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WO2017006547A1 - 能動型騒音低減装置 - Google Patents

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WO2017006547A1
WO2017006547A1 PCT/JP2016/003139 JP2016003139W WO2017006547A1 WO 2017006547 A1 WO2017006547 A1 WO 2017006547A1 JP 2016003139 W JP2016003139 W JP 2016003139W WO 2017006547 A1 WO2017006547 A1 WO 2017006547A1
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WO
WIPO (PCT)
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filter coefficient
signal
noise reduction
output signal
sine wave
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PCT/JP2016/003139
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English (en)
French (fr)
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悠介 平賀
充博 谷
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Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
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Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
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Priority to EP16821023.5A priority patent/EP3321926B1/en
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    • G10K2210/301—Computational
    • G10K2210/3056—Variable gain

Definitions

  • the present invention relates to an active noise reduction device that reduces noise generated in a passenger compartment due to vibration of an engine or the like.
  • FIG. 9 is a block diagram of a conventional active noise reduction device 501.
  • the active noise reduction device 501 generates a sound wave having the same amplitude as the noise and opposite in phase with respect to the noise generated in the passenger compartment as the vehicle engine rotates, and interferes with the noise. Reduce noise.
  • the control signal for generating the sound wave that interferes with the noise is generated by multiplying the sine wave signal and cosine wave signal having the same frequency as the noise by the adaptive filter coefficient and then adding them.
  • the adaptive filter is updated by the LMS algorithm based on a simulated signal which is a signal obtained by convolution of a transmission characteristic between a speaker and a microphone with a signal from a microphone installed at a control point and a reference signal which is a sine wave signal.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 are known as prior art document information relating to the active noise reduction device 501.
  • JP 2000-99037 A Japanese Patent No. 4079831
  • the active noise reduction apparatus generates a control frequency determiner that determines a noise frequency, a reference cosine wave generator that generates a reference cosine wave signal having the determined frequency, and a reference sine wave signal that has a noise frequency.
  • a reference sine wave generator a first one-tap adaptive filter that receives a reference cosine wave signal and has a first filter coefficient, and a second one that receives a reference sine wave signal and has a second filter coefficient
  • a simulated signal generator that outputs a simulated cosine wave signal and a simulated sine wave signal obtained by correcting the illumination cosine wave signal and the reference sine wave signal, respectively, an output signal from the residual sound detector, and an output from the simulated signal generator
  • a filter coefficient updating unit that updates a first filter coefficient and a second filter coefficient based on a signal, the reference cosine wave signal, the reference sine wave signal, and an output signal from the adder; Secondary noise reduces the noise in the space where the residual sound detector is installed.
  • FIG. 1 is a block diagram of an active noise reduction apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram of another active noise reduction apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram of an open loop characteristic measurement system of the active noise reduction apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram of a measurement system for open loop characteristics of a conventional active noise reduction apparatus.
  • FIG. 5A is an amplitude characteristic diagram of an open loop when the control frequency of the active noise reduction apparatus in Embodiment 1 is 100 Hz.
  • FIG. 5B is an open-loop phase characteristic diagram when the control frequency of the active noise reduction apparatus according to Embodiment 1 is 100 Hz.
  • FIG. 5A is an amplitude characteristic diagram of an open loop when the control frequency of the active noise reduction apparatus in Embodiment 1 is 100 Hz.
  • FIG. 5B is an open-loop phase characteristic diagram when the control frequency of the active noise reduction apparatus according to Embodiment 1 is 100 Hz.
  • FIG. 6A is an amplitude characteristic diagram of an open loop when the control frequency of the active noise reduction apparatus according to Embodiment 1 is 200 Hz.
  • FIG. 6B is a phase characteristic diagram of an open loop when the control frequency of the active noise reduction apparatus in Embodiment 1 is 200 Hz.
  • FIG. 7 is a block diagram of an active noise reduction apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 8A is an open loop characteristic diagram of the active noise reduction apparatus according to Embodiment 2.
  • FIG. 8B is an open loop characteristic diagram of the active noise reduction apparatus according to the second exemplary embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram of a conventional active noise reduction apparatus.
  • the current transfer characteristics between the speakers and microphones generate simulated signals due to changes in speaker and microphone characteristics over time, changes in the cabin environment such as opening and closing of windows, and changes in the number of passengers. Therefore, if the transfer characteristic data is different from the transfer characteristic data stored in the computing unit in the active noise reduction device, the operation of the adaptive filter becomes unstable and the ideal noise reduction effect cannot be obtained. Instead, it falls into a divergent state that increases noise.
  • the conventional active noise reduction apparatus 501 is adaptive because the filter coefficient is not updated properly even under conditions where there is significant external noise such as when driving on rough roads or when windows are opened.
  • the operation of the filter becomes unstable, and in the worst case, an abnormal sound due to divergence is generated, which may cause a significant discomfort to the occupant.
  • the conventional active noise reduction device 501 if there is a difference between the noise level at the microphone position installed at the control point and the noise level at the occupant's ear position, the noise reduction effect at the occupant's ear position is reduced. Overcompensation may occur.
  • a signal (compensation signal) in which a control signal is acoustically transmitted to a microphone with an initial transmission characteristic is generated numerically, and the compensation signal and the output signal of the microphone are added.
  • the filter divergence is suppressed, and overcompensation at the occupant's ear position is suppressed.
  • FIG. 1 is a block diagram of an active noise reduction apparatus 1001 according to the first embodiment.
  • An active noise reduction apparatus 1001 includes a control frequency determiner 1, a reference cosine wave generator 2, a reference sine wave generator 3, 1-tap adaptive filters 5, 6, an adder 9, and a secondary noise generator. 11 a, a simulation signal generator 4, filter coefficient updating units 7 and 8, and a residual sound detector 12.
  • the control frequency determination unit 1 receives a signal related to the rotation element of the automobile such as the engine / shaft and outputs the frequency f of the noise N0 in the control space S1 to be muffled according to the detected rotation frequency. For example, in the case of engine rotation, an engine pulse that is an electrical signal synchronized with the engine rotation is received, and the engine speed is detected.
  • the frequency f of the noise N0 produced according to a rotation speed is output.
  • the frequency f output from the control frequency determiner 1 is input to the reference cosine wave generator 2, the reference sine wave generator 3, and the simulation signal generator 4.
  • the 1-tap adaptive filters 5 and 6 constitute an adaptive notch filter unit 51.
  • the filter coefficient update units 7 and 8 constitute a filter coefficient update unit 52.
  • the reference cosine wave generator 2 and the reference sine wave generator 3 are a reference cosine wave signal b0 (n) and a reference sine as a reference signal synchronized with the frequency f to be silenced obtained by the control frequency determiner 1 at time n.
  • Each of the wave signals b1 (n) is generated.
  • the cosine wave signal b0 (n) and the reference sine wave signal b1 (n) are 90 degrees out of phase with each other.
  • the reference cosine wave signal b0 (n) that is the output signal of the reference cosine wave generator 2 is multiplied by the filter coefficient W0 (n) of the 1-tap adaptive filter 5 in the adaptive notch filter unit 51.
  • the reference sine wave signal b 1 (n) that is the output signal of the reference sine wave generator 3 is multiplied by the filter coefficient W 1 (n) of the 1-tap adaptive filter 6 in the adaptive notch filter unit 51.
  • the adder 9 adds the output signal of the 1-tap adaptive filter 5 (W0 (n) ⁇ b0 (n)) and the output signal of the 1-tap adaptive filter 6 (W1 (n) ⁇ b1 (n)).
  • the obtained output signal y (n) is output.
  • the secondary noise generator 11 a includes a power amplifier 10 and a speaker 11.
  • the residual sound detector 12 and the speaker 11 of the secondary noise generator 11a are installed in the control space S1.
  • the output signal y (n) of the adder 9, which is the output of the adaptive notch filter unit 51, is amplified by the power amplifier 10, and then radiated from the speaker 11 as the secondary noise N1 for canceling the noise N0 that is a problem. .
  • the subject noise N0 is silenced by interference with the secondary noise N1.
  • the residual sound that has not been silenced at this time is detected by the residual sound detector 12 that is a microphone, and the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) of the 1-tap adaptive filters 5 and 6 are used as the error signal e (n). Used for the first adaptive control algorithm to update.
  • the simulation signal generator 4 holds transfer characteristic data from the power amplifier 10 to the residual sound detector 12 at the frequency f, and generates a simulation signal that is a signal obtained by convolving the transfer characteristic with a reference signal.
  • the simulated signal is a simulated cosine wave signal r0 (n) obtained by convolving the transfer characteristic with the reference cosine wave signal b0 (n), and a simulation obtained by convolving the transfer characteristic with the reference sine wave signal b1 (n). It consists of a sine wave signal r1 (n). That is, the simulated signal generator 4 simulates the transmission characteristics from the secondary noise generator 11a (speaker 11) to the residual sound detector 12, and the reference cosine wave signal b0 (n) and the reference sine wave signal b1.
  • a simulated cosine wave signal r0 (n) and a simulated sine wave signal r1 (n) obtained by respectively correcting (n) are output.
  • the generation of the simulation signals r0 (n) and r1 (n) uses transfer characteristic data stored in a storage medium such as a ROM.
  • the amplitude characteristic and phase characteristic of the transmission system are measured in advance with a frequency characteristic measuring instrument or the like, and the amplitude and phase for each frequency are stored in a storage medium as a table.
  • the amplitude and phase are read from the table stored in the storage medium based on the output value of the control frequency determiner, and the cosine wave having the frequency based on the read amplitude and phase and the output value of the control frequency determiner 1 And by calculating a sine wave.
  • the simulated cosine wave signal r0 (n) and the simulated sine wave signal r1 (n) at time n are expressed by Equations (1) and (2) depending on the frequency f, gain C, and phase ⁇ output from the control frequency determiner 1. ) Respectively.
  • the first adaptive control algorithm uses the simulated signals r0 (n) and r1 (n) and the error signal e (n) output from the residual sound detector 12, and the first adaptive control algorithm updates the filter coefficient. This is realized by the unit 7.
  • the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) of the 1-tap adaptive filters 5 and 6 are updated by (Equation 3) and (Equation 4) based on the step size parameter ⁇ , respectively.
  • the second adaptive control algorithm is used to stabilize the control.
  • the second adaptive control algorithm uses the reference signals b0 (n) and b1 (n) and the output signal y (n) of the adaptive notch filter unit 51, and the second adaptive control algorithm is realized by the filter coefficient update unit 8.
  • the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) of the 1-tap adaptive filters 5 and 6 are respectively updated by (Equation 5) and (Equation 6) based on the step size parameter ⁇ .
  • the active noise reduction apparatus 1001 updates the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) with (Equation 7) and (Equation 8) by combining the first adaptive control algorithm and the second adaptive control algorithm.
  • the filter coefficient update unit 52 outputs the output signal from the residual sound detector 12 (error signal e (n)) and the output signal from the simulation signal generator 4 (simulated cosine wave signal r0 (n), simulation). Based on the sine wave signal r1 (n)), the reference cosine wave signal b0 (n), the reference sine wave signal b1 (n), and the output signal y (n) from the adder 9, the filter coefficients W0 (n), W1 ( n) is updated.
  • the filter coefficient updating unit 7 does not use the reference cosine wave signal b0 (n), the reference sine wave signal b1 (n), and the output signal y (n) from the adder 9, and outputs from the residual sound detector 12. Based on the signal (error signal e (n)) and the output signal (simulated cosine wave signal r0 (n), simulated sine wave signal r1 (n)) from the simulated signal generator 4, filter coefficients W0 (n), W1 ( n) is updated.
  • the filter coefficient updating unit 8 outputs an output signal (error signal e (n)) from the residual sound detector 12 and an output signal (simulated cosine wave signal r0 (n), simulated sine wave signal r1 (n) from the simulated signal generator. )),
  • the filter coefficients W0 (n), W1 (n) based on the reference cosine wave signal b0 (n), the reference sine wave signal b1 (n), and the output signal y (n) from the adder 9. ).
  • FIG. 2 is a block diagram of another active noise reduction apparatus 1002 according to the first embodiment.
  • the same reference numerals are assigned to the same parts as those of the active noise reduction apparatus 1001 shown in FIG.
  • the active noise reduction apparatus 1002 further includes a residual sound detector 15 that is a microphone.
  • the noise N0 that is the subject is silenced by interference with the secondary noise N1.
  • the residual sound that has not been silenced is detected by the residual sound detectors 12 and 15 provided in the control space, and the residual sound detectors 12 and 15 detect the error signals e0 (n) and e1 based on the detected residual sounds. (N) is output.
  • the simulated signal generator 4 is a characteristic that simulates the transfer characteristic from the secondary noise generator 11a (speaker 11) to the residual sound detector 12, and the reference cosine wave signal b0 (n) and the reference sine wave signal b1 (n ) Are output by correcting a simulated cosine wave signal r00 (n) and a simulated sine wave signal r01 (n).
  • the simulated signal generator 4 simulates the transmission characteristics from the secondary noise generator 11a (speaker 11) to the residual sound detector 15 with reference cosine wave signal b0 (n) and reference sine wave signal.
  • a simulated cosine wave signal r10 (n) and a simulated sine wave signal r11 (n) obtained by correcting b1 (n), respectively, are output.
  • the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) of the 1-tap adaptive filters 5 and 6 are respectively updated by (Equation 9) (vinegar 10) based on the step size parameter ⁇ .
  • the first term and the second term of the formula for multiplying the step size parameter ⁇ are the portions by the first adaptive control algorithm by the filter coefficient updating unit 7, and the third term is the second term by the filter coefficient updating unit 8. This part is based on the adaptive control algorithm. As can be seen by comparing (Equation 7) with (Equation 9) and comparing (Equation 8) with (Equation 10), the second adaptive control algorithm is used even if the number of microphones of the residual sound detector increases. The amount of computation due to does not increase. Therefore, even when the number of microphones is increased, the same effect can be obtained with a small amount of calculation as compared with the conventional active noise reduction apparatus 501 shown in FIG.
  • the filter coefficient update unit 52 includes the output signals (error signals e0 (n) and e1 (n)) from the residual sound detectors 12 and 15 and the simulation signal generator 4. Output signals (simulated cosine wave signals r00 (n), r10 (n), simulated sine wave signals r10 (n), r11 (n)), reference cosine wave signal b0 (n) and reference sine wave signal b1 (n ) And the output signal y (n) from the adder 9, the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) are updated.
  • the filter coefficient updating unit 7 does not use the reference cosine wave signal b0 (n), the reference sine wave signal b1 (n), and the output signal y (n) from the adder 9, Output signals from the residual sound detectors 12 and 15 (error signals e0 (n) and e1 (n)) and output signals from the simulation signal generator 4 (simulated cosine wave signals r00 (n) and r10 (n), simulation The filter coefficients W0 (n) and W1 (n) are updated based on the sine wave signals r01 (n) and r11 (n)).
  • the filter coefficient update unit 8 outputs the output signals from the residual sound detectors 12 and 15 (error signals e0 (n) and e1 (n)) and the output signal from the simulation signal generator (simulated cosine wave signal r00 (n), The reference cosine wave signal b0 (n), the reference sine wave signal b1 (n), and the output signal from the adder 9 are used without using the r10 (n) and the simulated sine wave signals r01 (n), r11 (n)).
  • the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) are updated based on y (n).
  • the least square method (LMS) algorithm is an algorithm for sequentially obtaining a solution that minimizes the evaluation function J shown in (Equation 11).
  • E [P] indicates the expected value of the variable P.
  • the adaptive control algorithm is based on the steepest descent method.
  • the filter coefficient w (n) of the k-tap adaptive filter in the steepest descent method is updated by (Equation 12) based on the step size parameter ⁇ .
  • the filter coefficient w (n) is a k-dimensional vector.
  • the reference signal x (n) is also a k-dimensional vector.
  • the step size parameter ⁇ is a scalar value.
  • the second term of (Equation 12) is called a gradient vector and approaches the zero vector as the adaptive filter converges.
  • the LMS algorithm further leads to updating the filter coefficient w (n) by replacing the expected value calculation in the second term with the instantaneous value calculation (Equation 13).
  • the steepest descent method calculates the update vector by the cross-correlation between the reference signal x (n) and the error signal e (n), and the LMS algorithm calculates the update vector by the instantaneous value of the cross-correlation.
  • Patent Document 2 discloses (Equation 15) (Equation 16) in which filter coefficients W0 (n) and W1 (n) are updated using the correction error signal e ′ (n) expressed by (Equation 14). ing.
  • the simulation signals r0 (n) and r1 (n) are a cosine wave and a sine wave having a declination corresponding to the phase characteristic from the speaker 11 to the residual sound detector 12, respectively, the expected value E [r0 (n) ⁇ r1 (N)] is 0.
  • the transfer characteristic from the speaker 11 to the residual sound detector 12 includes a gain C, which is an amplitude characteristic, and a phase characteristic.
  • the phase characteristic is expressed by a function ⁇ (X) that moves the deviation angle of the signal X.
  • the simulation signals r0 (n) and r1 (n) are expressed by (Equation 21) and (Equation 22) using the gain C and the function ⁇ (X), respectively.
  • Equation 29 (Equation 29) (Equation 30) is obtained by using the instantaneous value of the gradient vector in an expression for updating the filter coefficient.
  • Equation 7 and (Equation 8) can be derived by assuming that the instantaneous value of the value ignored in (Equation 29) and (Equation 30) with the gain C of the amplitude characteristic as 1 is the update vector.
  • FIG. 3 is a block diagram of an open loop characteristic measurement system of the active noise reduction apparatus 1001.
  • FIG. 4 is a block diagram of an open loop characteristic measurement system of a conventional active noise reduction apparatus 502 disclosed in Patent Document 2.
  • the part surrounded by a broken line indicates an element realized in the active noise reduction devices 502 and 1001.
  • the open-loop characteristic of the adaptive filter is measured using the active noise reduction devices 502 and 1001 and the frequency characteristic measuring device 13.
  • the noise reduction performance was compared between the active noise reduction apparatus 1001 in the first embodiment and the conventional active noise reduction apparatus 502.
  • a pulse signal having a constant period corresponding to a target frequency (for example, 100 Hz) determined by the control frequency determiner 1 is applied, and then a sine wave input signal is connected to a terminal to which the residual sound detector 12 is connected.
  • V_IN is added, and the ratio of the output end output V_OUT of the speaker 11 to the sine wave input signal V_IN is measured by the frequency characteristic measuring device 13 to measure the open loop characteristic.
  • This open loop characteristic represents the filter characteristic of the adaptive notch filter unit 51 at the frequency f determined by the control frequency determiner 1. When these characteristics match, the frequency determined by the control frequency determiner 1 The silencing performance of the active noise reduction devices 502 and 1001 at f is the same.
  • FIG. 5A and 5B are open loop characteristics diagrams of the active noise reduction devices 502 and 1001 when the control frequency is 100 Hz.
  • FIG. 5A shows an amplitude characteristic A502 of the open loop characteristics of the active noise reduction apparatus 502 and an amplitude characteristic A1001 of the active noise reduction apparatus 1001.
  • FIG. 5B shows a phase characteristic P502 of the open loop characteristics of the active noise reduction apparatus 502 and a phase characteristic P1001 of the active noise reduction apparatus 1001.
  • 6A and 6B are open loop characteristics diagrams of the active noise reduction devices 502 and 1001 when the control frequency is 200 Hz.
  • FIG. 5A shows the amplitude characteristics of the open loop characteristics
  • FIG. 5B shows the open loop characteristics. The phase characteristics are shown.
  • the phase is 180 degrees near the control frequencies of 100 Hz and 200 Hz, respectively, and the effect is as expected.
  • the open loop characteristics of the active noise reduction apparatus 1001 in the first embodiment and the conventional active noise reduction apparatus 502 are the same, and the active noise reduction in the first embodiment is active.
  • the type noise reduction device 1001 has a transmission characteristic equivalent to that of the conventional active noise reduction device 502. That is, the adaptive control algorithm improves the stability even when the current transfer characteristic changes significantly from the initial transfer characteristic, or when the filter coefficients of the 1-tap adaptive filters 5 and 6 greatly fluctuate due to external noise. Thus, the filter coefficient divergence is suppressed, and overcompensation at the occupant's ear position is suppressed.
  • FIG. 7 is a block diagram of active noise reduction apparatus 1003 in the second embodiment.
  • the same reference numerals are assigned to the same parts as those of the active noise reduction apparatus 1001 in the first embodiment shown in FIG.
  • the active noise reduction apparatus 1003 further includes a gain adjuster 14 provided between the adder 9 and the filter coefficient update unit 8 of the active noise reduction apparatus 1001 in the first embodiment shown in FIG.
  • the filter coefficient update unit 8 updates the filter coefficient using the output signal of the gain adjuster 14.
  • the gain adjuster 14 multiplies the output signal y (n) from the adder 9 by a gain coefficient ⁇ that is a predetermined constant to obtain an output signal ( ⁇ ⁇ y (n)).
  • the filter coefficient update unit 8 includes a reference cosine wave signal b0 (n) that is an output signal from the reference cosine wave generator 2, and a reference sine wave signal b1 (n) that is an output signal from the reference sine wave generator 3.
  • the gain adjuster 14 multiplies the output signal y (n) of the adder 9 by the gain coefficient ⁇ . At this time, the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) are updated by (Equation 31) (Equation 32) (Equation 33).
  • the gain coefficient ⁇ adjusts the update speed by the second adaptive control algorithm, and has the same effect as the gain coefficient for the compensation signal in the prior art. That is, the stability of the adaptive filter and the noise reduction amount at the time of convergence can be adjusted by the gain coefficient ⁇ . As the gain coefficient ⁇ increases, the stability of the adaptive filter improves, but the noise reduction amount decreases.
  • FIG. 8A and 8B are open loop characteristics diagrams of the active noise reduction apparatus 1003 when the gain coefficient ⁇ is set under the condition of 0 ⁇ ⁇ 1.
  • FIG. 8A shows an amplitude characteristic A1003 of the open loop characteristics of the active noise reduction apparatus 1003 and an amplitude characteristic A502 of the conventional active noise reduction apparatus 502.
  • FIG. 8B shows a phase characteristic P1003 of the open loop characteristics of the active noise reduction apparatus 1003 and a phase characteristic P502 of the conventional active noise reduction apparatus 502.
  • the amplitude characteristic A1001 and the phase characteristic P1001 shown in FIGS. 5A and 5B are equal to the characteristics when the gain coefficient ⁇ is 1.
  • the active noise reduction device 1003 in the second embodiment has an open loop gain that changes with respect to frequency compared to the conventional active noise reduction device 502. It can be seen that the change in characteristics is equal. Therefore, the active noise reduction apparatus 1003 in the second embodiment has the same characteristics as the conventional active noise reduction apparatus 502. That is, the active noise reduction apparatus 1003 according to the second embodiment is used in the case where the current transfer characteristic changes significantly from the initial transfer characteristic, or when the filter coefficient of the adaptive filter greatly varies due to external noise. As compared with the active noise reduction device 1001 in FIG. 1, overcompensation is more optimally suppressed, and an ideal noise reduction effect with improved stability can be obtained.
  • the gain coefficient ⁇ is a predetermined value, but may be changed according to the frequency f of the noise N0.
  • the gain coefficient ⁇ for each value of the frequency f of the noise N0 is stored in advance as a table in the storage medium, and the value of the gain coefficient ⁇ is calculated from the table based on the value of the frequency f output from the control frequency determiner 1.
  • the gain coefficient ⁇ can be determined by referring to it.
  • the vehicle Since the level of the correction signal can be adjusted according to the acoustic transmission characteristics in the room, overcompensation can be suppressed more optimally, and an ideal noise reduction effect with improved stability can be obtained.
  • the transmission characteristics from the speaker 11 to the residual sound detector 12 that is a microphone have frequency characteristics that depend on the frequency f in both amplitude and phase.
  • the gain coefficient ⁇ in the second embodiment may be changed according to the sum of the squares of the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) of the 1-tap adaptive filters 5 and 6 shown in (Expression 34).
  • the gain coefficient ⁇ having a value corresponding to the sum of the squares of the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) of the 1-tap adaptive filter 5 and 1-tap adaptive filter 6 is added to the output signal y (n) of the adder 9. You may multiply.
  • the value of the gain coefficient ⁇ for each of a plurality of values of the sum of the squares of the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) is stored in advance as a table in the storage medium.
  • the value of the sum of the squares of the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) (W0 (n) 2 + W1 (n) 2 ) is calculated at the time of calculation, and the value of the gain coefficient ⁇ is called from the table based on the value.
  • filter coefficients W0 (n + 1) and W1 (n + 1) are obtained.
  • the update rate of the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) can be adjusted according to the possibility of the divergence phenomenon that the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) become excessively large.
  • the divergence is suppressed while suppressing the sacrifice of the noise reduction effect, and a more ideal noise reduction effect can be obtained.
  • the gain coefficient ⁇ is increased and the filter coefficients W0 (n) and W1 (n) are updated.
  • the possibility of divergence can be reduced by suppressing the width.
  • the active noise reduction apparatuses 1001 to 1003 can realize a reduction in cost without increasing the amount of calculation even when a plurality of residual sound detectors are provided. Furthermore, the active noise reduction apparatuses 1001 to 1003 are used in the case where the current transfer characteristic is significantly changed from the initial transfer characteristic, or when the external tap noise is mixed and the filter coefficients W0 (n) and W1 of the 1-tap adaptive filters 5 and 6 are mixed. Even when (n) fluctuates greatly, the adaptive control algorithm works to improve stability, suppresses the divergence of the 1-tap adaptive filters 5 and 6, and suppresses overcompensation at the occupant's ear position. However, an ideal noise reduction effect can be obtained.
  • the active noise reduction device according to the present invention can be applied to devices such as automobiles that require a highly accurate noise reduction effect.

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Abstract

能動型騒音低減装置は、騒音の周波数を判定する制御周波数判定器と、判定した周波数を有する参照余弦波信号を発生する参照余弦波発生器と、騒音の周波数を有する参照正弦波信号を発生する参照正弦波発生器と、参照余弦波信号が入力されて第１のフィルタ係数を有する第１の１タップ適応フィルタと、参照正弦波信号が入力されて第２のフィルタ係数を有する第２の１タップ適応フィルタと、第１の１タップ適応フィルタからの出力信号と第２の１タップ適応フィルタからの出力信号とを加算する加算器と、加算器からの出力信号によって駆動されて２次騒音を発生する２次騒音発生器と、２次騒音と騒音との干渉で発生する残留音を検出する残留音検出器と、２次騒音発生器から残留音検出器までの間の伝達特性を模擬した特性で参照余弦波信号及び参照正弦波信号をそれぞれ補正して得られる模擬余弦波信号及び模擬正弦波信号を出力する模擬信号発生器と、残留音検出器からの出力信号と模擬信号発生器からの出力信号と前記参照余弦波信号と前記参照正弦波信号と前記加算器からの出力信号とに基づき第１のフィルタ係数と第２のフィルタ係数とを更新するフィルタ係数更新ユニットとを備える。２次騒音は残留音検出器の設置される空間で騒音を減少させる。

Description

能動型騒音低減装置
　本発明は、エンジン等の振動に伴って車室内に発生する騒音を低減する能動型騒音低減装置に関する。
　図９は従来の能動型騒音低減装置５０１のブロック図である。能動型騒音低減装置５０１は、車両のエンジンの回転に伴って車室内に発生する騒音に対して、騒音と同振幅で、かつ騒音とは逆位相の音波を発生させ、騒音と干渉させることで騒音を低減させる。
　騒音と干渉させる音波を発生させるための制御信号は、騒音と同一周波数の正弦波信号および余弦波信号にそれぞれ適応フィルタ係数を乗算したのち、加算して生成する。
　適応フィルタは、制御点に設置したマイクロフォンからの信号と、正弦波信号である基準信号に、スピーカとマイクロフォン間の伝達特性を畳み込んだ信号である模擬信号に基づきＬＭＳアルゴリズムにより更新される。
　能動型騒音低減装置５０１に関する先行技術文献情報としては、例えば特許文献１および特許文献２が知られている。
特開２０００－９９０３７号公報 特許第４０７９８３１号公報
　能動型騒音低減装置は、騒音の周波数を判定する制御周波数判定器と、判定した周波数を有する参照余弦波信号を発生する参照余弦波発生器と、騒音の周波数を有する参照正弦波信号を発生する参照正弦波発生器と、参照余弦波信号が入力されて第１のフィルタ係数を有する第１の１タップ適応フィルタと、参照正弦波信号が入力されて第２のフィルタ係数を有する第２の１タップ適応フィルタと、第１の１タップ適応フィルタからの出力信号と第２の１タップ適応フィルタからの出力信号とを加算する加算器と、加算器からの出力信号によって駆動されて２次騒音を発生する２次騒音発生器と、２次騒音と騒音との干渉で発生する残留音を検出する残留音検出器と、２次騒音発生器から残留音検出器までの間の伝達特性を模擬した特性で参照余弦波信号及び参照正弦波信号をそれぞれ補正して得られる模擬余弦波信号及び模擬正弦波信号を出力する模擬信号発生器と、残留音検出器からの出力信号と模擬信号発生器からの出力信号と前記参照余弦波信号と前記参照正弦波信号と前記加算器からの出力信号とに基づき第１のフィルタ係数と第２のフィルタ係数とを更新するフィルタ係数更新ユニットとを備える。２次騒音は残留音検出器の設置される空間で騒音を減少させる。
図１は実施の形態１における能動型騒音低減装置のブロック図である。 図２は実施の形態１における他の能動型騒音低減装置のブロック図である。 図３は実施の形態１における能動型騒音低減装置のオープンループ特性の測定系のブロック図である。 図４は従来の能動型騒音低減装置のオープンループ特性の測定系のブロック図である。 図５Ａは実施の形態１における能動型騒音低減装置の制御周波数が１００Ｈｚの場合のオープンループの振幅特性図である。 図５Ｂは実施の形態１における能動型騒音低減装置の制御周波数が１００Ｈｚの場合のオープンループの位相特性図である。 図６Ａは実施の形態１における能動型騒音低減装置の制御周波数が２００Ｈｚの場合のオープンループの振幅特性図である。 図６Ｂは実施の形態１における能動型騒音低減装置の制御周波数が２００Ｈｚの場合のオープンループの位相特性図である。 図７は実施の形態２における能動型騒音低減装置のブロック図である。 図８Ａは実施の形態２における能動型騒音低減装置のオープンループ特性図である。 図８Ｂは実施の形態２における能動型騒音低減装置のオープンループ特性図である。 図９は従来の能動型騒音低減装置のブロック図である。
　従来の能動型騒音低減装置５０１では、経時によるスピーカやマイクロフォンの特性変化や窓の開閉、乗員数増減等の車室内環境の変化により、スピーカとマイクロフォン間の現在の伝達特性が、模擬信号を生成するために能動型騒音低減装置内の演算器に保存している伝達特性データと異なるものとなった場合、適応フィルタの動作が不安定になり、理想的な騒音低減効果が得られないだけでなく、かえって騒音を増大してしまう発散状態に陥る。
　また、従来の能動型騒音低減装置５０１では、荒れた路面の走行時や窓の開放時のように、外部からの雑音の混入が著しい条件下においても、フィルタ係数の更新が適切に行われず適応フィルタの動作が不安定になり、最悪の場合には発散による異常音を発生させ乗員に著しい不快感を与える場合がある。さらに、従来の能動型騒音低減装置５０１では、制御点に設置したマイクロフォン位置の騒音レベルと乗員の耳位置での騒音レベルに差がある場合、乗員の耳位置での騒音低減効果が少なくなってしまう過補償状態になる場合がある。
　上記の課題を解決するために、特許文献２においては制御信号が初期伝達特性でマイクロフォンに音響伝達される信号（補償信号）を数値演算的に発生させ、補償信号とマイクロフォンの出力信号を加算した信号を適応制御アルゴリズムに使用する。これにより、現在の伝達特性が初期伝達特性から著しく変化した場合や、外部からの雑音の混入で適応ノッチフィルタのフィルタ係数が大きく変動する場合についても適応制御アルゴリズムが安定性を向上するように作用させ、フィルタの発散を抑制するとともに、乗員の耳位置における過補償を抑制する。
　しかしながら、この場合は、マイクロフォンごとに補償信号生成演算が必要になる。実際の車両に搭載するシステムでは、複数本のマイクロフォンを設置することが必要となるため、特許文献２に開示されている方法ではマイクロフォンを増やした分だけ演算量が増大し、実際に使用するケースを想定した場合にコスト面で不利になる。
　（実施の形態１）
　図１は実施の形態１における能動型騒音低減装置１００１のブロック図である。能動型騒音低減装置１００１は、制御周波数判定器１と、参照余弦波発生器２と、参照正弦波発生器３と、１タップ適応フィルタ５、６と、加算器９と、２次騒音発生器１１ａと、模擬信号発生器４と、フィルタ係数更新部７、８と、残留音検出器１２とを備える。制御周波数判定器１は、エンジン・シャフトなど自動車の回転要素に関連する信号を受けて、検出した回転周波数に応じて消音対象となる制御空間Ｓ１での騒音Ｎ０の周波数ｆを出力する。例えばエンジン回転の場合、これに同期した電気信号であるエンジンパルスを受信し、エンジンの回転数を検出する。そして回転数に応じて生じる騒音Ｎ０の周波数ｆを出力する。制御周波数判定器１の出力する周波数ｆは、参照余弦波発生器２、参照正弦波発生器３および模擬信号発生器４に入力される。１タップ適応フィルタ５、６は適応ノッチフィルタ部５１を構成する。フィルタ係数更新部７、８はフィルタ係数更新ユニット５２を構成する。
　参照余弦波発生器２と参照正弦波発生器３は、時刻ｎにおいて制御周波数判定器１により求められた消音すべき周波数ｆに同期した参照信号としての参照余弦波信号ｂ０（ｎ）と参照正弦波信号ｂ１（ｎ）をそれぞれ生成する。余弦波信号ｂ０（ｎ）と参照正弦波信号ｂ１（ｎ）は互いに９０度位相がずれている。
　参照余弦波発生器２の出力信号である参照余弦波信号ｂ０（ｎ）は適応ノッチフィルタ部５１のうち１タップ適応フィルタ５のフィルタ係数Ｗ０（ｎ）と乗算される。同じく、参照正弦波発生器３の出力信号である参照正弦波信号ｂ１（ｎ）は適応ノッチフィルタ部５１のうち１タップ適応フィルタ６のフィルタ係数Ｗ１（ｎ）と乗算される。そして、加算器９は１タップ適応フィルタ５の出力信号（Ｗ０（ｎ）・ｂ０（ｎ））と１タップ適応フィルタ６の出力信号（Ｗ１（ｎ）・ｂ１（ｎ））とを加算して得られた出力信号ｙ（ｎ）を出力する。
　２次騒音発生器１１ａは電力増幅器１０とスピーカ１１とを有する。残留音検出器１２と２次騒音発生器１１ａのスピーカ１１とは制御空間Ｓ１に設置されている。適応ノッチフィルタ部５１の出力である加算器９の出力信号ｙ（ｎ）は電力増幅器１０で電力増幅されたのち、課題となる騒音Ｎ０を打ち消すための二次騒音Ｎ１としてスピーカ１１より放射される。課題となる騒音Ｎ０は二次騒音Ｎ１との干渉により消音される。この際消音しきれなかった残留音は、マイクロフォンである残留音検出器１２により検出され、誤差信号ｅ（ｎ）として１タップ適応フィルタ５、６のフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）を更新するための第一の適応制御アルゴリズムに利用される。
　模擬信号発生器４は、周波数ｆにおける電力増幅器１０から残留音検出器１２までの伝達特性データを保持しており、参照信号に上記伝達特性を畳み込んだ信号である模擬信号を生成する。模擬信号は、参照余弦波信号ｂ０（ｎ）に伝達特性を畳み込んで得られる模擬余弦波信号ｒ０（ｎ）と、参照正弦波信号ｂ１（ｎ）に伝達特性を畳み込んで得られた模擬正弦波信号ｒ１（ｎ）からなる。すなわち、模擬信号発生器４は、２次騒音発生器１１ａ（スピーカ１１）から残留音検出器１２までの間の伝達特性を模擬した特性で参照余弦波信号ｂ０（ｎ）及び参照正弦波信号ｂ１（ｎ）をそれぞれ補正して得られる模擬余弦波信号ｒ０（ｎ）及び模擬正弦波信号ｒ１（ｎ）を出力する。
　模擬信号ｒ０（ｎ）、ｒ１（ｎ）の生成には、ＲＯＭなどの記憶媒体に保存しておいた伝達特性のデータを利用する。周波数特性測定器などで伝達系の振幅特性と位相特性を予め計測しておき、記憶媒体に周波数ごとの振幅と位相をテーブルとして保存しておく。信号生成時は、制御周波数判定器の出力値に基づき、記憶媒体に保存したテーブルから振幅と位相を読み出し、読み出した振幅と位相と、制御周波数判定器１の出力値に基づく周波数を持つ余弦波および正弦波を算出することで生成する。
　つまり、制御周波数判定器１の出力する周波数ｆとゲインＣと位相φとにより、時刻ｎにおける模擬余弦波信号ｒ０（ｎ）と模擬正弦波信号ｒ１（ｎ）は（数１）と（数２）でそれぞれ得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　第一の適応制御アルゴリズムは上記模擬信号ｒ０（ｎ）、ｒ１（ｎ）と残留音検出器１２からの出力である誤差信号ｅ（ｎ）を利用し、第一の適応制御アルゴリズムはフィルタ係数更新部７で実現される。
　１タップ適応フィルタ５、６のフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）はステップサイズパラメータμに基づき（数３）（数４）によりそれぞれ更新される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　さらに、第二の適応制御アルゴリズムにより、制御の安定化を図る。第二の適応制御アルゴリズムは参照信号ｂ０（ｎ）、ｂ１（ｎ）と適応ノッチフィルタ部５１の出力信号ｙ（ｎ）を利用し、第二の適応制御アルゴリズムはフィルタ係数更新部８で実現される。
　第二の適応制御アルゴリズムでは１タップ適応フィルタ５、６のフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）はステップサイズパラメータμに基づき（数５）（数６）によりそれぞれ更新される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　能動型騒音低減装置１００１では、第一の適応制御アルゴリズムと第二の適応制御アルゴリズムを組み合わせてフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）を（数７）（数８）でそれぞれ更新する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　上述のように、フィルタ係数更新ユニット５２は、残留音検出器１２からの出力信号（誤差信号ｅ（ｎ））と模擬信号発生器４からの出力信号（模擬余弦波信号ｒ０（ｎ）、模擬正弦波信号ｒ１（ｎ））と参照余弦波信号ｂ０（ｎ）と参照正弦波信号ｂ１（ｎ）と加算器９からの出力信号ｙ（ｎ）とに基づきフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）を更新する。
　フィルタ係数更新部７は、参照余弦波信号ｂ０（ｎ）と参照正弦波信号ｂ１（ｎ）と加算器９からの出力信号ｙ（ｎ）とを用いずに、残留音検出器１２からの出力信号（誤差信号ｅ（ｎ））と模擬信号発生器４からの出力信号（模擬余弦波信号ｒ０（ｎ）、模擬正弦波信号ｒ１（ｎ））とに基づきフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）を更新する。フィルタ係数更新部８は、残留音検出器１２からの出力信号（誤差信号ｅ（ｎ））と模擬信号発生器からの出力信号（模擬余弦波信号ｒ０（ｎ）、模擬正弦波信号ｒ１（ｎ））とを用いずに、参照余弦波信号ｂ０（ｎ）と参照正弦波信号ｂ１（ｎ）と加算器９からの出力信号ｙ（ｎ）とに基づきフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）を更新する。
　次に、マイクロフォンすなわち残留音検出器１２の数が１から２に増加した場合について考える。図２は実施の形態１における他の能動型騒音低減装置１００２のブロック図である。図２において、図１に示す能動型騒音低減装置１００１と同じ部分には同じ参照番号を付す。能動型騒音低減装置１００２はマイクロフォンである残留音検出器１５をさらに備える。
　課題となる騒音Ｎ０は二次騒音Ｎ１との干渉により消音される。この際に消音しきれなかった残留音は制御空間に設けられた残留音検出器１２、１５により検出され、残留音検出器１２、１５は検出した残留音に基づき誤差信号ｅ０（ｎ）、ｅ１（ｎ）をそれぞれ出力する。
　模擬信号発生器４は、２次騒音発生器１１ａ（スピーカ１１）から残留音検出器１２までの間の伝達特性を模擬した特性で参照余弦波信号ｂ０（ｎ）及び参照正弦波信号ｂ１（ｎ）をそれぞれ補正して得られる模擬余弦波信号ｒ００（ｎ）及び模擬正弦波信号ｒ０１（ｎ）を出力する。同様に、模擬信号発生器４は、２次騒音発生器１１ａ（スピーカ１１）から残留音検出器１５までの間の伝達特性を模擬した特性で参照余弦波信号ｂ０（ｎ）及び参照正弦波信号ｂ１（ｎ）をそれぞれ補正して得られる模擬余弦波信号ｒ１０（ｎ）及び模擬正弦波信号ｒ１１（ｎ）を出力する。
　図２に示す能動型騒音低減装置１００２では、１タップ適応フィルタ５、６のフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）はステップサイズパラメータμに基づき（数９）（酢１０）でそれぞれ更新される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　上記の式において、ステップサイズパラメータμに乗ずる式の第一項と第二項がフィルタ係数更新部７による第一の適応制御アルゴリズムによる部分であり、第三項がフィルタ係数更新部８による第二の適応制御アルゴリズムによる部分である。（数７）と（数９）とを比較し、（数８）と（数１０）を比較して分かるように、残留音検出器のマイクロフォンの数が増加しても第二の適応制御アルゴリズムによる演算量は増加しない。従って、マイクロフォンの数が増加した場合においても図９に示す従来の能動型騒音低減装置５０１と比較して少ない演算量で同等の効果が得られる。
　上述のように、能動型騒音低減装置１００２において、フィルタ係数更新ユニット５２は、残留音検出器１２、１５からの出力信号（誤差信号ｅ０（ｎ）、ｅ１（ｎ））と模擬信号発生器４からの出力信号（模擬余弦波信号ｒ００（ｎ）、ｒ１０（ｎ）、模擬正弦波信号ｒ１０（ｎ）、ｒ１１（ｎ））と参照余弦波信号ｂ０（ｎ）と参照正弦波信号ｂ１（ｎ）と加算器９からの出力信号ｙ（ｎ）とに基づきフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）を更新する。
　能動型騒音低減装置１００２において、フィルタ係数更新部７は、参照余弦波信号ｂ０（ｎ）と参照正弦波信号ｂ１（ｎ）と加算器９からの出力信号ｙ（ｎ）とを用いずに、残留音検出器１２、１５からの出力信号（誤差信号ｅ０（ｎ）、ｅ１（ｎ））と模擬信号発生器４からの出力信号（模擬余弦波信号ｒ００（ｎ）、ｒ１０（ｎ）、模擬正弦波信号ｒ０１（ｎ）、ｒ１１（ｎ））とに基づきフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）を更新する。フィルタ係数更新部８は、残留音検出器１２、１５からの出力信号（誤差信号ｅ０（ｎ）、ｅ１（ｎ））と模擬信号発生器からの出力信号（模擬余弦波信号ｒ００（ｎ）、ｒ１０（ｎ）、模擬正弦波信号ｒ０１（ｎ）、ｒ１１（ｎ））とを用いずに、参照余弦波信号ｂ０（ｎ）と参照正弦波信号ｂ１（ｎ）と加算器９からの出力信号ｙ（ｎ）とに基づきフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）を更新する。
　次に、上記の更新の式の導出について説明する。
　一般的に、最小自乗法（ＬＭＳ）アルゴリズムは（数１１）に示す評価関数Ｊを最小とするような解を逐次的に求めるアルゴリズムである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　ただしＥ［Ｐ］は変数Ｐの期待値を示す。適応制御アルゴリズムは最急降下法を元としている。
　最急降下法でのｋタップの適応フィルタのフィルタ係数ｗ（ｎ）はステップサイズパラメータμに基づき（数１２）で更新される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　フィルタ係数ｗ（ｎ）はｋ次元のベクトルである。参照信号ｘ（ｎ）もｋ次元のベクトルである。ステップサイズパラメータμはスカラー値である。（数１２）の第二項は勾配ベクトルと呼ばれ、適応フィルタが収束するに従って零ベクトルに近づく。
　ＬＭＳアルゴリズムではさらに、第二項の期待値の演算を瞬時値の演算に置き換えることでフィルタ係数ｗ（ｎ）を更新する（数１３）が導かれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　すなわち最急降下法は参照信号ｘ（ｎ）と誤差信号ｅ（ｎ）の相互相関により更新ベクトルを算出し、ＬＭＳアルゴリズムは相互相関の瞬時値により更新ベクトルを算出していることが分かる。
　さて、特許文献２は（数１４）で表される補正誤差信号ｅ‘（ｎ）を用いてフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）を更新する（数１５）（数１６）を開示している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　（数１５）（数１６）の右辺の第二項の期待値はそれぞれ（数１７）（数１８）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　模擬信号ｒ０（ｎ）、ｒ１（ｎ）はそれぞれスピーカ１１から残留音検出器１２までの位相特性分だけ偏角を持つ余弦波と正弦波であるから、期待値Ｅ［ｒ０（ｎ）・ｒ１（ｎ）］は０となる。
　従って、上記の（数１７）（数１８）より（数１９）（数２０）がそれぞれ得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　さらに、スピーカ１１から残留音検出器１２までの伝達特性は振幅特性であるゲインＣと、位相特性とを含む。位相特性は、信号Ｘの偏角を移動させる関数Φ（Ｘ）で表わされる。ゲインＣと関数Φ（Ｘ）とを用いて模擬信号ｒ０（ｎ）、ｒ１（ｎ）はそれぞれ（数２１）（数２２）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　（数２１）と（数２２）を用いると（数１９）と（数２０）はそれぞれ（数２３）（数２４）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
　さらに、（数２５）（数２６）が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
　したがって、（数２３）（数２４）からそれぞれ（数２７）（数２８）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
　勾配ベクトルの瞬時値をフィルタ係数を更新する式に利用することで（数２９）（数３０）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000029
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000030
　（数２９）（数３０）において振幅特性のゲインＣを１として無視した値の瞬時値を更新ベクトルとすると、（数７）および（数８）を導くことができる。
　次に、能動型騒音低減装置１００１の特性の解析について説明する。図３は能動型騒音低減装置１００１のオープンループ特性の測定系のブロック図である。図４は特許文献２に開示されている従来の能動型騒音低減装置５０２のオープンループ特性の測定系のブロック図である。図３と図４において破線で囲った部分は、能動型騒音低減装置５０２、１００１内で実現される要素を示す。
　能動型騒音低減装置５０２、１００１と周波数特性測定器１３を利用して適応フィルタのオープンループ特性を計測する。実施の形態１における能動型騒音低減装置１００１と従来の能動型騒音低減装置５０２とで消音性能の比較を行なった。
　オープンループ特性は以下の方法で計測する。エンジンパルスとして、制御周波数判定器１で決定する狙いの周波数（例えば１００Ｈｚ）に対応する一定の周期を持つパルス信号を印加した上で、残留音検出器１２が接続される端子に正弦波入力信号Ｖ＿ＩＮを加え、正弦波入力信号Ｖ＿ＩＮに対するスピーカ１１の出力端出力Ｖ＿ＯＵＴの比を周波数特性測定器１３で測定することでオープンループ特性を計測する。
　このオープンループ特性は、制御周波数判定器１で決定された周波数ｆでの適応ノッチフィルタ部５１のフィルタ特性を表すもので、この特性が一致する時は、制御周波数判定器１で決定された周波数ｆでの能動型騒音低減装置５０２、１００１の消音性能は同一である。
　図５Ａと図５Ｂは制御周波数が１００Ｈｚの場合の能動型騒音低減装置５０２、１００１のオープンループ特性図である。図５Ａは能動型騒音低減装置５０２のオープンループ特性のうちの振幅特性Ａ５０２と能動型騒音低減装置１００１の振幅特性Ａ１００１とを示す。図５Ｂは能動型騒音低減装置５０２のオープンループ特性のうちの位相特性Ｐ５０２と能動型騒音低減装置１００１の位相特性Ｐ１００１を示す。図６Ａと図６Ｂは制御周波数が２００Ｈｚの場合の能動型騒音低減装置５０２、１００１のオープンループ特性図であり、図５Ａはオープンループ特性のうちの振幅特性を示し、図５Ｂはオープンループ特性のうちの位相特性を示す。
　図５Ｂと図６Ｂに示す位相特性では、それぞれの制御周波数１００Ｈｚ、２００Ｈｚ付近で位相が１８０度となっており、期待通りの効果を奏している。また、図５Ａと図６Ａに示す振幅特性では、実施の形態１における能動型騒音低減装置１００１と従来の能動型騒音低減装置５０２とでオープンループ特性は一致しており、実施の形態１における能動型騒音低減装置１００１は従来の能動型騒音低減装置５０２と同等の伝達特性を有する。すなわち、現在の伝達特性が初期伝達特性から著しく変化した場合や、外部からの雑音の混入で１タップ適応フィルタ５、６のフィルタ係数が大きく変動する場合についても適応制御アルゴリズムが安定性を向上するように動作し、フィルタ係数の発散を抑制するとともに、乗員の耳位置における過補償を抑制する効果を有する。
　（実施の形態２）
　図７は実施の形態２における能動型騒音低減装置１００３のブロック図である。図７において、図１に示す実施の形態１における能動型騒音低減装置１００１と同じ部分には同じ参照番号を付す。
　能動型騒音低減装置１００３は、図１に示す実施の形態１における能動型騒音低減装置１００１の加算器９とフィルタ係数更新部８との間に設けられたゲイン調整器１４をさらに備える。能動型騒音低減装置１００３では、ゲイン調整器１４の出力信号を用いてフィルタ係数更新部８はフィルタ係数を更新する。
　ゲイン調整器１４は加算器９からの出力信号ｙ（ｎ）に対して所定の定数であるゲイン係数αを乗じて出力信号（α・ｙ（ｎ））を得る。フィルタ係数更新部８は、参照余弦波発生器２からの出力信号である参照余弦波信号ｂ０（ｎ）および参照正弦波発生器３からの出力信号である参照正弦波信号ｂ１（ｎ）と、ゲイン調整器１４の出力信号を利用することにより、第二の適応制御アルゴリズムの収束速度を調節することができる。したがって、過補償がより最適に抑制されるとともに、より安定性が向上した理想的な騒音低減効果を得ることができる。
　ゲイン調整器１４は加算器９の出力信号ｙ（ｎ）にゲイン係数αを乗算する。このときフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）は（数３１）（数３２）（数３３）で更新される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000031
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000032
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000033
　ゲイン係数αは、第二の適応制御アルゴリズムによる更新速度を調整するもので、従来技術での補償信号に対するゲイン係数と同等の効果を持つ。つまり、ゲイン係数αにより適応フィルタの安定度と収束時の騒音低減量を調整することができる。ゲイン係数αが大きいほど適応フィルタの安定度は向上するが、騒音低減量は小さくなる。
　図８Ａと図８Ｂはゲイン係数αを０＜α＜１の条件で設定したときの能動型騒音低減装置１００３のオープンループ特性図である。図８Ａは能動型騒音低減装置１００３のオープンループ特性のうちの振幅特性Ａ１００３と従来の能動型騒音低減装置５０２の振幅特性Ａ５０２を示す。図８Ｂは能動型騒音低減装置１００３のオープンループ特性のうちの位相特性Ｐ１００３と従来の能動型騒音低減装置５０２の位相特性Ｐ５０２を示す。
　図５Ａと図５Ｂに示す振幅特性Ａ１００１と位相特性Ｐ１００１はゲイン係数αが１である場合の特性に等しい。図５Ａと図８Ａを比較し図５Ｂと図８Ｂを比較すると、実施の形態２における能動型騒音低減装置１００３は従来の能動型騒音低減装置５０２に比べて周波数に対してオープンループゲインが変化しており、特性の変化も等しいことが分かる。従って、実施の形態２における能動型騒音低減装置１００３は従来の能動型騒音低減装置５０２と同等の特性を持つ。つまり実施の形態２における能動型騒音低減装置１００３は現在の伝達特性が初期伝達特性から著しく変化した場合や、外部からの雑音の混入で適応フィルタのフィルタ係数が大きく変動する場合について、実施の形態１における能動型騒音低減装置１００１と比較して過補償がより最適に抑制されるとともに、より安定性が向上した理想的な騒音低減効果を得ることができる。
　なお、実施の形態２における能動型騒音低減装置１００３ではゲイン係数αは所定の値であるが、騒音Ｎ０の周波数ｆに従って変化させても良い。この場合、騒音Ｎ０の周波数ｆの値ごとのゲイン係数αを記憶媒体にテーブルとして予め保持しておき、制御周波数判定器１の出力する周波数ｆの値に基づいてテーブルからゲイン係数αの値を参照することでゲイン係数αを定めることができる。
　すなわち、ゲイン調整器１４として制御周波数判定器１により判定された課題となる騒音Ｎ０の周波数ｆに応じた値のゲイン係数αを加算器９の出力信号ｙ（ｎ）に乗算することにより、車室内の音響的な伝達特性に応じて補正信号のレベルを調節出来るため、過補償がより最適に抑制されるとともに、より安定性が向上した理想的な騒音低減効果を得ることができる。
　実際に車両等に能動型騒音低減装置１００３を搭載する場合、スピーカ１１からマイクロフォンである残留音検出器１２までの伝達特性は振幅、位相ともに周波数ｆに依存する周波数特性を持つ。振幅にディップ（谷）があったり、位相の変化が大きかったりする場合、周波数ｆにより１タップ適応フィルタ５、６が発散する可能性は大きく変わる。そこで周波数ｆの複数の値ごとにゲイン係数αの値を適切に設定することで、より安定性が向上した理想的な騒音低減効果を得ることができる。
　また、実施の形態２におけるゲイン係数αは、（数３４）に示す１タップ適応フィルタ５、６のフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）の二乗の和に応じて変化させても良い。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000034
　すなわち、１タップ適応フィルタ５及び１タップ適応フィルタ６のフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）の二乗の和に応じた値を有するゲイン係数αを加算器９の出力信号ｙ（ｎ）に乗算してもよい。
　すなわち、フィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）の二乗の和の複数の値ごとのゲイン係数αの値を記憶媒体にテーブルとして予め保持しておく。演算時にフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）の二乗の和（Ｗ０（ｎ）２＋Ｗ１（ｎ）２）の値を計算し、その値に基づいてテーブルからゲイン係数αの値を呼び出し、適応制御アルゴリズムに基づいてフィルタ係数Ｗ０（ｎ＋１）、Ｗ１（ｎ＋１）を求める。
　これにより、フィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）が過剰に大きくなるという発散現象が生じる可能性に応じてフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）の更新速度を調節することができるため、騒音低減効果の犠牲を抑えながら発散を抑制して、より理想的な騒音低減効果を得ることができる。
　この場合、二乗の和の値が大きい場合に、つまり１タップ適応フィルタ５、６が発散する可能性が大きい場合はゲイン係数αを大きくしてフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）の更新の幅を抑制し発散する可能性を低減させることができる。一方で、上記二乗の和の値が小さい場合、つまり１タップ適応フィルタ５、６が発散する可能性が小さい場合はゲイン係数αの値を小さくすることで、フィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）の更新の幅を抑制しないため騒音低減効果を最大限に得ることができ、騒音低減効果が小さくなることを抑えながら１タップ適応フィルタ５、６の発散を抑制して、より理想的な騒音低減効果を得ることができる。
　実施の形態１、２における能動型騒音低減装置１００１～１００３は、複数の残留音検出器を有する場合においても演算量を増大させることなく、低コスト化を実現することができる。さらに、能動型騒音低減装置１００１～１００３は、現在の伝達特性が初期伝達特性から著しく変化した場合や、外部からの雑音の混入で１タップ適応フィルタ５、６のフィルタ係数Ｗ０（ｎ）、Ｗ１（ｎ）が大きく変動する場合についても適応制御アルゴリズムが安定性を向上するように作用させ、１タップ適応フィルタ５、６の発散を抑制するとともに、乗員の耳位置における過補償を抑制して乗員が理想的な騒音低減効果を得ることができる。
　本発明にかかる能動型騒音低減装置は、精度の高い騒音低減効果が必要な自動車等の装置に適用できる。
１　　制御周波数判定器
２　　参照余弦波発生器
３　　参照正弦波発生器
４　　模擬信号発生器
５　　１タップ適応フィルタ（第１の１タップ適応フィルタ）
６　　１タップ適応フィルタ（第２の１タップ適応フィルタ）
７　　フィルタ係数更新部（第１のフィルタ係数更新部）
８　　フィルタ係数更新部（第２のフィルタ係数更新部）
９　　加算器
１０　　電力増幅器
１１　　スピーカ
１１ａ　　２次騒音発生器
１２，１５　　残留音検出器
１３　　周波数特性測定器
１４　　ゲイン調整器
５２　　フィルタ係数更新ユニット
Ｎ０　　騒音
Ｎ１　　２次騒音
Ｓ１　　制御空間

Claims (8)

  1. 騒音を低減する能動型騒音低減装置であって、
    前記騒音の周波数を判定する制御周波数判定器と、
    前記判定した周波数を有する参照余弦波信号を発生する参照余弦波発生器と、
    前記騒音の周波数を有する参照正弦波信号を発生する参照正弦波発生器と、
    前記参照余弦波信号が入力されて第１のフィルタ係数を有する第１の１タップ適応フィルタと、
    前記参照正弦波信号が入力されて第２のフィルタ係数を有する第２の１タップ適応フィルタと、
    前記第１の１タップ適応フィルタからの出力信号と前記第２の１タップ適応フィルタからの出力信号とを加算する加算器と、
    前記加算器からの出力信号によって駆動されて２次騒音を発生する２次騒音発生器と、
    前記２次騒音と前記騒音との干渉で発生する残留音を検出する残留音検出器と、
    前記２次騒音発生器から前記残留音検出器までの間の伝達特性を模擬した特性で前記参照余弦波信号及び前記参照正弦波信号をそれぞれ補正して得られる模擬余弦波信号及び模擬正弦波信号を出力する模擬信号発生器と、
    前記残留音検出器からの出力信号と前記模擬信号発生器からの出力信号と前記参照余弦波信号と前記参照正弦波信号と前記加算器からの出力信号とに基づき前記第１のフィルタ係数と前記第２のフィルタ係数とを更新するフィルタ係数更新ユニットと、
    を備えた能動型騒音低減装置。
  2. 前記フィルタ係数更新ユニットは、
    　　　前記残留音検出器からの出力信号と前記模擬信号発生器からの前記出力信号とに基づき前記第１のフィルタ係数と前記第２のフィルタ係数とを更新する第１のフィルタ係数更新部と、
    　　　前記参照余弦波信号と前記参照正弦波信号と前記加算器からの前記出力信号とに基づき前記第１のフィルタ係数と前記第２のフィルタ係数とを更新する第２のフィルタ係数更新部と、
    を有する、請求項１に記載の能動型騒音低減装置。
  3. 前記加算器からの前記出力信号に所定のゲイン係数を乗ずるゲイン調整部をさらに備えた、請求項２に記載の能動型騒音低減装置。
  4. 前記ゲイン調整部は、前記加算器と前記第２のフィルタ係数更新部との間に設けられている、請求項３に記載の能動型騒音低減装置。
  5. 前記第２のフィルタ係数部は前記ゲイン調整部の出力信号を用いて第２のフィルタ係数を更新する、請求項４に記載の能動型騒音低減装置。
  6. 前記所定のゲイン係数は、前記判定した周波数に応じて決定されている、請求項４に記載の能動型騒音低減装置。
  7. 前記所定のゲイン係数は、前記第１のフィルタ係数の二乗と前記第２のフィルタ係数の二乗との和に応じて決定されている、請求項３に記載の能動型騒音低減装置。
  8. 前記第１のフィルタ係数更新部は、前記参照余弦波信号と前記参照正弦波信号と前記加算器からの出力信号とを用いずに、前記残留音検出器からの出力信号と前記模擬信号発生器からの前記出力信号とに基づき前記第１のフィルタ係数と前記第２のフィルタ係数とを更新し、
    前記第２のフィルタ係数更新部は、前記残留音検出器からの出力信号と前記模擬信号発生器からの出力信号とを用いずに、前記参照余弦波信号と前記参照正弦波信号と前記加算器からの前記出力信号とに基づき前記第１のフィルタ係数と前記第２のフィルタ係数とを更新する、請求項２に記載の能動型騒音低減装置。
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