JP2017032674A - 能動型振動騒音抑制装置 - Google Patents

Abstract

【課題】予測フィルタを用いる場合において、予測フィルタの予測精度を高くすることで、振動又は騒音の抑制効果を高くすることができる能動型振動騒音抑制装置を提供する。【解決手段】抑制装置（１００）は、伝達特性推定値Ｇｈの逆フィルタＧｈ−１を記憶する逆フィルタ記憶部（１２０）と、評価点（２１）における抑制対象推定信号ｄｈ（ｎ）を逆フィルタＧｈ−１に入力した場合に、逆フィルタＧｈ−１の出力である現在の理想制御信号ｑｈ（ｎ）を算出する理想制御信号算出部（１３０）と、現在の理想制御信号ｑｈ（ｎ）及び複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを予測フィルタＨに入力した場合に、予測フィルタＨの出力である将来の理想制御信号ｑ２ｈ（ｎ＋ｋ）（ｋは１以上の整数）を算出すると共に、将来の理想制御信号ｑ２ｈ（ｎ＋ｋ）を制御信号ｕ（ｎ＋ｋ）として駆動装置（１０）に出力する制御信号算出部（１６０）とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、能動的に振動又は騒音を抑制する装置に関するものである。

振動又は騒音が発生する事象において、評価点における振動又は騒音を能動的に抑制する装置が知られている。例えば、自動車において、乗員が感じるロードノイズを低減する装置が、特許文献１−２に記載されている。

特許文献１には、サスペンションに取り付けた加速度センサにより参照信号としての加速度を検出し、マイクロフォンにより誤差信号としての車室内音圧を検出し、車室内に取り付けたスピーカにより制御音（二次音）を出力することで、ロードノイズを消音することが記載されている。特許文献２には、フロアパネルに加振器を設けて、フロアパネルを振動させることによって二次音源を発生することが記載されている。また、特許文献３にも、参照信号を用いて、観測点周辺の音圧レベルを低減することが記載されている。

特許文献１−３においては、参照信号を検出するためのセンサが必要となる。制御信号は、参照信号に依存するため、適切な参照信号を取得しなければ、評価点におけるロードノイズの低減効果を得ることができない場合がある。そのため、参照信号を検出するセンサの適切な配置位置は、自動車の種類に応じて異なる。また、制御音又は制御振動を発生させる装置と参照信号を検出するセンサとは離れた位置に配置される。そのため、配線などの取り回しを考慮する配置とする必要があり、高コスト化を招来する。

また、特許文献４には、参照信号を用いずに、適応予測による騒音キャンセル方式を用いる騒音キャンセル装置が記載されている。当該装置は、評価点（騒音キャンセル点）における誤差信号（合成音信号）ｇ（ｎ）を検出するマイクロフォン１２と、制御信号（騒音キャンセル信号）ｙ（ｎ）を入力して評価点（騒音キャンセル点）にキャンセル音Ｓｃを出力するスピーカ１１と、制御信号（騒音キャンセル信号）ｙ（ｎ）に基づいて評価点（騒音キャンセル点）におけるキャンセル音Ｓｃを模擬した信号ｓ（ｎ）を算出するキャンセル音伝搬特性付与部１３と、誤差信号ｇ（ｎ）からキャンセル音信号ｓ（ｎ）を差し引いて、評価点における騒音Ｓｎを模擬した騒音信号ｄ（ｎ）を算出する騒音信号発生部１５と、模擬した騒音信号ｄ（ｎ）を入力されるＦＩＲ型デジタルフィルタで構成され、騒音キャンセル信号ｙ（ｎ）’を出力するデジタルフィルタ１６と、デジタルフィルタ出力ｙ（ｎ）’の符号を反転して制御信号（騒音キャンセル信号）ｙ（ｎ）を出力する符号反転部１７とを備える。

ここで、デジタルフィルタ１６の係数は、適応予測器１９により予測した騒音信号ｄ（ｎ）’と騒音信号発生部１５にて算出された騒音信号ｄ（ｎ）とが一致するように適応予測処理を行ってデジタルフィルタ１６の係数を決定される。

特開平３−２０３７９２号公報 特開平７−１９９９６５号公報 特許第３５０８１５０号公報 特許第３４０５７５５号公報

ここで、特許文献４において、適応予測器は、騒音信号ｄ（ｎ）に一致する信号を予測している。騒音信号ｄ（ｎ）の予測精度が高くなければ、ＦＩＲ型デジタルフィルタ（予測フィルタ）を用いて生成された制御信号ｙ（ｎ）によって、評価点において適切に騒音をキャンセルすることができない。そのため、騒音信号ｄ（ｎ）の予測精度は、非常に重要となる。しかし、騒音信号ｄ（ｎ）は、非常に複雑な信号である。そのため、予測精度を常に高くすることは容易でない。

本発明は、予測フィルタを用いる場合において、予測フィルタの予測精度を高くすることで、振動又は騒音の抑制効果を高くすることができる能動型振動騒音抑制装置を提供することを目的とする。

本発明の能動型振動騒音抑制装置は、制御信号ｕ_（ｎ）に基づいて制御振動又は制御音を発生させる駆動装置と、評価点において、抑制対象ｄ_（ｎ）である振動又は騒音に前記制御振動又は制御音を合成した誤差信号ｅ_（ｎ）を検出する誤差信号検出器と、前記誤差信号ｅ_（ｎ）が小さくなるように前記制御信号ｕ_（ｎ）を算出する制御装置と、を備える。

前記制御装置は、前記誤差信号ｅ_（ｎ）と前記制御信号ｕ_（ｎ）とに基づいて、前記評価点における前記抑制対象ｄ_（ｎ）の推定値である抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を算出する抑制信号算出部と、前記制御信号ｕ_（ｎ）を入力とし且つ前記評価点における前記制御振動又は制御音を出力とした場合の伝達特性推定値をＧｈと定義した場合に、前記伝達特性推定値Ｇｈの逆フィルタＧｈ^−１を記憶する逆フィルタ記憶部と、前記抑制信号算出部により算出される前記抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を前記逆フィルタＧｈ^−１に入力した場合に、前記逆フィルタＧｈ^−１の出力である現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を算出する理想制御信号算出部と、前記理想制御信号算出部により算出された前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを記憶する理想制御信号記憶部と、前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び前記複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを予測フィルタに入力した場合に、前記予測フィルタの出力である将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}（ｋは１以上の整数）を算出すると共に、前記将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}として前記駆動装置に出力する制御信号算出部と、を備える。

本発明によれば、予測フィルタは、評価点における抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）ではなく、理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）を予測するフィルタである。理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）は、抑制対象推定信号ｄｈ（ｎ）を逆フィルタＧｈ^−１に入力したときの出力である。このように、予測フィルタは、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）そのものを予測するフィルタではなく、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）に対してフィルタ（逆フィルタＧｈ^−１）を介在させた信号を予測するフィルタである。従って、理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）は、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）に比べて、フィルタ（逆フィルタＧｈ^−１）を介在させる分、予測しやすい信号となっている。そのため、予測フィルタによる予測精度が高くできるため、評価点における振動又は騒音の抑制効果が高くなる。

ここで、理想制御信号ｑｈ_（ｎ）は、理想制御信号算出部により、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を逆フィルタＧｈ^−１に入力した場合に、逆フィルタＧｈ^−１の出力として得られる信号である。逆フィルタＧｈ^−１は、制御信号ｕ_（ｎ）を入力とし且つ評価点における制御振動又は制御音の推定値を出力とした場合の伝達特性推定値Ｇｈの逆フィルタである。つまり、理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）は、当該理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）に相当する信号を駆動装置に入力させた場合に、評価点において抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）に相当する信号となる。その意味で、上記ｑｈ_（ｎ）は、理想の制御信号との表現を用いている。

第一実施形態の能動型振動騒音抑制装置の一例を自動車に適用した場合の配置図を示す。 第一実施形態の能動型振動騒音抑制装置の制御ブロック図である。 逆フィルタ記憶部に記憶される逆フィルタの算出処理を示すフローチャートである。 第二実施形態の能動型振動騒音抑制装置の制御ブロック図である。 第三実施形態の能動型振動騒音抑制装置における逆フィルタ記憶部に記憶される逆フィルタと、周波数帯域との関係である。 第三実施形態の逆フィルタの決定処理を示すフローチャートである。 第五実施形態における能動型振動騒音抑制装置の他の例を自動車に適用した場合の配置図を示す。

＜第一実施形態＞
（１．抑制装置の概要及び配置）
第一実施形態の能動型振動騒音抑制装置（以下、「抑制装置」と称する）１００について、図１を参照して説明する。図１には、抑制装置１００が自動車における騒音抑制装置である場合に、抑制装置１００の自動車における配置を示す。抑制装置１００は、自動車の車室内において乗員が感じるロードノイズを抑制する装置を例に挙げる。

ロードノイズは、自動車の走行によって生じる路面からの振動が車輪１からサスペンション装置２、タイヤハウス５等を介してフロアパネル３に伝搬される結果、フロアパネル３が振動することによって車室内に発生する。そこで、抑制装置１００は、ロードノイズに相当する騒音のうち、乗員が感じる騒音を抑制する。抑制装置１００は、図１に示すように、駆動装置１０と、誤差信号検出器２０と、制御装置３０とを備える。ここで、抑制装置１００は、上記の他に、参照信号を検出するためのセンサなどを必要としない。

駆動装置１０は、制御信号ｕ_（ｎ）に基づいて制御音ｖ_（ｎ）を発生させるスピーカである。駆動装置１０は、シート４に着座する乗員の耳元を向くように配置される。そして、駆動装置１０と、誤差信号検出器２０が配置される評価点２１との距離をできるだけ短くすることが望まれる。そこで、駆動装置１０は、例えば、シート４のヘッドレスト４ａ内に配置する。駆動装置１０は、シート４の他、抑制対象範囲の近傍であれば、天板などに配置することもできる。

誤差信号検出器２０は、評価点２１において、抑制対象ｄ_（ｎ）である騒音に制御音を合成した誤差信号ｅ_（ｎ）を検出する。抑制対象ｄ_（ｎ）は、路面からの振動に起因して、自動車の構成部品が振動することによって発生する騒音（ロードノイズ）であって、評価点２１に伝達される騒音である。誤差信号検出器２０は、例えば、音を検出可能なマイクロフォンである。誤差信号検出器２０は、駆動装置１０と同様に、ヘッドレスト４ａ内に配置される。また、誤差信号検出器２０は、乗員が装着する器具（例えば眼鏡など）に配置してもよい。ここで、誤差信号検出器２０は、後述する伝達特性Ｇ２のむだ時間を考慮すると、駆動装置１０の近傍に配置するのが良い。

制御装置３０は、誤差信号ｅ_（ｎ）が小さくなるように、駆動装置１０を駆動するための制御信号ｕ_（ｎ）を算出する。制御装置３０は、サンプリングカウント値ｎにおける誤差信号ｅ_（ｎ）を用いて、サンプリングカウント値（ｎ＋ｋ）における制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。すなわち、将来の制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。

（２．抑制装置１００の詳細構成）
次に、抑制装置１００の詳細構成について、図２を参照して説明する。抑制装置１００は、上述したように、駆動装置１０と、誤差信号検出器２０と、制御装置３０とを備える。図２において、Ｗ，Ｇ，Ｇ１，Ｇ２は、伝達特性を示し、Ｈは、適応フィルタを示す。

Ｗは、ロードノイズの発生源（例えば車輪１）から評価点２１に至るまでの一次経路における伝達特性である。Ｇは、制御装置３０によって制御信号ｕ_（ｎ）が出力されてから、評価点２１に至るまでの二次経路における伝達特性である。すなわち、伝達特性Ｇは、制御信号ｕ_（ｎ）を入力とし、且つ、評価点２１における制御音ｙ_（ｎ）を出力とした場合の伝達特性である。

Ｇ１は、制御信号ｕ_（ｎ）が出力されてから、駆動装置１０が制御音ｖ_（ｎ）を出力するまでの伝達特性である。すなわち、伝達特性Ｇ１は、制御信号ｕ_（ｎ）を入力とし、且つ、駆動装置１０による制御音ｖ_（ｎ）を出力とした場合の伝達特性である。Ｇ２は、駆動装置１０が制御音ｖ_（ｎ）を出力してから、評価点２１に至るまでの伝達特性である。伝達特性Ｇ２は、駆動装置１０による制御音ｖ_（ｎ）を入力とし、且つ、評価点２１における制御音ｙ_（ｎ）を出力とした場合の伝達特性である。

また、図２において、記号の上に付している「＾」は、ハットと称し、同定値又は推定値を意味する。ただし、記載の都合上、文章中においては、「＾」を「ｈ」として記載する。また、Ｇｈ^−１は、伝達特性推定値Ｇｈの逆フィルタである。すなわち、評価点２１における制御音ｙ_（ｎ）を入力とし、且つ、制御信号ｕ_（ｎ）を出力とした場合の伝達特性に相当する。

制御装置３０は、抑制信号算出部１１０、逆フィルタ記憶部１２０、理想制御信号算出部１３０、理想制御信号記憶部１４０、予測フィルタ算出部１５０及び制御信号算出部１６０を備える。

抑制信号算出部１１０は、誤差信号ｅ_（ｎ）と現在の制御信号ｕ_（ｎ）とに基づいて、評価点２１における抑制対象ｄ_（ｎ）の推定値である抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を算出する。抑制信号算出部１１０の詳細な処理は、以下の通りである。抑制信号算出部１１０は、予め算出された二次経路の伝達特性Ｇの同定値Ｇｈを記憶しておく。二次経路の伝達特性の同定値Ｇｈは、例えば、ロードノイズが発生しない状態において、所定の制御信号ｕ_（ｎ）を駆動装置１０に出力した場合に検出される誤差信号ｅ_（ｎ）と、当該所定の制御信号ｕ_（ｎ）とに基づいて、得られる。

そして、抑制信号算出部１１０の制御音算出部１１１が、制御信号ｕ_（ｎ）を二次経路の伝達特性の同定値Ｇｈの入力信号とした場合に、出力信号ｙｈ_（ｎ）を得る。この出力信号ｙｈ_（ｎ）は、評価点２１に伝達された制御音ｙ_（ｎ）の推定値である。そして、抑制信号算出部１１０の減算器１１２が、誤差信号ｅ_（ｎ）から出力信号ｙｈ_（ｎ）を減算することで、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を算出する。

逆フィルタ記憶部１２０は、伝達特性推定値Ｇｈの逆フィルタＧｈ^−１を記憶する。逆フィルタＧｈ^−１は、上述した出力信号ｙｈ_（ｎ）（評価点２１における制御音の推定値）を入力とし、且つ、現在の制御信号ｕ_（ｎ）を出力とした場合の伝達特性に相当する。ただし、本実施形態においては、逆フィルタＧｈ^−１は、単なる伝達特性推定値Ｇｈの逆フィルタではなく、所定の周波数帯域を抽出する機能を合わせ持つ。逆フィルタの算出処理については、後述する。

理想制御信号算出部１３０は、抑制信号算出部１１０により算出される抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を逆フィルタＧｈ^−１に入力した場合に、逆フィルタＧｈ^−１の出力である現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を算出する。ただし、上述したように、逆フィルタＧｈ^−１は、所定の周波数帯域を抽出するため、本実施形態においては、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を入力とした場合に、所定の周波数帯域を抽出された現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を出力することになる。

ここで、理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）は、理想制御信号算出部１３０により、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を逆フィルタＧｈ^−１に入力した場合に、逆フィルタＧｈ^−１の出力として得られる信号である。逆フィルタＧｈ^−１は、制御信号ｕ_（ｎ）を入力とし且つ評価点２１における制御音の推定値ｙｈ_（ｎ）を出力とした場合の伝達特性推定値Ｇｈの逆フィルタである。つまり、理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）は、当該理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）に相当する信号を駆動装置１０に入力させた場合に、評価点２１において抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）に相当する信号となる。その意味で、上記ｑｈ_（ｎ）は、理想の制御信号との表現を用いている。

理想制御信号記憶部１４０は、理想制御信号算出部１３０によって算出された理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）を逐次記憶する。つまり、理想制御信号記憶部１４０は、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）のみならず、複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを記憶する。ここでは、理想制御信号記憶部１４０には、現在のサンプリングカウント値ｎからｊ個前のサンプリングカウント値（ｎ−ｊ）に至る複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−１）}〜ｑ１ｈ_{（ｎ−ｊ）}を記憶する。なお、ｊは整数である。また、サンプリングカウント値を特定せずに単に過去の理想制御信号は、ｑ１ｈと標記し、サンプリングカウント値を特定した過去の理想制御信号ｑ１ｈは、添え字を付記する。また、特定の範囲内のサンプリングカウント値における複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈは、添え字に、当該範囲の端部のサンプリングカウント値を標記する。

予測フィルタ算出部１５０は、複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈに基づいて、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を予測する予測フィルタＨを算出する。予測フィルタ算出部１５０の詳細な処理は、以下の通りである。予測フィルタ算出部１５０は、ｋ値過去信号取得部１５１、ｊ個連続過去信号取得部１５２、予測フィルタ決定部１５３及び加算器１５４を備える。

ｋ値過去信号取得部１５１は、ｋ個前の信号を取得する遅延タップである。ｋ値過去信号取得部１５１は、理想制御信号記憶部１４０に記憶される情報の中から、現在のサンプリングカウント値ｎよりｋ個前のサンプリングカウント値（ｎ−ｋ）における過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ）}を取得する。

ｊ個連続過去信号取得部１５２は、ｋ値過去信号取得部１５１の過去時点よりさらに１個ずつ前の信号をそれぞれ取得する複数の遅延タップにより構成される。ｊ個連続過去信号取得部１５２は、理想制御信号記憶部１４０に記憶される情報の中から、サンプリングカウント値（ｎ−ｋ）よりさらにｊ個前までの連続した複数のサンプリングカウント値（ｎ−ｋ−１）〜（ｎ−ｋ−ｊ）における複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ−１）}〜ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ−ｊ）}を取得する。なお、複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ−１）}〜ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ−ｊ）}は、ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ−１｜ｎ−ｋ−ｊ）}と同様の意味である。

予測フィルタ決定部１５３は、予測フィルタＨを決定する。本実施形態においては、予測フィルタＨは、ＦＩＲ型デジタルフィルタである。予測フィルタ決定部１５３は、ｋ値過去信号取得部１５１及びｊ個連続過去信号取得部１５２により得られる（ｊ＋１）個の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ｜ｎ−ｋ−ｊ）}を現時点の予測フィルタＨへの入力とする場合に、予測フィルタＨの出力信号ｑ２ｈ_（ｎ）を算出する。ここで、予測フィルタ決定部１５３の出力信号ｑ２ｈ_（ｎ）は、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）に相当する。つまり、予測フィルタＨは、（ｊ＋１）個の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ｜ｎ−ｋ−ｊ）}を入力とし、且つ、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）の相当値を出力とした場合のフィルタである。なお、本実施形態においては、出力信号ｑ２ｈ_（ｎ）は、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）に対して位相が反転される。

加算器１５４は、理想制御信号算出部１３０により算出される現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）と出力信号ｑ２ｈ_（ｎ）との加算値であるフィルタ誤差ｅ１_（ｎ）を算出する。そして、加算器１５４にて得られるフィルタ誤差ｅ１_（ｎ）は、予測フィルタ決定部１５３に出力され、予測フィルタ決定部１５３における適用制御に用いられる。

つまり、予測フィルタ決定部１５３は、（ｊ＋１）個の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ｜ｎ−ｋ−ｊ）}に基づいて、フィルタ誤差ｅ１_（ｎ）が小さくなるように、適応制御により予測フィルタＨを算出する。すなわち、予測フィルタ決定部１５３は、（ｊ＋１）個の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ｜ｎ−ｋ−ｊ）}及びフィルタ誤差ｅ１_（ｎ）に基づいて適応制御により予測フィルタ係数を更新することで、予測フィルタＨを得る。

制御信号算出部１６０は、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）とｊ個の過去の理想制御信号ｄ１ｈ_{（ｎ−１｜ｎ−ｊ）}と予測フィルタＨとに基づいて、駆動装置１０に出力する将来の制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。なお、図２において、制御信号算出部１６０から駆動装置１０に至る線種は、途中を二点鎖線とするが、駆動装置１０に入力された現在の制御信号ｕ_（ｎ）と将来の制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}とを分かりやすく区別するための図示である。

制御信号算出部１６０は、ｊ個連続過去信号取得部１６１と、予測フィルタ処理部１６２と、符号反転部１６３とを備える。
ｊ個連続過去信号取得部１６１は、現在時点より１個ずつ前の信号をそれぞれ取得する複数の遅延タップにより構成される。ｊ個連続過去信号取得部１６１は、理想制御信号記憶部１４０に記憶される情報の中から、サンプリングカウント値ｎよりｊ個前までの複数のサンプリングカウント値（ｎ−１）〜（ｎ−ｊ）における複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−１｜ｎ−ｊ）}を取得する。

予測フィルタ処理部１６２は、予測フィルタ決定部１５３により決定された予測フィルタＨを用いて、現在のサンプリングカウント値ｎよりｋ個先のサンプリングカウント値（ｎ＋ｋ）における将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。ここで、予測フィルタ決定部１５３における予測フィルタＨは、現在時刻ｎよりｋ個前及びそれ以上前における複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ｜ｎ−ｋ−ｊ）}に基づいて、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）に相当する出力信号ｑ２ｈ_（ｎ）を出力する。つまり、予測フィルタ処理部１６２は、入力される複数の信号の最新時点より、サンプリングカウント値ｋだけ先の時点における信号を算出することになる。

予測フィルタ処理部１６２は、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及びｊ個の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−１｜ｎ−ｊ）}を入力するため、現在時点よりサンプリングカウント値ｋだけ先の時点のサンプリングカウント値（ｎ＋ｋ）における出力信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。

符号反転部１６３は、予測フィルタ処理部１６２により算出される将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}の符号を反転させた将来の制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。符号反転部１６３は、将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}の符号を反転させることで、将来の制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。この制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}は、上述したように、駆動装置１０に入力される。

なお、符号反転部１６３は必須の構成ではない。例えば、予測フィルタ決定部１５３において、符号の反転も加味した予測フィルタＨを算出することで、将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}をそのまま制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}として使用することができる。なお、この場合は、予測フィルタ算出部１５０において、加算器１５４は、減算器に置き換えられる。

（３．逆フィルタの算出処理）
次に、逆フィルタ記憶部１２０に記憶される逆フィルタＧｈ^−１の算出処理について、図３を参照して説明する。ここで、本実施形態においては、上述したように、逆フィルタＧｈ^−１は、伝達特性推定値Ｇｈの単なる逆フィルタではなく、所定の周波数帯域を抽出する機能を合わせ持つ逆フィルタである。すなわち、図２において、逆フィルタＧｈ^−１は、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を入力とした場合に、所定の周波数帯域を抽出された現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を出力する。

逆フィルタ算出処理は、演算処理装置（図示せず）により行う。演算処理装置は、図３に示すように、モデル信号としてのホワイトノイズに対してＦＦＴ処理を行うことで、モデルＦＦＴ信号を生成する（Ｓ１）。

続いて、演算処理装置は、モデルＦＦＴ信号から所定の周波数帯域の抽出を行って、モデルＦＦＴ抽出信号を生成する（Ｓ２）。ここで、所定の周波数帯域は、ＦｍｉｎからＦｍａｘまでの帯域である。モデルＦＦＴ抽出信号の生成は、バンドパスフィルタを用いる。なお、モデルＦＦＴ抽出信号の生成は、必要に応じて、ローパスフィルタやハイパスフィルタを用いてもよい。

続いて、演算処理装置は、モデルＦＦＴ抽出信号に対して逆ＦＦＴ処理を行うことで、モデル抽出信号Ｉｎを生成する（Ｓ３）。このようにして生成されたモデル抽出信号Ｉｎは、ホワイトノイズのうち所定の周波数帯域を抽出した信号となる。ここで、上記のように、ＦＦＴ処理を行った後に所定の周波数帯域の抽出処理を行ったが、ＦＦＴ処理を行わず、モデル信号に対して直接所定の周波数帯域の抽出処理を行うこともできる。しかし、ＦＦＴ処理を行った後に抽出処理を行うことで、位相の遅れ（時間遅れ）を少なくできるため、信号の予測精度を向上できる。そのため、本実施形態においては、ＦＦＴ処理を行うこととした。

続いて、演算処理装置は、モデル抽出信号Ｉｎを伝達特性推定値Ｇｈに入力して、モデル出力信号Ｏｕｔを生成する（Ｓ４）。伝達特性推定値Ｇｈは、抑制信号算出部１１０の制御音算出部１１１に記憶されている。

続いて、演算処理装置は、モデル抽出信号Ｉｎとモデル出力信号Ｏｕｔとから、逆フィルタＧｈ^−１を算出する。モデル抽出信号Ｉｎは、上述したように、所定の周波数帯域を抽出された信号である。また、モデル出力信号Ｏｕｔは、上記モデル抽出信号Ｉｎを伝達特性推定値Ｇｈに入力させた場合の出力信号である。従って、逆フィルタＧｈ^−１の算出に際して、安定したフィルタを求めることができる。

（４．実施形態の効果）
上述したように、抑制装置１００の制御装置３０は、誤差信号ｅ_（ｎ）と制御信号ｕ_（ｎ）とに基づいて、評価点２１における抑制対象ｄ_（ｎ）の推定値である抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を算出する抑制信号算出部１１０と、制御信号ｕ_（ｎ）を入力とし且つ評価点２１における制御音を出力とした場合の伝達特性推定値をＧｈと定義した場合に、伝達特性推定値Ｇｈの逆フィルタＧｈ^−１を記憶する逆フィルタ記憶部１２０と、抑制信号算出部１１０により算出される抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を逆フィルタＧｈ^−１に入力した場合に、逆フィルタＧｈ^−１の出力である現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を算出する理想制御信号算出部１３０と、理想制御信号算出部１３０により算出された現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを記憶する理想制御信号記憶部１４０と、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを予測フィルタＨに入力した場合に、予測フィルタＨの出力である将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}（ｋは１以上の整数）を算出すると共に、将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}として駆動装置１０に出力する制御信号算出部１６０とを備える。

予測フィルタＨは、評価点２１における抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）ではなく、理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）を予測するフィルタである。理想の制御信号ｑｈ_（ｎ）は、抑制対象推定信号ｄｈ（ｎ）を逆フィルタＧｈ^−１に入力したときの出力である。このように、予測フィルタＨは、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）そのものを予測するフィルタではなく、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）に対してフィルタ（逆フィルタＧｈ^−１）を介在させた信号を予測するフィルタである。従って、理想制御信号ｑｈ_（ｎ）は、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）に比べて、フィルタ（逆フィルタＧｈ^−１）を介在させる分、予測しやすい信号となっている。そのため、予測フィルタＨによる予測精度が高くできるため、評価点２１における振動又は騒音の抑制効果が高くなる。

また、逆フィルタＧｈ^−１は、図３に示す処理によって算出されるため、逆フィルタＧｈ^−１は、抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を入力とした場合に、所定の周波数帯域（Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘ）を抽出された現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を出力するフィルタとなる。そのため、逆フィルタＧｈ^−１そのものの算出が、安定して行うことができる。さらに、理想制御信号算出部１３０が算出した理想制御信号ｑｈ_（ｎ）は、所定の周波数帯域に相当する信号となるため、より情報の少ない信号となる。そして、制御信号算出部１６０は、当該理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を用いて予測フィルタＨにより、将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。つまり、理想制御信号ｑｈ_（ｎ）は、より予測しやすい信号となっている。そのため、予測フィルタＨによる予測精度が高くできるため、評価点２１における振動又は騒音の抑制効果が高くなる。

また、制御装置３０は、理想制御信号記憶部１４０に記憶されている現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを用いて、複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを入力とし且つ現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を出力とした場合のフィルタである予測フィルタＨを算出する予測フィルタ算出部１５０を備える。

つまり、予測フィルタ算出部１５０における入力信号と出力信号との時間差（ｋに相当する時間）は、複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈの最新時点と現在時点との差となる。従って、制御信号算出部１６０は、入力信号のうち最新信号である現在時点から上記の時間差分だけ先となる将来時点における理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を確実に得ることができる。

また、予測フィルタ算出部１５０は、所定の（ｊ＋１）個（ｊは整数）の複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ｜ｎ−ｋ−ｊ）}に基づいて、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を予測する予測フィルタＨを算出する。さらに、制御信号算出部１６０は、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び所定のｊ個の複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−１｜ｎ−ｊ）}を予測フィルタＨに入力した場合に、予測フィルタＨの出力である将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。当該構成により、制御信号算出部１６０は、入力信号のうち最新信号である現在時点から予測フィルタＨによる時間差分だけ先となる将来時点における理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を確実に得ることができる。

また、抑制装置１００の演算処理装置（図示せず）は、モデル信号から所定の周波数帯域を抽出したモデル抽出信号Ｉｎを生成し（図３のＳ２）、モデル抽出信号Ｉｎを伝達特性推定値Ｇｈに入力した場合のモデル出力信号Ｏｕｔを生成し（図３のＳ４）、モデル抽出信号Ｉｎ及びモデル出力信号Ｏｕｔを用いて、モデル出力信号Ｏｕｔを入力とし且つモデル抽出信号Ｉｎを出力とするフィルタである逆フィルタＧｈ^−１を算出する。これにより、上述した逆フィルタＧｈ^−１を確実に算出できる。

また、モデル抽出信号Ｉｎの生成に際して、モデル信号に対してＦＦＴ処理を行ったモデルＦＦＴ信号から、所定の周波数帯域の抽出処理を行った。これにより、位相遅れがより少なくなり、予測精度が向上する。ただし、この場合には、逆ＦＦＴ処理を行う必要がある。

＜第二実施形態＞
第二実施形態の抑制装置２００について、図４を参照して説明する。抑制装置２００は、第一実施形態の抑制装置１００に対して、制御信号算出部２６０を異にする。他の構成は、同一であるため、説明を省略する。

制御信号算出部２６０は、予測フィルタ処理部１６２と符号反転部１６３との間に、バンドパスフィルタ２６４を備える。バンドパスフィルタ２６４により抽出する周波数帯域は、逆フィルタＧｈ^−１を生成する際に用いる周波数帯域と同一である。すなわち、バンドパスフィルタ２６４により抽出する周波数帯域は、ＦｍｉｎからＦｍａｘまでの帯域である。

バンドパスフィルタ２６４は、予測フィルタ処理部１６２により算出される将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}から、所定の周波数帯域Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘを抽出する。そして、符号反転部１６３が、所定の周波数帯域を抽出された将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}の符号を反転させて、将来の制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する。

このように、制御信号算出部２６０は、算出された将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}から、所定の周波数帯域Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘを抽出した信号を制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}として駆動装置１０に出力する。これにより、評価点２１において、抑制対象ｄ_（ｎ）のうちの所定の周波数成分に対する抑制効果が高くなる。

＜第三実施形態＞
次に、第三実施形態の抑制装置１００について、図２に加えて、図５−図６を参照して説明する。第三実施形態の抑制装置１００の構成は、第一実施形態の抑制装置１００と同様である。

第三実施形態において、逆フィルタ記憶部１２０には、図５に示すように、周波数帯域の異なる複数の逆フィルタＧａｈ^−１，Ｇｂｈ^−１，Ｇｃｈ^−１が記憶されている。第一実施形態においては、逆フィルタＧｈ^−１は、周波数帯域（Ｆｍｉｎ〜Ｆｍａｘ）を抽出するフィルタとした。本実施形態においては、逆フィルタＧａｈ^−１は、周波数帯域（Ｆｍｉｎ１〜Ｆｍａｘ１）を抽出し、逆フィルタＧｂｈ^−１は、周波数帯域（Ｆｍｉｎ２〜Ｆｍａｘ２）を抽出し、逆フィルタＧｃｈ^−１は、周波数帯域（Ｆｍｉｎ３〜Ｆｍａｘ３）を抽出する。ここで、各周波数は、式（１）の関係を有する。
Ｆｍｉｎ１ ＜ Ｆｍｉｎ２ ＜ Ｆｍｉｎ３
Ｆｍａｘ３ ＜ Ｆｍａｘ２ ＜ Ｆｍａｘ１ ・・・ （１）

つまり、逆フィルタＧａｈ^−１の周波数帯域（Ｆｍｉｎ１〜Ｆｍａｘ１）が最も広く、逆フィルタＧｂｈ^−１、逆フィルタＧｃｈ^−１の順に、周波数帯域が狭くなる。なお、それぞれの逆フィルタＧａｈ^−１，Ｇｂｈ^−１，Ｇｃｈ^−１の算出処理は、図３のＳ２において、抽出する周波数帯域を変更すればよい。

続いて、理想制御信号算出部１３０は、複数の逆フィルタＧａｈ^−１，Ｇｂｈ^−１，Ｇｃｈ^−１の中から１つを選択して、選択された逆フィルタＧｈ^−１を用いて現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を算出する。理想制御信号算出部１３０において、算出に用いる逆フィルタＧｈ^−１の決定処理について、図６を参照して説明する。

理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧａｈ^−１を初期値とする（Ｓ１１）。つまり、初期においては、できるだけ広範囲の周波数帯域（Ｆｍｉｎ１〜Ｆｍａｘ１）を抑制対象とできるようにする。

続いて、理想制御信号算出部１３０は、誤差信号検出器２０により検出される誤差信号ｅ_（ｎ）が第一閾値Ｔｈ１以下であるかを判定する（Ｓ１２）。逆フィルタＧａｈ^−１を用いる場合において、誤差信号ｅ_（ｎ）が第一閾値Ｔｈ１以下である場合には（Ｓ１２：Ｙｅｓ）、理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧａｈ^−１を用い続ける。

一方、逆フィルタＧａｈ^−１を用いる場合において、誤差信号ｅ_（ｎ）が第一閾値Ｔｈ１より大きい場合には（Ｓ１２：Ｎｏ）、理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧｂｈ^−１を用いる（Ｓ１３）。つまり、抑制装置１００は、広範囲の周波数帯域（Ｆｍｉｎ１〜Ｆｍａｘ１）では誤差が大きくなるため、抑制対象とする周波数帯域を少し狭くする。

続いて、理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧｂｈ^−１を用いる場合において、誤差信号ｅ_（ｎ）が第一閾値Ｔｈ１以下であるかを判定する（Ｓ１４）。誤差信号ｅ_（ｎ）が第一閾値Ｔｈ１以下である場合には（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、理想制御信号算出部１３０は、さらに、誤差信号ｅ_（ｎ）が第二閾値Ｔｈ２以下であるかを判定する（Ｓ１５）。ここで、第二閾値Ｔｈ２は、第一閾値Ｔｈ１より小さい。

逆フィルタＧｂｈ^−１を用いる場合において、誤差信号ｅ_（ｎ）が第二閾値Ｔｈ２以下でない場合には（Ｓ１５：Ｎｏ）、理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧｂｈ^−１を用い続ける。

一方、逆フィルタＧｂｈ^−１を用いる場合において、誤差信号ｅ_（ｎ）が第二閾値Ｔｈ２以下である場合には（Ｓ１５：Ｙｅｓ）、理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧａｈ^−１に戻す（Ｓ１６）。つまり、抑制装置１００は、狭くした周波数帯域（Ｆｍｉｎ２〜Ｆｍａｘ２）では誤差が十分に小さいため、抑制対象とする周波数帯域を再び広くする。

逆フィルタＧｂｈ^−１を用いる場合において、誤差信号ｅ_（ｎ）が第一閾値Ｔｈ１より大きい場合には（Ｓ１４：Ｎｏ）、理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧｃｈ^−１を用いる（Ｓ１７）。つまり、抑制装置１００は、周波数帯域（Ｆｍｉｎ２〜Ｆｍａｘ２）ではまだ誤差が大きくなるため、抑制対象とする周波数帯域を少し狭くする。

続いて、理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧｃｈ^−１を用いる場合において、誤差信号ｅ_（ｎ）が第二閾値Ｔｈ２以下であるかを判定する（Ｓ１８）。逆フィルタＧｃｈ^−１を用いる場合において、誤差信号ｅ_（ｎ）が第二閾値Ｔｈ２以下でない場合には（Ｓ１８：Ｎｏ）、理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧｃｈ^−１を用い続ける。一方、逆フィルタＧｃｈ^−１を用いる場合において、誤差信号ｅ_（ｎ）が第二閾値Ｔｈ２以下である場合には（Ｓ１８：Ｙｅｓ）、理想制御信号算出部１３０は、逆フィルタＧｂｈ^−１に戻す（Ｓ１３）。つまり、抑制装置１００は、狭くした周波数帯域（Ｆｍｉｎ３〜Ｆｍａｘ３）では誤差が十分に小さいため、抑制対象とする周波数帯域を再び広くする。

このように、理想制御信号算出部１３０は、誤差信号ｅ_（ｎ）に基づいて選択された逆フィルタＧｈ^−１を用いて、現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を算出するようにしている。これにより、予測精度が低下して、評価点２１において抑制効果が得られない場合には、周波数帯域を狭くすることで、予測精度を向上させることができる。その結果、周波数帯域は狭くなるが、評価点２１における抑制効果を確実に得ることができる。そして、周波数帯域を狭くした後に抑制効果が高くなれば、再び広範囲の周波数帯域を対象とすることで、再び広範囲の周波数帯域における抑制効果を得ることができる。

＜第四実施形態＞
第三実施形態においては、理想制御信号算出部１３０は、誤差信号ｅ_（ｎ）を第一閾値Ｔｈ１及び第二閾値Ｔｈ２との判定対象として、逆フィルタＧｈ^−１を決定した。この他に、予測フィルタ算出部１５０における加算器１５４による出力である誤差ｅ１_（ｎ）を判定対象とすることもできる。この場合、第三実施形態における誤差信号ｅ_（ｎ）を、誤差ｅ１_（ｎ）に置換すればよい。

つまり、理想制御信号算出部１３０が、予測フィルタ算出部１５０の出力信号ｑ２ｈ_（ｎ）と理想制御信号算出部１３０により算出された現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）との差ｅ１_（ｎ）に基づいて逆フィルタＧｈ^−１を選択し、選択された逆フィルタＧｈ^−１を用いて現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を算出する。この場合においても、第三実施形態と同様の効果を奏する。

＜第五実施形態＞
上記実施形態の抑制装置１００，２００は、騒音抑制装置とした。本実施形態の抑制装置３００は、振動抑制装置とした場合を対象とする。ここで、ロードノイズは、上述したように、自動車の走行によって生じる路面からの振動が車輪１からサスペンション装置２を介してフロアパネル３に伝搬される結果、フロアパネル３が振動することによって車室内に発生する。そこで、抑制装置３００は、振動がフロアパネル３に伝搬される前に抑制することによって、フロアパネル３自体の振動を抑制することとし、結果としてロードノイズを抑制する。

抑制装置３００は、図７に示すように、駆動装置３１０と、誤差信号検出器３２０と、制御装置３３０とを備える。本実施形態においても、抑制装置３００は、上記の他に、参照信号を検出するためのセンサなどを必要としない。

駆動装置３１０は、制御信号ｕ_（ｎ）に基づいて制御振動ｖ_（ｎ）を発生させる加振器である。駆動装置３１０は、例えばタイヤハウス５に配置される。駆動装置３１０は、例えば、ソレノイドやボイルコイルなどの電磁アクチュエータを備えており、電流が供給されることで能動的に加振力を発生する。つまり、駆動装置３１０により発生される加振力は、駆動装置３１０が設置されているタイヤハウス５を振動する。この加振力は、主として車両上下方向の力としている。

誤差信号検出器３２０は、評価点２１において、抑制対象ｄ_（ｎ）である騒音に制御振動を合成した誤差信号ｅ_（ｎ）を検出する。誤差信号検出器３２０は、駆動装置３１０と同様に、例えばタイヤハウス５に配置される。つまり、抑制対象ｄ_（ｎ）は、誤差信号検出器３２０が配置される部位の振動であって、評価点２１に伝達される振動である。誤差信号検出器３２０は、例えば、振動を検出可能な加速度センサである。

制御装置３３０は、上記実施形態の制御装置３０と実質的に同様である。ただし、制御装置３３０は、振動である誤差信号ｅ_（ｎ）が小さくなるように、加振器である駆動装置３１０を駆動するための制御信号ｕ_（ｎ）を算出する点は、上記とは異なる。

つまり、本実施形態における抑制装置３００は、誤差信号検出器３２０が配置されるタイヤハウス５において、路面からの振動に起因する振動を抑制することができる。その結果、フロアパネル３の振動が抑制され、乗員が感じるロードノイズが抑制される。

なお、本実施形態において、駆動装置３１０及び誤差信号検出器３２０は、タイヤハウス５に配置したが、路面からの振動に起因する振動が伝達される部位であれば良く、例えば、サスペンションメンバに配置することも可能である。また、抑制装置３００は、最終的にロードノイズを抑制することを目的として説明したが、振動そのものを抑制することを目的とすることもできる。ただし、抑制装置３００により抑制可能な振動は、相関を有することが必要である。

１００，２００，３００：能動型振動騒音抑制装置、 １０，３１０：駆動装置、 ２０，３２０：誤差信号検出器、 ２１：評価点、 ３０，３３０：制御装置、 １１０：抑制信号算出部、 １２０：逆フィルタ記憶部、 １３０：理想制御信号算出部、 １４０：理想制御信号記憶部、 １５０：予測フィルタ算出部、 １６０，２６０：制御信号算出部

Claims (8)

1. 制御信号ｕ_（ｎ）に基づいて制御振動又は制御音を発生させる駆動装置と、
   評価点において、抑制対象ｄ_（ｎ）である振動又は騒音に前記制御振動又は制御音を合成した誤差信号ｅ_（ｎ）を検出する誤差信号検出器と、
   前記誤差信号ｅ_（ｎ）が小さくなるように前記制御信号ｕ_（ｎ）を算出する制御装置と、
   を備え、
   前記制御装置は、
   前記誤差信号ｅ_（ｎ）と前記制御信号ｕ_（ｎ）とに基づいて、前記評価点における前記抑制対象ｄ_（ｎ）の推定値である抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を算出する抑制信号算出部と、
   前記制御信号ｕ_（ｎ）を入力とし且つ前記評価点における前記制御振動又は制御音を出力とした場合の伝達特性推定値をＧｈと定義した場合に、前記伝達特性推定値Ｇｈの逆フィルタＧｈ^−１を記憶する逆フィルタ記憶部と、
   前記抑制信号算出部により算出される前記抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を前記逆フィルタＧｈ^−１に入力した場合に、前記逆フィルタＧｈ^−１の出力である現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を算出する理想制御信号算出部と、
   前記理想制御信号算出部により算出された前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを記憶する理想制御信号記憶部と、
   前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び前記複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを予測フィルタに入力した場合に、前記予測フィルタの出力である将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}（ｋは１以上の整数）を算出すると共に、前記将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}として前記駆動装置に出力する制御信号算出部と、
   を備える、能動型振動騒音抑制装置。
2. 前記逆フィルタＧｈ^−１は、前記抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を入力とした場合に、所定の周波数帯域を抽出された前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を出力するフィルタである、請求項１に記載の能動型振動騒音抑制装置。
3. 前記制御信号算出部は、算出された前記将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}から、前記所定の周波数帯域を抽出した信号を前記制御信号ｕ_{（ｎ＋ｋ）}として前記駆動装置に出力する、請求項２に記載の能動型振動騒音抑制装置。
4. 前記制御装置は、前記理想制御信号記憶部に記憶されている前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び前記複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを用いて、前記複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈを入力とし且つ前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を出力とした場合のフィルタである前記予測フィルタを算出する予測フィルタ算出部を備える、請求項１−３の何れか一項に記載の能動型振動騒音抑制装置。
5. 前記予測フィルタ算出部は、所定の（ｊ＋１）個（ｊは整数）の前記複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−ｋ｜ｎ−ｋ−ｊ）}に基づいて、前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を予測する前記予測フィルタを算出し、
   前記制御信号算出部は、前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）及び所定のｊ個の前記複数の過去の理想制御信号ｑ１ｈ_{（ｎ−１｜ｎ−ｊ）}を前記予測フィルタに入力した場合に、前記予測フィルタの出力である前記将来の理想制御信号ｑ２ｈ_{（ｎ＋ｋ）}を算出する、請求項４に記載の能動型振動騒音抑制装置。
6. 前記逆フィルタ記憶部は、周波数帯域の異なる複数の前記逆フィルタＧｈ^−１を記憶し、
   前記理想制御信号算出部は、前記誤差信号ｅ_（ｎ）に基づいて選択された前記逆フィルタＧｈ^−１を用いて、前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を算出する、請求項２に記載の能動型振動騒音抑制装置。
7. 前記逆フィルタＧｈ^−１は、前記抑制対象推定信号ｄｈ_（ｎ）を入力とした場合に、所定の周波数帯域を抽出された前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を出力するフィルタであり、
   前記逆フィルタ記憶部は、周波数帯域の異なる複数の前記逆フィルタＧｈ^−１を記憶し、
   前記理想制御信号算出部は、前記予測フィルタ算出部の出力と前記理想制御信号算出部により算出された前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）との差ｅ１_（ｎ）に基づいて前記逆フィルタＧｈ^−１を選択し、選択された前記逆フィルタＧｈ^−１を用いて、前記現在の理想制御信号ｑｈ_（ｎ）を算出する、請求項４又は５に記載の能動型振動騒音抑制装置。
8. 前記能動型振動騒音抑制装置は、
   モデル信号から所定の周波数帯域を抽出したモデル抽出信号を生成し、
   前記モデル抽出信号を前記伝達特性推定値Ｇｈに入力した場合のモデル出力信号を生成し、
   前記モデル抽出信号及び前記モデル出力信号を用いて、前記モデル出力信号を入力とし且つ前記モデル抽出信号を出力とするフィルタである前記逆フィルタＧｈ^−１を算出する、請求項２，３，６又は７に記載の能動型振動騒音抑制装置。

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