CN111630589B - 使用可变致动器和传感器参与的主动噪声控制方法和系统 - Google Patents

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Abstract

一种用于通过主动控制在交通工具隔间中的两个或更多个控制位置处感测到的初级噪声(dm(t))的功率来降低交通工具隔间中至少一个监控器位置中的噪声的方法，该方法包括基于误差传感器和致动器针对不同噪声源操作条件的可变贡献来更新自适应滤波器(w(n))的滤波器系数。

Description

使用可变致动器和传感器参与的主动噪声控制方法和系统
技术领域
本公开涉及一种使用可变致动器和传感器参与来降低交通工具隔间中的噪声的方法和系统。
发明背景
在机动交通工具中，干扰声音(噪声)可能辐射到交通工具隔间中，该干扰声音(噪声)由发动机或机械或声学耦合到其上的部件(例如，风扇)的机械振动、风经过交通工具上方和周围、轮胎接触例如铺砌路面、或螺旋桨波激励飞机机身的壁所生成的。
已知的主动噪声控制(ANC)系统和方法(特别地用于较低频率范围)消除或至少降低辐射到交通工具隔间中的这种噪声。
普通ANC系统的基本原理是在交通工具隔间中引入次级声源，以便提供噪声(初级声场)的反相图像(次级声场)。次级声场(secondary sound field)与初级声场(primarysound field)的匹配程度决定了ANC系统的有效性。如果初级声场和次级声场在空间和时间上完全匹配，则噪声将被完全消除。
在实践中，这种匹配不可能是完美的，并且这种不匹配限制了可以实现的噪声控制的程度。
现代ANC系统实现数字信号处理和数字滤波技术。典型地，参考传感器(例如，像加速度计或麦克风那样的模拟传感器)被用来提供表示隔间中的干扰噪声源的电参考信号。可替代地，可以使用非声学传感器，如转速计，并合成地生成必要的参考信号。该一个或更多个参考信号通过自适应滤波器馈送，并向致动器(例如，扬声器或振动器)(次级声源)提供驱动信号。致动器生成次级声波，旨在使其振幅和相位与隔间中初级声波的振幅和相位相反。次级声波与初级声波相互作用，从而消除或至少降低隔间内的干扰噪声。使用误差传感器感测隔间中的残差噪声(residual noise)。所产生的误差传感器输出信号被用作“误差信号”，并被提供给自适应算法，在自适应算法中，自适应滤波器的滤波器系数被修改，使得成本函数(例如，误差信号的范数或功率)以及由此隔间中的残差噪声被最小化。
ANC系统的性能在很大程度上取决于ANC系统中所使用的致动器和误差传感器的配置，即传感器和致动器在隔间中的定位。因此，对于不同的干扰噪声源，优化传感器/致动器的定位以最小化隔间中的残差噪声是重要的。在许多情况下，对于不同的操作条件有不同的最佳解决方案，其中操作条件可以包括例如马达速度、发动机推力、速度、螺旋桨转速。可能很难找到一种针对所有操作条件都是最佳的ANC系统配置。
因此，需要一种ANC系统，其具有可能自适应并优化不同操作条件的配置。
发明概述
本公开的目标是提供一种主动噪声控制方法，该方法有可能针对不同的操作条件自适应并优化。
提供改进的主动噪声控制系统也是一个目标。
本发明由所附独立权利要求限定。在从属权利要求、附图和以下描述中阐述了实施例。
根据第一方面，提供了一种用于通过主动控制在交通工具隔间中的两个或更多个控制位置处感测到的初级噪声的功率来降低交通工具隔间中至少一个监控器位置中的噪声的方法，该初级噪声源自噪声源，该噪声源通过相应的初级路径向相应的控制位置传输噪声。该方法包括：在隔间中布置至少一个致动器，在每个控制位置布置误差传感器，每个致动器布置至少一个自适应滤波器，以及布置自适应算法单元，该自适应算法单元向该至少一个自适应滤波器提供更新的滤波器系数。此外，布置至少一个参考传感器，该至少一个参考传感器向至少一个自适应滤波器并向自适应算法单元提供与来自噪声源的噪声相干(coherent)的参考信号，将至少一个自适应滤波器应用于该参考信号，以提供并向其相应的致动器传输驱动信号，以及布置该至少一个致动器，以作为对该驱动信号的响应，提供并通过致动器和相应控制位置之间的相应次级路径传输相应的次级噪声到达该相应控制位置，作为相应的次级反噪声(secondary anti-noise)。误差传感器被布置成提供并向自适应算法单元传输相应的误差信号，该误差信号表示感测到的初级噪声和感测到的次级反噪声的感测到的残差噪声。该方法还包括布置致动器和误差传感器加权设备以接收表示噪声源操作条件的信号，基于表示噪声源操作条件的信号，分别为每个致动器和误差传感器确定加权因子的集合，并且向自适应算法单元传输所确定的加权因子集合，
以及布置自适应算法单元，以基于接收到的加权因子的集合，向至少一个自适应滤波器提供更新的滤波器系数，以降低在至少一个控制位置中感测到的残差噪声的功率。
上述方法是所谓的主动噪声控制(或消除)ANC方法。
交通工具例如可以是：机动交通工具，如汽车、公共汽车、卡车、飞机、船、潜水艇；重型交通工具，如翻斗车；或者有轨交通工具，如火车或电车。
噪声源可以是，例如，发动机、电动马达、螺旋桨、空调系统、消声器、齿轮箱、交通工具轮胎或任何组合的这种噪声源。
因此，噪声可以是声波或振动。噪声是在隔间中感测到的不良声音。
噪声源操作条件可以是，例如，马达的转速、螺旋桨转速、交通工具速度、发动机功率设置或其组合。表示噪声源操作条件的信号的记录可以连续进行。这种信号可以使用例如转速计或振动传感器来记录。
初级路径是从噪声源到误差传感器的声学传输路径。
次级路径是致动器和误差传感器之间的声学传输路径。
控制位置是指隔间中有可能安装误差传感器的位置，并且在该位置中，初级噪声的功率受到控制，例如，被消除或至少被降低。
监控器位置例如是隔间中乘客的耳朵可以被定位的位置。监控器位置仅用于ANC方法的设计阶段，而不是最终方法的主动部分。因此，监控器位置不同于控制位置。在监控器位置中，不可能在执行该方法期间布置误差传感器。该方法的目的是通过控制在该控制位置中初级噪声的功率来降低监控器位置中的噪声。
该方法中使用的致动器和误差传感器的数量取决于隔间的应用和尺寸。布置在隔间中的误差传感器的数量至少为两个。优选地，该方法中使用的误差传感器的数量不应少于该方法中使用的致动器的数量。该方法中使用的误差传感器的数量可以例如等于或大于所使用的致动器的数量的50％。汽车中的典型设施将具有4到6个致动器和6到10个误差传感器。
仔细选择误差传感器的位置和数量，以便在在误差传感器中控制噪声时，同时在监控器位置控制噪声。监控器位置是指隔间中的不能在隔间中安装误差传感器但是需要控制噪声的位置，例如，乘客耳朵附近的位置或隔间中应该控制噪声的其他位置。在典型的应用中，例如，在汽车、公共汽车或客机中，系统包括安装有误差传感器的几个控制位置，误差传感器典型地安装在内部面板和座椅中。监控器位置是隔间中的乘客耳朵可以被定位的典型位置。监控器位置仅用于ANC方法的设计阶段，而不是最终方法的一部分。
所使用的致动器被布置成发送声学信号，该声学信号降低了方法中所使用的误差传感器中的声学功率。方法中所使用的误差传感器和致动器可以是专门布置和用于主动噪声控制的单元。可替代地，它们也可以例如由交通工具的音频系统和/或交通工具中的免提通信系统使用。
每个致动器的自适应滤波器的数量至少为一个。通常每个致动器使用一个滤波器。有时，当控制多个源(诸如道路噪声)时，会使用一个以上的参考信号，并且自适应滤波器的数量也会相应地增加。
至少一个致动器可以是例如扬声器或振动器。
误差传感器可以是例如麦克风或加速度计。
在控制位置，相应的误差传感器被布置成感测残差噪声，即初级噪声和相应次级反噪声的总和。次级反噪声的目的是成为隔间中的你想要控制的区域中的初级噪声的反相图像(opposite-phase image)。次级反噪声与初级噪声匹配的程度决定了表示由在控制位置处的误差传感器感测到的残差噪声的误差信号，而控制位置表示隔间中的你想要控制的区域的程度决定了系统的最终性能。如果初级噪声和次级反噪声在空间和时间上完全匹配，初级噪声将被完全消除。
参考信号由参考传感器提供，与来自噪声源的噪声相干。对于周期性噪声源，参考传感器可以是非声学传感器，例如内燃机的点火脉冲或旋转机械的转速传感器等。然后，参考信号从感测周期性噪声源的频率和相位角的这个信号中合成再现。参考信号可以由模拟传感器(例如，加速度计、麦克风、应变仪等)直接感测。可替代地，参考信号可以由参考信号的组合产生。
对于给定的初级噪声，隔间中致动器和误差传感器的分布在空间上可能是最佳的，但是当噪声源操作条件改变时，可能不是最佳的。例如，当rpm改变时，条件会发生改变，这可能会导致初级噪声在隔间中的不同空间分布。在这种情况下，使用致动器和误差传感器的不同空间分布可以提高方法的性能。
利用本方法，表示噪声源操作条件的信号由致动器和误差传感器加权设备接收，并且基于该信号，为每个致动器和误差传感器确定加权因子，以降低误差信号——在控制位置中感测到的残差噪声的功率，即，感测到的初级噪声和次级噪声之和的功率。
加权因子是决定该方法中致动器或误差传感器的贡献的因子。也就是说，不是每个误差传感器/致动器在降低在隔间中的控制位置处感测到的初级噪声的功率方面做出同等贡献，而是一些被调整为比其他贡献更多，并且有时致动器/误差传感器可能被关闭。
根据不同的噪声源操作条件，加权因子是可变的。
致动器/误差传感器的加权因子可以在零和在不同操作条件下将致动器/误差传感器重要性分级的数量之间变化。加权因子可以通过ANC方法的设计阶段中的优化过程来确定。在这种设计阶段，已经测量和模拟了不同致动器和误差传感器组合以及不同操作条件的结果。
至少一个自适应滤波器的滤波器系数的更新是连续和迭代的过程，其中更新是分步骤执行的，并且其中更新是基于可变加权因子的。因此，滤波器系数的更新基于误差传感器和致动器针对不同噪声源操作条件的可变贡献。从而实现致动器/误差传感器针对不同的噪声源操作条件的最佳空间对准。
自适应算法单元可以包括滤波器更新设备、滤波和加权设备、和误差传感器加权设备，该滤波和加权设备被布置成：用相应次级路径的相应次级路径数字模型对参考信号进行滤波，基于所接收到的加权因子的集合更新经滤波的参考信号，并向该滤波器更新设备传输经滤波并加权的参考信号。误差传感器加权设备可以被布置成通过将相应的误差传感器加权因子应用于相应的误差传感器信号来确定相应的加权误差信号，并向滤波器更新设备传输加权误差信号。滤波器更新设备可以被布置成通过使用以下表达式的迭代过程逐步更新自适应滤波器的滤波器系数：
其中
μ是步长
k表示第k个致动器
m表示第m个误差传感器
wk(n)是含有当前滤波器系数集合的向量
wk(n+1)是含有更新的滤波器系数集合的向量
x'km(n)是含有加权并滤波的参考信号x(n)的时间历史的向量
e'm(n)是来自第m个误差传感器的加权的误差信号
μγk是泄漏因子。
次级路径数字模型表示致动器和误差传感器之间的传递函数(transferfunction)(脉冲响应函数)。它可以在校准步骤中离线确定(当没有干扰噪声信号时)，或者通过所谓的在线次级路径建模技术在线确定(存在初级噪声时)。次级路径可以通过发出穿过致动器的被初级背景声音掩蔽的声音来在线测量。
由于在方法的操作期间次级路径可能会发生变化，所以在控制位置感测到的次级反噪声也可能会发生改变。次级路径的传递函数的错误模型可能通过影响自适应滤波器的收敛行为，并且由此影响其行为的稳定性和质量以及还影响滤波器的自适应速度，来对有源噪声控制的性能产生相当大的负面影响。
误差传感器和致动器针对特定噪声源操作条件的加权因子可以是根据表示不同噪声源操作条件的信号与对应的预定加权因子之间的预定关系集合来确定的。
可以通过针对各种噪声源操作条件优化该方法来确定预定的加权因子。预定的加权因子与表示不同噪声源操作条件的对应信号一起存储。
误差传感器和致动器针对特定噪声源操作条件的加权因子可以替代性地作为预定加权因子和变量的函数被确定，该变量表示噪声源操作条件的改变。
误差传感器和致动器针对特定噪声源操作条件的预定加权因子可以根据与至少一个监控器位置中最小残差噪声水平相对应的、隔间中的初级噪声场的预定空间特性和隔间中的次级反噪声场的预定空间特性被确定。
这里的空间特性是指在具体噪声源操作条件下隔间中的噪声压力分布，以及该噪声压力分布如何受到噪声源操作条件改变的影响。
初级噪声场的空间特性可以通过模拟来确定，或者通过执行针对不同噪声源操作条件的操作测试来测量，即，使用误差传感器阵列(例如，麦克风)来测量隔间中的声学场。初级噪声场测量可以在方法的设计阶段执行。
次级反噪声场可以根据由相应加权因子加权的致动器和误差传感器之间的传递函数、以及致动器和监控器位置之间的传递函数来确定。传递函数可以在系统设计阶段通过声学测量来测量/确定。
针对给定的加权因子集合，可以通过初级噪声场和加权的次级噪声场的总和来预测监控器位置处的残差噪声水平。
监控器位置中的最小残差噪声水平是完全没有噪声的噪声水平，或者是在该位置可以获得的最小噪声水平。
可以使用算法来执行针对特定噪声源操作条件的预定加权因子的确定，该算法针对所有可能的加权因子来预测在至少一个监控器位置处的残差噪声，并选择与监控器位置处的最小残差噪声水平相对应的加权因子。
对于所有噪声源操作条件，可以重复加权因子的确定，从而得到表示噪声源操作条件的预定加权因子列表。
预定加权因子和表示不同噪声源操作条件的信号可以存储为查找表。
误差传感器和致动器针对特定操作条件的加权因子可以通过对存储的加权因子进行插值来确定。
所述插值可以是线性插值、二次插值或其他类型的曲线拟合。
可以从交通工具的计算机总线/网络、从转速表信号、从该方法中使用的一个或更多个误差传感器、从一个或更多个振动传感器或者从参考信号提取表示噪声源操作条件的信号。
总线可以是例如CAN总线、MOST总线或等同物。
自适应算法单元可以将加权因子应用于从包括滤波参考LMS、漏滤波参考LMS、滤波误差LMS、漏滤波误差LMS、归一化滤波参考LMS和归一化漏滤波参考LMS的组中选择的LMS算法。
自适应算法单元可以将加权因子应用于从包括滤波参考RLS、漏滤波参考RLS、归一化滤波参考RLS和归一化漏滤波参考RLS的组中选择的RLS算法。
参考信号可以用自适应FIR滤波器进行如下滤波：
其中
x(n)＝[x(n)x(n-1)…x(n-Lw+1)]T
其中Lw是自适应滤波器的系数数量，且n是当前时间步骤。
可替代地，可以使用IIR滤波器对参考信号进行滤波。
根据第二方面，提供了一种主动噪声控制系统，用于通过在交通工具隔间中的两个或更多个控制位置处感测到的初级噪声功率的主动控制来降低交通工具隔间中的至少一个监控器位置中的噪声，该初级噪声源自通过相应的初级路径向相应的控制位置传输噪声的噪声源。该系统包括布置在隔间中的至少一个致动器、布置在每个控制位置中的误差传感器、给每个致动器布置的至少一个自适应滤波器、被布置成向该至少一个自适应滤波器提供更新的滤波器系数的自适应算法单元、以及至少一个参考传感器，该至少一个参考传感器被布置成向该至少一个自适应滤波器并向该自适应算法单元提供与来自噪声源的噪声相干的参考信号。该至少一个自适应滤波器被布置成应用于参考信号，以提供并向其相应的致动器传输驱动信号。作为对驱动信号的响应，该至少一个致动器被布置成提供并通过致动器和相应控制位置之间的相应次级路径传输相应的次级噪声到达相应的控制位置，作为相应的次级反噪声，并且该误差传感器被布置成提供并向该自适应算法单元传输相应的误差信号，该误差信号表示感测到的初级噪声和感测到的次级反噪声的感测到的残差噪声。该系统还包括致动器和误差传感器加权设备，该致动器和误差传感器加权设备被布置成接收表示噪声源操作条件的信号，基于表示噪声源操作条件的信号，分别确定每个致动器和误差传感器的加权因子的集合，并向自适应算法单元传输所确定的加权因子的集合。该自适应算法单元被布置成基于所接收到的加权因子的集合，向该至少一个自适应滤波器提供更新的滤波器系数，以降低在至少一个控制位置中感测到的残差噪声的功率。
该自适应算法单元可以包括滤波器更新设备、滤波和加权设备、以及误差传感器加权设备，该滤波和加权设备被布置成用相应次级路径的相应次级路径数字模型对参考信号进行滤波，基于所接收到的加权因子集合更新经滤波的参考信号，并向滤波器更新设备传输经滤波并加权的参考信号，该误差传感器加权设备被布置成通过将相应的误差传感器加权因子应用到相应的误差传感器信号来确定相应的加权误差信号，并且向滤波器更新设备传输加权误差信号。滤波器更新设备可以被布置成通过使用以下表达式的迭代过程逐步更新自适应滤波器的滤波器系数：
其中
μ是步长
k表示第k个致动器
m表示第m个误差传感器
wk(n)是含有当前滤波器系数集合的向量
wk(n+1)是含有更新的滤波器系数集合的向量
x'km(n)是含有加权并滤波的参考信号x(n)的时间历史的向量
e'm(n)是来自第m个误差传感器的加权的误差信号
μγk是泄漏因子。
根据第三方面，提供了上述主动噪声控制系统的使用，用于降低在布置在机动交通工具的隔间中的至少一个控制位置中感测到的残差噪声的功率。
机动交通工具可以是道路交通工具。
道路交通工具可以是汽车。
机动交通工具可以是飞机。
附图简述
图1图示了汽车中的ANC系统。
图2示出了修改的ANC系统/方法的框图。
图3是图2的修改的ANC系统/方法的示意图。
图4是图2的修改的ANC系统/方法的详细示意图。
图5示出了现有技术ANC系统/方法的框图。
附图的详细描述
在图1中，图示了布置在汽车中的主动噪声控制(ANC)系统1。该系统包括布置在汽车隔间中的致动器2(例如，扬声器)和误差传感器3(例如，麦克风)以及ANC控制器100。这种ANC系统也可以布置在诸如飞机、公共汽车、火车、船等其他交通工具中。
图1至图4中所示的ANC系统1/方法可用于通过主动控制在交通工具隔间中的两个或更多个控制位置处感测到的初级噪声dm(t)的功率来降低隔间中至少一个监控器位置13中的干扰声音(噪声)。监控器位置13通常位于乘客耳朵所在的隔间中。控制位置是可以安装误差传感器3的位置。初级噪声dm(t)可以源自噪声源5，该噪声源5通过相应的初级路径Pm向相应的控制位置传输噪声x(t)。这种初级噪声可以由发动机5(如图1中所示)和/或机械或声学耦合到其上的部件(例如，风扇)的机械振动、风经过交通工具上方和周围、和/或轮胎接触例如铺砌路面、螺旋桨噪声波激励乘客隔间的壁所生成的。
利用ANC系统1/方法，可以主动控制在交通工具隔间中的两个或更多个控制位置处感测到的初级噪声dm(t)的功率。控制位置可以是隔间中有可能安装误差传感器3，并且其中初级噪声dm(t)被控制(例如被消除或至少被降低)的位置。
ANC系统1/方法包括布置在隔间中相应控制位置的M个误差传感器3。ANC系统应该包括至少两个误差传感器3。系统1包括K个致动器2。系统/方法中使用的致动器2和误差传感器3的数量取决于隔间的应用和尺寸。优选地，所使用的误差传感器3的数量不应少于所使用的致动器2的数量。
可以为每个致动器2布置至少一个自适应滤波器wk(n)，并且可以有自适应算法单元6，该自适应算法单元6被布置成向该至少一个自适应滤波器wk(n)提供更新的滤波器系数。
参考传感器4可以被布置成向自适应滤波器wk(n)并向自适应算法单元6提供参考信号x(n)，该参考信号x(n)与来自噪声源5的噪声x(t)相干。这里的变量n表示信号的最新样本，即x(n)是时间连续(time continuous)x(t)的最新样本。
自适应滤波器wk(n)被应用到参考信号x(n)，以提供驱动信号yk(n)并向其相应的致动器2传输驱动信号yk(n)。
作为对驱动信号yk(n)的响应，致动器2可以被布置成提供并通过致动器2和相应控制位置之间的相应次级路径Skm传输相应的次级噪声yk(t)到达相应控制位置，作为相应的次级反噪声y′m(t)。误差传感器3可以被布置成提供并向自适应算法单元6传输相应的误差信号em(n)，该误差信号em(n)表示感测到的初级噪声和感测到的次级反噪声的感测到的残差噪声em(t)。
次级反噪声y'm(t)的目的是作为感测到的初级噪声dm(t)的反相图像。次级反噪声y'm(t)与初级噪声dm(t)的匹配程度决定所感测到的残差噪声em(t)和对应的误差信号em(n)。如果初级噪声和次级反噪声在空间和时间上完全匹配，则在控制位置处初级噪声将被完全消除，并且在控制位置误差信号em(n)将为零。
致动器和误差传感器加权设备7可被布置成接收表示噪声源5操作条件的信号c(n)，例如，马达转速、螺旋桨转速、交通工具速度、发动机功率设置或它们的组合。致动器和误差传感器加权设备7也可以被布置成基于表示噪声源操作条件的信号c(n)，为在系统/方法中使用的每个致动器2和误差传感器3确定加权因子mpm(n)、kpk(n)的集合。
加权因子是确定系统/方法中的致动器2或误差传感器3的贡献的因子。一些致动器/误差传感器可以被调整为在降低控制位置中感测到的残差噪声em(t)方面比其他致动器/误差传感器贡献的更多。有时致动器/误差传感器可以关闭且根本不使用。根据不同的噪声源操作条件，加权因子是可变的。
误差传感器加权设备7可以向自适应算法单元6传输确定的加权因子集合。自适应算法单元6可以被布置成基于接收到的加权因子集合，向至少一个自适应滤波器wk(n)提供更新的滤波器系数，以降低在至少一个控制位置中感测到的残差噪声em(t)的功率。
至少一个自适应滤波器wk(n)的滤波器系数的更新可以是连续和迭代的过程，其中更新是分步骤执行的，并且其中更新是基于可变加权因子的。因此，滤波器系数的更新基于误差传感器3和致动器2针对不同噪声源操作条件的可变贡献。从而实现致动器/误差传感器针对不同的噪声源操作条件的最佳空间对准。
隔间中致动器2和误差传感器3的分布对于给定的噪声干扰在空间上可能是最佳的，但是当噪声干扰改变时(如当噪声源操作条件改变时)可能不是适用的。在这种情况下，使用致动器2和误差传感器3的不同空间分布可以提高该方法的性能。
为了实现导致全局声音控制的空间对准，必须仔细选择误差传感器3和致动器2。这是通过在具体交通工具的ANC系统/方法的设计阶段进行测量和优化来实现的。为了确定哪些传感器3和致动器2给出最佳的全局控制，对致动器2和传感器3的许多不同组合执行稳态仿真。这种优化中的可能组合的数量取决于选定的系统尺寸和可供选择的可能定位的数量。对于像汽车或类似设备中的空腔，可以尝试所有的组合，并选择一种能提供最佳全局控制的组合，即，该组合使整个隔间中的误差信号最小化。然而，对于例如公共汽车或飞机中的空腔来说，组合的数量太大而无法尝试所有的组合。在这种情况下，可以使用像“随机游走(random walk)”或“模拟退火(simulated annealing)”这样的优化算法。
这种优化通常会根据噪声源的类型和操作条件找到最佳致动器2和误差传感器3的不同集合。例如，当控制发动机噪声时，致动器2和传感器3的最佳集合取决于发动机转速和占主导地位的发动机顺序(engine order)。传统上，优化被设置成找到在所有条件下都表现良好的致动器2和传感器3的一个集合。
在图2中示出了上述ANC系统/方法的简化框图。图2图示了该方法/系统使用表示噪声源5操作条件的信号c(t)来更新致动器2的驱动信号yk(t)，使得其更新基于误差传感器3和致动器2针对不同噪声源操作条件的可变贡献。从而实现致动器/误差传感器针对不同的噪声源操作条件的最佳空间对准。
在图5中示出了普通现有技术ANC系统/方法的框图，其中仅基于来自参考传感器4和误差传感器3的信号来更新致动器2的驱动信号yk(t)。
在图4中是图3中的系统/方法的更详细描述。如图4中所见，自适应算法单元6可以包括滤波器更新设备8、滤波和加权设备9以及误差传感器加权设备10。滤波和加权设备9可以被布置成用相应次级路径Skm的相应次级路径数字模型对参考信号x(n)进行滤波，以及基于所接收到的加权因子集合更新经滤波的参考信号。
次级路径数字模型表示致动器2和误差传感器3之间的传递函数。它可以在校准步骤中离线确定(当没有干扰噪声时)，或者通过所谓的在线次级路径建模技术在线确定(存在干扰噪声时)。
传递函数可以由FIR滤波器表示如下，并且滤波和加权的参考信号x'km(n)可以由点积确定为
其中
x(n)＝[x(n)x(n-1)…x(n-Ls+1)]T
x'km(n)是经加权和滤波的参考信号x(n)，
n是当前时间步骤，
x(n)是含有参考信号x(n)的时间历史的向量，
是含有经加权和滤波的FIR滤波器的Ls系数的向量，该FIR滤波器表示致动器k和误差传感器m之间的次级路径/>
经滤波和加权的参考信号x'km(n)可以从滤波和加权设备9传输到滤波器更新设备8。误差传感器加权设备10可以被布置成通过将相应的误差传感器加权因子mpm(n)应用于相应的误差传感器信号em(n)来确定相应加权的误差信号e'm(n)，并向滤波器更新设备8传输该加权的误差信号e'm(n)。滤波器更新设备8可以被布置成通过使用以下表达式的迭代过程逐步更新自适应滤波器的滤波器系数：
其中
μ是步长
k表示第k个致动器
m表示第m个误差传感器
wk(n)是含有当前滤波器系数集合的向量
wk(n+1)是含有更新的滤波器系数集合的向量
x'km(n)是含有加权并滤波的参考信号x(n)的时间历史的向量。
e'm(n)是来自第m个误差传感器的加权的误差信号
μγk是泄漏因子。
自适应算法单元6可以将加权因子应用于LMS算法、RLS算法或任何其他合适的算法。
针对特定噪声源操作条件的误差传感器3/致动器2的加权因子可以根据表示不同噪声源操作条件的信号c(n)与对应的预定加权因子之间的预定关系集合来确定。可以通过针对各种噪声源操作条件而优化方法来确定预定的加权因子。预定加权因子可以与表示不同噪声源操作条件的对应信号一起存储，例如作为查找表。
致动器2和误差传感器3的预定加权因子可以保存为加权矩阵。
其中mp和kp分别是误差传感器3和致动器2的参与因子，并且c表示可变的交通工具操作条件，例如，rpm、车轮转速等。
对于特定噪声源操作条件，误差传感器3/致动器2的加权因子可以通过对存储的加权因子进行插值来确定，如线性插值或其他曲线拟合技术。
以下是线性插值的示例，其中操作条件c(n)在条件c0和c1之间，并且致动器2和误差传感器3已经用加权因子(参与因子)更新。
误差传感器3/致动器2的加权因子可以作为预定加权因子和变量的函数来确定，该变量表示交通工具操作条件的改变。

Claims (15)

1.一种用于通过主动控制在交通工具的隔间中的两个或更多个控制位置处感测到的初级噪声(dm(t))的功率来降低所述交通工具的所述隔间中至少一个监控器位置(13)中的噪声的方法，所述初级噪声源自于噪声源(5)，所述噪声源通过相应初级路径(Pm)向相应控制位置传输噪声(x(t))，所述方法包括：
-在所述隔间中布置至少一个致动器(2),
-在每个控制位置布置误差传感器(3),
-每个致动器(2)布置至少一个自适应滤波器(wk(n))，
-布置自适应算法单元(6)，所述自适应算法单元(6)向所述至少一个自适应滤波器(wk(n))提供更新的滤波器系数，
-布置至少一个参考传感器(4)，所述参考传感器(4)向所述至少一个自适应滤波器(wk(n))和所述自适应算法单元(6)提供与来自所述噪声源(5)的噪声(x(t))相干的参考信号x(n)，
-将所述至少一个自适应滤波器(wk(n))应用于所述参考信号(x(n))，以提供并向其相应的致动器(2)传输驱动信号(yk(n))，
-布置所述至少一个致动器(2)，以作为对所述驱动信号(yk(n))的响应，提供并通过所述致动器(2)和所述相应控制位置之间的相应次级路径(Skm)传输相应次级噪声(yk(t))到达所述相应控制位置，作为相应次级反噪声(y′m(t))，
-布置所述误差传感器(3)，以提供并向所述自适应算法单元(6)传输相应的误差信号(em(n))，所述误差信号(em(n))表示感测到的初级噪声和感测到的次级反噪声的感测到的残差噪声(em(t))，
-布置致动器和误差传感器加权设备(7)，以接收表示噪声源(5)操作条件的信号(c(n))，基于表示所述噪声源(5)操作条件的所述信号(c(n))，分别为每个致动器(2)和误差传感器(3)确定加权因子(mpm(n)，kpk(n))的集合，并向所述自适应算法单元(6)传输所确定的加权因子的集合，
-布置所述自适应算法单元(6)，以基于所接收到的加权因子的集合向所述至少一个自适应滤波器(wk(n))提供更新的滤波器系数，以降低在至少一个所述控制位置中感测到的所述残差噪声(em(t))的功率；
其中，所述自适应算法单元(6)包括：
-滤波器更新设备(8)，
-滤波和加权设备(9)，其被布置成：用所述相应次级路径(Skm)的相应次级路径数字模型对所述参考信号(x(n))进行滤波，基于所接收到的加权因子的集合更新经滤波的参考信号，并向所述滤波器更新设备(8)传输经滤波并加权的参考信号(x'km(n))，
-误差传感器加权设备(10)，所述误差传感器加权设备(10)被布置成通过将相应误差传感器加权因子(mpm(n))应用于相应误差传感器信号(em(n))来确定相应的加权误差信号(e'm(n))，并向所述滤波器更新设备(8)传输所述加权误差信号(e'm(n))，
-其中，所述滤波器更新设备(8)被布置成通过使用以下表达式的迭代过程逐步更新所述自适应滤波器的滤波器系数：
其中
μ是步长
k表示第k个致动器
m表示第m个误差传感器
wk(n)是含有当前滤波器系数集合的向量
wk(n+1)是含有更新的滤波器系数集合的向量
x'km(n)是含有加权并经滤波的参考信号x(n)的时间历史的向量
e'm(n)是来自第m个误差传感器的加权的误差信号
μγk是泄漏因子。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述误差传感器(3)和所述致动器(2)针对特定噪声源操作条件的加权因子是根据表示不同噪声源操作条件的信号(c(n))与对应的预定加权因子之间的预定关系集合来确定的。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述误差传感器(3)和所述致动器(2)针对特定噪声源操作条件的加权因子作为预定加权因子和变量的函数被确定，所述变量表示所述噪声源操作条件的改变。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述误差传感器(3)和所述致动器(2)针对特定噪声源操作条件的预定加权因子是根据与至少一个所述监控器位置中最小残差噪声水平相对应的、所述隔间中的初级噪声场的预定空间特性和所述隔间中的次级反噪声场的预定空间特性被确定的。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述预定加权因子和表示不同噪声源操作条件的所述信号(c(n))被存储为查找表。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，通过对存储的加权因子进行插值来确定特定操作条件下的所述误差传感器(3)和所述致动器(2)的加权因子。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，表示所述噪声源操作条件的所述信号(c(n))是从所述交通工具的计算机总线/网络、从一个或更多个误差传感器(3)、从转速表信号、从一个或更多个振动传感器或从在所述方法中使用的所述参考传感器(4)中提取的。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述自适应算法单元(6)将加权因子应用于从包括滤波参考LMS、漏滤波参考LMS、滤波误差LMS、漏滤波误差LMS、归一化滤波参考LMS和归一化漏滤波参考LMS的组中选择的LMS算法。
9.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述自适应算法单元(6)将加权因子应用于从包括滤波参考RLS、漏滤波参考RLS、归一化滤波参考RLS和归一化漏滤波参考RLS的组中选择的RLS算法。
10.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述参考信号(x(n))使用自适应FIR滤波器wk滤波如下：
其中
x(n)＝[x(n) x(n-1) … x(n-Lw+1)]T
其中Lw是所述自适应滤波器的系数数量，并且n是当前时间步骤。
11.一种主动噪声控制系统(1)，所述主动噪声控制系统(1)用于通过主动控制在交通工具的隔间中的两个或更多个控制位置处感测到的初级噪声(dm(t))的功率来降低所述交通工具的所述隔间中至少一个监控器位置(13)中的噪声，所述初级噪声源自噪声源(5)，所述噪声源通过相应初级路径(Pm)向相应控制位置传输噪声(x(t))，所述系统包括：
-布置在所述隔间中的至少一个致动器(2),
-布置在每个控制位置的误差传感器(3),
-给每个致动器(2)布置的至少一个自适应滤波器(wk(n))，
-自适应算法单元(6)，所述自适应算法单元(6)被布置成向所述至少一个自适应滤波器(wk(n))提供更新的滤波器系数，
-至少一个参考传感器(4)，所述参考传感器(4)被布置成向所述至少一个自适应滤波器(wk(n))和所述自适应算法单元(6)提供与来自所述噪声源(5)的所述噪声(x(t))相干的参考信号x(n)，
-其中，所述至少一个自适应滤波器(wk(n))被布置成应用于所述参考信号(x(n))，以提供并向其相应的致动器(2)传输驱动信号(yk(n))，
-其中，作为对所述驱动信号(yk(n))的响应，所述至少一个致动器(2)被布置成提供并通过所述致动器(2)和所述相应控制位置之间的相应次级路径(Skm)传输相应次级噪声(yk(t))到达该相应控制位置，作为相应次级反噪声(y′m(t))，并且
-其中，所述误差传感器(3)被布置成提供并向所述自适应算法单元(6)传输相应的误差信号(em(n))，所述误差信号(em(n))表示感测到的初级噪声和感测到的次级反噪声的感测到的残差噪声(em(t))；
-致动器和误差传感器加权设备(7)，其被布置成：接收表示噪声源(5)操作条件的信号(c(n))，基于表示所述噪声源(5)操作条件的所述信号(c(n))，分别确定每个致动器(2)和误差传感器(3)的加权因子(mpm(n)，kpk(n))的集合，并向所述自适应算法单元(6)传输所确定的加权因子的集合，
-其中，所述自适应算法单元(6)被布置成基于所接收到的加权因子的集合，向所述至少一个自适应滤波器(wk(n))提供更新的滤波器系数，以降低在至少一个所述控制位置中感测到的所述残差噪声(em(t))的功率；
其中，所述自适应算法单元(6)包括：
-滤波器更新设备(8)，
-滤波和加权设备(9)，其被布置成用所述相应次级路径(Skm)的相应次级路径数字模型对所述参考信号(x(n))进行滤波，基于所接收到的加权因子的集合更新经滤波的参考信号，并向所述滤波器更新设备(8)传输经滤波并加权的参考信号(x'km(n))，
-误差传感器加权设备(10)，其被布置成通过将相应误差传感器加权因子(mpm(n))应用于相应误差传感器信号(em(n))来确定相应的加权误差信号(e'm(n))，并向所述滤波器更新设备(8)传输所述加权误差信号(e'm(n))，
-其中，所述滤波器更新设备(8)被布置成通过使用以下表达式的迭代过程逐步更新所述自适应滤波器的滤波器系数：
其中，
μ是步长
k表示第k个致动器
m表示第m个误差传感器
wk(n)是含有当前滤波器系数集合的向量
wk(n+1)是含有更新的滤波器系数集合的向量
x'km(n)是含有加权并滤波的参考信号x(n)的时间历史的向量
e'm(n)是来自第m个误差传感器的加权的误差信号
μγk是泄漏因子。
12.根据权利要求11所述的主动噪声控制系统(1)的使用，用于降低在布置在机动交通工具的所述隔间中的至少一个控制位置中感测到的所述残差噪声(em(t))的功率。
13.根据权利要求12所述的主动噪声控制系统(1)的使用，其中，所述机动交通工具是道路交通工具。
14.根据权利要求13所述的主动噪声控制系统(1)的使用，其中，所述道路交通工具是汽车。
15.根据权利要求12所述的主动噪声控制系统(1)的使用，其中，所述机动交通工具是飞机。
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