CN113639136A - 一种用于通风管道噪声的降噪系统及降噪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于通风管道噪声的降噪系统，包括信号采集模块，信号采集模块通过导线连接有控制器，控制器通过导线连接有信号输出模块，解决了现有降噪装置对通风管道的噪声消除作用不大的问题。本发明还公开了一种用于通风管道噪声的降噪方法：在通风管道内壁上固接参考麦克风、误差麦克风和抗噪扬声器，并将误差麦克风靠近噪声源设置；误差麦克风和参考麦克风采集声音信号，并将采集到的声音信号通过LC滤波器进行预处理，得到模拟信号；A/D转换器将模拟信号转换为数字信号；数控制器采用降噪算法计算出噪声控制信号；抗噪扬声器发出抗噪声波，与噪声相互干涉，完成对通风管道噪声的降噪处理。
Description
技术领域
本发明属于通风管道降噪设备技术领域，涉及一种用于通风管道的降噪系统，还涉及一种用于通风管道的降噪方法。
背景技术
随着工业技术的不断进步和发展，生活噪声与工业噪声对人们的影响逐渐加大。长期处于噪声的环境中会对人们的身体和精神健康产生巨大的负面影响。如何有效的降低噪声污染成为了人们迫切需要解决的难题。传统的被动降噪装置及降噪方法，对通风管道中的低频噪声的消除作用不大，要想获得较好的降噪效果需要增加噪声吸收系统的体积，但这样会增加施工成本和施工难度。主动噪声控制方法作为一种新的降噪手段，针对中低频噪声有非常好的降噪效果，另外主动降噪系统还有体积小，适用范围广等优点，可以被用来解决各种低频噪声污染。新风系统(Heating，Ventilation and Air Conditioning，HVAC)中由轴流风机所产生噪声属于中低频噪声，由于管道的波导特性，低频噪声将会沿着管道传递到很远的地方，因此需要一种高效的方法来降低管道噪声。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于通风管道噪声的降噪系统，解决了现有降噪装置对通风管道内的低频噪声消除作用不大的问题。
本发明的另一目的是提供一种用于通风管道噪声的降噪方法，通过实时构建振动与噪声之间的映射关系，实现自适应主动降噪。
本发明所采用的技术方案是，一种用于通风管道噪声的降噪系统，包括信号采集模块，信号采集模块通过导线连接有控制器，控制器内部板载连接有LC滤波器、A/D转换器、滤波器、编解码器和功率放大器，控制器通过导线连接有信号输出模块；
信号采集模块包括误差麦克风和参考麦克风，误差麦克风和参考麦克风均通过导线与控制器连接；
信号输出模块包括抗噪扬声器，抗噪扬声器通过导线与控制器连接
本发明技术方案的特点还在于，
误差麦克风和参考麦克风均采用驻极体电容式麦克风。
本发明所采用的另一种技术方案是，一种用于通风管道噪声的降噪方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1、在通风管道内壁上固接参考麦克风、误差麦克风和抗噪扬声器，并将误差麦克风靠近噪声源设置；
步骤2、误差麦克风和参考麦克风采集声音信号，并将采集到的声音信号通过LC滤波器进行预处理，得到模拟信号；
步骤3、将所述步骤2中的模拟信号传输至A/D转换器中，将模拟信号转换为数字信号；
步骤4、将所述步骤3中的数字信号通过I2S通信传输至控制器，控制器采用降噪算法计算出噪声控制信号；
步骤5、将所述步骤4中计算出的噪声控制信号通过I2S通信传输至编解码器，通过编解码器的噪声信号再依次通过滤波器和功率放大器，最后再输出信号至抗噪扬声器；
步骤6、抗噪扬声器发出抗噪声波，经过次级通路达到降噪点，与噪声相互干涉，完成对通风管道噪声的降噪处理。
本发明另一种技术方案的特点还在于，
步骤1中参考麦克风、误差麦克风、抗噪扬声器与管道内壁之间均安装有减震垫片。
步骤4中的降噪算法具体为：
步骤4.1、由参考麦克风接收到的信号为x，由误差麦克风接收到的信号为e；
步骤4.2、设步骤4.1中n时刻的参考麦克风接收到的信号为x(n)，则根据公式(1)计算滤波器n时刻的输出信号u(n)：
公式(1)中，M为滤波器的抽头个数，wi(n)为第n时刻的第i个滤波器抽头权值；
步骤4.3、使用管道估计模型
修正由管道长度粗细不同带来的计算偏差如下公式(2)：
公式(2)中，
为n时刻的管道估计模型，i＝[0，1，2，...，M-1]xf(n)为使用管道估计模型
修正后到达误差麦克风的信号；
步骤4.4、如下公式(3)，通过迭代更新自适应滤波器W的权值系数，
W(n+1)＝W(n)-2μ(n)e(n)xf(n) (3)
公式(3)中，W(n)为n时刻的权值系数，W(n+1)为下一时刻的权值系数，μ(n)为n时刻收敛步长，e(n)为n时刻误差麦克风所接收到的信号，
其中，为了确保算法的稳定性，公式4为n时刻收敛步长的取值范围，公式5为n时刻的步长更新策略：
公式(5)中，a为幅度调节参数，b为幅值调节参数，e(n-1)为n-1时刻误差麦克风所接收到的信号；
步骤4.5、步骤4.1至步骤4.4的迭代过程，直到n时刻的均方误差函数J(n)达到最小为止，如公式(6)所示，J(n)的最小值根据实际情况而定：
公式(6)中，d(n)为n时刻未开启降噪时误差麦克风所接收到的信号。
由于不同管道的声学特征并不相同，为了消除步骤4中降噪算法的误差，在进行噪声控制计算前，使用高斯白噪声对管道模型进行充分激励，得到管道声学模型的估计值。
管道的建模步骤具体如下：
步骤1、使用一个高斯噪声信号作为滤波器的输入信号，并且作为n时刻次级通路估计模型
的输入信号和最小均方误差算法的参考输入信号；
步骤2、由误差麦克风接收n时刻的建模信号
参考麦克风n时刻接收到的信号为u(n)，如下公式(7)：
公式(7)中，Si(n)为管道实际的声学模型；
步骤3、通过公式(8)计算次级通路估计模型：
公式(8)中，
是由管道估计模型产生的输出信号；
步骤4、通过公式(9)计算由n时刻管道实际模型与管道估计模型所产生输出的差值e(n)：
步骤5、通过公式(10)采用最小均方误差算法来更新管道估计模型
的系数：
公式(10)中，μ为建模用固定步长；
步骤6、重复步骤2至步骤5，直到误差信号e(n)满足设定的要求为止，通过存储
数值，供降噪算法使用。
管道建模所使用的估计模型
为M＝25的FIR型滤波器，建模时使用的步长值为0.001，基准信号为幅值为1的正弦信号。
本发明的有益效果是：
本发明一种用于通风管道噪声的降噪系统，可以有效的降低GB/T5836.2标准PVC通风管道中由轴流风机所产生的旋转噪声，相较于传统的被动降噪方法，本发明种一种用于通风管道噪声的降噪方法的降噪效果大大提升，并且可以消管道低频噪声，同时系统结构体积小。测试输入信号由高斯白噪声和正弦信号组成，参考信号为200Hz正弦信号，测试噪声大小为20dB。次级通路建模使用了16个抽头的FIR滤波器，其中，主通道权系数为Pz＝[0.01,0.25,0.5,1,0.5,0.25,0.01]，次级通道权系数为Sz＝Pz×0.25，次级通路建模步长为μ＝0.1。
附图说明
图1是本发明一种用于通风管道噪声的降噪系统的结构安装示意图；
图2是本发明一种用于通风管道噪声的降噪系统中软件部分的工作流程图；
图3是本发明一种用于通风管道噪声的降噪方法的降噪算法流程图；
图4是本发明一种用于通风管道噪声的降噪方法的管道建模流程图；
图5是本发明一种用于通风管道噪声的降噪方法的实际降噪效果图；
图6是本发明一种用于通风管道噪声的降噪方法的降噪效果分析图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种用于通风管道噪声的降噪系统，如图1所示，包括信号采集模块，信号采集模块通过导线连接有控制器，控制器内部板载连接有LC滤波器、A/D转换器、滤波器、编解码器和功率放大器，控制器通过导线连接有信号输出模块，控制器的芯片型号为STM32F746，编解码器型号为WM8994。
信号采集模块包括误差麦克风和参考麦克风，误差麦克风和参考麦克风均通过导线与控制器连接；
信号输出模块包括抗噪扬声器，抗噪扬声器通过导线与控制器连接。
误差麦克风和参考麦克风均采用驻极体电容式麦克风。
如图2所示，软件部分主要包含四个模块：USB AUDIO STACK模块、板级支持包模块、HAL库驱动模块、USB初始化模块。首先使用HAL库驱动模块对需要使用的I2C、I2S以及时钟进行初始化操作，并对信号的输出管脚进行映射，将主芯片与外设芯片连接起来。
然后，主函数使用USB设备描述符来初始化USB接口，通过将USB的Vbus与D-短接，D+设置为上拉状态，此时Windows就会认为USB接口有一个全速设备，完成进行USB的枚举过程。数据传输过程为：当Codec端接收到来自误差麦克风与参考麦克风的信号后，通过I2S传输给主控制器。在控制器向Codec发送数据的同时，通过USB向PC端再发送一帧同样的音频数据，在PC端进行记录与分析。
最后，将传入的误差麦克风声音信号与参考麦克风接收到的参考声音信号一起进入到HAL Driver层，改进的主动噪声控制算法在HAL Driver层中对Codec寄存器的A/D转换数据进行计算，当一帧音频数据计算完毕后，触发USB中断向PC端发送一帧处理完成的数据，并回调到USB Conf模块。然后重复这个过程，不断地接收新的数据进行处理，完成整个迭代和记录分析的过程。其中，USB Audio Class(UAC)模块是一个标准的数据I/O模块，是不同的设备之间进行音频传输的通用协议。UAC模块实现从WM8994接收音频数据并按帧转发给PC，另外还将PC计算后的数据按帧传输给WM8994，本发明设定的UAC传输格式为44.1Khz采样率和16bit采样位数。
本发明一种用于通风管道噪声的降噪方法，应用一种用于通风管道噪声的降噪系统进行降噪，具体按照以下步骤实施：
步骤1、在通风管道内壁上固接参考麦克风、误差麦克风和抗噪扬声器，并将误差麦克风靠近噪声源设置；
步骤2、误差麦克风和参考麦克风采集声音信号，并将采集到的声音信号通过LC滤波器进行预处理，得到模拟信号；
步骤3、将步骤2中的模拟信号传输至A/D转换器中，将模拟信号转换为数字信号；
步骤4、将步骤3中的数字信号通过I2S通信传输至控制系统，控制系统采用降噪算法计算出噪声控制信号；
步骤5、将步骤4中计算出的噪声控制信号通过I2S通信传输至编解码器，通过编解码器的噪声信号再依次通过滤波器和功率放大器，最后再输出信号至抗噪扬声器；
步骤6、抗噪扬声器发出抗噪声波，经过次级通路达到降噪点，与噪声相互干涉，完成对通风管道噪声的降噪处理。
参考麦克风、误差麦克风与管道内壁之间均安装有减震垫片。
如图3所示，步骤4中的降噪算法具体为：
步骤4.1、由参考麦克风接收到的信号为x，由误差麦克风接收到的信号为e；
步骤4.2、设步骤4.1中n时刻的参考麦克风接收到的信号为x(n)，则根据公式(1)计算滤波器n时刻的输出信号u(n)：
公式(1)中，M为滤波器的抽头个数，wi(n)为第n时刻的第i个滤波器抽头权值；
步骤4.3、使用管道估计模型
修正由管道长度粗细不同带来的计算偏差如下公式(2)：
公式(2)中，
为n时刻的管道估计模型，i＝[0，1，2，…，M-1]xf(n)为使用管道估计模型
修正后到达误差麦克风的信号；
步骤4.4、如下公式(3)，通过迭代更新自适应滤波器W的权值系数，
W(n+1)＝W(n)-2μ(n)e(n)xf(n) (3)
公式(3)中，W(n)为n时刻的权值系数，W(n+1)为下一时刻的权值系数，μ(n)为n时刻收敛步长，e(n)为n时刻误差麦克风所接收到的信号，
其中，为了确保算法的稳定性，公式4为n时刻收敛步长的取值范围，公式5为n时刻的步长更新策略：
公式(5)中，a为幅度调节参数，b为幅值调节参数，e(n-1)为n-1时刻误差麦克风所接收到的信号；
步骤4.5、步骤4.1至步骤4.4的迭代过程，直到n时刻的均方误差函数J(n)达到最小为止，如公式(6)所示，J(n)的最小值根据实际情况而定：
公式(6)中，d(n)为n时刻未开启降噪时误差麦克风所接收到的信号。
如果不对次级通路进行建模，输入信号的估计值与实际值会产生较大偏差，造成LMS算法的收敛范围变小，使得ANC系统的鲁棒性能变差，并且由于次级通路造成的偏差还会加大控制算法的整体运算量，使进行实时运算的难度加大。噪声控制过程中要保证系统的实时性，次级通道会降低滤波器达到稳定的收敛速度，严重时造成系统发散。
由于主动降噪系统的被控对象为噪声声波，而不是以电子元件产生的电信号，由自适应滤波器获得的输出信号u(n)，要转换为声波信号还需要使用DAC将输出信号转换为模拟信号，才能实现抗噪声波与噪声信号的抵消。而在抗噪扬声器与误差麦克风位置之间还存在着一个传递函数，这个传递函数包含抗噪扬声器和误差麦克风及滤波器之间的固有延迟，以及管道的声学特性，会使得模型的估计与实际值之间产生较大偏差，因此，在进行噪声控制计算前，需要使用高斯白噪声对管道模型进行充分激励，如4所示得到管道模型的估计值。
管道的建模步骤具体如下：
步骤1、使用一个高斯噪声信号作为滤波器的输入信号，并且作为n时刻次级通路估计模型
的输入信号和最小均方误差算法的参考输入信号；
步骤2、由误差麦克风接收n时刻的建模信号
参考麦克风n时刻接收到的信号为u(n)，如下公式(7)：
公式(7)中，Si(n)为管道实际的声学模型；
步骤3、通过公式(8)计算次级通路估计模型：
公式(8)中，
是由管道估计模型产生的输出信号；
步骤4、通过公式(9)计算由n时刻管道实际模型与管道估计模型所产生输出的差值e(n)：
步骤5、通过公式(10)采用最小均方误差算法来更新管道估计模型
的系数：
公式(10)中，μ为建模用固定步长；
步骤6、重复步骤2至步骤5，直到误差信号e(n)满足设定的要求为止，通过存储
数值，供降噪算法使用。
管道建模所使用的估计模型
为M＝25的FIR型滤波器，建模时使用的步长值为0.001，基准信号为幅值为1的正弦信号。
以下结合仿真实验对本发明的效果做进一步说明。
1.仿真条件：
本发明的实验实用数据处理软件为Matlab2019b，接口为Audio Tool Box，安装环境为
Core i5-4690的计算机，管道尺寸为820mm*110mm*110mm，三通连接件尺寸D＝120mm，管道为符合GB/T 5836.2标准，材质为PVC，误差麦克风型号为ECM999，使用48V幻象电源进行激励；噪声源使用SPA2201，实验使用测试噪声为20dB的高斯噪声；抗噪扬声器使用SPA2201；数据采集卡使用Yamaha UR44；算法参数设置为a＝0.5，b＝0.01采样率设置为44100，测试100000个数据点，并循环迭代200次，测试使用的16抽头FIR滤波器初始参数为[0.01,0.01,0.02,，0.07,0.1,0.15，0.2,0.3,0.4,0.3,0.2,0.1,0.009，0.07,0.02,0.01]。
2.仿真内容与结果：
图5为降噪平台实际降噪效果图，蓝线表示为未进行降噪前由误差麦克风接收到的原始噪声信号，红线则表示为降噪系统开启后由误差麦克风接收到的剩余噪声信号。由图5可以明显看出，降噪系统在经过短时间的迭代控制过程后，可以有效地减弱误差麦克风附近的噪声，且在收敛后具有较好的稳定性，使降噪效果具有持续性。图6则是对原始噪声与降噪后的剩余噪声进行了短时傅里叶分析，由图可以看出，在开启降噪后，本发明使用的方法可以有效降低14-16dB的20-8kHz的低频噪声，这个频段噪声属于管道内噪声的主要成分，人耳对这部分噪声感受较强。另外，这个频段的噪声是被动降噪难以降低的，使用本发明的方法有效的解决了管道内低频噪声降噪效果不佳的问题。
Claims (8)
1.一种用于通风管道噪声的降噪系统，其特征在于，包括信号采集模块，所述信号采集模块通过导线连接有控制器，所述控制器内部板载连接有LC滤波器、A/D转换器、滤波器、编解码器和功率放大器，所述控制器通过导线连接有信号输出模块；
所述信号采集模块包括误差麦克风和参考麦克风，所述误差麦克风和参考麦克风均通过导线与控制器连接；
所述信号输出模块包括抗噪扬声器，所述抗噪扬声器通过导线与控制器连接。
2.根据权利要求1所述的一种用于通风管道噪声的降噪系统，其特征在于，所述误差麦克风和参考麦克风均为驻极体电容式麦克风。
3.一种用于通风管道噪声的降噪方法，应用如权利要求1-2任一项所述的一种用于通风管道噪声的降噪系统进行降噪，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1、在通风管道内壁上固接参考麦克风、误差麦克风和抗噪扬声器，并将误差麦克风靠近噪声源设置；
步骤2、误差麦克风和参考麦克风采集声音信号，并将采集到的声音信号通过LC滤波器进行预处理，得到模拟信号；
步骤3、将所述步骤2中的模拟信号传输至A/D转换器中，将模拟信号转换为数字信号；
步骤4、将所述步骤3中的数字信号通过I2S通信传输至控制系统，控制系统采用降噪算法计算出噪声控制信号；
步骤5、将所述步骤4中计算出的噪声控制信号通过I2S通信传输至编解码器，通过编解码器的噪声信号再依次通过滤波器和功率放大器，最后再输出信号至抗噪扬声器；
步骤6、抗噪扬声器发出抗噪声波，经过次级通路达到降噪点，与噪声相互干涉，完成对通风管道噪声的降噪处理。
4.根据权利要求3所述的一种用于通风管道噪声的降噪方法，其特征在于，所述步骤1中参考麦克风、误差麦克风与管道内壁之间均安装有减震垫片。
5.根据权利要求3所述的一种用于通风管道噪声的降噪方法，其特征在于，所述步骤4中的降噪算法具体为：
步骤4.1、由参考麦克风接收到的信号为x，由误差麦克风接收到的信号为e；
步骤4.2、设步骤4.1中n时刻的参考麦克风接收到的信号为x(n)，则根据公式(1)计算滤波器n时刻的输出信号u(n)：
公式(1)中，M为滤波器的抽头个数，wi(n)为第n时刻的第i个滤波器抽头权值；
步骤4.3、使用管道估计模型
修正由管道长度粗细不同带来的计算偏差如下公式(2)：
公式(2)中，
为n时刻的管道估计模型，i＝[0，1，2，…，M-1]
xf(n)为使用管道估计模型
修正后到达误差麦克风的信号；
步骤4.4、如下公式(3)，通过迭代更新自适应滤波器W的权值系数，
W(n+1)＝W(n)-2μ(n)e(n)xf(n) (3)
公式(3)中，W(n)为n时刻的权值系数，W(n+1)为下一时刻的权值系数，μ(n)为n时刻收敛步长，e(n)为n时刻误差麦克风所接收到的信号，
其中，为了确保算法的稳定性，公式4为n时刻收敛步长的取值范围，公式5为n时刻的步长更新策略：
公式(5)中，a为幅度调节参数，b为幅值调节参数，e(n-1)为n-1时刻误差麦克风所接收到的信号；
步骤4.5、步骤4.1至步骤4.4的迭代过程，直到n时刻的均方误差函数J(n)达到最小为止，如公式(6)所示，J(n)的最小值根据实际情况而定：
公式(6)中，d(n)为n时刻未开启降噪时误差麦克风所接收到的信号。
6.根据权利要求3所述的一种用于通风管道噪声的降噪方法，其特征在于，由于不同管道的声学特征并不相同，为了消除所述步骤4中降噪算法的误差，在进行噪声控制计算前，使用高斯白噪声对管道模型进行充分激励，得到管道声学模型的估计值。
7.根据权利要求6所述的一种用于通风管道噪声的降噪方法，其特征在于，管道的建模步骤具体如下：
步骤1、使用一个高斯噪声信号作为滤波器的输入信号，并且作为n时刻次级通路估计模型
的输入信号和最小均方误差算法的参考输入信号；
步骤2、由误差麦克风接收n时刻的建模信号
参考麦克风n时刻接收到的信号为u(n)，如下公式(7)：
公式(7)中，Si(n)为管道实际的声学模型；
步骤3、通过公式(8)计算次级通路估计模型：
公式(8)中，
是由管道估计模型产生的输出信号；
步骤4、通过公式(9)计算由n时刻管道实际模型与管道估计模型所产生输出的差值e(n)：
步骤5、通过公式(10)采用最小均方误差算法来更新管道估计模型
的系数：
公式(10)中，μ为建模用固定步长；
步骤6、重复步骤2至步骤5，直到误差信号e(n)满足设定的要求为止，通过存储
数值，供降噪算法使用。
8.根据权利要求7所述的一种用于通风管道噪声的降噪方法，其特征在于，管道建模所使用的估计模型
为M＝25的FIR型滤波器，建模时使用的步长值为0.001，基准信号为幅值为1的正弦信号。
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| CN202110823744.3A CN113639136A (zh) | 2021-07-21 | 2021-07-21 | 一种用于通风管道噪声的降噪系统及降噪方法 |
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|---|---|---|---|---|
| CN115620738A (zh) * | 2022-12-14 | 2023-01-17 | 小米汽车科技有限公司 | 降噪方法、装置、电子设备及介质 |
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2021
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