Статья:

Моделирование системы активной настройки звука в шумоподавлении

Конференция: XL Студенческая международная научно-практическая конференция «Технические и математические науки. Студенческий научный форум»

Секция: Технические науки

Выходные данные
Алазов А.К. Моделирование системы активной настройки звука в шумоподавлении // Технические и математические науки. Студенческий научный форум: электр. сб. ст. по мат. XL междунар. студ. науч.-практ. конф. № 5(40). URL: https://nauchforum.ru/archive/SNF_tech/5(40).pdf (дата обращения: 21.12.2024)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Моделирование системы активной настройки звука в шумоподавлении

Алазов Алдияр Кайратович
магистрант, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Казахстан, г. Нур-Султан
Сагнаева Сауле Кайроллиевна
научный руководитель, канд. физ. –мат. наук, доцент, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Казахстан, г. Нур-Султан

 

В большинстве существующих систем активной настройки звука (AST) используется традиционный или модифицированный алгоритм наименьшего среднего квадрата с фильтрацией во временной области (FXLMS).  Несмотря на свою популярность, он страдает от тяжелой вычислительной нагрузки, особенно для адаптивного фильтра высокого порядка. Чтобы устранить этот недостаток, был разработан алгоритм наименьшего среднего квадрата с фильтром x в частотной области (FDFXLMS), который позволяет обрабатывать динамический сигнал по блокам, что позволяет выполнять большинство сверток и корреляций в частотной области с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ). С другой стороны, традиционный алгоритм FDFXLMS, как и алгоритм FXLMS во временной области, демонстрирует поведение сходимости в зависимости от частоты. Это происходит потому, что скорость сходимости алгоритма FXLMS определяется распространением собственного значения автокорреляционной матрицы отфильтрованного опорного сигнала, который имеет большой диапазон динамического вследствие существования вторичного путь модель в пути опорного сигнала.

Для решения вышеуказанных проблем разработана новая система AST, основанная на алгоритме обратной модели LMS в частотной области (FDIMLMS). Алгоритм FDIMLMS реализуется путем использования обратной модели вторичного пути на выходе адаптивного фильтра, который должен компенсировать амплитуду и фазовую задержку вторичного пути. Следовательно, предложенный алгоритм FDIMLMS обеспечивает сбалансированную производительность и хорошую способность отслеживания в широкополосном диапазоне частот по сравнению с традиционным алгоритмом FDFXLMS.

Целью этой статьи является разработка системы AST для расчета шума трансмиссии на основе алгоритма FDIMLMS.

Для преодоления проблемы частотно-зависимой конвергенции в традиционной системе AST, обратная модель в частотной области модели вторичного пути  вставляется после выходного пути адаптивного фильтра , как показано на рисунке 1.

 

Рисунок 1. Блок-схема системы AST для обработки реакции трансмиссии автомобиля на основе алгоритма FDIMLMS

 

Частотная характеристика вторичного пути  на определенной синусоидальной частоте  может быть выражена как , таким образом, обратная модель  может быть выражена как:

                                                                                          (1)

где  действительная и мнимая части отклика вторичного пути.

Для новой системы выход вторичного пути будет равен

                                                                                                          (2)

где  усиление и  фаза адаптивного фильтра.

Для демонстрации производительности предлагаемой системы AST выполняется численное моделирование с использованием измеренного шума трансмиссии. Основные нарушения в трансмиссии и сигнал тахометра были зарегистрированы на реальном автомобиле с двигателем V6. В этом исследовании рассматриваются два конкретных случая. Один из них - это установившаяся работа, когда частота вращения двигателя установлена ​​на 3500 об / мин за 5 секунд, что показано на рисунке 2(a). Другой - переходный случай, когда частота вращения двигателя увеличивается с 1000 до 3500 об / мин за 30 секунд на рисунке 2(b).

 

Рисунок 2. Расчетная скорость вращения двигателя по сигналу тахометра: (a) стационарный случай, когда частота вращения двигателя составляет около 3500 об / мин, и (b) случай, изменяющийся во времени, когда частота вращения двигателя увеличивается от 1000 до 3500 об / мин.

 

Между тем, передаточная функция вторичного пути измеряется с использованием подхода идентификации автономной системы и моделируется как фильтр с конечной импульсной характеристикой (FIR) со 128 отводами, амплитудные и фазовые характеристики которого показаны на рисунке 3. Во всех симуляциях частота дискретизации составляет 4096 Гц.

 

Рисунок 3. Амплитудно-частотная характеристика модели вторичного пути

 

Рисунок 4. Сравнение контролируемых откликов между традиционной системой с алгоритмом FDFXLMS и предлагаемой системой AST с алгоритмом FDIMLMS для частоты вращения двигателя 3500 об / мин.

 

Новая система AST с алгоритмом FDIMLMS показывает более стабильную производительность, поскольку динамика вторичного пути не влияет на сходимость алгоритма. Достигается большее снижение шума по сравнению с традиционной системой. Обратная модель принята в предлагаемой системе AST для устранения влияния вторичного пути в алгоритме FDFXLMS для достижения более сбалансированного результата при различных вариантах.

Таким образом, можно сделать вывод, что предложенная система AST с алгоритмом FDIMLMS имеет лучшую отслеживающую способность и более сбалансированную производительность, чем обычная система AST в различных порядках.

Рабочие характеристики спроектированной системы подтверждены численным моделированием с использованием данных измерения шума двигателя. Показаны результаты настройки уровня шума двигателя как в установившемся режиме, так и в зависимости от времени для двигателя, работающего с постоянной и максимальной частотой вращения. Результаты моделирования демонстрируют повышенную производительность новой системы AST с алгоритмом FDIMLMS для настройки индивидуальных шумов двигателя по сравнению с традиционной системой AST с алгоритмом FDFXLMS.

 

Список литературы:
1. Кузнецов А.Н. (2015) Разработка системы активного шумоподавления в глушителях сельскохозяйственных тракторов. 
2. Семенцов Г. (2009) Использование неадаптивных систем активного шумоподавления с моделью передаточной функции для редукции медицинского оборудования. 
3. Калинников В.А. (2009) Новый алгоритм активного подавления наводок и фона в информационных сигналах при измерениях в реальном времени. 
4. Бартолини Р. (1996) Алгоритмы для точного определения бетатронной мелодии. 
5. Калинников В.А. (2007) Новые алгоритмы дискретного преобразования для цифрового спектрального измерения нестационарных сигналов в реальном времени.