• CN:11-2187/TH
  • ISSN:0577-6686

机械工程学报 ›› 2022, Vol. 58 ›› Issue (13): 101-118.doi: 10.3901/JME.2022.13.101

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主动冲击噪声控制自适应算法综述及综合性能分析

卢炽华1,2,3, 孙孟雷1,2,3, 刘志恩1,2,3, 陈弯1,2,3, 李晓龙1,2,3   

  1. 1. 武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室 武汉 430070;
    2. 武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心 武汉 430070;
    3. 佛山仙湖实验室 佛山 528200
  • 收稿日期:2021-07-23 修回日期:2022-03-21 出版日期:2022-07-05 发布日期:2022-09-13
  • 通讯作者: 刘志恩(通信作者),男,1977年出生,博士,副教授,博士研究生导师。主要研究方向为发动机振动噪声分析与控制、车辆噪声振动控制。E-mail:lzen@whut.edu.cn
  • 作者简介:卢炽华,男,1969年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为车辆噪声振动控制。E-mail:chlu@whut.edu.cn;孙孟雷,女,1990年出生,博士研究生。主要研究方向为车辆噪声振动控制。E-mail:sun_ml@whut.edu.cn;陈弯,女,1993年出生,博士研究生。主要研究方向为车辆噪声振动控制。E-mail:wch@whut.edu.cn;李晓龙,男,1991年出生,博士研究生。主要研究方向为车辆噪声振动控制。E-mail:lxl19911108@whut.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(5217511)。

Review and Performance Analysis of Adaptive Algorithms for Active Impulsive Noise Control

LU Chihua1,2,3, SUN Menglei1,2,3, LIU Zhien1,2,3, CHEN Wan1,2,3, LI Xiaolong1,2,3   

  1. 1. Hubei Key Laboratory of Advanced Technology for Automotive Components, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070;
    2. Hubei Collaborative Innovation Center for Automotive Components Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070;
    3. Foshan Xianhu Laboratory, Foshan 528200
  • Received:2021-07-23 Revised:2022-03-21 Online:2022-07-05 Published:2022-09-13

摘要: 冲击噪声的存在导致采用基于最小均方误差准则自适应算法的主动噪声控制(ANC)系统性能严重退化。为了维持ANC系统的稳定性,诸多应对冲击噪声干扰的鲁棒自适应算法被提出。总结现有抗冲击噪声干扰自适应算法,按照其所依据的准则将其分为四类,分别是:分数低阶矩算法、非线性变换算法、信息论学习算法以及其他算法。回顾各类算法的发展历程,总结每种类型算法的理论背景,并通过仿真分析十二种典型自适应算法在主动控制不同强度冲击噪声时的收敛速度、稳态误差、稳定性,以及在实际应用中面临的问题。

关键词: 冲击噪声, 主动噪声控制, 自适应算法

Abstract: The performance of the active noise control (ANC) system with adaptive algorithm based on minimum least mean square error criterion would be seriously degraded under impulsive interference. Many robust algorithms are proposed by researchers to control the impulsive noise and maintain the steady performance of the ANC system. Robust adaptive algorithms for active impulsive noise control are summarized in this paper and classified into four categories according to the criterion they obey:fractional lower order moment-based algorithm, non-linear transformation-based algorithm, information theory learning-based algorithm, and other robust algorithms, respectively. The development history of various algorithms is reviewed, and the theoretical background of each type of algorithm is summarized. Convergence speed, steady-state error, robustness, and problems faced in practical applications of different algorithms in active controlling impulsive noise with different intensities are analyzed through simulation analysis.

Key words: impulsive noise, active noise control, adaptive algorithm

中图分类号: