JPH0830278A - アクティブ振動制御装置 - Google Patents

アクティブ振動制御装置

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JPH0830278A
JPH0830278A JP6162458A JP16245894A JPH0830278A JP H0830278 A JPH0830278 A JP H0830278A JP 6162458 A JP6162458 A JP 6162458A JP 16245894 A JP16245894 A JP 16245894A JP H0830278 A JPH0830278 A JP H0830278A
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equation
vibration
control device
vibration control
active vibration
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JP6162458A
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Hisashi Sano
久 佐野
Satoshi Nakamura
中村　　聡
Hideji Sawada
秀司 沢田
Shuichi Adachi
修一 足立
Hideki Kasuya
英樹 粕谷
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Original Assignee
Honda Motor Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【目的】収束が速くてロードノイズに対しても使用でき
るアクティブ振動制御装置を提供する。 【構成】車両の振動に基づく出力信号を発生する加速度
検出器１Ａ、１Ｂと、車室内に設けたスピーカ６Ａ、６
Ｂと、車室内に設けられかつスピーカ６Ａ、６Ｂからの
発生音と前記車両の走行に基づいて発生するロードノイ
ズとを受けるマイクロフォン７Ａ、７Ｂと、加速度検出
器１Ａ、１Ｂからの出力信号を入力とし、かつマイクロ
フォン７Ａ、７Ｂの出力信号と、車室内におけるスピー
カ６Ａ、６Ｂとマイクロフォン７Ａ、７Ｂとの間おける
車室内の伝達関数と同一の伝達関数を通した加速度検出
器１Ａ、１Ｂの出力信号を受けてマイクロフォン７Ａ、
７Ｂの出力信号のレベルを最小とするべくＲＬＳアルゴ
リズムに基づいてフィルタ係数を制御して出力信号によ
ってスピーカ６Ａ、６Ｂを駆動する適応デジタルフィル
タ３Ａ、３Ｂとを備えた。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は自動車などの騒音とほぼ
逆位相でかつ騒音の振幅とほぼ同振幅の振動（音を含
む）を発生させて、前記騒音を実質的に消音させるアク
ティブ振動制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】電子機器等において出力中に含まれる雑
音を、雑音とほぼ逆位相でかつ雑音の振幅とほぼ同振幅
の信号を発生させて、雑音を除去するノイズキャンセラ
が知られている。かかるノイズキャンセラを、車室内空
間の騒音を消音するために適用することが行われてい
る。
【０００３】一方、自動車車室内騒音の一つであるロー
ドノイズに対しても、マルチプルエラー フィルタード
ｘ ＬＭＳアルゴリズムに基づき演算されたフィルタ
係数に設定される適応デジタルフィルタを適用すること
が試みられている。
【０００４】ここで、ロードノイズとは荒れた路面を車
両が走行したときに車室内に発生する広帯域のランダム
ノイズであり、日常走行時における発生頻度が高く、最
も不快な車室内騒音の一つである。
【０００５】車室内騒音の消音に適用されるアクティブ
振動制御装置において、上記適応デジタルフィルタを用
いたアクティブ振動制御装置が用いられている。
【０００６】適応デジタルフィルタを用いた従来のアク
ティブ振動制御装置ではロードノイズの消音に適用した
場合を例にとれば、図１０に示す如くに構成されてい
る。すなわち、前輪、後輪サスペンションに加速度検出
器１Ａ、１Ｂを各別に設け、前輪、後輪サスペンション
に発生する騒音を検出して電気信号に変換のうえ、Ａ／
Ｄ変換器２Ａ、２Ｂによってデジタル信号に変換し、デ
ジタル信号に変換されたサスペンションからの入力に起
因して発生する騒音を、デジタルシグナルプロセッサか
らなりフィルタ係数をリアルタイムで更新できる、たと
えばＦＩＲ（Finite Impulse Response ）フィルタから
なる適応デジタルフィルタ１３Ａ、１３Ｂに供給してフ
ィルタリング処理を行い、適応デジタルフィルタ１３
Ａ、１３Ｂの出力をＤ／Ａ変換器４Ａ、４Ｂによってア
ナログ信号に変換し、Ｄ／Ａ変換器４Ａ、４Ｂによって
変換されたアナログ信号を増幅器５Ａ、５Ｂによって増
幅し、増幅出力によりスピーカ６Ａ、６Ｂを駆動する。
【０００７】スピーカ６Ａ、６Ｂによる出力音とサスペ
ンションからの入力に起因して生ずる騒音に基づく室内
騒音とをマイクロフォン７Ａ、７Ｂによって受けて電気
信号に変換し、Ａ／Ｄ変換器８Ａ、８Ｂによってデジタ
ル信号に変換する。
【０００８】一方、スピーカ６Ａおよび６Ｂとマイクロ
フォン７Ａとの間における車室内の伝達関数およびスピ
ーカ６Ａおよび６Ｂとマイクロフォン７Ｂとの間におけ
る車室内の伝達関数と同一伝達関数に夫々設定されたデ
ジタルフィルタ９Ａ、９Ｂを設けて、デジタルフィルタ
９Ａ、９ＢにＡ／Ｄ変換器２Ａ、２Ｂの出力を各別に供
給する。
【０００９】ここで、マイクロフォン７Ａおよび７Ｂの
出力の２乗和が最小となるように適応デジタルフィルタ
１３Ａ、１３Ｂの出力を送出させるべく、Ａ／Ｄ変換器
８Ａ、８Ｂによって変換のうえ出力されるマイクロフォ
ン７Ａ、７Ｂの出力とデジタルフィルタ９Ａ、９Ｂの出
力とを受けてＬＭＳ（Least Mean Square ）アルゴリズ
ムに基づき適応デジタルフィルタ１３Ａ、１３Ｂのフィ
ルタ係数を演算し、演算されたフィルタ係数に適応デジ
タルフィルタ１３Ａ、１３Ｂのフィルタ係数を更新し
て、マイクロフォン７Ａおよび７Ｂの出力の２乗和レベ
ルが最小になるように制御している。かかる方法による
フィルタ係数の処理は、マルチプル エラー フィルタ
ード ｘ ＬＭＳアルゴリズムと称されている。
【００１０】ここで、フィルタ係数の演算にＬＭＳアル
ゴリズムが使用されるのは演算量が少ないことによる。
【００１１】また、図１０において、ＬＭＳアルゴリズ
ムに基づく演算を行う手段を機能的にＬＭＳアルゴリズ
ム演算手段１１ＡＡ、１１ＢＢにて示してある。
【００１２】なお、デジタルフィルタ９Ａ（９Ｂ）、適
応デジタルフィルタ１３Ａ（１３Ｂ）、ＬＭＳアルゴリ
ズム演算手段１１ＡＡ（１１ＢＢ）はデジタルシグナル
プロセッサ１２Ａ（１２Ｂ）により構成され、符号１０
はアクティブ振動制御装置本体を示している。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】ロードノイズを車室内
で消音させる場合には、車速、積載重量、経年変化等に
よってシステムの特性変化があるため、適応アルゴリズ
ムを用いる必要があり、この場合に、マルチプル エラ
ー フィルタード ｘ ＬＭＳアルゴリズムが広く使用
されることは前記した通りである。
【００１４】しかしながら、マルチプル エラー フィ
ルタード ｘ ＬＭＳアルゴリズムをロードノイズに対
して適用すると、収束が遅く、必ずしも充分な消音が行
えない場合があるという問題点があった。
【００１５】本発明は、逐次最小２乗法（ＲＬＳ）アル
ゴリズムを用いることにより、収束が速くてロードノイ
ズに対しても適用できるアクティブ振動制御装置を提供
することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】本発明のアクティブ振動
制御装置は、振動発生源からの振動に基づく基準入力信
号を発生する第１振動検出手段と、音場内に設けた振動
源と、前記音場内に設けられ、かつ前記振動源からの振
動と前記振動発生源からの振動に基づいて発生する音場
内の振動とを受けて両振動の差に基づく誤差信号を発生
する第２振動検出手段と、前記基準入力信号と誤差信号
とを入力とし、前記誤差信号のレベルを最小とするべく
リアルタイムにフィルタ係数を更新して出力信号により
前記振動源を駆動する適応デジタルフィルタとを備え、
前記振動発生源からの振動に基づいて発生する前記音場
内の振動を低減させるアクティブ振動制御装置におい
て、前記フィルタ係数を更新する更新パラメータが前記
基準入力信号により逐次的に更新処理されることを特徴
とする。
【００１７】
【作用】本発明のアクティブ振動制御装置では、フィル
タ係数を更新する際に用いる更新パラメータは、同定す
べきシステムの基準入力信号により逐次的に更新される
ので、更新パラメータは実際に同定しているシステムに
応じて学習しながら、その値を更新していくことにな
り、フィルタ係数は同定すべきシステム毎に最適化さ
れ、推定精度が良く、収束時間が速い。
【００１８】また、基準入力信号および誤差信号の瞬時
値を用いてフィルタ係数が更新されるが、更新パラメー
タは過去の基準入力信号の影響を受けているので、演算
量が膨大な期待値を計算することなくフィルタ係数の推
定が可能となって、フィルタ係数の推定精度が向上し、
さらに収束時間も短くて済む。
【００１９】さらに、過去の更新パラメータに重み付け
したときは、過去のデータの寄与度を変化させることが
可能となるので、同定初期の過渡的な影響を除去するこ
とができると共に、時変システム（Time Variing Syste
m ）に対して追従可能となる。
【００２０】
【実施例】以下、本発明にかかるアクティブ振動制御装
置を実施例によって説明する。
【００２１】図１は本発明のアクティブ振動制御装置の
一実施例の構成を示すブロック図であり、図２は図１に
示した加速度検出器、スピーカおよびマイクロフォンの
装着位置を示すための説明図である。
【００２２】本実施例のアクティブ振動制御装置はロー
ドノイズの消音に適用した場合の例である。
【００２３】本実施例のアクティブ振動制御装置は、車
両３０の前輪サスペンションまたは車両３０のボデイに
取り付けられた第１振動検出手段に対応する加速度検出
器１Ａ、車両３０の後輪サスペンションまたは車両３０
のボデイに取り付けられた第１振動検出手段に対応する
加速度検出器１Ｂと、運転席３１の足元に装着された振
動源に対応するスピーカ６Ａ、後部座席３２の後所定位
置に装着された振動源に対応するスピーカ６Ｂと、天井
板３３の車室側に所定間隔離して装着された第２振動検
出手段に対応するマイクロフォン７Ａ、７Ｂと、車両３
０内に設けられたアクティブ振動制御装置本体１０とを
備えている。
【００２４】アクティブ振動制御装置本体１０は、加速
度検出器１Ａによって検出されて電気信号に変換された
加速度信号をＡ／Ｄ変換器２Ａによってデジタル信号に
変換し、Ａ／Ｄ変換器２Ａによってデジタル信号に変換
された加速度信号をデジタルシグナルプロセッサからな
りフィルタ係数をリアルタイムで更新できる、たとえば
ＦＩＲフィルタからなる適応デジタルフィルタ３Ａに供
給してフィルタ処理を行い、適応デジタルフィルタ３Ａ
の出力をＤ／Ａ変換器４Ａによってアナログ信号に変換
し、Ｄ／Ａ変換器４Ａによって変換されたアナログ信号
を増幅器５Ａによって増幅し、増幅器５Ａの増幅出力に
よりスピーカ６Ａを駆動する。
【００２５】アクティブ振動制御装置本体１０は、上記
と同様に、加速度検出器１Ｂによって検出されて電気信
号に変換された加速度信号をＡ／Ｄ変換器２Ｂによって
デジタル信号に変換し、Ａ／Ｄ変換器２Ｂによってデジ
タル信号に変換された加速度信号をデジタルシグナルプ
ロセッサ１０Ａ、１０Ｂからなりフィルタ係数をリアル
タイムで更新できる、たとえばＦＩＲフィルタからなる
適応デジタルフィルタ３Ｂに供給してフィルタ処理を行
い、適応デジタルフィルタ３Ｂの出力をＤ／Ａ変換器４
Ｂによってアナログ信号に変換し、Ｄ／Ａ変換器４Ｂに
よって変換されたアナログ信号を増幅器５Ｂによって増
幅し、増幅器５Ｂの増幅出力によりスピーカ６Ｂを駆動
する。
【００２６】スピーカ６Ａ、６Ｂからの出力とロードノ
イズとを受けて電気信号に変換したマイクロフォン７Ａ
からの出力はＡ／Ｄ変換器８Ａに供給してデジタル信号
に変換する。
【００２７】一方、Ａ／Ｄ変換器２Ａによってデジタル
変換された加速度検出器１Ａからの出力は、スピーカ６
Ａおよび６Ｂとマイクロフォン７Ａとの間における音場
である車室内の伝達関数（Ｃ11（ｑ），Ｃ12（ｑ））を
有するデジタルフィルタ９Ａに供給し、デジタルフィル
タ９Ａの出力とＡ／Ｄ変換器８Ａによってデジタル変換
されたマイクロフォン７Ａの出力とに基づいて、マイク
ロフォン７Ａの出力が最小となるように適応デジタルフ
ィルタ３Ａの出力を送出させるべく、適応デジタルフィ
ルタ３Ａにおいて後記するマルチプル エラー フィル
タード ｘ ＲＬＳ（Recursive Least Squares ）アル
ゴリズム（マルチプル エラー フィルタード 逐次最
小２乗法アルゴリズム）に基づき適応デジタルフィルタ
３Ａのフィルタ係数を演算し、演算されたフィルタ係数
に適応デジタルフィルタ３Ａのフィルタ係数を更新し
て、マイクロフォン７Ａの出力が最小になるように制御
する。
【００２８】図１において、マルチプル エラー フィ
ルタード ｘ ＲＬＳアルゴリズムに基づく演算を行う
手段をＲＬＳアルゴリズム演算手段３ＡＡにて機能的に
示してあり、デジタルフィルタ９Ａ、適応デジタルフィ
ルタ３Ａ、ＲＬＳアルゴリズム演算手段３ＡＡは、デジ
タルシグナルプロセッサ１０Ａにより構成してある。
【００２９】同様に、スピーカ６Ａ、６Ｂからの出力と
ロードノイズとを受けて電気信号に変換したマイクロフ
ォン７Ｂからの出力はＡ／Ｄ変換器８Ｂに供給してデジ
タル信号に変換する。
【００３０】一方、Ａ／Ｄ変換器２Ｂによってデジタル
変換された加速度検出器１Ｂからの出力は、スピーカ６
Ａおよび６Ｂとマイクロフォン７Ｂとの間における音場
である車室内の伝達関数（Ｃ21（ｑ），Ｃ22（ｑ））を
有するデジタルフィルタ９Ｂに供給し、デジタルフィル
タ９Ｂの出力と、Ａ／Ｄ変換器８Ｂによってデジタル変
換されたマイクロフォン７Ｂの出力とに基づいて、マイ
クロフォン７Ｂの出力が最小となるように適応デジタル
フィルタ３Ｂの出力を送出させるべく、適応デジタルフ
ィルタ３Ｂにおいてマルチプル エラー フィルタード
ｘ ＲＬＳアルゴリズムに基づき適応デジタルフィル
タ３Ｂのフィルタ係数を演算して、演算されたフィルタ
係数に適応デジタルフィルタ３Ｂのフィルタ係数を更新
して、マイクロフォン７Ｂの出力が最小になるように制
御する。
【００３１】図１において、マルチプル エラー フィ
ルタード ｘ ＲＬＳアルゴリズムに基づく演算を行う
手段をＲＬＳアルゴリズム演算手段３ＢＢにて機能的に
示してあり、デジタルフィルタ９Ｂ、適応デジタルフィ
ルタ３Ｂ、ＲＬＳアルゴリズム演算手段３ＢＢは、デジ
タルシグナルプロセッサ１０Ｂにより構成してある。
【００３２】ここで単なるＲＬＳアルゴリズムそのまま
では、スピーカ６Ａ、６Ｂからマイクロフォン７Ａ、７
Ｂまでの車室内の伝達関数は考慮されていないために、
ロードノイズの消音に使用することができない。そこで
マルチプル エラー フィルタード ｘ ＲＬＳアルゴ
リズムによってフィルタ係数の演算を行うのである。
【００３３】なお、ここで、加速度検出器１Ａ、１Ｂは
第１振動検出手段に対応し、加速度検出器１Ａ、１Ｂの
出力信号は基準入力信号に対応し、スピーカ６Ａ、６Ｂ
は振動源に対応し、音場は車室に対応し、マイクロフォ
ン７Ａ、７Ｂは誤差信号に対応している。
【００３４】次に、ＲＬＳアルゴリズムについて説明す
る。
【００３５】入力信号数をＫ、出力信号数をＭ、制御点
数をＬと仮定したＫ入力−Ｍ出力−Ｌ点制御（上記した
一実施例ではＫ＝２（加速度検出器の数）、Ｍ＝２（ス
ピーカの数）、Ｌ＝２（マイクロフォンの数））の場合
を考えると、そのブロック図は図３（ａ）に示す如くで
ある。なお、システムは離散化されているものとし、伝
達関数行列はパルス伝達関数行列を表す。図３（ａ）に
おいて、離散時間システムの入出力関係は次に示す
（１）式〜（３）式の如くである。
【００３６】
【数１】
【００３７】
【数２】
【００３８】
【数３】
【００３９】ここで、Ｐ（ｑ）は騒音源（上記一実施例
ではロードノイズの発生源）からマイクロフォンに至る
までの伝達関数行列（未知）、Ｃ（ｑ）はスピーカから
マイクロフォンに至るまでの伝達関数行列（既知）、Ｈ
（ｑ）は求めるべきアクティブ振動制御装置本体１０の
伝達関数行列である。なお、ｑはシフトオペレータであ
る（すなわちｑＵ（ｎ）＝Ｕ（ｎ＋１）である）。
【００４０】また、Ｕ（ｎ）は入力信号ベクトル、ａ
（ｎ）はアクティブ振動制御装置本体の出力信号ベクト
ル、ｙ（ｎ）はマイクロフォンによって検出される伝達
関数行列Ｐ（ｑ）（騒音源からマイクロフォンに至るま
での伝達関数行列）の出力信号ベクトル、∧ｙ（ｎ）は
マイクロフォンによって検出される２次音源（上記一実
施例ではスピーカ）の出力信号ベクトル、ｅ（ｎ）はマ
イクロフォンの出力信号ベクトルである。
【００４１】各行列、ベクトルＰ（ｑ）、Ｃ（ｑ）、Ｈ
（ｑ）、Ｕ（ｎ）、ａ（ｎ）、ｙ（ｑ）、∧ｙ（ｎ）お
よびｅ（ｎ）は（４）式〜（１１）式のように示され
る。
【００４２】
【数４】
【００４３】
【数５】
【００４４】
【数６】
【００４５】
【数７】
【００４６】
【数８】
【００４７】
【数９】
【００４８】
【数１０】
【００４９】
【数１１】
【００５０】上記した図１に則して具体的に示せば、 ｅ1 ＝Ｃ11ａ1 ＋Ｃ12ａ2 ＋ｙ1 ｅ2 ＝Ｃ21ａ1 ＋Ｃ22ａ2 ＋ｙ2 であり、 ∧ｙ1 ＝Ｃ11ａ1 ＋Ｃ12ａ2 ∧ｙ2 ＝Ｃ21ａ1 ＋Ｃ22ａ2 である。
【００５１】図３（ａ）において、Ｃ（ｑ）は既知、Ｕ
（ｎ）、ｅ（ｎ）は観測可能である。これからアクティ
ブ振動制御装置本体の伝達関数行列Ｈ（ｑ）を求める。
このためには図３（ａ）から判るようにＣ（ｑ）に逆特
性を求める必要があるが、一般にＣ（ｑ）は非最小位相
系であるため、単純にＣ（ｑ）の逆特性を求めることは
難しい。
【００５２】そこで、Ｃ（ｑ）の逆特性を単独に求めな
くてすみ、かつフィルタ係数を求めることについて説明
する。
【００５３】まず、図３（ｂ）に示すように、Ｃ（ｑ）
とＨ（ｑ）の順序を入れ替える。すなわち、∧ｙ
（ｎ）、ｄ（ｎ）は、（１２）式、（１３式）の如くに
なる。
【００５４】
【数１２】
【００５５】
【数１３】
【００５６】また、〜Ｈ（ｑ）はＬ×（ＫＭＬ）行列で
あり、次の（１４）式の如くになる。
【００５７】
【数１４】
【００５８】ただし、ｈ（ｑ）は１×（ＫＭ）ベクトル
であって、次の（１５）式に示す如くになる。
【００５９】
【数１５】
【００６０】また、〜Ｃ（ｑ）は（ＫＭＬ）×Ｋ行列で
あって、次の（１６）式の如くになる。
【００６１】
【数１６】
【００６２】ただし、Ｃlm（ｑ）はＫ×Ｋ行列であっ
て、次の（１７）式に示す如くになる。
【００６３】
【数１７】
【００６４】ここで、ｄ（ｎ）は（ＫＭＬ）×１ベクト
ルであり、次の（１８）式
【００６５】
【数１８】
【００６６】として表される。ｄ（ｎ）は入力信号Ｕ
（ｎ）を〜Ｃ（ｑ）というフィルタに通した信号である
ため、フィルタード リファレンスと呼ばれている。さ
らに図３（ｂ）に示したシステムを図３（ｃ）のシステ
ムに等価変換する。最終的にアクティブ振動制御装置
は、図３（ｃ）において、観測可能な入力信号ｄ（ｎ）
とマイクロフォンの出力信号ｅ（ｎ）を用いて未知の〜
Ｃinv （ｑ）、Ｐ（ｑ）を同定する問題に帰着される。
ここで、〜Ｃinv （ｑ）は（ＫＭＬ）×Ｋ行列であり、
次の（１９）式となる。
【００６７】
【数１９】
【００６８】〜lmＣinv （ｑ）はｋ×Ｋ行列であって、
次の（２０式）に示す如くになる。
【００６９】
【数２０】
【００７０】次に上記したマルチプル エラー フィル
タード ｘ ＲＬＳアルゴリズムをロードノイズ消音へ
の適用について説明する。
【００７１】図３（ｃ）において、ｌ番目のマイクロフ
ォンからの出力信号ｅl （ｎ）を用いて、入出力関係式
を次の（２１）式の如くＦＩＲモデルにより表す。
【００７２】
【数２１】
【００７３】（２１）式から
【００７４】
【数２２】
【００７５】である。
【００７６】適応デジタルフィルタのフィルタ係数に対
応するパラメータｂのパラメータベクトルθ、スピーカ
からマイクロフォンまでの車室内の伝達関数を考慮した
データベクトルφｌを（２３）式、（２４）式
【００７７】
【数２３】
【００７８】
【数２４】
【００７９】と定義すると、（２２）式は（２５）式と
なる。
【００８０】
【数２５】
【００８１】ここでβは適応デジタルフィルタのタップ
数である。
【００８２】（９）式、（１１）式、（２５）式から、
入出力関係は次の（２６）式として表すことができる。
【００８３】
【数２６】
【００８４】ここで、φ（ｎ）は次に示すＭＫβ×Ｌ行
列の次の（２７）式である。φ（ｎ）はデジタルフィル
タ９Ａ、９ｂを通した基準入力信号であるが、以下、単
に基準入力信号とも記す。
【００８５】
【数２７】
【００８６】以上から最小２乗法の評価関数は次の（２
８）式で表される。
【００８７】
【数２８】
【００８８】ここで、Ｎはデータ総数を示し、ｎはデー
タ列中のｎ番目であることを示す。
【００８９】Ｊ（Ｎ）をパラメータベクトルθに関して
微分して０ベクトルとおくことによって、パラメータベ
クトルθを定めるための正規方程式（２９）式が得られ
る。
【００９０】
【数２９】
【００９１】ここで、Ｒ（Ｎ）はＭＫβ×ＭＫβ行列で
あり、ｆ（Ｎ）はＭＫβ×１ベクトルであり、夫々（３
０）式、（３１）式のように表される。
【００９２】
【数３０】
【００９３】
【数３１】
【００９４】（２９）式の正規方程式を逆行列の補題を
用いて逐次的に解く方法がＲＬＳ法であり、逐次的に解
くと次の（３２）式、（３３）式で表される。
【００９５】
【数３２】
【００９６】
【数３３】
【００９７】ここに、Ｐ（ｎ）はＭＫβ×ＭＫβの共分
散行列であって、パラメータベクトルθの推定誤差の共
分散行列であり、Ｉは単位行列であり、（３２）式、
（３３）式はフィルタード リファレンスを用いて定式
化されており、この方法をマルチプル エラー フィル
タード ｘ ＬＭＳアルゴリズムにならってマルチプル
エラー フィルタード ｘ ＲＬＳアルゴリズム（Ｍｅ
ｆｘ−ＲＬＳ法とも記す）と呼ぶ。Ｐ（ｎ）を以下、更
新パラメータとも記す。
【００９８】次に、（２９）式から（３２）式、（３
３）式の導出について説明する。
【００９９】（２９）式を∧θ（ｎ）について解くと次
の（３４）式の如くになる。
【０１００】
【数３４】
【０１０１】これを逐次的に計算する方法を導く。（２
９）式を詳細に記すと次の（３５）式となり、（３５）
式の両辺にＮを掛けると次の（３６）式となる。
【０１０２】
【数３５】
【０１０３】
【数３６】
【０１０４】いま、Ｐ（ｎ）を次の（３７）式とおく
と、
【０１０５】
【数３７】
【０１０６】（３７）式から次の（３８）式が得られ
る。
【０１０７】
【数３８】
【０１０８】このとき（３４）式、すなわち、∧θ
（Ｎ）は（３６）式から次の（３９）式となる。
【０１０９】
【数３９】
【０１１０】ここで（３９）式の右辺においてφ（ｎ）
ｙ（ｎ）の項のみが未知である。（３８）式からＰ（ｎ
−１）-1 は次の（４０）式であるから、
【０１１１】
【数４０】
【０１１２】（４０）式を（３９）式に代入すると次の
（４１）式が得られる。
【０１１３】
【数４１】
【０１１４】（４１）式の右辺の各項はすべて既知であ
り、（４１）式と（３２）式とを比較すれば明らかなよ
うに（４１）式は（３２）式と同一であって、（２９）
式から（３２）式が導けた。
【０１１５】次に（２９）式から（３３）式を算出す
る。
【０１１６】（３８）式からＰ（ｎ）は次の（４２）式
で表される。
【０１１７】
【数４２】
【０１１８】ここで、逆行列の演算を避けるために、公
知の逆行列の補題という次の（４３）式
【０１１９】
【数４３】
【０１２０】で示す公式を（４２）式に適用すると（４
２）式は次の（４４）式となり
【０１２１】
【数４４】
【０１２２】（４４）式と（３３）式とを比較すれば明
らかなように（４４）式は（３３）式と同一であって、
（２９）式から（３３）式が導けた。
【０１２３】ここでＰ（０）＝γＩ＞０であり、γは初
期値（ｎ＝０のときの値）であって、正の実数である。
【０１２４】以上から明らかなように、適応デジタルフ
ィルタ３Ａ、３Ｂ、ＲＬＳアルゴリズム演算手段３Ａ
Ａ、３ＢＢは図４（ａ）に示す如く、Ｐ（ｎ−１）、∧
θ（ｎ−１）を格納するＲＡＭ２１、初期値Ｐ（０）を
格納するＲＯＭ２２、∧θ（ｎ）の演算を行う演算装置
２３とを備えて、∧θ（ｎ）を求めるのにｅ（ｎ）、φ
（ｎ）の瞬時値とその過去からのデータと等価な更新パ
ラメータ（Ｐ（ｎ））とを用いるので、演算毎の∧θ
（ｎ）の推定精度はよく、収束時間が短く、演算量はや
や多いもののリアルタイム性が良好である。また、更新
パラメータ（Ｐ（ｎ））が同定すべきシステムの基準入
力信号（φ（ｎ））により逐次的に更新されるので、∧
θ（ｎ）が常にシステム毎に最適化される。
【０１２５】上記した（３２）式および（３３）式に示
されるＭｅｆｘ−ＲＬＳ法は、定常システムの同定には
適しているが、システムの特性が変化する場合には適し
ていない。このような場合には忘却係数を導入すればよ
い。
【０１２６】ここで忘却係数はＰ（ｎ）に乗算する重み
であって、忘却係数を導入することによって過去のＰ
（ｎ）の寄与度を変化させることが可能となるためであ
る。ロードノイズの消音に対する実装に対しては忘却係
数を導入したＭｅｆｘ−ＲＬＳ法が有効である。
【０１２７】次に忘却係数を導入したＭｅｆｘ−ＲＬＳ
法について説明する。
【０１２８】忘却係数λ（ｎ）（０＜λ（ｎ）＜１）を
導入した評価関数Ｊ（Ｎ）は（４５）式に示す如くであ
る。
【０１２９】
【数４５】
【０１３０】Ｊ（Ｎ）をθに関して微分して０ベクトル
とおくことにより（４５）式から（４６）式が得られ
る。
【０１３１】
【数４６】
【０１３２】いま、Ｐ（ｎ）を（４７）式とおくと、Ｐ
（ｎ）-1は（４８）式となる。
【０１３３】
【数４７】
【０１３４】
【数４８】
【０１３５】（４８）式に（４３）式で示した逆行列の
補題を適用すると、Ｐ（ｎ）は（４９）式となる。
【０１３６】
【数４９】
【０１３７】（４９）式の右辺を整理すると（４９）式
は（５０）式となる。
【０１３８】
【数５０】
【０１３９】（５０）式が忘却係数λ（ｎ）を導入した
ときのＲＬＳ法の共分散行列Ｐ（ｎ）の更新式である。
【０１４０】（５０）式の忘却係数λ（ｎ）の選び方に
したがって次の（ｉ）〜（iii)の場合がある。
【０１４１】（ｉ) の場合は、忘却係数が一定値、すな
わち、λ（ｎ) ＝λ（0 ＜λ＜1 ）の場合である。
【０１４２】λ（ｎ）＝λとおくと、（４５）式から明
らかな如く、過去のＰ（ｎ）ほど重みが小さくなり、現
時刻よりある一定時刻前のデータは実質的に捨てられて
いる。
【０１４３】(ii) の場合は、忘却係数が変化する場合
であって、λ（ｎ）＝λ0 λ（ｎ−１）＋（１−λ0 ）
（０＜λ0 ＜１）の場合である。
【０１４４】この場合には、忘却係数λ（ｎ）は漸近的
に“１”に近づいていく。このため、同定初期の過渡的
な影響を取り除くことができる。したがって、この忘却
係数は定常システムの同定向きである。
【０１４５】(iii) の場合は、忘却係数が変化する場合
であって、この場合は（５１）式に示す如くに設定され
る。
【０１４６】
【数５１】
【０１４７】（５１）式において、ξ（ｎ）は（５２）
式に示す係数である。
【０１４８】
【数５２】
【０１４９】（５２）式において、σは追従速度を決定
するパラメータである。σを小さくすると追従性が向上
し、大きくすると安定性が向上し、σ→∝のときＲＬＳ
法と一致する。
【０１５０】ロードノイズを消音するためのアクティブ
振動制御装置においては、路面状態、車速、乗員数等の
荷重によってシステムの伝達特性が変化するため、上記
した（ｉ）の場合に示した一定値の忘却係数が有効であ
る。
【０１５１】例えば、路面が変化した際のロードノイズ
の消音性能は、図５に示す如くである。図５は路面状態
が変化した際の５秒後の消音性能であって、車両は４ド
アセダンの前席中央音圧レベルと周波数との関係で示
し、実線はアクティブ振動制御装置のオフ状態の場合を
示し、破線はアクティブ振動制御装置がオン状態、忘却
係数λ＝１、かつＲＬＳアルゴリズムによる演算に基づ
いて消音した場合を示し、一点鎖線はアクティブ振動制
御装置がオン状態、忘却係数λ＝０．９５の一定値で、
かつＲＬＳアルゴリズムによる演算に基づいて消音した
場合を示している。
【０１５２】次に、従来のＭｅｆｘ−ＬＭＳ法と本発明
のＭｅｆｘ−ＲＬＳ法とを比較してロードノイズを消音
するときの収束性について説明する。
【０１５３】先ず、Ｍｅｆｘ−ＬＭＳ法を導出する。Ｍ
ｅｆｘ−ＬＭＳ法は最急降下法によるパラメータ更新に
おいて期待値演算を除いたアルゴリズムであるといえ
る。最急降下法によるパラメータ更新式は（５３）式で
示される。
【０１５４】
【数５３】
【０１５５】ここで、μはステップサイズパラメータで
あり、∇Ｊ（ｎ）は（２８）式のグラディエントベクト
ルである。一方、（２６）式から出力信号ｅ（ｎ）は
（５４）式となり、
【０１５６】
【数５４】
【０１５７】出力信号ｅ（ｎ）をθで微分すると（５
５）式が得られる。
【０１５８】
【数５５】
【０１５９】（２８）式をθで微分して（５５）式を用
いると∇Ｊ（ｎ）は（５６）式となる。ここでＥφ
（ｎ）ｅ（ｎ）は期待値演算である。
【０１６０】
【数５６】
【０１６１】（５６）式から平均処理をはずして（５
３）式に代入すると（５７）式が得られる。
【０１６２】
【数５７】
【０１６３】（５７）式がＭｅｆｘ−ＬＭＳ法における
パラメータ更新式であり、１サンプル毎に適応デジタル
フィルタの係数更新を行うことになる。
【０１６４】したがって、ステップサイズパラメータμ
の設定によってｅ（ｎ) が最小値に収束するまでの時間
が変化し、ステップサイズパラメータμが適切でないと
きは収束までに時間がかかることになる。
【０１６５】すなわち、ステップサイズパラメータμの
値を大きく設定したときは、ｅ（ｎ）が最小値に収束す
るまでの時間は短くなるが、ｅ（ｎ）の最小値の近傍で
収束ができないためにｅ（ｎ）が収束値と最小値との間
である精度は低い。また、ステップサイズパラメータμ
の値を小さく設定したときは収束の精度は向上するが収
束するまでに要する時間は長くなる。これらの関係の一
例は図６（ａ）および（ｂ）に示す如くである。図６
（ａ）はステップサイズパラメータμの値に対する１０
ｄＢ減衰に要する時間（ｓｅｃ）を示し、図６（ｂ）は
ステップサイズパラメータμの値に対する最大減衰量
（ｄＢ）を示している。図６において、実線はクランク
シャフトの回転数１５００ｒ．ｐ．ｍ．、車速４０ｋｍ
／ｈによる走行時の車室内データを、破線は参考データ
であって、５０Ｈｚ正弦波に対するデータを示す。
【０１６６】これに対して、上記した本発明のＭｅｆｘ
−ＲＬＳ法の場合には、（３２）式および（３３）式と
に基づく演算によって適応デジタルフィルタのフィルタ
係数が演算される。このようにＭｅｆｘ−ＲＬＳ法の場
合には、上記したマルチプルエラー フィルタード ｘ
ＬＭＳ法の如くステップサイズパラメータμを設定す
る必要がないので、μ値に左右されることなくフィルタ
係数の推定精度が高く、ｅ（ｎ) が最小値に収束するま
での時間が少なくてすむ。
【０１６７】すなわち、データ数Ｎに対する収束の速さ
についてみれば、図７に示す如く、Ｍｅｆｘ−ＲＬＳ法
の方が少ないデータ数Ｎによって推定誤差が一定になる
のに対して、Ｍｅｆｘ−ＬＭＳ法の場合には多くのデー
タ数によらなければ収束せず、収束までの時間はＭｅｆ
ｘ−ＲＬＳ法の場合に比較してＭｅｆｘ−ＬＭＳ法の場
合は長くなる。
【０１６８】さらに、Ｍｅｆｘ−ＬＭＳ法の場合、簡単
のために１入力−１出力−１点制御システムとして、適
応デジタルフィルタのタップ数を“２”としたときの最
小２乗法の評価関数Ｊ（Ｎ）が同一値を示す断面形状が
図８（ａ）に示す如く同心円状の場合には、初期値をど
こに採っても、その中心に速く到着するが、前記断面形
状が図８（ｂ）に示す如く楕円状の場合（入力信号間に
相関がある場合）には瞬時値しか使用しないＭｅｆｘ−
ＬＭＳ法では精度が悪く、最適点を見出すまでに時間が
かかる。
【０１６９】つぎに、最急降下法、Ｍｅｆｘ−ＬＭＳ法
およびＭｅｆｘ−ＲＬＳ法の夫々における演算量等につ
いて説明する。
【０１７０】最急降下法において、パラメータベクトル
θは（５３）式であり、（５３）式中の（∇Ｊ）は（５
６）式に示す如くであって、（∇Ｊ）には期待値演算を
含むため演算量は膨大なものとなる。すなわち、アクテ
ィブ振動制御装置を動作状態にしてからのすべてのデー
タを用いて（５６）式を計算しなければならない。たと
えば、サンプリング周波数を１ｋＨｚとすれば、１０分
間で６００，０００のデータ量となり、（５６）式の演
算時間は長くなる。
【０１７１】そこで、最急降下法を図４（ａ）に対応し
て示せば、図４（ｂ）に示す如く、φ（１）、φ
（２）、……、φ（ｎ−１）、ｅ（１）、……、ｅ（ｎ
−１）、∧θ（ｎ−１）を格納するＲＡＭ２１Ｓ、ステ
ップサイズパラメータμを格納するＲＯＭ２２Ｓ、（５
３）式および次の（５８）式により∧θ（ｎ）の演算を
行う演算装置２３Ｓを備え、∧θ（ｎ）を演算するのに
過去からのデータφ（ｎ）、ｅ（ｎ）を用いるので演算
毎の∧θ（ｎ）の推定精度は良好であり、収束に要する
時間は短い。しかし、演算量は膨大であり、リアルタイ
ム性に欠ける。さらに、ステップサイズパラメータμの
選択により∧θ（ｎ）の推定精度および収束時間が左右
されることになる。
【０１７２】
【数５８】
【０１７３】次に、ＬＭＳ法において、パラメータベク
トルθは（５７）式であり、アクティブ振動制御装置を
動作状態にしてからのデータ列中の第ｎ番目のデータし
か用いない。従って、演算時間は短くなる。
【０１７４】ここで、ＬＭＳ法を図４（ａ）に対応して
示せば、図４（ｃ）に示す如く、∧θ（ｎ−１）を格納
するＲＡＭ２１Ｌ、ステップサイズパラメータμを格納
するＲＯＭ２１Ｌ、（５７）式の演算を行う演算装置２
３Ｌを備え、∧θ（ｎ）を求めるのに瞬時値のφ（ｎ）
を用いるので演算量は少なく、リアルタイム性は良好で
あるが、演算毎の∧θ（ｎ）の推定精度は悪く、収束時
間が遅い。
【０１７５】さらに、ステップサイズパラメータμの選
択により∧θ（ｎ）の推定精度および収束時間が左右さ
れることになる。
【０１７６】これに対して、ＲＬＳ法では前記した如
く、演算毎の∧θ（ｎ）の推定精度が良好で、かつ収束
時間は短く、演算量はやや多いものの、リアルタイム性
が良好である。さらに更新パラメータが同定しているシ
ステムに応じて学習しながらその値を更新するので∧θ
（ｎ）が常にシステム毎に最適化される。
【０１７７】
【発明の効果】以上説明した如く、本発明のアクティブ
振動制御装置によれば、フィルタ係数を更新する際に用
いる更新パラメータは、同定すべきアクティブ振動制御
装置の基準入力信号により逐次的に更新するようにした
ので、更新パラメータは同定しているアクティブ振動制
御装置に応じて学習しながら、その値を更新していくこ
とになり、フィルタ係数は同定すべきアクティブ振動制
御装置毎に最適化され、推定精度が良く、収束時間が速
いという効果がある。
【０１７８】また、基準入力信号および誤差信号の瞬時
値を用いてフィルタ係数が更新され、更新パラメータは
過去の基準入力信号の影響を受けているので、演算量が
膨大な期待値を計算することなくフィルタ係数の推定が
可能となって、フィルタ係数の推定時間が向上し、さら
に収束時間も短くて済むという効果がある。
【０１７９】さらに、過去の更新パラメータに重み付け
したときは、過去のデータの寄与度を変化させることが
可能となるので、同定初期の過渡的な影響を除去するこ
とができると共に、時変システムに対して追従可能とな
る効果もある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかるアクティブ振動制御装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した加速度検出器、スピーカおよびマ
イクロフォンの装着位置を示すための説明図である。
【図３】本発明の一実施例の作用の説明に供するための
Ｍｅｆｘ−ＲＬＳのブロック図である。
【図４】本発明の一実施例の作用の説明に供する比較ブ
ロック図である。
【図５】本発明の一実施例の作用の説明に供する音圧レ
ベル特性図である。
【図６】本発明の一実施例の作用の説明に供するための
Ｍｅｆｘ−ＬＭＳにおけるステップサイズパラメータμ
の値と騒音減衰時間、最大限推量との関係を示す特性図
である。
【図７】本発明の一実施例の作用の説明に供するための
Ｍｅｆｘ−ＲｌＳとＭｅｆｘ−ＬＭＳとの収束速度を示
す特性図である。
【図８】従来のＬＭＳ法の作用の説明に供する模式図で
ある。
【図９】本発明の明細書中における記号と式中における
記号との対応を示す説明図である。
【図１０】従来のアクティブ振動制御装置の構成を示す
ブロック図である。
【符号の説明】
１Ａ、１Ｂ…加速度検出器 ２Ａ、２Ｂ、８Ａ、８Ｂ…Ａ／Ｄ変換器 ３Ａ、３Ｂ…適応デジタルフィルタ ３ＡＡ、３ＢＢ…ＲＬＳアルゴリズム演算手段 ４Ａ、４Ｂ…Ｄ／Ａ変換器 ５Ａ、５Ｂ…増幅器 ６Ａ、６Ｂ…スピーカ ７Ａ、７Ｂ…マイクロフォン １０…アクティブ振動制御装置本体 １０Ａ、１０Ｂ…デジタルシグナルプロセッサ
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成６年９月６日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２３
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１２３】ここでＰ（０）＝γＩ＞０であり、γは初
期値（ｎ＝０のときの値）であって、正の実数である。
Ｉは単位行列である。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３１
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１３１】
【数４６】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５９
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１５９】（２８）式をθで微分して（５５）式を用
いると∇Ｊ（ｎ）は（５６）式となる。ここでＥ｛φ
（ｎ）ｅ（ｎ）｝は期待値演算である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６０
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１６０】
【数５６】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１７７
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１７７】
【発明の効果】以上説明した如く、本発明のアクティブ
振動制御装置によれば、フィルタ係数を更新する際に用
いる更新パラメータは、同定すべきアクティブ振動制御
装置の基準入力信号により逐次的に更新するようにした
ので、更新パラメータは同定しているシステムに応じて
学習しながら、その値を更新していくことになり、フィ
ルタ係数は同定すべきシステム毎に最適化され、推定精
度が良く、収束時間が速いという効果がある。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１７８
【補正方法】変更
【補正内容】
【０１７８】また、基準入力信号および誤差信号の瞬時
値を用いてフィルタ係数が更新されるが、更新パラメー
タは過去の基準入力信号の影響を受けているので、演算
量が膨大な期待値を計算することなくフィルタ係数の推
定が可能となって、フィルタ係数の推定精度が向上し、
さらに収束時間も短くて済むという効果がある。
【手続補正７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１０
【補正方法】変更
【補正内容】
【図１０】
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０３Ｈ 21/00 8842−5Ｊ (72)発明者 足立 修一 栃木県宇都宮市若草１−２−20 若草第一 住宅２−401 (72)発明者 粕谷 英樹 栃木県宇都宮市下平出町995−26

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】振動発生源からの振動に基づく基準入力信
    号を発生する第１振動検出手段と、 音場内に設けた振動源と、 前記音場内に設けられ、かつ前記振動源からの振動と前
    記振動発生源からの振動に基づいて発生する音場内の振
    動とを受けて両振動の差に基づく誤差信号を発生する第
    ２振動検出手段と、 前記基準入力信号と誤差信号とを入力とし、前記誤差信
    号のレベルを最小とするべくリアルタイムにフィルタ係
    数を更新して出力信号により前記振動源を駆動する適応
    デジタルフィルタとを備え、前記振動発生源からの振動
    に基づいて発生する前記音場内の振動を低減させるアク
    ティブ振動制御装置において、 前記フィルタ係数を更新する更新パラメータが前記基準
    入力信号により逐次的に更新処理されることを特徴とす
    るアクティブ振動制御装置。
  2. 【請求項２】請求項１記載のアクティブ振動制御装置に
    おいて、逐次的に更新される更新パラメータは重み付け
    されることを特徴とするアクティブ振動制御装置。
JP6162458A 1994-07-14 1994-07-14 アクティブ振動制御装置 Pending JPH0830278A (ja)

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