多智能體的振動噪聲前饋主動控制技術

崔懷峰　胡如夫　陳南

摘要：傳統振動噪聲主動控制系統在靈活性、通用性和穩定性等方面存在缺陷，難以適應外界環境的動態性和不確定性。由此考慮將多智能體技術與經典的控制理論自適應前饋FxLMS控制算法綜合起來形成有效智能控制系統。根據主導振動噪聲的結構模態分解振動噪聲控制問題，比較結構特征頻率聲壓和一預設閾值大小來定義控制器操作域。綜合各種功能函數和自適應FxLMS算法形成控制單元（控制器智能體）。通過最大聲壓頻率和特征頻率之差小于某一常數a來定義決策函數，以決策各控制單元的優先啟動。提取傳遞函數至上層組織作為加權系數以實現各控制單元之間的合作。通過調整常數a能夠實現不同控制器的靈活啟動，并利用智能體之間的合作實現系統的通用性和穩定性。

關鍵詞：振動噪聲；前饋主動控制；多智能體技術；智能控制

中圖分類號：TB535；TB532

文獻標志碼：A

文章編號：1004-4523（2017）01-0062-09

DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2017.01.009

引言

與振動噪聲主動控制發展的長久歷史、人力物力的大量投入相比，主動控制技術的實用化進程目前還沒達到人們最初的預期，主要原因是很多研究成功的主動控制系統在穩定性、通用性、安裝維護便利性等方面存在某一項或幾項缺點，嚴重制約了它們的推廣應用。由此考慮綜合多智能體技術與自適應前饋算法建立振動噪聲主動控制系統，以期解決上述難題，實現以車廂、機艙等為研究背景的復雜封閉空間智能降噪。

智能體能在特定環境下感知環境，并能自治地運行以代表其設計者或使用者實現一系列目標的實體或計算程序。智能體具有自治性、主動性和社會性等特性，被看成是多智能體系統的微觀層次，可以實施要求一定“智商”的特定的功能；而有關智能體問的關系研究則構成多智能體系統的宏觀層次，其特點在于通過對各層次智能體的組織與協作，完成那些需要更高靈活性、環境適應性以及柔性的綜合功能。目前基于多智能體的控制技術正受到控制學術界和工程應用界極大關注。

在振動噪聲控制研究領域中，控制算法是至關重要的。有源聲控制普遍采用自適應前饋FxLMS（Filtered-x Least Mean Square，x濾波最小均方）算法，并且基于此算法的產品已推向市場。振動噪聲主動控制大多也采用該算法。它的缺點是魯棒性差、對控制通道誤差敏感，因此對它的性能分析和改進一直是熱點問題。同時，由于復雜結構與聲場耦合導致的高維動態系統、惡劣變化的環境、問接傳感機制以及尚不完善的建模工具所必然導致的物理模型不確定性等諸多因素的影響，使得控制系統的通用性和穩定性成為其能否應用于實踐的關鍵因素。目前，振動噪聲主動控制領域用到的算法還有：魯棒H^∞控制理論、遺傳算法等，但需要克服它們計算量大、實時性差等缺點。本文綜合自適應前饋FxLMS控制算法及其智能體的智能應激反應算法形成控制器的核心軟件部分，以解決不確定性干擾導致的系統自適應和穩定性等問題。另外，智能體的模塊化及其控制框架的設計可實現系統的強可擴展性。

目前傳統振動噪聲主動控制大多是在整體系統單一層次進行建模，盡管這種方法設計思路簡單明確，但對復雜高維耦合連續分布參數結構系統，實踐證明其控制效果并不理想。同時，系統大多采用分布式控制，導致其難以大規模工程應用。因為系統中各控制單元盡管有共同的控制目標，但缺乏交流與合作的靈活性，難以適應復雜耦合系統的穩定狀態對隨機干擾的敏感性。因此如何解決控制單元和整體控制架構之間的沖突與協調問題成為關鍵技術。針對復雜耦合系統，國際最新的技術趨勢是分布控制若干“機敏單元”，實現對高維耦合系統的動力學特征或過程的控制。本文研究符合這一趨勢，提出基于多智能體的振動噪聲主動控制技術。智能體之間能夠交互的復雜模式適合解決分布式控制問題，尤其適合控制和求解數據等在本質上是分布式的問題，并能夠提供高穩定性和高效率的解決方法。

綜上所述，針對高維耦合分布參數復雜結構系統，應不再遵循傳統主動控制只在整體單一層次建模分析并設計控制系統的思路，在控制邏輯和設計方法上，將多智能體理論和自適應控制算法有機結合起來以解決復雜分布式振動噪聲控制問題，追求使系統具有更好自適應能力和穩定性，真正使振動噪聲主動控制對復雜結構系統成為可行并應用于工程實踐。

1.聲場模型

國內外研究人員在分析封閉空腔內聲場時，大多選取全剛性壁或最多只含一塊彈性壁的封閉空腔作為研究對象，但現實生活中的封閉空腔，比如車廂、機艙等都是由多塊彈性壁組成。為了更好模擬實際封閉空腔的聲場，本文選取聲場模型為由2塊簡支撐彈性板和4塊剛性板組成的矩形封閉空腔，如圖1所示?？紤]彈性板的簡支撐邊界條件是因為一個簡支撐矩形板比較接近許多實際結構的狀態。兩彈性板分別被標記為板a和板6，其所在位置坐標分別為x=L_z=L_x和y=L_y彈性板均假設為各向同性。矩形腔的長、寬、高分別為0.868，1.15，1.0m。彈性板均為鋁板，其彈性模量E=71GPa，質量密度p1=2700kg/m³，泊松比u=0.3。鋁板厚度主要對結構模態產生影響，當結構模態變化時腔內主導振動噪聲會隨之變化。本文方法具有一定通用性和可擴展性，易于解決此類情況，故板a和板6的厚度不妨均取6mm。聲速為c=344m/s，空氣的質量密度p=1.21kg/m³。

一外部聲場作用在板a上，使得板a向腔內輻射振動噪聲。外部聲場假設為一平面波Pin，入射角度為β=45°（與水平面之間的夾角）和θ=135°（與z軸之問的夾角）。假定空腔外部入射聲波和輻射聲波之問的干涉忽略不計。分布控制力f_ci（i=1，…，L）也施加在板a上，以有效抑制板a的聲輻射。本文聲場模型與參考文獻中的聲場模型相比，初級干擾僅考慮外聲源激勵，即聲場建模只需將參考文獻[23]中的干擾點力（初級激勵之一）忽略即可，為簡潔起見不再推導。

2.基于多智能體的振動噪聲控制系統

2.1振動噪聲控制問題分解

封閉空腔內振動噪聲由受到初級激勵的彈性板的結構模態和空腔的聲模態所主導，尤其是當彈性板和空腔的特征頻率接近時將產生強烈的結構聲耦合，導致腔內聲壓在該頻率上出現峰值。當封閉空腔尺寸不是很大時，腔內振動噪聲主要由幾階結構模態所主導，如果控制了這幾階結構模態，即可實現顯著降噪。由此考慮將封閉空腔結構聲控制問題按照對封閉空腔聲場貢獻較大的幾階結構模態將其分為若干子控制問題。

下面首先給出在外聲源作用下的腔內初級耦合聲場，如圖2所示。由圖2和表1可知，板a的第1（30Hz），4（119Hz），6（177Hz），7（186Hz），8（196Hz），9（219Hz），10（255Hz）階模態對腔內聲場貢獻較大，不妨以板盤的第6和第8階模態為例，將腔內振動噪聲控制問題分解為針對板a第6和第8階模態振動噪聲的兩個子控制問題，并分別表示為CA。（控制器智能體6，Controller Agent6）和CA8（控制器智能體8，Controller Agent8）。

2.2子控制問題求解

子控制問題的解決方案由控制器智能體來執行?？刂破髦悄荏w包括外部接口和內部結構。它的外部接口是由輸入、輸出、激活請求信號和應答信號接口組成，如圖3所示。輸入接口用于接收傳感器信號，輸出接口用于發送控制電壓信號給點力致動器。激活請求信號（表示為u（n））和應答信號（表示為ack（n）接口用于協調與系統中其他的控制器智能體之問的行為關系。其中，n表示離散時間序列。

控制器智能體的內部結構由用于實現其功能行為的函數組成，主要包括激活請求函數、計算功能函數和操作狀態計算函數等。下面具體討論各個函數的功能和定義。

首先，激活請求函數用來定義控制器智能體的操作域和計算激活請求信號，并發送給上層組織（協調對象結構）。激活請求函數定義為

P_fi≥T， i=6，8（1）式中i為板a的模態階數，f_i為板a的第i階模態所對應的特征頻率，p_fi為特征頻率f_i上的腔內聲壓，rf為振動噪聲標準閾值。如果滿足激活條件（1），則控制器智能體被激活并向上層組織發送二進制激活請求信號u（n）（=1），然后上層組織通過協調機制處理激活請求信號，并發送響應信號以決定控制器智能體操作狀態是激活還是保持不激活。

計算功能函數的作用是根據控制算法獲得期望的控制信號或控制行為。計算功能函數中的控制算法采用自適應前饋FxLMS算法，其控制框圖如圖4所示。圖中相關符號的含義分別為：P（z）為初級通道傳遞函數；s（z）為次級通道傳遞函數；S（z）為次級通道傳遞函數的估計；w（z）為自適應濾波器，線性預測初級振動噪聲以最小化殘留噪聲；z（n）為y（n）經過S（z）濾波輸出信號和聲壓誤差信號e（n）合成的參考信號；z（n）為z（n）經S（z）濾波得到的信號，稱為濾波-x信號；e（n）為傳聲器測得的聲壓誤差信號；d（n）為初級激勵在傳聲器處產生的聲壓信號，即初級振動噪聲；s（n）為次級源在傳聲器處產生的聲壓信號；y（n）為自適應濾波器生成的次級電壓信號，用于驅動點力致動器。在仿真中，P（2），S（z），S（x）和w（x）均利用有限脈沖響應（FIR）濾波器進行建模。圖5為計算功能函數模塊的外部接口和內部結構。

操作狀態計算函數用于識別來自協調對象的應答信號，當應答信號ack（n）從0變為1時，控制器智能體執行初始化函數，反之執行終止函數，實現智能體在激活和禁止狀態之問的轉換。更新函數用于更新系統內部的狀態變量。

CA之問的合作是通過協調對象向其發送相應的加權系數來實現。因為CA控制行為之問的耦合表現為相互間的傳遞函數，故將傳遞函數提取出來儲存在協調對象中作為加權系數。通過協調對象結構將各CA組織成振動噪聲主動控制系統，如圖7所示。整個系統控制流程如圖8所示。因為有兩個傳聲器，故激活請求函數中的p_fi由較大聲壓的傳聲器得到，協調對象中的最大聲壓同樣如此。

4.結論

傳統主動控制系統尤其是多通道控制系統在動態干擾環境下缺乏靈活性、社會性和自治性等智能屬性，難以滿足工程應用中所需系統的強穩定性和通用性。本文將多智能體技術與自適應FxLMs算法綜合起來建立智能控制系統，并通過仿真得到以下結論：

（1）針對不同頻率振動噪聲，調整決策函數中的常數a以啟動相應的控制器，實現靈活降噪，并使控制系統平穩運行。

（2）將傳遞函數作為加權系數設計控制器之問的合作機制，使控制單元易于添加或移除，提高了系統的通用性。

（3）傳統主動控制系統具有一定自適應性和較好的降噪水平，在此基礎上綜合多智能體技術使控制單元能夠自治并相互交流（社會性），實現智能降噪技術以取得更佳降噪效果。