管道复合噪声主动控制系统及其实现

　　引　　言

　　管道噪声主动控制(active noise control,ANC)的研究已进行了许多年,实际的应用并不多见,文献[1]统计了世界上1000个管道ANC系统实际应用例子。在国内应用于实际通风管道的系统还未见报道。在自适应ANC中,由于FXLMS算法较为简单、计算量较小,使之得到广泛应用[2]。对于前馈ANC,要获得好的降噪效果,参考传感器信号和噪声声源必须紧密相关,这在实际复杂系统中较难以满足。反馈ANC系统降噪效果不依赖于声场的相关性,但其降噪频带较窄,而且还存在不稳定性问题。复合主动控制的方法是将反馈ANC和前馈ANC的方法结合起来,是用低阶自适应滤波控制器,可取得比单独使用前馈或反馈方法更好的降噪效果[3]。

　　自适应控制算法的计算量较大,使用普通的单片机(如MCS-51、96系列等)难以实现实时控制,数字信号处理(DSP)芯片成为必然的选择。本文采用基于TI公司的TMS320C30芯片作为控制器的实时的ANC系统,在一风机、管路系统上进行ANC试验研究。结果表明应用复合FXLMS ANC方法,能获得较理想的降噪效果。

　　1　复合ANC及其FXLMS算法

　　复合ANC系统的原理框图[4]如图1所示。系统包括参考信号传感器和误差信号传感器,作为次级声源的扬声器以及控制器。控制器的输出为前馈ANC和反馈ANC输出之和。复合ANC系统的自适应实现形式可以是ⅡR滤波器结构,,用filter-u算法[5],也可以是FIR滤波器结构,用FXLMS算法[6]。从稳定性方面考虑,本文选用FIR滤波器结构,其自适应算法框图如图2所示。其中自适应前馈ANC控制器为A(z),采用FXLMS算法;自适应反馈ANC控制器为C(z),采用FXLMS算法。A(z)的输出与C(z)的输出之和作为复合控制器W(z)的输出,S^(z)为次级通道S(z)的离线模型。从图2可以看出复合控制器W(z)包括A(z)和C(z)(在虚框中),有二个参考输入:x(n)和v(n)。x(n)来自参考传感器信号,v(n)是对误差传感器处主声源信号d(n)的估计。误差传感器信号被用来作为自适应A(z)和自适应C(z)的误差输入。复合控制器W(z)是用二个长度为L的FIR滤波器来实现的。复合控制器W(z)的输出可表示为:

　　v(n)≡[v0(n)v1(n-1)…vL-1(n-L+1)]^T。a(n)、c(n)分别为A(z)和C(z)在n时刻的权值矢量,x(n)和v(n)分别为A(z)和C(z)的参考输入在n采样时刻的L阶矢量。A(z)和C(z)的自适应FXLMS算法可表示为:

　　2　复合ANC在风机、管路系统上的实现

　　图3所示为一风机、管路系统及ANC系统框图。风机由电机(图中未画出)驱动,电机额定转数为2975转/分钟,风机为离心式,额定功率为15KW。通风管路为圆形钢管,在ANC处直径为340mm,其截止频率为:586Hz。考虑到气体流速及湍流的影响,参考信号和误差信号传感器采用探管式传声器[7]。ANC系统的控制器为TI公司的TMS320C30 DSP芯片,该芯片可以实现每秒3300万次浮点运算,而且有适合自适应运算的循环寻址方式[8]。A/D和D/A转换器分别为TI公司的AD7874和AD7245,转换精度都为12位。DP104SignalCale ACE信号分析仪(Data Physic Corpora-tion产品)用来检测误差传感器的输出信号,评估降噪效果。