CN111862926B - 一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法，包括根据转速器采集的转速信号，合成多个频率通道的噪声参考信号；根据所述噪声参考信号获取次级通道滤波后的噪声抵消信号；基于所述噪声抵消信号得到窄带主动降噪系统的输出误差信号；将误差信号的均方根差作为优化目标，将多个频率初始值代入遗传算法进行调频优化，实现窄带噪声的有效控制。本发明在大型的风送式喷雾机上使用了窄带主动降噪，使用非声学传感器采集噪音信号，避免了由于风机声压太大使采集噪音的麦克风产生声反馈现象，并且避免了啸噪等影响降噪效果的干扰因素，对风机噪声具有良好的降噪效果。

Description

一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法

技术领域

本发明涉及风送式喷雾机技术领域，更具体的说是涉及一种风送式喷雾 机的窄带主动降噪算法。

背景技术

风送式喷雾机是一种在农业和工业上较为常见的喷雾机器，广泛应用于 农业喷药，工业降尘降温等领域，但是风送式喷雾机工作时会产生较大的噪 音，对操作人员和附近居民造成危害，其中扇叶转动引起的气动噪音是风机 噪音的主要成分。

近年来在风机降噪方向的研究中，大部分是采用被动降噪的方法对噪声 进行控制，即对风机的机械结构进行研究改进，通过改变扇叶倾斜角、导流 体结构、导流片角度等来达到降低气动噪声和机械噪声的目的。对于低频噪 声，单纯地改进结构很难显著地将其削弱，而降低低频噪声正是主动降噪的 强项。

因此，提供一种风送式喷雾机的主动降噪算法是本领域技术人员亟需解 决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法，对风 机噪声具有良好的降噪效果，尤其是低频噪声。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法，包括：

步骤1：根据转速器采集的转速信号，合成多个频率通道的噪声参考信号；

步骤2：根据所述噪声参考信号获取次级通道滤波后的噪声抵消信号；

步骤3：基于所述噪声抵消信号得到窄带主动降噪系统的输出误差信号；

步骤4：将所述误差信号的均方根差作为优化目标，将多个频率初始值代 入遗传算法进行调频优化，实现窄带噪声的有效控制。

进一步，步骤1具体为：

通过转速器采集的转速信号计算噪音频率：

式中，f_c为噪音频率，n为风机转速，单位为r/min或者rpm；z为风机叶 片数目，i为谐波次数；

通过所述噪音频率得到第i个通道的噪声参考信号：

式中，和/>为降噪系统内部合成的频率为f_c的参考信号， n为风机转速，ω_i表示风机噪音信号中的第i个频道通道的角频率：

ω_i＝2πf_c (4)。

进一步，步骤2具体为：

步骤21：将所述噪声参考信号通过次级通道估计滤波后，产生滤波参 考信号和/>

式中，和/>分别为/>和/>经过次级通道后产生的滤 波参考信号，M和/>分别为次级通道估计的滤波器阶数和滤波器系数，n为风 机转速；

步骤22：所述滤波参考信号与输入次级信号各频率的离散傅里叶系数估 计进行计算得到次级信号y(n)：

式中，n为时间指数，q为频率通道个数，是输入次级信号各频 率的离散傅里叶系数估计；

步骤23：通过次级通道S(z)滤波后，得到所述噪声参考信号

式中，n为时间指数，q为频率通道个数，s_j为次级通道滤波器系数。

进一步，步骤3具体为：

采集期望噪声信号，并与所述噪声抵消信号相减计算输出误差信号：

式中，d(n)表示采集到的出风口噪声，作为期望噪声信号，e(n)表示输出 误差信号。

进一步，优化目标为：

式中，n表示采样点数，y表示每点的信号幅值。

进一步，还包括采用自适应算法对信号进行滤波：

滤波器的权值系数迭代公式为：

式中，δ为步长更新迭代式：

式中μ和α为算法的系数。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种风 送式喷雾机的窄带主动降噪算法，在大型的风送式喷雾机上使用了窄带主动 降噪，使用非声学传感器采集噪音信号，避免了由于风机声压太大使采集噪 音的麦克风产生声反馈现象，并且避免了啸噪等影响降噪效果的干扰因素。 并且采取了变步长的自适应算法，有效的提高了系统的收敛速度和降噪效果。

采取了遗传算法对物理磨损和环境因素对非声学传感器造成的影响进行 了改善，有效的改善了频率失调问题，使系统具有更小的稳态误差，进一步 提升了系统的降噪性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的风送式喷雾机的窄带主动降噪算法流程图。

图2为本发明的对比实验中初始风送式喷雾机出风口噪音时域图。

图3为本发明的对比实验中初始风送式喷雾机出风口噪音频域图。

图4为本发明的对比试验中初始噪音声压级图。

图5为本发明的对比试验中存在1％频率失调量时降噪后频谱图。

图6为本发明的对比试验中存在1％频率失调量时降噪后声压级图。

图7为本发明的遗传算法迭代数值图。

图8为本发明的经调频后算法降噪时域信号图。

图9为本发明的调频降噪后频谱图。

图10为本发明的调频降噪后声压级图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法，通过转速 器采集风机的转速信号，根据转速与风机噪音频率的关系，利用转速信号合 成多个频率通道的风机降噪系统的参考信号，每个频率通道的噪音信号单独 进行降噪，所有频率通道通过自适应算法处理后合成，得到最终的风送式喷雾机降噪信号。

目的之二在于解决由于使用非声学传感器采集噪音引起的频率失调问 题，加入了遗传算法，以转速器采集的转速作为初始转速信号进行迭代优化， 进一步提升了算法的收敛速度和稳态误差。

具体包括以下步骤：

同步信号由转速器采集的转速信号，通过公式(1)计算出风机噪音基频 及其多次谐波：

式中，n为风机转速，单位为r/min或者rpm；f_c为噪音频率；z为风机叶 片数目，i为谐波次数。

旋转噪声在基频或者多次谐波(基频的整数倍)达到峰值。计算得到频 率后，对于第i频率通道中的第i个参考信号由正弦和余弦信号给出：

其中，和/>为降噪系统内部合成的频率为f_c的参考信号，ω_i表 示转速器采集转速信号后得到的角频率：

ω_i＝2πf_c (4)

参考信号注入系统后，经过次级通道估计滤波产生滤波参考信号/>和/>

式中，和/>分别为/>和/>经过次级通道后产生的滤波参 考信号，M和/>分别为次级通道估计的滤波器阶数和滤波器系数，经过次级 通道S(z)得到噪音参考信号

其中，n为时间指数，q为频率通道个数，y(n)为输入次级信号：

其中，n为时间指数，q为频率通道个数，是输入次级信号各 频率的离散傅里叶系数估计。

是整个系统的降噪信号，则整个系统的误差信号为：

其中，d(n)是采集到的风送式喷雾机的出风口噪音。

为了使降噪的误差信号尽可能的小，本发明选取了变步长的自适应算法 NLMS算法对信号进行滤波，滤波器的权值系数迭代为：

权值系数迭代中，δ为步长更新迭代式：

式中μ和α为算法的系数，通过变步长的自适应算法不断更新迭代使得 误差信号e(n)越来越小。

但在窄带主动降噪过程中，本发明采用的非声学传感器转速器会由于零 件老化、环境影响等因素使测得的转速信号产生偏差，从而使计算出的频率 信号产生失调，对降噪结果产生较大的影响。为了解决这一问题，将通过转 速器采集计算到的频率作为初始信号，对于每一个频率通道通过遗传算法进 行频率优化。对于每一个存在失调的频率信号，将其作为遗传算法的输入，算法种群范围设置为±5％，以误差信号的均方根差作为遗传算法的优化目标函 数为：

式中，n为采样点数，y为每点的信号幅值。遗传算法迭代计算出使RMSE 值最小的频率信号，将优化后的频率作为新的参考信号的频率参数输入，计 算出最接近真实频率的参考信号达到改善频率失调的目的，

即可实现风送式喷雾机的窄带噪声的有效控制。

为检验本发明所提供的算法对风送式喷雾机噪音的降噪性能，采集风送 式喷雾机出风口噪音，进行降噪前、未调频降噪和调频降噪后的对比实验如 下：

采集的风送式喷雾机出风口噪音时域信号如图2所示，频谱图如图3所 示，噪音声压级图如图4所示。风机稳定转速为1500rpm，计算出旋转噪声基 频为200Hz，由图3显示的风送式喷雾机噪声频谱具有离散噪声的特征，噪 声信号能量集中在200Hz基频及其多次谐波的窄带内，且频率主要在1000Hz 以下，200Hz、400Hz、600Hz、800Hz、1000HZ处能量呈现峰值，说明风送 式喷雾机的出风口噪声主要以离散噪声为主。因此，风送式喷雾机有源降噪系统仅需对能量集中的几处窄频带内噪声进行消除。本发明所提算法中采取 的32阶FIR滤波器。

在不加入遗传算法的条件下，选取五个频率通道将风机噪音代入系统进 行降噪处理，当频率失调量在1％时，降噪后频谱图如图5所示，噪音声压级 图如图6所示。由图5可以发现，存在频率失调时，没有进行调频的窄带有 源降噪系统降噪后残余误差较大，在200HZ、400HZ、600HZ、800HZ、1000HZ 频率峰值幅值上降低了0.032、0.021、0.011、0.015，仍然存在较大的噪音。

在系统中加入调频算法后，将五个频率分量的初始值作为遗传算法的输入 参数。仿真设置失调量为1％，经过遗传算法进行调频降噪，将噪音误差的均方 根差作为遗传算法的目标函数，得到的算法优化过程如图7。由图7可知，经过 遗传算法的迭代，在第33代种群时就已经找到了最佳的频率参数，对应的均方 根误差RMSE＝53.1780。经过遗传算法找到最优的频率参数后降噪的时域信号如 图8所示，频域信号如图9所示，降噪后的声压级图如图10所示。

图8表明，在经过约10000次权值迭代后，幅值降低了0.6，噪音信号显 著减弱，由图9的频域分析可以发现，经过本发明窄带有源降噪后，风送式 喷雾机噪声在200HZ、400HZ、600HZ、800HZ、1000HZ这几个主要频率点 幅值分别下降了0.192、0.041、0.024、0.018、0.21。对比图4、图6、图10 可以观察到，噪音初始声压级在200Hz处最高为79dB，并且在整数倍谐波处 呈现峰值，存在1％失调量时，经过系统降噪后，最大声压级在200Hz处下降 了0.1dB，经过调频后，降噪效果得到了明显改善，噪声总体降低约14dB。 综上所述，本发明中的风送式喷雾机窄带主动降噪算法对风机噪音具有良好 的降噪效果。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都 是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。 对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述 的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用 本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易 见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下， 在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例， 而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (5)

1.一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法，其特征在于，包括：

步骤1：根据转速器采集的转速信号，合成多个频率通道的噪声参考信号；

步骤2：根据所述噪声参考信号获取次级通道滤波后的噪声抵消信号；步骤2具体为：

步骤21：将所述噪声参考信号通过次级通道估计滤波后，产生滤波参考信号/>和

式中，和/>分别为/>和/>经过次级通道后产生的滤波参考信号，M和/>分别为次级通道估计的滤波器阶数和滤波器系数，n为时间指数；

步骤22：所述滤波参考信号与输入次级信号各频率的离散傅里叶系数估计进行计算得到次级信号y(n)：

式中，n为时间指数，q为频率通道个数，是输入次级信号各频率的离散傅里叶系数估计；

步骤23：通过次级通道S(z)滤波后，得到所述噪声参考信号

式中，n为时间指数，q为频率通道个数，s_j为次级通道滤波器系数；

步骤3：基于所述噪声抵消信号得到窄带主动降噪系统的输出误差信号；

步骤4：将所述误差信号的均方根差作为优化目标，将多个频率初始值代入遗传算法进行调频优化，实现窄带噪声的有效控制。

2.根据权利要求1所述的一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法，其特征在于，步骤1具体为：

通过转速器采集的转速信号计算噪音频率：

式中，f_c为噪音频率，N为风机转速，单位为r/min或者rpm；z为风机叶片数目，i为谐波次数；

通过所述噪音频率得到第i个通道的噪声参考信号：

式中，和/>为降噪系统内部合成的频率为f_c的参考信号，ωi表示转速器采集转速信号后得到的角频率：

ω_i＝2πf_c (4)。

3.根据权利要求2所述的一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法，其特征在于，步骤3具体为：

采集期望噪声信号，并与所述噪声抵消信号相减计算输出误差信号：

式中，d(n)表示采集到的出风口噪声，作为期望噪声信号，e(n)表示输出误差信号。

4.根据权利要求3所述的一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法，其特征在于，优化目标为：

式中，m表示采样点数，y表示每点的信号幅值。

5.根据权利要求4或3所述的一种风送式喷雾机的窄带主动降噪算法，其特征在于，还包括采用自适应算法对信号进行滤波：

滤波器的权值系数迭代公式为：

式中，δ为步长更新迭代式：

式中μ和α为算法的系数。