JP2827603B2 - 能動型騒音制御装置 - Google Patents
能動型騒音制御装置Info
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- JP2827603B2 JP2827603B2 JP3220659A JP22065991A JP2827603B2 JP 2827603 B2 JP2827603 B2 JP 2827603B2 JP 3220659 A JP3220659 A JP 3220659A JP 22065991 A JP22065991 A JP 22065991A JP 2827603 B2 JP2827603 B2 JP 2827603B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、騒音源からの騒音に制
御音源で発生させた騒音抑制信号を干渉させることによ
り騒音を抑制する能動型騒音制御装置に係り、特に空間
伝達関数をモデル化したモデル化空間伝達関数の推定値
から異常部位を検出することができる能動型騒音制御装
置に関する。
御音源で発生させた騒音抑制信号を干渉させることによ
り騒音を抑制する能動型騒音制御装置に係り、特に空間
伝達関数をモデル化したモデル化空間伝達関数の推定値
から異常部位を検出することができる能動型騒音制御装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の能動型騒音制御装置とし
ては、例えば特許出願公表平１−５０１３４４号公報に
記載されているものがある。この従来例は、ラウドスピ
ーカから制御音を放音することにより、車室内に騒音源
から伝達される騒音を低減させる能動型騒音制御装置で
あって、車室内の残留騒音を複数のマイクロフォンで検
出すると共に、騒音源の任意に選択し得る高調波を含む
少なくとも一つの基準信号を発生させ、これら残留騒音
検出信号と基準信号とをプロセッサ／記憶ユニットに供
給することにより、基準信号を適応フィルタ処理してラ
ウドスピーカの駆動信号を形成するようにしている。こ
こで、適応フィルタ処理では、その第ｉ番目のフィルタ
係数Ｗmi(n＋1)を、ＬＭＳアルゴリズムに従って、複数
のマイクロフォンの検出信号Ｖekの平均自乗和として設
定された評価関数Ｊを最小とするように、下記(1) 式に
従って順次更新するようにしている。
ては、例えば特許出願公表平１−５０１３４４号公報に
記載されているものがある。この従来例は、ラウドスピ
ーカから制御音を放音することにより、車室内に騒音源
から伝達される騒音を低減させる能動型騒音制御装置で
あって、車室内の残留騒音を複数のマイクロフォンで検
出すると共に、騒音源の任意に選択し得る高調波を含む
少なくとも一つの基準信号を発生させ、これら残留騒音
検出信号と基準信号とをプロセッサ／記憶ユニットに供
給することにより、基準信号を適応フィルタ処理してラ
ウドスピーカの駆動信号を形成するようにしている。こ
こで、適応フィルタ処理では、その第ｉ番目のフィルタ
係数Ｗmi(n＋1)を、ＬＭＳアルゴリズムに従って、複数
のマイクロフォンの検出信号Ｖekの平均自乗和として設
定された評価関数Ｊを最小とするように、下記(1) 式に
従って順次更新するようにしている。
【０００３】 ここで、Ｗmi(n) は前回即ちｎ番目のサンプル時のフィ
ルタ係数、μは収束係数、Ｖekはｋ番目のマイクロフォ
ン出力、ｘは騒音源に相関のある基準信号、Ｃ km′はｍ
番目のスピーカとｋ番目のマイクロフォンとの間の実空
間伝達関数をモデル化したモデル空間伝達関数に対応す
る基フィルタ係数である。
ルタ係数、μは収束係数、Ｖekはｋ番目のマイクロフォ
ン出力、ｘは騒音源に相関のある基準信号、Ｃ km′はｍ
番目のスピーカとｋ番目のマイクロフォンとの間の実空
間伝達関数をモデル化したモデル空間伝達関数に対応す
る基フィルタ係数である。
【０００４】また、プロセッサ／記憶ユニットは、初期
化プログラム中で、ホワイトノイズ発生器から発生させ
たホワイトノイズをスピーカに駆動信号として供給し、
これをマイクロホンで検出してその検出信号を入力する
ことにより、基フィルタ係数Ｃkm(n) の同定を行うよう
にしている。
化プログラム中で、ホワイトノイズ発生器から発生させ
たホワイトノイズをスピーカに駆動信号として供給し、
これをマイクロホンで検出してその検出信号を入力する
ことにより、基フィルタ係数Ｃkm(n) の同定を行うよう
にしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の能動型騒音制御装置にあっては、適応フィルタのフ
ィルタ係数を更新する制御アルゴリズムで、ラウドスピ
ーカ及びマイクロフォン間の実際の空間伝達関数Ｃkmそ
のものではなく、これをモデル化したモデル空間伝達関
数Ｃkm′を使用しているので、例えばラウドスピーカ，
マイクロフォンの劣化等により制御系に異常が発生して
実際の空間伝達関数が変化したときには、前記(1) 式で
算出される適応フィルタのフィルタ係数Ｗmi(n＋1)に誤
差を生じて評価関数Ｊが収束せずに発散し、異状音を発
生するおそれがある。
来の能動型騒音制御装置にあっては、適応フィルタのフ
ィルタ係数を更新する制御アルゴリズムで、ラウドスピ
ーカ及びマイクロフォン間の実際の空間伝達関数Ｃkmそ
のものではなく、これをモデル化したモデル空間伝達関
数Ｃkm′を使用しているので、例えばラウドスピーカ，
マイクロフォンの劣化等により制御系に異常が発生して
実際の空間伝達関数が変化したときには、前記(1) 式で
算出される適応フィルタのフィルタ係数Ｗmi(n＋1)に誤
差を生じて評価関数Ｊが収束せずに発散し、異状音を発
生するおそれがある。
【０００６】ここで、ラウドスピーカ、マイクロフォン
の断線、短絡等のハード異常に対しては、これらの電流
値を検出することにより、異常検出を行うことができる
が、ラウドスピーカ，マイクロフォン等の電気−音響変
換特性（特に周波数特性）の劣化については従来検出す
ることができず、特性劣化による異状音の発生を未然に
防止することができないという未解決の課題がある。
の断線、短絡等のハード異常に対しては、これらの電流
値を検出することにより、異常検出を行うことができる
が、ラウドスピーカ，マイクロフォン等の電気−音響変
換特性（特に周波数特性）の劣化については従来検出す
ることができず、特性劣化による異状音の発生を未然に
防止することができないという未解決の課題がある。
【０００７】そこで、本発明は、上記従来例の未解決の
課題に着目してなされたものであり、モデル空間伝達関
数推定値をもとに制御系の特性劣化を正確に検出するこ
とができる能動型騒音制御装置を提供することを目的と
している。
課題に着目してなされたものであり、モデル空間伝達関
数推定値をもとに制御系の特性劣化を正確に検出するこ
とができる能動型騒音制御装置を提供することを目的と
している。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に係る能動型騒音制御装置は、図１に示す
ように、制御騒音発生状態に応じた基準信号を適応フィ
ルタ手段を介して複数の制御音源に入力し、当該制御音
源から送出される音圧と周囲の騒音音圧との合成音圧を
複数の残留騒音検出手段で検出し、各制御音源及び残留
騒音検出手段間の空間伝達関数をモデル化したモデル空
間伝達関数をフィルタ係数とするフィルタ手段で前記基
準信号をフィルタ処理した信号と前記残留騒音検出信号
とに基づいてフィルタ係数更新手段で前記適応フィルタ
のフィルタ係数を更新するようにした能動型騒音制御装
置において、前記フィルタ手段に前記基準信号に代えて
テスト信号を供給すると同時に、前記各制御音源から選
択した制御音源に前記適応フィルタ手段の出力信号に代
えて前記テスト信号を供給するテスト信号供給手段と、
該テスト信号供給手段で選択した制御音源にテスト信号
を供給する毎に、当該テスト信号、個別に選択した前記
残留騒音検出手段で検出したテスト信号及び前記フィル
タ手段でフィルタ処理されたテスト信号に基づいてモデ
ル空間伝達関数を推定するモデル伝達関数推定手段と、
該モデル伝達関数推定手段で推定したモデル伝達関数推
定値と予め設定されたモデル伝達関数とを比較して異常
を検出する異常検出手段とを備えたことを特徴としてい
る。
に、請求項１に係る能動型騒音制御装置は、図１に示す
ように、制御騒音発生状態に応じた基準信号を適応フィ
ルタ手段を介して複数の制御音源に入力し、当該制御音
源から送出される音圧と周囲の騒音音圧との合成音圧を
複数の残留騒音検出手段で検出し、各制御音源及び残留
騒音検出手段間の空間伝達関数をモデル化したモデル空
間伝達関数をフィルタ係数とするフィルタ手段で前記基
準信号をフィルタ処理した信号と前記残留騒音検出信号
とに基づいてフィルタ係数更新手段で前記適応フィルタ
のフィルタ係数を更新するようにした能動型騒音制御装
置において、前記フィルタ手段に前記基準信号に代えて
テスト信号を供給すると同時に、前記各制御音源から選
択した制御音源に前記適応フィルタ手段の出力信号に代
えて前記テスト信号を供給するテスト信号供給手段と、
該テスト信号供給手段で選択した制御音源にテスト信号
を供給する毎に、当該テスト信号、個別に選択した前記
残留騒音検出手段で検出したテスト信号及び前記フィル
タ手段でフィルタ処理されたテスト信号に基づいてモデ
ル空間伝達関数を推定するモデル伝達関数推定手段と、
該モデル伝達関数推定手段で推定したモデル伝達関数推
定値と予め設定されたモデル伝達関数とを比較して異常
を検出する異常検出手段とを備えたことを特徴としてい
る。
【０００９】また、請求項２に係る能動型騒音制御装置
は、図２に示すように、制御騒音発生状態に応じた基準
信号を適応フィルタ手段を介して複数の制御音源に入力
し、当該制御音源から送出される音圧と周囲の騒音音圧
との合成音圧を複数の残留騒音検出手段で検出し、制御
音源及び残留騒音検出手段間の空間伝達関数をモデル化
したモデル空間伝達関数をフィルタ係数とするフィルタ
手段で前記基準信号をフィルタ処理した信号と前記残留
騒音検出信号とに基づいてフィルタ係数更新手段で前記
適応フィルタのフィルタ係数を更新するようにした能動
型騒音制御装置において、前記フィルタ手段に前記基準
信号に代えてテスト信号を供給すると同時に、前記各制
御音源から選択した制御音源に前記適応フィルタ手段の
出力信号に代えて前記テスト信号を供給するテスト信号
供給手段と、該テスト信号供給手段で選択した制御音源
にテスト信号を供給する毎に、当該テスト信号、個別に
選択した前記残留騒音検出手段で検出したテスト信号と
前記フィルタ手段でフィルタ処理されたテスト信号とに
基づいてモデル空間伝達関数を推定するモデル伝達関数
推定手段と、該モデル伝達関数推定手段で推定したモデ
ル伝達関数推定値をフーリエ変換して伝達系の周波数特
性を算出する周波数特性算出手段と、該周波数特性算出
手段で算出された周波数特性と予め設定された周波数特
性とを比較して異常を検出する異常検出手段とを備えた
ことを特徴としている。
は、図２に示すように、制御騒音発生状態に応じた基準
信号を適応フィルタ手段を介して複数の制御音源に入力
し、当該制御音源から送出される音圧と周囲の騒音音圧
との合成音圧を複数の残留騒音検出手段で検出し、制御
音源及び残留騒音検出手段間の空間伝達関数をモデル化
したモデル空間伝達関数をフィルタ係数とするフィルタ
手段で前記基準信号をフィルタ処理した信号と前記残留
騒音検出信号とに基づいてフィルタ係数更新手段で前記
適応フィルタのフィルタ係数を更新するようにした能動
型騒音制御装置において、前記フィルタ手段に前記基準
信号に代えてテスト信号を供給すると同時に、前記各制
御音源から選択した制御音源に前記適応フィルタ手段の
出力信号に代えて前記テスト信号を供給するテスト信号
供給手段と、該テスト信号供給手段で選択した制御音源
にテスト信号を供給する毎に、当該テスト信号、個別に
選択した前記残留騒音検出手段で検出したテスト信号と
前記フィルタ手段でフィルタ処理されたテスト信号とに
基づいてモデル空間伝達関数を推定するモデル伝達関数
推定手段と、該モデル伝達関数推定手段で推定したモデ
ル伝達関数推定値をフーリエ変換して伝達系の周波数特
性を算出する周波数特性算出手段と、該周波数特性算出
手段で算出された周波数特性と予め設定された周波数特
性とを比較して異常を検出する異常検出手段とを備えた
ことを特徴としている。
【００１０】
【作用】請求項１に係る能動型騒音制御装置において
は、テスト信号供給手段で、テスト信号を制御音源に選
択的に供給することにより、この選択された制御音源か
らテスト信号を出力する毎に、これを個別に選択した残
留騒音検出手段で検出して、選択された制御音源及び残
留騒音検出手段間の実際の空間伝達関数を含んだテスト
信号を得ると共に、テスト信号をフィルタ手段に供給し
て、前記実際の空間伝達関数をモデル化したモデル伝達
関数に対応するフィルタ係数でフィルタ処理する。そし
て、モデル伝達関数推定手段で、テスト信号、残留騒音
検出手段で検出したテスト信号及びフィルタ処理したテ
スト信号に基づいてモデル伝達関数を推定し、この推定
値を異常検出手段で、予め制御音源、残留騒音検出手段
が正常な状態で測定したモデル空間伝達関数とを比較す
ることにより、両者の差値が大きいときに異常と判断す
る。これにより、特性劣化した制御音源、残留騒音検出
手段を含む制御系を特定することができる。
は、テスト信号供給手段で、テスト信号を制御音源に選
択的に供給することにより、この選択された制御音源か
らテスト信号を出力する毎に、これを個別に選択した残
留騒音検出手段で検出して、選択された制御音源及び残
留騒音検出手段間の実際の空間伝達関数を含んだテスト
信号を得ると共に、テスト信号をフィルタ手段に供給し
て、前記実際の空間伝達関数をモデル化したモデル伝達
関数に対応するフィルタ係数でフィルタ処理する。そし
て、モデル伝達関数推定手段で、テスト信号、残留騒音
検出手段で検出したテスト信号及びフィルタ処理したテ
スト信号に基づいてモデル伝達関数を推定し、この推定
値を異常検出手段で、予め制御音源、残留騒音検出手段
が正常な状態で測定したモデル空間伝達関数とを比較す
ることにより、両者の差値が大きいときに異常と判断す
る。これにより、特性劣化した制御音源、残留騒音検出
手段を含む制御系を特定することができる。
【００１１】また、請求項２に係る能動型騒音制御装置
においては、モデル伝達関数推定手段で推定したモデル
伝達関数推定値を周波数特性算出手段で、フーリエ変換
することにより伝達系の周波数特性を算出し、異常検出
手段で、算出された周波数特性と予め設定した周波数特
性とを比較することにより、両者の差値が大きいときに
異常と判断する。
においては、モデル伝達関数推定手段で推定したモデル
伝達関数推定値を周波数特性算出手段で、フーリエ変換
することにより伝達系の周波数特性を算出し、異常検出
手段で、算出された周波数特性と予め設定した周波数特
性とを比較することにより、両者の差値が大きいときに
異常と判断する。
【００１２】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図３は、本発明を４気筒エンジンを搭載した車両
に適用した場合の一実施例を示す概略構成図である。図
３において、１は車体であって、車室２の前方に騒音源
としての４気筒エンジン３が配置されている。車室２内
には、前部座席４Ｆ及び後部座席４Ｒが配設されている
と共に、例えばダッシュボードの下部及び後部座席４Ｒ
の後方側に制御音源としてのオーディオ信号を出力する
制御音源を兼ねるラウドスピーカ５ａ及び５ｂが配設さ
れ、さらに天井の前方、中央及び後方部に夫々残留騒音
検出手段としてのマイクロフォン６ａ，６ｂ及び６ｃが
配設されている。
する。図３は、本発明を４気筒エンジンを搭載した車両
に適用した場合の一実施例を示す概略構成図である。図
３において、１は車体であって、車室２の前方に騒音源
としての４気筒エンジン３が配置されている。車室２内
には、前部座席４Ｆ及び後部座席４Ｒが配設されている
と共に、例えばダッシュボードの下部及び後部座席４Ｒ
の後方側に制御音源としてのオーディオ信号を出力する
制御音源を兼ねるラウドスピーカ５ａ及び５ｂが配設さ
れ、さらに天井の前方、中央及び後方部に夫々残留騒音
検出手段としてのマイクロフォン６ａ，６ｂ及び６ｃが
配設されている。
【００１３】また、エンジン３には、クランク角センサ
７が取付けられ、このクランク角センサ７から例えばク
ランク軸が１８０度回転する毎に１サイクルの正弦波状
信号でなる基準信号としてのクランク角検出信号Ｘが出
力される。さらに、車両には、自己診断を行う場合のテ
スト信号としてのホワイトノイズをコントローラ１５か
らの制御信号ＣＢによって発生するホワイトノイズ発生
器９と、例えば運転席近傍に配置された自己診断スイッ
チ１０（図４参照）とが搭載されている。
７が取付けられ、このクランク角センサ７から例えばク
ランク軸が１８０度回転する毎に１サイクルの正弦波状
信号でなる基準信号としてのクランク角検出信号Ｘが出
力される。さらに、車両には、自己診断を行う場合のテ
スト信号としてのホワイトノイズをコントローラ１５か
らの制御信号ＣＢによって発生するホワイトノイズ発生
器９と、例えば運転席近傍に配置された自己診断スイッ
チ１０（図４参照）とが搭載されている。
【００１４】そして、マイクロフォン６ａ〜６ｃから出
力される残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ 3 がコントローラ１
５に入力されると共に、クランク角センサ７のクランク
角検出信号Ｘ、ホワイトノイズ発生器９のホワイトノイ
ズ及び自己診断スイッチ１０のスイッチ信号もコントロ
ーラ１５に入力される。コントローラ１５は、図６に示
すように、クランク角検出信号Ｘ及びホワイトノイズＸ
Ｗが入力されこれらをマイクロコンピュータ２６からの
制御信号ＣＣによって選択するアナログマルチプレクサ
２０と、このアナログマルチプレクサ２０の選択出力を
Ａ／Ｄ変換して出力するＡ／Ｄ変換回路２１と、マイク
ロフォン６ａ〜６ｃの残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ3 を増
幅する増幅器２２ａ〜２２ｃと、これら増幅器２２ａ〜
２２ｃの増幅出力をＡ／Ｄ変換して出力するＡ／Ｄ変換
回路２３ａ〜２３ｃと、各Ａ／Ｄ変換回路２１，２３ａ
〜２３ｃの変換出力、自己診断スイッチ１０のスイッチ
信号が入力されるマイクロコンピュータ２６と、このマ
イクロコンピュータ２６から出力されるラウドスピーカ
５ａ，５ｂの駆動信号ｙ1,ｙ2 をＤ／Ａ変換して出力す
るＤ／Ａ変換回路２７ａ，２７ｂと、これらＤ／Ａ変換
回路２７ａ，２７ｂの出力及びホワイトノイズ発生器９
のホワイトノイズが入力され、これらをマイクロコンピ
ュータ２６からの制御信号ＣＡによって選択するアナロ
グマルチプレクサ２８ａ，２８ｂと、これらアナログマ
ルチプレクサ２８ａ，２８ｂから出力されるアナログ信
号を増幅してラウドスピーカ５ａ，５ｂに供給する増幅
器２９ａ，２９ｂと、マイクロコンピュータ２６から出
力される自己診断結果を表す表示データを表示する例え
ば液晶表示器で構成される表示装置３０と、マイクロコ
ンピュータ２６から出力される制御信号ＣＡ1 及びＣＡ
2が入力され、これらの論理和を制御信号ＣＣとしてア
ナログマルチプレクサ２８ａ，２８ｂに出力するＯＲゲ
ート３１とを備えている。
力される残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ 3 がコントローラ１
５に入力されると共に、クランク角センサ７のクランク
角検出信号Ｘ、ホワイトノイズ発生器９のホワイトノイ
ズ及び自己診断スイッチ１０のスイッチ信号もコントロ
ーラ１５に入力される。コントローラ１５は、図６に示
すように、クランク角検出信号Ｘ及びホワイトノイズＸ
Ｗが入力されこれらをマイクロコンピュータ２６からの
制御信号ＣＣによって選択するアナログマルチプレクサ
２０と、このアナログマルチプレクサ２０の選択出力を
Ａ／Ｄ変換して出力するＡ／Ｄ変換回路２１と、マイク
ロフォン６ａ〜６ｃの残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ3 を増
幅する増幅器２２ａ〜２２ｃと、これら増幅器２２ａ〜
２２ｃの増幅出力をＡ／Ｄ変換して出力するＡ／Ｄ変換
回路２３ａ〜２３ｃと、各Ａ／Ｄ変換回路２１，２３ａ
〜２３ｃの変換出力、自己診断スイッチ１０のスイッチ
信号が入力されるマイクロコンピュータ２６と、このマ
イクロコンピュータ２６から出力されるラウドスピーカ
５ａ，５ｂの駆動信号ｙ1,ｙ2 をＤ／Ａ変換して出力す
るＤ／Ａ変換回路２７ａ，２７ｂと、これらＤ／Ａ変換
回路２７ａ，２７ｂの出力及びホワイトノイズ発生器９
のホワイトノイズが入力され、これらをマイクロコンピ
ュータ２６からの制御信号ＣＡによって選択するアナロ
グマルチプレクサ２８ａ，２８ｂと、これらアナログマ
ルチプレクサ２８ａ，２８ｂから出力されるアナログ信
号を増幅してラウドスピーカ５ａ，５ｂに供給する増幅
器２９ａ，２９ｂと、マイクロコンピュータ２６から出
力される自己診断結果を表す表示データを表示する例え
ば液晶表示器で構成される表示装置３０と、マイクロコ
ンピュータ２６から出力される制御信号ＣＡ1 及びＣＡ
2が入力され、これらの論理和を制御信号ＣＣとしてア
ナログマルチプレクサ２８ａ，２８ｂに出力するＯＲゲ
ート３１とを備えている。
【００１５】ここで、マイクロコンピュータ２６は、常
時、順次更新されるフィルタ係数Ｗ miに基づいて基準信
号としてのクランク角検出信号Ｘのたたみ込み演算を行
ってラウドスピーカ５ａ，５ｂに対する駆動信号ｙ1,ｙ
2 を算出する適応ディジタルフィルタ処理と、クランク
角検出信号Ｘに基づきマイクロフォン及びスピーカ間の
空間伝達関数の組合せ数に応じて、モデル化したモデル
空間伝達関数に対応するフィルタ係数でフィルタ処理さ
れた基準信号ｒkm（後述する(6),(7) 式参照）を生成す
るディジタルフィルタ処理と、このフィルタ処理された
基準信号ｒkmと残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ3 とに基づき
適応ディジタルフィルタ処理におけるフィルタ係数Ｗmi
をＬＭＳ(Least Mean Square) アルゴリズムを用いて更
新するフィルタ係数更新処理とを実行すると共に、自己
診断スイッチ１０をオン状態とすることにより、各制御
系が正常であるか否かを判断する自己診断処理を実行す
る。
時、順次更新されるフィルタ係数Ｗ miに基づいて基準信
号としてのクランク角検出信号Ｘのたたみ込み演算を行
ってラウドスピーカ５ａ，５ｂに対する駆動信号ｙ1,ｙ
2 を算出する適応ディジタルフィルタ処理と、クランク
角検出信号Ｘに基づきマイクロフォン及びスピーカ間の
空間伝達関数の組合せ数に応じて、モデル化したモデル
空間伝達関数に対応するフィルタ係数でフィルタ処理さ
れた基準信号ｒkm（後述する(6),(7) 式参照）を生成す
るディジタルフィルタ処理と、このフィルタ処理された
基準信号ｒkmと残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ3 とに基づき
適応ディジタルフィルタ処理におけるフィルタ係数Ｗmi
をＬＭＳ(Least Mean Square) アルゴリズムを用いて更
新するフィルタ係数更新処理とを実行すると共に、自己
診断スイッチ１０をオン状態とすることにより、各制御
系が正常であるか否かを判断する自己診断処理を実行す
る。
【００１６】ここで、マイクロコンピュータ２６の制御
原理を一般式を用いて説明する。今、第ｋ番目のマイク
ロフォン６ａ〜６ｃが検出した残留騒音検出信号をｅk
(n)、ラウドスピーカ５ａ及び５ｂからの制御音（二次
音）が無いときの第ｋ番目のマイクロフォン６ａ〜６ｃ
が検出した残留騒音検出信号をｅpt(n) 、第ｍ番目のラ
ウドスピーカ５ａ及び５ｂと第ｋ番目のマイクロフォン
６ａ〜６ｃとの間の伝達関数ＨkmをＦＩＲ（有限インパ
ルス応答）関数で表したときの第ｊ番目（ｊ＝０，１，
２，──Ｉc - 1 ）の項に対応するフィルタ係数をＣ
kmj ′、クランク角検出信号をＸ(n) 、このクランク角
検出信号Ｘ(n) を入力しｍ番目のラウドスピーカ５ａ及
び５ｂを駆動する適応ディジタルフィルタの第ｉ番目
（ｉ＝０，１，２，─ＩF -1）の係数をＷmiとすると、
下記(2) 式が成立する。
原理を一般式を用いて説明する。今、第ｋ番目のマイク
ロフォン６ａ〜６ｃが検出した残留騒音検出信号をｅk
(n)、ラウドスピーカ５ａ及び５ｂからの制御音（二次
音）が無いときの第ｋ番目のマイクロフォン６ａ〜６ｃ
が検出した残留騒音検出信号をｅpt(n) 、第ｍ番目のラ
ウドスピーカ５ａ及び５ｂと第ｋ番目のマイクロフォン
６ａ〜６ｃとの間の伝達関数ＨkmをＦＩＲ（有限インパ
ルス応答）関数で表したときの第ｊ番目（ｊ＝０，１，
２，──Ｉc - 1 ）の項に対応するフィルタ係数をＣ
kmj ′、クランク角検出信号をＸ(n) 、このクランク角
検出信号Ｘ(n) を入力しｍ番目のラウドスピーカ５ａ及
び５ｂを駆動する適応ディジタルフィルタの第ｉ番目
（ｉ＝０，１，２，─ＩF -1）の係数をＷmiとすると、
下記(2) 式が成立する。
【００１７】 ここで、（ｎ）が付く項は、いずれもサンプリング時刻
ｎのサンプル値であり、また、Ｋはマイクロフォン６ａ
〜６ｃの数（本実施例では３個）、Ｍはラウドスピーカ
５ａ及び５ｂの数（本実施例では２個）、ＩC はＦＩＲ
ディジタルフィルタで表現されたフィルタ係数Ｃkm′の
タップ数（フィルタ次数）、ＩF は適応ディジタルフィ
ルタで表現されたフィルタ係数Ｗmiのタップ数（フィル
タ次数）である。
ｎのサンプル値であり、また、Ｋはマイクロフォン６ａ
〜６ｃの数（本実施例では３個）、Ｍはラウドスピーカ
５ａ及び５ｂの数（本実施例では２個）、ＩC はＦＩＲ
ディジタルフィルタで表現されたフィルタ係数Ｃkm′の
タップ数（フィルタ次数）、ＩF は適応ディジタルフィ
ルタで表現されたフィルタ係数Ｗmiのタップ数（フィル
タ次数）である。
【００１８】上記(2) 式中の右辺の「｛ΣＷmi・Ｘ(n-j
-i) ｝」（＝ｙm ）の項は、クランク角検出信号Ｘを適
応ディジタルフィルタ処理したときの出力を表し、「Σ
Ｃkm j ・｛ΣＷmi・Ｘ(n-j-i) ｝」の項は第ｍ番目のス
ピーカ５ａ及び５ｂに入力された信号エネルギがこれら
スピーカ５ａ及び５ｂから音響エネルギとして出力さ
れ、車室内の空間伝達関数Ｃkmを経て第ｋ番目のマイク
ロフォン６ａ〜６ｃに到達したときの信号を表し、さら
に「ΣΣＣkmj ・｛ΣＷmi・Ｘ(n-j-i) ｝」の右辺第２
項全体は、第ｋ番目のマイクロフォン６ａ〜６ｃへの到
達信号を全スピーカについて足し合わせているから、第
ｋ番目のマイクロフォン６ａ〜６ｃに到達する二次音の
総和を表す。
-i) ｝」（＝ｙm ）の項は、クランク角検出信号Ｘを適
応ディジタルフィルタ処理したときの出力を表し、「Σ
Ｃkm j ・｛ΣＷmi・Ｘ(n-j-i) ｝」の項は第ｍ番目のス
ピーカ５ａ及び５ｂに入力された信号エネルギがこれら
スピーカ５ａ及び５ｂから音響エネルギとして出力さ
れ、車室内の空間伝達関数Ｃkmを経て第ｋ番目のマイク
ロフォン６ａ〜６ｃに到達したときの信号を表し、さら
に「ΣΣＣkmj ・｛ΣＷmi・Ｘ(n-j-i) ｝」の右辺第２
項全体は、第ｋ番目のマイクロフォン６ａ〜６ｃへの到
達信号を全スピーカについて足し合わせているから、第
ｋ番目のマイクロフォン６ａ〜６ｃに到達する二次音の
総和を表す。
【００１９】次いで、評価関数Ｊを下記(3) 式のように
置く。 そして、本実施例では、ＬＭＳアルゴリズムを採用し、
評価関数Ｊを最小とするフィルタ係数Ｗmiを求め、適応
ディジタルフィルタ処理の各フィルタ係数Ｗmiを更新す
る。最急降下法であるＬＭＳアルゴリズムは、適応ディ
ジタルフィルタ処理のフィルタ係数としてｎ番目の値Ｗ
mi(n)を用い、平均自乗誤差の勾配∂Ｊ／∂Ｗmiを算出
し、これをα倍して（ｎ＋１）番目の値Ｗmi(n＋1)を求
め、評価関数Ｊの値を小さくするように演算を実行す
る。
置く。 そして、本実施例では、ＬＭＳアルゴリズムを採用し、
評価関数Ｊを最小とするフィルタ係数Ｗmiを求め、適応
ディジタルフィルタ処理の各フィルタ係数Ｗmiを更新す
る。最急降下法であるＬＭＳアルゴリズムは、適応ディ
ジタルフィルタ処理のフィルタ係数としてｎ番目の値Ｗ
mi(n)を用い、平均自乗誤差の勾配∂Ｊ／∂Ｗmiを算出
し、これをα倍して（ｎ＋１）番目の値Ｗmi(n＋1)を求
め、評価関数Ｊの値を小さくするように演算を実行す
る。
【００２０】この勾配∂Ｊ／∂Ｗmiの計算式は、(3) 式
より、 そして、前記 (2)式より、 となるので、 ここで、(5) 式の右辺を、 とおくと、フィルタ係数に対する評価関数の勾配∂Ｊ／
∂Ｗmiは、 で表すことができる。
より、 そして、前記 (2)式より、 となるので、 ここで、(5) 式の右辺を、 とおくと、フィルタ係数に対する評価関数の勾配∂Ｊ／
∂Ｗmiは、 で表すことができる。
【００２１】したがって、フィルタ係数の更新式は、重
み係数γk も含めた形で下記(9) 式で与えられる。 ここで、αは収束係数であり、適応ディジタルフィルタ
処理が最適に収束する速度や、その際の安定性に関与す
る。
み係数γk も含めた形で下記(9) 式で与えられる。 ここで、αは収束係数であり、適応ディジタルフィルタ
処理が最適に収束する速度や、その際の安定性に関与す
る。
【００２２】このように、適応ディジタルフィルタ処理
におけるフィルタ係数Ｗmi(n+1) を、マイクロフォン６
ａ〜６ｃから出力される残留騒音検出信号ｅ1(n)〜ｅ
3(n)とクランク角センサ７からのクランク角検出信号Ｘ
(n) とに基づいてＬＭＳアルゴリズムに従って順次更新
することにより、入力される残留騒音検出信号ｅ1(n)〜
ｅ3(n)を最小とする駆動信号ｙ1(n)及びｙ2(n)が形成さ
れ、これらがラウドスピーカ５ａ及び５ｂに供給され
て、これらから出力される制御音によって車室２内の騒
音が相殺される。
におけるフィルタ係数Ｗmi(n+1) を、マイクロフォン６
ａ〜６ｃから出力される残留騒音検出信号ｅ1(n)〜ｅ
3(n)とクランク角センサ７からのクランク角検出信号Ｘ
(n) とに基づいてＬＭＳアルゴリズムに従って順次更新
することにより、入力される残留騒音検出信号ｅ1(n)〜
ｅ3(n)を最小とする駆動信号ｙ1(n)及びｙ2(n)が形成さ
れ、これらがラウドスピーカ５ａ及び５ｂに供給され
て、これらから出力される制御音によって車室２内の騒
音が相殺される。
【００２３】次に、上記実施例の動作をマイクロコンピ
ュータ２６の処理手順を示す図５のフローチャートを伴
って説明する。なお、全体のシステムはキースイッチが
オン状態となったときに、電源が投入され、マイクロコ
ンピュータ２６で図７に示すタイマ割込処理を所定時間
（例えば１msec）毎に実行する。なお、電源投入時のメ
インプログラムによる初期化処理によって制御信号ＣＡ
1 及びＣＡ2 が共に“０”に設定され、これによりアナ
ログマルチプレクサ２８ａ，２８ｂによってマイクロコ
ンピュータ２６から出力される駆動信号ｙ1,ｙ2 が選択
されると共に、アナログマルチプレクサ２０によってク
ランク角検出信号Ｘが選択される。
ュータ２６の処理手順を示す図５のフローチャートを伴
って説明する。なお、全体のシステムはキースイッチが
オン状態となったときに、電源が投入され、マイクロコ
ンピュータ２６で図７に示すタイマ割込処理を所定時間
（例えば１msec）毎に実行する。なお、電源投入時のメ
インプログラムによる初期化処理によって制御信号ＣＡ
1 及びＣＡ2 が共に“０”に設定され、これによりアナ
ログマルチプレクサ２８ａ，２８ｂによってマイクロコ
ンピュータ２６から出力される駆動信号ｙ1,ｙ2 が選択
されると共に、アナログマルチプレクサ２０によってク
ランク角検出信号Ｘが選択される。
【００２４】そして、ステップＳ１で、自己診断モード
が設定されているか否かを判定する。この判定は運転席
近傍に配設された自己診断スイッチ１０がオン状態であ
るか否かによって行い、自己診断スイッチ１０がオフ状
態であるときにはステップＳ２に移行して、図６に示す
通常騒音抑制制御処理を実行し、自己診断スイッチ１０
がオン状態であるときにはステップＳ３に移行して、図
７に示す自己診断処理を実行する。
が設定されているか否かを判定する。この判定は運転席
近傍に配設された自己診断スイッチ１０がオン状態であ
るか否かによって行い、自己診断スイッチ１０がオフ状
態であるときにはステップＳ２に移行して、図６に示す
通常騒音抑制制御処理を実行し、自己診断スイッチ１０
がオン状態であるときにはステップＳ３に移行して、図
７に示す自己診断処理を実行する。
【００２５】通常騒音抑制制御処理は、図６に示すよう
に、先ずステップＳ２１で残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ3
及び基準信号Ｘ(n) を読込み、次いでステップＳ２２に
移行して、前記(7) 式に対応するディジタルフィルタ処
理を行ってフィルタ処理された基準信号ｒkmを算出し、
次いでステップＳ２３に移行して算出されたフィルタ処
理された基準信号ｒkmと残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ3 と
に基づいて前記(9) 式に従ったフィルタ係数更新処理を
行ってフィルタ係数Ｗmi(n+1) を算出し、次いでステッ
プＳ２４に移行して算出されたフィルタ係数Ｗmi(n+1)
をもとに適応ディジタルフィルタ処理を実行してラウド
スピーカ５ａ，５ｂに対する駆動信号ｙ1,ｙ2 を算出
し、次いでステップＳ２５に移行して算出した駆動信号
ｙ1,ｙ2 をＤ／Ａ変換回路２７ａ，２７ｂに出力してか
ら通常騒音抑制制御処理を終了し、タイマ割込処理を終
了して所定のメインプログラムに復帰する。
に、先ずステップＳ２１で残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ3
及び基準信号Ｘ(n) を読込み、次いでステップＳ２２に
移行して、前記(7) 式に対応するディジタルフィルタ処
理を行ってフィルタ処理された基準信号ｒkmを算出し、
次いでステップＳ２３に移行して算出されたフィルタ処
理された基準信号ｒkmと残留騒音検出信号ｅ1 〜ｅ3 と
に基づいて前記(9) 式に従ったフィルタ係数更新処理を
行ってフィルタ係数Ｗmi(n+1) を算出し、次いでステッ
プＳ２４に移行して算出されたフィルタ係数Ｗmi(n+1)
をもとに適応ディジタルフィルタ処理を実行してラウド
スピーカ５ａ，５ｂに対する駆動信号ｙ1,ｙ2 を算出
し、次いでステップＳ２５に移行して算出した駆動信号
ｙ1,ｙ2 をＤ／Ａ変換回路２７ａ，２７ｂに出力してか
ら通常騒音抑制制御処理を終了し、タイマ割込処理を終
了して所定のメインプログラムに復帰する。
【００２６】また、自己診断処理は、図７に示すよう
に、先ずステップＳ３１で駆動信号ｙ 1 及びｙ2 を共に
零とすると共に、ラウドスピーカ５ａ，５ｂを選択する
変数ｍ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃを選択する変数ｋ
を共に“１”に設定する。次いで、ステップＳ３２に移
行して、“１”の制御信号ＣＡ1 をアナログマルチプレ
クサ２８ａに出力して、その入力側をホワイトノイズ発
生器９側に切換える。これによって、ラウドスピーカ５
ａのみがホワイトノイズ信号の出力が可能な状態とな
る。次いで、ステップＳ３３に移行して、論理値“１”
の制御信号ＣＢをホワイトノイズ発生器９に出力して、
これを起動してからステップＳ３４に移行する。
に、先ずステップＳ３１で駆動信号ｙ 1 及びｙ2 を共に
零とすると共に、ラウドスピーカ５ａ，５ｂを選択する
変数ｍ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃを選択する変数ｋ
を共に“１”に設定する。次いで、ステップＳ３２に移
行して、“１”の制御信号ＣＡ1 をアナログマルチプレ
クサ２８ａに出力して、その入力側をホワイトノイズ発
生器９側に切換える。これによって、ラウドスピーカ５
ａのみがホワイトノイズ信号の出力が可能な状態とな
る。次いで、ステップＳ３３に移行して、論理値“１”
の制御信号ＣＢをホワイトノイズ発生器９に出力して、
これを起動してからステップＳ３４に移行する。
【００２７】このステップＳ３４では、各マイクロフォ
ン６ａ〜６ｃ中の選択されたマイクロフォンからの残留
騒音検出信号ｅkmを読込むと共に、ホワイトノイズ発生
器９からのホワイトノイズＸＷを読込み、次いでステッ
プＳ３５に移行して、ホワイトノイズＸＷをモデル空間
伝達関数Ｃkm′をフィルタ係数とするディジタルフィル
タ処理することにより、フィルタ処理されたホワイトノ
イズ信号ｒkm（＝Ｃkm′×ＸＷ）を算出する。
ン６ａ〜６ｃ中の選択されたマイクロフォンからの残留
騒音検出信号ｅkmを読込むと共に、ホワイトノイズ発生
器９からのホワイトノイズＸＷを読込み、次いでステッ
プＳ３５に移行して、ホワイトノイズＸＷをモデル空間
伝達関数Ｃkm′をフィルタ係数とするディジタルフィル
タ処理することにより、フィルタ処理されたホワイトノ
イズ信号ｒkm（＝Ｃkm′×ＸＷ）を算出する。
【００２８】次いで、ステップＳ３６に移行して、実際
のスピーカ５ａ，５ｂとマイクロフォン６ａ〜６ｃ間の
空間伝達関数Ｃkm′を含む残留騒音検出信号ｅkmからフ
ィルタ処理されたホワイトノイズ信号ｒkmを減算して両
者の偏差εkmを算出する。次いで、ステップＳ３７に移
行して、下記(10)式の演算を行って、次回のステップＳ
３５におけるディジタルフィルタ処理のフィルタ係数Ｃ
km′(n+1) を算出し、算出したフィルタ係数Ｃkm′(n+
1) を更新してからステップＳ３８に移行する。
のスピーカ５ａ，５ｂとマイクロフォン６ａ〜６ｃ間の
空間伝達関数Ｃkm′を含む残留騒音検出信号ｅkmからフ
ィルタ処理されたホワイトノイズ信号ｒkmを減算して両
者の偏差εkmを算出する。次いで、ステップＳ３７に移
行して、下記(10)式の演算を行って、次回のステップＳ
３５におけるディジタルフィルタ処理のフィルタ係数Ｃ
km′(n+1) を算出し、算出したフィルタ係数Ｃkm′(n+
1) を更新してからステップＳ３８に移行する。
【００２９】 Ｃkm′(n+1) ＝Ｃkm′(n) −α・εkm(n) ・Ｘ(n-i) …………(10) このフィルタ係数更新式は、ディジタルフィルタ処理の
フィルタ係数Ｃkm′の評価関数Ｊを下記(11)式のように
置き、ＬＭＳアルゴリズムを採用して、評価関数Ｊを最
小とするフィルタ係数Ｃkm′(n+1)を求める。 Ｊ＝Ｅ｛εk (n)2｝ …………(11) 但し、Ｅ｛ ｝は期待値である。
フィルタ係数Ｃkm′の評価関数Ｊを下記(11)式のように
置き、ＬＭＳアルゴリズムを採用して、評価関数Ｊを最
小とするフィルタ係数Ｃkm′(n+1)を求める。 Ｊ＝Ｅ｛εk (n)2｝ …………(11) 但し、Ｅ｛ ｝は期待値である。
【００３０】そして、時刻ｎでのフィルタ係数Ｃkm′の
値Ｃkm′(n) で評価関数Ｊを微分した値即ち勾配に比例
した量をＣkm′(n) から減算することで、フィルタ係数
Ｃkm′(n) を逐次更新することにより、評価関数Ｊを最
小とする目標フィルタ係数Ｃ opt に近づいて行く。具体
的には、 となり、ＬＭＳアルゴリズムでは期待値の代わりにεk
(n) Ｘ(n-i) の瞬時値をそのまま使うことにより、前記
(10)式のフィルタ係数Ｃkm′(n+1）を得ることができ
る。
値Ｃkm′(n) で評価関数Ｊを微分した値即ち勾配に比例
した量をＣkm′(n) から減算することで、フィルタ係数
Ｃkm′(n) を逐次更新することにより、評価関数Ｊを最
小とする目標フィルタ係数Ｃ opt に近づいて行く。具体
的には、 となり、ＬＭＳアルゴリズムでは期待値の代わりにεk
(n) Ｘ(n-i) の瞬時値をそのまま使うことにより、前記
(10)式のフィルタ係数Ｃkm′(n+1）を得ることができ
る。
【００３１】ステップＳ３８では、フィルタ係数Ｃkm′
を更新するための前記(10)式の右辺第２項即ちフィルタ
係数に対する評価関数Ｊの勾配（αεk (n) ＸＷ(n-i)
）が所定値ΔＪ以下となって評価関数Ｊが最小となる
目標フィルタ係数Ｃopt に達したか否かを判定し、αε
k (n) ＸＷ(n-i) ≧ΔＪであるときには、フィルタ係数
Ｃkm′(n) が目標フィルタ係数Ｃopt に達していないも
のと判断して、前記ステップＳ３４に戻り、αεk (n)
ＸＷ(n-i) ＜ΔＪであるときには、目標フィルタ係数Ｃ
opt に達して同定が完了したものと判断してステップＳ
３９に移行する。
を更新するための前記(10)式の右辺第２項即ちフィルタ
係数に対する評価関数Ｊの勾配（αεk (n) ＸＷ(n-i)
）が所定値ΔＪ以下となって評価関数Ｊが最小となる
目標フィルタ係数Ｃopt に達したか否かを判定し、αε
k (n) ＸＷ(n-i) ≧ΔＪであるときには、フィルタ係数
Ｃkm′(n) が目標フィルタ係数Ｃopt に達していないも
のと判断して、前記ステップＳ３４に戻り、αεk (n)
ＸＷ(n-i) ＜ΔＪであるときには、目標フィルタ係数Ｃ
opt に達して同定が完了したものと判断してステップＳ
３９に移行する。
【００３２】このステップＳ３９では、最終的に更新さ
れたフィルタ係数Ｃkm′から予め記憶装置に記憶されて
いる良品のラウドスピーカ５ａ，５ｂ及びマイクロフォ
ン６ａ〜６ｃを使用して測定したフィルタ係数Ｃkm′
(I) との差値の絶対値ΔＣkmを算出し、次いでステップ
Ｓ４０に移行して、算出した差値の絶対値ΔＣkmが予め
設定した閾値ΔＣT を越えているか否かを判定し、ΔＣ
km＞ΔＣT であるときには第ｍ番目のラウドスピーカ及
び第ｋ番目のマイクロフォンを含む制御系に周波数特性
劣化等の異常が発生しているものと判断してステップＳ
４１に移行し、この制御系が異常である旨の異常データ
を記憶装置の不良状態記憶領域に記憶してからステップ
Ｓ４２に移行し、ΔＣkm≦ΔＣTであるときには、第ｍ
番目のラウドスピーカ及び第ｋ番目のマイクロフォンを
含む制御系が正常状態であると判断して直接ステップＳ
４２に移行する。
れたフィルタ係数Ｃkm′から予め記憶装置に記憶されて
いる良品のラウドスピーカ５ａ，５ｂ及びマイクロフォ
ン６ａ〜６ｃを使用して測定したフィルタ係数Ｃkm′
(I) との差値の絶対値ΔＣkmを算出し、次いでステップ
Ｓ４０に移行して、算出した差値の絶対値ΔＣkmが予め
設定した閾値ΔＣT を越えているか否かを判定し、ΔＣ
km＞ΔＣT であるときには第ｍ番目のラウドスピーカ及
び第ｋ番目のマイクロフォンを含む制御系に周波数特性
劣化等の異常が発生しているものと判断してステップＳ
４１に移行し、この制御系が異常である旨の異常データ
を記憶装置の不良状態記憶領域に記憶してからステップ
Ｓ４２に移行し、ΔＣkm≦ΔＣTであるときには、第ｍ
番目のラウドスピーカ及び第ｋ番目のマイクロフォンを
含む制御系が正常状態であると判断して直接ステップＳ
４２に移行する。
【００３３】ステップＳ４２では、マイクロフォン数を
表す変数ｋが“３”に達したか否かを判定する。この判
定は、第ｍ番目のラウドスピーカからのホワイトノイズ
信号を全てのマイクロフォンで受信してそれらの制御系
の診断が終了したか否かを判定するものであり、ｋ＜３
であるときには、ステップＳ４３に移行して、変数ｋを
インクリメントしてから前記ステップＳ３４に戻り、ｋ
＝３であるときには、全てのマイクロフォンについて診
断が終了したものと判断して、ステップＳ４４に移行す
る。
表す変数ｋが“３”に達したか否かを判定する。この判
定は、第ｍ番目のラウドスピーカからのホワイトノイズ
信号を全てのマイクロフォンで受信してそれらの制御系
の診断が終了したか否かを判定するものであり、ｋ＜３
であるときには、ステップＳ４３に移行して、変数ｋを
インクリメントしてから前記ステップＳ３４に戻り、ｋ
＝３であるときには、全てのマイクロフォンについて診
断が終了したものと判断して、ステップＳ４４に移行す
る。
【００３４】このステップＳ４４では、ラウドスピーカ
数を表す変数ｍが“２”に達したか否かを判定する。こ
の判定は全てのラウドスピーカ５ａ，５ｂについて診断
を終了したか否かを判定するものであり、ｍ＜２である
ときにはステップＳ４５に移行して変数ｍをインクリメ
ントし、次いでステップＳ４６に移行して制御信号ＣＡ
1 を論理値“０”とし、且つ制御信号ＣＡ2 を論理値
“１”として、アナログマルチプレクサ２８ｂでホワイ
トノイズ発生器９のホワイトノイズＸＷを選択してから
前記ステップＳ３４に戻り、ｍ＝２であるときには、全
てのラウドスピーカ５ａ，５ｂとマイクロフォン６ａ〜
６ｃとの間のモデル空間伝達関数Ｃkm′の診断を完了し
たものと判断してステップＳ４７に移行する。
数を表す変数ｍが“２”に達したか否かを判定する。こ
の判定は全てのラウドスピーカ５ａ，５ｂについて診断
を終了したか否かを判定するものであり、ｍ＜２である
ときにはステップＳ４５に移行して変数ｍをインクリメ
ントし、次いでステップＳ４６に移行して制御信号ＣＡ
1 を論理値“０”とし、且つ制御信号ＣＡ2 を論理値
“１”として、アナログマルチプレクサ２８ｂでホワイ
トノイズ発生器９のホワイトノイズＸＷを選択してから
前記ステップＳ３４に戻り、ｍ＝２であるときには、全
てのラウドスピーカ５ａ，５ｂとマイクロフォン６ａ〜
６ｃとの間のモデル空間伝達関数Ｃkm′の診断を完了し
たものと判断してステップＳ４７に移行する。
【００３５】このステップＳ４７では、記憶装置の不良
状態記憶領域を検索して不良状態が記憶されているか否
かを判定し、不良状態が記憶されていないときには、騒
音抑制制御系が正常状態であると判断してステップＳ４
８に移行し、表示装置３０に正常状態を表す表示を行っ
てからステップＳ４９に移行して、制御信号ＣＡ2 を論
理値“０”としてから処理を終了して図５に戻り、不良
状態が記憶されているときには、ステップＳ５０に移行
して不良となった制御系を表示装置３０に表示してから
前記ステップＳ４９に移行する。
状態記憶領域を検索して不良状態が記憶されているか否
かを判定し、不良状態が記憶されていないときには、騒
音抑制制御系が正常状態であると判断してステップＳ４
８に移行し、表示装置３０に正常状態を表す表示を行っ
てからステップＳ４９に移行して、制御信号ＣＡ2 を論
理値“０”としてから処理を終了して図５に戻り、不良
状態が記憶されているときには、ステップＳ５０に移行
して不良となった制御系を表示装置３０に表示してから
前記ステップＳ４９に移行する。
【００３６】ここで、図６のステップＳ２２の処理がフ
ィルタ手段に対応し、ステップＳ２３の処理がフィルタ
係数更新手段に対応し、ステップＳ２４，Ｓ２５の処理
が適応フィルタ処理に対応し、図７のステップＳ３１〜
Ｓ３８、ステップＳ４２〜Ｓ４６の処理がモデル伝達関
数推定手段に対応し、ステップＳ３９〜Ｓ４１、Ｓ４７
〜Ｓ４９の処理が異常検出手段に対応している。
ィルタ手段に対応し、ステップＳ２３の処理がフィルタ
係数更新手段に対応し、ステップＳ２４，Ｓ２５の処理
が適応フィルタ処理に対応し、図７のステップＳ３１〜
Ｓ３８、ステップＳ４２〜Ｓ４６の処理がモデル伝達関
数推定手段に対応し、ステップＳ３９〜Ｓ４１、Ｓ４７
〜Ｓ４９の処理が異常検出手段に対応している。
【００３７】したがって、今、自己診断スイッチ１０が
オフ状態であるものとすると、図５の処理において、ス
テップＳ１からステップＳ２に移行して図６の通常騒音
抑制制御が実行される。このため、ラウドスピーカ５
ａ，５ｂ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃに劣化がなく、
これら間の実際の空間伝達関数Ｃkmとディジタルフィル
タ処理におけるモデル空間伝達関数Ｃkm′とが略一致し
ている正常状態であるものとすると、マイクロコンピュ
ータ２６でＬＭＳアルゴリズムに従って適応デジタルフ
ィルタ処理におけるフィルタ係数を順次更新して、評価
関数Ｊが最小となるようにラウドスピーカ５ａ，５ｂに
対する駆動信号ｙ1,ｙ2 が算出され、これがＤ／Ａ変換
回路２７ａ，２７ｂ及びアナログマルチプレクサ２８
ａ，２８ｂを介してラウドスピーカ５ａ，５ｂに供給さ
れる。このため、ラウドスピーカ５ａ，５ｂから駆動信
号ｙ1,ｙ2 に応じた制御音が発せられ、これが騒音と干
渉することにより、マイクロフォン６ａ〜６ｃの残留騒
音検出信号ｅ1 〜ｅ3 が最小となるように消音制御され
る。
オフ状態であるものとすると、図５の処理において、ス
テップＳ１からステップＳ２に移行して図６の通常騒音
抑制制御が実行される。このため、ラウドスピーカ５
ａ，５ｂ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃに劣化がなく、
これら間の実際の空間伝達関数Ｃkmとディジタルフィル
タ処理におけるモデル空間伝達関数Ｃkm′とが略一致し
ている正常状態であるものとすると、マイクロコンピュ
ータ２６でＬＭＳアルゴリズムに従って適応デジタルフ
ィルタ処理におけるフィルタ係数を順次更新して、評価
関数Ｊが最小となるようにラウドスピーカ５ａ，５ｂに
対する駆動信号ｙ1,ｙ2 が算出され、これがＤ／Ａ変換
回路２７ａ，２７ｂ及びアナログマルチプレクサ２８
ａ，２８ｂを介してラウドスピーカ５ａ，５ｂに供給さ
れる。このため、ラウドスピーカ５ａ，５ｂから駆動信
号ｙ1,ｙ2 に応じた制御音が発せられ、これが騒音と干
渉することにより、マイクロフォン６ａ〜６ｃの残留騒
音検出信号ｅ1 〜ｅ3 が最小となるように消音制御され
る。
【００３８】消音制御状態から例えば運転席近傍に配設
された自己診断スイッチ１０をオン状態とすると、図５
の処理が開始されたときにステップＳ１で自己診断モー
ドであると判断されるので、ステップＳ３に移行し、図
７の自己診断処理が実行される。このため、先ずマイク
ロコンピュータ２６から出力される駆動信号ｙ1 及びｙ
2 を零レベルとすると共に、変数ｋ及びｍを夫々“１”
に設定し（ステップＳ３１）、次いでアナログマルチプ
レクサ２０及び２８ａを夫々ホワイトノイズ発生器９側
に切換えてから（ステップＳ３２）、ホワイトノイズ発
生器９を起動してホワイトノイズ信号ＸＷを発生させる
（ステップＳ３３）。これにより、ホワイトノイズ信号
ＸＷがアナログマルチプレクサ２８ａ及び増幅器２９ａ
を介してラウドスピーカ５ａのみに供給され、このラウ
ドスピーカ５ａのみからホワイトノイズが出力され、こ
れらが各マイクロフォン６ａ〜６ｃで集音されて、これ
らマイクロフォン６ａ〜６ｃから残留騒音検出信号ｅ1
〜ｅ3 が出力される。
された自己診断スイッチ１０をオン状態とすると、図５
の処理が開始されたときにステップＳ１で自己診断モー
ドであると判断されるので、ステップＳ３に移行し、図
７の自己診断処理が実行される。このため、先ずマイク
ロコンピュータ２６から出力される駆動信号ｙ1 及びｙ
2 を零レベルとすると共に、変数ｋ及びｍを夫々“１”
に設定し（ステップＳ３１）、次いでアナログマルチプ
レクサ２０及び２８ａを夫々ホワイトノイズ発生器９側
に切換えてから（ステップＳ３２）、ホワイトノイズ発
生器９を起動してホワイトノイズ信号ＸＷを発生させる
（ステップＳ３３）。これにより、ホワイトノイズ信号
ＸＷがアナログマルチプレクサ２８ａ及び増幅器２９ａ
を介してラウドスピーカ５ａのみに供給され、このラウ
ドスピーカ５ａのみからホワイトノイズが出力され、こ
れらが各マイクロフォン６ａ〜６ｃで集音されて、これ
らマイクロフォン６ａ〜６ｃから残留騒音検出信号ｅ1
〜ｅ3 が出力される。
【００３９】そして、マイクロコンピュータ２６では、
変数ｋが“１”に設定されていることから、マイクロフ
ォン６ａから出力され増幅器２２ａで増幅され且つＡ／
Ｄ変換器２３ａでディジタル信号に変換された残留検出
信号ｅ1 と、ホワイトノイズ発生器９から出力されアナ
ログマルチプレクサ２０を介してＡ／Ｄ変換器２５に入
力され、このＡ／Ｄ変換器２５でディジタル値に変換さ
れたホワイトノイズ信号ＸＷとを読込み（ステップＳ３
４）、次いでホワイトノイズ信号ＸＷを、モデル空間伝
達関数Ｃ11′をフィルタ係数とするディジタルフィルタ
処理を行ってフィルタ処理された、マイクロフォン６ａ
の残留騒音検出信号ｅ1 に対応するホワイトノイズフィ
ルタ信号ｒ11を算出する（ステップＳ３５）。次いで、
入力された残留騒音検出信号ｅ1 と算出されたホワイト
ノイズフィルタ信号ｒ11との偏差ε11を算出し（ステッ
プＳ３６）、この偏差ε11をもとに前述した(13)式の演
算を行うことにより、次回のステップＳ３５のディジタ
ルフィルタ処理におけるフィルタ係数Ｃ11′を更新し、
上記動作を評価関数Ｊに対するフィルタ係数Ｃ11′の勾
配が設定値ΔＪ以下となって評価関数が最小となる目標
フィルタ係数Ｃopt に達するまで繰り返し実行される。
変数ｋが“１”に設定されていることから、マイクロフ
ォン６ａから出力され増幅器２２ａで増幅され且つＡ／
Ｄ変換器２３ａでディジタル信号に変換された残留検出
信号ｅ1 と、ホワイトノイズ発生器９から出力されアナ
ログマルチプレクサ２０を介してＡ／Ｄ変換器２５に入
力され、このＡ／Ｄ変換器２５でディジタル値に変換さ
れたホワイトノイズ信号ＸＷとを読込み（ステップＳ３
４）、次いでホワイトノイズ信号ＸＷを、モデル空間伝
達関数Ｃ11′をフィルタ係数とするディジタルフィルタ
処理を行ってフィルタ処理された、マイクロフォン６ａ
の残留騒音検出信号ｅ1 に対応するホワイトノイズフィ
ルタ信号ｒ11を算出する（ステップＳ３５）。次いで、
入力された残留騒音検出信号ｅ1 と算出されたホワイト
ノイズフィルタ信号ｒ11との偏差ε11を算出し（ステッ
プＳ３６）、この偏差ε11をもとに前述した(13)式の演
算を行うことにより、次回のステップＳ３５のディジタ
ルフィルタ処理におけるフィルタ係数Ｃ11′を更新し、
上記動作を評価関数Ｊに対するフィルタ係数Ｃ11′の勾
配が設定値ΔＪ以下となって評価関数が最小となる目標
フィルタ係数Ｃopt に達するまで繰り返し実行される。
【００４０】そして、目標フィルタ係数Ｃopt に達する
と、そのときの更新されたフィルタ係数Ｃ11′と予め設
定された正常時のフィルタ係数Ｃ11′(I) との差値の絶
対値でなる偏差ΔＣ11を算出し（ステップＳ３９）、次
いで算出した偏差ΔＣ11が予め設定した閾値ΔＣT を越
えているか否かを判定し、ΔＣ11＜ΔＣT であるときに
はラウドスピーカ５ａ及びマイクロフォン６ａを含む制
御系が正常であると判断して直接ステップＳ４２に移行
し、ΔＣ11≧ΔＣT であるときには、ラウドスピーカ５
ａ及びマイクロフォン６ａを含む制御系が異常であると
判断して、その旨を記憶装置の不良状態記憶領域に記憶
して（ステップＳ４１）からステップＳ４２に移行す
る。
と、そのときの更新されたフィルタ係数Ｃ11′と予め設
定された正常時のフィルタ係数Ｃ11′(I) との差値の絶
対値でなる偏差ΔＣ11を算出し（ステップＳ３９）、次
いで算出した偏差ΔＣ11が予め設定した閾値ΔＣT を越
えているか否かを判定し、ΔＣ11＜ΔＣT であるときに
はラウドスピーカ５ａ及びマイクロフォン６ａを含む制
御系が正常であると判断して直接ステップＳ４２に移行
し、ΔＣ11≧ΔＣT であるときには、ラウドスピーカ５
ａ及びマイクロフォン６ａを含む制御系が異常であると
判断して、その旨を記憶装置の不良状態記憶領域に記憶
して（ステップＳ４１）からステップＳ４２に移行す
る。
【００４１】このとき、変数ｋが“１”であるので、こ
の変数ｋをインクリメントして“２”とし（ステップＳ
４３）てからステップＳ３４に戻る。このため、ラウド
スピーカ５ａからのホワイトノイズ信号を受信したマイ
クロフォン６ｂから出力される残留騒音検出信号ｅ2 と
ホワイトノイズ発生器９からのホワイトノイズ信号ＸＷ
とを読込み、これらに基づいて前述したと同様に、ラウ
ドスピーカ５ａとマイクロフォン６ｂとの間のモデル空
間伝達関数Ｃ12′を推定し、これが正常であるか否かを
判定する。
の変数ｋをインクリメントして“２”とし（ステップＳ
４３）てからステップＳ３４に戻る。このため、ラウド
スピーカ５ａからのホワイトノイズ信号を受信したマイ
クロフォン６ｂから出力される残留騒音検出信号ｅ2 と
ホワイトノイズ発生器９からのホワイトノイズ信号ＸＷ
とを読込み、これらに基づいて前述したと同様に、ラウ
ドスピーカ５ａとマイクロフォン６ｂとの間のモデル空
間伝達関数Ｃ12′を推定し、これが正常であるか否かを
判定する。
【００４２】以上の診断動作を繰り返して変数ｋが
“３”となった状態でステップＳ４２に移行すると、ラ
ウドスピーカ５ａと全てのマイクロフォン６ａ〜６ｃと
の間の各制御系についての診断が終了したものと判断
し、このときのラウドスピーカの数を表す変数ｍが
“１”であるので、これをインクリメントして“２”と
すると共に、マイクロフォン数を表す変数ｋを“１”に
セットし（ステップＳ４５）、次いで制御信号ＣＡ1 に
代えて制御信号ＣＡ2 を論理値“１”として（ステップ
Ｓ４６）からステップＳ３４に戻る。このため、アナロ
グマルチプレクサ２８ａの入力側がマイクロコンピュー
タ２６側に復帰すると共に、アナログマルチプレクサ２
８ｂの入力側がホワイトノイズ発生器９側に切換えら
れ、ラウドスピーカ５ａに代えてラウドスピーカ５ｂか
らホワイトノイズ信号が出力される。
“３”となった状態でステップＳ４２に移行すると、ラ
ウドスピーカ５ａと全てのマイクロフォン６ａ〜６ｃと
の間の各制御系についての診断が終了したものと判断
し、このときのラウドスピーカの数を表す変数ｍが
“１”であるので、これをインクリメントして“２”と
すると共に、マイクロフォン数を表す変数ｋを“１”に
セットし（ステップＳ４５）、次いで制御信号ＣＡ1 に
代えて制御信号ＣＡ2 を論理値“１”として（ステップ
Ｓ４６）からステップＳ３４に戻る。このため、アナロ
グマルチプレクサ２８ａの入力側がマイクロコンピュー
タ２６側に復帰すると共に、アナログマルチプレクサ２
８ｂの入力側がホワイトノイズ発生器９側に切換えら
れ、ラウドスピーカ５ａに代えてラウドスピーカ５ｂか
らホワイトノイズ信号が出力される。
【００４３】したがって、ラウドスピーカ５ｂと各マイ
クロフォン６ａ〜６ｃとの間のモデル空間伝達関数
Ｃ21′〜Ｃ23′が推定され、この推定値に基づいて前述
したと同様に各制御系が正常状態であるか否かが判断さ
れる。そして、全てのラウドスピーカ５ａ，５ｂとマイ
クロフォン６ａ〜６ｃとの組について診断を終了する
と、記憶装置の不良状態記憶領域に不良状態として記憶
されている制御系があるか否かを判定し（ステップＳ４
７）、不良状態となる制御系が存在しないときには、表
示装置３０に正常表示を行い（ステップＳ４８）、次い
で制御信号ＣＡ2 を論理値“０”として、アナログマル
チプレクサ２０及び２８ｂの入力側を夫々クランク角信
号Ｘ及び駆動信号ｙ2側に切換えてから図７の処理を終
了して図５の処理に戻る。
クロフォン６ａ〜６ｃとの間のモデル空間伝達関数
Ｃ21′〜Ｃ23′が推定され、この推定値に基づいて前述
したと同様に各制御系が正常状態であるか否かが判断さ
れる。そして、全てのラウドスピーカ５ａ，５ｂとマイ
クロフォン６ａ〜６ｃとの組について診断を終了する
と、記憶装置の不良状態記憶領域に不良状態として記憶
されている制御系があるか否かを判定し（ステップＳ４
７）、不良状態となる制御系が存在しないときには、表
示装置３０に正常表示を行い（ステップＳ４８）、次い
で制御信号ＣＡ2 を論理値“０”として、アナログマル
チプレクサ２０及び２８ｂの入力側を夫々クランク角信
号Ｘ及び駆動信号ｙ2側に切換えてから図７の処理を終
了して図５の処理に戻る。
【００４４】ところが、記憶装置の不良状態記憶領域に
不良状態である制御系が格納されているときには、その
格納されている制御系の関係を把握する。すなわち、例
えばラウドスピーカ５ａ（又は５ｂ）に周波数特性等の
特性劣化を生じているものとすると、このラウドスピー
カ５ａ（又は５ｂ）と各マイクロフォン６ａ〜６ｃとの
間のモデル空間伝達関数Ｃ11′〜Ｃ13′（又はＣ21′〜
Ｃ23′）とこれらに対する正常時のモデル空間伝達関数
Ｃ11′(I) 〜Ｃ13′(I) （又はＣ21′(I) 〜Ｃ 23′(I)
）とに大きな差を生じることから、これらの３つの制
御系で異常と判断されて不良状態記憶領域に格納される
ことになる。この結果、不良状態記憶領域に上記３つの
制御系が記憶されているときには、ラウドスピーカ５ａ
（又は５ｂ）の特性劣化による異常が発生しているもの
と判断することができる。
不良状態である制御系が格納されているときには、その
格納されている制御系の関係を把握する。すなわち、例
えばラウドスピーカ５ａ（又は５ｂ）に周波数特性等の
特性劣化を生じているものとすると、このラウドスピー
カ５ａ（又は５ｂ）と各マイクロフォン６ａ〜６ｃとの
間のモデル空間伝達関数Ｃ11′〜Ｃ13′（又はＣ21′〜
Ｃ23′）とこれらに対する正常時のモデル空間伝達関数
Ｃ11′(I) 〜Ｃ13′(I) （又はＣ21′(I) 〜Ｃ 23′(I)
）とに大きな差を生じることから、これらの３つの制
御系で異常と判断されて不良状態記憶領域に格納される
ことになる。この結果、不良状態記憶領域に上記３つの
制御系が記憶されているときには、ラウドスピーカ５ａ
（又は５ｂ）の特性劣化による異常が発生しているもの
と判断することができる。
【００４５】一方、マイクロフォン６ａ〜６ｃに周波数
特性等の特性劣化を生じているものとしたときには、特
性劣化を生じたマイクロフォンとラウドスピーカ５ａ，
５ｂとの間の２つの制御系で異常と判断されて不良状態
記憶領域に格納されることになる。この結果、不良状態
記憶領域に上記２つの制御系が記憶されているときには
マイクロフォン６ａ〜６ｃの特性劣化による異常が発生
しているものと判断することができる。
特性等の特性劣化を生じているものとしたときには、特
性劣化を生じたマイクロフォンとラウドスピーカ５ａ，
５ｂとの間の２つの制御系で異常と判断されて不良状態
記憶領域に格納されることになる。この結果、不良状態
記憶領域に上記２つの制御系が記憶されているときには
マイクロフォン６ａ〜６ｃの特性劣化による異常が発生
しているものと判断することができる。
【００４６】そして、これらの判断結果が表示装置にラ
ウドスピーカ５ａ，５ｂ又はマイクロフォン６ａ〜６ｃ
の不良として表示される（ステップＳ５０）。次に、本
発明の第２実施例を図８を伴って説明する。この第２実
施例は、モデル空間伝達関数Ｃkm′は実際のラウドスピ
ーカ５ａ，５ｂ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃ間の空間
伝達関数Ｃkmを同定することにより決定され、実際の空
間伝達関数Ｃkmは、ラウドスピーカ５ａ，５ｂ又はマイ
クロフォン６ａ〜６ｃの周波数特性劣化によって周波数
特性が変化することから周波数領域でゲイン又は位相特
性を初期状態と比較することによりラウドスピーカ５
ａ，５ｂ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃ間の制御系にお
ける異常判断を行うようにしたものである。
ウドスピーカ５ａ，５ｂ又はマイクロフォン６ａ〜６ｃ
の不良として表示される（ステップＳ５０）。次に、本
発明の第２実施例を図８を伴って説明する。この第２実
施例は、モデル空間伝達関数Ｃkm′は実際のラウドスピ
ーカ５ａ，５ｂ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃ間の空間
伝達関数Ｃkmを同定することにより決定され、実際の空
間伝達関数Ｃkmは、ラウドスピーカ５ａ，５ｂ又はマイ
クロフォン６ａ〜６ｃの周波数特性劣化によって周波数
特性が変化することから周波数領域でゲイン又は位相特
性を初期状態と比較することによりラウドスピーカ５
ａ，５ｂ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃ間の制御系にお
ける異常判断を行うようにしたものである。
【００４７】すなわち、マイクロコンピュータ２６で前
述した第１実施例における図７の自己診断処理に代えて
図８に示す自己診断処理が実行される。この自己診断処
理は、図７の処理において、ステップＳ３９〜Ｓ４１が
省略され、これらの処理に代えて、ステップＳ５９〜Ｓ
６３の処理が設けられている。すなわち、ステップＳ３
８でαε(n) ＸＷ(n-j) ＜ΔＪであるときに、ステップ
Ｓ５９に移行して、最終的に更新されたモデル空間伝達
関数Ｃkm′を例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理し
て周波数に対するゲインＧkm及び位相θkmを求め、次い
でステップＳ６０に移行して求めたゲインＧkm及び位相
θkmと予め設定した正常時のゲイン基準値Ｇkm(I) 及び
位相基準値θkm(I) とを制御周波数範囲内で且つ所定周
波数（例えば１０Hz）毎に比較して、両者の差値の絶対
値でなるゲイン偏差ΔＧ1 〜ΔＧN 及び位相偏差Δθ1
〜ΔθN を算出し、次いでステップＳ６１に移行して、
算出したゲイン偏差ΔＧ1 〜ΔＧN の内少なくとも１つ
が予め設定した許容閾値ΔＧT を越えているか否かを判
定し、ΔＧi ＞ΔＧT であるときには、該当するモデル
空間伝達関数Ｃkm′の制御系で周波数特性劣化が生じて
いるものと判断してステップＳ６２に移行し、記憶装置
の不良状態記憶領域に該当制御系の不良を記憶してから
ステップＳ４２に移行し、ΔＧ1 〜ΔＧN ≦ΔＧT であ
るときには、該当する制御系がゲインに関しては正常状
態であると判断してステップＳ６３に移行する。
述した第１実施例における図７の自己診断処理に代えて
図８に示す自己診断処理が実行される。この自己診断処
理は、図７の処理において、ステップＳ３９〜Ｓ４１が
省略され、これらの処理に代えて、ステップＳ５９〜Ｓ
６３の処理が設けられている。すなわち、ステップＳ３
８でαε(n) ＸＷ(n-j) ＜ΔＪであるときに、ステップ
Ｓ５９に移行して、最終的に更新されたモデル空間伝達
関数Ｃkm′を例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理し
て周波数に対するゲインＧkm及び位相θkmを求め、次い
でステップＳ６０に移行して求めたゲインＧkm及び位相
θkmと予め設定した正常時のゲイン基準値Ｇkm(I) 及び
位相基準値θkm(I) とを制御周波数範囲内で且つ所定周
波数（例えば１０Hz）毎に比較して、両者の差値の絶対
値でなるゲイン偏差ΔＧ1 〜ΔＧN 及び位相偏差Δθ1
〜ΔθN を算出し、次いでステップＳ６１に移行して、
算出したゲイン偏差ΔＧ1 〜ΔＧN の内少なくとも１つ
が予め設定した許容閾値ΔＧT を越えているか否かを判
定し、ΔＧi ＞ΔＧT であるときには、該当するモデル
空間伝達関数Ｃkm′の制御系で周波数特性劣化が生じて
いるものと判断してステップＳ６２に移行し、記憶装置
の不良状態記憶領域に該当制御系の不良を記憶してから
ステップＳ４２に移行し、ΔＧ1 〜ΔＧN ≦ΔＧT であ
るときには、該当する制御系がゲインに関しては正常状
態であると判断してステップＳ６３に移行する。
【００４８】このステップＳ６３では、位相偏差Δθ1
〜ΔθNの内少なくとも１つが予め設定した許容閾値Δ
θT を越えているか否かを判定し、Δθi ＞ΔθT であ
るときには、該当するモデル空間伝達関数Ｃkm′の制御
系で周波数特性劣化が生じているものと判断して前記ス
テップＳ６２に移行し、Δθ1 〜ΔθN ≦ΔθT である
ときには、該当する制御系に周波数特性の劣化が無いか
又はあるとしても許容範囲内である正常状態であると判
断して前記ステップＳ４２に移行する。
〜ΔθNの内少なくとも１つが予め設定した許容閾値Δ
θT を越えているか否かを判定し、Δθi ＞ΔθT であ
るときには、該当するモデル空間伝達関数Ｃkm′の制御
系で周波数特性劣化が生じているものと判断して前記ス
テップＳ６２に移行し、Δθ1 〜ΔθN ≦ΔθT である
ときには、該当する制御系に周波数特性の劣化が無いか
又はあるとしても許容範囲内である正常状態であると判
断して前記ステップＳ４２に移行する。
【００４９】ここで、図８のステップＳ５９の処理が周
波数特性算出手段に対応し、ステップＳ６０〜Ｓ６３、
ステップＳ４７，Ｓ４８，Ｓ５０の処理が異常検出手段
に対応している。この第２実施例によると、算出したラ
ウドスピーカ５ａ，５ｂとマイクロフォン６ａ〜６ｃと
の間の実際の空間伝達関数Ｃkmに対応するモデル空間伝
達関数Ｃ km′をフーリエ変換して時間領域から周波数領
域に変換し、そのときのゲインＧ km及び位相θkmを初期
状態におけるゲイン基準値Ｇkm(I) 及び位相基準値θkm
(I) とを比較して、両者の偏差を所定周波数毎に算出
し、これら偏差の何れか１つが許容閾値ΔＧT 又はΔθ
T を越えたときに、そのときのラウドスピーカ５ａ，５
ｂとマイクロフォン６ａ〜６ｃの制御系に周波数特性劣
化を生じているものと自己診断するようにしている。
波数特性算出手段に対応し、ステップＳ６０〜Ｓ６３、
ステップＳ４７，Ｓ４８，Ｓ５０の処理が異常検出手段
に対応している。この第２実施例によると、算出したラ
ウドスピーカ５ａ，５ｂとマイクロフォン６ａ〜６ｃと
の間の実際の空間伝達関数Ｃkmに対応するモデル空間伝
達関数Ｃ km′をフーリエ変換して時間領域から周波数領
域に変換し、そのときのゲインＧ km及び位相θkmを初期
状態におけるゲイン基準値Ｇkm(I) 及び位相基準値θkm
(I) とを比較して、両者の偏差を所定周波数毎に算出
し、これら偏差の何れか１つが許容閾値ΔＧT 又はΔθ
T を越えたときに、そのときのラウドスピーカ５ａ，５
ｂとマイクロフォン６ａ〜６ｃの制御系に周波数特性劣
化を生じているものと自己診断するようにしている。
【００５０】このため、例えばモデル空間伝達関数
Ｃkm′の周波数特性が図９(a) に示すように、破線図示
の初期周波数特性Ｌi に対する図８の処理を実行したと
きの実線図示の周波数特性Ｌp のずれが少ないときに
は、このモデル空間伝達関数Ｃkm′をフーリエ変換を行
って算出した図９(b) で実線図示のゲインＧkm及び位相
θkmと破線図示の初期状態におけるゲイン基準値Ｇ
km(I)及び位相基準値θkm(I) との差が少なく、ステッ
プＳ６１でΔＧ1 〜ΔＧN ≦ΔＧT と判断されると共
に、ステップＳ６３でΔθ1 〜ΔθN ≦ΔθT と判断さ
れるので、モデル空間伝達関数Ｃkm′を含む制御系の周
波数特性の劣化が許容範囲内である正常状態と判断され
る。
Ｃkm′の周波数特性が図９(a) に示すように、破線図示
の初期周波数特性Ｌi に対する図８の処理を実行したと
きの実線図示の周波数特性Ｌp のずれが少ないときに
は、このモデル空間伝達関数Ｃkm′をフーリエ変換を行
って算出した図９(b) で実線図示のゲインＧkm及び位相
θkmと破線図示の初期状態におけるゲイン基準値Ｇ
km(I)及び位相基準値θkm(I) との差が少なく、ステッ
プＳ６１でΔＧ1 〜ΔＧN ≦ΔＧT と判断されると共
に、ステップＳ６３でΔθ1 〜ΔθN ≦ΔθT と判断さ
れるので、モデル空間伝達関数Ｃkm′を含む制御系の周
波数特性の劣化が許容範囲内である正常状態と判断され
る。
【００５１】ところが、図１０(a) に示すように、破線
図示の初期周波数特性Ｌi に対する図８の処理を実行し
たときの実線図示の周波数特性Ｌp のずれが大きいとき
には、このモデル空間伝達関数Ｃkm′をフーリエ変換を
行って算出した図９(b) で実線図示のゲインＧkm及び位
相θkmと破線図示の初期状態におけるゲイン基準値Ｇ km
(I) 及び位相基準値θkm(I) との差が大きく、ステップ
Ｓ６１でΔＧ1 〜ΔＧ N ＞ΔＧT と判断されるので、ス
テップＳ６２に移行して、当該制御系の不良状態が不良
状態記憶領域に記憶される。
図示の初期周波数特性Ｌi に対する図８の処理を実行し
たときの実線図示の周波数特性Ｌp のずれが大きいとき
には、このモデル空間伝達関数Ｃkm′をフーリエ変換を
行って算出した図９(b) で実線図示のゲインＧkm及び位
相θkmと破線図示の初期状態におけるゲイン基準値Ｇ km
(I) 及び位相基準値θkm(I) との差が大きく、ステップ
Ｓ６１でΔＧ1 〜ΔＧ N ＞ΔＧT と判断されるので、ス
テップＳ６２に移行して、当該制御系の不良状態が不良
状態記憶領域に記憶される。
【００５２】そして、図８の処理を繰り返して、全ての
ラウドスピーカ５ａ，５ｂとマイクロフォン６ａ〜６ｃ
との間の空間伝達関数の自己診断を終了すると、前述し
た第１実施例と同様に不良状態記憶領域の記憶内容から
不良部品を特定することができる。すなわち、例えば位
相についてのみ説明すれば、例えばラウドスピーカ５ａ
とマイクロフォン６ａ〜６ｃとの各制御系について、図
１１(a) 〜(c) に示すような位相特性が測定されたもの
とすると、ラウドスピーカ５ａとマイクロフォン６ａと
の間のモデル空間伝達関数Ｃ11′については、図１１
(a) に示すように、破線図示の位相基準値θ11′(I) と
実際に測定された実線図示の位相θ11′とのずれは小さ
いのでラウドスピーカ５ａ及びマイクロフォン６ａは正
常であると判断することができるが、ラウドスピーカ５
ａとマイクロフォン６ｂ及び６ｃとの両制御系について
は、図１１(b) 及び(c) に示すように、破線図示の位相
基準値θ12′(I) 及びθ13′(I) に対して実線図示の位
相θ12′及びθ13′が大きくずれており、ラウドスピー
カ５ａは正常であるので、マイクロフォン６ｂ及び６ｃ
の周波数特性が劣化しているものと判断することができ
る。
ラウドスピーカ５ａ，５ｂとマイクロフォン６ａ〜６ｃ
との間の空間伝達関数の自己診断を終了すると、前述し
た第１実施例と同様に不良状態記憶領域の記憶内容から
不良部品を特定することができる。すなわち、例えば位
相についてのみ説明すれば、例えばラウドスピーカ５ａ
とマイクロフォン６ａ〜６ｃとの各制御系について、図
１１(a) 〜(c) に示すような位相特性が測定されたもの
とすると、ラウドスピーカ５ａとマイクロフォン６ａと
の間のモデル空間伝達関数Ｃ11′については、図１１
(a) に示すように、破線図示の位相基準値θ11′(I) と
実際に測定された実線図示の位相θ11′とのずれは小さ
いのでラウドスピーカ５ａ及びマイクロフォン６ａは正
常であると判断することができるが、ラウドスピーカ５
ａとマイクロフォン６ｂ及び６ｃとの両制御系について
は、図１１(b) 及び(c) に示すように、破線図示の位相
基準値θ12′(I) 及びθ13′(I) に対して実線図示の位
相θ12′及びθ13′が大きくずれており、ラウドスピー
カ５ａは正常であるので、マイクロフォン６ｂ及び６ｃ
の周波数特性が劣化しているものと判断することができ
る。
【００５３】なお、上記第２実施例においては、ゲイン
Ｇkm及び位相θkmの双方をゲイン基準値Ｇkm(I) 及び位
相基準値θkm(I) と比較する場合について説明したが、
これに限定されるものではなく、ゲイン又は位相の何れ
か一方のみを比較するようにしてもよい。また、上記第
１及び第２実施例では、モデル伝達関数Ｃkm′(I) 及び
ゲイン基準値Ｇkm′(I),位相基準値θkm′(I) を予め設
定する場合について説明したが、これに限らず、ラウド
スピーカ５ａ，５ｂ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃを設
置した初期状態で、モデル伝達関数Ｃkm′(I) 及びゲイ
ン基準値Ｇkm′(I),位相基準値θkm′(I) を測定して記
憶しておくようにしてもよい。
Ｇkm及び位相θkmの双方をゲイン基準値Ｇkm(I) 及び位
相基準値θkm(I) と比較する場合について説明したが、
これに限定されるものではなく、ゲイン又は位相の何れ
か一方のみを比較するようにしてもよい。また、上記第
１及び第２実施例では、モデル伝達関数Ｃkm′(I) 及び
ゲイン基準値Ｇkm′(I),位相基準値θkm′(I) を予め設
定する場合について説明したが、これに限らず、ラウド
スピーカ５ａ，５ｂ及びマイクロフォン６ａ〜６ｃを設
置した初期状態で、モデル伝達関数Ｃkm′(I) 及びゲイ
ン基準値Ｇkm′(I),位相基準値θkm′(I) を測定して記
憶しておくようにしてもよい。
【００５４】さらに、上記第１及び第２実施例では、自
己診断スイッチ１０によって自己診断を開始する場合に
ついて説明したが、これに限定されるものではなく、モ
デル空間伝達関数の同定を行うときに、同時に自己診断
処理を行うようにしてもよい。さらにまた、上記第１及
び第２実施例では、制御音源としてラウドスピーカを適
用した場合について説明したが、これに限定されるもの
ではなく、振動子を適用することもでき、また残留騒音
検出手段としてのマイクロフォンも加速度振動センサを
適用することもできる。
己診断スイッチ１０によって自己診断を開始する場合に
ついて説明したが、これに限定されるものではなく、モ
デル空間伝達関数の同定を行うときに、同時に自己診断
処理を行うようにしてもよい。さらにまた、上記第１及
び第２実施例では、制御音源としてラウドスピーカを適
用した場合について説明したが、これに限定されるもの
ではなく、振動子を適用することもでき、また残留騒音
検出手段としてのマイクロフォンも加速度振動センサを
適用することもできる。
【００５５】なおさらに、ラウドスピーカ及びマイクロ
フォンの設置数は上記各実施例に限定されるものではな
く、１以上の任意数とすることができる。また、上記各
実施例ではエンジン騒音を抑制する場合について説明し
たが、これに限定されるものではなく、車輪に対する路
面からの振動入力を検出してロードノイズを抑制した
り、窓ガラスの振動を検出して風切り音を抑制したりす
ることができ、これらの複合音を抑制することもでき
る。
フォンの設置数は上記各実施例に限定されるものではな
く、１以上の任意数とすることができる。また、上記各
実施例ではエンジン騒音を抑制する場合について説明し
たが、これに限定されるものではなく、車輪に対する路
面からの振動入力を検出してロードノイズを抑制した
り、窓ガラスの振動を検出して風切り音を抑制したりす
ることができ、これらの複合音を抑制することもでき
る。
【００５６】さらに、上記各実施例では、マイクロコン
ピュータ２６で、適応ディジタルフィルタ処理、モデル
空間伝達関数に応じたフィルタ係数のディジタルフィル
タ処理を行う場合について説明したが、これらに代えて
独立した適応ディジタルフィルタ及びディジタルフィル
タを適用することもできる。さらにまた、上記各実施例
では本発明を車両に適用した場合について説明したが、
これに限定されるものではなく、航空機の室内の騒音低
減の場合等にも適用できる。
ピュータ２６で、適応ディジタルフィルタ処理、モデル
空間伝達関数に応じたフィルタ係数のディジタルフィル
タ処理を行う場合について説明したが、これらに代えて
独立した適応ディジタルフィルタ及びディジタルフィル
タを適用することもできる。さらにまた、上記各実施例
では本発明を車両に適用した場合について説明したが、
これに限定されるものではなく、航空機の室内の騒音低
減の場合等にも適用できる。
【００５７】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１に係る能
動型騒音制御装置によれば、制御音源及び残留騒音検出
手段間の実際の伝達関数をモデル化したモデル伝達関数
を使用して能動型騒音制御を行う場合に、テスト信号を
フィルタ手段に供給すると共に、制御音源に選択的に供
給し、制御音源を選択してテスト信号を出力する毎に、
残留騒音検出手段の残留騒音検出信号を個別に選択して
フィルタ手段に供給することによりモデル伝達関数を推
定し、このモデル伝達関数推定値と予め設定したモデル
伝達関数とを比較し、両者の差が大きいときに、測定し
たモデル伝達関数を含む制御系が異常であると自己診断
することができ、異常結果から特性劣化した部品を特定
することができるという効果が得られる。
動型騒音制御装置によれば、制御音源及び残留騒音検出
手段間の実際の伝達関数をモデル化したモデル伝達関数
を使用して能動型騒音制御を行う場合に、テスト信号を
フィルタ手段に供給すると共に、制御音源に選択的に供
給し、制御音源を選択してテスト信号を出力する毎に、
残留騒音検出手段の残留騒音検出信号を個別に選択して
フィルタ手段に供給することによりモデル伝達関数を推
定し、このモデル伝達関数推定値と予め設定したモデル
伝達関数とを比較し、両者の差が大きいときに、測定し
たモデル伝達関数を含む制御系が異常であると自己診断
することができ、異常結果から特性劣化した部品を特定
することができるという効果が得られる。
【００５８】また、請求項２に係る能動型騒音制御装置
によれば、推定したモデル伝達関数推定値をフーリエ変
換して周波数特性を算出し、この周波数特性を予め設定
した周波数特性と比較し、両者の特性のずれから周波数
領域で異常判断を行うようにしたので、上記第１実施例
と同様の効果を得ることができると共に、周波数特性の
劣化を正確に検出することができる効果が得られる。
によれば、推定したモデル伝達関数推定値をフーリエ変
換して周波数特性を算出し、この周波数特性を予め設定
した周波数特性と比較し、両者の特性のずれから周波数
領域で異常判断を行うようにしたので、上記第１実施例
と同様の効果を得ることができると共に、周波数特性の
劣化を正確に検出することができる効果が得られる。
【図１】本発明の請求項１に対応する機能ブロック図で
ある。
ある。
【図２】本発明の請求項２に対応する機能ブロック図で
ある。
ある。
【図３】本発明の第１実施例の概略構成図である。
【図４】第１実施例のコントローラのブロック図であ
る。
る。
【図５】第１実施例のフローチャートである。
【図６】第１実施例の通常騒音抑制制御処理を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図７】第１実施例の自己診断処理を示すフローチャー
トである。
トである。
【図８】第２実施例の図７に対応する自己診断処理を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図９】第２実施例の動作の説明に供する正常時の周波
数特性を示す説明図である。
数特性を示す説明図である。
【図１０】第２実施例の動作の説明に供する異常時の周
波数特性を示す説明図である。
波数特性を示す説明図である。
【図１１】第２実施例の動作の説明に供する位相特性を
示す説明図である。
示す説明図である。
２ 車室 ３ エンジン ５ａ，５ｂ ラウドスピーカ ６ａ〜６ｃ マイクロフォン ７ クランク角センサ ９ ホワイトノイズ発生器 １０ 自己診断スイッチ １５ コントローラ ２０ アナログマルチプレクサ ２６ マイクロコンピュータ ２８ａ，２８ｂ アナログマルチプレクサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G10K 11/178
Claims (2)
- 【請求項１】 制御騒音発生状態に応じた基準信号を適
応フィルタ手段を介して複数の制御音源に入力し、当該
制御音源から送出される音圧と周囲の騒音音圧との合成
音圧を複数の残留騒音検出手段で検出し、各制御音源及
び残留騒音検出手段間の空間伝達関数をモデル化したモ
デル空間伝達関数をフィルタ係数とするフィルタ手段で
前記基準信号をフィルタ処理した信号と前記残留騒音検
出信号とに基づいてフィルタ係数更新手段で前記適応フ
ィルタのフィルタ係数を更新するようにした能動型騒音
制御装置において、前記フィルタ手段に前記基準信号に
代えてテスト信号を供給すると同時に、前記各制御音源
から選択した制御音源に前記適応フィルタ手段の出力信
号に代えて前記テスト信号を供給するテスト信号供給手
段と、該テスト信号供給手段で選択した制御音源にテス
ト信号を供給する毎に、当該テスト信号、個別に選択し
た前記残留騒音検出手段で検出したテスト信号及び前記
フィルタ手段でフィルタ処理されたテスト信号に基づい
てモデル空間伝達関数を推定するモデル伝達関数推定手
段と、該モデル伝達関数推定手段で推定したモデル伝達
関数推定値と予め設定されたモデル伝達関数とを比較し
て異常を検出する異常検出手段とを備えたことを特徴と
する能動型騒音制御装置。 - 【請求項２】 制御騒音発生状態に応じた基準信号を適
応フィルタ手段を介して複数の制御音源に入力し、当該
制御音源から送出される音圧と周囲の騒音音圧との合成
音圧を複数の残留騒音検出手段で検出し、制御音源及び
残留騒音検出手段間の空間伝達関数をモデル化したモデ
ル空間伝達関数をフィルタ係数とするフィルタ手段で前
記基準信号をフィルタ処理した信号と前記残留騒音検出
信号とに基づいてフィルタ係数更新手段で前記適応フィ
ルタのフィルタ係数を更新するようにした能動型騒音制
御装置において、前記フィルタ手段に前記基準信号に代
えてテスト信号を供給すると同時に、前記各制御音源か
ら選択した制御音源に前記適応フィルタ手段の出力信号
に代えて前記テスト信号を供給するテスト信号供給手段
と、該テスト信号供給手段で選択した制御音源にテスト
信号を供給する毎に、当該テスト信号、個別に選択した
前記残留騒音検出手段で検出したテスト信号と前記フィ
ルタ手段でフィルタ処理されたテスト信号とに基づいて
モデル空間伝達関数を推定するモデル伝達関数推定手段
と、該モデル伝達関数推定手段で推定したモデル伝達関
数推定値をフーリエ変換して伝達系の周波数特性を算出
する周波数特性算出手段と、該周波数特性算出手段で算
出された周波数特性と予め設定された周波数特性とを比
較して異常を検出する異常検出手段とを備えたことを特
徴とする能動型騒音制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3220659A JP2827603B2 (ja) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | 能動型騒音制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3220659A JP2827603B2 (ja) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | 能動型騒音制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0561476A JPH0561476A (ja) | 1993-03-12 |
| JP2827603B2 true JP2827603B2 (ja) | 1998-11-25 |
Family
ID=16754439
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3220659A Expired - Fee Related JP2827603B2 (ja) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | 能動型騒音制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2827603B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5245791B2 (ja) * | 2008-12-12 | 2013-07-24 | 日産自動車株式会社 | 自己診断機能付騒音振動制御装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3046101B2 (ja) * | 1991-07-24 | 2000-05-29 | 日産自動車株式会社 | 能動型騒音制御装置 |
-
1991
- 1991-08-30 JP JP3220659A patent/JP2827603B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0561476A (ja) | 1993-03-12 |
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Legal Events
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