双智能体的主动噪声控制试验研究
2021-10-14崔怀峰
崔怀峰
(宁波工程学院 机械工程学院,浙江 宁波 315211)
0 引言
由于噪声控制在消费电子产品、机动车等各种领域中的重要性,研究人员越来越关注开发用于衰减来自系统的不期望的噪声信号以形成静音区技术。传统的噪声控制方法使用被动技术,如通过外壳和消音器等来降噪,即被动噪声控制。被动噪声控制对高频噪声抑制效果明显,但对低频噪声却束手无策。为了克服上述问题,主动(有源)噪声控制(Active Noise Control,ANC)引起科研人员的极大兴趣。[1]
ANC已经应用在很多领域,其发展的最终目标为智能控制,目前有关主动噪声智能控制在实践中的应用少有报道。主动噪声智能控制算法主要集中在遗传算法、神经网络和模糊逻辑等方面。[2]但这些研究主要是关于控制算法方面的,而某种控制算法往往难以衰减各种不同情形下的噪声信号,因此需要采用合理的智能控制系统。多智能体系统在各种科学和工程问题中应用非常广泛且强大。[3]RAEISY等[4]提出了基于信用分配方法的多智能体主动噪声控制技术。崔怀峰等[5]集成多智能体技术和自适应FxLMS(Filtered-x Least Mean Square,x滤波最小均方)控制算法形成前馈主动控制系统。
目前将多智能体应用于ANC的探索还处于仿真研究阶段,为了进一步验证其在ANC应用中的可行性,本文主要在多智能体的主动噪声控制理论研究成果[5]的基础上进行试验研究。首先搭建试验平台,然后在基于Matlab/Simulink的平台上设计仿真及试验程序,并以dSPACE控制器为核心实现基于双智能体系统的主动噪声智能控制。干扰为双频简谐激励,并针对该双频噪声设计了两个控制器智能体(Controller Agent,CA)。
1 双智能体的主动噪声控制系统
基于双智能体的主动噪声控制系统如图1所示,即针对一封闭空腔内噪声执行主动噪声控制。初、次级激励源均采用PZT压电陶瓷。双智能体控制器的软件编程通过Matlab中的Simulink实现。
图1 双智能体的主动噪声控制系统
图1中双智能体控制器框图如图2所示。封闭空腔顶部为一块铝板(主动板a),其对腔内初级噪声起主导作用,其中板a的第6阶[(2,3)]和第8阶模态[(1,4)]对腔内初级声场的贡献较大,[4]因此不妨设计CA6和CA8两个智能体,分别控制腔内由板的第6阶和第8阶模态所产生的噪声。尽管针对的双频噪声采用其它的方法也可以控制,但这里需要说明的是本文重点在于将多智能体应用于主动噪声控制试验,如果能实现两个智能体的控制,则多个智能体控制的方法完全相同,即多智能体能够实现复杂噪声场的控制。两个智能体接收来自两个麦克风的声压信号,其中CA6提取第6阶模态频率的声压,CA8提取第8阶模态频率声压。如果CA6和(或)CA8接收到的声压大于预设的声压阈值,则它(们)会向上层组织(协调对象)发送激活请求信号。协调对象通过比较第6阶和第8阶模态频率声压大小来决定向CA6和CA8发送响应信号1(表示激活)或0(表示禁止激活)。CA6或CA8接收到上层组织的激活指令后将输出控制电压y6或y8,并经协调对象输出后作用在PZT1或PZT2致动器上,从而抑制板a的振动实现对腔内噪声的控制。
图2 双智能体控制器框图
双智能体即智能体CA6和CA8除了激活请求函数中提取的模态频率声压信号不同之外,其余结构完全相同,因此不同智能体的内部结构均可表示为图3,这也是系统具有强可扩展性的原因。智能体内部由多个功能模块(函数)组成,其中计算功能模块主要通过FxLMS算法实现;激活请求模块用于对是否控制目标噪声进行预判断;操作状态模块为一状态机,可实现激活和禁止之间的转换。权重为有限脉冲响应(FIR)滤波器系数,由上层组织发送至计算功能模块。同时,上层组织通过操作状态模块向状态更新模块、初始化模块和终止模块发送控制指令1或0,以激活或禁止智能体的运行。
图3 智能体的内部结构
2 试验平台搭建
试验平台实物照片如图4所示,试验平台主要包括四个部分:试验对象、初级激励通道、传感器通道和控制通道。试验基本原理为:初级激励通道对试验对象施加激励,模拟外界干扰,产生腔内初级耦合噪声场;传感器通道采集腔内声压信号并输入给系统控制器;控制器则对传感信号进行处理并通过控制器通道将优化控制电压信号输出至致动器,从而实现对腔内噪声的抑制。
图4 试验平台实物照片
2.1 试验对象
试验对象是由四块高密度板和两块型号为6061的铝板(顶部和右侧)组成的矩形封闭腔体,其长、宽、高分别为0.868、1.15、1.0 m。高密度板和铝板以及铝板和铝板之间均采用橡胶垫片,以尽量接近简支撑的状况,并用玻璃胶密封,以减少声泄露。铝板和高密度板厚度分别为0.006 m和0.018 m。铝板和空气的性能参数见表1。在顶部的铝板(板a)上布置PZT压电陶瓷贴片,以形成初、次级激励源;同时,在腔内布置麦克风传声器,用于实时采集腔内声压信号。
表1 铝板和空气的性能参数
2.2 初级激励通道
初级激励通道包括初级激励源(PZT激振器)和功率放大器。PZT激振器(PZT压电陶瓷贴片)型号采用P5系列,其参数见表2。PZT激振器布置在铝板a上,其中心位置坐标为(0.3,0.4)m,见图5。PZT激振器使铝板a产生振动,从而向封闭空腔内辐射噪声以形成初级噪声场。双通道功率放大器PZD350为美国TREK,INC公司生产。
图5 PZT贴片和加速度传感器在板a上的布放位置
表2 PZT压电陶瓷参数
2.3 传感器通道
传感器通道包括麦克风、前置放大器、信号调理仪、电压抬升电路以及加速度传感器。麦克风类型为动圈式麦克风,型号为PC308,灵敏度为-42 dB,信噪比大于58 dB。麦克风布置于封闭空腔内两个拐角,其坐标分别为(0.78,0.15,0.15)和(0.78,1.00,0.15),其单位为m,其中X、Y、Z坐标轴方向分别为矩形腔的长、宽、高方向,具体位置布放示意图见图6。前置放大器JX-AM01B增益为0~45 dB。四通道信号调理仪AZ804-A具有低通滤波、电荷电压放大以及模拟积分等功能。其中,声传感器(麦克风)通道主要利用信号调理仪中的低通滤波功能。另外,加速度传感器CA-YD-152A主要用于锤击法模态试验以获取板a的固有频率,其与次级PZT致动器并列布置在板a上,见图5。
图6 腔内麦克风布放位置
另外,试验平台采用dSPACE自带的DS1005A/D处理板接收传感器信号,该板只能接收0~10 V正信号输入,而所有传感器输入的信号均为交流信号,因此采用LM358P运算芯片制作了电压抬升电路。电压抬升电路原理图见图7。
图7 电压抬升电路原理图
2.4 控制通道
控制通道包括功率放大器、控制器和次级激励源(PZT致动器)。功率放大器HFPA-42主要用于压电陶瓷(晶体)振动试验。控制器采用德国dSPACE公司生产的dSPACE系统,可实现与MATLAB/Simulink的无缝连接,用于控制系统的开发和测试。PZT致动器采用的压电陶瓷型号及参数等与PZT激振器相同。试验采用PZT1和PZT2两个致动器,其布放位置见图5。控制器输出控制电压信号并经过HFPA-42功率放大器传递到PZT致动器,PZT致动器在电场作用下产生逆压电效应,产生应变,从而控制板a的振动,以抑制结构声辐射并实现腔内噪声降低的目的。
3 试验
试验在汽车实验室内进行,并选择在晚上以减少外界干扰。在主动噪声控制试验之前,先验证理论模型(初级声场建模)的正确性。采用锤击法模态试验测试板a的固有频率并与相关文献[5]中的理论值进行比较,见表3。从表中可以发现在30 Hz~200 Hz频段内,板a固有频率的理论值与试验值比较接近,相对误差均低于5%,由此验证了相关文献[5]中初级声场理论模型的正确性。
表3 板a固有频率的理论计算值与试验测试值的对比
控制系统采用基于双智能体的振动噪声主动控制,包括两个控制器智能体(CA6和CA8),控制框架见图2。两个智能体CA6和CA8分别控制板a的第6和第8阶模态所主导的噪声。初级激励采用PZT激振器,用以激起板a的振动,从而形成腔内初级噪声场。初级激励为双频简谐激励,激励频率为试验测得的板a的第6和第8阶模态频率,即176 Hz和194 Hz(见表3),幅值均为0.05,由此形成腔内板a的第6和第8阶模态所主导的噪声。PZT1和PZT2致动器分别布置在板a的(2,3)和(1,4)模态振幅的最大处,见图5。PZT致动器用于控制板a的振动,从而实现腔内噪声的降低。系统的采样频率为2000 Hz,信号长度为10 s。
控制系统中的误差传感器为麦克风,将同时接收两个致动器控制板a所产生的声辐射,即需要考虑智能体之间的耦合影响,其表现为PZT1和PZT2致动器分别到误差麦克风1和误差麦克风2之间的次级传递函数。次级通道传递函数为16阶FIR模型,其系数是先根据试验测得时域信号,并对其进行傅里叶变换,再利用Matlab中invfreqz函数得到。初级激励信号为正弦信号,将其幅值抬升为正值后通过dSPACE输出到初级PZT激振器。同时,该正弦信号作为参考信号参与控制运算。次级控制信号经过智能体控制器调整后由dSPACE输出到PZT致动器。
图8和9为CA6控制前后噪声频谱。由图8(a)可知,麦克风1处在频率176 Hz上的声压pf6=52 dB;由图9(a)可知,麦克风2处在频率194 Hz上的声压pf8=47 dB(pfi由两个麦克风中的较大声压得到)。激活请求函数为
T为阈值,不妨设为40 dB。因为pf6≥T,pf8≥T,故CA6和CA8均发送激活请求信号。响应信号为
式中,fmax为腔内最大声压所对应的频率,fi为第6阶或第8阶模态频率,α主要用于确定最大声压所对应的板a模态,不妨取10。因为|fmax-fi|min=|fmax-f6|=0≤α,故CA6启动进入工作状态,CA8禁止。由图8(b)可知,控制后麦克风1处在频率176 Hz上的声压约为48 dB,与图8(a)相比该频率处声压降低了4 dB。由图9(b)可知,控制后麦克风2处在频率194 Hz上的声压约为46 dB,与图9(a)相比该频率处降噪量小于1 dB,几乎没有降噪。
图8 CA6控制前后麦克风1处声压:(a)控制前;(b)控制后
图9 CA6控制前后麦克风2处声压:(a)控制前;(b)控制后
因为CA6已经激活,故只有CA8继续发送请求信号,由于没有竞争,协调体直接同意其激活。因此CA6和CA8实施共同控制,两个CA控制后的腔内噪声频域波形见图10。由图10(a)可见,麦克风1处最大声压约为35 dB,相比控制前麦克风1处的最大声压(图8(a))实现了17 dB的降噪量;由图10(b)可见,麦克风2处最大声压约为38 dB,相比控制前麦克风2处的最大声压(图9(a))实现了9 dB的降噪量。因此实现了控制目标,系统开始平稳运行。
图10 CA6和CA8共同控制后腔内声压:(a)麦克风1处声压;(b)麦克风2处声压
4 结论
针对两种不同结构模态(频率)的噪声设计了两个智能体,并将其应用到主动噪声控制中。研究了主动噪声智能控制试验,并获得了以下结论:
(1)基于双智能体的主动噪声控制取得了在两个误差麦克风处有平均23.5 dB的降噪量,通过试验证明了相关文献[5]中的主动噪声智能控制方法的有效性;
(2)智能体的模块化设计表明该方法可以添加更多的智能体以实现多频或宽带噪声控制。