基于自適應陷波法的無人機主動噪聲控制系統設計

杜俊賢

(煙臺汽車工程職業學院， 信息與控制工程系， 山東， 煙臺 265500)

0 引言

無人機作為可以垂直起降、空中懸停的飛行器，具備體積小、使用便捷、適應性好的優良特性，在航拍、測繪、巡檢、監測等多個領域的應用越來越廣泛，但噪聲卻很大程度上影響了無人機的性能，阻礙了發展及更多場景的應用，比如軍事上不利于隱蔽，日常使用上擾民等。因此，降噪是急需解決的問題，對于減少工作過程中的噪聲污染起著至關重要的作用。

1 無人機噪聲分析

1.1 噪聲的產生及定義

物質的振動通過介質產生的波動即為聲波，聲波在本質上是物質的運動形式，而振動是其產生的根源。人類不能把聲音徹底消除，但部分聲音是人類不需要的，這種超出生活所需的聲音就稱為噪聲[1]。

1.2 無人機的噪聲組成

無人機的噪聲主要包括發動機的噪聲以及旋翼的氣動噪聲。發動機噪聲主要有燃燒噪聲、自身結構的噪聲以及進氣排氣過程中的氣動噪聲。旋翼噪聲主要是槳葉與空氣相互作用產生的。對于發動機噪聲，傳統方式是在進氣口排氣口安裝消聲器，利用吸聲、隔聲技術吸收或者阻擋噪聲的傳播。對于旋翼噪聲，傳統方式是修正槳葉長短或者葉型，減弱與空氣的作用。

2 噪聲控制技術理論基礎

2.1 被動控制技術

傳統的噪聲控制主要涉及到源頭以及傳播路徑。由于噪聲源無可避免，很難實現突破性進展，噪聲的被動控制技術主要針對的是聲音的傳播路徑，利用消聲器等設施阻礙傳播。雖然技術成熟、穩定性良好，但對于低頻噪聲作用并不明顯，且會增加成本以及硬件重量。

2.2 主動控制技術

噪聲主動控制(active noise control，ANC)是最近發展起來的方法，主要原理是利用次級聲源在指定區域發出幅值一致，相位相反的消聲信號與初始噪聲進行對沖，以此抑制噪聲。與被動控制技術相比，對低頻噪聲的控制性更好，且重量輕、體積小。

2.3 ANC基本原理

ANC技術：若兩列聲波頻率一致且相位差固定，疊加之后傳播至同一點時會產生干涉現象，如果振動同相即會加強，反之會被削弱甚至完全抵消，利用這種相長干涉和相消干涉即可實現降噪效果。在實際應用過程中需注意次聲器以及噪聲采集端的布放位置，且除了懸停狀態之外，還需考慮旋翼與空氣間的氣動噪聲。由于受到無人機飛行環境影響，采集設備穩定性不佳，消聲頻帶較窄，相對來說消聲面積不大，在應用場景中降噪效果會與實際要求存在差距。

3 關鍵算法及建模

根據被動控制技術和主動控制技術的對比分析，本文采用主動控制技術來研究無人機的噪聲處理[2]。

3.1 自適應濾波器

由于次級聲源和預計消聲的位置之間存在一定空間，并且使用的硬件設備的電子路徑都會對信號的幅值和相位有所影響，如果直接將初始信號反相處理最終可能由于上述因素偏差導致降噪效果不佳。因此，本文采用自適應濾波器法，將空間和電路對信號的影響考慮進去，確保最終的次級聲波信號可以實現相消疊加效果。結構上主要包括兩部分：傳統濾波器、自適應算法，利用自適應算法對傳統濾波器中的單位脈沖響應進行修正，達到目標函數要求。

有限脈沖響應(finite impulse response，FIR)濾波器為了滿足目標函數要求，權系數會不斷變化，對信號進行濾波時需要進行離散處理，使輸出只與此刻輸入、之前輸入相關。設x(n),wi(n),y(n)分別是第n個采樣時刻的輸入信號、第i個權系數、輸出信號。則轉換后的輸出可表示為y(n)=X(n)WT(n)=XT(n)W(n)，其中X(n)=[x(n),x(n-1),…,x(n-L+1)]T，W(n)=[w1(n),w2(n),…,wL(n)]T。

3.2 最小均方算法

自適應濾波器需要進行權系數調整，通常采用最小均方算法(least mean square，LMS)進行。以濾波器最終輸出信號與期望信號誤差的均方值最小為目標，設期望輸出信號為d(n)，則與實際輸出之間的誤差可記作e(n)=d(n)-y(n)=d(n)-WT(n)X(n)，那么均方誤差則是ε=E[e2(n)]=E[(d(n)-y(n))2]=E[(d(n)-WT(n)X(n))2]。

3.3 延時系數辨識

次級通道既包括次級揚聲器到誤差傳聲器的通道，也包括A/D、功放等電路，可以概括為器件、電路以及聲場。次級通道的存在會導致控制信號與初始信號時間不一致進而影響降噪效果，因此需要對次級通道進行預先辨識，通過傳遞函數來修正LMS算法的誤差，降低延時影響。辨識過程如下：

(1) 將設定頻率的信號經功放后發出的信號作為上文自適應濾波器S0(z)以及LMS算法的輸入；

(2) 采集次級聲源的輸出信號y(n)；

(4) 得到實際輸出與模型輸出誤差e(n)=y(n)-y0(n)；

(5) 利用LMS算法更新濾波器系數st(n+1)=st(n)+μe(n)u(n-i)；

(6) 反復迭代，直到誤差滿足要求，將此時的濾波器系數作為受次級通道影響的延時系數。

3.4 自適應陷波法

(1) 采集誤差信號e(n)、發動機轉速、生成正弦信號x0(n)=Asinωt,x1(n)=Acosωt；

(2) 經過濾波后得到信號u(n)=w0(n)x0(n)+w1(n)x1(n)；

(3) 輸出u(n)進行主動控制；

(4) 根據次級通道辨識獲取的濾波器系統計算延時補償后輸入信號；

(5) 更新濾波器權系數ωi(n+1)=ωi(n)-μe(n)xif(n),i=0,1；

(6) 反復迭代，直至誤差滿足精度。

算法整體流程如圖1所示。

圖1 自適應陷波法流程

3.5 主動控制建模

對于主動噪聲控制系統，硬件安裝完成后基本不會改變，次級通道特性也就只與噪聲頻率變化相關，因此可以利用Simulink仿真的DSP工具中的LMS算法模塊計算延時系數后存儲起來采用上文的陷波法獲取補償后信號，然后利用Simulink的子系統封裝功能構造控制器，利用不同頻率的正弦波疊加干涉作用實現主動噪聲控制[3]。

4 主動噪聲控制系統設計

4.1 總體設計

根據上文構建的主動控制模型以及系統功能設計無人機發動機主動噪聲控制系統：首先通過CAN總線接口讀取發動機轉速，獲取噪聲峰值頻率，構建次級聲源輸入信號；然后通過陷波法進行自適應控制，將輸出信號經過信號調理后利用次級揚聲器發生，進行疊加抵消；最后通過誤差傳聲器采集剩余噪聲，反復迭代，直到達到降噪要求。總體結構如圖2所示。

圖2 總體結構圖

(1) 硬件設備：包括誤差傳聲器、誤差信號前置放大器、次級揚聲器等實現信號采集與發射。

(2) 軟件結構：通過CAN總線、收發電路、信號調理A/D、D/A、功放等實線信號輸入、控制與輸出。

4.2 主動控制器硬件設計

主動控制器包括3大模塊：輸入、算法轉換、輸出。輸入模塊包括發動機轉速以及剩余噪聲信號，算法轉換采用DSP芯片利用陷波法進行信號控制后輸出。整體結構如圖3所示。

圖3 主動控制器構成

其中各模塊設計的硬件設備如下。

(1) 主控芯片：采用TMS320F28335浮點型芯片，2個16*16乘法累加器、16*256 KB閃存、16*34 KB RAM、2個CAN模塊、1個SPI模塊。

(2) A/D及D/A轉換：TLV320AIC23B芯片，配置接口支持SPI、I2C模式，與DSP芯片可實現無縫對接。

(3) 存儲：采用8*128 K串行FLASH ROM AT25F1024芯片，支持SPI模式，可靠性較高。

(4) CAN總線收發：采用SN65HVD230Q型CAN收發器，具有良好熱保護及抗干擾特性。

(5) 功放：采用TPA3116D2功放芯片，可有效保護過熱過壓短路等情況。

(6) 誤差傳聲器：采用MPA201型傳聲器，靈敏度好、適應性強、具有良好的低頻段響應特性[4]。

4.3 軟件功能詳細設計

無人機主動噪聲控制系統軟件部分主要包括初始化模塊、次級通路辨識模塊、CAN總線收發模塊、輸入信號采集模塊、陷波法自適應濾波模塊、信號輸出模塊等，簡單介紹如下。

(1) 初始化模塊：實現各類變量初始化、McBSP串口初始化、AIC23、I2C總線初始化等。

(2) 次級通道辨識模塊：利用掃頻方式對目標頻段進行次級通道辨識，獲取濾波器時延系數[5-6]。

(3) CAN總線收發模塊：通過CAN收發器采集發動機轉速。

(4) 陷波法自適應濾波模塊：利用CAN總線讀取的發動機轉速計算峰值噪聲頻率，構造輸入信號后根據陷波法得到控制信號。

(5) 信號輸出模塊：通過次級揚聲器發出控制信號實現噪聲信號削減。

實現主動噪聲控制的整體流程如圖4所示。

圖4 系統主動控制整體流程

5 仿真分析

為驗證本文設計系統的降噪效果，采用B&K公司的PULSE分析儀進行實驗分析，分析儀包括監控主機、分析軟件、46AE傳聲器以及包括5個輸入、1個輸出的數據采集端，分別進行了720、2 010、2 400 r/min 3種發動機轉速下的主動控制實驗，將主動控制器安放于發動機兩側，與傳聲器、總線及揚聲器連接，相對距離控制在900 mm，平行安裝傳聲器采集噪聲信號，調節發動機處于3種不同轉速，對應峰值頻率為24、67、80 Hz。代入系統模型，得到結果如下：

(1) 720轉：降噪量為9.4 dB(Lin)

(2) 2 010轉：降噪量為15.1 dB(Lin)

(3) 2 400轉：降噪量為14.3 dB(Lin)

由此可以看出在發動機轉速為2 010 r/min時，最大降噪量達到15.1 dB(Lin)，其他轉速下也有良好的降噪消聲效果[7]。

6 總結

本文利用主動控制技術根據LMS算法求解次級通路影響的延時系數，根據自適應陷波法構建主動噪聲控制模型，取得了良好的降噪消聲效果。但在多頻率自適應研究方面還有所欠缺，未考慮無人機旋翼與空氣作用產生的氣動噪聲以及其他因素的影響，并且屬于理論實驗數據，綜合考慮實際設備誤差分析等其他影響因素將作為后續研究的主要方向。