液压挖掘机驾驶舱窄带主动噪声控制研究

卢炽华,吴方博,刘志恩,孙毅

(1.武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,430070,武汉;2.汽车零部件技术湖北省协同创新中心,430070,武汉)

随着工程机械产业的不断发展,其NVH性能逐渐成为用户关注的重点,挖掘机作为工程机械的代表,驾驶舱内的噪声控制成为大量学者研究的对象。

目前挖掘机的降噪方式大多为被动降噪,主要包括改进进排气系统与增加穿孔声学元件[1]、改进动力舱冷却风扇[2],以及对噪声源的部分零部件进行包裹处理[3]等。这些解决方案在一定程度上能对驾驶舱内的高频噪声进行控制,但低频声波的波长较长,被动降噪技术很难实现低频噪声的有效吸收与隔绝。作者所在课题组通过对车身板件进行形貌优化[4]以及对液压油箱与悬置安装支座开展结构优化[5],对低频噪声实现控制,但控制频率点的范围和控制效果仍较为有限。针对这一难题,主动噪声控制技术应运而生,作为驾驶舱内噪声的主要贡献者,发动机谐波噪声频率范围低,波长较长,相位相对容易控制,因此ANC技术特别适用于挖掘机驾驶舱内噪声的控制。

自Widrow和Hoff提出最小均方误差(least mean square, LMS)算法[6]以来,包括工程机械在内的各领域ANC技术大多以该算法为内核开展研究,其中由Burgess提出的滤波-x LMS算法(Filtered-x LMS, FxLMS)[7],以其简单性和稳定性被广泛采用。大量学者以FxLMS算法为基础,开展挖掘机等工程机械驾驶舱的ANC算法研究,针对工程机械驾驶舱中参考信号被次级声源破坏的问题,例如:李忠利等建立了基于误差信号的FxLMS算法[8];龚孝平等提出的变步长归一化FxLMS算法,实现了收敛速度与稳态误差之间的平衡[9]。针对含有脉冲干扰的宽窄带混合噪声,祝文昭提出了一种改进的基于正弦残差结构的宽窄带混合噪声控制算法,提高了宽、窄带子系统协调工作性能和降低了窄带滤波器误差互干扰[10]。Wu对比了3种脉冲噪声的主动控制算法的计算复杂度与降噪效果,其中一种改进型归一化算法兼具高效的计算能力和良好的降噪效果[11]。Long等提出一种用于挖掘机驾驶舱内的变步长次级通路在线建模的主动噪声控制技术,该算法在控制滤波器和辨识滤波器的权值更新算法中,采用了变步长的收敛因子,加快了算法的收敛速度[12]。针对窄带主动噪声控制中可能出现的频率失调的问题,Liu等设计了一种基于线性级联自适应陷波器(linear cascaded adaptive notch filter, LCANF)和自回归模型相结合的频率估计算法,LCANF算法在提供零初始值的情况下估计近似频率,AR模型提供更高的频率跟踪精度[13]。谷飞鸿在分析现有主动噪声控制算法优缺点的基础上提出了一种宽窄带混合主动噪声控制算法,该改进算法可保障控制系统在高声压级脉冲噪声干扰下的稳定性[14]。张立军等在建立自适应陷波算法的离散系统状态空间方程的基础上,针对收敛系数、陷波频率数、通道数、次级通路特性与参考信号特性对收敛速度和稳态误差的影响进行了分析[15]。高放等以发动机阶次噪声为研究对象,基于自适应陷波滤波算法在乘用车上建立多通道主动噪声控制实车系统,该系统能够有效的消除各稳态工况下的发动机阶次噪声[16]。

考虑到挖掘机工作在复杂的声场环境下,驾驶员耳旁采集的误差信号中可能存在的不相关噪声分量对ANC系统产生的不良影响,Kuo等提出在窄带ANC系统中附加一种自适应滤波器来滤除不相关噪声,并允许以较大的步长实现更大的收敛速度[17];Aslam等提出了一种前馈和反馈混合控制的ANC系统,并设计出一种递归算法用于更新加权因子[18];Padhi利用离散小波变换将包含不相关干扰的ANC系统的误差信号分解为各种带限部分,对每个部分进行独立的分析,从而提高误差建模的精度[19];周博将FxLMS算法与虚拟传声控制相结合,并引入二级误差滤波算法来消除通频带干扰,在仿真中获得一定的降噪效果[20]。

以上研究在仿真或算法中均获得一定程度的降噪效果,但在挖掘机ANC系统的产品化应用中对算法的计算效率和鲁棒性提出了较高要求。为解决以上问题,本文提出的挖掘机窄带ANC系统以计算量低的自适应延时陷波算法为内核,并融合二级自适应陷波滤波器进行通带干扰消除,开展挖掘机驾驶舱的主动噪声控制研究,通过计算机仿真与实时实验的方式验证该算法的有效性与可靠性。

1 窄带主动噪声控制系统

挖掘机驾驶舱窄带ANC系统需对发动机阶次噪声实现有效控制,同时要避免不相关噪声的干扰。

1.1 自适应延时陷波算法

自适应陷波算法是一种简单的窄带噪声控制方法,该算法框图如图1(a)所示。本文在此基础上采用了更为精简的延时陷波算法,该算法的框图如图1(b)所示。

在该系统中,首先采用传感器识别出噪声源的谐波频率信息,通过系统中的正弦波发生器实时产生与第i个谐波频率相同的正余弦波参考信号xi0(n)、xi1(n),参考信号经两个一阶横向FIR滤波器滤波后输出为该频率声波的抵消声信号yi(n),若有I个降噪频率点,可将各自适应滤波器并联,则抵消声信号可叠加为

(1)

该信号经次级通路抵达目标降噪区域形成次级信号s(n),次级通路传递函数表示为Hs(z),噪声源产生的噪声信号经初级通路在目标降噪区形成初级信号d(n),初级通路传递函数表示为P(z),初级信号与次级信号相互抵消实现噪声消除,信号抵消后存在残余的误差信号e(n)由误差麦克风采集,参与控制器中滤波器权系数的更新,基于最小均方准则的权系数迭代公式为

(2)

(3)

(4)

式中:round表示就近取整函数;fs表示采样率;P(f)表示次级通路单位脉冲响应的相频特性,次级通路在相位上只起到延时的作用,因此将P(f)的取值范围保持在-2π到0。

取参考信号中某一阶频率f0的噪声作为消声对象时,从式(4)的计算结果中索引出当前频率f0所对应的延时点数k(f0)并令其等于k,则滤波参考信号可表示为

(5)

对比两种陷波算法在进行滤波参考信号运算时的计算量如表1所示,可以看出本文所提延时陷波算法随着系统通道数的提升拥有更为优越的计算效率。

表1 运算量比较

1.2 通带干扰消除

误差麦克风在驾驶舱内采集的误差信号难免会出现一些不相关的频率成分,这些信号在参与滤波器迭代的过程中会产生通带干扰。为防止其对系统的稳定性和降噪效果产生影响,需在ANC系统中加入通带干扰消除的模块,本文所提出的结合通带干扰消除的ANC系统算法框图如图2所示。

该算法引入另一个自适应陷波滤波器,输入的参考信号与主滤波器相同,用于辨识误差信号中的目标频率。误差麦克风采集到的误差信号e(n)输入到新的滤波器时,信号中与目标频率不相关的成分得到有效抑制。滤波器处理后的新误差信号ea(n)参与新滤波器中的权系数迭代计算,新滤波器估计的误差信号es(n)参与主滤波器的权系数迭代计算。

2 算法仿真分析

为验证前文所述系统在主动噪声控制中的应用效果,使用真实环境中长度为512阶的次级通路离线辨识结果,分别建立了两种ANC系统数学模型进行仿真分析,一种是基于延时陷波算法的ANC系统,另一种在其基础上融合了通带干扰消除技术。

将两个模型设置为多频率点单通道系统,设定工况为发动机定转速1 500 r/min,取发动机噪声贡献量最大的前三阶主频噪声作为初级噪声的目标频率点[11],于是初级噪声的参考信号为

(6)

式中aj为第2j阶主频噪声的幅值。将3个阶次噪声的幅值分别设定为1、0.8、0.4,同时注入幅值为0.6、频率为70 Hz和120 Hz的正弦波和信噪比为20 dB的白噪声,作为初级声源信号,仿真结果如图3～5所示。

不难看出,两种ANC系统在开启控制功能后都能对目标频率点的噪声实现有效消除,但传统ANC系统受通带干扰的影响,不相关的噪声被系统放大,而消除通带干扰的ANC系统不受影响。从图5的误差信号时域仿真结果也可以看出,通带干扰的消除更有利于整个频带的噪声控制。

仿真中两种算法主滤波器权系数迭代过程的如图6所示。相较于传统窄带ANC系统,干扰消除使得系统权系数明显更加稳定,保证了次级扬声器声信号的平稳输出,也抑制了系统对误差信号中不相关成分的放大作用。

3 实验验证

为验证所述算法的有效性与实用性,本文分别进行实验室台架实验和挖掘机实机实验。

3.1 台架实验

台架实验在半消声室中进行,设备布置如图7所示。使用的设备包括NI cRIO-9040控制器、NI 9231输入模块和NI 9269输出模块、计算机,LMS SCADAS Mobile数据采集系统,两个漫步者R1000BT扬声器、两个GRAS-46AE麦克风,麦克风支架及驾驶舱声腔模拟台架等。NI控制器和LMS数据采集系统分别通过计算机中的LabVIEW和LMS Test.Lab软件进行操作。

实验开始前,通过控制器驱动次级声源发出随机白噪声,误差麦克风采集噪声信号,待通路系数稳定后,完成通路辨识。根据辨识结果计算延时点数。

利用计算机的音频文件驱动初级声源发出50 Hz、100 Hz和150 Hz 3种频率点的混合噪声并注入一组干扰噪声,采用两种算法分别进行噪声控制,实验结果如图8所示。

实验结果显示,在传统窄带ANC系统的控制下,3个目标频率点的降噪量分别为19.75 dB(A)、22.48 dB(A)和19.79 dB(A),但系统会使不相关频率点及其邻近频带的噪声放大;通过消除干扰,系统对干扰噪声的放大作用得到有效抑制,而3个目标频率点的降噪量分别为19.39 dB(A)、21.88 dB(A)和19.23 dB(A),与传统窄带ANC系统的控制效果相当,不难看出通带干扰消除模块的引入使窄带ANC系统获得更优秀的性能。

3.2 实机实验

相较于半消声室,挖掘机在工作时驾驶舱内的噪声环境更为复杂和恶劣,针对驾驶舱ANC系统的实机有效性验证也是必不可少的。本文以某小型液压挖掘机作为实验对象,驾驶舱为狭小的封闭空间,在实验开始前,需对系统的硬件布放策略进行研究。

对于次级扬声器,一种可行的方法是将其布置在远离目标频段内各阶声腔模态节线处[21-22],通过前处理软件对挖掘机驾驶舱进行声腔模型网格的构建,并对该声学网格完成声腔模态的求解。由于本文仅控制低频段的噪声,因此取200 Hz以下的四阶声腔模态结果,如图9所示。

综合考量声腔模态分析结果和挖掘机驾驶舱内可行的布置点位,最终选取驾驶舱后方顶部一侧原装喇叭处作为布置点,并将原装喇叭替换为低频响应更好的喇叭(45 Hz～20 kHz)。误差麦克风布置在头枕一侧,并位于次级扬声器的中心线上[23],布置效果如图10所示。

与台架实验相同,首先在驾驶舱内完成次级通路辨识及延时点数计算,结果如图11、12所示。

在实验阶段,将挖掘机工况设置为静置定转速1 500 r/min,采用带有通带干扰消除的窄带ANC系统对驾驶舱内的噪声进行控制,实验结果如图13所示。不难看出,该系统对驾驶舱中的噪声具有良好的控制效果,发动机二、四、六阶噪声的降噪量分别为14.83 dB(A)、20.82 dB(A)和19.43 dB(A)。另外,人耳敏感的频率范围为20～2 000 Hz[24],结合图13(a)和图13(c)的频谱图可以看出,在与阶次噪声不相关的频段内,系统不会放大噪声,拥有稳定的降噪性能。

4 总 结

本文以挖掘机驾驶舱中的发动机阶次噪声为对象开展窄带ANC系统的研究。基于自适应陷波算法提出计算量要求更低的延时陷波算法,其以索引延时点数的方法替代卷积计算进行参考信号滤波,减轻了ANC系统的计算负担;针对挖掘机恶劣的声场环境,引入用于通带干扰消除的二级自适应陷波滤波器,避免干扰噪声对窄带ANC系统产生影响;通过数值仿真和实验,证明通带干扰的消除能够改良系统的控制性能,从而获得良好的降噪效果;在实机实验中,为获得最佳的控制效果,以有限元仿真的方式对ANC系统硬件布放策略进行了研究,最终本文所提的窄带ANC系统在出现不恶化的情况下,分别实现真实环境中二、四、六阶14.83 dB(A)、20.82 dB(A)和19.43 dB(A)的降噪量。综合仿真与实验结果,验证了算法的有效性及实用性。

目前国内外有源降噪耳机发展成熟,降噪效果大多优于本文所述的方法,但舱内有源降噪技术研发成本更低,并且随着有源降噪系统在机载音频系统中的集成及其批量化生产,能进一步降低其开发成本;大多有源降噪耳机采用反馈控制结构[25],而本文所提的控制方法采用前馈式控制结构,利用非声学传感器采集发动机转速信号作为参考信号并传输至控制器,以实现舱内阶次噪声的实时追踪控制,在声场环境复杂的驾驶舱内,前馈控制的稳定性会优于采用声学传感器采集参考信号的反馈控制结构;另外挖掘机的驾驶操作是一个长时间的作业过程,长期佩戴耳机也会对驾驶员的舒适性产生一定负面影响。对于挖掘机的被动降噪技术,作者所在课题组已做大量研究,包括对液压油箱和驾驶室安装支座进行结构修改、动力总成悬置刚度优化以及驾驶室壁板结构优化等方式[26]实现低频段部分频率点2～6 dB(A)的降噪量。相较于本文主动噪声控制的效果可以看出,主动降噪技术对低频噪声的控制更为显著,并且几乎无需对机体的结构进行更改,开发成本低周期短,不会对机体结构的耐久性产生影响。

综上所述,本文所提的液压挖掘机驾驶舱窄带主动噪声控制研究在工程应用中有着较好的实用意义和发展前景,并且对以燃油发动机为动力源的工程机械而言,本文的主动噪声控制算法也同样适用。