CN106068007B - 扬声器非线性系统辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种扬声器非线性系统辨识方法，包括以下步骤：提供放大后的激励信号至待测的扬声器系统中；同步测量扬声器系统两端的电压信号和电流信号；获取扬声器系统的线性参数：根据该测量的电压信号和测量的电流信号，在大信号条件下，计算扬声器系统的阻抗曲线，并使用最小二乘法匹配该阻抗曲线从而获得该扬声器系统的线性参数；获取扬声器系统的非线性参数：将测量的电流信号输入扬声器系统的集总参数模型中计算出估计电压信号；将估计电压信号与测量的电压信号进行比较，计算出两者之间的电压误差信号；对该电压误差信号进行去相干，去掉该电压误差信号中的线性分量，再根据去相干后的电压误差信号，使用自适应迭代算法获得非线性参数。

Description

扬声器非线性系统辨识方法

【技术领域】

本发明涉及一种扬声器参数的测量方法，尤其涉及一种扬声器非线性系统的辨识方法。

【背景技术】

微型扬声器具有尺寸小的优点，因而在智能手机以及平板电脑等电子设备中具有广泛的应用。但是随着尺寸的减小，扬声器系统的非线性变得越来越显著，大信号条件下，微型扬声器发出的声音会产生明显的失真。建立微型扬声器系统的非线性模型，并准确估计大信号条件下，微型扬声器系统的线性参数和非线性参数，进而预测以及补偿扬声器系统的非线性失真，越来越受到人们的重视。

相关技术公开了一种使用电流传感器和一种使用激光传感器测量扬声器参数的方法，上述方法使用双频激励信号和大信号Volterra模型，当扬声器系统非线性阶数较高(高于3阶)时，Volterra模型复杂度大幅增加，灵活性较差。

因此，提出一种改进的扬声器非线性系统辨识方法以克服上述缺陷。

【发明内容】

本发明的目的在于提供一种简单、灵活性好的扬声器非线性系统辨识方法。

本发明的技术方案如下：一种扬声器非线性系统辨识方法，包括以下步骤：提供放大后的激励信号至待测的扬声器系统中；同步测量所述扬声器系统两端的电压信号和电流信号；获取所述扬声器系统的线性参数：根据该测量的电压信号和测量的电流信号，在大信号条件下，计算所述扬声器系统的阻抗曲线，并使用最小二乘法匹配该阻抗曲线从而获得该扬声器系统的线性参数；获取所述扬声器系统的非线性参数：将所述测量的电流信号输入所述扬声器系统的集总参数模型中计算出估计电压信号；将估计电压信号与所述测量的电压信号进行比较，计算出两者之间的电压误差信号；对该电压误差信号进行去相干，去掉该电压误差信号中的线性分量，再根据去相干后的电压误差信号，使用自适应迭代算法获得非线性参数。

上述扬声器非线性系统辨识方法，所述线性参数包括直流阻R_e、音圈电感L_e、力因数线性项b₀、劲度系数线性项k₀和力阻线性项r₀；

所述非线性参数包括力因数Bl(x)、劲度系数k_t(x)和力阻R_m(v)，其中：

其中，x和v分别表示微型扬声器振膜的位移和速度。

上述扬声器非线性系统辨识方法，还包括将所述线性参数和非线性参数实时反馈至所述集总参数模型中以更新所述集总参数模型。

上述扬声器非线性系统辨识方法，在获取线性参数的步骤中，阻抗曲线的阻抗特性表示为：

使用最小二乘法匹配该阻抗曲线获得所述线性参数。

上述扬声器非线性系统辨识方法，在获取非线性参数的步骤中，所述集总参数模型对应的电压模型表示为：

所述估计电压信号表示为：

其中，u_p[n]表示估计电压信号，i_m[n]表示测量的电流信号，x和v分别表示所述扬声器系统的振膜的位移和速度。

上述扬声器非线性系统辨识方法，所述方法还包括：采用Simpson积分法计算出该积分法对应的传递函数表示为：

上述扬声器非线性系统辨识方法，在获取非线性参数的步骤中，所述电压误差信号表示为：

e_u[n]＝u_m[n]-u_p[n]

其中，u_m[n]表示测量的电压信号。

上述扬声器非线性系统辨识方法，在获取非线性参数的步骤中，所述自适应迭代算法表示为：

其中，μ为所述自适应迭代算法的步长，初始化时，设定μ的值。

本发明还提供一种扬声器非线性系统辨识方法，包括n个扬声器非线性系统辨识步骤：

其中，第i步骤包括：

提供放大后的第i激励信号至待测的扬声器系统中；

同步测量所述扬声器系统两端的第i电压信号和电流信号；

获取所述扬声器系统的第i线性参数：根据该测量的第i电压信号和测量的第i电流信号，在大信号条件下，计算所述扬声器系统的阻抗曲线，并使用最小二乘法匹配该阻抗曲线从而获得该扬声器系统的第i线性参数，并输出该第i线性参数；

获取所述扬声器系统的第i非线性参数：

将所述测量的第i电流信号输入所述扬声器系统的集总参数模型中计算出第i估计电压信号；

将第i估计电压信号与所述测量的第i电压信号进行比较，计算出两者之间的第i电压误差信号；

对该第i电压误差信号进行去相干，去掉该第i电压误差信号中的线性分量；

再根据去相干后的第i电压误差信号，使用自适应迭代算法获得第i非线性参数，并输出该第i非线性参数；

由集总参数模型计算估计电压信号的步骤中，包括：

当i＝1时，所述集总参数模型根据设定值计算估计电压信号；

当1<i<n时，将第i-1激励信号中计算出的第i-1线性参数和第i-1非线性参数输入该集总参数模型中以更新该集总参数模型，由更新后的集总参数模型计算出第i激励信号对应的估计电压信号。

上述的扬声器非线性系统辨识方法，所述方法还包括：

电压误差信号最小时，输出该电压误差信号最小值对应的非线性参数。

本发明的有益效果在于：使用去相干之后的电压误差信号估计非线性参数，降低了电压误差信号中线性分量对非线性参数估计结果的影响，提升了非线性参数估计的准确性、灵活性；同时，仅需采集电压和电流信号，即可准确估计扬声器系统非线性参数，整个方法简单、易行。

【附图说明】

图1是本发明较佳实施例提供的扬声器非线性系统辨识方法的原理框图；

图2是本发明较佳实施例提供的扬声器非线性系统辨识方法的工作流程图；

图3是本发明较佳实施例使用的扬声器系统的集总参数模型对应的电压模型；

图4是本发明较佳实施例使用的扬声器系统的集总参数模型对应的力学模型；

图5是使用本发明提供的扬声器非线性系统辨识方法测量的阻抗曲线和匹配的阻抗曲线，阻抗幅度-频率曲线；

图6是使用本发明提供的扬声器非线性系统辨识方法测量的阻抗曲线和匹配的阻抗曲线，阻抗相位-频率曲线；

图7是使用本发明提供的扬声器非线性系统辨识方法估计得到的非线性参数曲线，Bl-位移曲线；

图8是使用本发明提供的扬声器非线性系统辨识方法估计得到的非线性参数曲线，kt-位移曲线；

图9是使用本发明提供的扬声器非线性系统辨识方法估计得到的非线性参数曲线，Rm–速度曲线；

图10是使用本发明提供的扬声器非线性系统辨识方法的扬声器系统实测的声压THD以及使用估计参数仿真的声压THD曲线。

【具体实施方式】

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。

在本发明中，u_m[n]表示测量的电压信号，i_m[n]表示测量的电流信号，u_p[n]表示使用扬声器电压模型计算得到的估计电压信号，e_u[n]表示估计电压信号u_p[n]与测量的电压信号u_m[n]之间的电压误差信号，e_n[n]表示电压误差信号经过去相干操作后，获得的去相干之后的电压误差信号。

该扬声器非线性系统辨识的线性参数包括：直流阻R_e、音圈电感L_e、力因数线性项b₀、劲度系数线性项k₀和力阻线性项r₀。

该扬声器非线性系统辨识的非线性参数包括：因数Bl(x)、劲度系数k_t(x)和力阻R_m(v)，其中：

参考图1至图4，根据本发明的扬声器非线性系统辨识方法包括以下步骤：

S1：外部计算机提供激励信号，该激励信号经功率放大器放大，然后将放大的激励信号输入至待测试的扬声器系统中。

S2：采用电流传感器和电压传感器同步测量所述扬声器系统两端的电压信号u_m[n]和电流信号i_m[n]。

该扬声器系统还包括集总参数模型，其对应的电压模型可以表示为：

其对应的力学模型可以表示为：

Bl(x)i＝m_ta+R_m(v)v+k_t(x)x (2)

其中，u_e表示扬声器激励电压，i表示扬声器中的电流，m_t表示等效振动质量，a表示振膜加速度。

S3：获取线性参数：

根据该测量的电压信号和测量的电流信号，在大信号条件下，计算所述扬声器系统的阻抗曲线，并使用最小二乘法匹配该阻抗曲线从而获得该扬声器系统的线性参数。

具体地，该扬声器系统的线性参数通过匹配阻抗曲线的进行估计，在大信号条件下，不考虑系统非线性时，根据公式(1)和公式(2)可得对应的阻抗特性：

采用此种方法，可获得线性参数：直流阻R_e、音圈电感L_e、力因数线性项b₀、劲度系数线性项k₀和力阻线性项r₀。输出该线性参数，同时，将该线性参数实时反馈至集总参数模型中以更新该模型。

为了获得该扬声器系统的最优的线性参数，在一段时间内向该扬声器系统提供多个激励信号，同步采集该段时间内扬声器系统的电压信号u_m和电流信号i_m，分别对u_m和i_m进行交叠分帧，对每帧数据进行快速傅立叶变换(FFT)，获得频域电压信号U(ω)和频域电流信号I(ω)，分别计算U(ω)和I(ω)的互功率谱，以及I(ω)的自功率谱，对上述功率谱进行多帧平均，得到平均后的互功率谱P_UI(ω)以及自功率谱P_II(ω)，则扬声器系统的实测阻抗曲线，计算公式如下：

根据实测的阻抗曲线Z_m(ω)，以及扬声器系统的阻抗特性公式(3)，使用最小二乘法对线性参数进行辨识，其对应的误差评估公式为：

其中Z_p(ω_i)为根据辨识结果计算得到的阻抗值，N为阻抗曲线的频率点数目。

根据公式(3)、(4)和(5)计算出多个激励信号中误差e，并取最小误差值，该最小误差值对应的线性参数为最优线性参数。

S4：获取非线性参数：

将测量的电流信号输入该扬声器的集总参数模型的电压模型中根据公式(1)计算出估计电压信号u_p[n]。

将估计电压信号u_p[n]与所述测量的电压信号u_m[n]进行比较，计算出两者之间的电压误差信号e_u[n]。

电压误差信号e_u[n]表示为：

其中，位移x和速度v的计算方法可以表示为

其中，L^-1表示逆Laplace变换，“*”表示卷积。

电流的导数di/dt使用“Simpson积分法”进行计算，其对应的传递函数可以表示为：

电压误差信号e_u[n]中由线性参数引入的误差过大，将非线性误差掩盖掉，因此自适应估计非线性参数时，需要将电压误差信号e_u[n]中线性分量去除掉以提高估计的非线性参数的准确性。

在本发明中，采用去相干算法将电压误差信号e_u[n]的线性分量部分去除，得到去相干后的电压误差信号e_n[n]，然后将该信号e_n[n]输入自适应迭代算法后获得非线性参数，并不断更新该非线性参数。该自适应迭代算法可以表示为：

其中，μ为迭代算法步长。

将公式(10)、(11)和(12)计算的b_j，k_j，r_j以及离散化方法获得位移x和速度v的值代入公式(13)中以获得非线性参数：力因数Bl(x)、劲度系数k_t(x)和力阻R_m(v)。输出该非线性参数，同时，将该非线性参数反馈至集总参数模型中以更新该模型。

具体地，当提供n个激励信号至待测扬声器系统时，本发明提供的辨识方法包括n个步骤：其中，第i个步骤包括：

提供放大后的第i激励信号至待测的扬声器系统中；

同步测量所述扬声器系统两端的第i电压信号和第i电流信号；

获取所述扬声器系统的第i线性参数：根据该第i测量电压信号和第i测量电流信号，在大信号条件下，计算所述扬声器系统的阻抗曲线，并使用最小二乘法匹配该阻抗曲线从而获得该扬声器系统的第i线性参数，并输出该第i线性参数；

获取所述扬声器系统的第i非线性参数：

将所述第i测量电流信号输入所述扬声器系统的集总参数模型中计算出第i估计电压信号；

将第i估计电压信号与所述第i测量电压信号进行比较，计算出两者之间的第i电压误差信号；

对该第i电压误差信号进行去相干，去掉该第i电压误差信号中的线性分量；

再根据去相干后的第i电压误差信号，使用自适应迭代算法获得第i非线性参数，并输出该第i非线性参数；

由该集总参数模型计算估计电压信号的步骤中，包括：

当i＝1时，所述集总参数模型根据设定值计算估计电压信号；

当1<i<n时，将第i-1激励信号中由上述步骤计算出的第i-1线性参数和第i-1非线性参数输入该集总参数模型中以更新该集总参数模型，由更新后的集总参数模型计算出第i激励信号对应的估计电压信号。当n个步骤均完成后，电压误差信号最小时，输出该电压误差信号最小值对应的非线性参数即为该扬声器系统的最优非线性参数。

实例

参考图5至图7，图5示出了实测和阻抗的匹配曲线，图6示出了估计的非线性参数曲线，包括力因数Bl(x)、劲度系数k_t(x)和力阻R_m(v)，图7示出了当有效电压为1v时，实际测量的声压总谐波失真(THD)和使用该估计的线性参数和非线性参数模拟仿真的声压THD曲线。该扬声器系统的振膜长1.6cm，宽0.9cm。使用粉红噪音作为激励信号输入该扬声器系统中，激励功率为0.15W，同步测量该扬声器系统两端的电压信号和电流信号，并使用本发明提供的扬声器非线性系统参数辨识方法估计的该扬声器系统的线性参数和非线性参数，如下表所示。

表1使用本发明提供的辨识方法获得的线性参数和非线性参数

参数名	单位	估计结果
			L<sub>e</sub>	H	2.507×10<sup>-5</sup>
R<sub>e</sub>	Ω	5.529
			b<sub>0</sub>	N/A	0.5951
b<sub>1</sub>	N/Am	-6.749
			b<sub>2</sub>	N/Am<sup>2</sup>	-9.180×10<sup>5</sup>
b<sub>3</sub>	N/Am<sup>3</sup>	-2.396×10<sup>8</sup>
			b<sub>4</sub>	N/Am<sup>4</sup>	-6.798×10<sup>12</sup>
k<sub>0</sub>	N/m	450.3
			k<sub>1</sub>	N/m<sup>2</sup>	-2.729×10<sup>4</sup>
k<sub>2</sub>	N/m<sup>3</sup>	1.834×10<sup>9</sup>
			k<sub>3</sub>	N/m<sup>4</sup>	4.576×10<sup>12</sup>
k<sub>4</sub>	N/m<sup>5</sup>	-3.596×10<sup>15</sup>
			r<sub>0</sub>	kg/s	0.1280
r<sub>1</sub>	kg/m	-0.0209
			r<sub>2</sub>	kg×s/m<sup>2</sup>	0.1043

从图7中可看出，该实测的声压THD与仿真的声压THD匹配度较好，该方法估计的参数准确性更高。

以上所述的仅是本发明的实施方式，在此应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出改进，但这些均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

提供放大后的激励信号至待测的扬声器系统中；

同步测量所述扬声器系统两端的电压信号和电流信号；

获取所述扬声器系统的线性参数：根据该测量的电压信号和测量的电流信号，在大信号条件下，计算所述扬声器系统的阻抗曲线，并使用最小二乘法匹配该阻抗曲线从而获得该扬声器系统的线性参数；

获取所述扬声器系统的非线性参数：将所述测量的电流信号输入所述扬声器系统的集总参数模型中计算出估计电压信号；将估计电压信号与所述测量的电压信号进行比较，计算出两者之间的电压误差信号；对该电压误差信号进行去相干，去掉该电压误差信号中的线性分量，再根据去相干后的电压误差信号，使用自适应迭代算法获得非线性参数。

2.根据权利要求1所述扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，所述线性参数包括直流阻R_e、音圈电感L_e、力因数线性项b₀、劲度系数线性项k₀和力阻线性项r₀；

所述非线性参数包括力因数Bl(x)、劲度系数k_t(x)和力阻R_m(v)，其中：

其中，x和v分别表示微型扬声器振膜的位移和速度。

3.根据权利要求2所述扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，还包括将所述线性参数和非线性参数实时反馈至所述集总参数模型中以更新所述集总参数模型。

4.根据权利要求3所述扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，在获取线性参数的步骤中，阻抗曲线的阻抗特性表示为：

使用最小二乘法匹配该阻抗曲线获得所述线性参数。

5.根据权利要求4所述的扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，在获取非线性参数的步骤中，所述集总参数模型对应的电压模型表示为：

所述估计电压信号表示为：

其中，u_p[n]表示估计电压信号，i_m[n]表示测量的电流信号，x和v分别表示所述扬声器系统的振膜的位移和速度。

6.根据权利要求5所述的扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，所述方法还包括：采用Simpson积分法计算出该积分法对应的传递函数表示为：

7.根据权利要求6所述的扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，在获取非线性参数的步骤中，所述电压误差信号表示为：

e_u[n]＝u_m[n]-u_p[n]

其中，u_m[n]表示测量的电压信号；u_p[n]表示使用扬声器电压模型计算得到的估计电压信号。

8.根据权利要求7所述的扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，在获取非线性参数的步骤中，所述自适应迭代算法表示为：

其中，μ为所述自适应迭代算法的步长，初始化时，设定μ的值。

9.一种扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，包括n个扬声器非线性系统辨识步骤：

其中，第i步骤包括：

提供放大后的第i激励信号至待测的扬声器系统中；

同步测量所述扬声器系统两端的第i电压信号和电流信号；

获取所述扬声器系统的第i线性参数：根据该测量的第i电压信号和测量的第i电流信号，在大信号条件下，计算所述扬声器系统的阻抗曲线，并使用最小二乘法匹配该阻抗曲线从而获得该扬声器系统的第i线性参数，并输出该第i线性参数；

获取所述扬声器系统的第i非线性参数：

将所述测量的第i电流信号输入所述扬声器系统的集总参数模型中计算出第i估计电压信号；

将第i估计电压信号与所述测量的第i电压信号进行比较，计算出两者之间的第i电压误差信号；

对该第i电压误差信号进行去相干，去掉该第i电压误差信号中的线性分量；

再根据去相干后的第i电压误差信号，使用自适应迭代算法获得第i非线性参数，并输出该第i非线性参数；

由集总参数模型计算估计电压信号的步骤中，包括：

当i＝1时，所述集总参数模型根据设定值计算估计电压信号；

当1<i<n时，将第i-1激励信号中计算出的第i-1线性参数和第i-1非线性参数输入该集总参数模型中以更新该集总参数模型，由更新后的集总参数模型计算出第i激励信号对应的估计电压信号。

10.根据权利要求9所述的扬声器非线性系统辨识方法，其特征在于，所述方法还包括：

电压误差信号最小时，输出该电压误差信号最小值对应的非线性参数。