關(guān)于基于FXLMS算法的礦用有源耳罩的探索
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作者：鄭曉敏
在個體噪聲防護(hù)方面，采用降噪耳罩。而傳統(tǒng)降噪耳罩對控制中高頻噪聲較為有效，對低頻段的機(jī)械噪聲來說效果并不明顯。為此，一種新的降噪技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生一主動降噪技術(shù)。主動降噪技術(shù)對降低低頻噪聲有較好效果，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)降噪手段的不足。
有源噪聲控制技術(shù)研究始于上世紀(jì)70年代，南京大學(xué)聲學(xué)研究所、北京市勞動保護(hù)科學(xué)研究所和中國科學(xué)院聲學(xué)研究所先后進(jìn)行了管道有源消聲技術(shù)的研究，清華大學(xué)和西北工業(yè)大學(xué)相繼也開展了相關(guān)的研究。但是有源噪聲控制在礦井中的研究應(yīng)用較少，礦井中的噪聲與地面噪聲相比，其特點(diǎn)是設(shè)備多、功率大，作業(yè)場所狹窄封閉，易形成混合噪聲。在礦井中，設(shè)備噪聲主要存在周期噪聲，而周期噪聲的疊加仍是周期信號，本文對單頻周期信號進(jìn)行有源降噪的研究，為以后有源降噪技術(shù)在礦井的應(yīng)用奠定一定基礎(chǔ)。
1 自適應(yīng)有源噪聲控制
主動降噪技術(shù)即有源噪聲控制技術(shù)( ActiveNoise Control，ANC)，是利用聲波干涉原理，在指定區(qū)域內(nèi)人為地產(chǎn)生一個與初級噪聲幅度相等、相位相反的次級噪聲，所形成的初級聲場和次級聲場相互抵消從而達(dá)到降噪的目的。
隨著大規(guī)模集成電路、電子計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，及其磁盤存儲容量的大幅度增大，隨機(jī)數(shù)字信號處理技術(shù)得到深入研究。1981年，Burgress首次將自適應(yīng)濾波理論應(yīng)用于有源噪聲控制，就將有源噪聲控制系統(tǒng)進(jìn)一步發(fā)展為自適應(yīng)有源噪聲控制(Adaptive Active Noise Control，AANC)系統(tǒng)，其核心就是自適應(yīng)濾波器和相應(yīng)的自適應(yīng)算法，如圖1所示。自適應(yīng)有源噪聲控制有效解決了具有時變性、輸入信號或聲場不穩(wěn)定等噪聲，是一種具有自動追蹤初級噪聲信號特性，控制器可隨時間變化而變化，控制器能夠自動調(diào)節(jié)次級聲信號、跟蹤初級聲信號及環(huán)境參數(shù)變化，從而確保次級聲信號有效地抵消初級聲信號，提高降噪效果。
1.1fxlms算法
在AANC系統(tǒng)，自適應(yīng)濾波器和相應(yīng)的自適應(yīng)算法一直是一門熱門研究課題，迄今為止，已提出了數(shù)十種自適應(yīng)算法和濾波器結(jié)構(gòu)。此次研究考慮到可靠性、系統(tǒng)成本、技術(shù)成熟度等因素，采用fxlms算法。
將圖1所示的自適應(yīng)有源噪聲控制系統(tǒng)等效為如圖2所示的簡化框圖。u(n)為輸入信號，d(n)為期望響應(yīng)，y(n)為輸出信號，e（n）為誤差信號，可得到該AANC系統(tǒng)的計算過程。
1.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框如圖3，由于系統(tǒng)或?qū)⒂糜诿旱V井下的粉塵、水霧環(huán)境，外置麥克風(fēng)恐怕不耐用，本項目擬采用單麥克風(fēng)的FBANC( Feedback Active NoiseControl，F(xiàn)BANC)技術(shù)。誤差信號麥克風(fēng)采集誤差信號，經(jīng)數(shù)字信號處理器處理后形成數(shù)字信號，在信號處理芯片內(nèi)完成自適應(yīng)濾波，然后輸出到次級聲源。關(guān)于處理芯片的選型，應(yīng)結(jié)合算法的性質(zhì)、運(yùn)算量、速度要求等來選型。
2 次級通道建模技術(shù)
在有源降噪耳機(jī)系統(tǒng)研究中，次級通道建模的研究是非常重要的一部分。在自適應(yīng)降噪的研究過程中，單頻降噪僅在某些特定的情況下穩(wěn)定，主要原因是次級通道的非理想性。若在自適應(yīng)算法收斂過程中，將次級通道特性當(dāng)做已知信息提供給算法，會有助于系統(tǒng)穩(wěn)定。次級通道指的是：DA+耳機(jī)振動單元+耳蝸附近聲空間耦合+麥克風(fēng)+AD+濾波。由于次級通道涉及數(shù)模、電聲、聲耦合、聲電、模數(shù)等環(huán)節(jié)，變數(shù)多，極易不穩(wěn)定。次級通道建模分為在線建模和離線建模兩種。對于本研究而言，次級通道通常不會發(fā)生變化，因此可采用離線建模技術(shù)。
3硬件選擇
整個硬件架構(gòu)分為主從運(yùn)算兩部分，主運(yùn)算部分完成自適應(yīng)算法，從運(yùn)算部分主要用于次級通道整形、抗混疊濾波、平滑濾波等功能。
3.1 主運(yùn)算部分
研發(fā)過程選擇TI的DSP - C6747做為主開發(fā)芯片，其特性如下：
主頻300MHz，每秒可執(zhí)行2400百萬條定點(diǎn)指令，每秒可執(zhí)行1800百萬條浮點(diǎn)指令；
SDRAM:2片，空間是512 Mb；
6道輸入，16位精度的ADC7656，LSB 0.152m；
4道輸出，12位精度DAC7724。
自適應(yīng)算法要完成大量的濾波算法，而且必須得實(shí)時處理噪聲，因而對浮點(diǎn)計算的速度，尤其是乘法計算的速度有較高要求。C6747是TI公司專門針對浮點(diǎn)運(yùn)算而開發(fā)的高性能芯片，滿足本項目需求。
3.2從運(yùn)算部分
從運(yùn)算部分選擇ADI的ADAU1772處理器，該處理器主要特點(diǎn)是環(huán)路延遲只有38us，小的環(huán)路延遲有利于減小次級通道延遲，從而增加算法的收斂速度，也有利于系統(tǒng)的穩(wěn)定性。1772采用4路24bits的sigma_delta ADC，高精度過采樣ADC充分有利于降低系統(tǒng)底噪，提高系統(tǒng)信噪比。
利用matlab擬合出一個64階的帶通濾波器，截取項目關(guān)心的頻帶，如圖5所示。
4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測試分析
濾波階數(shù)M可在[64，128]，自適應(yīng)步長u可在[0. 01，0.02]之間進(jìn)行選取，系統(tǒng)收斂。本系統(tǒng)濾波階數(shù)選64階FIR濾波器，自適應(yīng)步長u選0. 001，分析帶寬為SkHz，因而采樣率為10kHz，一個時鐘周期最大的時域延遲可達(dá)100ms。本文分別對1kHz正弦信號和伴隨隨機(jī)信號的lkHz正弦信號進(jìn)行降噪分析。
4.1 測試lkHz正弦信號的降噪能力
在噪聲實(shí)驗(yàn)室中發(fā)出lkHz的正弦信號，測試該信號的能量以及消聲后的誤差能量，將所得數(shù)據(jù)輸入給MATLAB8.0進(jìn)行分析，仿真結(jié)果如圖7所示。圖6是正弦信號與誤差信號的對比圖。黑色部分為正弦波形，由于波形密集，所以全部呈現(xiàn)黑色，但是可以看出正弦的幅度為1�；疑糠譃橄暫蟮恼`差信號，灰色輪廓為其包絡(luò)線。誤差信號大約在2000次運(yùn)算之后，幾乎降至底噪。
圖6為兩路信號的頻譜圖，其中的曲線為環(huán)境中1kHz的單音頻譜，在1kHz處有約30dB的峰起，另外的曲線則為降噪后的信號，很明顯，單音信號被消至底噪。
由此可得，對于單音信號能很大程度上降低能量，圖6顯示降低約為30dB。這是在理想環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但在實(shí)際環(huán)境中的噪聲，含有豐富的底噪，這些底噪幾乎是隨機(jī)信號。下面做一個包含豐富底噪的環(huán)境降噪實(shí)驗(yàn)。
圖7中加入了隨機(jī)噪聲，其信號能量約為單音信號的20%。通過消聲實(shí)驗(yàn)，與圖6的頻譜對比可以看出，單音信號被干凈的消除；但時域中，灰色部分變粗，表明隨機(jī)信號并未被消除。
5結(jié)論
本文搭建了降噪耳機(jī)的實(shí)物系統(tǒng)，熟練運(yùn)用理論，完成FBANC結(jié)構(gòu)下的fxlms算法的調(diào)試。在本模型下該算法對lkHz單頻噪聲的降噪能力能達(dá)到30dB。并證實(shí)了隨機(jī)噪聲對單頻噪聲的降噪效果，幾乎沒有影響。目前，國內(nèi)外對有源降噪耳罩在礦井中應(yīng)用還處于探索階段。下一步還需對混合噪聲、隨機(jī)噪聲的降噪進(jìn)行研究，以使有源降噪耳罩在礦井中得到廣泛應(yīng)用。
6摘要：基于礦井中低頻噪聲突出，存在時間長、危害大，尤其周期性噪聲比重較大，而傳統(tǒng)降噪技術(shù)對其降噪效果并不明顯，提出了基于fxlms算法的自適應(yīng)有源降噪耳罩降低礦井中的低頻周期性信號，并采用離線建模方法建立了次級通道模型，利用MATLAB8.0擬合了64階的濾波器，對礦井中具有代表性的lkHz低頻周期噪聲和伴有隨機(jī)噪聲的lkHz低頻周期性噪聲進(jìn)行了降噪仿真研究。結(jié)果表明：lkHz低頻周期性噪聲的降噪量達(dá)到了30dB。而且在本模型下，隨機(jī)噪聲對低頻周期性噪聲的降噪效果幾乎沒有影響。
