[發明專利]一種坦克駕駛室內噪聲主動控制方法及系統

在審

• 申請號: 201710523850.3
• 申請日: 2017-06-30
• 公開（公告）號: CN107218846A
• 公開（公告）日: 2017-09-29
• 發明（設計）人: 邢優勝
• 申請（專利權）人: 邢優勝
• 主分類號: F41H7/03
• 分類號: F41H7/03;G10K11/178
• 代理公司: 北京東方匯眾知識產權代理事務所(普通合伙)11296
• 代理人: 張淑賢

技術領域

本發明涉及船舶艦艇領域噪聲控制技術，特別涉及一種坦克駕駛室內噪聲主動控制方法及系統。

背景技術

現代戰爭對坦克機動能力越來越注重，在坦克研制過程中需要不斷提高坦克的發動機功率，伴隨著發動機功率的提高，坦克艙內的噪聲也越來越大。艙內的噪聲嚴重影響了坦克乘員的工作能力和身心健康，影響部隊的戰斗力。

針對發動機、傳動箱等動力系統的機械噪聲，履帶與地面作用產生的噪聲，發動機工作時引起的車體振動所形成的噪聲等，多集中在中低頻范圍內。傳統的噪聲控制技術如使用吸聲、隔聲、消聲等方法對高頻噪聲比較有效，現有的有源消聲方案一般只能控制200Hz以下的噪聲，并且僅能夠針對窄帶進行噪聲控制。為了更好的降低中低頻噪聲對坦克乘員的危害，提高軍事戰斗能力，急需采用主動降噪方案，對駕駛艙內的中低頻噪聲進行有效控制。

針對上述問題，現急需推出一款坦克駕駛室內噪聲主動控制方法及系統，實現在較大頻帶寬度內的噪聲控制。

發明內容

鑒于上述現有技術存在的問題，本發明提供一種坦克駕駛室內噪聲主動控制方法及系統。

本發明解決技術問題采用如下技術方案：一種坦克駕駛室內噪聲主動控制方法，包括：參考傳聲器采集多個主噪聲源噪聲x[n]，作為參考信號輸入；誤差傳聲器采集噪聲控制后的殘余噪聲e[n]，作為誤差信號輸入；模糊控制器接收參考輸入信號x[n]、誤差輸入信號e[n]，基于模糊神經網絡的自適應FX-RBF網訓練算法對參考信號和誤差信號進行分析,并輸出反相的目標聲信號y[n]至揚聲器；以及揚聲器發出用于抵消主噪聲源噪聲的目標聲信號y[n]，與主噪聲源噪聲x[n]相疊加。

可選的，所述模糊控制器包括聲學模式提取器，利用所述聲學模式提取器針對需要控制的所述主噪聲源的振幅、能量、相位、頻率、方向和統計特性的聲學屬性，從一系列不相關的參考聲學模式中提取至少一種參考聲學模式。

可選的，所述模糊控制器基于以上多個不相關參考聲學模式進行模糊控制，并輸出噪聲控制模式。

可選的，所述噪聲控制模式包括但不限于噪聲源數量、所述主噪聲源的位置、所述主噪聲源的類型、所述主噪聲源的聲學屬性。

可選的，所述自適應FX-RBF網訓練算法包括：基于模糊c-均值聚類對參考噪聲信號數據集進行劃分；基于近似梯度下降法自適應減少每次迭代的計算步長，并動態調整最小均方差算法的學習速率。

可選的，所述自適應FX-RBF網訓練算法還包括：對時滯信號的幅值和相位進行分析，重構反相目標聲信號后輸出至揚聲器。

可選的，所述基于模糊c-均值聚類對參考噪聲信號數據集進行劃分的步驟包括：使用高斯函數作為算法的基函數，在確定適合實際噪聲情況的最佳聚類個數c和最佳權重因子m后，對隱含層的中心向量進行學習，直到中心向量不再變化或小于預設閾值，并計算高斯函數方差；所述基于近似梯度下降法自適應減少每次迭代的計算步長，并動態調整最小均方差算法的學習速率的步驟包括：基于近似梯度下降法，利用公式α(t+1)＝α(t)-β·ΔE自適應減少每次迭代的計算步長，并動態調整最小均方差算法的學習速率；然后初始化隱含層到輸出層的每個權值，再利用公式對權值進行計算，直到輸出誤差[y₀(n)-y(n)]不再變化或小于預設的某個閾值時，停止學習，否則繼續重復以上學習步驟；式中α為學習速率，ΔE為訓練前后的誤差，β為自適應調整步長，w為隱含層到輸出層的權值，y₀(n)為目標輸出值，y(n)為實際輸出值。

可選的，所述參考傳聲器位于駕駛艙室頂部及操作臺；所述誤差傳聲器位于駕駛艙座椅靠近人耳處；所述揚聲器位于駕駛艙室頂部和座椅頂部；所述模糊控制器位于駕駛員座椅下方。

本發明解決技術問題采用如下技術方案：一種坦克駕駛室內噪聲主動控制系統，包括：參考傳聲器，與模糊控制器耦接，用于采集多個主噪聲源噪聲x[n]，作為參考信號輸入；誤差傳聲器，與模糊控制器耦接，用于采集噪聲控制后的殘余噪聲e[n]，作為誤差信號輸入；模糊控制器，與所述參考傳聲器、誤差傳聲器及揚聲器耦接，用于接收參考輸入信號x[n]、誤差輸入信號e[n]，基于模糊神經網絡的自適應FX-RBF網訓練算法對參考信號和誤差信號進行分析,并輸出反相的目標聲信號y[n]至揚聲器；以及揚聲器，與所述模糊控制器耦接，用于發出用于抵消主噪聲源噪聲的目標聲信號y[n]，與主噪聲源噪聲x[n]相疊加。