CN113223491A - 一种用于电工装备有源降噪的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于电工装备有源降噪的方法，包括以下步骤：S1：通过声信号采集模块对电工装备噪声进行采集；S2：声信号采集模块将采集到的电工装备噪声发送给中央信号处理模块，中央信号处理模块对电工装备噪声进行降噪处理，将降噪处理后的声音信号发送给功率放大器；S3：功率放大器对信号进行放大处理，将放大处理后的信号发送给次级声源输出模块，次级声源输出模块将接收到的信号进行输出；S4：误差传感器对次级声源输出模块发出的声音进行采集，将采集的声音信号发送给中央信号处理模块；S5：中央信号处理模块对收到的声音信号进行判断。本发明所述的一种用于电工装备有源降噪的方法解决了现有降噪方法的主控算法运算时间较长，算法收敛速度慢的问题。
Description
技术领域
本发明属于电工装备领域，尤其是涉及一种用于电工装备有源降噪的方法。
背景技术
日常生活中电工装备随处可见，其中电工装备噪声问题正逐步受到人们的关注，特别是由于电网、新能源产业中非线性负载引入的谐波加剧了噪声传播。振动噪声的变化将对周边环境、电工装备使用寿命产生影响。为了降低电工装备噪声带来的影响且不影响电工装备的本体结构，设计了一种用于电工装备降噪的装置，能够有效地降低电工装备带来的噪声。研究内容有益于降噪领域的工程实践经验积累，对进一步提出有效的降噪方法具有重要意义。现有的电工装备在不影响电工装备正常运行的情况下，对电工装备进行有源降噪，来减少噪声对电工装备和周围环境的影响，可靠性高，降低了噪声的污染。
目前用于电工装备的有源降噪技术还存在很多问题，例如存在降噪性能随着次级路径延迟和频率失配的增加而降低，有源降噪在控制算法仍需改进、电工装备噪声辐射模型还需要完善等问题。现有的无源方法存在低频段降噪效果差的问题，主控算法运算时间较长，算法收敛速度慢。
发明内容
有鉴于此，本发明提出一种用于电工装备有源降噪的方法以解决现有降噪方法的主控算法运算时间较长，算法收敛速度慢的问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种用于电工装备有源降噪的方法，包括以下步骤：
S1：通过声信号采集模块对电工装备噪声进行采集；
S2：声信号采集模块将采集到的电工装备噪声发送给中央信号处理模块，中央信号处理模块对电工装备噪声进行降噪处理，将降噪处理后的声音信号发送给功率放大器；
S3：功率放大器对信号进行放大处理，将放大处理后的信号发送给次级声源输出模块，次级声源输出模块将接收到的信号进行输出；
S4：误差传感器对次级声源输出模块发出的声音进行采集，将采集的声音信号发送给中央信号处理模块；
S5：中央信号处理模块对收到的声音信号进行判断，如果声音信号满足预先设定的降噪标准，则降噪结束，如果不满足降噪标准则返回步骤S3，中央信号处理模块对声音信号重新进行降噪处理。
进一步的，步骤S2中利用的声信号采集模块将采集到的电工装备噪声发送到滤波模块，滤波模块对接收到的电工装备噪声进行滤波，滤波模块将滤波后的电工装备噪声发送给中央信号处理模块。
进一步的，误差传感器有两个，两个误差传感器分别对应次级声源输出模块的左声道和右声道。
进一步的，次级声源输出模块为扬声器。
进一步的，步骤S2利用的中央信号处理模块采用主控算法对电工装备噪声进行降噪处理，具体包括以下步骤：
S21：设定好在主控算法中加入辅助机器学习算法，设定好主控算法与辅助机器学习算法的学习速率；
S22：通过辅助机器学习算法对主控算法的迭代后梯度进行控制，从而实现多次迭代；
S23：通过非线性度函数对大于中央信号处理模块所能输出的信号进行限幅；
S24：输出具有完整输出波形的声音信号。
进一步的，主控算法为LMS算法。
进一步的，辅助机器学习算法为RMSProp算法。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明提出一种通过主控LMS算法在求梯度值时为一个一个求取，加大了运算时间，不容易收敛，现有技术处理电工装备的噪声信号存在不平稳，影响处理效果。改进后的技术是在LMS算法基础上加入RMSProp算法将某个时间范围内的梯度进行限定，提高主控算法的收敛性。加快整个算法的收敛速度，辅助机器学习算法不断迭代影响LMS算法权系数的更新，加快了由中断触发模数转换得到的数据，为数模转换将信号传递给功率放大器，驱动扬声器发出声波，大大提升了有源降噪的处理效率，解决了收敛速度慢等问题。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的一种用于电工装备有源降噪的方法原理示意图；
图2为本发明实施例所述的一种用于电工装备有源降噪的方法流程示意图；
图3为本发明实施例所述的主控算法、辅助机器学习算法示意图；
图4为本发明实施例所述的主控算法、辅助机器学习算法示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1、图2所示，一种用于电工装备有源降噪的方法，包括以下步骤：
S1：通过声信号采集模块对电工装备噪声进行采集；
S2：声信号采集模块将采集到的电工装备噪声发送给中央信号处理模块，中央信号处理模块对电工装备噪声进行降噪处理，将降噪处理后的声音信号发送给功率放大器；
S3：功率放大器对信号进行放大处理，将放大处理后的信号发送给次级声源输出模块，次级声源输出模块将接收到的信号进行输出；
S4：误差传感器对次级声源输出模块发出的声音进行采集，将采集的声音信号发送给中央信号处理模块；
S5：中央信号处理模块对收到的声音信号进行判断，如果声音信号满足预先设定的降噪标准，则降噪结束，如果不满足降噪标准则返回步骤S3，中央信号处理模块对声音信号重新进行降噪处理。
如图1所示，步骤S2中利用的声信号采集模块将采集到的电工装备噪声发送到滤波模块，滤波模块对接收到的电工装备噪声进行滤波，滤波模块将滤波后的电工装备噪声发送给中央信号处理模块。
如图1所示，误差传感器有两个，两个误差传感器分别对应次级声源输出模块的左声道和右声道。
如图1所示，次级声源输出模块为扬声器。
如图1所示，步骤S2利用的中央信号处理模块采用主控算法对电工装备噪声进行降噪处理，具体包括以下步骤：
S21：在主控算法中加入辅助机器学习算法，设定好主控算法与辅助机器学习算法的学习速率；
S22：通过辅助机器学习算法对主控算法的迭代后梯度进行控制，从而实现多次迭代；
S23：通过非线性度函数对大于中央信号处理模块所能输出的信号进行限幅；
S24：输出具有完整输出波形的声音信号。
主控算法为LMS算法。
辅助机器学习算法为RMSProp算法。
如图3、图4所示，主控算法实现具体步骤：
步骤1：设定好主通道与辅助通道的学习速率，并适当注入高斯白噪声方差(加入高斯白噪声方差是为了初步预估次级通道的输入，以便后期进行实时校正)；
步骤2：主通道对信号进行处理，流入DSP中的未知信号x(k)首先经自适应滤波器对未知信号的处理，自适应滤波器包含滤波器与自适应算法，未知信号x(k)经滤波器输出y(k)。
其中k为时间序列。这个滤波器的输出是一个卷积结果，其中权系数矢量：
W(k)＝[w0(k)，w1(k-1)，…wN-1(k)]T (2)
输入矢量为：
X(k)＝[x(k)，x(k-1)，…x(k-N+1)]T (3)
其中N为滤波阶数。想要得到的次级声源信号d(k)，相减实际输出的次级信号的y(k)得到该自适应算法一个重要参量误差信号e(k)，即从次级声源处采集得到的信号:
e(k)＝d(k)-y(k) (4)
进一步定义变量引入均方误差的概念：
ε(k)＝E(e2(k))＝E((d(k)-y(k))2) (5)
将式(1)代入式(4)，得到：
ε＝E(d2(k))+WT(k)RW(k)-2WT(k)P (6)
其中，R＝x(k)+xT(k)是传感器采样的各自包含N项的矩阵，P＝d(k)x(k)是互相关矢量。均方误差越小，权系数越好。ε最小时，达到最佳权系数：
式(7)满足：
展开式(8)，得到：
2RW*-2P＝0 (9)
依据式(9)，最佳值得以计算出来。如果采集一个数据计算一次权系数，计算量过于庞大，因此采用迭代法，如式(10)所示。
其中，μ是自适应步长，受到系统稳定性和迭代收敛速度影响。
确定算法参量，滤波阶数N与补偿因子μ，后者应满足式(12)、式(13)。
0＜μ＜(NPin) (12)
Pin＝E{|x1(k)|2} (13)
初始条件为W(0)＝0或者由先验条件确定，分别对每一时刻信号进行提取，得到初级声源信号和预期次级声源信号。滤波，误差估计，权系数更新后，为了实现实时的降噪，需要引入一个脉冲响应对次级通道进行补偿：
W(k+1)＝W(k)-μe(k)x(k)hs(k) (14)
hs(k)为Hs(z)的脉冲响应，输入向量x(k)在滤波后更新权向量进入下一次迭代。由于Hs(z)未知，所以用滤波相关参量进行估计。
为了保证LMS整体算法收敛，首先权向量需要收敛，那么步长因子需要满足下述关系：
λmax是自相关矩阵R的最大特征值，无法大于迹，即：
对中等、较大长度滤波阶数N的LMS滤波器，均方收敛步长μ的必要条件定义为：
Smax是抽头输入功率谱密度最大值。
步骤3：加入辅助通道：先前运算累积的梯度
限制为特定数值，RMSProp采用均方根形式并且借鉴了带冲量的随机梯度下降法的思路对特值
进行更多次的迭代，对历史信息进行了指数递减平均，减少了历史信息所占的比重，加强了当前梯度的占比，不至于提前结束运算。RMSProp的更新公式为：
其中，θ代表第i个参数在某时刻的迭代；
θi是第i个参数在t时刻的梯度；分母为新的正则化因子；μ为步长因子，p为设定的可调参数，当p＝0.5时式(4-19)为前t个时刻的梯度均值。按工程经验一般取值p为0.9，ε为0.001。
步骤4：由于前向输入声源信号x(k)可能是非线性的，DSP经自适应滤波处理输出的信号w(k)可能大于本身所能输出的信号，引入了非线性度tanh函数对可能大于本身所能输出的信号进行限幅，最终输出较为完整的输出波形所对应的输出信号，处理后的次级声源信号通过功率放大驱动扬声器发出声音，在特定区域内，电工装备噪声与扬声器发出的声音相互抵消，达到降噪目的。
主通道LMS算法在求梯度值是为一个一个求取，加大了运算时间，不容易收敛，在LMS算法基础上加入RMSProp算法将某个时间范围内的梯度进行限定，对这些梯度进行迭代求均值，防止提前结束计算，最终得到梯度的均值进行下一步的运算。加入的RMSProp算法干预了权系数的运算速度，又可以防止系统程序运行失控。
为了达到最大程度的优化，使得算法稳定收敛，加入了辅助机器学习RMSProp算法，该算法与主控LMS算法相当于主通道配合次通道进行数据的运算，通过第二个通道干预数据处理的速度，加快算法的收敛。其次设定好主通道与辅助通道的学习速率，并适当注入高斯白噪声方差，在调试过程中寻找最优配置。由于部分数据需要传感器进行采集，此处加入部分高斯白噪声方差是为了初步预估次级通道的输入，以便后期进行实时校正。采集数据本装置系统利用ePWM(开关电源)触发ADC(模拟数字转换器)中断，相当于ePWM作为定时器使用，中断频率12.8k。搭建的有源降噪装置中，滤波电路主要由全波整流部分与RC负载部分构成，其中为了获得次级通道收集信息产生的直流信号，引入了二阶巴特沃斯滤波器。并且，主要采用了2阶IIR滤波器结构体，采样频率12.8k，截止频率30Hz，这是因为经过实验调试，4阶或更高阶可能会使得算法发散，故不予采用更高阶。对于主控算法，需要调节次级声源的频率、幅值来调试测试状态。本装置算法还引入了非线性度函数置于滤波算法后，这主要是为了对输出进行限幅。非线性激励主要影响算法的权系数，防止输出出现削顶削底失真，影响降噪效果。
本发明通过分析本装置与电工装备的距离、次级声源摆放角度变化、单双通道降噪源个数变化的影响，确定了针对本方案的最佳距离，次级声源最佳摆放角度以及扬声器个数。最后，为了进一步验证有源降噪的有效性，对其他型号的电工装备进行降噪试验，取得了更好的降噪效果。对于不同的电工装备，振动噪声特性不同，要实际试验确定最佳距离、最优摆放角度与扬声器个数，达到最优降噪效果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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 (7)
1.一种用于电工装备有源降噪的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：通过声信号采集模块对电工装备噪声进行采集；
S2：声信号采集模块将采集到的电工装备噪声发送给中央信号处理模块，中央信号处理模块对电工装备噪声进行降噪处理，将降噪处理后的声音信号发送给功率放大器；
S3：功率放大器对信号进行放大处理，将放大处理后的信号发送给次级声源输出模块，次级声源输出模块将接收到的信号进行输出；
S4：误差传感器对次级声源输出模块发出的声音进行采集，将采集的声音信号发送给中央信号处理模块；
S5：中央信号处理模块对收到的声音信号进行判断，如果声音信号满足预先设定的降噪标准，则降噪结束，如果不满足降噪标准则返回步骤S3，中央信号处理模块对声音信号重新进行降噪处理。
2.根据权利要求1所述的一种用于电工装备有源降噪的方法，其特征在于：步骤S2中利用的声信号采集模块将采集到的电工装备噪声发送到滤波模块，滤波模块对接收到的电工装备噪声进行滤波，滤波模块将滤波后的电工装备噪声发送给中央信号处理模块。
3.根据权利要求1所述的一种用于电工装备有源降噪的方法，其特征在于：误差传感器有两个，两个误差传感器分别对应次级声源输出模块的左声道和右声道。
4.根据权利要求1所述的一种用于电工装备有源降噪的方法，其特征在于：次级声源输出模块为扬声器。
5.根据权利要求1所述的一种用于电工装备有源降噪的方法，其特征在于：步骤S2利用的中央信号处理模块采用主控算法对电工装备噪声进行降噪处理，具体包括以下步骤：
S21：在主控算法中加入辅助机器学习算法，设定好主控算法与辅助机器学习算法的学习速率；
S22：通过辅助机器学习算法降低主控算法的迭代梯度，从而实现多次迭代；
S23：通过非线性度函数对大于中央信号处理模块所能输出的信号进行限幅；
S24：输出具有完整输出波形的声音信号。
6.根据权利要求5所述的一种用于电工装备有源降噪的方法，其特征在于：主控算法为LMS算法。
7.根据权利要求5所述的一种用于电工装备有源降噪的方法，其特征在于：辅助机器学习算法为RMSProp算法。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20221021 |