능동 머플러는 자동차 머플러의 배기소음을 저감하기 위하여 능동 소음 제어 기법을 적용하여 구현된다. 기존의 보편적인 Filtered_x LMS 알고리즘은 음향 궤환이 존재할 경우 제어필터의 차수가 매우 커지고 수렴성이 악화되는 문제가 있다. 이를 보완할 수 있는 Recursive LMS 알고리즘은 적응필터의 적응과정에서 쉽게 발산할 수 있어 적용이 제한되어 왔다. 본 논문에서는 수렴 성능과 계산량 부담이 개선되도록 1차 경로와 2차 경로 전달함수의 구조를 IIR 필터로 설계하였으며 IIR 필터 구조의 단점인 안정성 확보를 위해 안정화 필터 알고리즘을 적용하였다. 안정화 필터 알고리즘은 적응과정 중에 음향 궤환에 해당하는 전달함수의 극점이 발산하는 것을 방지하기 위하여 극점을 단위원 내부로 끌어 당기는 역할을 수행한다. 이러한 방법으로 능동 머플러 시스템의 계산량 절감과 수렴성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 가변 환경인 디젤 엔진의 배기음향을 대상으로 기존의 Filtered_x LMS 알고리즘과 제안한 시스템과의 성능을 비교하여 그 우수성을 보였으며, 계산량은 절반 이하, 수렴 특성은 4배 이상의 성능을 보였다.
본 논문에서는 적응필터를 기반으로 한 웨이브릿 변환 및 서브밴드 필터뱅크를 사용한 능동잡음제거의 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크는 입력 및 오차신호를 저주파 및 고주파영역의 QMF 필터뱅크로 분해하며, 각 필터뱅크 에는 dyadic tree 구조를 갖는 웨이브릿 필터를 사용한다. 분해된 입력 및 오차신호는 filtered-X LMS 알고리듬를 사용하여 각 서브밴드의 적응 필터계수를 새롭게 갱신시킨다. 합성 필터뱅크는 그리고 각 서브밴드의 적응필터 출력신호를 합성한 후 완전복원이 되는 광대역의 출력신호를 만든다. 분해 및 합성 필터뱅크는 완전복원을 위하여 공액직교필터를 사용한다. 또한 오차경로의 전달특성을 온라인 추정하기 위한 지연 LMS 알고리듬 모델은 이득과 시간지연인자만을 사용한다. 따라서 제안한 적응 능동잡음제거 모델은 웨이브릿 서브밴드 필터뱅크를 사용하여 계산량과 수렴속도에 유리한 시스템이 되도록 제시한다.
Filtered-x 최소 평균 제곱(LMS:Least Mean Square) 적응 필터가 능동 소음 제거에 사용될 때 적응 필터 출력과 오차신호 사이의 전달 특성 추정이 요구된다. 본 논문은 소음이 복구 정현파(multiple sinusoids) 신호로 구성될 때 filtered-x 적응 소음 제거 알고리듬을 유도하고 수렴 특성을 이론적으로 분석하였다. 알고리듬의 수렴 분석 결과, 알고리듬에 사용되 파라미터 추정의 부정확성으로 수렴 성능 저하를 가져오는데 위상 추정 오차와 추정 이득에 의하여 특정 지워진다는 사실을 알았다. 특히, filtered-x 최소 평균 제곱 알고리듬의 수렴은 위상 응답 추정의 정확도로부터 많은 영향을 받는다는 것을 보였다. 이 알고리듬에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과 이론적인 수렴 분석과 잘 일치함을 보였다.
원형관의 닥트를 사용하여 1 차원 구동원으로써 라우드스피커와 환기용 팬을 사용하여 각종 알고리즘인 X-LMS 알고리즘과 Filtered-U 알고리즘 그리고 Full-Feedback Filtered-U 알고리즘으로 구성한 DSP 적응필터를 작동시켜 닥트에 적용할 수 있는 능동소음 제어시스템 실현의 가능성에 대하여 여러 가지 실험을 하였다. 1 차 구동원을 환기용 팬을 사용할 때 2 차 제어용 신호가 환기용 팬에 가까이 있는 탐지 마이크로폰에 혼입되는 현상을 고려한 Full-Feedback Filtered-U LMS 알고리즘을 능동제어 시스템에 적용하여 적응제어 필터를 작동하면 시스템이 발산되지 않고 안정상태에서 주파수 범위 170-250Hz 사이에서 다른 알고리즘에 비하여 소음량이 최대치에서 10dB 정도 감소되었다.
이 논문은 NFxLMS (normalized filtered-x least mean square) 적응 필터기반의 실시간 ANC (active noise control) 무선 헤드셋에 관해서 연구한다. RMS (root mean square) 지연 분포를 측정한 후 채널을 보정해서 학습시간을 줄이고, 학습 시간동안 NFxLMS 필터 계수를 갱신해서 잡음 제거 필터의 수렴속도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 잡음 환경에서 이용할 경우에 짧은 학습 시간과 빠른 수렴속도를 가지면서 기존 잡음 제거기와 비슷한 성능을 가지는 잡음 제거기를 구성할 수 있다.
본 논문에서는 다채널 능동 소음 제어를 위한 적응 필터에 적용할 수 있는 정규화된 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 단일 채널 능동 소음 제어를 위한 FxLMS 알고리즘의 경우는 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘과 같은 방식으로 정규화할 수 있는 반면, 다채널 능동 소음 제어의 경우에는 단일 채널 방식의 정규화 알고리즘을 그대로 적용할 수 없다. 먼저, 최소 교란 원리에 근거한 일반화된 정규화 알고리즘을 이용하여, 역행렬 연산을 피하기 위하여 대각 성분만을 고려한 정규화 알고리즘을 제안하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 정규화되지 않은 기존의 알고리즘들과 비교하였다. 제안된 알고리즘이 정규화되지 않은 기존의 알고리즘에 비하여 비정상 환경에서 우수한 성능을 가진다는 것을 보였다.
본 논문에서는 화력발전소 보일러 운전원 근무실 소음제어를 위하여 협대역 능동소음 제어시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기준입력으로 구형파를 사용하여 기본파는 물론 고조파까지 한꺼번에 제어할 수 있게 하였으며, adjoint LMS 알고리즘을 사용하여 기존의 filtered-X LMS 알고리즘을 사용한 경우보다 계산량을 줄였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 기존의 광대역 능동소음 제어시스템에 비해 훨씬 작은 자수의 적응 필터를 사용하였으나, 더 우수한 특성을 보였다.
능동 머플러는 스피커를 이용하여 배기 소음과 크기는 같으나 위상이 반대인 상쇄 소음을 발생시켜 소음을 제거하기 때문에 엔진 속도의 변화나 음향특성의 변화에 빠르게 적응할 수 있다. 본 논문에서는 안정도를 강화한 다중채널 적응 IIR 필터를 제안하고 이를 이용한 능동형 머플러를 구현하였다. 일반적으로 적응 IIR 필터는 차수에 비해 성능이 좋으나 안정성에 문제가 있기 때문에 능동소음제어 시스템의 작동 초기에 안정도를 개선하는 전처리 과정을 수행하였다. 자동차 머플러를 수학적으로 모델링하고 가솔린과 디젤 자동차의 엔진소음을 측정, 분석하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 안정도를 강화한 다중채널 IIR 필터를 이용한 능동소음제어의 유용성을 확인하였고 자동차 배기관을 모형화한 머플러를 제작하여 실험을 수행하였다.
The filtered-x LMS(FX-LMS) algorithm has been applied to the active noise control(ANC) system in an acoustic duct. This algorithm is designed based on the FIR(finite impulse response) filter, but it has a slow convergence problem because of a large number of zero coefficients. In order to improve the convergence performance, the step size of the LMS algorithm was modified from fixed to variable. However, this algorithm is still not suitable for the ANC system of a short acoustic duct since the reference signal is affected by the backward acoustic wave propagated from a secondary source. Therefore, the recursive filtered-u LMS algorithm(FU-LMS) based on infinite impulse response(IIR) is developed by considering the backward acoustic propagation. This algorithm, unfortunately, generally has a stability problem. The stability problem was improved by using an error smoothing filter. In this paper, the recursive LMS algorithm with variable step size and smoothing error filter is designed. This recursive LMS algorithm, called FU-VSSLMS algorithm, uses an IIR filter. With fast convergence and good stability, this algorithm is suitable for the ANC system in a short acoustic duct such as the intake system of an automotive. This algorithm is applied to the ANC system of a short acoustic duct. The disturbance signals used as primary noise source are a sinusoidal signal embedded in white noise and the chirp signal of which the instantaneous frequency is variable. Test results demonstrate that the FU-VSSLMS algorithm has superior convergence performance to the FX-LMS algorithm and FX-LMS algorithm. It is successfully applied to the ANC system in a short duct.
The filtered-x LMS (FX-LMS) algorithm has been applied to the active noise control (ANC) system in an acoustic duct. This algorithm is designed based on the FIR (finite impulse response) filter, but it has a slow convergence problem because of a large number of zero coefficients. In order to improve the convergence performance, the step size of the LMS algorithm was modified from fixed to variable. However, this algorithm is still not suitable for the ANC system of a short acoustic duct since the reference signal is affected by the backward acoustic wave propagated from a secondary source. Therefore, the recursive filteredu LMS algorithm (FU-LMS) based on infinite impulse response (IIR) is developed by considering the backward acoustic propagation. This algorithm, unfortunately, generally has a stability problem. The stability problem was improved by using an error smoothing filter. In this paper, the recursive LMS algorithm with variable step size and smoothing error filter is designed. This recursive LMS algorithm, called FU-VSSLMS algorithm, uses an IIR filter. With fast convergence and good stability, this algorithm is suitable for the ANC system in a short acoustic duct such as the intake system of an automotive. This algorithm is applied to the ANC system of a short acoustic duct. The disturbance signals used as primary noise source are a sinusoidal signal embedded in white noise and the chirp signal of which the instantaneous frequency is variable. Test results demonstrate that the FU-VSSLMS algorithm has superior convergence performance to the FX-LMS algorithm and FX-LMS algorithm. It is successfully applied to the ANC system in a short duct.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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