JP3568105B2 - 周期性信号の適応制御方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御技術の技術分野に属し、より詳しくは周期性信号の能動抑制技術の技術分野に属する。例えば、周期性信号が振動であれば能動制振の技術分野に属し、周期性信号が雑音であればアクティヴ・ノイズ・サプレッションの技術分野に属するというように、周期性信号の種類によって本発明の応用範囲は広く拡がっている。
【0002】
【従来の技術】
本発明に対する従来技術としては、本出願と同一出願人により出願された周期性信号の適応制御方法が、特開平9−319403号公報(特願平8−132090号)に開示されている。
前記従来技術は、適応信号発生アルゴリズムと、適応係数ベクトル更新アルゴリズムと、伝達特性推定アルゴリズムとを有し、更新周期Tの離散時刻nが更新される度に各アルゴリズムをデジタル演算する。ここで、適応信号発生アルゴリズムは、正弦関数により適応信号y(n)=a(n) sin{ωTn+φ(n)}を発生させ、伝達特性を介して適応信号y(n)を観測点に加えることにより、観測点での周期性信号f(n)を相殺するアルゴリズムである。また、適応係数ベクトル更新アルゴリズムは、誤差信号ε(n)と前記伝達特性のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)に基づいて、適応信号y(n)の振幅a(n)および位相φ(n)を適応的に調整するアルゴリズムである。一方、伝達特性推定アルゴリズムは、前記適応係数ベクトル更新アルゴリズムの演算に供される前記伝達特性のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)を適応的に調整するアルゴリズムである。
【0003】
この従来技術によれば、適応信号y(n)から観測点に至る伝達特性の変動にも柔軟に対応することができるので、より安定性に優れた周期性信号の適応制御方法を提供することができた。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述の従来技術では、安定性が優れており、収束も比較的速やかではあるものの、このような周期性信号の適応制御方法に於いては、なお適応速度が高いことが望ましいことはいうまでもない。ここで、適応速度が向上するということは、とりもなおさず観測点で観測される誤差信号の収束がより速やかになるということである。
【0005】
そこで本発明は、適応信号y(n)から観測点に至る伝達特性の変動にも柔軟に対応することができながら、いっそう適応速度が向上した周期性信号の適応制御方法を提供することを解決すべき課題とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するために、発明者は、前記従来技術の適応速度を規制している要因について考察した。
その結果、適応信号y(n)=a(n)sin{ωTn+φ(n)}を規定している変数が、振幅a(n)および位相φ(n)であり、性格が互いに異なる変数であることに思い至った。すなわち、互いに性格が異なる二種類の異なる変数である振幅a(n)および位相φ(n)を同時に調整しているので、一方の変数と他方の変数との収束時間に差違があり、遅い方の収束時間をもって誤差信号が収束していることが問題である。
【0007】
そこで、発明者は適応信号y(n)を直交化表現に改め、y(n)=p(n)sin(ωTn)+q(n)cos(ωTn)として、直交化係数p(n),q(n)を同時に調整することにした。すると、変数としての性質が互いに同格な直交化係数p(n),q(n)を同時に調整するので、両者の収束時間はほぼ同等になり、適応の過程において一方が他方の足を引っ張ることもなくなる。その結果、誤差信号の収束時間は短縮され、適応速度が向上するはずであるとの洞察を発明者は得た。
【0008】
また、発明者は、伝達特性推定アルゴリズムを、前述の直交化係数p(n),q(n)を用いて導出した。その際、周期性信号f(n)の特定周波数成分の一周期にTiが相当するタップ数iを導入し、 sin{ωTn+Φ^(n)}と sin{ωT(n−i)+Φ^(n−i)}とを近似的に等価として数式を簡略化できることを発見した。もちろん、 cos{ωTn+Φ^(n)}と cos{ωT(n−i)+Φ^(n−i)}とについても同様であって、両者を近似的に等価と置いて数式を簡略化することができることを発見した。以上の数式の簡略化については、後ほど実施例1の導出の項で具体的に説明する。その結果、伝達特性推定アルゴリズムを簡略化することができたので、演算負荷を減らすことができるようになった。
【0009】
そこで発明者は、以上の洞察と発見とに基づき、以下の手段を発明した。
(第1手段)
本発明の第1手段は、請求項1記載の周期性信号の適応制御方法である。
すなわち本手段は、適応信号発生アルゴリズムと、適応係数ベクトル更新アルゴリズムと、伝達特性推定アルゴリズムとを有する。
【0010】
適応信号発生アルゴリズムは、更新周期Tの離散時刻nにおいて、観測点に加わる周期性信号f(n)のうち抑制すべき特定周波数成分の角振動数ωに基づき、直交化表現された正弦関数である適応信号y(n)を、次の数11に従って発生させる。
【0011】
【数11】
y(n) = p(n)sin(ωTn)+q(n)cos(ωTn)
適応信号y(n)は、所定の伝達特性を介して観測点に加えられ、周期性信号f(n)のうち抑制すべき特定周波数成分を相殺して、観測点で検出される誤差信号ε(n)を抑制する。すなわち、適応信号y(n)の直交化係数p(n),q(n)は、適応係数ベクトル更新アルゴリズムによって適正に調整され、適応信号y(n)は、誤差信号ε(n)を低減するように作用する。
【0012】
また、適応係数ベクトル更新アルゴリズムは、適応信号y(n)が結果的に周期性信号f(n)のうち特定周波数成分を相殺するように、適応信号y(n)の特定周波数成分の直交化係数p(n),q(n)を適応的に調整する。すなわち、直交化係数p(n),q(n)を要素とする適応係数ベクトルW(n)を、前記誤差信号ε(n)と、前記伝達特性のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)とに基づいて、離散時刻nの経過毎に更新する。そして、周期性信号f(n)が含む特定周波数成分の振幅、位相または角振動数ωの変動と、伝達特性の変動とに適応して、適応係数ベクトルW(n)の各要素を調整する。
【0013】
その結果、前記伝達特性を介して観測点に伝達された適応信号y(n)は、観測点に加わる周期性信号f(n)のうち特定周波数成分と互いに相殺して、観測点で検出される誤差信号ε(n)を抑制するに至る。
さらに、伝達特性推定アルゴリズムは、前記伝達特性のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)を適応的に調整して、周期性信号f(n)の特定周波数成分の角振動数ωに対応する同伝達特性のゲインおよび位相を推定する。すなわち、伝達特性のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)を、角振動数ωの特定周波数成分の一周期分または複数周期分にあたる誤差信号の差分および直交化係数の差分に基づいて、離散時刻nの経過毎に更新する。
【0014】
ここで、タップ数(更新周期数)iは、Tiが角振動数ωの特定周波数成分の一周期分または複数周期分に相当する時間になる値であるものとすると、前記誤差信号ε(n)の差分は{ε(n)−ε(n−i)}である。同様に、前記直交化係数の差分は{p(n)−p(n−i)}および{q(n)−q(n−i)}である。
【0015】
その結果、伝達特性推定アルゴリズムによって、抑制すべき特定周波数成分の角振動数ωに対応する前記伝達特性のゲインおよび位相が推定される。そして、推定された前記伝達特性のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)は、前述の適応係数ベクトル更新アルゴリズムの演算に提供されるに至る。
このようにして、本手段では、先ず、伝達特性推定アルゴリズムにより、抑制すべき特定周波数成分の角振動数ωに対応する前記伝達特性のゲインおよび位相が推定される。次に、ゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)は、適応係数ベクトル更新アルゴリズムの演算に使用され、同アルゴリズムによって次の離散時刻における適応信号y(n)の直交化係数p(n),q(n)が適応的に調整される。その結果、前記伝達特性を介して観測点に伝達された適応信号y(n)は、同観測点に加わる周期性信号f(n)のうち抑制すべき特定周波数成分を相殺して、同観測点で検知される誤差信号ε(n)が抑制される。
【0016】
この際、適応信号y(n)は、y(n)=p(n)sin(ωTn)+q(n)cos(ωTn)と直交化表現されているので、直交化係数p(n),q(n)が適応係数ベクトル更新アルゴリズムにより同時に調整される。すると、変数としての性質が互いに同格な直交化係数p(n),q(n)が並行して調整されるので、両者の収束時間はほぼ同等になり、適応の過程において一方が他方の足を引っ張ることもなくなる。その結果、誤差信号ε(n)の収束時間は短縮され、適応速度が向上するという効果がある。
【0017】
したがって、本手段の周期性信号の適応制御方法によれば、適応信号y(n)から観測点に至る伝達特性の変動にも柔軟に対応することができながら、いっそう適応速度が向上するという効果がある。
なお、タップ数iは、通常の場合、特定周波数成分の一周期分に相当する値であってよい。ただし、例外的に複数周期分の遅延に相当する値である方が好ましい制御成績が得られる場合もある。この例外的な場合とは、たとえば、特定周波数成分が所定の周期で同一パターンの増減を繰り返す場合などである。それゆえ、特別な場合を除き、タップ数iはTiが特定周波数成分の一周期分に相当する値でよい。
【0018】
(第2手段)
本発明の第2手段は、請求項2記載の周期性信号の適応制御方法である。
すなわち本手段では、適応係数ベクトル更新アルゴリズムは、次の数12、数13および数14のうちいずれかに従って前記適応係数ベクトルW(n)を更新する。
【0019】
【数12】
【0020】
【数13】
【0021】
【数14】
以上の数12ないし数14の導き出し方については、後ほど実施例1の導出の項で段階を踏んで詳しく説明する。
前記数12では、直交化係数p(n),q(n)の両更新式は、sin,cos の違いがあるだけで、数式の次元も構成も同じで同格であるから、両直交化係数の適応速度は同等である。それゆえ、適応係数ベクトル更新アルゴリズムとして前記数12を採用すれば、両直交化係数p(n),q(n)がほぼ同時に適応し、一方の適応速度が他方よりも遅れてしまうことがないので、適応速度が向上するという効果がある。
【0022】
前記数13では、直交化係数p(n),q(n)の更新式は最も簡素であり、適応係数ベクトル更新アルゴリズムの演算負荷が軽減される。したがって、前記数13を適応係数ベクトル更新アルゴリズムとして採用すれば、前述の理由で適応速度が向上するばかりではなく、演算負荷が軽減されるという効果もある。そればかりではなく、前記数13では前記数12に比べて、更新式中から伝達特性のゲイン推定値A^(n)が消去されているので、伝達特性のゲインが低まった周波数帯域に於いても適応速度が大幅に低下することが防止されるという効果もある。
【0023】
前記数14では、ほぼ適応した状態では伝達特性のゲインに比例する傾向がある誤差信号ε(n)をゲイン推定値A^(n)で正規化しているので、伝達特性のゲインが低下した場合にも適応速度はあまり低下することがない。そればかりではなく、ゲイン推定値A^(n)に正の発散防止定数γを足して正規化すれば、ゲイン推定値A^(n)がゼロ付近にまで低下することがあっても、適応係数ベクトル更新アルゴリズムが発散することは防止されている。それゆえ、適応係数ベクトル更新アルゴリズムとして前記数14を採用すれば、伝達特性のゲインが低下しても適応速度が衰えないばかりではなく、ゲイン推定値A^(n)がゼロ付近になっても発散が防止されるという効果もある。
【0024】
(第3手段)
本発明の第3手段は、請求項3記載の周期性信号の適応制御方法である。
すなわち本手段では、伝達特性推定アルゴリズムは、次の数15および数16のうち一方と、次の数17、数18および数19のうちいずれかとの組み合わせに従って、ゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)を更新する。
【0025】
【数15】
A^(n+1) = A^(n)+μAE(n)[{p(n)−p(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}+{q(n)−q(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}]
【0026】
【数16】
A^(n+1) = A^(n)+μAE(n)[{p(n)−p(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}+{q(n)−q(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}]/{A^(n)+γA}
【0027】
【数17】
Φ^(n+1) = Φ^(n)+μΦA^(n)E(n)×[{p(n)−p(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}−{q(n)−q(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}]
【0028】
【数18】
Φ^(n+1) = Φ^(n)+μΦE(n)[{p(n)−p(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}−{q(n)−q(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}]
【0029】
【数19】
Φ^(n+1) = Φ^(n)+μΦE(n)[{p(n)−p(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}−{q(n)−q(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}]/{A^(n)+γΦ}
ただし、該数15ないし該数19において、
μA,μΦ:ステップサイズパラメータ(0<μA,0<μΦ)
γA,γΦ:発散防止定数(0≦γA,0≦γΦ)
E(n):周期偏差(次の数20に定義)
【0030】
【数20】
E(n)≡{ε(n)−ε(n−i)}−A^(n) {p(n)−p(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}+{q(n)−q(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}
ここで、前記数16および前記数19の各更新式は、{A^(n)+γA }または{A^(n)+γφ}で割られて正規化が図られているが、別法として{p2(n)+q2(n)+γpq}で割って正規化しても良い。
【0031】
以上の数15ないし数20の導き出し方は、後ほど実施例1の導出の項で順を追って具体的に説明する。
先ず、ゲイン推定値A^(n)の推定式は前記数15または前記数16であるが、そのうち前記数15によれば、ゲイン推定値A^(n)を適応的に求める上での演算負荷が比較的少なくて済むという効果がある。一方、前記数16では、前記伝達特性のゲインに比例する傾向がある周期偏差E(n)を{A^(n)+γA }で割って正規化している。それゆえ、前記数16によれば、前記伝達特性のゲインが低下しても適応速度が衰えないばかりでなく、ゲイン推定値A^(n)がゼロ付近にまで低下してもゲイン推定値A^(n)の発散が防止されるという効果がある。なお、別法として{p2(n)+q2(n)+γpq}で割って正規化した場合には、p(n),q(n)のレベルが下がった場合にも、適応速度の衰えを防止することができるという効果がある。
【0032】
次に、位相推定値Φ^(n)の推定式は、前記数17ないし前記数19のうちいずれかである。前記数17によれば、最も数学的に筋が通った演算をもって、位相推定値Φ^(n)の推定が行われる。また、前記数18によれば、位相推定値Φ^(n)を求める上での演算負荷が比較的小さくて済むという効果がある。一方、前記数19では、前記伝達特性のゲインに比例する傾向がある周期偏差E(n)を{A^(n)+γΦ}で割って正規化している。それゆえ、前記数19によれば、前記伝達特性のゲインが低下しても適応速度が衰えないばかりでなく、ゲイン推定値A^(n)がゼロ付近にまで低下してもゲイン推定値A^(n)の発散が防止されるという効果がある。なお、前述のA^(n)の更新式と同様に、別法として{p2(n)+q2(n)+γpq}で割って正規化した場合には、p(n),q(n)のレベルが下がった場合にも、適応速度の衰えを防止することができるという効果がある。
【0033】
なお、前述のゲイン推定値A^(n)の推定式と以上の位相推定値Φ^(n)の推定式との組み合わせ方は、一方の推定速度が他方の推定速度の足を引っ張らないように、推定速度が互いにほぼ同等であることが望ましい。それゆえ、前記数15と前記数18との組み合わせと、前記数16と前記数19との組み合わせとのうち、一方を選択することが望ましいものと考えられる。なぜならば、いずれの組み合わせに於いても、ゲイン推定値A^(n)の推定式の構成と位相推定値Φ^(n)の推定式の構成とが同格であるので、推定速度が互いにほぼ同等であるからである。
【0034】
(第4手段)
本発明の第4手段は、請求項4記載の周期性信号の適応制御方法である。
すなわち本手段では、抑制すべき特定周波数成分の角振動数ωk (1≦k≦K)の個数Kと、誤差信号εl(n)(1≦l≦L)の個数Lと、前記適応信号ym(n)(1≦m≦M)の個数Mとのうち、少なくとも一つは複数である。換言すれば本手段は、前述の第1手段をK成分・L入力・M出力に拡張した周期性信号の適応制御方法である。それゆえ本手段は、多成分多入力多出力の複雑な系に対しても適用することができる。
【0035】
したがって、本手段を多成分多入力多出力の複雑な系に対して適用した場合、適応信号ym (n)から誤差信号εl (n)に至る伝達特性の変動にも柔軟に対応することができながら、適応速度がより向上するという効果がある。
なお、本手段の具体的な各アルゴリズムの数式については、後ほど実施例2の項で説明する。
【0036】
【発明の実施の形態】
本発明の周期性信号の適応制御方法の実施の形態については、当業者に実施可能な理解が得られるよう、以下の実施例で明確かつ十分に説明する。
[実施例1]
(実施例1の構成)
本発明の実施例1としての周期性信号の適応制御方法は、図1に示すように、一入力一出力系の適応制御系において実施される。すなわち、適応制御系への入力としての誤差信号ε(n)は一つであり、適応制御系からの出力としての適応信号y(n)も一つである。本実施例での適応制御系は、適応信号発生アルゴリズム11と、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12と、伝達特性推定アルゴリズム13と、伝達特性23とをもつ。
【0037】
ここで、適応制御系を含む全体的なシステム構成について、予備知識として説明しておく。
周期性信号f(n)は、単一の特定周波数成分を含む外乱信号であって、誤差信号ε(n)を観測する観測点24に入力される。本実施例の周期性信号の適応制御方法は、この周期性信号f(n)のうち前記特定周波数成分が観測点24に与える影響を相殺し、観測点24で検知される誤差信号ε(n)を抑制することを制御目的とする。
【0038】
ここで、周期性信号f(n)の前記特定周波数成分の角振動数ωは、工学的に十分精密に計測され、適応信号発生アルゴリズム11および推定伝達特性13に与えられるものとする。たとえば、周期性信号f(n)が自動車のエンジンに起因する振動加速度であるとすると、その角振動数ωは、点火パルス等の信号を観測することにより、リアルタイムで容易かつ正確に計測することができる。
【0039】
適応信号発生アルゴリズム11は、周期性信号f(n)の特定周波数成分の角振動数ωに基づいて、同特定周波数成分に同期した適応信号y(n)を発生させるアルゴリズムである。適応信号y(n)は、所定の伝達特性23を介して相殺信号z(n)に変換され、観測点24に加えられる。観測点24では、周期性信号f(n)と相殺信号z(n)とが合成され、その結果としての誤差信号ε(n)=f(n)+z(n)が観測される。前述の自動車のエンジンの例でいえば、観測点24は乗員席の基台に固定された振動加速度センサに相当し、誤差信号ε(n)は同センサの出力に相当する。
【0040】
すなわち、本実施例の周期性信号の適応制御方法では、観測点24に影響を及ぼす周期性信号f(n)に対し、周期性信号f(n)に同期している一つの特定周波数成分からなる適応信号y(n)が、伝達特性23を介して逆位相で加えられる。こうすることによって、周期性信号f(n)のうち特定周波数成分が観測点24へ及ぼす影響が能動的に除去され、その結果、観測点24で検知される誤差信号ε(n)が低減される。
【0041】
以下、適応信号発生アルゴリズム11、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12および伝達特性推定アルゴリズム13を中心として、本実施例の周期性信号の適応制御方法についてより詳しく説明する。
適応信号発生アルゴリズム11は、更新周期Tの離散時刻nにおいて、周期性信号f(n)のうち一つの特定周波数成分がもつ角振動数ωに基づき、次の数21に従って直交化表現された正弦関数である適応信号y(n)を発生させる。
【0042】
【数21】
y(n) = p(n)sin(ωTn)+q(n)cos(ωTn)
一方、前記適応係数ベクトル更新アルゴリズム12は、次の数22に従って下記の適応係数ベクトルW(n)を更新するアルゴリズムである。
【0043】
【数22】
ここで、適応係数ベクトルW(n)は、次の数23に定義するように、適応信号y(n)の特定周波数成分の直交化係数p(n),q(n)を要素とする二要素のベクトルである。
【0044】
【数23】
すなわち、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12は、適応係数ベクトルW(n)を、誤差信号ε(n)と伝達特性23のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)と基づいて、離散時刻nの経過毎に更新するアルゴリズムである。適応係数ベクトル更新アルゴリズム12による適応係数ベクトルW(n)の更新により、周期性信号f(n)の特定周波数成分の振幅、位相または角振動数ωの変動に対応して、適応係数ベクトルW(n)の各要素は適応的に調整される。そして、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12により更新された適応係数ベクトルW(n)の各要素p(n),q(n)をもって、適応信号発生アルゴリズム11で発生する適応信号y(n)の特定周波数成分の直交化係数p(n),q(n)が更新される。
【0045】
さらに、伝達特性推定アルゴリズム13は、ゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)を適応的に調整して、周期性信号f(n)の特定周波数成分の角振動数ωに対応する伝達特性23のゲインおよび位相を推定する。すなわち、伝達特性23のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)を、角振動数ωの特定周波数成分の一周期分にあたる誤差信号ε(n)の差分および直交化係数p(n),q(n)の差分に基づいて、離散時刻nの経過毎に更新する。ここで、タップ数(更新周期数)iは、Tiが角振動数ωの特定周波数成分の一周期分に相当する時間になる値であるものとすると、前記誤差信号ε(n)の差分は、{ε(n)−ε(n−i)}である。同様に、前記直交化係数の差分は、{p(n)−p(n−i)}および{q(n)−q(n−i)}である。
【0046】
このような伝達特性推定アルゴリズム13は、次の数24および数25の組み合わせで表記される。
【0047】
【数24】
A^(n+1) = A^(n)+μAE(n)[{p(n)−p(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}+{q(n)−q(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}]
【0048】
【数25】
Φ^(n+1) = Φ^(n)+μΦE(n)[{p(n)−p(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}−{q(n)−q(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}]
ここで、周期偏差E(n)は、前記数20によってすでに定義されている値である。
【0049】
その結果、伝達特性推定アルゴリズム13によって、抑制すべき特定周波数成分の角振動数ωに対応する伝達特性23のゲインおよび位相が推定される。そして、推定された伝達特性23のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)は、前述の適応係数ベクトル更新アルゴリズム12の演算に提供されるに至る。
【0050】
なお、前述のように、伝達特性推定アルゴリズム13では、誤差信号の差分{ε(n)−ε(n−i)}と両直交化係数の差分{p(n)−p(n−i)},{q(n)−q(n−i)}とを使用している。このことを明瞭にするために、図1では、伝達特性推定アルゴリズム13のブロックの外に一周期分の遅延ブロック14,15を描いたが、これらの遅延ブロック14,15は伝達特性推定アルゴリズム13に含めてしまっても構わない。
【0051】
(実施例1の導出)
以上の本実施例の周期性信号の適応制御方法は、以下のようにして導き出すことができる。
先ず、周期性信号f(n)のうち抑制すべき特定周波数成分の角振動数ωが、工学的に正確に計測されるものする。ここで、周期性信号f(n)の特定周波数成分の変動に従って、角振動数ωも時間変化しうるものとする。
【0052】
そして、適応信号発生アルゴリズム11は、直交化表現された次の数26に従って、適応信号y(n)としての正弦波信号を発生させるものとする。
【0053】
【数26】
y(n) = p(n)sin(ωTn)+q(n)cos(ωTn)
すると、伝達特性23を介して観測点24に加えられる相殺信号z(n)は、適応信号y(n)が伝達特性G[A(ω),Φ(ω)]によるゲインAおよび位相Φの影響を受けたものであるから、次の数27で表される。
【0054】
【数27】
z(n) = Ap(n)sin(ωTn+Φ)+Aq(n)cos(ωTn+Φ)
それゆえ、誤差信号ε(n)は、観測点24において周期性信号f(n)と相殺信号z(n)とが合成されたものであるから、次の数28によって書き表される。
【0055】
【数28】
ε(n) = f(n)+z(n)= f(n)+Ap(n)sin(ωTn+Φ)+Aq(n)cos(ωTn+Φ)
次に、適応係数ベクトルW(n)を適応的に更新する適応係数ベクトル更新アルゴリズム12は、勾配法に基づいて次の数29で書き表される。
【0056】
【数29】
W(n+1) = W(n)−μ∇(n)
ここで、適応係数ベクトルW(n)は、次の数30に示すように、適応信号y(n)の直交化係数p(n),q(n)を要素とする二要素ベクトルである。
【0057】
【数30】
なお、前記数29において、μはステップサイズパラメータを表すが、単なるスカラーではなく、傾斜ベクトル∇(n)≡∂J(n)/∂W(n)の各要素にかけられる調整係数μp,μqを表すものとする。また、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12の直交化係数p(n),q(n)の更新式は、互いに同格であるから、通常、ステップサイズパラメータはμp=μqと設定して良い。
【0058】
ここで、評価関数J(n)を、次の数31に示すように、誤差信号ε(n)の二乗で定義する。
【0059】
【数31】
J(n) ≡ ε2(n)
すると、最小二乗法による傾斜ベクトル∇(n)=∂J(n)/∂W(n)は、次の数32のように表される。
【0060】
【数32】
∇(n) = ∂J(n)/∂W(n)= ∂ε2(n)/∂W(n)= 2ε(n)・∂ε(n)/∂W(n)
この数32に前記数28および前記数30を代入すると、この数32は次の数33のように展開される。
【0061】
【数33】
ところで、現実においては、伝達特性23のゲインAおよび位相Φを知ることはできない。そこで、伝達特性23のゲインAおよび位相Φを推定し、ゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)をもって前記数33中のゲインAおよび位相Φに代えることにより、前述の適応係数ベクトル更新アルゴリズム12の基本形が得られる。この際、ゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)を求める目的で、伝達特性推定アルゴリズム13を導入することが必要になる。
【0062】
最後に、伝達特性推定アルゴリズム13は、次のようにして導き出すことができる。
そこで先ず、推定偏差δ(n)を次の数34のように定義する。
【0063】
【数34】
δ(n) ≡ ε(n)−{f(n)+z^(n)}= z(n)−z^(n)
ここで、推定相殺信号z^(n)は、伝達特性23の真値を知ることができないので、伝達特性23のゲインAおよび位相Φの代わりにゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)を用いて、相殺信号z(n)を推定したものである。すなわち、推定相殺信号z^(n)は次の数35によって定義される。
【0064】
【数35】
z^(n)≡A^(n)[p(n)sin{ωTn+Φ^(n)}+q(n)cos{ωTn+Φ^(n)}]
次に、周期性信号f(n)のうち観測点24への影響を消去すべき特定周波数成分の一周期に相当するタップ数iを定め、推定偏差δ(n)の一周期分の差分である周期偏差E(n)を次の数36のように定義する。
【0065】
【数36】
E(n)≡δ(n)−δ(n−i)= ε(n) −{f(n) +z^(n) }−[ε(n−i)−{f(n−i)+z^(n−i)}]
ここでさらに、周期性信号f(n)は一周期違いで同一の値を取るものと仮定すると、この数36においてf(n)−f(n−i)=0と置ける。この仮定は、周期性信号f(n)が定常状態にあるときには完全に正しく、周期性信号f(n)が遷移状態にあるときには近似的に正しい。ただし、周期性信号f(n)がステップ状に変動する瞬間には、この仮定は崩れるが、変動後に定常状態または遷移状態に入るならば、この仮定は再び完全にまたは近似的に正しくなる。それゆえ、周期性信号f(n)が急激に変動する瞬間には、伝達特性推定アルゴリズム13の推定値は乱れるが、周期性信号f(n)の急変が収まり次第、伝達特性推定アルゴリズム13の推定値は適正な値の付近で安定する。このことは、発明者が数値シミュレーションで確認し、本実施例の周期性信号の適応制御方法が正常に機能することを確認している。そこで前記仮定を受け入れることにすると、前記数36は次の数37のように展開される。
【0066】
【数37】
E(n)
= ε(n) −z^(n)−{ε(n−i)−z^(n−i)}
= {ε(n)−ε(n−i)}−{z^(n)−z^(n−i)}
= {ε(n)−ε(n−i)}−[A^(n){p(n)sin(ωTn+Φ^(n))+q(n)cos(ωTn+Φ^(n))}−A^(n−i){p(n−i)sin(ωT(n−i)+Φ^(n−i))+q(n−i)cos(ωT(n−i)+Φ^(n−i))}]
ここでまた、伝達特性23のゲインAおよび位相Φが定常状態ないし準定常状態にある場合は、A^(n)=A^(n−i),Φ^(n)=Φ^(n−i)と置けるものと仮定する。実際のシステムに於いて、事故等の特別な場合を除きほとんどの場合には、伝達特性23が急変することはまずないと考えて良いので、この仮定は概ね妥当である。また、発明者は数値シミュレーション等の手段により、実験的にこの仮定が成立し、この仮定に基づいて導かれた伝達特性推定アルゴリズム13が適正に作用することを発見した。
【0067】
さらに、ωT(n−i)=ωTn−ωTi=ωTn−2πであるから、
sin{ωT(n−i)+Φ^(n−i)}=sin{ωTn+Φ^(n)},
cos{ωT(n−i)+Φ^(n−i)}=cos{ωTn+Φ^(n)}
と置換できる。
そこで、前記仮定とこの置換とを前記数37に導入すると、周期偏差E(n)は次の数38のようにまとめられる。
【0068】
【数38】
E(n)= {ε(n)−ε(n−i)}−A^(n)[{p(n)−p(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}+{q(n)−q(n−i)}cos(ωTn+Φ^(n))}
伝達特性23のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)が適正に推定されていれば、周期偏差E(n)はゼロに近づくはずである。そこで発明者は、周期偏差E(n)の二乗を最小にするように最小二乗法に基づく勾配法を導入し、ゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)の推定更新式を、それぞれ次の数39および数40のように導き出した。
【0069】
【数39】
A^(n+1)
=A^(n)−μA’・∂E2(n)/∂A^(n)
=A^(n)−μAE(n)・∂E(n)/∂A^(n)
=A^(n)−μAE(n)[{p(n)−p(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}+{q(n)−q(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}]
【0070】
【数40】
Φ^(n+1)
=Φ^(n)−μΦ’・∂E2(n)/∂Φ^(n)
=Φ^(n)−μΦE(n)・∂E(n)/∂Φ^(n)
=Φ^(n)−μΦA^(n)E(n)×[{p(n)−p(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}−{q(n)−q(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}]
ただし、これら数39および数40において、μAおよびμΦは、ステップサイズパラメータ(0<μA,0<μΦ)である。
【0071】
ここでさらに、ゲイン推定値A^(n)はゼロ以上の値であるので、ゲイン推定値A^(n)をステップサイズパラメータμΦに丸め込むことによって、前記数40は次の数41のように簡略化される。
【0072】
【数41】
Φ^(n+1)
=Φ^(n)−μΦE(n)[{p(n)−p(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}−{q(n)−q(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}]
以上のように、前記数39およびこの数41の組み合わせをもって、前述の前記数24および数25の組み合わせからなる伝達特性推定アルゴリズム13が導き出される。
【0073】
なお、前記数39を演算すると、時としてA^(n+1)<0となる場合がある。こうした場合には、前記数41が成立しなくなって不都合であるので、A^(n+1)の正負を逆転させたうえで、Φ^(n+1)にπ[rad]を加算または減算してこの不都合を解消している。
(実施例1の作用効果)
本実施例の周期性信号の適応制御方法は、以上のように構成されているので、以下のような作用効果を発揮する。
【0074】
前記数11の適応信号発生アルゴリズム11に基づいて、適応信号y(n)が生成され、伝達特性23を介して観測点24に加えられる。観測点24では、角振動数ωの抑制すべき特定周波数成分を含む周期性信号f(n)に対し、角振動数ωの特定周波数成分からなる正弦波信号である適応信号y(n)が伝達特性23を介して伝達された相殺信号z(n)が合成される。その結果、観測点24では誤差信号ε(n)=f(n)+z(n)が生成され、適応制御システムによって検知される。
【0075】
すると先ず、伝達特性推定アルゴリズム13によって、抑制すべき特定周波数成分の角振動数ωに対応する伝達特性23のゲインAおよび位相Φが推定され、ゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)が提供される。この際、誤差信号の差分{ε(n)−ε(n−i)}と、両直交化係数の差分値{p(n)−p(n−i)},{q(n)−q(n−i)}とが、伝達特性推定アルゴリズム13の演算に使用される。そして、抑制すべき特定周波数成分の角振動数ωに対応して推定されたゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)は、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12に提供される。
【0076】
次に、ゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)は、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12の演算に使用され、同アルゴリズム12によって次の離散時刻における適応信号y(n)の直交化係数p(n),q(n)が適応的に調整される。
最後に、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12から提供された直交化係数p(n),q(n)に基づいて、適応信号発生アルゴリズム11が適応信号y(n)を生成する。その結果、適応信号y(n)は、伝達特性23を介して伝達されて相殺信号z(n)となり、観測点24に加えられる。そして、観測点24に加えられた相殺信号z(n)は、同じく観測点24に加わる周期性信号f(n)のうち抑制すべき特定周波数成分を相殺して、観測点24で検知される誤差信号ε(n)が抑制されるに至る。
【0077】
この際、適応信号y(n)は、y(n)=p(n)sin(ωTn)+q(n)cos(ωTn)と直交化表現されているので、直交化係数p(n),q(n)が適応係数ベクトル更新アルゴリズム12により同時に調整される。すると、変数としての性質が互いに同格な直交化係数p(n),q(n)が並行して調整されるので、両者の収束時間はほぼ同等になり、適応の過程において一方が他方の足を引っ張ることもなくなる。その結果、誤差信号ε(n)の収束時間は短縮され、適応速度が向上するという効果がある。
【0078】
したがって、本実施例の周期性信号の適応制御方法によれば、適応信号y(n)から観測点23に至る伝達特性の変動にも柔軟に対応することができながら、いっそう適応速度が向上するという効果がある。
また、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12では、伝達特性23のゲインAに比例する傾向がある誤差信号ε(n)をゲイン推定値A^(n)で正規化している。それゆえ、伝達特性23のゲインAがある角振動数ωで低下した場合にも、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12の適応速度はあまり低下することがない。そればかりではなく、ゲイン推定値A^(n)に正の発散防止定数γを足して正規化しているので、ゲイン推定値A^(n)がゼロ付近にまで低下することがあっても、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12が発散することは防止されている。したがって、本実施例の適応係数ベクトル更新アルゴリズム12によれば、伝達特性23のゲインAが低下しても適応速度が衰えないばかりではなく、ゲイン推定値A^(n)がゼロ付近になっても、発散が防止されるという効果もある。
【0079】
(実施例1の数値シミュレーション)
本実施例の周期性信号の適応制御方法の効果を実証するため、発明者は数値シミュレーションによって本実施例の応答を検証してみた。この数値シミュレーションでの条件は以下の通りである。
先ず、周期性信号f(n)は抑制すべき特定周波数成分(正弦波)だけからなるものとし、その周波数は20Hzであり、その振幅は0.3である。
【0080】
一方、適応制御システムのサンプリング周期(更新周期)は1ミリ秒に設定した。このサンプリング周期は、サンプリング周波数に換算すると1000Hzである。
次に、伝達特性23は、周波数に関わりなくゲインA=0.45、位相Φ=+π/4に設定した。これに対して伝達特性推定アルゴリズム13での初期値は、ゲイン推定値A^(0)=0.45、位相推定値Φ^(0)=+πに設定した。すなわち、ゲイン推定値の初期値A^(0)は伝達特性23のゲインAと等価であるが、位相推定値の初期値Φ^(0)には伝達特性23の位相Φに対して3π/4の差違が設定されている。
【0081】
なお、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12のステップサイズパラメータは、μp=μq=0.2に設定し、発散防止定数はγ=0に設定した。また、伝達特性推定アルゴリズム13のステップサイズパラメータは、μA=0.1,μΦ=0.2に設定した。
その結果、誤差信号ε(n)の時間応答は、図2に示すように、約0.1秒で完全に収束している。同様に、伝達特性推定アルゴリズム13のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)も、図3および図4にそれぞれ示すように、約0.1秒で所定の値に収束して完全に安定している。
【0082】
ここで、伝達特性推定アルゴリズム13によるゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)の収束値は、伝達特性23の真値から所定の差違をもって安定している。すなわち、伝達特性推定アルゴリズム13の推定誤差にもかかわらず、適応係数ベクトル更新アルゴリズム12は、両直交化係数p(n),q(n)を適正に調整し、誤差信号ε(n)をゼロに収束させているものと考えられる。
【0083】
一方、比較例として、伝達特性推定アルゴリズム13を削除し、ゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)を前述の初期値に固定した場合についても、同一の条件で数値シミュレーションを行った。その結果、図5に示すように、誤差信号ε(n)は1秒経ってもいっこうに収束する気配がないので、このような比較例では収束安定性が得られず、適正な適応制御を行い得ないことが明らかになった。
【0084】
したがって、本実施例の周期性信号の適応制御方法によれば、20Hzの特定周波数成分の影響を約0.1秒という短時間のうちに相殺して誤差信号ε(n)を収束させることができる。すなわち、本実施例の周期性信号の適応制御方法は、収束安定性に富み、極めて高い適応速度を発揮することができるという効果がある。
【0085】
(実施例1の変形態様1)
本実施例の変形態様1として、次の数42に示すように、正規化処理をなくして適応係数ベクトル更新アルゴリズム12の演算負荷を低減した周期性信号の適応制御方法の実施も可能である。
【0086】
【数42】
本変形態様によれば、伝達特性23のゲインAがゼロ付近にまで落ち込むことがない場合には、演算負荷をある程度軽減しながら前述の実施例1と同様の効果が得られる。
【0087】
(実施例1の変形態様2)
本実施例の変形態様2として、次の数43および数44に示すように、伝達特性推定アルゴリズム13に正規化を施した周期性信号の適応制御方法の実施が可能である。
【0088】
【数43】
A^(n+1) = A^(n)+μAE(n)[{p(n)−p(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}+{q(n)−q(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}]/{A^(n)+γA}
【0089】
【数44】
Φ^(n+1) = Φ^(n)+μΦE(n)[{p(n)−p(n−i)}cos{ωTn+Φ^(n)}−{q(n)−q(n−i)}sin{ωTn+Φ^(n)}]/{A^(n)+γΦ}
ここで、前記数43および前記数44の各更新式は、{A^(n)+γA }または{A^(n)+γφ}で割られて正規化が図られているが、別法として{p2(n)+q2(n)+γpq}で割って正規化しても良い。
【0090】
本変形態様によれば、伝達特性23のゲインAがゼロ付近にまで落ち込むことがある場合にも、伝達特性推定アルゴリズム13の適応速度を落とすことなく、かつ、発散させることもなく運用することができる。その結果、前述の実施例1よりもさらに多様な伝達特性23に対応できるようになり、伝達特性23のゲインAが低下する場合には実施例1よりも適応速度および収束安定性を向上させることができるという効果がある。
【0091】
[実施例2]
(多入力多出力系の導出)
本項では、前述の実施例1の周期性信号の適応制御方法を、K成分・L入力・M出力に拡張する。すなわち、本項の対象とする場合は、抑制すべき特定周波数成分の角振動数ωk (1≦k≦K)の個数Kと、誤差信号εl(n)(1≦l≦L)の個数Lと、前記適応信号ym(n)(1≦m≦M)の個数Mとのうち、少なくとも一つは複数である場合である。このような場合に対応でき、すなわち、多成分多入力多出力の複雑な系に対しても適用することができる周期性信号の適応制御方法を提供することを、本項の課題とする。
【0092】
したがって、本手段を多成分多入力多出力の複雑な系に対して適用した場合、適応信号ym (n)から誤差信号εl (n)に至る伝達特性の変動にも柔軟に対応することができながら、適応速度がより向上するという効果がある。
K成分・L入力・M出力に対応した周期性信号の適応制御方法の各アルゴリズムの数式は、以下のようにして導出することができる。
【0093】
先ず、適応信号発生アルゴリズムを次の数45のように定義する。ここで、本適応制御システムはM出力であるから、m=1,・・,M(1≦M)である。
【0094】
【数45】
すると、各適応信号ym (n)の各直交化係数pkm(n),qkm(n)を要素としてもつそれぞれの適応係数ベクトルWm (n)は、次の数46に示すように定義される。ここで、本適応制御システムが抑制すべき特定周波数成分はK成分(ω1,・・,ωK)であるから、k=1,・・,K(1≦K)である。
【0095】
【数46】
また、観測点24で周期性信号f(n)に加えられて誤差信号εl (n)を生じる相殺信号zl(n)は、前記適応信号ym(n)が伝達特性Gklm [Aklm ,Φklm ]を介して伝達された信号である。それゆえ、相殺信号zl (n)は、次の数47に示すように表記される。ここで、本適応制御システムはL入力であるから、l=1,・・,Lである。
【0096】
【数47】
次に、適応係数ベクトル更新アルゴリズムを導き出すために、評価関数J(n)を次の数48に示すように定める。
【0097】
【数48】
そして勾配法によって適応係数ベクトル更新アルゴリズムを導出すると、次の数49に示すようになる。この際、伝達特性Gklm [Aklm ,Φklm ]の真値は不可知であるので、伝達特性推定アルゴリズムによって推定されたゲイン推定値A^klm(n)および位相推定値Φ^klm(n)をもって代替する。ここで、本適応制御システムが抑制すべき特定周波数成分はK成分(ω1,・・,ωK)であるから、k=1,・・,Kである。
【0098】
【数49】
この数49に於いて、ゲイン推定値A^klm (n)は、ステップサイズパラメータに丸め込むことによって省略できることが、発明者には経験的に分かっている。そこで前記数49からゲイン推定値A^klm (n)を除いて、次の数50に示す適応係数ベクトル更新アルゴリズムを得る。
【0099】
【数50】
この数50の適応係数ベクトル更新アルゴリズムによれば、演算負荷を比較的軽減することができる。
ここでさらに、発散防止定数γkmlを加えたゲイン推定値A^klm(n)で割って正規化することにより、次の数51に示す適応係数ベクトル更新アルゴリズムを導き出すことができる。
【0100】
【数51】
この数51の適応係数ベクトル更新アルゴリズムによれば、収束性を向上させることができる。
最後に、伝達特性推定アルゴリズムは、前述の実施例1の場合と同様に、以下のようにして導き出される。
【0101】
始めに、推定偏差δl(n)および周期偏差El(n)について定義する。ここで、本適応制御システムはL入力系であるから、l=1,・・,L(1≦L)である。
推定偏差δl(n)は、次の数52に従って定義される。
【0102】
【数52】
δl(n) ≡ εl(n)−{fl(n)+z^l(n)}
また、周期偏差El(n)は次の数53によって定義される。
【0103】
【数53】
El(n) ≡ δl(n)−δl(n−1)
ここで、前述の実施例1と同様の仮定と簡略化とを施すことにより、周期偏差El(n)は次の数54に示すように整理される。
【0104】
【数54】
周期偏差E(n)の二乗を評価関数として最小二乗法に基づく勾配法を取り、前述の実施例1と同様にして整理すれば、伝達特性推定アルゴリズムは次の数55および数56の組み合わせとして定義される。
【0105】
【数55】
【0106】
【数56】
ここで、前記数55に関しては、更新分(右辺第二項)にさらにゲイン推定値A^klm (n)がかけてあっても良い。
一方、前記数55および前記数56に発散防止定数を付けて正規化すれば、伝達特性推定アルゴリズムは次の数57および数58の組み合わせとして定義される。
【0107】
【数57】
【0108】
【数58】
ここで、前記数57および前記数58の各更新式は、{A^klm (n)+γAklm}または{A^klm (n)+γφklm}で割られて正規化が図られているが、別法として{pkm 2(n)+qkm 2(n)+γpq}で割って正規化しても良い。
【0109】
以上のようにして、K成分・L入力・M出力の複雑な系に対しても、本実施例の周期性信号の適応制御方法を適用できるようになり、収束安定性および適応速度を向上させることができる。
この際、適応信号発生アルゴリズムは前記数45で一意に定義され得るが、適応係数ベクトル更新アルゴリズムおよび伝達特性推定アルゴリズムの設定については、数式を適正に選定することが必要になる。たとえば、演算負荷を低減させようとすれば、適応係数ベクトル更新アルゴリズムとして前記数50を選定し、伝達特性推定アルゴリズムとして前記数55および前記数56の組み合わせを選定すると良い。一方、伝達特性のゲインAがゼロ付近にまで下がることがある場合には、適応係数ベクトル更新アルゴリズムとして前記数51を選定し、伝達特性推定アルゴリズムとして前記数57および前記数58の組み合わせを選定すると良い。
【0110】
(実施例2の構成および効果)
本発明の実施例2としての周期性信号の適応制御方法は、図6に示すように、1成分2入力2出力の適応制御システムにおいて実施される。なお、この図6は、本実施例の適応制御システムを概念的に図示したものであって、図の複雑化を避けるためにある程度簡素化されている。たとえば、誤差信号ε1(n),ε2(n)の一周期分の差分と、両直交化係数pkm(n),qkm(n)の一周期分の差分とが混然と扱われているが、これは各信号の大まかな流れ方向を示すものとして御宥恕願いたい。
【0111】
本実施例の周期性信号の適応制御方法によっても、実施例1と同様に、収束安定性および適応速度が向上するという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】実施例1の適応制御システムの構成を示すブロック図
【図2】実施例1の誤差信号の時間応答の一例を示すグラフ
【図3】実施例1のゲイン推定値の時間応答の一例を示すグラフ
【図4】実施例1の位相推定値の時間応答の一例を示すグラフ
【図5】比較例の誤差信号の時間応答の一例を示すグラフ
【図6】実施例2の適応制御システムの構成を概念的に示すブロック図
【符号の説明】
11,11’:適応信号発生アルゴリズム
12,12’:適応係数ベクトル更新アルゴリズム
13,13’:伝達特性推定アルゴリズム
14,15,14’,15’:一周期分の遅延ブロック
23,23’:伝達特性 24,24’:観測点
A,Φ:伝達特性の角振動数ωに対応するゲインおよび位相
A^(n),Φ^(n):角振動数ωに対応するゲイン推定値および位相推定値
p(n),q(n):適応信号y(n)の直交化係数
y(n):適応信号 z(n):相殺信号
ε(n):誤差信号 f(n):周期性信号
ω:角振動数 i:一周期分の遅延タップ数
1≦k≦K:角振動数ωkの数
1≦l≦L:誤差信号εl(n)の数
1≦m≦M:適応信号ym(n)の数
Claims (4)
- 観測点に影響を及ぼす周期性信号f(n)に対し、該周期性信号f(n)に同期している特定周波数成分からなる適応信号y(n)を所定の伝達特性を介し逆位相で加えることによって、該周期性信号f(n)のうち該特定周波数成分が該観測点へ及ぼす影響を能動的に除去し、該観測点で検知される誤差信号ε(n)を低減する周期性信号の適応制御方法において、
更新周期Tの離散時刻nにあって、前記周期性信号f(n)のうち前記特定周波数成分の角振動数ωに基づき、直交化表現された正弦関数である前記適応信号y(n)を、下記数1に従って発生させる適応信号発生アルゴリズムと、
該適応信号y(n)の該特定周波数成分の直交化係数p(n),q(n)を要素とする適応係数ベクトルW(n)を、前記誤差信号ε(n)と前記伝達特性のゲイン推定値A^(n)および位相推定値Φ^(n)とに基づいて該離散時刻nの経過毎に更新し、該周期性信号f(n)が含む該特定周波数成分の振幅、位相または角振動数ωの変動と前記伝達特性の変動とに適応して、該適応係数ベクトルW(n)の各該要素を調整する適応係数ベクトル更新アルゴリズムと、
該ゲイン推定値A^(n)および該位相推定値Φ^(n)を、該角振動数ωの該特定周波数成分の一周期分または複数周期分にあたる該誤差信号の差分{ε(n)−ε(n−i)}および該直交化係数の差分{p(n)−p(n−i)},{q(n)−q(n−i)}に基づいて、離散時刻nの経過毎に更新し、該伝達特性を推定する伝達特性推定アルゴリズムとを有し、
該適応係数ベクトル更新アルゴリズムにより更新される該適応係数ベクトルW(n)の該要素p(n),q(n)をもって、該適応信号発生アルゴリズムで発生する該適応信号y(n)の該特定周波数成分の該直交化係数p(n),q(n)が更新されることを特徴とする、
周期性信号の適応制御方法。
【数1】
y(n) = p(n)sin(ωTn)+q(n)cos(ωTn) - 前記特定周波数成分の前記角振動数ωk (1≦k≦K)、前記誤差信号εl (n)(1≦l≦L)および前記適応信号ym (n)(1≦m≦M)のうち少なくとも一つは複数である、
請求項1記載の周期性信号の適応制御方法。
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