基于粒子群算法的有源噪聲控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及有源噪聲控制領(lǐng)域，尤其涉及一種基于粒子群算法的有源噪聲控制方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)的不斷發(fā)展進(jìn)步，噪聲污染作為突出的環(huán)境問(wèn)題，越來(lái)越受到全世界的 關(guān)注。目前，大多數(shù)國(guó)家已經(jīng)制定了相應(yīng)的噪聲控制條例以減少噪聲污染。傳統(tǒng)的噪聲控制 方法稱為無(wú)源噪聲控制，它是從聲學(xué)角度研宄噪聲的控制方法，利用聲學(xué)材料或聲學(xué)結(jié)構(gòu) 的聲學(xué)特性，采用的方法主要包括吸聲、隔聲、使用消聲器等。在聲波傳輸過(guò)程中，聲學(xué)材料 與聲波相互作用從而消耗聲波能量以降低噪聲。但是，由于聲學(xué)材料或結(jié)構(gòu)的限制，無(wú)源噪 聲控制方法僅對(duì)控制中高頻噪聲較為有效，而對(duì)低頻噪聲的控制效果卻不盡如人意。為此， 需要采用一項(xiàng)新技術(shù)--有源噪聲控制（Active Noise Control，ANC)技術(shù)，它是根據(jù)聲波 相消干涉原理，通過(guò)電聲裝置產(chǎn)生一個(gè)與原有噪聲信號(hào)幅值相等、相位相反的抗噪聲信號(hào)， 并讓該信號(hào)與原有噪聲信號(hào)相加后產(chǎn)生相消干涉，以取得預(yù)期的降噪效果。
[0003] 近來(lái)，ANC技術(shù)因其對(duì)低頻噪聲的控制優(yōu)勢(shì)，受到了國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的廣泛關(guān)注。 ANC系統(tǒng)利用自適應(yīng)算法來(lái)調(diào)整控制器的權(quán)系數(shù)，濾波-x最小均方（Filtered-x Least Mean Square，F(xiàn)xLMS)算法是有源噪聲控制系統(tǒng)中最常用的自適應(yīng)算法。由于FxLMS算法 需要離線估計(jì)次級(jí)聲通道的模型，這不僅給ANC系統(tǒng)帶來(lái)了繁重的計(jì)算量，而且不正確的 建模還可能使系統(tǒng)的噪聲抵消能力下降，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)散。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 基于粒子群算法的有源噪聲控制系統(tǒng)的最大特點(diǎn)是無(wú)須估計(jì)次級(jí)聲通道的模型， 但在全局收斂速度和全局優(yōu)化精度方面，現(xiàn)有的粒子群算法還很難取得比較滿意的結(jié)果。 本發(fā)明提出一種基于粒子群算法的有源噪聲控制方法，該方法以對(duì)誤差信號(hào)的逐個(gè)采樣為 基礎(chǔ)，充分利用了所有粒子的個(gè)體最優(yōu)信息，采用動(dòng)態(tài)改變慣性權(quán)重的方法，獲得的有益效 果是，提高了系統(tǒng)的全局收斂速度和全局優(yōu)化精度，并通過(guò)重新初始化粒子能夠應(yīng)對(duì)聲通 道的突變。
[0005] ANC系統(tǒng)按照控制方式的不同可以分為前饋系統(tǒng)和反饋系統(tǒng)。這兩種系統(tǒng)的主要 差異在于前饋系統(tǒng)由參考傳感器檢測(cè)參考信號(hào)，而反饋系統(tǒng)則由誤差傳感器同時(shí)檢測(cè)參考 信號(hào)和誤差信號(hào)。一個(gè)有源噪聲控制系統(tǒng)主要包括控制器部分和電聲部分：控制器部分包 括信號(hào)處理器（內(nèi)含自適應(yīng)算法）及其外圍電路；電聲部分主要包括次級(jí)聲源、參考傳感器 (對(duì)前饋控制方式而言）和誤差傳感器。
[0006] 參考傳感器用于檢測(cè)得到參考信號(hào)x (n)，次級(jí)聲源用于產(chǎn)生必要的抗噪聲，而誤 差傳感器則用來(lái)檢測(cè)誤差信號(hào)e (n)，這里n表示采樣時(shí)刻。自適應(yīng)控制器利用參考信號(hào) x (n)和誤差信號(hào)e (n)根據(jù)自適應(yīng)算法調(diào)整控制器的輸出。在這里，從初級(jí)噪聲源到誤差傳 感器的聲傳播路徑稱為初級(jí)聲通道，從次級(jí)聲源到誤差傳感器的聲傳播路徑稱為次級(jí)聲通 道。單通道自適應(yīng)有源噪聲控制前饋系統(tǒng)的工作過(guò)程如下：
[0007] (1)初級(jí)噪聲源發(fā)出聲波，參考傳感器拾取參考信號(hào)X(n)作為控制器的輸入；
[0008](2)自適應(yīng)控制器根據(jù)自適應(yīng)算法計(jì)算出次級(jí)信號(hào)y(n)，輸出后經(jīng)過(guò)功率放大器 驅(qū)動(dòng)次級(jí)聲源發(fā)出抗噪聲；
[0009] (3)初級(jí)噪聲源和次級(jí)聲源產(chǎn)生的聲波分別形成初級(jí)聲場(chǎng)和次級(jí)聲場(chǎng)，誤差傳感 器檢測(cè)到兩者疊加后形成的誤差信號(hào)e(n);
[0010] (4)誤差信號(hào)輸入到自適應(yīng)控制器中，采用自適應(yīng)算法根據(jù)預(yù)先設(shè)定的描述控制 目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)調(diào)整控制器權(quán)系數(shù)從而改變次級(jí)信號(hào)強(qiáng)度；
[0011] (5)反復(fù)進(jìn)行上述⑴到⑷的過(guò)程，最終系統(tǒng)會(huì)滿足控制目標(biāo)，系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀 〇
[0012] 粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization，PS0)由 Eberhart 和 kennedy 提出，作為進(jìn)化計(jì)算技術(shù)，它和其他進(jìn)化算法一樣，在初始化時(shí)產(chǎn)生一組隨機(jī)解，并通過(guò)迭 代搜尋最優(yōu)值[1-3]。粒子在解空間的位置和速度分別表示為一個(gè)矢量。每個(gè)粒子都有一 個(gè)由適應(yīng)度函數(shù)決定的適應(yīng)值，將該粒子到目前為止的最好位置稱之為個(gè)體最優(yōu)（pbest)， 并將整個(gè)群體的最好位置稱之為全局最優(yōu)（gbest)。在每一次迭代中，粒子通過(guò)學(xué)習(xí)兩個(gè)最 佳位置來(lái)更新自己的位置，直至達(dá)到迭代次數(shù)上限或滿足精度要求。
[0013] 假設(shè)N維搜索空間中第i個(gè)粒子的速度和位置分別為(Vi>1，Vi, 2, ...，Vi,N) 和Xi= (x u，xi>2, . . .，xi>N)。在基本的PSO算法中，粒子根據(jù)以下公式更新自己的速度和 位置：
[0014] j (t+1) = wv^ j (t) [p^ j-Xi, j (t) ] +c2r2 [pg> j-x^ j (t) ] (1)
[0015] j (t+1) = j (t) j (t+1) (2)
[0016] 其中，j = l，2，...，N，t表示當(dāng)前迭代次數(shù)，w為慣性權(quán)重，cJPc2為學(xué)習(xí)因子， A和；r 2為0到1之間均勾分布的隨機(jī)數(shù)，p i,j表示當(dāng)前第i個(gè)粒子在第j維上的個(gè)體最優(yōu)， 而Pg,j則表示當(dāng)前在第j維上的全局最優(yōu)。基本PS0算法的性能很大程度上取決于算法的 控制參數(shù)，主要包括：粒子數(shù)R、粒子的維度N、最大速度V_、學(xué)習(xí)因子(^和c 2以及慣性權(quán) 重w〇
[0017] 本發(fā)明的應(yīng)用對(duì)象為單通道自適應(yīng)有源噪聲控制前饋系統(tǒng)，采用自適應(yīng)控制算 法，利用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，其主要思想如下：首先給定慣性權(quán)重的變化公式， 讓其隨著迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)變化，然后利用所有粒子個(gè)體最優(yōu)值的平均值替代速度更新公式中 某個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)值，最后根據(jù)聲通道突變前后兩次均方誤差的差值會(huì)突然變大的特點(diǎn) 設(shè)定重新初始化粒子的觸發(fā)條件。
[0018] 下面對(duì)本發(fā)明的具體步驟進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0019] 由于在傳統(tǒng)PS0算法的每一次迭代中，粒子位置和速度的更新使用同一組輸入信 號(hào)，但考慮到ANC系統(tǒng)要求對(duì)噪聲采樣逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)、控制和調(diào)整，傳統(tǒng)的PS0算法不能直 接應(yīng)用于ANC系統(tǒng)[4-8]。
[0020] 在ANC系統(tǒng)中，自適應(yīng)算法的主要目標(biāo)是使誤差傳感器檢測(cè)到的均方誤差達(dá)到最 小。為了將傳統(tǒng)PS0算法應(yīng)用于這樣一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，本發(fā)明使用R個(gè)自適應(yīng)控制器，每個(gè)控 制器被表示為一組系數(shù)矢量，也即PS0算法中的一個(gè)粒子。這里將R組矢量表示為
[0021]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于粒子群算法的有源噪聲控制方法，適用于單通道自適應(yīng)有源噪聲控制前饋 系統(tǒng)，使用R個(gè)自適應(yīng)控制器，每個(gè)控制器用一組系數(shù)矢量表示，也即PSO算法中的一個(gè)粒 子，R組矢量表示為
其中，n為當(dāng)前采樣時(shí)刻，r表示粒子索引編號(hào)，N表示控制器階數(shù)，而W的每一行則代 表一個(gè)自適應(yīng)控制器的權(quán)系數(shù)；該系統(tǒng)中的自適應(yīng)算法采用粒子群優(yōu)化算法，其特征在于： 前述粒子群優(yōu)化算法包括如下步驟： 第一步：設(shè)置粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)和要求的精度，前述粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)包括 粒子數(shù)R，控制器階數(shù)N，數(shù)據(jù)塊長(zhǎng)度L，迭代次數(shù)上限，慣性權(quán)重的最大值Wmax，慣性權(quán)重 的最小值W min，最大速率vmax，zjp Z 2;前述參數(shù)Z :和Z 2通過(guò)多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)后確定，具體的 確定方法如下：通過(guò)多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)，分別記錄聲通道突變前后兩次均方誤差的差值，根據(jù)兩 組差值所在的范圍分別設(shè)定ZdPz 2，設(shè)定的21要保證突變前兩次均方誤差的差值都在區(qū)間 (〇, Z1)內(nèi)，設(shè)定的22要保證突變后兩次均方誤差的差值都在區(qū)間（Z 2, + D )內(nèi)； 第二步：隨機(jī)初始化粒子種群中各粒子的位置和速度； 第三步：根據(jù)如下公式更新粒子索引編號(hào)
其中，「y是取整運(yùn)算，R和L分別表示種群粒子數(shù)及數(shù)據(jù)塊長(zhǎng)度，這里每個(gè)粒子需經(jīng)歷 L個(gè)采樣時(shí)刻，本步驟共需經(jīng)歷RX L個(gè)采樣時(shí)刻； 第四步：計(jì)算每個(gè)粒子在L個(gè)采樣時(shí)刻內(nèi)的均方誤差作為該粒子的適應(yīng)值，用來(lái)評(píng)價(jià) 粒子的適應(yīng)度，將當(dāng)前各粒子的位置和適應(yīng)值存儲(chǔ)在各粒子的pbest中，將所有pbest中適 應(yīng)值最優(yōu)個(gè)體的位置和適應(yīng)值存儲(chǔ)于gbest中； 第五步：若滿足如下公式則返回第二步，否則轉(zhuǎn)入第六步： E (t~l) -E (t~2) I 乙1且 IE (t)-E (t-l) I ^ z 2 上式中，E(t)為第t次迭代后的均方誤差； 第六步：將每個(gè)粒子的適應(yīng)值與其經(jīng)歷過(guò)的最好位置作比較，如果更好，則將其作為當(dāng) 前的最好位置，并比較所有pbset和gbest的值，更新gbest ; 第七步：計(jì)算所有粒子個(gè)體最優(yōu)值的均值； 第八步：根據(jù)如下公式更新慣性權(quán)重：
其中，和《_分別表示w的最大值和最小值，t _表示迭代次數(shù)上限； 第九步：用如下公式分別更新粒子的速度和位置：
滿足迭代次數(shù)上限或者精度要求，則停止運(yùn)行，否則返回第三步繼續(xù)運(yùn)行。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于粒子群算法的有源噪聲控制方法，其主要特點(diǎn)是：慣性權(quán)重隨迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)變化；利用所有粒子個(gè)體最優(yōu)值的平均值替代速度更新中某個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)值；根據(jù)聲通道突變前后兩次均方誤差的差值會(huì)突然變大的特點(diǎn)設(shè)定重新初始化粒子的觸發(fā)條件。本發(fā)明充分利用粒子個(gè)體最優(yōu)信息，增強(qiáng)了種群的多樣性，提高了粒子群算法的收斂速度和全局優(yōu)化能力，在對(duì)誤差信號(hào)逐個(gè)采樣的基礎(chǔ)上提出的有源噪聲控制方法不僅可以降低噪聲信號(hào)，提高信噪比，還能有效應(yīng)對(duì)聲通道的突變。本發(fā)明可以廣泛應(yīng)用于有源噪聲控制設(shè)備或者裝置中。
【IPC分類】G10K11-178
【公開(kāi)號(hào)】CN104821166
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510016656
【發(fā)明人】馬立勇, 張湧, 馬家辰, 謝瑋, 胡佳俊
【申請(qǐng)人】哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）
【公開(kāi)日】2015年8月5日
【申請(qǐng)日】2015年1月10日