This paper proposes a robust active noise control (ANC) system. The system constructs filter with a standard model. An adaptive litter, connected to the system in parallel, compensates the modeling error. When the adaptive filter does not work, the proposed system is robust while the conventional system loses the noise control capability. But proposed ANC system shows that the performance is comparable with that of the conventional ANC system under normal conditions.
본 논문에서는 외부에 위치하는 소음원에 의하여, 창문 등과 같이 부분적인 개구부를 가지는 실내 공간에 소음이 전파될 때, 적응필터를 이용하여 이를 제어하는 능동 방음벽을 구현하였다. 적응필터의 수렴성을 증가시키기 위하여 다중채널 leaky LMS 알고리즘을 사용하였으며 창문 등의 개구부를 통하여 들어오는 소음을 제거하기 위하여 새로운 형태의 능동방음벽을 제안하였다. 기존의 ANC 기법을 이용한 기법과 제안한 기법을 TMS320C33 DSP를 이용한 실험을 통해 비교 분석하였다. 오차 마이크로폰의 위치에서는 ANB가 다소 좋은 결과를 얻었으나 두 경우 모두 비교적 좋은 결과를 얻을 수 있었지만, 전체 위치에서 소음의 감쇄를 소음계를 이용해 측정한 결과 ANB가 훨씬 좋은 결과를 보였다. ANC의 경우 보일러 소음의 경우는 평균적으로 차이가 거의 없었으며 위치에 따라서는 증가하는 곳도 있었으나, ANB의 경우는 단일 소음 및 보일러 소음 모두 증가하는 곳은 한 곳도 없었으며 평균적으로도 ANC의 경우보다 훨씬 좋은 결과를 보였다.
This study is to describe the effects of the duct termination conditions conditions upon the active noise attenuation system. The adaptive filtering algorithm using FIR filter is implemented for duct noise attenuation. To avoid the instability caused by the acoustic feedback, two methods are considered. One is to use a compensating FIR filter. The other is to utilize uni-directional detecting microphone and uni-directional control speaker. Experimental results show that the reflections of sound from duct terminations greatly reduce the performance of ANC system. The directionality of detecting microphone and control speaker is a major factor to decide ANC performance. When there are some reflections from both duct terminations, the noise attenuation using finite FIR filter is not enough to model the duct plant. Especially, the reflection from the upstream termination reduces the noise attenuation in the frequencies related to the distance between control speaker and upstream termination. The performance of the noise attenuation is found to be largely enhanced by using uni-directional coupler, both on detecting microphone and control speaker, even if the duct system has an arbitrary termination conditions.
Active Noise control(ANC) is rapidly becoming the most effective way to reduce noises that can otherwise be very difficult and expensive to control. This research presents ANFIS (Adaptive Network Fuzzy Inference System) controller for adaptively noise cancelling in a duct. ANC system generates secondary control sound pressure with same amplitude and with opposite phase as noise to be eliminated. ANFIS controller is trained to optimize its parameters for adaptively cancelling noise. That is ANFIS train its parameters by gradient descent and LSE method so called hybrid method. This paper present ANFIS in active noise control which provides an improvement convergence speed and limitation of linearity condition. It can model nonlinear functions of arbitrary complexity and ANFIS can construct an input-ouput mapping based on both human knowledge in the form of Takagi and Sugeno's fuzzy if-then rules and stipulated input-output data pairs. This paper also shows that the proposed ANFIS active noise control system successfully cancelled noise.
This paper describes Active Noise Control (ANC) using Discrete Wavelet Transform (DWT) Domain Least Mean Square (LMS) Method. DWT-LMS is one of the transform domain input decorrelation LMS and improves the convergence speed of adaptive filter especially when the input signal is highly correlated. Conventional transform domain LMS's use Discrete Cosine Transform (DCT) because it offers linear band signal decomposition and fast transform algorithm. Wavelet transform can project the input signal into the several octave band subspace and offers more efficient sliding fast transform algorithm. In this paper, we propose Wavelet transform domain LMS algorithm and shows its performance is similar to DCT LMS in some cases using ANC simulation.
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 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.
The method of induction noise reduction can be classified by using passive control or active control method. However, the passive control method has a demerit to reduce the effect of noise reduction to low frequency (below) 500Hz) range and to be limited in a space of the engine room. Whereas, the active control method can overcome the demerit of passive control method. The algorithm of active control is mostly used in LMS (Least-Mean-Square) algorithm because it can obtain the complex transfer function easily in real-time. Especially, Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an ANC system. However, the convergence performance of LMS algorithm could not match if the FXLMS algorithm is applied to an active control of the induction noise under rapidly accelerated driving conditions. So, in order to solve the problem in this study, the Moving Bandpass Filter(MBPF) was proposed and implemented. The ANC using MBPF for the reduction of the induction noise shows that more noise reduction as 4dB than without MBPF.
본 논문은 노이즈 캔슬링 헤드폰을 위한 능동 소음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 피드백 구조의 filtered-x least mean square algorithm(FxLMS) 기반 능동 소음 제어 기술을 이용하여 외부에서 헤드폰 내부로 유입되는 소음을 제어한다. 이때 가변적인 2차 경로에 강인하게 대처하기 위해 지속적으로 2차 경로를 추정하는 잔여 음악제거기 기반의 온라인 2차 경로 추정 알고리즘을 이용한다. 실험을 통해 2차 경로가 변화하는 환경에서 제안 능동 소음제어 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 음악 신호의 왜곡 없이 안정적으로 일관성 있는 소음 제어 성능을 보임을 확인하였다.
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]
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[게시일 2004년 10월 1일]
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