CN104405272B - 一种降噪纱窗及降噪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种降噪纱窗,包括安装在纱窗外侧的声音传感器a和超声换能器,声音传感器a连接有自适应控制器,自适应控制器和超声换能器连接,自适应控制器还连接有声音传感器b,自适应控制器和声音传感器b安装在纱窗内侧。本发明还公开了上述降噪纱窗的降噪方法,声音传感器a采集室外噪声,然后将采集到的噪声传给自适应控制器进行自适应处理,最后自适应处理后的输出信号通过超声换能器输出,输出的信号与室外的噪声相互抵消,达到降噪的效果,同时相互抵消过程产生有误差信号由声音传感器b采集,用来调整自适应控制器中的权向量系数来控制输出信号,达到了最佳降噪效果。本发明降噪纱窗不改变原有纱窗的结构即实现了降噪和通风。
Description
技术领域
本发明属于信号处理与应用和环境噪声控制技术领域,具体涉及一种降噪纱窗,本发明还涉及该降噪纱窗的降噪方法。
背景技术
近年来,随着机动车的数目迅速增加,交通噪声俨然成为城市的主要噪声源,严重影响着道路两旁居民的生活和休息,尤其在天气较热的情况下,很难兼顾通风和噪声这两个因素。针对这一问题,在无源降噪方面,专利《一种通风隔声窗》(申请号:200810057120.X,公开号:101220726,公开日:2008.07.16)采用双层窗框,并将整个双层窗框之间的空间分隔成多个腔体,增大了空气的隔声窗来达到降低噪声的;专利《通风吸隔声窗》(申请号:200510040366.2,公开号:1702286,公开日:2005.11.30)利用双层窗户之间设置的消声通道实现既可通风又提高吸隔声的效果,无源的降噪方法只能针对高频噪声,对低频噪声的抑制效果有限。在有源降噪方面,专利《一种有源降噪通风隔声推拉窗》(申请号:201010197540.5,公开号:101881119A,公开日:2010.11.10)和专利《一种分立式有源降噪通风隔声窗》(申请号:201110039627.4,公开号:102146766A,公开日:2011.08.10)分别采用推拉式和分立式的双层玻璃窗的有源噪声控制,其通风方式采用双层错位开口,声音呈S型传输到室内。首先,这种通风效果不如纱窗通风效果好,如果想要大面积通风,则需要将玻璃窗完全打开,这样既会有蚊虫动物飞入房间,而且有源控制设备也无法工作。其次,带有控制设备的双层玻璃安装起来比较麻烦,因为两层玻璃相距20cm,所以对窗户的设计要求很高,不适合大面积安装。
上述解决降噪的过程中均对窗户的结构做了改变,结构复杂,并且降噪的同时通风效果不好。
发明内容
本发明的目的是提供一种降噪纱窗,解决了现有技术中存在的在降噪过程中对窗户的结构做改变、降噪与通风不能兼顾的问题。
本发明的另一目的在于提供应用于一种降噪纱窗的降噪方法。
本发明所采用的技术方案是,一种降噪纱窗,包括安装在纱窗外侧的声音传感器a和超声换能器,声音传感器a连接有自适应控制器,自适应控制器和超声换能器连接,自适应控制器还连接有声音传感器b,自适应控制器和声音传感器b安装在纱窗内侧。
本发明的特点还在于,
声音传感器a垂直安装在纱窗上,且开口朝外。
声音传感器b的开口正对纱窗。
本发明所采用的另一技术方案是,一种降噪纱窗的降噪方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、声音传感器a采集纱窗外侧的噪声,得到初级噪声信号;
步骤2、将步骤1中的初级噪声信号传入自适应控制器,通过自适应控制器内的自适应算法对初级噪声信号进行处理,得到输出信号;
步骤3、将步骤2中的输出信号传给超声换能器输出,输出信号与纱窗外侧的噪声相遇,相互抵消后产生有误差信号;
步骤4、声音传感器b采集步骤3中的误差信号,将误差信号传给自适应控制器调整自适应控制器中的权向量系数控制输出信号。
本发明另一技术方案的特点还在于,自适应算法的具体实施步骤为:
由声音传感器a采集到的初级噪声信号通过下式可得超声换能器的输出信号:
Y(n)=X(n)*WT(n)(1)
其中,n表示某一时刻,X(n)表示在n时刻的初级噪声信号,Y(n)表示在n时刻的输出信号,W(n)表示所述自适应控制器中的权向量系数,W(0)=0;
声音传感器b采集到的误差信号S(n)由下式得出:
S(n)=X(n)-Y(n)(2)
根据最小均方误差准则,构造控制系统的目标函数J(n)为:
J(n)=E[S2(n)](3)
自适应控制器中的权向量系数不断的更新,更新表达式如下:
W(n+1)=W(n)+2μS(n)X(n)(4)
其中,μ是用来控制稳定性和收敛速率的步长参数,n+1表示n时刻的下一个时刻。
为确保自适应过程的稳定性,μ必须满足:
0<μ<2/N×J(n)(5)
其中,N表示自适应长度。
本发明的有益效果是:本发明一种降噪纱窗将采集到的室外噪声传送给自适应控制器,自适应控制器对采集到的噪声进行自适应处理之后传送给超声换能器输出,输出的信号与室外噪声振幅相同、相位相反,在窗前相遇相消,达到了降低噪声的效果,同时声音传感器b调整自适应控制器中的权向量系数变化,从而改变超声换能器的输出信号的强度和频率,确保整个控制系统收敛而且稳定,使系统达到最佳降噪效果。
附图说明
图1是本发明一种降噪纱窗的结构示意图。
图中,1.纱窗,2.声音传感器a,3.自适应控制器,4.声音传感器b,5.超声换能器。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种降噪纱窗结构如图1所示,包括安装在纱窗1外侧的声音传感器a2(声音传感器a2垂直安装于纱窗1上,且开口朝外,这样可以充分的接收外部的噪声,当噪声不是很大时可以在纱窗1的中心处安装一个声音传感器a2,当外部的噪声很大时可以在纱窗1的四个角处均安装声音传感器a2)和超声换能器5,声音传感器a2连接有自适应控制器3,自适应控制器3和超声换能器5连接,自适应控制器3还连接有声音传感器b4(声音传感器b4的开口正对纱窗1,这样可以精确的接收声音传感器a2与超声换能器5之间的误差信号),自适应控制器3和声音传感器b4安装在纱窗1内侧。
本发明一种降噪纱窗的降噪方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、声音传感器a(2)采集纱窗(1)外侧的噪声,得到初级噪声信号X(n)(X(n)表示在n时刻的初级噪声信号);
步骤2、步骤1中的初级噪声信号X(n)传入自适应控制器3,在自适应控制器3中通过公式(1)的处理后得到输出信号Y(n)(Y(n)表示在n时刻的输出信号):
Y(n)=X(n)*WT(n)(1)
步骤3、步骤2中得到的输出信号Y(n)传给超能换能器5输出,输出信号Y(n)与纱窗1外侧的噪声(初级噪声信号X(n))相遇,相互抵消,此时抵消后产生有误差信号S(n):
S(n)=X(n)-Y(n)(2)
根据最小均方误差准则,构造控制系统的目标函数J(n)为:
J(n)=E[S2(n)](3)
声音传感器b4采集误差信号S(n),然后将误差信号S(n)传给自适应控制器3,用来调整自适应控制器3中的权向量系数变化,从而改变输出信号Y(n)的强度和频率,确保整个控制系统收敛而且稳定,使系统达到最佳降噪效果。
在自适应的过程中,自适应控制器3中的权向量系数不断的更新,更新表达式如公式(4):
W(n+1)=W(n)+2μS(n)X(n)(4)
其中,μ是用来控制稳定性和收敛速率的步长参数,n+1表示n时刻的下一个时刻。
为确保自适应过程的稳定性,μ必须满足:
0<μ<2/N×J(n)(5)
其中,N表示自适应长度。
实验验证
首先搭建一个与真实房屋和窗户尺寸等比例的仿真房屋模型,仿真房屋的长50cm,宽40cm,高30cm,为了避免外界噪声透过墙壁对房子内部产生影响,仿真房子采用双层真空的玻璃作为房子的墙面,在屋子的一面预留出一个等比例缩小的窗户,由于是针对纱窗1的隔音,在仿真窗户上安装了纱窗1。
然后将一个声音传感器a2安装到纱窗1的一个角上,声音传感器a2采用面积很小的单向性声音传感器,而且安装方向与纱窗1垂直向外,该声音传感器a2作为系统的初级输入,通过传输线将噪声信号送到自适应控制器3(DSP处理器)。在房屋内放置另一个声音传感器b4(与纱窗1正对),作为次级输入(输入声音传感器a2与超声换能器5之间的误差信号),负责将反馈信号送到自适应控制器3。在纱窗1几何中心放置超声换能器5,作为系统的输出。自适应控制器作为系统的处理信号部分,被放到房屋内。
为了验证实验的降噪效果,在仿真房间内还放置有分贝仪和风量仪。真实测得在没有开启降噪设备时,室内的噪声是60~62dB,当打开降噪设备时,室内的噪声是52~54dB,通过风量仪观察,风量基本没有变化,实验结果得到整个系统在不影响室内通风的情况下可以降低8~10dB左右的噪声。
而且系统的实现并没有改变传统纱窗或者玻璃窗的安装方式,极大的方便了用户的使用。
Claims (1)
1.一种降噪纱窗的降噪方法,其特征在于,采用一种降噪纱窗,其结构为:
包括安装在纱窗(1)外侧的声音传感器a(2)和超声换能器(5),声音传感器a(2)连接有自适应控制器(3),自适应控制器(3)和超声换能器(5)连接,自适应控制器(3)还连接有声音传感器b(4),自适应控制器(3)和声音传感器b(4)安装在纱窗(1)内侧;
所述声音传感器a(2)垂直安装于所述纱窗(1)上,且开口朝外;
所述声音传感器b(4)的开口正对所述纱窗(1);
具体按照以下步骤实施:
步骤1、声音传感器a(2)采集纱窗(1)外侧的噪声,得到初级噪声信号;
步骤2、将步骤1中的初级噪声信号传入自适应控制器(3),通过自适应控制器(3)内的自适应算法对初级噪声信号进行处理,得到输出信号;
步骤3、将步骤2中的输出信号传给超声换能器(5)输出,输出信号与纱窗(1)外侧的噪声相遇,相互抵消后产生有误差信号;
步骤4、声音传感器b(4)采集步骤3中的误差信号,将误差信号传给自适应控制器(3)调整自适应控制器(3)中的权向量系数来控制输出信号;
其中,自适应算法的具体实施步骤为:
由声音传感器a(2)采集到的初级噪声信号通过下式可得超声换能器(5)的输出信号:
Y(n)=X(n)*WT(n),
其中,n表示某一时刻,X(n)表示在n时刻的初级噪声信号,Y(n)表示在n时刻的输出信号,W(n)表示所述自适应控制器(3)中的权向量系数,W(0)=0;
声音传感器b(4)采集到的误差信号S(n)由下式得出:
S(n)=X(n)-Y(n),
根据最小均方误差准则,构造控制系统的目标函数J(n)为:
J(n)=E[S2(n)]
其中,自适应控制器(3)中的权向量系数不断的更新,更新表达式如下:
W(n+1)=W(n)+2μS(n)X(n),
其中,μ是用来控制稳定性和收敛速率的步长参数,n+1表示n时刻的下一个时刻;
为确保自适应过程的稳定性,μ必须满足:
0<μ<2/N×J(n),
其中,N表示自适应长度。
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