明的方法的程序代码手段。

本发明的一个值得注意的主题是一种车辆，其中车辆内部的一个主动降噪系统包括用于产生一个或多个对抗噪音的声音输出信号的一个或多个扬声器以及用于拾取一个或多个量化所获得的降噪作用的返回信号的一个或多个麦克风，该车辆包括一个根据本发明的控制装置。

附图说明

通过根据本发明的装置的多个示例性实施例并参照附图将更好地理解本发明，在附图中：

-图1是可以应用本发明的一个系统的示意图；

-图2示出了根据本发明的方法步骤；

-图3和图4是根据本发明的方法步骤的细节；

-图5至图7是从该方法的某些步骤获得的特性曲线。

具体实施方式

图1示出了标记为12的机动车辆，该机动车辆包括一个主动降噪(ANC)系统，该系统的在下文中解释的一些元件在车辆12外部被简单地标记出以便简化解释。

一个或多个麦克风11、总体上为三个麦克风，各自拾取在车辆12的一个预定服务点处的一个误差信号u_mic。每个服务点是在车辆原型设计和测试阶段的过程中预先确定的，以便在驾驶员的并且优选地在每位乘客的耳中获得最佳的降噪效果。因此，这些麦克风可以布置得尽可能靠近驾驶员和每位乘客的头部或者布置在车辆的、与乘客头部附近的噪音的声音幅值节点在几何上相关的多个点处。

一个或多个封闭体或扬声器13(其数码总体上在四与五之间变化)从用虚线表示的一个电子装置14接收控制信号u_HP。

该电子装置14包括一个电子板15，该电子板拥有一种主动降噪ANC算法、一个音响设备16(例如，收音机，并且还可以包括独立的多媒体和/或导航功能)以及一个混音器17。

该电子板15拥有的算法产生一个信号u_c，意欲使每个扬声器13减少、甚至消除车辆12内部20的噪音。有待消除的噪音是所具有的频率或频谱是由车辆的一个构件的可测量或可计算的转速RPM来确定的噪音，该构件例如是但不必是动力传动系21。来自其他来源(例如，来自车轮22在路面上的胎面或来自一个发声设备)的声音也可以被减少或消除，前提是它们是以相同的频率或以受控频谱的一个或多个频率发出的。

音响设备16产生一个信号u_R，该信号意欲使这些扬声器13中的一个或多个在车辆12的内部20中产生声音，例如电台广播的声音、来自多媒体光盘的音乐或用于导航、车辆操作状态或电信的声音信息。

电子板15和音响设备16可以被容纳在电子装置14的同一个壳体中或者多个分开的壳体中。该ANC算法能以一个车载计算机可执行的一个或多个程序的形式被存储在该车载计算机中，该车载计算机与音响设备16共享。

混音器17产生由信号i3/4和u_R获得的信号u_HP，这两种信号各自被发送到信号u_c和u_R分别旨在成对地用于的特定扬声器13。

电子板15连接至该车辆的一个信号多任务总线18，例如CAN(控制器局域网)总线，以便实时地从中读取与车辆状态(尤其包括发动机速度RPM，表示为转每分钟)相关的多种信息。此信息也可以用点到点的有线模式来接收。多任务总线18的优点是，使得能够访问与已知车辆的众多其他状态相关的ANC算法实时信息，这些状态包括例如门或窗的打开状态或甚至发动机的运转状态。用于执行电子板15的功能的该车载计算机的优点是，它提供了在总线18上可获得的状态的使用方面高度的开放式灵活性。

该电子板15或车载计算机还从车辆12的一个电池19接收用于电子部件的供电电压Va。

如在其他地方已知的，该ANC算法使用了主动降噪的理论和实践知识，而不必在此解释其所有细节。

简单揭示的是，目前主要存在两种类型的主动降噪ANC算法：具有预测动作的算法(前馈)以及具有回授动作(反馈)的算法，总体上描述为反馈回路。

例如在法国在Emmanuel于2005年10月6日的著作“主动声学控制导论[An introduction to active acoustic control]”中、尤其在第16至21和38至41页中解释的，或者在S.J.Elliot于2008年12月的著作“道路车辆的主动噪音和振动控制综述[A review of Active Noise and VibrationControl in Road Vehicles]”中、尤其在第12至14页中解释的，预测动作主要在于将扬声器声音锁定到一个噪音参考值上，该噪音参考值是由一个第一麦克风测量的或者是例如作为发动机速度的函数来估计的。使用一个第二麦克风来实时地调节该锁定传递函数以便获得由该第二麦克风测量的降噪作用。

例如在国际专利申请WO2010136661中解释的，回授动作主要在于将扬声器声音锁定到相对于一个零参考值的误差上，例如由扬声器测量的。使用一个有利的噪音频率来调节该锁定传递函数以便获得在所述有利频率下的误差消减。该传递函数的调节可以进行修改以便符合可以例如随着发动机转速而改变的优选频率的修改。

本发明可以同样多地用于具有预测动作、具有回授动作的算法和用于任何其他类型的主动降噪ANC算法，尤其是通过很好地产生以发动机转速产生的噪音频率的声音。

尽管如此，回授动作型算法是优选的。本发明人已经注意到，具有预测动作的算法要求针对由第二麦克风测量的任何变化来恒定地调节该传递函数。现在这些适配要求实时执行起来要求昂贵的计算。本发明人已经注意到，另一方面，具有回授动作的算法不要求针对由第二麦克风测量的任何变化来恒定地调节该传递函数，而是通过给定的传递函数以常规回授方式以闭合的调整回路来起作用。因此本发明人已经发现，针对一个有利频率来调节该传递函数是有利的，该有利的频率例如对应于基频或发动机产生的噪音的二阶谐波。于是能够针对一系列有利频率来重新计算该传递函数的调节参数并且接着在运行中快速选择对该传递函数对应于根据实时观察到的发动机转速而变的有利频率的调节。

该传递函数涉及在被发送给扬声器13的这个或这些信号u_HP与在误差麦克风11上测量的这个或这些信号u_micro之间的一个或多个频率响应函数。

能够通过以下方式来评价一个随着频率f而变的、具有值FRF(f)的频率响应函数，即通过在不存在噪音的情况下将一个信号u_HP(f)发送给这个或其中一个扬声器13并且从每个扬声器13收获信号u_micro(f)，其借助于以下公式：

FRF(f)＝u_micro(0/u_HP(f))

这些频率响应函数取决于包括多个室和多个扬声器13的音频回放系统、由车辆12的内部20形成的音腔、以及这个或这些误差麦克风或13，尤其包括灵敏度。

要注意，在图1中表示出的电子装置14包括一个主动降噪系统控制装置23，尤其是电子板15的主动降噪系统控制装置。

该装置23一方面包括用于向混音器17发送一个或多个声音输出信号u_c的一个或多个输出耦合器，这些声音输出信号意欲使这个或这些扬声器13对抗车辆内部20中的噪音。

该装置23另一方面包括一个或多个输入耦合器，该输入耦合器连接至用于拾取一个或多个返回信号的这个或这些麦克风11上以便将其发射给例如存储在该电子板15上的ANC算法，以用于量化所获得的降噪作用。该装置23还可以包括连接至电池19上以便观察其电压水平的一个输入耦合器、以及连接至总线18上以便从中读取发动机速度RPM和车辆12的例如与门或窗的打开、车辆用于加速、减速、上坡或下坡的负载有关的不同状态的一个或多个输入耦合器。

返回验证器件被安排在装置23中以便通过分析至少一个返回信号u_mic来建立一个返回诊断。

该返回验证器件可以对该返回信号实施多种分析。

第一可能的分析在于计算出一个有效返回指标C1，换言之针对由该ANC算法实施的运算的用途的一个非零返回值。不满足有效返回指标C1的最小值的一个返回信号的存在将使得该返回诊断为负。

第二可能的分析在于将每个返回信号u_mic与一个最大幅值用一种方式进行比较以使得一旦一个返回信号u_mic不低于这个最大值则使得该返回诊断为负。

命令验证器件被安排在装置23中以便通过分析在该ANC算法的输出处的、各自意欲用于扬声器13之一的所有或一些信号u_c而建立一个输出诊断。

在此同样地，该命令验证器件可以通过测试来对输出信号实施多种分析。

第一测试在于验证用于每个扬声器13的命令信号u_c的幅值没有超过一个阈值。这个阈值对于各个扬声器是不同的，因为被发送到各个扬声器的这些命令信号是不同的。而且，这个阈值取决于与发动机速度的一个或多个谐波、尤其是谐波2相关联的控制频率。这个阈值由构建者在生产车辆时列成表并且完成。被发送到扬声器的命令信号是正弦型信号或是在预定频带内的周期性信号的组合。该测试在于，在一个给定的发动机速度下验证这个命令信号的最大值绝不超过在该表中给出的一个阈值。如果该信号具有超过了该阈值的一个值，那么在这种情况下，该信号的幅值被这个阈值替换以便限制其幅值。这个运算保证了由扬声器发出的信号的幅值绝不超过某一阈值。

因此装置23向混音器17发送与每个命令信号u_c相关联的一个受控信号u_c，而使得信号u_c的幅值在只要信号u_c的幅值低于信号u_c的幅值时就等于信号u_c的幅值、并且在信号u_c的幅值高于或等于该阈值时就等于这个阈值。

可以设想其他的测试来补充该故障检测系统，例如对频率的测试和对信号之间的相位的测试。实施这些其他的测试并不是绝对必要的，因为该系统已在本发明形成的过程中所进行的测试中的多种情形下表现出满意的特性。

关于对频率的故障检测，可以想出并且容易地实施以下测试。被发送到扬声器的命令信号是正弦型信号，其频率必须与涉及发动机速度的谐波2的控制的频率相同。于是这是验证这两个信号确实具有相同频率的一个问题。这样做的一种方式是计算出在时刻t时扬声器xi的命令信号u(xj，t)与在时刻t+τ时具有与该控制频率相同的频率的正弦信号p(xi，t+τ)之间的时间互相关系数C_up，用以下表达式来表示：

$C_{\mathrm{up}}(x_i,x_j,\mathrm{\τ})=\frac{E[u(x_i,t)p*(x_j,t+\mathrm{\τ})}{\sqrt{E[u(x_i,t)u*(x_i,t)]}\sqrt{E[p(x_j,t+\mathrm{\τ})p*(x_j,t+\mathrm{\τ})]}}$

其中E[]是求预期值算子。

对于这些信号之间的相位的故障检测是更困难的，因为这本质上是该ANC算法的事情。

更确切而言，装置23包括用于将该主动降噪系统激活和失活的器件24，例如包括电子板15。该器件24一方面被驱动成在一个正的返回诊断之后将该主动降噪系统激活。该器件24另一方面被驱动成在一个负的返回诊断之后使该主动降噪系统失活。

该主动降噪系统的控制装置23可以是借助于一个FPGA(现场可编程门阵列)、ASIC(专用集成电路)或类似类型的电子电路来生产的。

有利地，装置23是通过使用该车载计算机的、或该车辆的为该ANC算法、收音机和混音器所共有的多媒体计算机的资源来生产。

于是使用的计算机的存储器包括一个计算机程序，该计算机程序包含用于在计算机上运行所述程序时实施下文解释的方法的所有步骤的程序代码手段。

该程序因此可以在工厂中以计算机程序产品的形式载入计算机上，该计算机程序产品包括被储存在计算机可读介质上的、用于在计算机上运行该程序产品时实施下文所解释方法的程序代码手段。

现在将参照图2对根据本发明的一种示例性方法进行解释。

首先，将该主动噪音控制(ANC)系统的故障树进行存档以便确定不同的可能故障原因。基于这个分析，建立一个子诊断流程，优选地将其分解为三个诊断级别：

级别1：限制被发送到扬声器的命令信号的幅值。

级别2：使用来自该ANC系统外部环境的信息。

级别3：基于对于输出和输入、尤其是返回ANC信号的测试进行后验检测。

该方法以步骤100开始，此时被通电的该主动降噪系统从电池19接收一个正电压Va。

步骤100触发了步骤101，其在于验证不同车辆状态，这使得能够在针对该ANC算法的条件下激活或不激活该算法的。

这些状态可以是二进制的，例如通过纯粹展示性且非穷尽的实例的方式，为门开或门关、窗关或窗摇下、发动机起动或停止。

鉴于以上关于具有预测动作和具有反馈的算法所给出的要点，将理解的是，该ANC算法的有效性依赖于在车辆内部这些频率响应函数FRF的良好适应的一致性。这些频率响应函数会被车辆内部空间的任何修改、尤其是由一个通向外部的开口所引起的修改所扰乱。随后在步骤101中考虑到，该车辆的这些开口的正确状态(简称为OK)对应于车辆内部的封闭情形。

以上还指出，有待消减的噪音是具有的频率或频谱为由车辆的一个构件、尤其是动力传动系21的可测量或可计算的转速RPM所确定的一种噪音。将会理解的是，在发动机不旋转的情况下调谐到零频率是困难的。相应地在步骤101中考虑到，发动机速度的正确状态(简称为OK)对应于高于一个正下限的RPM值。

这些状态在涉及车辆内部的温度或涉及车辆乘坐率时还可以在连续或分立规模上进行量化。

为了检测一种状态是否正确，在该车辆的通讯总线上读取其值。当该车辆的对于校正ANC算法的运行而言必须的所有状态E都是正确时，诊断变量Diag(E)被设定为1。一旦一个状态JE不正确，该变量Diag(E)被设定为零。

如果在步骤101中检测到所有状态都正确则引发一个步骤103，否则、换言之如果检测到至少一个状态不正确则引发一个步骤102。

步骤102在于妨碍该ANC算法的任何激活、换言之是不激活该ANC算法或使其失活。一旦在步骤101中检测到所有状态都正确，则步骤102循环回到步骤101以便能够引发步骤103。

步骤103在于允许该ANC算法的激活、换言之是激活该ANC算法或维持其激活。

从步骤103引发一个输出验证步骤110和一个返回验证步骤130。

步骤110在于通过分析至少一个输出信号、尤其通过验证各自意欲用于一个扬声器13的信号u_c符合预先建立的幅值、频率和/或相位指标而建立一个输出诊断，以便消减车辆12的内部20中的噪音。

参照图4更详细地描述根据本发明的一个示例性步骤110。

在步骤110中，只要该ANC算法被激活，例如纯粹通过展示且非限制性的方式，在每次激活该步骤103之后，就周期性地引发一个子步骤111。在子步骤111中，下标j被初始化为零以表示包含数量为Q_HP个扬声器13的一个清单中的第一个扬声器13。

对于子步骤111的每个执行循环，将一个子步骤112重复像受控扬声器个数那么多的次数，换言之，执行子步骤112来验证下标为j的所有输出信号，j从零变化到Q_HP-1。一个执行循环典型地但不必须对应于在这些输入上的采样周期或者有待消减的噪音的基频的日期。

如图4中所示在子步骤112中对输出信号的验证在于确保下标为j的扬声器13的命令信号的幅值u_c(j)i是低于一个预定阈值u_thresh。

这个值u_thresh典型地是在对于车辆原型的测试中预先确定的，以便以实际观察到的噪音上方具有最小余量的最佳条件来消除所述噪音。噪音的声功率以及相应地这个值u_thresh总体上是发动机的负载和转速(换言之，速度RPM)的函数。然后在车辆原型的测试过程中针对不同的发动机速度RPM执行不同的测试。然后这些调整后的值u_thresh被储存在一个相关联的、用可能的发动机速度RPM值索引的数据结构中。一个可能的相同发动机速度RPM值可以索引多个值u_thresh，每个值都针对一个扬声器13关于其八度音节范围以及其在车辆中的位置而被确切地调整。如此获得的数据结构接着被复制到数据媒体上，例如该数据媒体可以被车载计算机或该车辆的任何其他计算机读取，以便能够在相同类型的车辆离开生产线时在这些车辆上使用。

保证噪音消减信号的幅值低于阈值的目的尤其是为了避免有消减信号大于有待消减的噪音，否则将具有将其放大的相反且不利的效果。对幅值的测试可以用不同方式实时进行。

一种简单的方式是将每个采样周期上的信号u_c(j)的绝对值与该阈值进行比较。实际上，值u_thresh被信号u_c(j)超过指示了大于这个值u_thresh的一个幅值。可以合理地认为，大于该阈值的幅值在采样频率显著高于奈奎斯特-香农(Nyquist-Shannon)频率时指示信号u_c(j)的至少一个样本相交。

一种更复杂的方式是将样本信号升高为方形并且然后用一个一阶滤波器以一个显著大于该样本信号的周期的时间常数来过滤该信号。要重申的是，将正弦性质的第一信号升高到方形产生了一个第二信号，该第二信号包括等于该第一信号的一半幅值的一个连续分量以及为该第一信号的正弦分量的频率的两倍的一个正弦分量。用一个足够高的时间常数来过滤具有两倍频率的这个正弦分量接着仅仅留下了该连续分量，该连续分量必须简单地乘以二以便重现该第一信号的幅值。还有可能采用等于在前一段落中考虑的阈值的一半的一个第二阈值、并且因此将该滤波器的输出与该第二阈值直接比较而不必将经滤波的信号加倍。第二种途径与第一种相比明显地提供了以下优点：不需要显著高于奈奎斯特-香农频率的一个采样频率来保证在幅值大于阈值时检测至少一个超过了该阈值的峰。于是一个至少等于奈奎斯特-香农频率的采样频率实际上是足够的，因为它再现了该信号的以及相应地其升高为方形后的所有特性。第二途径还提供了将任何不适地超过该阈值的部分过滤掉的另一个优点，这种超过可能是例如由于来自一个假事件或来自若干信号的声能的短暂累积而产生并且不是由于真实的幅值超过而产生的。

另一种更负责的方式在于在输出信号中找出该信号的具有频率ω₀/2π的一个分量的幅值，该频率对应于由发动机在给定速度RPM下产生的噪音的预期频率。

该第三种验证幅值的方式特别适合于来自混音器17的信号u_HP。实际上，该信号不仅包括理论上等于ω₀/2π的频率的信号u_c、而且还包括至少扫过了人耳可听到的频谱的这些频率的信号u_3/4。该信号还可以包含频率ω₀/2π，并且这具有一个幅值，使得当被添加到信号u_c的幅值上时将获得一个大于该幅值阈值的总幅值，其风险是使得该ANC算法的调控变得饱和并且相应地激起了对于适应性参数化有害的非线性。

然而，该第三种验证幅值的方式没有在验证仅仅这个其频率等于预期频率ω₀/2π的信号u_c的幅值方面提供任何特别的优点，除了该ANC算法本身的故障之外。在此情况下这种验证不应涉及幅值而是更多地涉及频率本身，下文将看到针对此的一种可能的方法。

该第三种验证幅值的方式是通过借助于以下公式来计算关于幅值模型A的横坐标B和纵坐标C而实施的：

$5=\frac{2}{T}{\∫}_{-T/2}^{T/2}{u}_{\mathrm{HP}}\left(t\right)-\cos \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)\mathrm{dt}$

$A=\sqrt{B^2+C^2}$

无论在子步骤112中选择何种验证幅值的方式，如果幅值不低于该幅值阈值则执行一个子步骤113，如果该幅值低于该幅值阈值u_thresh则执行一个子步骤114。

在子步骤113中，该信号的幅值被限制到值u_thresh并且之前在例如子步骤111中被初始化为1的一个变量Diag(S)被设定为零。

在子步骤114中，该信号的幅值被维持为其值并且该变量Diag(S)保留其先前的值。

因此，必须使所有经验证的输出信号的幅值低于其对应阈值以便使变量Diag(S)被维持为1，并且高于其阈值的一个输出信号幅值足以将该变量Diag(S)设定为零。

图4所展示的示例性实现方式对应于随后执行以下方法：其中一个子步骤115在每次执行了子步骤113或子步骤114之后增大下标j以便只要下标j小于Q_HP就重新执行子步骤112。一旦一个子步骤116检测到下标j达到了有待验证的输出信号的个数Q_HP，就引发一个为循环终点的子步骤117。

该方法的不同于图4所展示的实施方式是可能的。例如在多任务处理的实现方式或由逻辑电路进行的实现方式中，一种Q_HP个任务(每个任务验证一个输出信号)的并列执行将每个信号的相异变量Diag(S)设定为1或0。然后一个合成任务或一个AND门计算所有变量Diag(S)的乘积而获得一个最终值，如果所有的验证都为正则这个最终值等于1，或者只要一个验证为负责最终值等于0。

图4的步骤112、113和114展示了对于最大容许输出信号幅值的验证。

其他具有或不具有校正的输出信号验证是可能的。

值得注意地，有可能借助于以下互相关系数来验证一个输出信号u₂(t)的频率是否接近于频率f＝ω₀/2π。

具有频率f＝ω₀/2π的正弦信号u₁(t)是任意产生的。

借助于以下近似公式来计算三个预期值E[]：

$E\left[u_2\left(t\right)u_2^{*}\left(t\right)\right]=\frac{1}{N}\underset{,,=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{u}_2\left(n\right)u_2\left(n\right)$

然后借助于以下公式来计算这两个信号ui(1)与i3/4(t)之间的互相关系数C_u1u2(τ)：

$C_{u_1{u}_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{E\left[u_1\left(t\right)u_2^{*}(t+\mathrm{\τ})\right]}{\sqrt{E\left[u_1\left(t\right)u_1^{*}\left(t\right)\right]}\sqrt{E\left[u_2\left(t\right)u_2^{*}\left(t\right)\right]}}$

将如此获得的互相关系数C_u1u2(τ)与具有例如等于0.9的值的一个阈值系数进行比较。

如果互相关系数C_u1u2(τ)不大于该阈值系数，则变量Diag(S)被设定为零以表示这两个信号u₁(t)和u₂(t)的频率不是彼此充分接近的。

同样值得注意地，有可能验证一个输出信号的相位iic(t)是否随着时间而变。已知周期T等于信号u_c(t)的频率f＝ω₀/2π的倒数，将信号u_c(t)在间隔一个周期T的两个时刻的值进行比较。

例如评估差值u’c(t+T)：

u’_c(t+T)＝u_c(t+T)-u_c(t)

然后一个非零的差值使得有可能检测到相位变化。

而且，例如评估差值u”c(t+T)：

u″c(t+T)＝u_C(t-T)-2u_c(t)+u_c(t+T)

于是一个非零的差值提供了检测相位变化的变化的更好方式。

本领域技术人员显然将采用常规的过滤措施来避免不希望的相位变化检测结果，以便在检测到经证明的相位变化时将变量Diag(S)设定为零。

然后在已经对有待验证的所有输出信号进行了所有已计划的验证之后，在子步骤117中评估该变量Diag(S)。当变量Diag(S)为1时来自子步骤117的正结果对应于来自步骤110的正结果，并且当变量Diag(S)为0时来自子步骤117的负结果对应于来自步骤110的负结果。

来自步骤110的正结果导致在不采取任何特定措施的情况下继续该方法，以便允许在正的输出诊断之后、例如图2中展示的通过在变量Diag(S)等于1时循环回到步骤101而重新执行该步骤103。

来自步骤110的负结果引发了测试等于零的变量Diag(S)的出现次数的一个步骤120，以便使得当负的输出诊断出现次数很可观时一个ANC算法中和步骤104是可执行的。然后步骤104基本上在于使该主动降噪系统失活、优选地至少直到在断电之后通过通电而新引发该步骤100、甚至直到在售后服务中进行的一个更深入的检查之后。

步骤120基本上在于检测在来自步骤110的结果中不为1的变量Diag(S)是否反映了在极长的持续时间T_DIAG＝0上出现的故障。如果持续时间T_DIAG＝0超过了车辆原型测试阶段过程中预定的持续时间T_THRESH则被评定为是极长的，并且有可能是可调节的以便增大或减小在故障存在下的ANC失活灵敏性。用于确定这些输出和这些结果所共有的持续时间T_THRESH的一种可能性将在后面的描述中看到。当确定一个持续时间T_THRESH等于针对这些输出的持续时间Ts(S)时，在针对这些输出的一个零诊断持续时间Tdef(S)上进行以下测试：

Tdef(S)＝T_DIAG＝0>T_THRESH＝Ts(S)

步骤120可以用不同的方式实施。

第一种方式简单地涉及在等于从第一次出现为零的变量Diag(S)所计算的T_THRESH的一个观察持续时间的过程中对于变量Diag(S)的零值的每次出现使得一个计数器增加。如果达到或超过了该观察持续时间而该计数器的内容不对应于变量Diag(S)均为零的一个出现次数，则将计数器设定为零。这第一种方式虽然具有简单的优点，但没有给出完全的满意度，因为该计算器的每次重置为零都造成关于故障检测的过去事件被抹去。

有利地，第二种方式在于将具有时间常数a的一阶滤波器应用于变量DIAG＝Diag(S)以获得一个经过滤的变量DF：

图5在顶部示出了变量DIAG的时间走势曲线并且在底部示出了变量DF的时间走势曲线。

当在时刻t₀初始地处于值1的变量DIAG改变至值0时，目前为止处于值1的变量DF以该时间常数减小，直到它在时刻t₂与一个零检测阈值ε相交，前提是变量DIAG保持为零。

如果在晚于时刻t₀并且早于时刻t₂的一个时刻t₁该变量DIAG从值0返回至其值1，那时处于小于1的值的这个变量DF以该时间常数增大，直至变量DIAG在时刻t₃返回到零。当在时刻t₃该变量DIAG变为值0时，那时处于大于在时刻t₁达到的值的一个值下的变量DF以该时间常数减小，直到它在显著大于时刻t₂的一个时刻3/4与零检测阈值ε相交。在此应该注意的是，变量DIAG在持续时间t₃-t₁的过程中返回到1引起了该零检测阈值ε与显著大于变量DIAG返回至1的持续时间t₃-t₁的一个延迟量t₆-t₃相交。

虽然此现象出现的可能性非常小，但一种解决方案可以涉及降低时间常数a或增大零检测阈值ε。

图6示出了当仅在变量DIAG为零的条件下应用滤波器并且在变量DIAG为1的条件下变量DF保持固定时，变量DF的时间走势曲线。

这第二种对变量DIAG的零过渡进行过滤的方法很适合图2展示的方法的示例性实现方式。仅在来自步骤110的结果具有变量DIAG的等于变量Diag(S)的一个零值的情况下，在步骤120中应用滤波器。只要步骤110在变量Diag(S)为单一值的情况下循环回到步骤101，在步骤120中就不修改变量DF。

当在晚于时刻t₀并且早于时刻t₂的一个时刻t₁该变量DIAG从值0返回至其值1时，那时处于小于1的值的这个变量DF保持这个值，直到变量DIAG在时刻t₃返回到零。当在时刻t₃该变量DIAG变为值0时，那时处于等于在时刻t₁达到的值的一个值下的变量DF以该时间常数减小，直到它在显著大于时刻t₂但非常接近时刻tj的一个时刻t₄与该零检测阈值ε相交。在此应该注意的是，变量DIAG在持续时间t₃-t₁的过程中返回到1引起了该零检测阈值ε以显著小于变量DIAG返回至1的持续时间t₃-t₁的一个延迟量t₁-t₃相交。因此，避免了变量DIAG返回到1，否则将不恰当地掩盖零过渡，零过渡的出现证明了系统故障。

然而在图6中将观察到，如果变量DIAG在一个显著大于t₁-t₀的持续时间t₇-t₁内保持为1，则变量DF继续在大于时刻t₇但如同时刻t₄接近于时刻t₃那样接近于时刻t₇的一个时刻t_g与零检测阈值ε相交。在此观察到变量DIAG的零过渡的记忆效应，这些零过渡甚至在与向同一变量DIAG过渡的持续时间相比具有可忽略的持续时间段的情况下，仍然具有使得变量DF在一个或多或少长的但总体上不可预测的时间之后、在零检测阈值ε下方经过变量DIAG的一个具有短持续时间的零过渡的作用。

图7示出了当变量DIAG为零则以时间常数a应用滤波器时变量DF的时间趋向曲线，该时间常数具有小于变量DIAG为1时的值。

这第三种过滤掉变量DIAG的零过渡的方式没有任何特别的生产难度，因为，由于变量DIAG是一个二进制逻辑变量，时间常数a仅必须以例示的参数形式被归类为在变量DIAG为0时具有一个低的第一值并且在变量DIAG为1时具有一个高的第二值。在变量升高的过程中应用滤波器可以在图2中未展示出的一个步骤中进行，这个步骤可以容易地定位在步骤110与步骤101之间。

当在时刻t₁变量DIAG从值0返回至值1时，那时处于小于1的一个值的该变量DF增大，直到变量DIAG在时刻t₃返回至零。当在时刻t₃该变量DIAG变为值0时，那时处于大于在时刻t₁达到的值但小于在图5中的同一时刻达到的值(由于更高值的时间常数)的一个值下的该变量DP以具有低值的时间常数a减小，直到它在大于时刻t₂但小于图5的时刻t₆的一个时刻t₅与零检测阈值ε相交。在此应该注意的是，变量DIAG在持续时间t₃-t₁的过程中返回到1引起了该零检测阈值ε以显著小于图5的持续时间t₆-t₁的一个延迟量t₅-ti相交。与第一种过滤方法相比，更容易地避免了变量DIAG返回到1，否则将不恰当地掩盖零过渡，零过渡的出现证明了系统故障。与第二种过滤方法相比，也避免了变量DIAG降为零，否则将不恰当地掩盖1过渡的主导地位，1过渡的出现证明该系统的操作是可接受的，这是因为尽管在返回时具有高值，这个时间常数a导致在持续时间t₇-t₁显著大于持续时间t₁-t₀的情况下用一个高于持续时间t₈-t₁的持续时间t₉-ti达到了零检测阈值ε。

只要负诊断没有持续足够长，来自步骤120的负结果就在该信号采样速率下循环返回到步骤101。

步骤130在于根据车辆12的内部20中预期的噪音抑制、通过分析至少一个返回信号、尤其通过验证各自来自一个麦克风11的这些信号u_mic符合预先建立的幅值、频率和/或相位指标而建立一个返回诊断。

参照图3更详细地描述根据本发明的一个示例性步骤130。

在步骤130中，只要该ANC算法被激活，例如纯粹通过展示且非限制性的方式，在每次激活该步骤103之后，就周期性地引发一个子步骤131。在子步骤131中，下标i被初始化为零以表示一个包含数量为Q_micro个麦克风11的一个清单中的第一个麦克风11。

对于子步骤131的每个执行循环，将一个子步骤132重复像受控麦克风个数那么多的次数，换言之，执行子步骤132来验证下标为i的所有输出信号，i从零变化到Q_micro-1。一个执行循环典型地但不必须对应于在输入上的采样周期或者有待消减的噪音的基频的日期。

如图3中所示在子步骤132中对输出信号的验证在于确保下标为i的麦克风11所拾取的信号的幅值|u_mic(i)|是低于一个预定阈值a_maxi。

这个值u_maxi典型地是根据人耳所支持的声级在对车辆原型进行测试的过程中预先确定的。噪音的声功率以及相应地这个值u_maxi总体上是发动机的转速和负载(换言之，速度RPM)的函数。然后在车辆原型的测试过程中针对不同的发动机速度RPM执行不同的测试。然后这些调整后的值u_maxi被储存在一个相关联的、用可能的发动机速度RPM值索引的数据结构中。一个可能的相同发动机速度RPM值可以索引多个值u_maxi，每个值都针对一个麦克风11关于其灵敏度以及其在车辆中的位置而被确切地调整。如此获得的数据结构接着被复制到数据媒体上，例如该数据媒体可以被车载计算机或该车辆的任何其他计算机读取，以便能够在相同类型的车辆离开生产线时在这些车辆上使用。

保证被拾取的信号的幅值低于最大值的目的尤其是为了避免声音反馈效应，该效应具有不利地将噪音放大的相反且有害的作用。对幅值的测试可以用不同方式实时进行。

一种简单的方式在于将每个采样周期上的信号u_micro(i)的绝对值与该阈值进行比较。实际上，值u_maxi被信号u_micro(i)超过指示了大于这个值u_micro(i)的一个幅值。

有可能对于麦克风信号执行该最大值的更细分析。实际上，误差麦克风11测量了宽频带噪音、换言之跨越宽频带的噪音频谱。该主动消减算法的目的是仅消减在设计频率下待消减的噪音分量。这个过滤运算是在该算法内隐含地进行的。然而，也有可能通过一个简单的运算来进行。

要重申的是，总体上由麦克风测量的信号可以被分解成傅里叶级数。于是将它写成下面这样：

或甚至：

$u_{,,\mathrm{ic}{r}_0}(0=\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{B}_n\cos \left(\mathrm{n\ωt}\right)+C_{,,}\sin \left(\mathrm{ne}\right)/)$

G)＝2πIT其中T：信号u_micro(t)的周期

这个级数的系数由以下关系式给出：

$B^{\′\′}=\frac{2}{T}{\∫}_{-T/2}^{T/2}{u}_{\mathrm{micro}}\left(t\right).\cos \left(\mathrm{\ωnt}\right)\mathrm{dt}$

$C_n=\frac{2}{T}{\∫}_{-T/2}^{T/2}{u}_{\mathrm{micro}}\left(t\right).\sin \left(\mathrm{\ωnt}\right)\mathrm{dt}$

在该信号的处于控制频率f＝ω₀12π下的分量要被减去时，仅考虑写成如下形式的分量：

$u_{m^{\mathrm{kro}}}\left(t\right)=A\sin ({\mathrm{\ω}}_{0}t+\mathrm{\φ})$

也被重新写成以下形式：

"_micro(0＝Beos(ω₀t)+Csin(ω₀t)

其中B、C是使用以下关系式计算出的：

$B=\frac{2}{T}{\∫}_{-T/2}^{T/2}{u}_{\mathrm{micro}}\left(t\right).\cos \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)\mathrm{dt}$

$C=\frac{2}{T}{\∫}_{-T/2}^{T/2}{u}_{\mathrm{micro}}\left(t\right).\sin \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)\mathrm{dt}$

于是该信号在频率f下的总幅值A使得这个幅值随着发动机速度A而变。总体上，适用A＝A(RPM)。

在此情况下，对于在前一段落中提及的信号的简单瞬时模量的测试被以下测试替换：该测试在于在一个给定的发动机速度RPM下实时地验证由麦克风测量的幅值A(RPM)是低于一个针对这同一个发动机速度而限定的阈值幅值：

A(RPM)<A^thresh(RPM)

这个第二最大幅值测试与以上定义的第一最大幅值测试相比是更有利的，因为对于规定的速度RPM，仅在控制频率f下检测异常情况，即阈值被超过。要记住的是，误差麦克风11在每个时刻测量一个为平均值的压力值，而压力波动是所有频率因素的叠加，表示为傅里叶分解。现在，仅关注在控制频率下的压力波动。相应地，如果由误差麦克风测量的压力水平是产生自宽频带激发或单频的但出于与该控制频率不同的一个频率下的激发，则第一最大幅值测试检测到一个误差，而第二最大幅值测试没有检测到误差。现在，主动降噪的目的是仅消减处于控制频率下的信号分量。故障的检测仅在该频率下是有意义的。

无论在子步骤132中选择何种方法来用于验证可接受的最大幅值，如果幅值低于该幅值阈值则执行一个子步骤133，如果该幅值不低于该幅值阈值u_maxi则执行一个子步骤134。

在子步骤133中，验证了下标为i的麦克风11是有效的，换言之它实际上正在拾取非零信号。

在步骤133的每个过渡时刻t，借助于以下公式计算出一个指标C1_mic(i)，该指标衡量了在当前时刻t之前的N次采样过程中、换言之在一个观察持续时间T＝NΔt的过程中以时间间隔Δt离散的信号u_mic(i,t)变化的累计，即：

${C1}_{\mathrm{mic}}\left(i\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}|u_{\mathrm{mic}}(i,t-\mathrm{k\&Delta;t})-u_{\mathrm{mic}}(i,t-(k+1)\mathrm{\&Delta;t})|$

然后验证指标C1,,,j_c(i)>C1_mini。如果麦克风没有测量到信号，则C1,,,j_c(i)的值非常低。下限C1_mini的值也是在该系统在原型上的测试过程中确定的。这个指标的优点是，它不依赖于信号的平均值并且其计算是相当简单的。

在图3展示的方法的示例性实现方式中，如果观察到指标C1_mic(i)>C1_mini则执行一个子步骤136，反之则执行子步骤134。

在步骤134中，变量Diag(R)被设定为零以使得对这些验证步骤之一132或133的负响应足以将变量Diag(R)设定为零、并且使得如果并且仅仅如果对这些验证步骤132和133的所有响应都为正时变量Diag(R)保持为1。

图3所展示的示例性实现方式对应于随后执行以下方法：其中子步骤136在每次执行了子步骤133或子步骤134之后将下标i增大以便只要下标i小于Q_micro就重新执行子步骤132。一旦一个子步骤137检测到下标i达到了有待验证的返回信号的个数Q_micro，就引发一个为循环终点的子步骤138。

该方法的不同于图3所展示的实施方式是可能的。具体而言，步骤132和133的执行次序可以颠倒或者它们可以并行地执行。例如，甚至在多任务处理或逻辑电路实现方式中，一种Q_micro个任务(每个任务验证一个返回信号)的并行执行将针对各信号的不同变量Diag(R)设定为1或0。然后一个合成任务或一个AND门计算所有变量Diag(R)的乘积而获得一个最终值，如果所有的验证都为正则这个最终值等于1，或者只要一个验证为负责最终值等于0。

然后在已经对有待验证的所有返回信号进行了所有已计划的验证之后，在子步骤138中评估该变量Diag(R)。当变量Diag(R)为1时来自子步骤138的正结果对应于来自步骤130的正结果，并且当变量Diag(R)为0时来自子步骤138的负结果对应于来自步骤130的负结果。

来自步骤130的正结果导致在不采取任何特定措施的情况下继续该方法，以便允许在正的返回诊断之后、例如在图2中展示的通过在变量Diag(R)等于1时循环回到步骤101而重新执行该步骤103。

来自步骤130的负结果引发了测试等于零的变量Diag(R)的出现次数的一个步骤140，以便使得当负的返回诊断出现次数很可观时该ANC算法的中和步骤104是可执行的。

步骤140基本上在于检测在来自步骤130的结果中不为1的变量Diag(R)是否反映了在极长的持续时间T_DIAG＝0上出现的故障。如果持续时间T_DIAG＝0超过了在车辆原型上的测试阶段过程中预先确定的一个持续时间T_THRESH则被评定为是极长的。持续时间T_THRESH有可能是可调节的以便增大或减小在故障存在情况下ANC失活的灵敏性。用于确定这些输出和这些结果所共有的持续时间T_THRESH的一种可能性将在后面的描述中看到。当确定一个持续时间T_THRESH等于针对这些输出的持续时间Ts(R)时，在针对这些输出的一个诊断持续时间Tdei(R)上进行以下测试：

步骤140可以在步骤120的模型上用不同方式实施。

只要负诊断没有持续足够长，来自步骤140的负结果就在该信号采样速率下循环返回到步骤101。

已经看到，一个不同于步骤140的步骤120使得有可能针对负输出诊断的出现次数确定一个定制的阈值持续时间Ts(S)并且针对负输出诊断的出现次数确定一个具有不同值的定制的阈值持续时间Ts(R)。

如果阈值持续时间Ts(S)和Ts(R)的值是相同的，那么步骤120和140可以一起分组为一个单一步骤，在该步骤中将这些输出和返回诊断的出现分开地进行考虑或者作为同一个进行考虑，换言之在后一种情况下，将负诊断认为是不依赖于与输出或返回相关这一事实的一种出现。

刚才描述的本发明实现的目的是在使用过程中当该ANC系统变得有缺陷时(例如因为一个麦克风或扬声器发生故障)防止该系统导致用户的不便。已经看到本发明使得有可能防止在该系统出现故障时该车辆的扬声器发出高幅值声音。因此本发明使得有可能在非常短的时间内检测到故障的出现并且找到适合的校正。

这种检测是稳健的，因为它不是不恰当地被触发的。

这个简单的解决方案使得有可能应对在故障树中识别出的所有故障。由于它足够普遍地不依赖于故障的具体来源，因此具有应对其他、迄今为止未识别出的故障的潜力。

Claims (13)

1.一种用于控制主动降噪系统的方法，该主动降噪系统包括用于产生一个或多个对抗噪音的声音输出信号的一个或多个扬声器(13)以及用于拾取一个或多个测量所获得的降噪作用的返回信号的一个或多个麦克风(11)，其特征在于，该方法包括：

-一个激活该主动降噪系统的步骤(103)；

-一个返回验证步骤(130)；

-该返回验证步骤通过在一个低检测子步骤(132)中分析至少一个返回信号而建立一个返回诊断，该低检测子步骤计算出一个有效返回指标(C1)并且在至少一个返回信号不满足该有效返回指标(C1)的最小值时使该返回诊断为负；并且

-该返回验证步骤允许遵从一个正的返回诊断而重新执行该步骤(103)；

-一个中和步骤(104)，该中和步骤能遵从一个负的返回诊断而被执行并且使该主动降噪系统失活。

2.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，该指标(C1)对应于在一个给定时间间隔上该返回信号的变化的累计。

3.如权利要求1和2之一所述的控制方法，其特征在于，该返回验证步骤(130)包括一个约束检测子步骤(133)，该约束检测子步骤在至少一个返回信号不低于一个最大幅值时使该返回诊断为负。

4.如以上权利要求之一所述的控制方法，其特征在于，该控制方法包括：

-一个输出验证步骤(110)，其中通过分析至少一个输出信号而建立一个输出诊断，该输出验证步骤允许遵从一个正的输出诊断而重新执行该步骤(103)并且遵从一个负的输出诊断而使该中和步骤(104)是可执行的，以便接着使该主动降噪系统失活。

5.如权利要求4所述的控制方法，其特征在于，该输出验证步骤(110)包括一个高检测子步骤(112)，该高检测子步骤在至少一个输出信号不低于一个最大幅值时使该输出诊断为负。

6.如权利要求4和5之一所述的控制方法，其特征在于，该输出验证步骤(110)包括将该输出信号的幅值限制为一个最大阈值的一个子步骤(113)。

7.如以上权利要求之一所述的控制方法，其特征在于，该控制方法包括一个调制步骤(120，140)，该调制步骤允许在只要没有出现足够次数的负的输出或返回诊断的情况下、尤其在只要所述诊断在一个足够的持续时间上不为负的情况下就在一个负的输出或返回诊断之后重新执行该步骤(103)，并且该调制步骤在出现了足够次数的负的输出或返回诊断时、尤其在所述诊断在一个足够的持续时间上为负时触发该中和步骤(104)。

8.如以上权利要求之一所述的控制方法，其特征在于，该控制方法包括监测该主动降噪系统的环境状态的一个步骤(101)，该步骤允许仅在所述环境处于与所述激活相兼容的一个状态下时激活该主动降噪系统。

9.一种用于控制主动降噪系统(15)的装置(23)，该主动降噪系统包括用于产生一个或多个对抗噪音的声音输出信号的一个或多个扬声器(13)、用于拾取一个或多个量化所获得的降噪作用的返回信号的一个或多个麦克风(11)、以及用于将该主动降噪系统(15)激活和中和的器件(24)，该器件被驱动来遵从一个正的返回诊断而将该主动降噪系统激活、对应地遵从一个负的返回诊断使其对应地失活，其特征在于，该装置包括：

-返回验证器件，该返回验证器件被安排成用于计算一个有效返回指标(C1)并且用于通过分析至少一个返回信号(u_mic)而建立一个返回诊断，以便在至少一个返回信号不满足该有效返回指标(C1)的最小值时使该返回诊断为负。

10.如权利要求9所述的装置(23)，其特征在于，所述返回验证器件被安排成用于在至少一个返回信号(u_mic)不低于一个最大幅值时使得该返回诊断为负。

11.一种计算机程序，包括用于当所述程序在一个计算机上运行时实施如权利要求1至8中任一项所述的所有步骤的程序代码手段。

12.一种计算机程序产品，包括被储存在一种计算机可读介质上的、用于在一个计算机上运行所述程序产品时实施如权利要求1至8中任一项所述的方法的程序代码手段。

13.一种车辆(12)，其中位于车辆内部(20)的一个主动降噪系统(15)包括用于产生一个或多个对抗噪音的声音输出信号的一个或多个扬声器(13)以及用于拾取一个或多个量化所获得的降噪作用的返回信号的一个或多个麦克风(11)，其特征在于，该车辆包括一个如权利要求9和10之一所述的控制装置(23)，该控制装置安装的方式为控制该主动降噪系统。