本發(fā)明涉及坦克領(lǐng)域的噪聲控制技術(shù),特別涉及一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制方法、系統(tǒng)及坦克頭盔。
背景技術(shù):
現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)坦克機(jī)動(dòng)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(fā)動(dòng)機(jī)功率,伴隨著發(fā)動(dòng)機(jī)功率的提高,坦克艙內(nèi)的噪聲也越來越大。艙內(nèi)的噪聲嚴(yán)重影響了坦克乘員的工作能力和身心健康,影響部隊(duì)的戰(zhàn)斗力。
針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)箱等動(dòng)力系統(tǒng)的機(jī)械噪聲,履帶與地面作用產(chǎn)生的噪聲,發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)引起的車體振動(dòng)所形成的噪聲等,多集中在中低頻范圍內(nèi)。傳統(tǒng)的噪聲控制技術(shù)如使用吸聲、隔聲、消聲等方法對(duì)高頻噪聲比較有效,現(xiàn)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(duì)窄帶進(jìn)行噪聲控制。
為了更好的降低中低頻噪聲對(duì)坦克乘員的危害,提高軍事戰(zhàn)斗能力,急需推出一款坦克用的高效降噪方法、系統(tǒng)及頭盔,實(shí)現(xiàn)在較大頻帶寬度內(nèi)的噪聲控制。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題,本發(fā)明提供一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制方法、系統(tǒng)及坦克頭盔。
本發(fā)明解決技術(shù)問題采用如下技術(shù)方案:一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制方法,包括:參考麥克風(fēng)采集參考區(qū)域的參考噪聲信號(hào),作為參考信號(hào),并輸出至模糊控制器;誤差麥克風(fēng)采集噪聲控制區(qū)域的殘余噪聲信號(hào),作為誤差信號(hào),并輸出至模糊控制器;以及所述模糊控制器基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)fx-rbf網(wǎng)訓(xùn)練算法,對(duì)所述參考信號(hào)和所述誤差信號(hào)進(jìn)行分析,并輸出反相的目標(biāo)聲信號(hào)至揚(yáng)聲器。
可選的,所述模糊控制器為兩個(gè)獨(dú)立的模糊控制器,分別對(duì)各自接收到的參考信號(hào)和誤差信號(hào)信號(hào)進(jìn)行分析,并輸出反相的目標(biāo)聲信號(hào)至揚(yáng)聲器,以抵消殘余噪聲信號(hào)。
可選的,所述自適應(yīng)fx-rbf網(wǎng)訓(xùn)練算法包括:基于模糊c-均值聚類對(duì)參考噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分;基于近似梯度下降法自適應(yīng)減少每次迭代的計(jì)算步長(zhǎng),并動(dòng)態(tài)調(diào)整最小均方差算法的學(xué)習(xí)速率。
可選的,所述自適應(yīng)fx-rbf網(wǎng)訓(xùn)練算法還包括:對(duì)時(shí)滯信號(hào)的幅值和相位進(jìn)行分析,重構(gòu)反相目標(biāo)聲信號(hào)后輸出至揚(yáng)聲器。
可選的,所述基于模糊c-均值聚類對(duì)參考噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分的步驟包括:使用高斯函數(shù)作為算法的基函數(shù),在確定適合實(shí)際噪聲情況的最佳聚類個(gè)數(shù)c和最佳權(quán)重因子m后,對(duì)隱含層的中心向量進(jìn)行學(xué)習(xí),直到中心向量不再變化或小于預(yù)設(shè)閾值,并計(jì)算高斯函數(shù)方差;
可選的,所述基于近似梯度下降法自適應(yīng)減少每次迭代的計(jì)算步長(zhǎng),并動(dòng)態(tài)調(diào)整最小均方差算法的學(xué)習(xí)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(yīng)減少每次迭代的計(jì)算步長(zhǎng),并動(dòng)態(tài)調(diào)整最小均方差算法的學(xué)習(xí)速率;然后初始化隱含層到輸出層的每個(gè)權(quán)值,再利用公式
本發(fā)明解決技術(shù)問題還提供如下技術(shù)方案:一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng),包括:模糊控制器、參考麥克風(fēng)、誤差麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器,其中:所述參考麥克風(fēng),用于采集參考區(qū)域的參考噪聲信號(hào),作為參考信號(hào),并輸出至模糊控制器;所述誤差麥克風(fēng),用于采集噪聲控制區(qū)域的殘余噪聲信號(hào),作為誤差信號(hào),并輸出至模糊控制器;以及所述模糊控制器與所述參考麥克風(fēng)及所述誤差麥克風(fēng)耦接,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)fx-rbf網(wǎng)訓(xùn)練算法,對(duì)所述參考信號(hào)和所述誤差信號(hào)進(jìn)行分析,并輸出反相的目標(biāo)聲信號(hào)至揚(yáng)聲器。
可選的,所述模糊控制器為兩個(gè)獨(dú)立的模糊控制器,分別對(duì)各自接收到的參考信號(hào)和誤差信號(hào)信號(hào)進(jìn)行分析,并輸出反相的目標(biāo)聲信號(hào)至揚(yáng)聲器,以抵消殘余噪聲信號(hào)。
本發(fā)明解決技術(shù)問題還提供如下技術(shù)方案:基于上述主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)還包括坦克乘員頭盔主體,所述模糊控制器包括左耳模糊控制器、右耳模糊控制器,分別執(zhí)行左、右耳的信號(hào)分析及降噪模式輸出。
可選的,還包括電源、主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)開關(guān),所述電源向模糊控制器供電,主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)開關(guān)分別位于電源與主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)之間;所述參考麥克風(fēng)、誤差麥克風(fēng)與揚(yáng)聲器集成于左耳耳罩和右耳耳罩中;所述主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)開關(guān)集成于左耳耳罩中;所述模糊控制器和電源集成在頭盔正后方;所述頭盔為三腔單墊式頭盔,坦克乘員佩戴該頭盔時(shí),由揚(yáng)聲器鼓面、耳罩墊、坦克乘員耳部構(gòu)成密閉的腔體,為殘余噪聲控制區(qū);由揚(yáng)聲器背面和耳罩外殼形成密閉的腔體,為噪聲參考區(qū)域1;由耳罩外殼、頭盔主體、坦克乘員頭部構(gòu)成密閉的腔體,為噪聲參考區(qū)域2。
本發(fā)明具有如下有益效果:
1.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng),對(duì)2000hz以下的噪聲具有明顯的降噪效果,其中,對(duì)1000hz以下低頻噪聲的降噪效果尤為顯著;
2.基于自適應(yīng)fx-rbf網(wǎng)訓(xùn)練算法進(jìn)行學(xué)習(xí)率的自動(dòng)調(diào)節(jié),在確保系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時(shí),提高了算法收斂速度和學(xué)習(xí)精度;
3.基于自適應(yīng)fx-rbf算法進(jìn)行反向目標(biāo)聲信號(hào)的重構(gòu),在解決抗噪聲源時(shí)滯問題的同時(shí),有效提高了降噪效果。
4.左、右耳分別使用獨(dú)立的模糊控制器進(jìn)行信號(hào)分析及噪聲控制模式輸出,大大縮減了控制器的計(jì)算量,在一定程度上可加快降噪速度。
附圖說明
圖1為本發(fā)明的所述一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制方法的實(shí)施例示意圖;
圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的模糊控制器模型圖;
圖3為本發(fā)明的所述一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)的實(shí)施例示意圖;
圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的坦克頭盔結(jié)構(gòu)示意圖;
圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的坦克頭盔右耳耳罩示意圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合實(shí)施例及附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步闡述。
如在說明書及權(quán)利要求當(dāng)中使用了某些詞匯來指稱特定組件。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)可理解,硬件制造商可能會(huì)用不同名詞來稱呼同一個(gè)組件。本說明書及權(quán)利要求并不以名稱的差異來作為區(qū)分組件的方式,而是以組件在功能上的差異來作為區(qū)分的準(zhǔn)則。如在通篇說明書及權(quán)利要求當(dāng)中所提及的“包含”為一開放式用語,故應(yīng)解釋成“包含但不限定于”?!按笾隆笔侵冈诳山邮盏恼`差范圍內(nèi),本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠在一定誤差范圍內(nèi)解決所述技術(shù)問題,基本達(dá)到所述技術(shù)效果。此外,“耦接”一詞在此包含任何直接及間接的電性耦接手段。因此,若文中描述一第一裝置耦接于一第二裝置,則代表所述第一裝置可直接電性耦接于所述第二裝置,或通過其他裝置或耦接手段間接地電性耦接至所述第二裝置。說明書后續(xù)描述為實(shí)施本申請(qǐng)的較佳實(shí)施方式,然所述描述乃以說明本申請(qǐng)的一般原則為目的,并非用以限定本申請(qǐng)的范圍。本申請(qǐng)的保護(hù)范圍當(dāng)視所附權(quán)利要求所界定者為準(zhǔn)。
實(shí)施例1
本實(shí)施例提供了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制方法。參見圖1所示為本申請(qǐng)中基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制方法的具體實(shí)施例,本實(shí)施例中步驟包括:
步驟101:參考麥克風(fēng)采集參考區(qū)域的參考噪聲信號(hào),作為參考信號(hào),并輸出至模糊控制器;
步驟102:誤差麥克風(fēng)采集噪聲控制區(qū)域的殘余噪聲信號(hào),作為誤差信號(hào),并輸出至模糊控制器;
步驟103:模糊控制器基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)濾波rbf(filter-xradialbasisfunction,以下簡(jiǎn)稱fx-rbf),對(duì)所述參考信號(hào)和所述誤差信號(hào)進(jìn)行分析,并輸出反相的目標(biāo)聲信號(hào)至揚(yáng)聲器。
其中,所述模糊控制器為兩個(gè)獨(dú)立的模糊控制器,分別對(duì)各自接收到的參考信號(hào)和誤差信號(hào)信號(hào)進(jìn)行分析,并輸出反相的目標(biāo)聲信號(hào)至揚(yáng)聲器,以抵消殘余噪聲信號(hào)。
圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的模糊控制器模型圖。本發(fā)明提供的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制方法主要包括:基于聲系統(tǒng)固有的非線性特性,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入模糊控制,組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)輸入輸出樣本,通過利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法,自動(dòng)設(shè)計(jì)和調(diào)整模糊系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能,提高了主動(dòng)噪聲控制的準(zhǔn)確度及降噪量;其中x(n)為系統(tǒng)參考噪聲信號(hào),e(n)為殘余噪聲信號(hào),y(n)為控制器輸出信號(hào)。
如圖所示,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中處理單元的類型分為三類:輸入層、輸出層、隱含層;
輸入層:接受外部的噪聲源信號(hào)與數(shù)據(jù);本發(fā)明中的輸入層信號(hào)為“加入延遲環(huán)節(jié)的參考信號(hào)輸入矢量”;
輸出層:實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)處理結(jié)果的輸出;在本發(fā)明中,是“將最優(yōu)噪聲控制模式輸出至揚(yáng)聲器,驅(qū)動(dòng)其發(fā)出對(duì)應(yīng)的目標(biāo)聲信號(hào)”;
隱含層:對(duì)輸入矢量進(jìn)行變換,處于輸入與輸出層之間,不被系統(tǒng)外部觀察的處理單元;在本發(fā)明中,是“將低維的參考信號(hào)輸入矢量變換至高維空間,實(shí)現(xiàn)聲系統(tǒng)的線性問題在高維空間中的線性可分”。
自適應(yīng)fx-rbf網(wǎng)訓(xùn)練算法包括:基于模糊c-均值聚類對(duì)參考噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分;基于近似梯度下降法自適應(yīng)減少每次迭代的計(jì)算步長(zhǎng),并動(dòng)態(tài)調(diào)整最小均方差算法的學(xué)習(xí)速率。
上述基于模糊c-均值聚類對(duì)參考噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分的步驟包括:
使用高斯函數(shù)作為算法的基函數(shù),在確定適合實(shí)際噪聲情況的最佳聚類個(gè)數(shù)c和最佳權(quán)重因子m后,對(duì)隱含層的中心向量進(jìn)行學(xué)習(xí),直到中心向量不再變化或小于預(yù)設(shè)閾值,并計(jì)算高斯函數(shù)方差。
上述基于近似梯度下降法自適應(yīng)減少每次迭代的計(jì)算步長(zhǎng),并動(dòng)態(tài)調(diào)整最小均方差算法的學(xué)習(xí)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(yīng)減少每次迭代的計(jì)算步長(zhǎng),并動(dòng)態(tài)調(diào)整最小均方差算法的學(xué)習(xí)速率,更高效的加快了算法的收斂速度;
然后初始化隱含層到輸出層的每個(gè)權(quán)值,再利用公式
式中α為學(xué)習(xí)速率,δe為訓(xùn)練前后的誤差,β為自適應(yīng)調(diào)整步長(zhǎng),w為隱含層到輸出層的權(quán)值,y0(n)為目標(biāo)輸出值,y(n)為實(shí)際輸出值。
其中,所述自適應(yīng)fx-rbf網(wǎng)訓(xùn)練算法還包括:對(duì)時(shí)滯信號(hào)的幅值和相位進(jìn)行分析,重構(gòu)反相目標(biāo)聲信號(hào)后輸出至揚(yáng)聲器,所述時(shí)滯信號(hào)指的是參考信號(hào)x(t)在傳播至待消聲點(diǎn)的路徑中,由于時(shí)間延遲而產(chǎn)生的信號(hào)y(t);時(shí)滯信號(hào)與參考信號(hào)的關(guān)系:y(t)=x(t)-x(t-t0),其中,x(t)為參考信號(hào),y(t)為時(shí)滯信號(hào),t0為遲滯時(shí)間。
實(shí)施例2
為了使本發(fā)明描述更明確和詳細(xì),同時(shí)便于技術(shù)人員理解,本實(shí)施例提供一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng),參見圖2所示為本申請(qǐng)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)的具體示意圖。
一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng),包括:模糊控制器、參考麥克風(fēng)、誤差麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器,其中:
所述參考麥克風(fēng),用于采集參考區(qū)域的參考噪聲信號(hào),作為參考信號(hào),并輸出至模糊控制器;
所述誤差麥克風(fēng),用于采集噪聲控制區(qū)域的殘余噪聲信號(hào),作為誤差信號(hào),并輸出至模糊控制器;以及
所述模糊控制器與所述參考麥克風(fēng)及所述誤差麥克風(fēng)耦接,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)fx-rbf網(wǎng)訓(xùn)練算法,對(duì)所述參考信號(hào)和所述誤差信號(hào)進(jìn)行分析,并輸出反相的目標(biāo)聲信號(hào)至揚(yáng)聲器。
其中,所述模糊控制器為兩個(gè)獨(dú)立的模糊控制器,分別對(duì)各自接收到的參考信號(hào)和誤差信號(hào)信號(hào)進(jìn)行分析,并輸出反相的目標(biāo)聲信號(hào)至揚(yáng)聲器,以抵消殘余噪聲信號(hào)。
實(shí)施例3
為了使本發(fā)明描述更明確和詳細(xì),同時(shí)便于技術(shù)人員理解,本實(shí)施例提供一種使用實(shí)施例2所述的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)的坦克頭盔,詳見圖3所示的坦克頭盔示意圖,實(shí)施例2中的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)還包括坦克乘員頭盔主體,在頭盔表面安裝多個(gè)微型傳聲器,用于采集噪聲參考區(qū)域中的噪聲,作為參考信號(hào),圖中ref.l和ref.r分別為左右耳罩的參考傳聲器(如參考麥克風(fēng));在耳罩與人耳所形成的殘余噪聲控制區(qū)中安裝誤差傳聲器(如誤差麥克風(fēng)),用于采集殘余噪聲,作為誤差信號(hào),圖中err.l和err.r分別為左右誤差傳聲器;在耳罩中安裝揚(yáng)聲器,用于通過輸出目標(biāo)聲信號(hào),與噪聲控制區(qū)域內(nèi)的噪聲信號(hào)相疊加,圖中mic.l和mic.r分別為左右揚(yáng)聲器;將參考信號(hào)與誤差信號(hào)輸入至左、右耳對(duì)應(yīng)的模糊控制器,經(jīng)過分析處理后,分別執(zhí)行左、右耳的信號(hào)分析及降噪模式,輸出最優(yōu)的噪聲控制模式至揚(yáng)聲器;通過操作主動(dòng)降噪系統(tǒng)開關(guān),可控制主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)開始工作、停止工作。
其中,坦克頭盔,還包括:電源、主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)開關(guān),所述電源向模糊控制器供電,主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)開關(guān)分別位于電源與主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)之間。
其中,所述參考麥克風(fēng)、誤差麥克風(fēng)與揚(yáng)聲器集成于左耳耳罩和右耳耳罩中;所述主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)開關(guān)集成于左耳耳罩中;所述模糊控制器和電源集成在頭盔正后方。
其中,所述頭盔為三腔單墊式頭盔,坦克乘員佩戴該頭盔時(shí),由揚(yáng)聲器鼓面、耳罩墊、坦克乘員耳部構(gòu)成密閉的腔體,為殘余噪聲控制區(qū);由揚(yáng)聲器背面和耳罩外殼形成密閉的腔體,為噪聲參考區(qū)域1;由耳罩外殼、頭盔主體、坦克乘員頭部構(gòu)成密閉的腔體,為噪聲參考區(qū)域2。基于赫姆霍茲諧振腔原理,利用三層共振腔體中的諧振阻尼作用,有效改善了聲衰減特性,對(duì)中高頻頻率范圍內(nèi)的噪聲具有較好的隔聲能力。
另,參考圖5,其為本發(fā)明的坦克頭盔右耳耳罩示意圖。使用具有一定彈性的材料作為耳罩外殼的主材料,在耳罩內(nèi)部填充吸聲系數(shù)較高的海綿,并在外面蒙上柔軟的絨布,增加了佩戴者的舒適度;繞耳式耳罩墊的大小和形狀,均根據(jù)人耳外耳道的特征設(shè)計(jì)而成,與佩戴者耳部形成密閉的空間,有效防止外界噪聲的進(jìn)入;考慮到頭盔的隔震需求,集成式頭盔使用彈性支撐將耳罩與頭盔主體連接,在頭盔受到外力作用時(shí),有效降低佩戴者頭部的不舒適感。
采用樹脂材料、碳纖維、多孔材料薄膜等作為頭盔主體材料,在保持頭盔堅(jiān)固的同時(shí)減輕了頭盔重量,有效降低了頭盔對(duì)頭頂?shù)膲浩雀?,此外,還隔離了外部高頻范圍內(nèi)噪聲;耳罩采用的彈性材料、海綿、絨布均屬于吸聲材料,也在一定程度上能夠降低了頭盔內(nèi)的噪聲。
綜上所述,本發(fā)明提供的一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制方法、系統(tǒng)及坦克頭盔,與現(xiàn)有技術(shù)相比,具有以下有益效果:
1.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng),對(duì)2000hz以下的噪聲具有明顯的降噪效果,其中,對(duì)1000hz以下低頻噪聲的降噪效果尤為顯著;本發(fā)明所提供的坦克頭盔,能夠?qū)崿F(xiàn)坦克駕駛艙內(nèi)高中低頻噪聲的主動(dòng)控制;
2.基于自適應(yīng)fx-rbf網(wǎng)訓(xùn)練算法進(jìn)行學(xué)習(xí)率的自動(dòng)調(diào)節(jié),在確保系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時(shí),提高了算法收斂速度和學(xué)習(xí)精度;
3.基于自適應(yīng)fx-rbf算法對(duì)時(shí)滯噪聲進(jìn)行直接控制,有效解決了抗噪聲源時(shí)滯問題,并提高了降噪效果。
4.左、右耳分別使用獨(dú)立的模糊控制器進(jìn)行信號(hào)分析及噪聲控制模式輸出,大大縮減了控制器的計(jì)算量,在一定程度上可加快降噪速度。
以上實(shí)施例的先后順序僅為便于描述,不代表實(shí)施例的優(yōu)劣。
最后應(yīng)說明的是:以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案,而非對(duì)其限制;盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明,本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改,或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換;而這些修改或者替換,并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。