We have surrounded undesired living noises in our life. One of biggest noises coming out of range hood during cooking in the kitchen. A range hood is one of the most important appliances in the kitchen because it ventilates polluted air out during cooking, and maintains air quality in the kitchen. But current kitchen range hoods bring up some issues; First, the range hoods consume massive amount of standby power not in use condition. Second, current models have designed manual fan operating system with sudden onset of noise with starting. In this paper, we propose an auto control system entire processes from air ventilation to noise reduction. Our system is consist of three parts (Eco-sensors pack, Main Controller and Active Noise Controller); Eco-sensors pack detects air pollution of kitchen areas and sends the detection values to Main Controller. Main Controller determines operation of range hood by detected values. Active Noise Controller is located inside of the range hood. It received starting signals from Main Controller which elicits degrees of polluted air condition and fan operating speed from 1 to 3. Once Active Noise Controller detected the signals, it runs a ventilating fan until new value from Main Controller becomes 0. while the range hood works, A noise cancellation algorithm inside of Active Noise Controller become activated to reduce levels of noise. As a result, the proposed system clearly shows reduction in power consumption include standby power and decreases in levels of noise.
This paper presents the adaptive Active Noise Control(ANC) system using the Neuro-Fuzzy controller. In general, the character of noise is time-varing and nonlinear Thus controller must have the adaptivness so that applied in Active Noise Control system to cancel the noise. This paper propose the Neuro-Fuzzy controller trained with back-propagation teaming algorithm to optimize the parameters of controller The objects of this paper are cancel the noise, extract the original(speech) signal polluted by noise and design the Neuro-Fuzzy controller.
Active noise control technique has superior performance in low frequency ranges(50 .approx. 400Hz) to the conventional passive noise control technique. For the feasibility of active noise control, it is required to develop a controller which can implement control algorithm on real-time. In this study, therefore, real-time controller is developed using TMS320c25, high speed digital processor. Unlike conventional DSP board of complete ADD ON type, it is possible for the developed controller to interface with the other computer system easily by series communication for the convenience of program development. Furthermore it is designes to be separated readily as a control device. Active noise control of duct system is implemented ti evaluate a performance of developed device. Active noise control of duct system is implemented to evaluate a performance of developed controller using filtered-x LMS algorithm.
The need for an active exhaust moise controller has been growing as an reinforcement of exhaust noise regulation, high power output and improvement of average fuel economy. In this study, for development of this active exhaust noise controller, the implementation of a composition of realtime control algorithm for active exhaust noise control and the construction of simulator for realtime control algorithm for active exhaust noise control has been investigated. Also, in order to implement active exhaust noise control with this simulator, the feasibility model for control of vehicle exhaust noise control is suggested.
In this paper, the new robust active noise controller was proposed to be applied for attenuating the noises when the nonlinear distortion in the secondary path exists. Through computer simulations as well as the analytical analysis, it could be shown that it is possible for both conventional LMS controller and proposed controller, to be applied for actively controlling the noises and linearizing the nonlinear distortion in the secondary path. Also, the simulations results demonstrated that the proposed controller may have faster convergence speed and better capability of controlling the noises and compensating the nonlinear distortion than the conventional LMS controller.
PURPOSES : The purpose of this study is about noise which is generated from roads and is consist of irregular frequency variation from low frequency to various band. The existing methods of noise reduction are sound barrier that uses insulation material and absorbing material or have applied passive technology of noise reduction by devices. The total frequency band is needed to apply active noise control. METHODS : In this study applies to the field of road traffic environment, signal processing controller and various analog signal input/output, the amplifier module is based on parallel-core embedded processor designed. DSP performs the control algorithm of the road traffic noise. Noise sources in the open space performance of evaluation were applied. In this study, controller of active signal processor was designed based on the module of audio input/output and main controller of embedded process. The controller of active signal processor operates noise reduction algorithm and performance tests of noise reduction in inside and outside environment were executed. RESULTS : The signal processing controller with OMAP-L137 parallel-core processors as the center, DSP processors in the active control operations dealt with quickly. To maximize the operation speed of an object and ARM processor is external function keys and display for functions and evaluating the performance management system was designed for the purpose of the interface. Therefore the reduction of road traffic noise has established an electronic controller-based noise reduction. CONCLUSIONS : It is shown that noise reduction is effective in the case of pour tonal sound and complex tonal sound below 500Hz by appling to Fx-LMS.
Active noise control uses the intentional superposition of acoustic waves to create a destructive interference pattern such that a reduction of the unwanted sound occurs. In active noise control system the choice of a control structure and design of the controller are the main issues of concern. In real acoustic fields there are a vast number of noise sources with time-varying nature and the characteristics of transducers and the geometric set-up of control system are subject to change. Accordingly the control system should be designed to adapt such circumstances so that required level of performance is maintained. In this paper, the adaptive control algorithm for self-tuning adaptive controller is presented for the application in active noise control system. Self-tuning is a direct integration of identification and controller design algorithm in such a manner that the two processes proceed sequentially. The least mean square algorithm was used for the identification schemes and adaptive weighted minimum variance control algorithm was applied for self-tuning controller. Computer simulation results for self-tuning feedback controller are presented. And simulation results was shown to be useful for the situation in which the periodic noise sources act on the acoustic field.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.664-669
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1998
This research is concerned with the active vibration controller design for smart structures by a modified LQG controller. The smart structure is defined as the structure equipped with smart actuators and sensors. Various analog and digital control, techniques aimed for the piezoceramic sensors and actuators have been proposed for the active vibration control of smart structures. In this paper, the modified LQG controller is developed for the active vibration suppression of smart structures to implement the predefined decay rate on modal displacements. The proposed modified LQG controller proved its effectiveness by experiments.
Real-time implementations of the active adaptive noise controller are proposed and tested. There are three problems in active noise control such as real-time processing, an acoustic feedback of secondary signal and a time-delay of control system elements. For real-time processing, the DSP56001 was used. To avoid acoustic feedback, the secondary signal was excluded from prediction. And for compensation of time delay, the ahead prediction was applied. As the primary noise is reflected in space, the reflected noise should be controlled for perfect noise control. But in this case, the controller might be unstable. For solving the problem, it is proposed that the source noise and the reflected noise are predicted separately. Some experimental results show the stability and effectiveness of the proposed controller.
This paper presents a design scheme of the active noise absorber that consists of the feedforward and feedback controller. The feedback controller aims to increase damping for the specific acoustic mode. The feedforward controller synthesizes the input signal coherent with the primary noise source in order to attenuate the noise field in the broad frequency range. The feedforward controller is adapted to the variation of acoustic plants using the proposed algorithm which compensates the effect of feedback link. Experimental results demonstrate that the proposed method is effective for the active control of band-limited noise fields in the enclosure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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