Many kinds of conditioning monitoring technique have been studied, so this study has investigated the possibility of checking the trend in the fault diagnosis of ball bearing, one of the elements of rotating machine, by applying the cepstral analysis method using the adaptive noise cancelling (ANC) method. And computer simulation is conducted in oder to identify obviously the physical meaning of ANC. The optimal adaptation gain in adaptive filter is estimated, the performance of ANC according to the change of the signal to noise ratio and convergence of LMS algorithm is considered by simulation. It is verified that cepstral analysis using ANC method is more effective than the conventional cepstral analysis method in bearing fault diagnosis.
In this paper, the active noise control(ANC) system using the inverse modeling techiniques is presented. The nonlinearity and time delay of the transfer function from the secondary speaker to the error microphone makes the ANC system have poor performance. To solve this problem, the inverse model technique and filtered-X LMS algorithm is using proposed. This proposed ANC system is implemented using DSP chip and operated in on-line. The experimental results show that this ANC system has better noise canceling performance than that used LMS only about 5-15[db]
Active noise control(ANC) requires the full capability of a modern digital signal processing module. This paper describes the digital signal processing unit which is designed for ANC of noise fields in passenger car. System hardware is designed to allow software controlled versatility as well as fully qutomatic operation. The developed system is provided with the ability to be self-operated except the case of upload/download of data and program between the personal computer and the system memory. Experimental results are presented to demonstrate ANC performance of noise fields in lightly damped enclosure and passenger car.
This paper presents a modified filtered-x least mean square (FxLMS) algorithm to improve the stability of active noise control (ANC) system in realistic environment. A real-time ANC system employing modified FxLMS is designed and implemented on digital signal processor (DSP) board. The ANC system is evaluated for cancelling various tonal frequency noises in the range from 100 to 500 Hz and the performance is measured in terms of sound pressure level (SPL) attenuation. Experiment results show that a quiet zone with maximum 20 dB SPL attenuation can be generated around the location of error microphone.
In this paper, a Gauss-Seidel fast affine projection (GS-FAP) algorithm developed for the linear active noise control (ANC) is further utilized for nonlinear ANC of a 2nd-order Volterra systems with a nonlinear primary path and a noisy secondary path. The simulation results, obtained by applying adaptive Volterra filtering, show that the proposed approach yields more stable and faster nonlinear AN.C, compared with the conventional methods for the nonlinear ANC in case of noisy plant models.
This study describes the comparison of noise suppression performances at different locations of two error microphones in active noise control (ANC) for outdoor applications. For this study, 12 different locations were predefined to decide best locations for error sensors in terms of suppressing noise. As shown in Fig. 1, the ANC system with one primary loudspeaker, two secondary loudspeakers and two error microphones is operated by a filtered-x LMS (FXLMS) algorithm which is implemented in a TI 6713 DSP board and Realsys 4713 AD/DA Extension board. The noise for the primary source is a typical road noise measured at a highway roadside. The lengths of adaptive filters of W1 and W2 are varied from 32 to 128 respectively. An intensive computer simulation was accomplished before outdoor ANC experiments. It is expected from the simulation results that the ANC performances are very much dependent upon the locations of the two error microphones.
In this paper, we propose a new Active Noise Control (ANC) system using a teacher forced Blind Source Separation (BSS) algorithm. The Blind Source Separation based on the Independent Component Analysis (ICA) separates the desired sound signal from the unwanted noise signal. In the proposed system, the BSS algorithm is used as a preprocessor of ANC system. Also, we develop a teacher forced BSS learning algorithm to enhance the performance of BSS. The teacher signal is obtained from the output signal of the ANC system. Computer experimental results show that the proposed ANC system in conjunction with the BSS algorithm effectively cancels only the ship engine noise signal from the linear and convolved mixtures with human voice.
For ANC systems applied to aircrafts or passenger ships, engines from which reference signals are usually measured are located so far from seats where main part of controllers are placed. It can make feedforward ANC scheme difficult to implement or very costly. Feedback ANC algorithms which do not require reference signals and use error signals alone to update the filter, are usually sensitive to measurement noise ' and impulse noise. In this paper, reference signal needed for the feedforward control is not measured directly but generated with the estimated frequencies. Cascade adaptive notch filter (ANF), which has the low computational burden, is used to implement ANC system in real time. Several ANFs of order 2 are connected in series to estimate multiple sinusoids. Computer simulations and experiments in the laboratory for verifying efficacy of the proposed algorithm are carried out.
In active noise control (ANC) system, the convergence behavior of the Filtered- X Least Mean Square (FXLMS) algorithm may be affected by nonlinear distortion in the secondary path as in the power amplifiers (e.g., saturation), loudspeakers and transducers. This distortion may yields degrading the error reduction performance of the ANC systems. In this paper, the authors of this paper propose a more improved and stable FXLMS algorithm to compensate for the undesirable nonlinearity of the secondary-path, whereby the third-order Volterra model was employed for the identification of the nonlinear secondary-path. In particular, the proposed approach was based on the modification of the conventional FXLMS algorithm. Finally, the simulation results showed that the proposed approach yields better convergence property and more stable performance in the ANC systems.
본 논문은 선박 내부 소음을 효과적으로 감소시키기 위한 ANC(Active Noise Cancellation)및 인공 지능 (AI) 결합 시스템의 개발과 적용에 관한 연구를 다룬다. 선박 환경에서의 소음은 승원의 스트레스 증가와 불편을 초래하므로, 이를 해결하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 외부 소음과 내부 소음 데이터를 수집하고, STFT(Short-Time Fourier Transform)알고리즘을 통해 소음 데이터를 분석 가능한 형태로 전처리한다. 그 후, LSTM(Long Short-Term Memory)알고리즘을 사용하여 선박 외부에서 발생한 소음을 입력으로 받아 내부에서 들리는 외부 소음을 예측하고 제어하는 모델을 훈련시킨다. 이후 최적화 과정을 거쳐 예측 소음의 반대 파형을 생성 및 출력을 통해 ANC 를 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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