基于自适应算法的簇绒地毯织机双通道有源降噪

张迎兵，徐 洋，盛晓伟

(东华大学 机械工程学院， 上海 201620)

调研发现，簇绒地毯织机工作车间的噪声强度为90～100 dB(A)，远超簇绒地毯织机标准中规定的整机声压级噪声限值75 dB(A)[1]。长期处于如此高强度的噪声环境下，将对纺织工人的身心健康造成严重危害[2]。通过噪声分析发现，簇绒地毯织机噪声的组成部分主要为1 000 Hz以下的冲击噪声与振动噪声[3]，属于中、低频噪声，且低频噪声能量占比较高。传统的纺织车间噪声控制方法包括：在噪声传播路径上采取降噪措施，如配置吸声处理、隔声处理、阻尼减振等装置进行降噪；在接收点处采取防护措施，如工人佩戴耳罩、耳塞等。然而上述方法对中、高频噪声控制较为有效，对簇绒地毯织机中存在的强烈低频噪声源控制效果不大。因此，需要寻求一种可以有效控制簇绒地毯织机低频噪声的方法。

目前，能够解决低频噪声控制的技术就是有源噪声控制(active noise control, ANC)技术, 其基本原理是通过一个或一组可控的次级声源，经过调整后产生与噪声声场等幅、反相的声波，利用声波的相消性干涉原理使声能减弱，进而达到降噪的目的。有源降噪控制的研究起源于20世纪30年代德国物理学家Leug P[4]，最初主要应用于管道噪声控制[5]。此后随着自适应有源噪声控制技术的发展，有源噪声控制的应用场合扩展到自由声场和封闭空间声场，特别是在飞机舱室[6]、汽车车厢[7]和变压器站[8]等封闭空间的噪声消除方面，得到广泛应用和飞速发展。在封闭空间中，单通道有源降噪系统只能实现局部点区域降噪，如要实现三维空间区域降噪，至少需要引入2个次级声源，即采用多通道有源噪声控制方法[9]。自适应有源噪声控制的关键是自适应控制算法，其中滤波-x最小均方 (filtered-xleast mean square, FxLMS) 算法具有运算量小、实现简便等优点，成为目前多通道有源噪声控制系统中常用的算法[10]。

将双通道有源噪声控制方法应用于簇绒地毯织机的低频噪声控制，以FxLMS算法作为自适应控制算法，搭建了基于LabVIEW控制平台的双通道有源降噪系统，并通过仿真和试验对该系统的有效性进行验证。

1 簇绒地毯织机噪声测量与分析

针对英国COBBLE 1/8型针距簇绒地毯织机，依照纺织机械噪声测试规范[11]的规定对该地毯织机进行噪声测试。簇绒地毯织机的电机恒速转动，转速为350 r/min，测点距机器1.0 m，高1.6 m，测量仪器为东华测试动态信号采集分析系统和B&K4961型传声器，采样频率为12.8 kHz，现场试验图如图1所示。对采集的簇绒地毯织机噪声信号进行快速傅里叶变换得到噪声信号频谱图，如图2所示。

图1 现场布置图Fig. 1 Experimental arrangement

图2 簇绒地毯织机噪声信号频谱图Fig. 2 Spectral diagram of noise signal of the tufted carpet loom

由图2可知，簇绒地毯织机噪声基本频宽集中于0～1 000 Hz，且在100～200 Hz低频段和500～700 Hz中频段的噪声能量较高。有源噪声控制方法对低频噪声控制效果好，适用于簇绒地毯织机噪声控制。

2 算法基本原理

双通道ANC系统主要由参考传感器、次级声源、误差传感器和控制器构成，如图3所示。参考信号由参考传感器采集，经过控制器处理后产生控制信号，驱动次级声源产生次级声场，误差传感器用于检测次级声场与噪声声场相互作用后的残余噪声，然后通过控制器调节ANC系统的参数，最终使残余噪声最小化。

图3 前馈式双通道ANC系统示意图Fig. 3 Diagram of feed-forward dual-channel ANC system

采用FxLMS算法作为控制器的自适应算法，基于FxLMS算法的簇绒地毯织机双通道有源前馈控制系统如图4所示。其中：2个自适应滤波器采用横向结构的有限脉冲响应(finite impulse response, FIR)滤波器，其长度为L，它们的传递函数用矢量形式分别表示为W1(z)和W2(z)；Hr(z)表示参考通路的传递函数；Hp1(z)、Hp2(z)分别表示2个初级通路的传递函数；Hs1(z)、Hs2(z)、Hs3(z)、Hs4(z)分别代表4个次级通路的传递函数。

图4中，次级信号y1(n)、y2(n)为n时刻滤波器的输出，可用簇绒地毯织机噪声参考信号X(n)表示，如式(1)和(2)所示。

图4 基于FxLMS算法的双通道有源前馈系统框图Fig. 4 Block diagram of dual-channel active feed-forward system based on FxLMS algorithm

y1(n)=XT(n)W1(n)=

(1)

y2(n)=XT(n)W2(n)=

(2)

式中：X(n)=[x(n),x(n-1), …,x(n-L+1)]T为第n时刻前L个簇绒地毯织机噪声参考信号输入组成的矢量；Wj(n)=[wj1(n),wj2(n), …,wjL(n)]T,j=1, 2，为第n时刻FIR滤波器的权系数。

抵消信号s1(n)、s2(n)是滤波器输出通过次级通路Hs1(z)、Hs2(z)、Hs3(z)、Hs4(z)后的响应，如式(3)和(4)所示。

s1(n)=y1(n)*hs1(n)+y2(n)*hs2(n)

(3)

s2(n)=y1(n)*hs3(n)+y2(n)*hs4(n)

(4)

式中：“*”表示卷积运算；hs1(n)、hs2(n)、hs3(n)、hs4(n)为次级通路传递函数的脉冲响应。

将式(1)和(2)分别代入式(3)和(4)整理得到：

s1(n)=r1T(n)W1(n)+r2T(n)W2(n)

(5)

s2(n)=r3T(n)W1(n)+r4T(n)W2(n)

(6)

式中：ri(n)=X(n)×hsi(n)=[ri(n),ri(n-1), …,ri(n-L+1)]T,i=1, 2, 3, 4。

误差传感器处的簇绒地毯织机噪声残余信号e1(n)、e2(n)可表示为

e1(n)=d1(n)+s1(n)

(7)

e2(n)=d2(n)+s2(n)

(8)

式中：d1(n)、d2(n)为误差传感器处的簇绒地毯织机噪声的期望信号。

采用最小均方误差准则，将双通道自适应有源噪声控制系统的目标函数设为

J(n)=E[e12(n)]+E[e22(n)]

(9)

式中：E[·]表示对自变量时间n取平均值。

按照最陡下降法原理，可获得自适应滤波器权矢量迭代式，如式(10)和(11)所示。

(10)

(11)

3 簇绒地毯织机有源降噪仿真分析

3.1 次级通路辨识

获取次级通路传递函数Hs1(z)、Hs2(z)、Hs3(z)、Hs4(z)的过程称为次级通路辨识，辨识的准确度将直接影响后续双通道主动噪声控制系统的性能以及降噪效果。次级通路辨识方法分为两大类，即离线辨识和在线辨识。由于本文需要辨识的次级通路是非时变的，故选择离线辨识方法。本文采用离线辨识方法中的附加随机噪声法，该方法不需要额外增加测量传声器，避免了因引入传声器频响特性而使建模滤波器传递函数不能真正反映次级通路频响特性的问题[12]。附加随机噪声法辨识原理如图5所示。

图5 离线次级通路辨识Fig.5 Offline secondary path identification

由图5可知，使用基于最小均方误差(least mean square, LMS)算法的横向FIR滤波器作为建模滤波器。先使初级声源不发声，将噪声发生器与次级声源相连接，同时将高斯白噪声作为激励信号送入建模滤波器作为参考输入，误差传感器输出作为建模滤波器的期望信号，采用LMS算法，获得次级通路传递函数的估计值。

3.2 双通道有源降噪仿真

为验证所建立的双通道有源噪声控制系统模型的准确性和有效性，在MATLAB软件中进行仿真研究。将声压传感器采集的簇绒地毯织机噪声声压信号作为双通道有源噪声控制系统的参考信号X(n)，次级通路传递函数由次级通路辨识获得16阶FIR滤波器代替，自适应滤波器1和自适应滤波器2采用横向结构的32阶FIR滤波器，收敛系数μ1和μ2分别取0.005和0.009。通道1降噪仿真结果如图6所示。

(a) 通道1误差信号

(b) 通道1降噪前后噪声频谱图6 双通道有源降噪仿真结果Fig. 6 Simulation results of dual-channel active noise reduction

由图6(a)可知，当系统迭代约4 000次时，通道1误差信号趋于收敛，且稳态误差较小。由图6(b)可知：簇绒地毯织机噪声在500～800 Hz频段的降噪效果最佳，噪声降噪量最高达53.6 dB；在100～500 Hz和800～1 000 Hz频段的降噪效果较佳，能获得16 dB以上的降噪量；在0～100 Hz频段的降噪效果不明显，但在A计权声压级下，该频段对总声压级降噪量影响较小。

4 双通道有源降噪试验

4.1 试验系统构成

为验证有源噪声控制方法对簇绒地毯织机低频噪声的实际控制效果，基于LabVIEW控制平台进行双通道有源降噪试验。簇绒地毯织机双通道有源降噪试验系统主要由信号采集部分、自适应控制部分和次级信号输出部分构成，如图7所示。

图7 双通道有源噪声控制试验系统结构图Fig. 7 Structure diagram of dual-channel active noise control experiment system

(1)信号采集部分。信号采集部分包括传声器与信号调理模块。传声器器采用B&K4961型声压传感器，探头灵敏度可达到46.8 mV/Pa；信号调理模块选用4通道的NI 9234型声音与振动输入模块，每通道最高采样率可达51.2 kHz。传声器1负责采集参考信号，传声器2和3采集误差信号，通过信号调理模块对采集的模拟声压信号进行放大、抗混叠滤波和A/D转换处理，转换为数字信号，然后通过NI CompactDAQ-9171型机箱与计算机进行同步信号传输。

(2)自适应控制部分。目前，自适应控制大多采用DSP(digital signal processing)、FPGA(field programmable gate array)等实现，其缺点是编程复杂，缺少良好的人机接口界面[13]。本文自适应控制部分由LabVIEW控制程序实现，LabVIEW具有基于数据流的图形化编程特点，十分适合数字信号的处理，而且LabVIEW提供了逐点分析库，对采集的每一点数据可立即处理，极大提高了系统的实时性[14]。在LabVIEW控制程序中，前面板为用户界面，用于系统相关参数设置和控制信号的实时显示，人机界面良好，如图8所示；后面板为程序框图，用于控制多通道信号同步采集、自适应信号处理和次级信号输出。

图8 LabVIEW控制程序前面板Fig. 8 Front panel of LabVIEW control program

(3) 信号输出部分。信号输出部分包括计算机声卡、功放和扬声器。由计算机声卡对自适应信号处理得到的数字信号进行D/A转换和平滑滤波，转换为模拟信号，再通过功放驱动扬声器工作。其中，扬声器采用漫步者R1600TIII型扬声器，频率相应范围为65～20 000 Hz，可满足系统对低频响应的需求。

簇绒地毯织机双通道有源降噪系统硬件实物如图9所示。

图9 系统硬件实物图Fig. 9 Hardware system diagram

4.2 试验结果分析

为观察降噪前后簇绒地毯织机噪声在0～1 000 Hz频段以及总声压级的降噪效果，分别测量了降噪前后噪声的声压信号和总声压级。采用B&K 4961型声压传感器采集噪声声压信号，采样点位于两误差传感器中间，得到降噪前后噪声功率密度谱图，如图10所示。采用希玛AS824型噪声计，在A计权模式下，分别采集空间49个点在降噪前后的噪声值。采样点距离地面160 cm，相邻两点间隔10 cm，误差传感器所在位置坐标分别为(60, 20)、(60, 40)。利用插值拟合原理，绘制得到60 cm×60 cm区域内的降噪量分布，如图11所示。

图10 降噪前后噪声功率谱密度Fig. 10 Noise power spectral density before and after noise reduction

图11 空间区域降噪量颜色填充等高线图Fig. 11 Color filling contour map of the noise reduction in the space area

由图10可知，在扬声器频率响应范围之内(65 Hz以上)，簇绒地毯织机噪声能量分布较高的100～300 Hz和500～700 Hz频段降噪效果较好，单个频率点最高降噪量达4.5 dB，取得了良好的降噪效果。由于在700～1 000 Hz频段声波对相位差更加敏感，该频段降噪效果不佳，降噪量较小，甚至导致噪声功率增大。

由图11可以看出，簇绒地毯织机噪声在测试区域上的降噪量呈“山峰”状分布，在误差传感器附近降噪效果最佳，形成一个较大的降噪区域，采用A计权噪声计测量，最高降低3.8 dB(A)。

5 结 语

以簇绒地毯织机为研究对象，基于FxLMS自适应算法进行双通道有源噪声控制仿真分析和试验验证，具体结论如下：

(1)通过对簇绒地毯织机噪声的频谱分析，发现其噪声主要集中在1 000 Hz以下, 属于中、低频噪声, 适于采用有源噪声控制方法进行降噪。

(2)通过仿真分析发现，收敛系数和自适应滤波器阶数对簇绒地毯织机双通道有源噪声控制系统性能有较大的影响，在合理的参数配置下，能够兼顾系统的收敛速率和稳定性，优化降噪效果。

(3)所建立的双通道有源噪声控制系统，能够有效降低簇绒地毯织机低频噪声中能量较高的频段，并在空间平面范围内形成一定的降噪区域，取得1.3～3.8 dB(A)的降噪量，且在误差传感器的位置附近降噪效果最佳。因此，在簇绒地毯织机车间降噪过程中，要根据工人的工作位置来布置误差传感器。