CN111128111A - 发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统及控制方法 - Google Patents

发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统及控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统及控制方法，控制系统包括次级通道模型模块、LMS自适应算法模块、功率放大器、麦克风及次级扬声器，其中，麦克风用于采集各个控制点实时的误差信号；次级通道模型模块用于对采集到的发动机的参考信号进行滤波操作，以将参考信号与误差信号在时域上对齐；LMS自适应算法模块用于根据完成滤波的参考信号和麦克风采集的误差信号，进行下一时刻滤波器系数更新并得到通过功率放大器的激励信号；次级扬声器用于发出激励信号。本发明改进的变步长主动控制算法有效降低多峰值点的汽车发动机噪声，可根据发动机的原始噪声特性，针对性提高峰值点处的控制精度，提高控制后噪声的线性度。

Description

发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统及控制方法
技术领域
本发明涉及主动噪声控制领域，特别涉及一种发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统及控制方法。
背景技术
随着汽车产品的普及，安静的汽车车舱声环境已成为人们重要的需求，尤其汽车发动机产生的低频噪声会引起用户的不适，发动机噪声的控制也逐步受到国内各个汽车研究机构及汽车制造厂商的重视。
最初采用吸声材料、结构优化等被动控制方法来消耗声能，从而达到消声的目的，但该方法对低频噪声的控制有限，并且需要改变汽车整体结构。随着数字信号处理技术和自适应控制理论的快速发展，基于自适应数字滤波器的主动控制技术运用于噪声的控制当中。Burgess采用基于最小均方误差准则(LMS)算法的自适应滤波器来降低低频噪声。由于次级通道的存在使LMS算法存在稳定性问题，前馈滤波参考信号最小均方误差算法(FXLMS)被提出，并成为目前使用最广泛的算法结构。此外，Kuo和Tsai提出前馈误差信号最小均方误差算法(FELMS)，该算法是在FXLMS算法基础上加入残差滤波器，用以对误差信号和参考信号进行滤波。
自适应滤波器系数中的步长因子是一个对自适应控制收敛速度和系统稳定性进行调节的参数，但由于汽车发动机噪声随转速实时变化，不同转速工况拥有不同的最佳步长，因此当FXLMS等算法直接运用于对多峰值点的汽车发动机噪声控制时具有算法局限性。虽然从事汽车发动机噪声控制的学者对FXLMS算法进行部分优化和改进，但并未建立步长和参考信号的函数关系，如通过参考信号的总输入功率限定步长因子的范围，以及后来英国学者Kuo提出的归一化FXLMS算法(NFXLMS)虽然一定程度上避免了参考信号功率变化对控制器收敛速度的影响，但采用的固定步长仍然无法保证滤波器在各个转速下均以最佳步长对发动机进行噪声控制，控制效果有限。
发明内容
鉴于目前现有技术中NFXLMS算法运用于汽车发动机噪声控制的局限性，针对汽车发动机全工况降噪需求，提出变步长的NFXLMS主动控制算法，主要解决的技术问题包括：1)通过牛顿插值法建立的最佳步长和转速的近似函数关系，显著提高多峰值点发动机噪声的控制效果，避免了固定步长对发动机噪声控制的局限性；2)针对多峰值点的发动机噪声控制，通过该方法可针对性的提高各个峰值点的控制精度，使控制后发动机噪声曲线更加线性化，所述技术方案如下：
一方面，本发明提供了一种发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统，包括次级通道模型模块、LMS自适应算法模块、功率放大器、麦克风及次级扬声器，其中，
所述麦克风用于采集各个控制点实时的误差信号；
所述次级通道模型模块用于对采集到的发动机的参考信号进行滤波操作，以将所述参考信号与所述误差信号在时域上对齐；
所述LMS自适应算法模块用于根据完成滤波的参考信号和所述麦克风采集的误差信号，进行下一时刻滤波器系数更新并得到次级扬声器的激励信号，所述激励信号为通过所述功率放大器的信号；
所述次级扬声器用于发出激励信号。
另一方面，本发明提供了一种发动机主动噪声控制的变步长前馈控制方法，包括以下步骤：
S1、离线数据采集，包括利用麦克风采集汽车匀加速行驶过程中的发动机原始噪声信号，并分析原始噪声信号中的峰值点位置，确定特征转速为n＝{nr},r＝1,2,...,R，其中，r为转速序号，R为发动机特征转速个数；使汽车在各个特征转速nr下匀速行驶，利用麦克风采集各个特征转速下的噪声信号为drj＝{dr1,dr2,...,drJ}，其中j为麦克风序号，J为麦克风数量；
S2、离线调参，包括：确定发动机参考信号，对所述参考信号进行滤波得到滤波后的参考信号，并将所述参考信号与滤波器系数相乘得到控制信号，对所述控制信号进行滤波得到滤波后的控制信号；根据麦克风采集各个特征转速下的噪声信号及滤波后的控制信号，得到误差信号；将所述误差信号、滤波后的参考信号输入自适应算法模块，更新下一时刻的滤波器系数；根据发动机噪声信号的离线控制效果，修正滤波器步长使所述误差信号的均方误差最小；
S3、根据所述特征转速与修正后的滤波器步长构造步长牛顿插值多项式函数；
S4、根据所述步长牛顿插值多项式函数，对发动机噪声进行实车控制。
进一步地，步骤S1包括：
麦克风采集汽车匀加速行驶过程中的发动机原始噪声信号，并分析原始噪声信号中的峰值点位置，确定特征转速为n＝{nr},r＝1,2,...,R，其中，r为转速序号，R为发动机特征转速个数；
步骤S2包括：
各个特征转速nr的参考信号包括正弦信号和余弦信号，分别通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002323656320000031
其中，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，A为参考信号幅值，O(m)为控制阶次，m为控制阶次序号，M为控制阶次数，t为离散时间序号，fs为采样频率；
通过以下公式将次级通道传递函数与参考信号的卷积得到滤波后的参考信号：
Figure BDA0002323656320000032
其中，x′srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，L为次级通道模型阶数，Sij为次级通道模型确定的传递函数，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，t为离散时间序号，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
根据当前时刻的滤波器系数和参考信号，通过以下公式得到自适应算法的正弦控制信号和余弦控制信号：
Figure BDA0002323656320000041
其中，xsrm(t)为当前时刻的正弦参考信号，xcrm(t)为当前时刻的余弦参考信号，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，m为控制阶次序号，M为控制阶次数；
通过以下公式得到自适应算法的总的控制信号：
yri(t)＝ysri(t)+ycri(t)，其中，yri(t)为总的控制信号，ysri(t)为正弦控制信号，ycri(t)为余弦控制信号；
通过以下公式将次级通道传递函数与控制信号的卷积得到滤波后的控制信号：
Figure BDA0002323656320000042
其中，y'rj(t)为滤波后的控制信号，L为次级通道模型阶数，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
对所述滤波后的控制信号和误差信号更新下一时刻自适应滤波器系数：
Figure BDA0002323656320000043
其中，Wsrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的余弦分量，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，x'srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，
Figure BDA0002323656320000044
β为防泄漏系数，c为归一化小量，P为滤波后的控制信号功率，μr为滤波器步长，误差信号erj(t)＝drj(t)-y'rj(t)，其中，drj(t)为麦克风采集的各个特征转速下的噪声信号，y'rj(t)为滤波后的控制信号；
根据所述发动机主动噪声信号的离线控制效果修正滤波器步长使所述误差信号的均方误差最小，公式如下：
Figure BDA0002323656320000051
其中，μor为修正后的滤波器步长，均方误差
Figure BDA0002323656320000052
步骤S3包括：
基于所述特征转速和修正后的滤波器步长构造如下牛顿插值多项式函数：
Figure BDA0002323656320000053
其中，μ[n1,n2,...,nk]为μ(n)在点n1,n2,...,nk处的k阶差商，其通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002323656320000054
进一步地，步骤S4包括：
通过以下公式得到发动机实时参考信号：
Figure BDA0002323656320000055
其中，xsm(t)为实时正弦参考信号，xcm(t)为实时余弦参考信号，A为参考信号幅值，O(m)为控制阶次，m为控制阶次序号，M为控制阶次数，t为离散时间序号，fs为采样频率，n为发动机实时转速；
通过以下公式将次级通道传递函数与实时参考信号的卷积得到滤波后的实时参考信号：
Figure BDA0002323656320000056
其中，x′smij(t)为滤波后的实时正弦参考信号，x'cmij(t)为滤波后的实时余弦参考信号，L为次级通道模型阶数，Sij为次级通道模型确定的传递函数，xsm(t)为实时正弦参考信号，xcm(t)为实时余弦参考信号，t为离散时间序号，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
根据当前时刻的滤波器系数和实时参考信号，通过以下公式得到自适应算法的实时正弦控制信号和实时余弦控制信号：
Figure BDA0002323656320000061
其中，xsm(t)为实时正弦参考信号，xcm(t)为实时余弦参考信号，Wsmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，m为控制阶次序号，M为控制阶次数；
通过以下公式得到自适应算法的总的控制信号：
yi(t)＝ysi(t)+yci(t)，其中，yr(t)为总的实时控制信号，ysi(t)为实时正弦控制信号，yci(t)为实时余弦控制信号；
通过以下公式将次级通道传递函数与实时控制信号的卷积得到滤波后的实时控制信号：
Figure BDA0002323656320000062
其中，y'j(t)为滤波后的实时控制信号，L为次级通道模型阶数，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
通过所述滤波后的实时控制信号和误差信号更新下一时刻自适应滤波器系数：
Figure BDA0002323656320000063
其中，Wsmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的余弦分量，Wsmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，x'smij(t)为滤波后的实时正弦参考信号，x'cmij(t)为滤波后的实时余弦参考信号，
Figure BDA0002323656320000071
β为防泄漏系数，c为归一化小量，P为滤波后的实时控制信号功率，μ(n)为步骤S3中构造的步长牛顿插值多项式函数，实时误差信号ej(t)＝dj(t)-y'j(t)，其中，dj(t)为麦克风采集的实时转速下的实时噪声信号，y'j(t)为滤波后的实时控制信号；
将实时控制信号经过功率放大器后得到次级扬声器的激励信号，将所述激励信号通过次级扬声器发出，与发动机噪声信号叠加以实现噪声控制。
本发明提供的技术方案带来的有益效果如下：
a.改进的变步长NFXLMS主动控制算法能有效的降低多峰值点的汽车发动机噪声，实现发动机全工况的高效控制；
b.可根据发动机的原始噪声特性，针对性的提高各个峰值点处的控制精度，提高控制后噪声的线性度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统的示意框图；
图2是本发明实施例提供的发动机主动噪声控制的变步长前馈控制方法流程图；
图3是本发明实施例提供的变步长前馈控制方法中离线调参步骤的具体流程图；
图4是本发明实施例提供的变步长前馈控制中离线数据采集噪声中峰值点的噪声信号图；
图5是本发明实施例提供的发动机主动噪声控制采用固定步长和变步长的控制效果对比示意图。
其中，附图标记包括：1-次级通道模型模块，2-LMS自适应算法模块，3-功率放大器，4-麦克风，5-次级扬声器。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，更清楚地了解本发明的目的、技术方案及其优点，以下结合具体实施例并参照附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。需要说明的是，附图中未绘示或描述的实现方式，为所属技术领域中普通技术人员所知的形式。另外，虽然本文可提供包含特定值的参数的示范，但应了解，参数无需确切等于相应的值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应的值。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。除此，本发明的说明书和权利要求书中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
由于汽车发动机不同转速下具有不同的最佳步长，NFXLMS算法在应用于汽车发动机噪声控制时，固定的滤波器步长无法满足多峰值点发动机的噪声需求。为解决这个问题，提出基于NFXLMS的变步长前馈控制方法，其中由于牛顿差值法引入了差商的概念，使其在差值节点增加时便于计算，所以采用牛顿插值法建立最佳步长和发动机转速的函数关系。
在本发明的一个实施例中，提供了一种发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统，参见图1，所述变步长前馈控制系统包括次级通道模型模块1、LMS自适应算法模块2、功率放大器3、麦克风4及次级扬声器5，其中，
所述麦克风4用于采集各个控制点实时的误差信号；
所述次级通道模型模块1用于对采集到的发动机的参考信号进行滤波操作，以将所述参考信号与所述误差信号在时域上对齐；
所述LMS自适应算法模块2用于根据完成滤波的参考信号和所述麦克风4采集的误差信号，进行下一时刻滤波器系数更新并得到次级扬声器5的激励信号，所述激励信号5为通过所述功率放大器3的信号；
所述次级扬声器5用于发出激励信号。
进一步地，所述发动机的参考信号通过离线方式预先采集，采集方法包括：
麦克风采集汽车匀加速行驶过程中的发动机原始噪声信号，并分析原始噪声信号中的峰值点位置，如图4所示，确定特征转速为n＝{nr},r＝1,2,...,R，其中，r为转速序号，R为发动机特征转速个数；
各个特征转速nr的参考信号包括正弦信号和余弦信号，分别通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002323656320000091
其中，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，A为参考信号幅值，O(m)为控制阶次，m为控制阶次序号，M为控制阶次数，t为离散时间序号，fs为采样频率。
进一步地，所述麦克风4采集发动机原始噪声信号的步骤包括：
使汽车在各个特征转速nr下匀速行驶，所述麦克风4采集各个特征转速下的噪声信号为drj＝{dr1,dr2,…,drJ}，其中j为麦克风序号，J为麦克风数量。
进一步地，所述次级通道模型模块1对参考信号的滤波操作包括：
通过以下公式将所述次级通道模型模块1确定的次级通道传递函数与参考信号的卷积得到滤波后的参考信号：
Figure BDA0002323656320000092
其中，x′srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，L为次级通道模型阶数，Sij为次级通道模型确定的传递函数，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，t为离散时间序号，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量。
进一步地，所述LMS自适应算法模块2得到次级扬声器5的激励信号包括以下步骤：
根据当前时刻的滤波器系数和参考信号，通过以下公式得到自适应算法的正弦控制信号和余弦控制信号：
Figure BDA0002323656320000101
其中，xsrm(t)为当前时刻的正弦参考信号，xcrm(t)为当前时刻的余弦参考信号，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，m为控制阶次序号，M为控制阶次数；
通过以下公式得到自适应算法的总的控制信号：
yri(t)＝ysri(t)+ycri(t)，其中，yri(t)为总的控制信号，ysri(t)为正弦控制信号，ycri(t)为余弦控制信号。
进一步地，所述LMS自适应算法模块2进行下一时刻滤波器系数更新包括以下步骤：
通过以下公式将所述次级通道模型模块1确定的次级通道传递函数与控制信号的卷积得到滤波后的控制信号：
Figure BDA0002323656320000102
其中，y'rj(t)为滤波后的控制信号，L为次级通道模型阶数，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
将所述滤波后的控制信号和误差信号作为所述LMS自适应算法模块2的输入，通过以下公式更新下一时刻自适应滤波器系数：
Figure BDA0002323656320000103
其中，Wsrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的余弦分量，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，x'srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，
Figure BDA0002323656320000111
β为防泄漏系数，c为归一化小量，P为滤波后的控制信号功率，μr为滤波器步长，误差信号erj(t)＝drj(t)-y'rj(t)，其中，drj(t)为麦克风采集的各个特征转速下的噪声信号，y'rj(t)为滤波后的控制信号。
进一步地，所述LMS自适应算法模块2还用于根据所述发动机主动噪声信号的离线控制效果修正滤波器步长使所述误差信号的均方误差最小，公式如下：
Figure BDA0002323656320000112
其中，μor为修正后的滤波器步长，均方误差
Figure BDA0002323656320000113
进一步地，所述LMS自适应算法模块2还用于基于所述特征转速和修正后的滤波器步长构造如下牛顿插值多项式函数：
Figure BDA0002323656320000114
其中，μ[n1,n2,…,nk]为μ(n)在点n1,n2,…,nk处的k阶差商，其通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002323656320000115
以上对所述发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统中各功能模块的工作过程进行了详细描述，下面对发动机主动噪声控制的变步长前馈控制方法进行完整说明：
在本发明的一个实施例中，提供了一种发动机主动噪声控制的变步长前馈控制方法，参见图2，所述方法包括以下流程：
S1、离线数据采集，包括利用麦克风采集汽车匀加速行驶过程中的发动机原始噪声信号，并分析原始噪声信号中的峰值点位置，确定特征转速为n＝{nr},r＝1,2,…,R，其中，r为转速序号，R为发动机特征转速个数；使汽车在各个特征转速nr下匀速行驶，利用麦克风采集各个特征转速下的噪声信号为drj＝{dr1,dr2,...,drJ}，其中j为麦克风序号，J为麦克风数量；
S2、离线调参，包括：确定发动机参考信号，对所述参考信号进行滤波得到滤波后的参考信号，并将所述参考信号与滤波器系数相乘得到控制信号，对所述控制信号进行滤波得到滤波后的控制信号；根据麦克风采集各个特征转速下的噪声信号及滤波后的控制信号，得到误差信号；将所述误差信号、滤波后的参考信号输入自适应算法模块，更新下一时刻的滤波器系数；根据发动机噪声信号的离线控制效果，修正滤波器步长使所述误差信号的均方误差最小；
S3、根据所述特征转速与修正后的滤波器步长构造步长牛顿插值多项式函数；
S4、根据所述步长牛顿插值多项式函数，对发动机噪声进行实车控制。
离线数据采集确定特征转速及待控制的发动机噪声信号，离线调参主要确定发动机特征转速下的最佳步长，并通过牛顿插值建立步长和转速之间的近似函数，采用步长牛顿插值函数替换滤波器系数更新公式中的固定步长，进行实车控制，从而实现变步长的汽车发动机主动噪声控制。
进一步地，步骤S1包括：
麦克风采集汽车匀加速行驶过程中的发动机原始噪声信号，并分析原始噪声信号中的峰值点位置，确定特征转速为n＝{nr},r＝1,2,…,R，其中，r为转速序号，R为发动机特征转速个数；
步骤S2具体流程参见图3，具体包括：
步骤S2.1、确定发动机参考信号，具体如下：
各个特征转速nr的参考信号包括正弦信号和余弦信号，分别通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002323656320000121
其中，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，A为参考信号幅值，O(m)为控制阶次，m为控制阶次序号，M为控制阶次数，t为离散时间序号，fs为采样频率；
步骤S2.2、参考信号滤波，具体如下：
通过以下公式将次级通道传递函数与参考信号的卷积得到滤波后的参考信号：
Figure BDA0002323656320000131
其中，x′srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，L为次级通道模型阶数，Sij为次级通道模型确定的传递函数，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，t为离散时间序号，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
步骤S2.3、自适应算法控制信号输出，具体如下：
根据当前时刻的滤波器系数和参考信号，通过以下公式得到自适应算法的正弦控制信号和余弦控制信号：
Figure BDA0002323656320000132
其中，xsrm(t)为当前时刻的正弦参考信号，xcrm(t)为当前时刻的余弦参考信号，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，m为控制阶次序号，M为控制阶次数；
通过以下公式得到自适应算法的总的控制信号：
yri(t)＝ysri(t)+ycri(t)，其中，yri(t)为总的控制信号，ysri(t)为正弦控制信号，ycri(t)为余弦控制信号；
步骤S2.4、控制信号滤波，具体如下：
通过以下公式将次级通道传递函数与控制信号的卷积得到滤波后的控制信号：
Figure BDA0002323656320000133
其中，y'rj(t)为滤波后的控制信号，L为次级通道模型阶数，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
步骤S2.5、下一时刻滤波器系数更新，具体如下：
对所述滤波后的控制信号和误差信号更新下一时刻自适应滤波器系数：
Figure BDA0002323656320000141
其中，Wsrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的余弦分量，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，x'srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，
Figure BDA0002323656320000142
β为防泄漏系数，c为归一化小量，P为滤波后的控制信号功率，μr为滤波器步长，误差信号erj(t)＝drj(t)-y'rj(t)，其中，drj(t)为麦克风采集的各个特征转速下的噪声信号，y'rj(t)为滤波后的控制信号；
步骤S2.6、确定最佳步长，具体如下：
根据所述发动机主动噪声信号的离线控制效果修正滤波器步长使所述误差信号的均方误差最小，公式如下：
Figure BDA0002323656320000143
其中，μor为修正后的滤波器步长，均方误差
Figure BDA0002323656320000144
步骤S3包括：
基于所述特征转速和修正后的滤波器步长构造如下牛顿插值多项式函数：
Figure BDA0002323656320000145
其中，μ[n1,n2,…,nk]为μ(n)在点n1,n2,…,nk处的k阶差商，其通过以下公式计算得到：
Figure BDA0002323656320000146
进一步地，步骤S4包括：
通过以下公式得到发动机实时参考信号：
Figure BDA0002323656320000151
其中，xsm(t)为实时正弦参考信号，xcm(t)为实时余弦参考信号，A为参考信号幅值，O(m)为控制阶次，m为控制阶次序号，M为控制阶次数，t为离散时间序号，fs为采样频率，n为发动机实时转速；
通过以下公式将次级通道传递函数与实时参考信号的卷积得到滤波后的实时参考信号：
Figure BDA0002323656320000152
其中，x′smij(t)为滤波后的实时正弦参考信号，x'cmij(t)为滤波后的实时余弦参考信号，L为次级通道模型阶数，Sij为次级通道模型确定的传递函数，xsm(t)为实时正弦参考信号，xcm(t)为实时余弦参考信号，t为离散时间序号，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
根据当前时刻的滤波器系数和实时参考信号，通过以下公式得到自适应算法的实时正弦控制信号和实时余弦控制信号：
Figure BDA0002323656320000153
其中，xsm(t)为实时正弦参考信号，xcm(t)为实时余弦参考信号，Wsmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，m为控制阶次序号，M为控制阶次数；
通过以下公式得到自适应算法的总的控制信号：
yi(t)＝ysi(t)+yci(t)，其中，yr(t)为总的实时控制信号，ysi(t)为实时正弦控制信号，yci(t)为实时余弦控制信号；
通过以下公式将次级通道传递函数与实时控制信号的卷积得到滤波后的实时控制信号：
Figure BDA0002323656320000161
其中，y'j(t)为滤波后的实时控制信号，L为次级通道模型阶数，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
通过所述滤波后的实时控制信号和误差信号更新下一时刻自适应滤波器系数：
Figure BDA0002323656320000162
其中，Wsmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的余弦分量，Wsmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，x'smij(t)为滤波后的实时正弦参考信号，x'cmij(t)为滤波后的实时余弦参考信号，
Figure BDA0002323656320000163
β为防泄漏系数，c为归一化小量，P为滤波后的实时控制信号功率，μ(n)为步骤S3中构造的步长牛顿插值多项式函数，实时误差信号ej(t)＝dj(t)-y'j(t)，其中，dj(t)为麦克风采集的实时转速下的实时噪声信号，y'j(t)为滤波后的实时控制信号；
最后将实时控制信号经过功率放大器后得到次级扬声器的激励信号，将所述激励信号通过次级扬声器发出，与发动机噪声信号叠加以实现噪声控制。
本发明实施案例扬声器和麦克风布置方案为：次级扬声器5为4车门车载扬声器，误差麦克风4于两侧扶手位置对称布置(I＝4，J＝4)。离线数据采集得特征转速数量R＝14，特征转速为：
n
＝{1400,2000,2100,2200,2300,2400,3000,3500,3800,3900,4000,4100,4200,4600}
本次控制汽车发动机2阶噪声，参数选取为：A＝0.2，O＝2，fs＝2000，M＝1，β＝0.008，c＝5e-05，L＝200。离线调参得最佳步长并通过步长牛顿插值建立步长牛顿插值函数。
分别采用固定步长和变步长的滤波器系数更新公式进行汽车发动机主动噪声控制，其中取第1个峰值点转速(2200rpm)时的步长作为固定步长，主驾驶外耳位置测试2阶噪声控制效果，最终固定步长和变步长的控制效果对比如图5所示，可以看出，固定步长和变步长对噪声的控制效果相对于原状态来讲，在噪声峰值点位置均起到了控制噪声的作用，进一步比较可以看出，变步长比固定步长的控制效果更佳。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种发动机主动噪声控制的变步长前馈控制系统，其特征在于，包括次级通道模型模块(1)、LMS自适应算法模块(2)、功率放大器(3)、麦克风(4)及次级扬声器(5)，其中，
所述麦克风(4)用于采集各个控制点实时的误差信号；
所述次级通道模型模块(1)用于对采集到的发动机的参考信号进行滤波操作，以将所述参考信号与所述误差信号在时域上对齐；
所述LMS自适应算法模块(2)用于根据完成滤波的参考信号和所述麦克风(4)采集的误差信号，进行下一时刻滤波器系数更新并得到次级扬声器(5)的激励信号，所述激励信号(5)为通过所述功率放大器(3)的信号；
所述次级扬声器(5)用于发出激励信号。
2.根据权利要求1所述的变步长前馈控制系统，其特征在于，所述发动机的参考信号通过离线方式预先采集，采集方法包括：
麦克风采集汽车匀加速行驶过程中的发动机原始噪声信号，并分析原始噪声信号中的峰值点位置，确定特征转速为n＝{nr},r＝1,2,...,R，其中，r为转速序号，R为发动机特征转速个数；
各个特征转速nr的参考信号包括正弦信号和余弦信号，分别通过以下公式计算得到：
Figure FDA0002323656310000011
其中，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，A为参考信号幅值，O(m)为控制阶次，m为控制阶次序号，M为控制阶次数，t为离散时间序号，fs为采样频率。
3.根据权利要求2所述的变步长前馈控制系统，其特征在于，所述麦克风采集发动机原始噪声信号的步骤包括：
使汽车在各个特征转速nr下匀速行驶，所述麦克风(4)采集各个特征转速下的噪声信号为drj＝{dr1,dr2,...,drJ}，其中j为麦克风序号，J为麦克风数量。
4.根据权利要求2所述的变步长前馈控制系统，其特征在于，所述次级通道模型模块(1)对参考信号的滤波操作包括：
通过以下公式将所述次级通道模型模块(1)确定的次级通道传递函数与参考信号的卷积得到滤波后的参考信号：
Figure FDA0002323656310000021
其中，x′srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，L为次级通道模型阶数，Sij为次级通道模型确定的传递函数，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，t为离散时间序号，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量。
5.根据权利要求4所述的变步长前馈控制系统，其特征在于，所述LMS自适应算法模块(2)得到次级扬声器(5)的激励信号包括以下步骤：
根据当前时刻的滤波器系数和参考信号，通过以下公式得到自适应算法的正弦控制信号和余弦控制信号：
Figure FDA0002323656310000022
其中，xsrm(t)为当前时刻的正弦参考信号，xcrm(t)为当前时刻的余弦参考信号，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，m为控制阶次序号，M为控制阶次数；
通过以下公式得到自适应算法的总的控制信号：
yri(t)＝ysri(t)+ycri(t)，其中，yri(t)为总的控制信号，ysri(t)为正弦控制信号，ycri(t)为余弦控制信号；
将所述总的控制信号经过所述功率放大器(3)后得到次级扬声器(5)的激励信号。
6.根据权利要求5所述的变步长前馈控制系统，其特征在于，所述LMS自适应算法模块(2)进行下一时刻滤波器系数更新包括以下步骤：
通过以下公式将所述次级通道模型模块(1)确定的次级通道传递函数与控制信号的卷积得到滤波后的控制信号：
Figure FDA0002323656310000031
其中，y'rj(t)为滤波后的控制信号，L为次级通道模型阶数，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
将所述滤波后的控制信号和误差信号作为所述LMS自适应算法模块(2)的输入，通过以下公式更新下一时刻自适应滤波器系数：
Figure FDA0002323656310000032
其中，Wsrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的余弦分量，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，x'srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，
Figure FDA0002323656310000033
β为防泄漏系数，c为归一化小量，P为滤波后的控制信号功率，μr为滤波器步长，误差信号erj(t)＝drj(t)-y'rj(t)，其中，drj(t)为麦克风采集的各个特征转速下的噪声信号，y'rj(t)为滤波后的控制信号。
7.根据权利要求6所述的变步长前馈控制系统，其特征在于，所述LMS自适应算法模块(2)还用于根据所述发动机主动噪声信号的离线控制效果修正滤波器步长使所述误差信号的均方误差最小，公式如下：
Figure FDA0002323656310000041
其中，μor为修正后的滤波器步长，均方误差
Figure FDA0002323656310000042
8.根据权利要求7所述的变步长前馈控制系统，其特征在于，所述LMS自适应算法模块(2)还用于基于所述特征转速和修正后的滤波器步长构造如下牛顿插值多项式函数：
Figure FDA0002323656310000043
其中，μ[n1,n2,...,nk]为μ(n)在点n1,n2,...,nk处的k阶差商，其通过以下公式计算得到：
Figure FDA0002323656310000044
9.一种发动机主动噪声控制的变步长前馈控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、离线数据采集，包括利用麦克风采集汽车匀加速行驶过程中的发动机原始噪声信号，并分析原始噪声信号中的峰值点位置，确定特征转速为n＝{nr},r＝1,2,...,R，其中，r为转速序号，R为发动机特征转速个数；使汽车在各个特征转速nr下匀速行驶，利用麦克风采集各个特征转速下的噪声信号为drj＝{dr1,dr2,...,drJ}，其中j为麦克风序号，J为麦克风数量；
S2、离线调参，包括：确定发动机参考信号，对所述参考信号进行滤波得到滤波后的参考信号，并将所述参考信号与滤波器系数相乘得到控制信号，对所述控制信号进行滤波得到滤波后的控制信号；根据麦克风采集各个特征转速下的噪声信号及滤波后的控制信号，得到误差信号；将所述误差信号、滤波后的参考信号输入自适应算法模块，更新下一时刻的滤波器系数；根据发动机噪声信号的离线控制效果，修正滤波器步长使所述误差信号的均方误差最小；
S3、根据所述特征转速与修正后的滤波器步长构造步长牛顿插值多项式函数；
S4、根据所述步长牛顿插值多项式函数，对发动机噪声进行实车控制。
10.根据权利要求9所述的控制方法，其特征在于，步骤S1包括：
麦克风采集汽车匀加速行驶过程中的发动机原始噪声信号，并分析原始噪声信号中的峰值点位置，确定特征转速为n＝{nr},r＝1,2,...,R，其中，r为转速序号，R为发动机特征转速个数；
步骤S2包括：
各个特征转速nr的参考信号包括正弦信号和余弦信号，分别通过以下公式计算得到：
Figure FDA0002323656310000051
其中，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，A为参考信号幅值，O(m)为控制阶次，m为控制阶次序号，M为控制阶次数，t为离散时间序号，fs为采样频率；
通过以下公式将次级通道传递函数与参考信号的卷积得到滤波后的参考信号：
Figure FDA0002323656310000052
其中，x′srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，L为次级通道模型阶数，Sij为次级通道模型确定的传递函数，xsrm(t)为正弦参考信号，xcrm(t)为余弦参考信号，t为离散时间序号，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
根据当前时刻的滤波器系数和参考信号，通过以下公式得到自适应算法的正弦控制信号和余弦控制信号：
Figure FDA0002323656310000061
其中，xsrm(t)为当前时刻的正弦参考信号，xcrm(t)为当前时刻的余弦参考信号，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，m为控制阶次序号，M为控制阶次数；
通过以下公式得到自适应算法的总的控制信号：
yri(t)＝ysri(t)+ycri(t)，其中，yri(t)为总的控制信号，ysri(t)为正弦控制信号，ycri(t)为余弦控制信号；
通过以下公式将次级通道传递函数与控制信号的卷积得到滤波后的控制信号：
Figure FDA0002323656310000062
其中，y'rj(t)为滤波后的控制信号，L为次级通道模型阶数，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
对所述滤波后的控制信号和误差信号更新下一时刻自适应滤波器系数：
Figure FDA0002323656310000063
其中，Wsrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的余弦分量，Wsrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcrmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，x'srmij(t)为滤波正弦参考信号，x'crmij(t)为滤波余弦参考信号，
Figure FDA0002323656310000064
β为防泄漏系数，c为归一化小量，P为滤波后的控制信号功率，μr为滤波器步长，误差信号erj(t)＝drj(t)-y'rj(t)，其中，drj(t)为麦克风采集的各个特征转速下的噪声信号，y'rj(t)为滤波后的控制信号；
根据所述发动机主动噪声信号的离线控制效果修正滤波器步长使所述误差信号的均方误差最小，公式如下：
Figure FDA0002323656310000071
其中，μor为修正后的滤波器步长，均方误差
Figure FDA0002323656310000072
步骤S3包括：
基于所述特征转速和修正后的滤波器步长构造如下牛顿插值多项式函数：
Figure FDA0002323656310000073
其中，μ[n1,n2,...,nk]为μ(n)在点n1,n2,...,nk处的k阶差商，其通过以下公式计算得到：
Figure FDA0002323656310000074
11.根据权利要求9所述的控制方法，其特征在于，步骤S4包括：
通过以下公式得到发动机实时参考信号：
Figure FDA0002323656310000075
其中，xsm(t)为实时正弦参考信号，xcm(t)为实时余弦参考信号，A为参考信号幅值，O(m)为控制阶次，m为控制阶次序号，M为控制阶次数，t为离散时间序号，fs为采样频率，n为发动机实时转速；
通过以下公式将次级通道传递函数与实时参考信号的卷积得到滤波后的实时参考信号：
Figure FDA0002323656310000076
其中，x′smij(t)为滤波后的实时正弦参考信号，x'cmij(t)为滤波后的实时余弦参考信号，L为次级通道模型阶数，Sij为次级通道模型确定的传递函数，xsm(t)为实时正弦参考信号，xcm(t)为实时余弦参考信号，t为离散时间序号，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
根据当前时刻的滤波器系数和实时参考信号，通过以下公式得到自适应算法的实时正弦控制信号和实时余弦控制信号：
Figure FDA0002323656310000081
其中，xsm(t)为实时正弦参考信号，xcm(t)为实时余弦参考信号，Wsmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，m为控制阶次序号，M为控制阶次数；
通过以下公式得到自适应算法的总的控制信号：
yi(t)＝ysi(t)+yci(t)，其中，yr(t)为总的实时控制信号，ysi(t)为实时正弦控制信号，yci(t)为实时余弦控制信号；
通过以下公式将次级通道传递函数与实时控制信号的卷积得到滤波后的实时控制信号：
Figure FDA0002323656310000082
其中，y'j(t)为滤波后的实时控制信号，L为次级通道模型阶数，i为次级扬声器序号，j为麦克风序号，I为次级扬声器数量，J为麦克风数量；
通过所述滤波后的实时控制信号和误差信号更新下一时刻自适应滤波器系数：
Figure FDA0002323656310000083
其中，Wsmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcmi(t+1)为下一时刻的滤波器系数的余弦分量，Wsmi(t)为当前时刻的滤波器系数的正弦分量，Wcmi(t)为当前时刻的滤波器系数的余弦分量，x'smij(t)为滤波后的实时正弦参考信号，x'cmij(t)为滤波后的实时余弦参考信号，
Figure FDA0002323656310000084
β为防泄漏系数，c为归一化小量，P为滤波后的实时控制信号功率，μ(n)为步骤S3中构造的步长牛顿插值多项式函数，实时误差信号ej(t)＝dj(t)-y'j(t)，其中，dj(t)为麦克风采集的实时转速下的实时噪声信号，y'j(t)为滤波后的实时控制信号；
将实时控制信号经过功率放大器后得到次级扬声器的激励信号，将所述激励信号通过次级扬声器发出，与发动机噪声信号叠加以实现噪声控制。
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