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研究生:郭柏寬
研究生(外文):Alexander Lawrence Kuo
論文名稱:同時含有線上第二路徑與聲音回授路徑鑑別之強健型主動噪音控制
論文名稱(外文):Robust Active Noise Control with Online Modelings of Both Secondary and Acoustic Feedback Paths
指導教授:林忠逸林忠逸引用關係
口試委員:蕭肇殷汪島軍
口試日期:2016-07-05
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:機械工程學系所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:66
中文關鍵詞:主動噪音控制聲音回授減輕第二路徑鑑別
外文關鍵詞:active noise controlacoustic feedback mitigationonline secondary path modeling
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在實際情況下的主動噪音控制系統會使用參考麥克風、誤差麥克風與控制喇叭所組成的雙麥克風架構,控制喇叭至參考麥克風的動態響應,稱為聲音回授路徑,而控制喇叭至誤差麥克風的動態響應,稱為第二路徑。然而在做主動噪音控制時參考麥克風不僅會量測到噪音源,也會量測到控制喇叭經由聲音回授路徑回傳的控制音,產生聲音回授的問題。現今對聲音回授最常用的處理方法就是透過聲音回授路徑鑑別,接著計算出聲音回授的訊號,對參考訊號進行補償,以降低聲音回授所造成的影響。考慮到聲音回授路徑是時變的情況下,因此最常使用線上聲音回授路徑鑑別的方法,去做即時的補償。但是這個方法中第二路徑的動態效應轉移函數皆使用離線鑑別的方式取得,如果第二路徑也是時變的情況下,離線取得的第二路徑轉移函數會變得不準確。為了解決路徑是時變的情況下所造成的問題,因此本文提出一種同時線上第二路徑與聲音回授路徑鑑別的方法,使用了兩個適應性濾波器來進行線上鑑別分別為第二路徑鑑別器與聲音回授路徑鑑別器。並加入輔助第二路徑鑑別器與輔助聲音回授鑑別器補償鑑別過程中的干擾以提升路徑鑑別的準確度。另外,本文再加入輔助噪音功率調整(ANPS)的方法,讓鑑別訊號隨著誤差訊號減小而跟著變小,降低了鑑別訊號在系統穩態時的影響。在多頻的電腦模擬中可以得知本文的方法可以達到47.2dB的消音量,再加入了ANPS後更是達到了100.7dB的消音量。並且模擬了三個路徑變動的情況,分別是第一路徑和第二路徑改變、第一路徑和聲音回授路徑改變與第一路徑、第二路徑和聲音回授路徑同時改變,從模擬結果可以看出本文方法有很好的適應性與性能。在單頻實驗中可以看到本文的方法有33.6dB的消音量,而在多頻的實驗中也有15.9dB的消音量,驗證了本文所提出的方法實際應用在主動噪音控制上的可行性。

It is often to use a control speaker and a dual microphones system consisting of reference microphone and error microphone for active noise control (ANC) in practical applications. Sound propagations from the control speaker to the reference microphone and the error microphone are referred to as acoustic feedback path and secondary path, respectively. The reference microphone is used to measure source noise. However, it also measures the control sound passing through the acoustic feedback path and this causes an acoustic feedback problem. To deal with this problem, a transfer function model of the acoustic feedback path is identified and used to calculate acoustic feedback signal which is then used to for compensation in ANC. Since the acoustic feedback path can be time varying, an online acoustic feedback modeling technique is considered to more effective. Nevertheless, the transfer function of secondary path is mostly obtained from an off-line modeling in the associated studies. This study proposes a new ANC strategy to include both online acoustic feedback path modeling and online secondary path modeling. The proposed method includes two adaptive filters to model the secondary and acoustic feedback paths. Moreover, two auxiliary adaptive filters are used to compensate interferences in the identifications to improve identification accuracy. We also use an auxiliary noise power scheduling (ANPS) to enhance the performance of ANC system. Results of computer simulations show that the proposed method without ANPS could reduce the noise volume up to 47.2dB. With the ANPS, the reduction of noise volume would be up to 100.7dB. In path-changing cases, simulation results show a good property of adaptation of the proposed ANC system. In ANC experiments, results showed that the proposed system could reduce single-frequency noise up to 33.6dB, and reduced multi-frequency noise up to 15.9dB. Altogether demonstrates the effectiveness of the proposed ANC method and supports its feasibility in real ANC applications.

誌謝 i
摘要 ii
ABSTRACT iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 文獻回顧 2
1.3 論文概要 4
第二章 同時含有線上第二路徑與聲音回授路徑鑑別之主動噪音控制系統 5
2.1 主動噪音控制系統描述 5
2.2 同時含有線上第二路徑與聲音回授路徑鑑別之主動噪音控制系統 8
2.3 輔助噪音功率調整之介紹 18
第三章 主動噪音控制電腦模擬 21
3.1 OMBP-ANC演算法之模擬 27
3.2 OMBP-ANC-ANPS演算法之模擬 31
3.3 路徑改變之模擬 37
3.3.1 第一路徑和第二路徑同時改變 37
3.3.2 第一路徑和聲音回授路徑同時改變 40
3.3.3 第一路徑、第二路徑和聲音回授路徑同時改變 42
3.4 不同策略的輔助噪音功率調整之模擬 44
第四章 主動噪音控制實驗 46
4.1實驗架構 46
4.2單頻噪音之實驗 49
4.2.1線上聲音回授路徑鑑別之實驗 49
4.2.2 OMBP-ANC演算法之實驗 53
4.2.3 OMBP-ANC-ANPS演算法之實驗 55
4.3多頻噪音之實驗 58
4.3.1 應用OMBP-ANC演算法之實驗 58
第五章 結論與未來展望 62
5.1電腦模擬與實驗結果之討論 62
5.2 結論 64
5.3 未來展望 64
參考文獻 65



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