CN111916044A - 动态车内噪声消除发散控制 - Google Patents

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J.梅
D.特鲁姆比
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Abstract

一种有源噪声消除(ANC)系统可包括自适应滤波器发散检测器，所述自适应滤波器发散检测器用于基于动态调整后的阈值来检测一个或多个可控滤波器在它们进行调适时的发散。在检测到可控滤波器发散时，可停用所述ANC系统或者可使某些扬声器静音。替代地，所述ANC系统可修改发散的可控滤波器以恢复噪声消除系统的正确操作。

Description

动态车内噪声消除发散控制
技术领域
本公开涉及有源噪声消除，并且更具体地，涉及减轻发动机阶次噪声消除系统和/或道路噪声消除系统中的自适应滤波器发散的影响。
背景技术
有源噪声控制(ANC)系统使用前馈结构和反馈结构来使非期望噪声衰减，以自适应地去除收听环境内(诸如车辆车厢内)的非期望噪声。ANC系统通常通过生成消除声波以对不希望的可听噪声进行相消干涉来消除或减少不希望的噪声。当噪声与“抗噪声”(其基本上在量值上与噪声相同但在相位上与噪声相反)组合以降低某个位置处的声压级(SPL)时，就会产生相消干涉。在车辆车厢收听环境中，非期望噪声的潜在来源来自于发动机、车辆轮胎与路面(车辆在其上行进)之间的相互作用和/或车辆其他部分的振动所辐射的声音。因此，不希望的噪声随着车辆的速度、路况和运行状态而变化。
道路噪声消除(RNC)系统是为了使车辆车厢内部的非期望道路噪声最小化而在车辆上实现的特定ANC系统。RNC系统使用振动传感器来感测从轮胎与道路的界面生成的道路诱发振动，这种振动会导致不希望的可听道路噪声。然后，通过使用扬声器生成声波来消除车厢内部这种不希望的道路噪声或降低其等级，理想地，所述声波与要在一个或多个收听者的耳朵的典型位置处减少的噪声在相位上相反而在量值上相同。消除这种道路噪声可为车辆乘客带来更愉悦的乘坐体验，并且使得汽车制造商能够使用轻质材料，从而降低能耗并减少排放。
发动机阶次噪声消除(EOC)系统是为了使源于来自车辆发动机和排气系统的窄带声发射和振动发射的非期望车辆内部噪声最小化而在车辆上实现的特定ANC系统。EOC系统使用非声学信号(诸如每分钟转数(RPM)传感器，其生成表示发动机转速的参考信号)作为参考。此参考信号用于生成与在车辆内部可听到的发动机噪声在相位上相反的声波。因为EOC系统使用来自RPM传感器的数据，所以它们不需要振动传感器。
RNC系统通常被设计成消除宽带信号，而EOC系统被设计和优化以消除窄带信号(诸如单独的发动机阶次)。车辆内的ANC系统可提供RNC和EOC技术两者。此类基于车辆的ANC系统通常是基于噪声输入(例如，来自RNC系统中的振动传感器的加速度输入)和位于车辆车厢内部各种位置中的误差传声器的信号两者来连续地调适W滤波器的最小均方(LMS)自适应前馈系统。ANC系统易受自适应W滤波器的不稳定或发散的影响。当W滤波器由LMS系统调适时，W滤波器中的一个或多个可能会发散，而不是收敛以使误差传声器的位置处的压力最小化。自适应滤波器的发散可导致ANC系统的宽带或窄带噪声增强或其他非期望行为。
发明内容
在一个或多个说明性实施方案中，提供一种用于控制有源噪声消除(ANC)系统中的稳定性的方法。所述方法可包括：从车辆传感器接收传感器信号，所述传感器信号指示影响车辆车厢的内部声景的当前车辆运行状况；以及基于所述传感器信号来调整用于检测ANC系统发散的标称阈值以获得调整后的阈值。所述方法还可包括：接收从可控滤波器输出的抗噪声信号，所述抗噪声信号指示要从扬声器辐射到所述车辆车厢中的抗噪声。所述方法还可包括：基于对所述抗噪声信号的至少一部分的分析来计算参数；以及响应于所述参数超过所述调整后的阈值而修改所述可控滤波器的性质。
实现方式可包括以下特征中的一者或多者。所述参数可以是所述抗噪声信号在一个或多个频率处的振幅。所述标称阈值可以是被编程用于标称运行状况下的所述ANC系统的预定静态阈值。从车辆传感器接收的传感器信号可包括从振动传感器接收的噪声信号。从车辆传感器接收的传感器信号可包括从车辆网络总线接收的发动机扭矩信号。从车辆传感器接收的传感器信号可指示车速、发动机转速和加速器踏板位置中的至少一者。基于所述传感器信号来调整所述标称阈值可包括：从基于所述传感器信号的短期平均值的查找表检索阈值调整值；以及通过所述阈值调整值来修改所述标称阈值以获得所述调整后的阈值。
修改所述可控滤波器的性质可包括：停用所述ANC系统和所述可控滤波器中的至少一者。修改所述可控滤波器的性质可包括：将所述可控滤波器的滤波器系数复位为零并且允许所述可控滤波器重新适应。修改所述可控滤波器的性质可包括：将所述可控滤波器的滤波器系数复位为存储在存储器中的一组滤波器系数值。此外，修改所述可控滤波器的性质可包括：增大所述自适应滤波器控制器的泄漏值。为此，所述方法还可包括：在所述参数下降到低于所述调整后的阈值时减小所述自适应滤波器控制器的所述泄漏值。
一个或多个另外的实施方案可涉及一种ANC系统，其包括至少一个可控滤波器，所述至少一个可控滤波器被配置为基于自适应传递特性和从传感器接收的噪声信号来生成抗噪声信号。所述至少一个可控滤波器的所述自适应传递特性可由一组滤波器系数来表征。所述ANC系统还可包括：自适应滤波器控制器和发散控制器，所述发散控制器至少与所述自适应滤波器控制器通信。所述自适应滤波器控制器可包括处理器和存储器，所述处理器和存储器被编程为基于所述噪声信号和从位于车辆的车厢中的传声器接收的误差信号来调适所述一组滤波器系数。所述发散控制器可包括处理器和存储器，所述处理器和存储器被编程为：从车辆传感器接收传感器信号，所述传感器信号指示影响所述车厢的内部声景的当前车辆运行状况；基于所述传感器信号来调整用于检测ANC系统发散的动态阈值；从所述传声器接收所述误差信号并基于对所述误差信号的至少一部分的分析来计算参数；并且响应于所述参数超过所述动态阈值而修改所述至少一个可控滤波器的性质。
实现方式可包括以下特征中的一者或多者。所述参数可以是所述误差信号在一个或多个频率处的振幅。从车辆传感器接收的传感器信号可包括所述噪声信号和发动机扭矩信号中的至少一者。所述至少一个可控滤波器的所述性质可由所述发散控制器通过使用存储在存储器中的一组不同的滤波器系数将所述至少一个可控滤波器的所述滤波器系数复位为已知状态来修改。替代地，所述至少一个可控滤波器的所述性质可由所述发散控制器通过增大所述自适应滤波器控制器的泄漏值来修改。
一个或多个另外的实施方案可涉及一种体现在非暂时性计算机可读介质中的计算机程序产品，所述计算机程序产品被编程用于有源噪声消除(ANC)。所述计算机程序产品可包括用于以下的指令：从车辆传感器接收传感器信号，所述传感器信号指示影响车辆车厢的内部声景的当前车辆运行状况；基于所述传感器信号来调整用于检测ANC系统发散的标称阈值以获得调整后的阈值；以及接收从可控滤波器输出的抗噪声信号和来自位于所述车辆车厢中的传声器的误差信号中的至少一者，所述抗噪声信号指示要从扬声器辐射到所述车辆车厢中的抗噪声。所述计算机程序产品还可包括用于以下的指令：基于对所述抗噪声信号和所述误差信号中的至少一者的分析来计算参数；以及响应于所述参数超过所述调整后的阈值而修改所述可控滤波器的自适应传递特性。
实现方式可包括以下特征中的一者或多者。所述计算机程序产品，其中用于修改所述可控滤波器的自适应传递特性的所述指令可包括：检测所述可控滤波器的发散频率；以及将所述可控滤波器的所述发散频率复位为零，在所述发散频率处使滤波器系数衰减，或在所述发散频率处增大自适应滤波器控制器的泄漏值。此外，用于修改所述可控滤波器的自适应传递特性的所述指令可包括：减小所述自适应传递特性的变化率。
附图说明
图1是根据本公开的一个或多个实施方案的具有包括道路噪声消除(RNC)的有源噪声控制(ANC)系统的车辆的环境框图；
图2是展示被扩展为包括R个加速度计信号和L个扬声器信号的RNC系统的相关部分的样本示意图；
图3是包括发动机阶次噪声消除(EOC)系统和RNC系统的ANC系统的样本示意图；
图4是EOC系统中针对给定RPM的每个发动机阶次的频率的样本查找表；
图5是表示根据本公开的一个或多个实施方案的包括发散控制器的ANC系统的示意性框图；
图6是更详细地描绘根据本公开的一个或多个实施方案的来自图5的发散控制器的框图；
图7是更详细地描绘根据本公开的一个或多个实施方案的来自图5的发散控制器的替代框图；
图8是描绘根据本公开的一个或多个实施方案的用于发散控制器的工作量计算器的框图；并且
图9是描绘根据本公开的一个或多个实施方案的用于检测和修正ANC系统中的自适应滤波器的发散的方法的流程图。
具体实施方式
按照要求，本文中公开了本发明的详细实施方案；然而应当理解，所公开的实施方案仅仅是可体现为各种形式和替代形式的本发明的示例。附图不一定按比例绘制；一些特征可能被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文所公开的特定结构细节和功能细节不应被解释为是限制性的，而是仅仅作为教导本领域技术人员以不同方式采用本发明的代表性基础。
本文所描述的控制器或装置中的任一者或多者包括可从使用多种编程语言和/或技术产生的计算机程序编译或解译的计算机可执行指令。一般来说，处理器(诸如微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行指令。处理单元包括能够执行软件程序的指令的非暂时性计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是，但不限于，电子存储装置、磁性存储装置、光学存储装置、电磁存储装置、半导体存储装置、或其任何合适的组合。
图1示出用于具有一个或多个振动传感器108的车辆102的道路噪声消除(RNC)系统100。振动传感器设置在车辆102的各处，以监测车辆的悬架、副车架以及其他车桥和底盘部件的振动行为。RNC系统100可与宽带前馈和反馈有源噪声控制(ANC)框架或系统104集成在一起，所述ANC框架或系统104通过使用一个或多个传声器112对来自振动传感器108的信号进行自适应滤波来生成抗噪声。然后可通过一个或多个扬声器124播放抗噪声信号。S(z)表示单个扬声器124与单个传声器112之间的传递函数。虽然图1仅为简单起见示出单个振动传感器108、传声器112和扬声器124，但应当注意，典型的RNC系统使用多个振动传感器108(例如，10个或更多个)、传声器112(例如，4至6个)和扬声器124(例如，4至8个)。
振动传感器108可包括但不限于加速度计、测力计、地震检波器、线性可变差动变压器、应变仪和负荷传感器。例如，加速度计是输出信号振幅与加速度成比例的装置。广泛多种加速度计可用于RNC系统中。这些包括对在一个、两个和三个通常正交的方向上的振动敏感的加速度计。这些多轴加速度计通常具有针对在其X方向、Y方向和Z方向上感测到的振动的单独电输出(或通道)。因此，单轴和多轴加速度计可用作振动传感器108来检测加速度的量值和相位，并且还可用于感测取向、运动和振动。
源自在路面150上移动的车轮106的噪声和振动可由机械地联接到车辆102的悬架装置110或底盘部件的振动传感器108中的一个或多个进行感测。振动传感器108可输出噪声信号X(n)，所述噪声信号X(n)是表示检测到的道路诱发振动的振动信号。应当注意，多个振动传感器是可能的，并且它们的信号可单独地使用，或者可以本领域技术人员已知的各种方式进行组合。在某些实施方案中，传声器、声学能量传感器、声学强度传感器或声学速度传感器可代替振动传感器被用于输出噪声信号X(n)，所述噪声信号X(n)指示从车轮106与路面150的相互作用生成的噪声。噪声信号X(n)可由次级路径滤波器122利用已建模的传递特性S'(z)进行滤波，所述已建模的传递特性S'(z)估计次级路径(即，抗噪声扬声器124与误差传声器112之间的传递函数)。
源自车轮106与路面150的相互作用的道路噪声也被机械地和/或声学地传递到乘客车厢中，并且由车辆102内部的一个或多个传声器112接收。一个或多个传声器112可例如位于座椅116的头枕114中，如图1所示。替代地，一个或多个传声器112可位于车辆102的车顶内饰中或某个其他合适的位置中以感测由车辆102内部的乘员听到的声学噪声场。源自路面150与车轮106的相互作用的道路噪声根据传递特性P(z)被传递到传声器112，所述传递特性P(z)表示初级路径(即，实际噪声源与误差传声器之间的传递函数)。
传声器112可输出误差信号e(n)，所述误差信号e(n)表示由传声器112检测到的存在于车辆102的车厢中的噪声。在RNC系统100中，可控滤波器118的自适应传递特性W(z)可由自适应滤波器控制器120控制，所述自适应滤波器控制器120可根据已知的最小均方(LMS)算法基于误差信号e(n)和由滤波器122利用已建模的传递特性S'(z)进行滤波的噪声信号X(n)来操作。可控滤波器118通常称为W滤波器。LMS自适应滤波器控制器120可提供被配置为基于误差信号e(n)来更新传递特性W(z)滤波器系数的求和交叉谱。导致噪声消除得到改善的调适或更新W(z)的过程称为收敛。收敛是指产生使误差信号e(n)最小化的W滤波器，其由管控给定输入信号的调适率的步长进行控制。步长是决定算法收敛以使e(n)最小化的速度的比例因子，其实现方法是基于可控W滤波器118的每次更新来限制W滤波器系数的量值变化。
抗噪声信号Y(n)可由可控滤波器118和自适应滤波器控制器120所形成的自适应滤波器基于所识别传递特性W(z)和噪声信号或噪声信号的组合X(n)来生成。理想地，抗噪声信号Y(n)所具有的波形使得当通过扬声器124播放时，在乘员的耳朵和传声器112附近生成与车辆车厢的乘员可听到的道路噪声基本上在相位上相反而在量值上相同的抗噪声。来自扬声器124的抗噪声可在传声器112附近与车辆车厢中的道路噪声组合，从而导致此位置处的道路噪声诱发声压级(SPL)的降低。在某些实施方案中，RNC系统100可从乘客车厢内的其他声学传感器(诸如声学能量传感器、声学强度传感器、或声学粒子速度或加速度传感器)接收传感器信号，以生成误差信号e(n)。
当车辆102在运行时，处理器128可收集并任选地处理来自振动传感器108和传声器112的数据，以构建包含将要由车辆102使用的数据和/或参数的数据库或映射图。所收集的数据可在本地存储在存储装置130处或存储在云中，以供车辆102将来使用。可用于在本地存储在存储装置130处的与RNC系统100相关的数据类型的示例包括但不限于：加速度计或传声器频谱或时间相关信号、包括频率和时间相关性质的其他加速度特性、预先调适的W滤波器值、针对低扭矩、中等扭矩和高扭矩情况的预期误差信号和抗噪声信号阈值、各种路面类型(例如，平坦、不平整、碎石封层、鹅卵石、伸缩缝)上各种速度下的典型误差信号和抗噪声信号阈值、动态泄漏递增和递减值等。此外，处理器128可分析传感器数据并提取关键特征来确定要应用于RNC系统100的一组关键参数。当参数超过阈值时，可选择所述一组关键参数。在一个或多个实施方案中，处理器128和存储装置130可与诸如自适应滤波器控制器120的一个或多个RNC系统控制器集成在一起。
如先前所描述，典型的RNC系统可使用若干振动传感器、传声器和扬声器来感测车辆的结构传播的振动行为并生成抗噪声。振动传感器可以是具有多个输出通道的多轴加速度计。例如，三轴加速度计通常具有针对在其X方向、Y方向和Z方向上感测到的振动的单独电输出。RNC系统的典型配置可具有例如6个误差传声器、6个扬声器和来自4个三轴加速度计或6个双轴加速度计的12个加速度信号通道。因此，RNC系统还将包括多个S'(z)滤波器(即，次级路径滤波器122)和多个W(z)滤波器(即，可控滤波器118)。
图1中示意性地描绘的简化RNC系统示出每个扬声器124与每个传声器112之间的一个次级路径(由S(z)表示)。如先前所提及，RNC系统通常具有多个扬声器、传声器和振动传感器。因此，6个扬声器、6个传声器的RNC系统将具有总共36个次级路径(即，6×6)。相应地，6个扬声器、6个传声器的RNC系统可同样具有估计每个次级路径的传递函数的36个S'(z)滤波器(即，所存储的次级路径滤波器122)。如图1所示，RNC系统还将具有位于来自振动传感器(即，加速度计)108的每个噪声信号X(n)与每个扬声器124之间的一个W(z)滤波器(即，可控滤波器118)。因此，12个加速度计信号、6个扬声器的RNC系统可具有72个W(z)滤波器。加速度计信号、扬声器和W(z)滤波器的数量之间的关系在图2中示出。
图2是展示被扩展为包括来自加速度计208的R个加速度计信号[X1(n)、X2(n)、…XR(n)]和来自扬声器224的L个抗噪声信号[Y1(n)、Y2(n)、…YL(n)]的RNC系统200的相关部分的样本示意图。因此，RNC系统200可包括位于加速度计信号中的每一个与扬声器中的每一个之间的R*L个可控滤波器(或W滤波器)218。作为一个示例，具有12个加速度计输出(即，R＝12)的RNC系统可采用6个双轴加速度计或4个三轴加速度计。在同一示例中，具有用于再现抗噪声的6个扬声器(即，L＝6)的车辆因此可使用总共72个W滤波器。在L个扬声器中的每一个处，对R个W滤波器输出求和以产生扬声器的抗噪声信号Y(n)。L个扬声器的中的每一个可包括放大器(未示出)。在一个或多个实施方案中，对由R个W滤波器进行滤波的R个加速度计信号求和以产生电气抗噪声信号y(n)，所述电气抗噪声信号y(n)被馈送到放大器以生成被发送到扬声器的放大后的抗噪声信号Y(n)。
图1所示的ANC系统104还可包括发动机阶次噪声消除(EOC)系统。如上文所提及，EOC技术使用非声学信号(诸如表示发动机转速的RPM信号)作为参考，以便生成与在车辆内部可听到的发动机噪声在相位上相反的声音。常见的EOC系统利用窄带前馈ANC框架来使用RPM信号生成抗噪声，以引导与要消除的发动机阶次在频率上相同的发动机阶次信号的生成，并对所述发动机阶次信号进行自适应滤波以产生抗噪声信号。在通过次级路径从抗噪声源传输到收听位置或误差传声器之后，抗噪声理想地与由发动机和排气管生成并且由初级路径进行滤波的组合声音具有相同的振幅但相反的相位，所述初级路径从发动机延伸到收听位置并且从排气管出口延伸到收听位置。因此，在车辆车厢中误差传声器所处的位置(即，最可能位于或靠近收听位置)处，发动机阶次噪声和抗噪声的叠加将理想地变为零，使得误差传声器所接收的声学误差信号将仅记录除了由发动机和排气口生成的一个或多个发动机阶次(理想地已消除)之外的声音。
通常，使用非声学传感器(例如，RPM传感器)作为参考。RPM传感器可以是例如邻近旋转钢盘放置的霍尔效应传感器。可采用其他检测原理，诸如光学传感器或电感传感器。来自RPM传感器的信号可用作用于生成与发动机阶次中的每一个相对应的任意数量的参考发动机阶次信号的引导信号。参考发动机阶次形成由形成EOC系统的一个或多个窄带自适应前馈LMS块生成的噪声消除信号的基础。
图3是示出包括RNC系统300和EOC系统340两者的ANC系统304的示例的示意性框图。类似于RNC系统100，RNC系统300可包括分别与上文所讨论的元件108、112、118、120、122和124的操作一致的元件308、312、318、320、322和324。EOC系统340可包括RPM传感器342，所述RPM传感器342可提供指示发动机驱动轴或其他旋转轴的旋转(其指示发动机转速)的RPM信号344(例如，方波信号)。在一些实施方案中，RPM信号344可从车辆网络总线(未示出)获得。由于所辐射的发动机阶次与传动轴RPM成正比，所以RPM信号344表示由发动机和排气系统产生的频率。因此，来自RPM传感器342的信号可用于生成与车辆的发动机阶次中的每一个相对应的参考发动机阶次信号。因此，RPM信号344可与RPM对发动机阶次频率的查找表346结合使用，所述查找表346提供在每个RPM下辐射的发动机阶次的列表。
图4示出可用于生成查找表346的示例性EOC消除调整表400。示例性表400列出针对给定RPM的每个发动机阶次的频率(以每秒循环数为单位)。在所示示例中，示出了四个发动机阶次。LMS算法以RPM作为输入，并基于此查找表400为每个阶次生成正弦波。如先前所描述，用于表400的相关RPM可以是驱动轴RPM。
再次参考图3，从查找表346检索的在所感测RPM下的给定发动机阶次的频率可被供应到频率发生器348，从而生成给定频率下的正弦波。此正弦波表示指示给定发动机阶次的发动机阶次噪声的噪声信号X(n)。类似于RNC系统300，来自频率发生器348的此噪声信号X(n)可被发送到自适应可控滤波器318或W滤波器，所述自适应可控滤波器318或W滤波器向扬声器324提供对应的抗噪声信号Y(n)。如图所示，此窄带EOC系统340的各种部件可与宽带RNC系统300相同，这些部件包括误差传声器312、自适应滤波器控制器320和次级路径滤波器322。由扬声器324广播的抗噪声信号Y(n)在收听者耳朵的位置(其可能非常靠近误差传声器312)处生成与实际发动机阶次噪声基本上异相但在量值上相同的抗噪声，从而降低发动机阶次的声音振幅。因为发动机阶次噪声是窄带的，所以误差传声器信号e(n)可由带通滤波器350、352进行滤波，然后传入基于LMS的自适应滤波器控制器320中。在一个实施方案中，当使用相同的带通滤波器参数对频率发生器348输出的噪声信号X(n)进行带通滤波时，实现LMS自适应滤波器控制器320的正确操作。
为了同时降低多个发动机阶次的振幅，EOC系统340可包括用于基于RPM信号344为每个发动机阶次生成噪声信号X(n)的多个频率发生器348。作为一个示例，图3示出二阶EOC系统，其具有用于基于发动机转速为每个发动机阶次生成唯一噪声信号(例如，X1(n)、X2(n)等)的两个这样的频率发生器。因为两个发动机阶次的频率有所不同，所以带通滤波器350、352(分别标记为BPF和BPF2)具有不同的高通和低通滤波器转角频率。频率发生器和对应的噪声消除部件的数量最终将基于车辆的特定发动机的发动机阶次的数量而变化。当二阶EOC系统340与RNC系统300组合以形成ANC系统304时，对从三个可控滤波器318输出的抗噪声信号Y(n)求和并作为扬声器信号S(n)发送到扬声器324。类似地，来自误差传声器312的误差信号e(n)可被发送到三个LMS自适应滤波器控制器320。
当自适应W滤波器在由前馈LMS系统进行调适期间发散时，出现可在ANC系统中引起不稳定或噪声消除性能降低的一个主导因素。当自适应W滤波器正确收敛时，误差传声器某个位置处的声压级被最小化。然而，当这些自适应W滤波器中的一个或多个发散时，可能发生导致噪声增强的不稳定，而不是噪声消除。因此，可采用一种系统和方法来检测和控制自适应滤波器的发散，以维持ANC系统性能和稳定性。
ANC系统可通过获取和分析来自设置在乘用车辆的车厢各处的一个或多个传声器的数据来检测由W滤波器错误适应或发散引起的不稳定或噪声增强。然而，车辆的内部声景可发生极大变化。例如，当车辆从低速、低发动机扭矩情形加速到高车速、高发动机扭矩情形时，车辆车厢的内部声景可在从很静到很吵的范围内变动。当前ANC系统仅允许单个车厢内SPL阈值来检测所有不稳定。此方法可能是有问题的，因为车辆中的内部噪声水平取决于车速、发动机输出扭矩、路面不平整度等。因此，例如在高车速和高发动机扭矩下，传声器SPL阈值应当设置为相对高的，因为系统正常运行时会有大量的发动机噪声。然而，在低车速和低发动机扭矩的情况下，系统正常运行时会有相对少量的发动机噪声，从而需要低SPL阈值才能快速检测到不稳定。
因为当前系统只允许仅单个SPL阈值，所以通常将其设置为很高的水平以允许在高车速下进行正确的ANC操作(即，因此ANC算法不会在高车速下或在不平整道路上停用)。在低车速和中等车速与相对低的扭矩下，可能无法快速检测到或者根本无法检测到导致噪声增强的W滤波器错误适应。相反，在此低速/低扭矩运行状况期间的不稳定可能要花费相对长的时间才能检测到，即，直到噪声增强在幅度上增长到足以超过高SPL阈值才能检测到。同时，车辆乘员经受的不稳定在相对长的持续时间(例如，20秒或更多)内增长到恼人的高幅度。因此，依靠单个车厢内SPL量值极限来用作ANC不稳定的阈值检测器可能是不够的。为了避免太晚(或可能无法)检测到EOC/RNC噪声增强、不稳定或发散，可采用动态确定的SPL阈值。
简单地说，可将由传声器测量的车厢内SPL值与动态确定的SPL阈值进行比较。对于EOC，可例如将SPL阈值乘以与发动机扭矩成比例的因数。例如，当车辆处于高扭矩行驶情形时，可通过将标称SPL阈值乘以(高)扭矩乘数来生成相对高的SPL阈值。当车辆处于低扭矩行驶情形时，可通过将标称SPL阈值乘以(低)扭矩乘数来生成低SPL阈值。为了获得此算法的更好性能，可能需要发动机扭矩信号或可用作发动机扭矩的充分代替物的其他车辆信号的短期平均值。对于RNC，可采用相同的动态阈值处理以便及早检测到不稳定。在RNC的情况下，从振动传感器(诸如加速度计)输出的噪声信号的短期平均值可代替发动机扭矩值。这是因为内部噪声水平在具有高振幅加速度计输出的不平整道路上是相对高的，而对于具有低振幅加速度计输出的平坦道路是相对低的。如果SPL值超过这些动态阈值，则可采用发散减轻措施来防止噪声增强或其他非期望行为(诸如噪声消除不足)。发散减轻措施可包括：例如，使ANC系统静默，将发散的W滤波器复位为零状态或某种其他已存储的状态，暂时或永久增大W滤波器泄漏等。
根据一个或多个另外的实施方案，可采用使用抗噪声信号Y(n)的动态阈值处理而不是通过传声器误差信号e(n)确定的车厢内SPL来进行的ANC不稳定检测。传声器误差信号e(n)可包括乘客车厢中的所有噪声源。并非仅检测发动机噪声或道路噪声，误差传声器还检测风噪声、音乐、语音以及乘客车厢中的任何其他干扰噪声，这些噪声包含在对应的误差信号e(n)中。此外，纯RNC系统中的误差信号e(n)还包括发动机噪声，并且纯EOC系统中的误差信号e(n)还包括道路噪声。由ANC系统生成的抗噪声信号Y(n)不包含前述干扰信号中的任一者，并且当EOC系统和RNC系统组合到一个ANC系统中时，可将来自EOC系统的抗噪声信号Y(n)贡献与来自RNC系统的抗噪声信号Y(n)贡献分开进行分析。
在一个实施方案中，可通过存储在发动机扭矩信号的短期平均值的查找表中的值来动态地修改应用于抗噪声信号Y(n)的EOC不稳定检测阈值。这是因为由基于LMS的EOC算法生成的抗噪声水平对于高发动机扭矩是相对高的，而对于低发动机扭矩是相对低的。虽然发动机扭矩可用作用于近似于发动机噪声以便确定动态不稳定阈值的引导信号，但是可类似地采用其他引导信号，例如发动机转速、加速器踏板位置、车辆加速度、瞬时汽油里程或甚至来自燃料泵的统计数据。
类似地，可通过存储在诸如从振动传感器输出的噪声信号X(n)的短期平均值的查找表中的值来动态地修改应用于抗噪声信号Y(n)的RNC不稳定检测阈值。这是因为由RNC算法生成的抗噪声水平对于不平整道路是相对高的，而对于平坦道路是相对低的。可使用指示不平整路面类型的其他信号，而不是来自振动传感器的信号。例如，可使用当前穿过的道路的GPS导出或先前存储的不平整度估计，而不是来自加速度计或其他振动传感器的处理后的输出，作为查找表的引导信号。
图5是基于车辆的ANC系统500的示意性框图，其示出可用于检测自适应W滤波器的发散并优化ANC系统性能的许多关键的ANC系统参数。为了便于解释，图5所示的ANC系统500被示出为具有RNC系统(诸如RNC系统100)的部件和特征。然而，ANC系统500可包括诸如结合图3所示出和描述的EOC系统。因此，ANC系统500是以另外的系统部件为特征的RNC和/或EOC系统(诸如结合图1至图3所描述的那些)的示意性表示。类似的部件可使用类似的惯例进行编号。例如，类似于RNC系统100，ANC系统500可包括分别与上文所讨论的元件108、110、112、118、120、122和124的操作一致的元件508、510、512、518、520、522和524。
如图所示，ANC系统500还可包括沿着可控滤波器518与自适应滤波器控制器520之间的路径设置的发散控制器562。发散控制器562可包括被编程为检测可控滤波器518的发散的处理器和存储器(未示出)。这可包括：通过在时域或频域中的任一者或两者中分析来自传声器512的误差信号和/或来自可控滤波器518的抗噪声信号的样本来计算参数。为此，图5明确示出用于在时域与频域之间对信号进行变换的快速傅立叶变换(FFT)块564、566以及快速傅立叶逆变换(IFFT)块568。因此，图5中的变量名与图1至图3所示的那些略有不同。大写体变量表示频域中的信号，而小写体变量表示时域中的信号。字母“n”代表时域中的样本，而字母“k”代表频域中的频格(bin)。图5中的图进一步示出了多个信号的存在，其示出R个参考信号、L个扬声器信号和M个误差信号。下表提供图5中的各种符号和变量的详细解释。
Figure BDA0002469139010000161
类似于图1，来自噪声输入(诸如振动传感器508)的噪声信号xr[n]可被变换并且由次级路径滤波器522利用已建模的传递特性
Figure BDA0002469139010000162
(使用如先前所描述的次级路径的所存储估计)进行滤波。此外，可控滤波器518(例如，W滤波器)的自适应传递特性wr，l[n]可由LMS自适应滤波器控制器(或简称为LMS控制器)520控制以提供自适应滤波器。由次级路径滤波器522进行滤波的噪声信号和来自传声器512的误差信号em[n]是到LMS自适应滤波器控制器520的输入。抗噪声信号yl[n]可由通过LMS控制器520和噪声信号xr[n]进行调适的可控滤波器518生成。
发散控制器562可从一个或多个传声器512接收时域误差信号em[n]和/或频域误差信号Em[k，n]。另外或替代地，发散控制器562可接收由一个或多个可控滤波器518生成的一个或多个抗噪声信号yl[n]。此外，发散控制器562可通过分析误差信号和抗噪声信号来计算一个或多个参数。参数可以是误差信号和/或抗噪声信号在一个或多个频率或频率范围处的振幅，但也可采用其他参数。在一个实施方案中，参数是误差信号和/或抗噪声信号在一个或多个频率范围处的频率相关振幅。可将参数与用于检测ANC系统的不稳定(例如，可控滤波器518的发散)的动态阈值进行比较。如果检测到发散，则发散控制器562可将调整信号发送回自适应滤波器控制器520，从而命令自适应滤波器控制器修改至少一个可控滤波器518的性质或LMS系统520的适应参数(诸如泄漏)。
在RNC系统或EOC系统中，对检测到发散的响应可以是：发散控制器562使用例如先前已经存储的调整后的W滤波器来代替W滤波器值中的一些或全部。发散控制器562对检测到发散的其他响应可包括用由零组成的滤波器代替可控滤波器518中的一些或全部，这有效地复位了可控滤波器。发散控制器562进行的其他发散减轻措施可包括：在包括发散频率的频率处的添加泄漏，将发散频率处的系数复位为零或接近零，使W滤波器系数中的一些或全部衰减，或减小步长(即，降低可控滤波器518的自适应传递特性的变化率)以降低未来发散事件的风险。在某些实施方案中，来自发散控制器562的调整信号可使ANC算法静默一段时间(称为“暂停”)，然后解除静默，无论是否对可控W滤波器518进行了上述修改中的任一者。
发散控制器562可以是用于检测发散的可控W滤波器的专用控制器，或者可与ANC系统中的另一控制器或处理器(诸如LMS控制器520)集成在一起。替代地，发散控制器562可集成到车辆102内的另一控制器或处理器中，这个控制器或处理器与ANC系统500中的其他部件分开。
图6是更详细地示出根据本公开的一个或多个实施方案的发散控制器562的框图。如先前所描述，用于检测ANC系统500的不稳定的阈值可以是动态的，以将车辆车厢的变化的内部声景考虑在内。因此，发散控制器562可进一步被配置为修改或调整此动态不稳定阈值。在图6所示的示例中，通过使用来自传声器512的误差信号cm[n]对照动态不稳定阈值来评估评估车厢内SPL，可检测ANC系统500的不稳定。然而，应当注意，发散控制器562可使用抗噪声信号yl[n]类似地检测不稳定，如先前所描述的。
发散控制器562可存储或接收预定的标称车辆运行状况下的标称阈值THnom，可将误差信号em[n]与其进行比较。发散控制器562还可从一个或多个车辆传感器接收传感器信号610，其指示可能影响车辆车厢的内部声景的当前车辆运行状况。如先前所描述，传感器信号610可包括来自噪声输入(诸如振动传感器508)的噪声信号xr[n]，其通常可指示由于当前路况造成的内部噪声水平。传感器信号610还可包括通常指示发动机噪声的其他车辆信号，诸如发动机扭矩、发动机转速、车速、加速器踏板位置等。传感器信号610还可包括指示从扬声器播放的任何音乐或其他音频以及音频的任何相关联特性(诸如音频的频率相关振幅)。此外，发散控制器562可从车辆网络总线612(诸如控制器局域网(CAN)总线)接收车辆信号。
发散控制器562还可包括阈值调整表614。阈值调整表614可以是存储阈值调整值的查找表，所述阈值调整值用于基于传感器信号610中的一个或多个来动态地修改标称SPL阈值THnom。也就是说，传感器信号610中的一个或多个可用于从阈值调整表614获得调整值ADJ_VAL。在一个实施方案中，传感器信号610中的一个或多个的短期平均值可用于从阈值调整表614获得调整值ADJ_VAL。可将调整值与标称阈值组合以获得调整后的阈值THadj。如图所示，阈值调整值可通过由加法器616表示的加法运算来修改标称阈值。替代地，可将标称阈值乘以阈值调整值以获得调整后的阈值。例如，如先前所描述，阈值调整值可以是与传感器信号610(例如，发动机扭矩、加速度计输出等)所指示的值成比例的因数。
发散控制器还可包括阈值检测器618。阈值检测器618可接收调整后的阈值和误差信号(或抗噪声信号)两者。阈值检测器618可进一步将误差信号(或抗噪声信号)与调整后的阈值进行比较。在某些实施方案中，阈值检测器618可基于对误差信号(或抗噪声信号)的至少一部分的分析来计算参数。如果误差信号或对应的参数超过调整后的阈值，则阈值检测器618可检测到ANC系统500的不稳定、噪声增强或发散。如果检测到不稳定，则阈值检测器618可生成调整信号，所述调整信号由发散控制器562传送回自适应滤波器控制器520，如先前所描述的。基本上，调整信号可包括用于以下的指令：响应于误差信号或对应的参数超过调整后的阈值而修改可控滤波器518或LMS自适应滤波器控制器520的性质。在某些实施方案中，调整信号可简单地是向自适应滤波器控制器520指示已经检测到发散的正指标。在其他实施方案中，调整信号可包括有关自适应滤波器控制器520应当采用的响应策略的具体指令。
图7是发散控制器562的替代实施方案的框图。在此实施方案中，发散控制器562可分析误差信号和抗噪声信号两者以发现沿着单独的路径的发散，并且基于两个传入信号的发散分析的结果来计算联合调整值。在此实施方案中，发散控制器562可存储或接收用于噪声信号和误差信号两者的标称阈值THnom。例如，可将误差信号em[n]与预定的标称车辆运行状况下的标称传声器电平(mic-level)阈值进行比较。同样地，可将抗噪声信号yl[n]与预定的标称车辆运行状况下的标称抗噪声阈值进行比较。如先前所描述，发散控制器562还可从一个或多个车辆传感器接收传感器信号610，其指示可能影响车辆车厢的内部声景的当前车辆运行状况。如图7所示，传感器信号610可由工作量计算器720接收。工作量计算器720可在计算总体工作量值(effort)时考虑多个传感器信号，所述总体工作量值指示影响车辆车厢的内部声景的当前车辆运行状况。图8是更详细地示出工作量计算器720的示例性框图。如图所示，工作量计算器720可包括多个工作量与传感器信号查找表830。可将用于指示当前内部声景的传感器信号610(例如，发动机扭矩、踏板位置、加速度计输出等)中的每一个馈送到相关联的查找表830中，以获得对应的工作量值分量(即，eff1、eff2…effN)。可组合工作量值分量以生成由工作量计算器720输出的总体工作量值。
再次参考图7，发散控制器562还可包括一对阈值调整表714，抗噪声信号和误差信号各一个。阈值调整表714可以是存储阈值调整值的查找表，所述阈值调整值用于基于工作量值来动态地修改标称阈值THnom。可为标称抗噪声阈值和标称传声器电平阈值两者提供单独的阈值调整表714，因为对应的调整值对于给定工作量值可能不同。可将调整值与标称阈值组合以获得调整后的阈值THadj。类似于图6，每个阈值调整值可通过数学运算符716来修改相应的标称阈值，以获得一对调整后的阈值，抗噪声信号和误差信号各一个。每个调整后的阈值可由对应的阈值检测器718接收。第一阈值检测器718可接收调整后的抗噪声阈值和抗噪声信号(或抗噪声信号)两者，而第二阈值检测器718可接收调整后的传声器电平阈值和误差信号两者。阈值检测器718可进一步分别将抗噪声信号与调整后的抗噪声阈值以及误差信号与调整后的传声器电平阈值进行比较。在某些实施方案中，阈值检测器718可分别基于对抗噪声信号和误差信号的至少一部分的分析来计算参数。
如果输入信号或对应的参数超过其相应的调整后的阈值，则阈值检测器718中的任一者或两者可检测到ANC系统500的不稳定或发散。每个阈值检测器718的输出可由调整计算器722接收。调整计算器722可生成联合调整输出以作为调整值，所述调整值被传送回自适应滤波器控制器520，如先前所描述的。因为对于L个扬声器524中的每一个有一个抗噪声信号yl[n]，并且对于M个传声器512中的每一个有一个误差信号em[n]，所以调整计算器722有可能在不作用于全部R×L个W滤波器的情况下减轻噪声增强。在一个实施方案中，如果超过了一个抗噪声信号的阈值，从而指示噪声增强，则可仅作用于组合成此一个抗噪声信号的R个W滤波器。这是可减轻增强的对系统侵略性最小的改变。
有可能仍然作用于多于这些R个W滤波器，以便减轻噪声增强。在另一个实施方案中，如果一个误差信号em[n]超过其动态调整后的阈值，从而指示噪声增强，则可能仅作用于最接近扬声器的W滤波器以便减轻增强。在又一个实施方案中，如果一个误差信号em[n]超过其动态调整后的阈值，从而指示噪声增强，则可能仅作用于具有到此传声器的此最高量值传递函数S(z)的一个或多个扬声器的W滤波器以便减轻增强。任选地，可能仅作用于对在噪声增强的此频率范围内具有最高量值传递函数S(z)的一个或多个扬声器信号有贡献的W滤波器。替代地，可能作用于所有扬声器。因为存在L个抗噪声信号，所以当L个抗噪声信号yl[n]中的一个超过其调整后的阈值时，可在对抗噪声信号有贡献的W滤波器中的一个或多个上触发减轻措施。
图9是描绘用于减轻ANC系统500中发散或错误适应的可控W滤波器的影响的方法900的流程图。所公开方法的各种步骤可由发散控制器562单独地或与ANC系统的其他部件相结合地执行。
在步骤910处，发散控制器562可接收指示影响车辆车厢的内部声景的当前车辆运行状况的一个或多个传感器信号。例如，传感器信号可包括来自噪声输入(诸如振动传感器508)的噪声信号xr[n]。另外，传感器信号可包括指示其他车辆操作参数(诸如发动机扭矩、发动机转速、车速、加速器踏板位置等)的其他车辆信号。可从例如车辆的控制器局域网(CAN)总线接收此类另外的传感器数据。在步骤920处，发散控制器562还可接收用于检测ANC系统发散或噪声增强的标称阈值。例如，如果发散控制器562基于对误差信号em[n]的分析来评估ANC系统稳定性，则标称阈值可以是预定的标称运行状况下的对应于车厢内SPL极限的标称传声器电平阈值。替代地，如果发散控制器562基于对抗噪声信号yl[n]的分析来评估ANC系统稳定性，则标称阈值可以是预定的标称运行状况下的对应于抗噪声SPL极限的标称抗噪声阈值。这些标称阈值在一个或多个小的或大的频带上可能是频率相关的。
在步骤930处，发散控制器562可基于传感器信号来调整用于检测ANC系统发散的标称阈值以获得调整后的阈值。根据一个或多个实施方案，调整标称阈值可包括：从基于传感器信号的短期平均值的查找表检索阈值调整值，以及通过阈值调整值来修改标称阈值以获得调整后的阈值。通过阈值调整值来修改标称阈值可包括：将阈值调整值与标称阈值相加或将标称阈值乘以阈值调整值。
在步骤940处，发散控制器562可接收用于检测ANC系统不稳定的输入信号，并且基于输入信号的至少一部分来计算分析结果。如先前所描述，用于检测系统不稳定的输入信号可包括误差信号cm[n]或抗噪声信号yl[n]。根据输入信号计算出的参数可以是输入信号在一个或多个频率处的振幅。
在步骤950处，可将根据输入信号(误差信号或抗噪声信号)计算出的参数直接与对应的调整后的阈值进行比较。如果参数超过调整后的阈值，则发散控制器562可断定已经检测到发散或错误适应。如果来自输入信号的参数不超过阈值，则发散控制器562可断定尚未检测到发散或错误适应。
参考步骤960，当已经超过调整后的阈值(这指示可控滤波器的发散)时，方法可进行到步骤970。在步骤970处，可将减轻措施应用于发散的可控W滤波器，以使W滤波器发散所造成的车厢内噪声增强或ANC效果降低最小化。然而，当未检测到发散时，方法可跳过任何减轻措施并返回到步骤910，使得过程可重复。
在步骤970处，可将减轻措施应用于已经发散或错误适应的时域或频域W滤波器中的任一者或两者中的任一个。在某些实施方案中，可将应对措施应用于整个W滤波器或仅应用于频域W滤波器的特定频率。可(在时域或频域中)应用于整个可控W滤波器的减轻方法可包括：将一个或多个W滤波器的滤波器系数复位为零以允许其重新适应，或将滤波器系数设置为存储在ANC系统的存储器中的一组滤波器系数值。存储在存储器中的所述一组滤波器系数值可包括来自处于已知良好状态的W滤波器(诸如已经由受过训练的工程师调整的W滤波器)，或是在检测到发散之前从可控滤波器获得的。例如，可使用在例如发散之前10秒或1分钟的滤波器系数来复位可控滤波器。替代地，诸如当ANC系统500通电时，可将可控W滤波器复位为初始状况。另一种减轻技术可以是在已经检测到发散时简单地停用ANC系统或使其静默。在一个实施方案中，当已经检测到发散时，可仅停用已经发散的W滤波器或将其设置为零并且不允许其适应。在一个实施方案中，当已经检测到发散时，可降低所有滤波器抽头的振幅或所有频域滤波器系数的量值。在一个实施方案中，当已经检测到发散时，响应于来自发散控制器562的调整信号，可由自适应滤波器控制器520增大在所有频率处的泄漏值。
仅应用于频域方法的应对措施可包括：在发散频率处或其附近使W滤波器系数衰减以及在发散频率处或其附近添加或增大泄漏值。在应用于频域中的减轻措施的实施方案中，通过在输入信号xr[n]和em[n]或它们的频域对应物上添加陷波或带阻滤波器，发散控制器562可自适应地对在步骤630中识别的不稳定的发散频率进行陷波。这将防止自适应滤波器控制器520在ANC系统500的未来操作中在此有问题的频率范围内增大W滤波器的量值。这任选地可伴随着上文所概述的W滤波器的复位、或在这些不稳定的发散频率或所有频率处使用泄漏。
如先前所提及，在一个或多个另外的实施方案中，当已经检测到发散时(诸如当抗噪声信号yl[n]超过其调整后的阈值时)，可在LMS自适应滤波器控制器520处增大泄漏值。只要抗噪声信号yl[n]仍然超过其调整后的阈值，就可通过图9所示的处理流程连续地在每次迭代时使此泄漏值增大预定量。一旦抗噪声信号yl[n]不再超过其调整后的阈值，只要抗噪声信号yl[n]不再超过其调整后的阈值，就可通过图9所示的处理流程在后续迭代期间使泄漏值减小预定量。
在一个实施方案中，当抗噪声信号yl[n]超过其调整后的阈值时，可针对ANC系统500中的所有W滤波器增大泄漏。在另一个实施方案中，当针对特定扬声器的抗噪声信号yl[n]超过其调整后的阈值时，在针对所述扬声器的所有W滤波器增大泄漏。响应于从发散控制器562接收到调整信号，可命令LMS控制器520增大或减小泄漏值。在一个实施方案中，如果误差信号超过其调整后的阈值，则可导致使泄漏上升的类似过程，然后，如果误差信号em[n]继续不超过其调整后的阈值，则可使泄漏下降。
如先前所描述，对于扬声器512和噪声输入的每个组合(例如，每个发动机阶次或振动传感器)，存在一个可控W滤波器。因此，12个加速度计、6个扬声器的RNC系统将具有72个W滤波器(即，12×6＝72)，并且5个发动机阶次、6个扬声器的EOC系统将具有30个W滤波器(即，5×6＝30)。可在计算每一组新的W滤波器之后或以更低频率执行图9所示的方法9000，以便减少所需的计算能力，从而节省CPU周期。
应当注意，将传感器输出电压乘以或除以调整值可具有与将阈值乘以或除以调整值相同的效果。也就是说，在替代实施方案中，可调整信号yl[n]和或cm[n]，而不是调整检测阈值。产生的流程从图9略有修改，但检测阈值处理仍然起作用。
尽管图1、图3和图5分别示出基于LMS的自适应滤波器控制器120、320和520，但调适或产生最优可控W滤波器118、318和518的其他方法和装置是可能的。例如，在一个或多个实施方案中，可使用神经网络代替LMS自适应滤波器控制器来产生和优化W滤波器。在其他实施方案中，可使用机器学习或人工智能代替LMS自适应滤波器控制器来产生最优W滤波器。
在前述说明书中，已经参考特定示例性实施方案描述本发明主题。然而，在不脱离如权利要求中所阐述的本发明主题的范围的情况下，可做出各种修改和改变。本说明书和附图是说明性的，而不是限制性的，并且修改意图包括在本发明主题的范围内。因此，本发明主题的范围应由权利要求及其法定等效物确定，而不是仅由实施例确定。
例如，任何方法或过程权利要求中所列举的步骤可按任何次序执行，并且不限于权利要中所呈现的特定次序。方程可通过滤波器来实现，以使信号噪声的影响最小化。另外，任何设备权利要求中所列举的部件和/或元件可按多种排列进行组装或以其他方式可操作地配置，并且因此不限于权利要求中所列举的特定配置。
本领域普通技术人员应理解，功能上等效的处理步骤可在时域或频域中进行。因此，虽然附图(特别是特1至图3)中未针对每个信号处理块进行明确陈述，但信号处理可在时域、频域或其组合中发生。此外，虽然在数字信号处理的典型方面解释了各种处理步骤，但在不脱离本公开的范围的情况下，可使用模拟信号处理来执行等效步骤。
上文已经关于特定实施方案描述了益处、优点和问题解决方案。然而，任何益处、优点、问题解决方案或可致使任何特定益处、优点或问题解决方案出现或变得更为明显的任何要素，都不应被理解为是任何或所有权利要求的关键、必需或必要的特征或组成部分。
术语“包括(comprise)”、“包括(comprises)”、“包括(comprising)”、“具有(having)”、“包括(including)”、“包括(includes)”或其任何变型意图指代非排他性的包括，使得包括一系列要素的过程、方法、物品、组合物或设备不仅包括所列举的那些要素，而且还可包括未明确列出的或这种过程、方法、物品、组合物或设备所固有的其他要素。在不脱离本发明主题的一般原理的情况下，除了未具体列举的那些之外，用于实践本发明主题的上述结构、布置、应用、比例、元件、材料或部件的其他组合和/或修改可改变或以其他方式特别适合于具体环境、制造规范、设计参数或其他操作要求。

Claims (20)

1.一种用于控制有源噪声消除(ANC)系统中的稳定性的方法，所述方法包括：
从车辆传感器接收传感器信号，所述传感器信号指示影响车辆车厢的内部声景的当前车辆运行状况；
基于所述传感器信号来调整用于检测ANC系统发散的标称阈值以获得调整后的阈值；
接收从可控滤波器输出的抗噪声信号，所述抗噪声信号指示要从扬声器辐射到所述车辆车厢中的抗噪声；
基于对所述抗噪声信号的至少一部分的分析来计算参数；以及
响应于所述参数超过所述调整后的阈值而修改所述可控滤波器的性质。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述参数是所述抗噪声信号在一个或多个频率处的振幅。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述标称阈值是被编程用于标称运行状况下的所述ANC系统的预定静态阈值。
4.如权利要求1所述的方法，其中从车辆传感器接收的所述传感器信号包括从振动传感器接收的噪声信号。
5.如权利要求1所述的方法，其中从车辆传感器接收的所述传感器信号包括发动机扭矩信号。
6.如权利要求1所述的方法，其中从车辆传感器接收的所述传感器信号指示车速、发动机转速和加速器踏板位置中的至少一者。
7.如权利要求1所述的方法，其中基于所述传感器信号来调整所述标称阈值包括：
从基于所述传感器信号的短期平均值的查找表检索阈值调整值；以及
通过所述阈值调整值来修改所述标称阈值以获得所述调整后的阈值。
8.如权利要求1所述的方法，其中修改所述可控滤波器的性质包括：停用所述ANC系统和所述可控滤波器中的至少一者。
9.如权利要求1所述的方法，其中修改所述可控滤波器的性质包括：将所述可控滤波器的滤波器系数复位为零并且允许所述可控滤波器重新适应。
10.如权利要求1所述的方法，其中修改所述可控滤波器的性质包括：将所述可控滤波器的滤波器系数复位为存储在存储器中的一组滤波器系数值。
11.如权利要求1所述的方法，其中修改所述可控滤波器的性质包括：增大所述自适应滤波器控制器的泄漏值。
12.如权利要求11所述的方法，其还包括：
在所述参数下降到低于所述调整后的阈值时减小所述自适应滤波器控制器的所述泄漏值。
13.一种有源噪声消除(ANC)系统，其包括：
至少一个可控滤波器，所述至少一个可控滤波器被配置为基于自适应传递特性和从传感器接收的噪声信号来生成抗噪声信号，所述至少一个可控滤波器的所述自适应传递特性由一组滤波器系数来表征；
自适应滤波器控制器，所述自适应滤波器控制器包括处理器和存储器，所述自适应滤波器控制器被编程为基于所述噪声信号和从位于车辆的车厢中的传声器接收的误差信号来调适所述一组滤波器系数；以及
发散控制器，所述发散控制器至少与所述自适应滤波器控制器通信，所述发散控制器包括处理器和存储器，所述处理器和存储器被编程为：
从车辆传感器接收传感器信号，所述传感器信号指示影响所述车厢的内部声景的当前车辆运行状况；
基于所述传感器信号来调整用于检测ANC系统发散的动态阈值；
从所述传声器接收所述误差信号并基于对所述误差信号的至少一部分的分析来计算参数；并且
响应于所述参数超过所述动态阈值而修改所述至少一个可控滤波器的性质。
14.如权利要求13所述的ANC系统，其中所述参数是所述误差信号在一个或多个频率处的振幅。
15.如权利要求13所述的ANC系统，其中从车辆传感器接收的所述传感器信号包括所述噪声信号和发动机扭矩信号中的至少一者。
16.如权利要求13所述的ANC系统，其中所述至少一个可控滤波器的所述性质是由所述发散控制器通过使用存储在存储器中的一组不同的滤波器系数将所述至少一个可控滤波器的所述滤波器系数复位为已知状态来修改的。
17.如权利要求13所述的ANC系统，其中所述至少一个可控滤波器的所述性质是由所述发散控制器通过增大所述自适应滤波器控制器的泄漏值来修改的。
18.一种体现在非暂时性计算机可读介质中的计算机程序产品，所述计算机程序产品被编程用于有源噪声消除(ANC)，所述计算机程序产品包括用于以下的指令：
从车辆传感器接收传感器信号，所述传感器信号指示影响车辆车厢的内部声景的当前车辆运行状况；
基于所述传感器信号来调整用于检测ANC系统发散的标称阈值以获得调整后的阈值；
接收从可控滤波器输出的抗噪声信号和从位于所述车辆车厢中的传声器输出的误差信号中的至少一者，所述抗噪声信号指示要从扬声器辐射到所述车辆车厢中的抗噪声；
基于对所述抗噪声信号和所述误差信号中的至少一者的分析来计算参数；以及
响应于所述参数超过所述调整后的阈值而修改所述可控滤波器的自适应传递特性。
19.如权利要求18所述的计算机程序产品，其中用于修改所述可控滤波器的自适应传递特性的所述指令包括：
检测所述可控滤波器的发散频率；以及
将所述可控滤波器的所述发散频率复位为零，在所述发散频率处使滤波器系数衰减，或在所述发散频率处增大自适应滤波器控制器的泄漏值。
20.如权利要求18所述的计算机程序产品，其中用于修改所述可控滤波器的自适应传递特性的所述指令包括：减小所述自适应传递特性的变化率。
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