JP3536314B2 - 車両の振動低減装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、車両の振動つまり騒音
を、低減用振動を利用した干渉作用によって低減するよ
うにした車両の振動低減装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】車両、特にエンジンによる騒音振動つま
り第１振動が問題になる自動車等においては、スピ−カ
等から低減用振動つまり第２振動を発生させて、この第
１振動と第２振動との干渉により第１振動を低減するこ
とが提案されている。

【０００３】この種の振動低減装置にあっては、特表平
１−５０１３４４号公報に示すように、振動源からの振
動つまり第１振動に相当する信号をリファレンス信号と
して取り出すリファレンス信号発生器と、第１振動によ
る騒音が問題となる所定空間での振動をピックアップす
るマイクと、所定空間に向けて第２振動を発生させるス
ピ−カと、スピ−カから出力させる第２振動を生成する
ための適応型デジタルフィルタと、上記フィルタのフィ
ルタ係数を逐次的に最適化するためのアルゴリズム演算
装置と、を有する。すなわち、リファレンス信号に応じ
て適応型デジタルフィルタがリファレンス信号のゲイン
や位相等を調整して第２振動を生成する一方、マイクで
検出される振動が小さくなるように、適応型デジタルフ
ィルタのフィルタ係数がアルゴリズム演算装置によって
逐次的に最適化される。そして、最適化のためのアルゴ
リズムとしては、一般には最少２乗法が用いられてい
る。

【０００４】上述した振動低減装置にあっては、種々の
振動に対応して幅広く振動低減が行なえるという利点を
有する反面、計算量が極めて多くなるため、十分な応答
性を確保しようとすれば、高級な演算装置が必要にな
る。特に、スピ−カやマイクの数が多くなると、計算量
が級数倍的に多くなってしまう。

【０００５】上述のような観点から、本出願人は、車両
においてはエンジン振動のように、打消すべき第１振動
が周期的なものが一般的である点を勘案して、低減用振
動生成のための計算量を極めて少なくすることができ、
しかも高級な演算装置を必要としなくてもすむ車両用振
動低減装置を開発した。

【０００６】すなわち、第１振動源によって発生される
第１振動の周期を検出する周期検出手段と、第１振動の
振動エネルギを低減させる第２振動を出力させる第２振
動源（低減用振動発生源）例えばスピ−カと、車室等の
振動低減すべく箇所の振動を検出する振動検出手段例え
ばマイクと、第２振動源から出力させる第２振動の振動
エネルギを前記周期検出手段で検出される１周期毎に設
定する設定手段と、前記設定手段の出力を前記振動検出
手段および振動検出手段と第２振動源との間の伝達特性
に基づいて補正する補正手段と、を備えた構成としてあ
る。そして、補正手段による補正の手法つまり低減用振
動の最適化のための適応アルゴリズムは、最急降下法が
採択されている。

【０００７】このような構成とすることにより、単発的
あるいは突発的な振動には対応できないものの、周期検
出手段で検出された周期に基づいて、第２振動つまり低
減用振動の波形生成処理やマイクでピックアップする振
動処理について１周期分まとめて行なうことができて、
この第２振動の振動波形の最適化のための計算が極めて
簡単になり、この結果、高級な演算装置を用いなくとも
十分に周期性振動を低減できることになる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た周期性振動の低減装置にあっては、最適化のための適
応アルゴリズムとして最急降下法を用いているので、振
動の収束安定性の点では優れているものの、振動の収束
応答性つまり振動が十分低減された状態に収束するまで
のまでにかなりの時間を要し、この点において改善が望
まれるものとなる。

【０００９】本発明は以上のような事情を勘案してなさ
れたもので、低減すべき周期性振動の１周期分毎に低減
用振動を補正つまり最適化するものにおいて、振動収束
の安定性と応答性とを共に高い次元で満足し得るように
した車両の振動低減装置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明はその第１の構成として次のようにしてあ
る。すなわち、第１振動源により発生される周期的な第
１振動を車両の所定空間において低減させる車両の振動
低減装置であって、前記第１振動の周期を検出する周期
検出手段と、前記第１振動の振動エネルギを低減させる
低減用振動としての第２振動を出力するための第２振動
源と、前記所定空間の振動を検出する振動検出手段と、
前記第２振動源から出力させる第２振動の振動エネルギ
を、前記周期検出手段で検出される１周期毎に設定する
設定手段と、前記設定手段の出力を、前記振動検出手段
の出力、および該振動検出手段と前記第２振動源との間
の伝達特性に基づいて補正する補正手段と、ニュ−トン
法における２次勾配ベクトルを記憶した記憶手段と、騒
音レベルを検出する騒音レベル検出手段と、前記騒音レ
ベル検出手段からの出力を受け、前記補正手段における
補正のための適応アルゴリズムとして、騒音レベルが所
定値よりも小さいときは最急降下法を設定すると共に、
騒音レベルが前記所定値よりも大きいときは前記記憶手
段に記憶されている２次勾配ベクトルを利用したニュ−
トン法を設定する適応アルゴリズム選択手段と、を備え
た構成としてある。上記第１の構成を前提とした好まし
い態様は、特許請求の範囲における請求項２に記載した
通りである。

【００１１】上記目的を達成するため、本発明はその第
２の構成として次のようにしてある。すなわち、第１振
動源により発生される周期的な第１振動を車両の所定空
間において低減させる車両の振動低減装置であって、前
記第１振動の周期を検出する周期検出手段と、前記第１
振動の振動エネルギを低減させる低減用振動としての第
２振動を出力するための第２振動源と、前記所定空間の
振動を検出する振動検出手段と、前記第２振動源から出
力させる第２振動の振動エネルギを、前記周期検出手段
で検出される１周期毎に設定する設定手段と、前記設定
手段の出力を、前記振動検出手段の出力、および該振動
検出手段と前記第２振動源との間の伝達特性に基づいて
補正する補正手段と、ニュ−トン法における２次勾配ベ
クトルを記憶した記憶手段と、を備え、前記補正手段に
おける補正のための適応アルゴリズムとして、最急降下
法とニュ−トン法との２つの適応アルゴリズムが所定の
重み付けの割合でもって同時に行なわれるように設定さ
れている、ような構成としてある。上記第２の構成を前
提とした好ましい態様は、特許請求の範囲における請求
項４に記載した通りである。

【００１２】

【発明の効果】請求項１に記載された本発明によれば、
基本的に、低減用振動を１周期分毎に最適化していく利
点、つまり第２振動（低減用振動）の最適化のための計
算が極めて簡単になり、この結果高級な演算装置を用い
なくとも十分に周期性振動を低減できるという効果を奏
する。

【００１３】また、請求項１に記載された構成とするこ
とにより、騒音レベルが大きいときは収束応答性に優れ
たニュ−トン法を利用して騒音を早期に収束させること
ができる一方、騒音レベルが小さいときは収束安定性に
優れた最急降下法を利用して収束安定性を得ることがで
き、収束安定性と収束応答性とを共に高い次元で満足さ
せることができる。

【００１４】請求項２に記載したような構成とすること
により、ニュ−トン法を利用した収束応答性の向上を必
要最少限の短い時間として、つまりニュ−トン法による
収束応答性の確保を時間をパラメ−タとして見込み的に
管理して、収束安定性を十分に満足させることができ
る。と収束応答性とをより適切にバランスさせることが
できる。

【００１５】請求項３に記載された本発明によれば、請
求項１に記載された発明と同様に基本的に、低減用振動
を１周期分毎に最適化していく利点、つまり第２振動
（低減用振動）の最適化のための計算が極めて簡単にな
り、この結果高級な演算装置を用いなくとも十分に周期
性振動を低減できるという効果を奏する。

【００１６】また、請求項３に記載された発明によれ
ば、ニュ−トン法と最急降下法との両方の適応アルゴリ
ズムを所定の重み付けの割合で同時に利用して第２振動
の補正つまり最適化を行なうので、収束安定性の確保と
収束応答性の確保とを確実に得る上で好ましいものとな
る。

【００１７】請求項４に記載したような構成とすること
により、請求項３で得られるのと同様の効果を得つつ、
騒音レベルを勘案した重み付けの割合の変更により、収
束安定性と収束応答性とをより高い次元で満足させるこ
とができる。

【００１８】なお、前記公報記載のものにおいて、適応
アルゴリズムとして収束応答性に優れているとされるニ
ュ−トン法を用いた場合は、ニュ−トン法における２次
勾配ベクトルをそのつど計算しなければならない一方、
その計算量が膨大となって計算時間が長くなってしま
い、ニュ−トン法における収束応答性の利点を何等生か
せないものとなる（ニュ−トン法の採択は事実上不
能）。

【００１９】

【実施例】以下本発明の実施例を添付した図面に基づい
て説明する。全体の概要 図１において、自動車１は、車室２内に運転席３と助手
席４と左右の後席５、６とを有する４人乗りの乗用車と
されている。車体前部に構成されたエンジンル−ム７に
は、直列４気筒のガソリンエンジン８が塔載され、その
イグニッションコイルが符号９で示される。

【００２０】エンジン８が、エンジン回転数に応じた周
期的な振動を発生する騒音発生源つまり第１振動源とさ
れている。そして、車室２が、エンジン８の振動を低減
すべき所定空間とされている。このため、所定空間とし
ての車室２には、５個のスピ−カ１１と、８個のマイク
１２とが設置されている。スピ−カ１１が、車室へエン
ジン騒音を低減するための第２振動を発生する第２振動
源とされる。そして、マイク１２が、車室の実際の振動
を検出する振動検出手段とされる。なお、実施例ではス
ピ−カ１１は、カセットデッキやチュ−ナ等のオ−ディ
オソ−ス用と兼用とされているが、振動低減用として専
用に設けたものであってもよい。

【００２１】自動車１には、マイクロコンピュ−タを利
用して構成された制御ユニットＵが塔載されている。制
御ユニットＵに対する入出力関係を図２に示してあり、
制御ユニットＵは、ＣＰＵからなる制御部２０を有す
る。制御部２０には、イグニッションコイル９の一次コ
イルからの信号つまりエンジン回転数に応じた点火パル
ス信号が、波形整形回路２１、周期計算回路２２を経て
入力されると共に、各マイク１２からの信号が、アンプ
２３、ロ−パスフィルタ２４、Ａ／Ｄ変換器２５を介し
て入力される。また、制御部２０からの出力信号は、Ｄ
／Ａ変換器２６、ロ−パスフィルタ２７、アンプ２８を
介してスピ−カ１１へ出力される。

【００２２】制御部２０は、マイク１２で検出される振
動が低減されるように、特に直列４気筒エンジンにおい
て問題となる回転２次成分の振動が低減されるように、
スピ−カ１１から出力すべき第２振動（低減用振動）を
最適化する。以下、制御部２０による第２振動の生成に
ついて説明するが、先ず、最急降下法による基本的な第
２振動の生成の点について説明し、その後ニュ−トン法
についてし説明し、さらにその後に最急降下法とニュ−
トン法との関係（使い分け）について説明する。

【００２３】第２振動の生成（基本−最急降下法） 図３は、制御部２０をブロック図的に示すものであり、
説明の簡単化のためにスピ−カ１１およびマイク１２を
それぞれ１個とした場合を示している。

【００２４】制御部２０は、周期計測回路２２から入力
された結果によってスピ−カ１１に出力するスピ−カ入
力信号ｙのベクトルｙの周期を調整する（ステップ１、
以下ステップをＳと略す）と共に、内蔵しているプロセ
ッサで、マイク１２・スピ−カ２間の伝達特性であるイ
ンパルス応答ｈの行列ｈを、時系列ｈ変換する（Ｓ
２）。

【００２５】次に、制御部２０はプロセッサで、インパ
ルス応答ｈの時系列ｈとマイク１２から入力されるマイ
ク出力信号ｅとでベクトルｙを逐次的に最適化し（Ｓ
３）、その後、このベクトルｙを時系列ｙに変換してス
ピ−カ入力信号ｙとし（Ｓ４）、スピ−カ１１に出力す
る。

【００２６】スピ−カ１１は、このスピ−カ入力信号ｙ
をアンチ騒音Ｚとして再生する。一方、マイク１２は、
騒音ｄとアンチ騒音Ｚが打ち消し合って振動エネルギが
低減した騒音を検出して、この結果をディジタルのマイ
ク出力信号ｅとして制御部２０に内蔵されたプロセッサ
に出力する。以下、再びプロセッサは、上記ステップ３
およびステップ４を繰り返し行い、スピ−カ入力信号ｙ
のベクトルｙを逐次的に最適化して、最終的にマイク出
力信号ｅの値が０となるようにスピ−カ入力信号ｙのベ
クトルｙを設定する。

【００２７】次に、制御部２０で行われる上記ステップ
のアルゴリズムの演算について、以下に説明する。

【００２８】先ず、制御部２０によるマイク１２のマイ
ク出力信号ｅのサンプリング周期を△ｔとする。マイク
１２・スピ−カ１１間の伝達特性であるインパルス応答
ｈが有限時間Ｊ△ｔ以内で０に収束すると仮定し、イン
パルス入力が与えられてからｊ△ｔ時間経過後のインパ
ルス応答ｈの値をｈ_j とすると、エンジン８から発生し
た第１振動である騒音ｄ、スピ−カ入力信号ｙが与えら
れたときのスピ−カ１１から発生する第２振動であるア
ンチ騒音Ｚおよびそのときの時刻ｋにおけるマイク出力
信号ｅの第ｋサンプル値ｅ（k)の関係は、次式（１）で
表わすことができる。

【００２９】ｅ(k) ＝ｄ（k)＋Ｚ(k) ＝ｄ（k)＋行列ｈ^T ・行列ｙ（k) ・・・・（１） 但し、 行列ｈ＝［ｈ₀ ｈ₁ ｈ₂ ・・・・・ｈ_J-1 ］^T 行列ｙ（k)＝［ｙ（k) ｙ（k-1) ｙ（k-2)・・・・ｙ
（k-J+1)］^T ｄ(k):ｅ（k)に含まれている騒音ｄの成分 Ｚ(k):ｅ（k)に含まれているアンチ騒音Ｚの成分 ｙ(k):スピ−カ入力信号ｙの第ｋサンプル値 従って、式（１）中のＺ（k)は、次の式（２）で示され
る。

【００３０】

【数１】

【００３１】ところで、騒音ｄは、ある周期Ｎ△ｔを持
っている周期性騒音であるので、この騒音ｄの振動エネ
ルギを低減させるアンチ騒音Ｚおよびスピ−カ入力信号
ｙ、騒音ｄと同じ周期Ｎ△ｔを持っている周期性振動お
よび周期性信号でなければならない。

【００３２】従って、スピ−カ入力信号ｙに関して次式
（３）が成立する。 ｙ(k) ＝ｙ(K-qN)＝ｙ(k) ｙ (k-1)＝ｙ(k-qN-1)＝ｙ(k+N-1) ｙ(k-2) ＝ｙ(k-qN-2)＝ｙ(k+N-2) ・・・・（３） ・・・ ・・・ ・・・ ｙ(k-N+1) ＝ｙ(k-(q+1)N+1)＝ｙ(k+1) 但し、 ｑ＝０，１，２，・・・・ ゆえに、式（１）は、 ｅ(k) ＝ｄ(k)+ベクトルｈ^T ・時系列ｙ(k) ・・・・（４） 但し、 時系列ｙ(k) ＝［ｙ (K) ｙ(K+N-1) ｙ(K+N-2) ・・・・ｙ(K+1)]^T

【００３３】

【数２】

【００３４】尚、Ｑは、Ｊ≦(q+1)Nを満たす整数ｑの最
小値である。

【００３５】次に、時刻ｋからさらにｉだけ時間が経過
した時刻k+i のマイク出力信号ｅの第K+i サンプル値ｅ
（K+i)（但し、ｉ＝１，２，・・・・）は、次式（５）
で表わすことができる。

【００３６】 ｅ（k+i)＝ｄ(k+i) ＋ベクトルｈ^T ・時系列ｙ(k+i) ＝ｄ(k+i) ＋時系列ｈ(i)^T・時系列ｙ(k) ・・・・・（５） 但し、 時系列ｙ(k+i) ＝［ｙ(k+i)^'ｙ(k+i^'-1 ） ｙ(k+N-1) ｙ(k+N-2) ・・・・・ｙ(k+i^'+1)]^T 時系列ｈ(i) ＝［バ−ｈ_i ^'バ−ｈ_i+1 ^'・・・・・バ−ｈ_N+1 バ−ｈ₀ バ−ｈ₁ ・・・・バ−ｈ_i ^' _-1］^T 尚、ｉ’は、ｉをＮで割ったときの整数剰余である。

【００３７】ところで、式（５）において、ｋはマイク
入力信号ｅの任意の初期時点を表わしているに過ぎな
い。よって、ｋ＝０と置き、ｉを改めてｋに置き直す
と、次式（６）が得られる。

【００３８】 ｅ(k) ＝ｄ(k) ＋時系列ｈ(k)^T・時系列ｙ(0) ＝ｄ(k) ＋時系列ｈ(k)^T・ベクトルｙ 但し、 ベクトルｙ＝［ｙ(0) ｙ(N-1) ｙ(N-2) ・・・ｙ(1) ］^T ＝［ｙ₀ ｙ_N-1 ｙ_N-2 ・・・・ｙ₁ ］^T ここで、次の評価関数を導入する。 Ｆ＝Ｅ［ｅ(k)²］ ＝Ｅ［ｄ(k) ＋時系列ｈ(k)^T・ベクトルｙ］ ＝Ｅ［ｄ(k)²］＋２ベクトルｙ^T ・Ｅ［ｄ(k) ・時系列ｈ(k) ］ ＋ベクトルｙ^T ・Ｅ［時系列ｈ(k) ・時系列ｈ(k)^T］ベクトルｙ ・・・・・・（７） 但し、Ｅ［ ］は、期待値を表わすものとする（Ｅは期
待演算子）。式（７）より、この評価関数のベクトルｙ
に関する勾配は、次式（８）で与えられる。 ∂Ｆ／∂ベクトルｙ＝２Ｅ［ｄ(k) ・時系列ｈ(k)] ＋２Ｅ［時系列ｈ(k) ・時系列ｈ(k)^T］ベクトルｙ ＝２Ｅ［時系列ｈ(k){d(k)＋時系列ｈ(k)^Tベクトルｙ｝］ ＝２Ｅ［時系列ｈ(k) ・ｅ(k) ］ ・・・・・（８） ここで、Ｅ［時系列ｈ(k) ・ｅ(K)]の瞬時推定値とし
て、時系列ｈ(k)・e (K)を用いることにすれば、Ｆの最
小値を与える周期Ｎ△ｔ（すなわち要素数Ｎ）を持つス
ピ−カ出力信号ベクトルであるベクトルｙの値は、最急
降下法に基づく次の漸化式（９）を反復計算することに
より最適化することができる。

【００３９】 ベクトルｙ(K+1) ＝ベクトルｙ(k) −μ・ｅ(k) ・時系列ｈ(k) ・・・（９） 但し、μ／２は収束係数である。

【００４０】このようにして求めた漸化式（９）は、制
御部２０に内蔵されたデ−タ処理装置であるプロセッサ
が騒音の振動エネルギを低減させるアンチ騒音の振動エ
ネルギの設定を補正する際には、以下に示すような、よ
り簡単なアルゴリズムに置き換えられる。

【００４１】先ず、一対のスピ−カ１１およびマイク１
２を用いる場合には、漸化式（９）は次式（１０）に置
き換えられる。 ｙ_(k-j+QN) ^'(k+1)＝ｙ_(k-j+QN) ^' ・(k) −μ・ｅ(k) ・ｈ_j ・・・（１０） このときプロセッサは、時刻ｋにおいては、例えば以下
に示す４つの動作手順を行っている。

【００４２】動作１：スピ−カ入力信号ｙ_k ^' (k)をスピ
−カ１１に対して出力する。 動作２：マイク出力信号ｅ(K) をマイク１２から入力す
る。 動作３：周期計測回路２２から入力されたエンジン２２
の回転周期にＯrd／△ｔまたは１／（Ｏrd・△ｔ）を乗
じた値に最も近い整数値をＮとする。 動作４：ｊ＝０，１，２，・・・・，Ｊ−１について漸
化式（１０）の計算を行う。 但し、ｋ’，（ｋ−ｊ＋ＱＮ）’は、それぞれｋ（ｋ−
ｊ＋ＱＮ）をＮで，割ったときの整数剰余であり、ま
た、Ｏrdは、低減させようとしている騒音のエンジン回
転数に対する最低次数を設定するための任意の一定の整
数である。

【００４３】次に、複数のスピ−カ１１・・・とマイク
１２・・・とを用いる場合には、例えば、最急降下法に
基づき、

【００４４】

【数３】

【００４５】の瞬時推定値として、

【００４６】

【数４】

【００４７】を用いると、評価関数

【００４８】

【数５】

【００４９】を最小化する第１スピ−カ出力信号ベクト
ルであるベクトルｙ₁ の最適値は、次の漸化式（１１）
を反復計算することにより求められる。

【００５０】

【数６】

【００５１】但し、 ｙ_lk ^' ：時刻ｋにおける第１スピ−カ入力信号 ｅ _m ：第ｍマイク出力信号 ｈ_lmj ：第１スピ−カ・第ｍマイク間のインパルス応答
のｊ△ｔ時間後の値 Ｌ：スピ−カの個数 Ｍ：マイクの個数 Ｊ：全てのスピ−カ・マイク間のインパルス応答が有限
時間△ｔ以内で０に収束することを示す整数値 また、 ベクトルｙ_l ＝［ｙ_{l 0} ｙ_{l N-1} ｙ_{l N-2} ・・・ｙ_{l 1} ］^T 時系列ｈ_lm(k) ＝［バ−ｈ_{lm k'} バ−ｈ_{lm k'+1} ・・・バ−ｈ_{lm N+1} バ−ｈ_{lm 0} バ−ｈ_{lm 1}・・・バ−ｈ_{lm k'-1} ］^T さらに、 バ−ｈ_{lm 0}＝ｈ_{lm 0} ＋ｈ_{lm N} ＋・・・・ｈ_{lm QN} バ−ｈ_{lm 1}＝ｈ_{lm 1} ＋ｈ_{lm N+1}＋・・・ｈ_{lm QN+1} ・・・・ ・・・ ・・・・ ・・・・ バ−ｈ_{lm j-QN-1} ＝ｈ_{lm j-QN-1} ＋ｈ_{lm j-(Q-1)N-1} ＋・・・＋ｈ_{lm j-1} バ−ｈ_{lm j-QN} ＝ｈ_{lm j-QN} ＋ｈ_{lm j-(Q-1)N} ＋・・・＋０ ・・・・ ・・・・ ・・・・・ ・・・・・ バ−ｈ_{lm N-1} ＝ｈ_{lm N-1} ＋ｈ_{lm 2N-1} ＋・・・＋０ ｌ＝１，２，・・・・，Ｌ ｍ＝１，２，・・・・，Ｍ 従って、漸化式（９）は次式（１２）に置き換えられ
る。

【００５２】

【数７】

【００５３】このときプロセッサは、時刻ｋにおいて
は、例えば以下に示す４つの動作手順を行っている。

【００５４】動作１１：スピ−カ入力信号ｙ_1k ^' （k)，
ｙ_2k ^' （k)，・・・・，ｙ_lk ^'(k ）をそれぞれ第１スピ
−カ、第２スピ−カ、・・・、第Ｌスピ−カに対して出
力する。 動作１２：マイク出力信号ｅ₁(k), ｅ₂(k),・・・, ｅ_M(k)
をそれぞれ第１マイク、第２マイク、・・・・、第Ｍマ
イクから入力する。 動作１３：周期計測回路２２から入力されたエンジン２
２の回転周期にＯrd／△ｔまたは１／（Ｏrd・ △ｔ）を
乗じた値に最も近い整数値をＮとする。 動作１４：１＝１、２、・・・・・Ｌおよびｊ＝０，
１，２，・・・・Ｊ−１について漸化式（１２）の計算
を行う。 また、上記の複数のスピ−カ１１・・・とマイク１２・
・・とを用いる場合について、

【００５５】

【数８】

【００５６】の瞬時推定値として、α・時系列ｈ_1k ^'(k)
・ｅ_k ^' (k)を用いると、最急降下法に基づいて評価関数

【００５７】

【数９】

【００５８】を最小化する第１スピ−カ出力信号ベクト
ルであるベクトルｙ₁ の最適値は、次の漸化式（１３）
を反復計算することにより求められる。 ベクトルｙ₁ (k+ 1)＝ベクトルｙ₁ (k) −μ・α・時系列ｈ_1k ^"(k)・ｅ_k ^"(k) ・・・・（１３） 但し、ｋ”は、ｋをＭで割ったときの整数剰余に１を加
えた値であり、また、αは任意の定数である。この漸化
式（１３）は、漸化式（１１）よりも短時間で演算でき
る。

【００５９】従って、漸化式（９）は次式（１４）に置
き換えられる。 ｙ_1(k-J+QN) ^'(k+1) ＝ｙ_1(K-j+QN) ^'（k)−μ・α・ｅ_k(k)・ ｈ_1k ^" _j ・・・・・（１４） このときプロセッサは、時刻においては、例えば以下に
示す４つの動作手順を行っている。

【００６０】動作２１：スピ−カ入力信号ｙ_1k ^'(k), ｙ
_2k ^'(k), ・・・・、ｙ_Lk ^'(k ）をそれぞれ第１スピ−
カ、第２スピ−カ、・・・・・、第Ｌスピ−カに対して
出力する。 動作２２：マイク出力信号ｅ_k ^"(k) を第ｋ”マイクから
入力する。 動作２３：周期計測回路２２から入力されたエンジン２
２の回転周期にＯrd／△ｔまたは１／（Ｏrd・△ｔ）を
乗じた値に最も近い整数値をＮとする。 動作２４：１＝１、２、・・・・、Ｌおよびｊ＝０、
１、２・・・・、Ｊ−１について漸化式（１４）の計算
を行う。 従って、上記アルゴリズムの演算は、漸化式（９）、
（１１）および（１３）、あるいはこれら漸化式を単純
化した漸化式（１０）、（１２）および（１４）を反復
計算するだけで良いので、スピ−カ入力制御の計算時間
を短縮することが可能となる。

【００６１】ニュ−トン法について これまでと同様に、Ｊ＝Ｅ［ｅ（ｋ）² ］を最小化する
ことを目的としつつ、ニュ−トン法によりベクトルｙを
最適化するための漸化式は次式（１５）となる。

【００６２】 ｙ（ｋ＋１）＝ｙ(k) −μ・Ｅ［ｈ(k）ｈ(k)^T］^-1・Ｅ［ｈ(k)・ｅ(k) ］ ・・・（１５） ただし、ｅ(k) ：マイク信号。 ｙ(k) ：出力波形データベクトル。 ｈ(k) ：スピ−カノマイク間インパルス応答系列ｈ
（ｋ）を出力波形データベクトルと同じデータ長の領域
内で順次上方向にロ−テ−トしながら得られるベクト
ル。 μ ：収束係数。

【００６３】上記Ｅ［ｈ(k)・ｅ(k) ］の瞬時推定値とし
てｈ(k)・ｅ(k) を用いるならば、（１５）式は次式（１
６）で示される。 ｙ（ｋ＋１）＝ｙ(k) −μ・Ｅ［ｈ(k）ｈ(k)^T］^-1・ｈ(k)・ｅ(k) ＝ｙ(k) −μ・ｇ(k)・ｅ(k) ・・・（１６） ただし、ｇ(k) ：２次勾配ベクトルの瞬時推定値。 ｇ(k) ＝Ｅ［ｈ(k）ｈ(k)^T］・ｈ(k) 以下これを単に２次勾配ベクトルと呼ぶ。

【００６４】ところで、ｈ(k) が一般的な信号系列であ
るならば、Ｅ［ｈ(k）ｈ(k)^T］は対称Toepritzと呼ばれ
る構造になるが、本方式の場合には、ｈ(k）は周期性を
有するために、Ｅ［ｈ(k）ｈ(k)^T］はさらに特殊な構造
を有する。すなわち、出力波形データ長ｎが偶数の場合
には、次式（１７）で示される。

【００６５】

【数１０】

【００６６】ただし、δ_T ＝Ｅ［ｈ(k）ｈ(k+ τ)^T］ ｍ＝ｎ／２ また、ｎが奇数の場合には、次式（１８）で示される。

【００６７】

【数１１】

【００６８】ただし、ｍ＝（ｎ−１）／２ つまりこれらの行列は、対称Toepritzであるという特徴
に加えて、第ｉ行は第ｉ−１行を一要素分だけ右ロ−テ
−トしたものになるという特徴を持っている。以下この
ようなデータ構造を『周期対称Toepritz』と呼ぶことに
する。なお、周期対称Toepritzの逆行列はやはり周期対
称Toepritzになるという重要な性質がある。（一般的な
対称Toepritzの逆行列は対称Toepritzとはならない）こ
のことから、Ｅ［ｈ(k）ｈ(k)^T］^-1を、次のような逆共
分散関数で次式（１９）として表すことにする。

【００６９】

【数１２】

【００７０】Ｅ［ｈ(k）ｈ(k)^T］においてδ₀,δ₁,δ₂,
…δ_m はｈ(k）の自己共分散関数（の一部）を表してい
るが、Ｅ［ｈ(k）ｈ(k)^T］^-1におけるγ₀,γ₁,γ₂,…γ
_m は、自己共分散関数との相互共分散関数が単位インパ
ルス系列を与えるものである。以下この系列（γ₀,γ₁,
γ₂,…γ_m ）をｈ(k）の逆共分散関数と呼ぶことにす
る。

【００７１】さて、（１６）式を実際の制御に用いるた
めには、以下の２点について検討しなければならない。 勾配ベクトルの各要素を順次ロ−テ−トさせつつ計算
するという、従来の計算アルゴリズムがそのまま適用可
能であるか否か（つまり、出力波の位相を変えてもｇ
(k) に含まれる各要素の値は変化せず、単にロ−テ−ト
するだけで済むかどうか）。 エンジン回転数が変化したとき、若干の修正を加える
だけで（例えば単に０をいくつか挿入するだけで）新し
いｇ(k) を得ることができるかどうか。以下、この２点
についての考察結果を述べる。

【００７２】の問題について 詳細については省略するが、ｇ(k) ＝Ｅ［ｈ(k）ｈ
(k)^T］^-1・ｈ(k) における各ベクトルと行列の中に含ま
れる要素を詳しく検討してみると、ｈ(k) がロ−テ−ト
したとき、ｇ(k) もやはり同じ方向にロ−テ−トするだ
けであることがわかる。これは、Ｅ［ｈ(k）ｈ(k)^T］^-1
が、周期対称Toepritzという特殊な構造を有しているた
めである。このことから、（１６）式のニュ−トン法の
採用にあたっては、従来の計算アルゴリズムにおいて、
単にｈ(k）をｇ(k) に置き換えるだけで、全く同じアル
ゴリズムを用いることができる。したがって、計算量を
全く増やすことなく、収束速度を大幅に改善することが
できる。

【００７３】の問題について 理論的にいえば、エンジン回転周期が変動することによ
って、逆共分散関数、ひいては逆共分散行列（Ｅ［ｈ
(k）ｈ(k)^T］^-1）、さらには勾配ベクトル（ｇ(k) ）の
いずれの要素も悉く変化する。変化前の値に若干の修正
を加えるだけで変化後の値を得るということはできな
い。従って厳密にいえば各エンジン回転数毎の勾配ベク
トルの値をあらかじめ全て求めておくか、そうでなけれ
ばその時々のエンジン回転数に応じてその都度新たに勾
配ベクトルを求めなければならない。

【００７４】しかしながら、エンジン回転数の変化に伴
って逆共分散関数や勾配ベクトルの各要素がどのように
変化するかを、インパルス応答系列の有効データ長（０
でない部分の長さ）が、出力波形データ長の１／２以下
の場合に限って詳しく見てみれば、ある種の傾向がある
ことがわかる。すなわち、逆共分散関数の傾向について
述べれば、 ｉ）エンジン回転数が低くなるにつれて、γ₀,γ₁,γ₂,
…は、この順序で（左端から順に）一定値に収束してゆ
く（なお、収束の模様は単調ではなく振動的である）。 ii）γ₀,γ₁,γ₂,…の収束値は、この順序で（右端に近
くなるほど）０に近付いてゆく。 iii) i) の収束は、インパルス応答の有効データ長と出
力波形データ長との比が小さいほど早く進む。

【００７５】つまり、インパルス応答持続時間がエンジ
ン回転周期に比べて十分短い場合には、逆共分散関数
は、γ₀,γ₁,γ₂,…γ_?,０，０，…０という形になり、
エンジン回転数がさらに低下したとき、後に０をいくつ
か追加するだけで済むようになる（理論的に言えばそう
ではないのだが、微小な変化分を無視するならば、こう
いう取扱いが可能である。コンピュ−タ上では離散値し
か扱わないので、この方法は厳密な処理を行なった場合
の結果と一致する）。この時、逆共分散行列Ｅ［ｈ(k）
ｈ(k)^T］^-1は図４に示すような０部分と非０部分を持つ
行列となる。

【００７６】この図４に示す行列において０部分の帯の
幅Ｗは、エンジン回転数が低下するに従って広がってゆ
くのであるが、さらにこのＷがインパルス応答の有効デ
ータ長よりも大きくなった時、勾配ベクトルｇ(k) はや
はり図５に示すような０部分と非０部分を持つベクトル
となる。ただし、図５において、どこに０部分ができる
かは、ｈの有効データがｈ中のどこに位置するかによ
る。このベクトルでは、エンジン回転数がさらに低下す
るに従って０部分の長さが増してゆくだけである。

【００７７】以上の事柄をまとめれば、インパルス応答
の有効データ長が出力波形データ長に比べて十分に短い
場合には、勾配ベクトルｇ(k) はエンジン回転数に依存
せず一定である（エンジン回転が低下した時、一定の個
所に０を挿入してゆくだけで済む）が、そうした好条件
が得られない場合には、勾配ベクトルｇ(k) はエンジン
回転数の変動に伴って要素毎に変化する。

【００７８】振動低減制御（ＡＮＣ制御）の実際 次に、図６以下を参照しつつ、前述した振動低減の制御
つまりＡＮＣ制御を具体的にどのように行なうかについ
て、特に最急降下法とニュ−トン法とをどのように用い
て振動低減の制御を行なうかにうついて説明する。

【００７９】先ず、図６は、ニュ−トン法における２次
勾配ベクトルについて、エンジン回転数に応じたデ−タ
数（第１振動の周期をサンプリング周期で除した整数）
と、デ−タ値の全体傾向を示す。図６に示すようなデ−
タ値の傾向からして、図６ハッチングを付した領域とな
る所定回転数以上の領域については、ニュ−トン法を用
いた振動低減制御を行なう限り２次勾配ベクトルを全て
記憶する必要がある。この一方、上記所定回転数未満の
領域では、２次勾配ベクトルそのものを記憶することな
く、記憶されているデ−タ値を利用して（オフセットし
たり０を付け加える）、記憶されていない回転域での２
次勾配ベクトルを決定することができる（全てのエンジ
ン回転数毎に２次勾配ベクトルを記憶しておく場合に比
して記憶量の低減が図られる）。

【００８０】図７は、２次勾配ベクトルを逆共分散関数
の形式で記憶しておくときの好ましい記憶の仕方を示
し、ハッチングを付した領域のみ２次勾配ベクトル（の
デ−タ値）が記憶されて、これ以外の領域に関する２次
勾配ベクトルは、記憶されているデ−タ値に基づいて、
デ−タ値のオフセットや０値追加によって決定される。

【００８１】図８は、最急降下法とニュ−トン法とを、
騒音レベルに応じて使い分ける場合の制御ブロック図を
示す。すなわち、適応アルゴリズムを選択する選択部１
１によって、騒音レベル検出部Ｓ１４からの騒音レベル
が大きいときはニュ−トン法が選択され、騒音レベルが
小さいときは最急降下法が選択される。また、図７に示
すようにして所定の回転域についてのみ２次勾配ベクト
ルを記憶したメモリＳ１３と、２次勾配ベクトルを選択
するための２次勾配ベクトル選択部Ｓ１２とが設けられ
る。２次勾配ベクトル選択部Ｓ１２は、ニュ−トン法を
用いたＡＮＣ制御を行なう場合に、メモリＳ１３から現
在のエンジン回転数に対応して、２次勾配ベクトルの選
択（記憶値そのものの選択、あるいは記憶されている２
次勾配ベクトルを利用した２次勾配ベクトルの調整）を
行なう。勿論、Ｓ１２で選択された２次勾配ベクトルに
関するデ−タは、ベクトルｙの最適化を行なう制御部Ｓ
３へ転送される。

【００８２】ニュ−トン法を用いるか最急降下法を用い
るかのしきい値としての騒音レベルは、ハンチング防止
のために、図１０に示すようにｄ１とｄ２との２つ設け
られる。ｄ１はｄ２よりも大きくされて、騒音レベルが
ｄ１以上になったときにニュ−トン法が選択され、ニュ
−トン法が選択されている状態で騒音レベルがｄ２以下
になると最急降下法が選択される。

【００８３】ここで、騒音レベルの検出は、車室２外に
別途専用に設けたマイクによって行なうようにしてもよ
いが、次のようにして騒音レベルの検出を行なうことも
できる。第１に、車室２内に設けたマイク１２の検出振
動レベルと、スピ−カ１１から出力されている低減用振
動の振動レベルとから騒音レベルを演算することができ
る（騒音レベルから低減用振動の振動レベルを差し引い
たものがマイク１２での検出振動レベルとなるという関
係を利用）。第２に、車両の走行状態、例えば、エンジ
ン回転数またはその変動量や、アクセル開度、ブレ−キ
踏力、変速位置などの状態やこれ等の変動量や、車速、
前後加速度などの状態やこれ等の変動量等に基づいて、
騒音レベルを予測するようにすることもできる。第３
に、マイク１２で検出される振動レベルそのものを騒音
レベルをみなすこともできる（結果的に車室２内の騒音
レベルが問題となるので）。

【００８４】図９は、騒音レベルに応じた適応アルゴリ
ズムの選択を行なうためのフロ−チャ−トである。この
図９のＱ（ステップ−以下同じ）１において、騒音レベ
ルが算出（検出）された後、Ｑ２においてフラグが１で
あるか否かが判別される。このフラグは１のときが、ニ
ュ−トン法によりＡＮＣ制御されている場合を示す。こ
のＱ２の判別でＮＯのときは、現在最急降下法によるＡ
ＮＣ制御が行なわれているときであり、このときは、Ｑ
３において、騒音レベルがｄ１よりも大きいか否かが判
別される。Ｑ３の判別でＹＥＳのときは、Ｑ４におい
て、フラグを１にセットした後、Ｑ５において、ニュ−
トン法によるＡＮＣ制御が行なわれる。また、Ｑ３の判
別でＮＯのときは、Ｑ８において、最急降下法でのＡＮ
Ｃ制御が行なわれる。

【００８５】前記Ｑ２の判別でＹＥＳのとき、つまり現
在ニュ−トン法によるＡＮＣ制御が行なわれているとき
は、Ｑ６において、騒音レベルがｄ２よりも小さいか否
かが判別される。このＱ２の判別でＹＥＳのときは、Ｑ
７においてフラグを０にリセットした後、Ｑ８におい
て、最急降下法によるＡＮＣ制御が行なわれる。また、
Ｑ６の判別でＮＯのときは、Ｑ５へ移行して、ニュ−ト
ン法によるＡＮＣ制御が行なわれる。

【００８６】図１１は、騒音レベルに応じて適応アルゴ
リズムの使い分けを行なう一方、ニュ−トン法によるＡ
ＮＣ制御時間を所定時間内に限定するようにしたもので
あり、これに伴って、騒音レベルのしきい値ｄ２は廃止
されている。すなわち、Ｑ１〜Ｑ３に対応したＱ２１〜
Ｑ２３の処理が行なわれて、Ｑ２３で騒音レベルがｄ１
よりも大きいと判別されたときは、先ずＱ２４において
フラグが１にセットされると共に、Ｑ２５においてタイ
マが０にリセットされ、その後、Ｑ２６においてニュ−
トン法によるＡＮＣ制御が行なわれ、Ｑ２７においてタ
イマがカウントアップされる。

【００８７】Ｑ２６、Ｑ２７を通った後はＱ２２の判別
がＹＥＳとなり、このときは、Ｑ２８において、タイマ
が所定値以上であるか否かが判別される。このＱ２８の
判別でＮＯのときは、Ｑ２６へ移行してニュ−トン法に
よるＡＮＣ制御が続行される。そして、Ｑ２８の判別で
ＹＥＳのときとなると、Ｑ２９においてフラグが０にリ
セットされると共に、Ｑ３０において最急降下法による
ＡＮＣ制御が行なわれる。

【００８８】図１２、図１３は、常に、ニュ−トン法と
最急降下法との両方を用いてＡＮＣ制御を行なう場合の
一例を示す。すなわち、振動収束のための勾配ベクトル
が、次式（20) で示すように設定され、この（20) 式
中、重み付け係数「α」がニュ−トン法の重み付けの割
合を示し、「１−α」が最急降下法の重み付けの割合を
示す。なお、μ₁ 、μ₂ は、それぞれ収束係数を示す。 勾配ベクトル＝ （１−α）・（μ₁ ｈ）＋α（μ₂ Ｅ［ｈｈ^T ］ｈ）・・・・（20)

【００８９】図１２は、騒音レベルに応じて、前記重み
付け係数αを設定するための図である。すなわち、ニュ
−トン法用の重み付け係数αは、騒音レベルが所定値以
下の小さいときは０で、騒音レベルが大きくなるにした
がって連続可変式に大きくなり、騒音レベルが所定値以
上になった後は１にされる。また、図１３は、重み付け
係数αを利用してＡＮＣ制御を行なう場合の制御系統を
ブロック図的に示すものであるが、その意味するところ
は前述した（20) 式の説明から明らかとなる。勿論、図
１４におけるＳ２１〜Ｓ２４が、重み付けの割合を設定
すると共に変更する手段を構成する。なお、重み付け係
数αは常に一定値として設定することもできる。

【００９０】以上実施例について説明したが、低減用振
動発生源としては、スピ−カに限らず、エンジンと車体
との間に介在される容量可変式のアクチュエ−タとする
こともできる。また、周期的な第１振動の発生源として
は、エンジンに限らず、車両に塔載された周期的振動を
発生する適宜の機器を対象とすることができる。勿論、
振動低減されるべき所定空間としては、車室に限らず、
エンジンル−ムや排気経路等適宜選択できるものであ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明が適用された車両を上方から見た図。

【図２】低減用振動生成のための全体制御系統図。

【図３】図２のうち低減用振動の最適化部分の構成をブ
ロック図的に示す図。

【図４】逆共分散行列の全体の傾向を示す図。

【図５】図４に示す傾向が強調される状態のときを示す
図。

【図６】エンジン回転数に応じた２次勾配ベクトルのデ
−タ値の傾向と記憶が必要な回転域とを示す図。

【図７】逆共分散関数の形式での好ましい２次勾配ベク
トルの記憶例を示すもので、図６に対応した図。

【図８】ニュ−トン法と最急降下法とを使い分ける場合
の制御系統をブロック図的に示す図。

【図９】騒音レベルに応じてニュ−トン法と最急降下法
とを使い分ける場合の一例を示すフロ−チャ−ト。

【図１０】騒音レベルに応じてニュ−トン法と最急降下
法とを使い分ける場合の制御内容を図式的に示す図。

【図１１】騒音レベルに応じてニュ−トン法と最急降下
法とを使い分ける場合の他の例を示すフロ−チャ−ト。

【図１２】ニュ−トン法と最急降下法とを同時に用いる
場合の重み付け係数を、騒音レベルに応じて設定する一
例を示す図。

【図１３】ニュ−トン法と最急降下法とを同時に用いる
場合の重み付け係数を騒音レベルにう応じて変更する場
合の制御系統をブロック図的に示す図。

【符号の説明】

１：自動車 ２：車室（所定空間） ８：エンジン（第１振動源） １１：スピ−カ（第２振動源） １２：マイク（振動検出手段） ２０：低減用振動生成回路 Ｓ３：第２振動最適化のための制御部 Ｓ４：第１振動の周期（エンジン回転数）計測部 Ｓ１１：適応アルゴリズム選択部 Ｓ１２：２次勾配ベクトル選択部 Ｓ１３：２次勾配ベクトルを記憶したメモリ Ｓ１４：騒音レベル検出部 Ｓ２１〜Ｓ２４：重み付け係数設定、変更用の制御部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−347559（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−177604（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−11783（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−80786（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−348286（ＪＰ，Ａ) 特表 平１−501344（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10K 11/178 B60R 11/02 F16F 15/02 G10K 11/16

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】第１振動源により発生される周期的な第１
   振動を車両の所定空間において低減させる車両の振動低
   減装置であって、 前記第１振動の周期を検出する周期検出手段と、 前記第１振動の振動エネルギを低減させる低減用振動と
   しての第２振動を出力するための第２振動源と、 前記所定空間の振動を検出する振動検出手段と、 前記第２振動源から出力させる第２振動の振動エネルギ
   を、前記周期検出手段で検出される１周期毎に設定する
   設定手段と、 前記設定手段の出力を、前記振動検出手段の出力、およ
   び該振動検出手段と前記第２振動源との間の伝達特性に
   基づいて補正する補正手段と、 ニュ−トン法における２次勾配ベクトルを記憶した記憶
   手段と、 騒音レベルを検出する騒音レベル検出手段と、 前記騒音レベル検出手段からの出力を受け、前記補正手
   段における補正のための適応アルゴリズムとして、騒音
   レベルが所定値よりも小さいときは最急降下法を設定す
   ると共に、騒音レベルが前記所定値よりも大きいときは
   前記記憶手段に記憶されている２次勾配ベクトルを利用
   したニュ−トン法を設定する適応アルゴリズム選択手段
   と、を備えていることを特徴とする車両の振動低減装
   置。
2. 【請求項２】請求項１において、 前記ニュ−トン法を適応アルゴリズムとする補正が所定
   時間経過した後は、最急降下法を適応アルゴリズムとす
   る補正へと移行されるもの。
3. 【請求項３】第１振動源により発生される周期的な第１
   振動を車両の所定空間において低減させる車両の振動低
   減装置であって、 前記第１振動の周期を検出する周期検出手段と、 前記第１振動の振動エネルギを低減させる低減用振動と
   しての第２振動を出力するための第２振動源と、 前記所定空間の振動を検出する振動検出手段と、 前記第２振動源から出力させる第２振動の振動エネルギ
   を、前記周期検出手段で検出される１周期毎に設定する
   設定手段と、 前記設定手段の出力を、前記振動検出手段の出力、およ
   び該振動検出手段と前記第２振動源との間の伝達特性に
   基づいて補正する補正手段と、 ニュ−トン法における２次勾配ベクトルを記憶した記憶
   手段と、を備え、前記補正手段における補正のための適
   応アルゴリズムとして、最急降下法とニュ−トン法との
   ２つの適応アルゴリズムが所定の重み付けの割合でもっ
   て同時に行なわれるように設定されている、ことを特徴
   とする車両の振動低減装置。
4. 【請求項４】請求項３において、 騒音レベルを検出する騒音レベル検出手段と、 前記騒音レベル検出手段からの出力を受け、前記重み付
   けの割合を、騒音レベルが大きいときは小さいときに比
   して前記ニュ−トン法での補正割合が大きくなるように
   変更する重み付け割合変更手段と、をさらに備えている
   もの。