JP3467830B2 - Method for determining convergence coefficient of adaptive control device, active noise control device, and active vibration control device - Google Patents
Method for determining convergence coefficient of adaptive control device, active noise control device, and active vibration control deviceInfo
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、制御対象の振る舞い
が未知である場合或いは変動する場合であっても制御が
可能な適応制御装置、及び騒音源又は振動源から伝達さ
れる周期的な騒音又は振動に制御音又は制御振動を干渉
させることにより騒音又は振動の低減を図る能動型騒音
制御装置,能動型振動制御装置に関し、特に、制御音源
や制御振動源を駆動する駆動信号を生成するフィルタ係
数可変の適応ディジタルフィルタと、この適応ディジタ
ルフィルタのフィルタ係数を確率勾配アルゴリズムに応
じて更新する適応処理手段とを備えた装置において、そ
の確率勾配アルゴリズムに用いられる収束係数を、制御
を実行する上で適切な値に且つ熟練者でなくても容易に
決定できるようにしたものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an adaptive control device capable of controlling even if the behavior of a controlled object is unknown or fluctuates, and a noise source or periodic noise transmitted from the vibration source. Alternatively, the present invention relates to an active noise control device and an active vibration control device for reducing noise or vibration by interfering control sound or control vibration with vibration, and particularly to a filter that generates a drive signal for driving a control sound source or a control vibration source. In an apparatus provided with an adaptive digital filter with variable coefficient and an adaptive processing means for updating the filter coefficient of this adaptive digital filter according to a stochastic gradient algorithm, the convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm is controlled. The value can be easily determined even by an unskilled person.
【0002】[0002]
【従来の技術】この種の従来の装置として、英国特許第
2149614号や特表平1−501344号に記載の
ものがある。これら従来の装置は、航空機の客室やこれ
に類する閉空間に適用される騒音低減装置であって、閉
空間の外部に位置するエンジン等の単一の騒音源は、基
本周波数f0 及びその高調波f1 〜fn を含む騒音を発
生するという条件の下において作動するものである。2. Description of the Related Art As a conventional apparatus of this type, there are those described in British Patent No. 2149614 and Japanese Patent Publication No. 1-501344. These conventional devices are noise reduction devices applied to aircraft cabins and similar closed spaces, and a single noise source such as an engine located outside the closed space has a fundamental frequency f 0 and its harmonics. It operates under the condition that noise including the waves f 1 to f n is generated.
【0003】具体的には、閉空間内の複数の位置に設置
され音圧を検出するマイクロフォンと、その閉空間に制
御音を発生する複数のラウドスピーカとを備え、騒音源
の周波数f0 〜fn 成分に基づき、それら周波数f0 〜
fn 成分と逆位相の信号でラウドスピーカを駆動させ、
もって閉空間に伝達される騒音と逆位相の制御音をラウ
ドスピーカから発生させて騒音を打ち消している。[0003] More specifically, includes a microphone for detecting a plurality of the installed sound pressure to a location within the closed space, and a plurality of loudspeakers for generating a control sound to the closed space, the frequency f 0 of the noise source - Based on the f n component, those frequencies f 0 ~
The loudspeaker is driven by a signal having a phase opposite to that of the f n component,
Therefore, a control sound having a phase opposite to that of the noise transmitted to the closed space is generated from the loudspeaker to cancel the noise.
【0004】そして、ラウドスピーカから発せられる制
御音の生成方法として、PROCEEDINGS OF THE IEEE,VOL.
63 PAGE 1692,1975,“ADAPTIVE NOISE CANCELLATION :
PRINCIPLES AND APPLICATIONS ”で述べられている‘WI
DROW LMS’アルゴリズムを多チャンネルに展開したアル
ゴリズムを適用している。その内容は、上記特許の発明
者による論文、“A MULTIPLE ERROR LMS ALGORITHM AND
ITS APPLICATION TOTHE ACTIVE CONTROL OF SOUND AND
VIBRATION ”,IEEE TRANS.ACOUST.,SPEECH,SIGNAL PRO
CESSING,VOL.ASSP −35,PP.1423−1434,1987 にも述べ
られている。Then, as a method of generating the control sound emitted from the loudspeaker, PROCEEDINGS OF THE IEEE, VOL.
63 PAGE 1692,1975, “ADAPTIVE NOISE CANCELLATION:
PRINCIPLES AND APPLICATIONS ”
An algorithm that applies the DROW LMS 'algorithm to multiple channels is applied. The content of the paper is "A MULTIPLE ERROR LMS ALGORITHM AND
ITS APPLICATION TOTHE ACTIVE CONTROL OF SOUND AND
VIBRATION ”, IEEE TRANS.ACOUST., SPEECH, SIGNAL PRO
CESSING, VOL.ASSP −35, PP. 1423−1434, 1987.
【0005】即ち、LMSアルゴリズムは、適応ディジ
タルフィルタのフィルタ係数を更新するのに好適なアル
ゴリズムの一つであって、例えばいわゆるFilter
ed−X LMSアルゴリズムにあっては、ラウドスピ
ーカからマイクロフォンまでの伝達関数をモデル化した
伝達関数フィルタを全てのラウドスピーカとマイクロフ
ォンとの組み合わせについて設定し、騒音源の騒音発生
状態を表す基準信号をそのフィルタで処理した値と各マ
イクロフォンが検出した残留騒音とに基づいた所定の評
価関数の値が低減するように、各ラウドスピーカ毎に設
けられたフィルタ係数可変の適応ディジタルフィルタの
フィルタ係数を更新している。That is, the LMS algorithm is one of the algorithms suitable for updating the filter coefficient of the adaptive digital filter, and is, for example, a so-called Filter.
In the ed-X LMS algorithm, a transfer function filter that models the transfer function from the loudspeaker to the microphone is set for all combinations of the loudspeaker and the microphone, and a reference signal representing the noise generation state of the noise source is set. Update the filter coefficient of the adaptive digital filter with variable filter coefficient provided for each loudspeaker so that the value of the predetermined evaluation function based on the value processed by the filter and the residual noise detected by each microphone is reduced. is doing.
【0006】ここで、LMSアルゴリズム(特に、Fi
ltered−X LMSアルゴリズム)について具体
的に説明する。なお、ここでは、制御空間内に伝達され
る騒音の低減を図る能動型騒音制御装置を例に説明す
る。即ち、想定する能動型騒音制御装置は、騒音源から
周期的な騒音が伝達される制御空間内に制御音を発生可
能な複数M個のラウドスピーカと、制御空間内に残留す
る残留騒音の音圧を測定し残留騒音信号el (l=1,
2,…,L)として出力する複数L個のマイクロフォン
と、周期的な騒音を発する騒音源の騒音発生状態を検出
しその発生状態を表す基準信号xを生成する基準信号生
成部と、その基準信号xをフィルタ処理して各ラウドス
ピーカを駆動するための駆動信号ym(m=1,2,
…,M)を生成し各ラウドスピーカに出力するフィルタ
係数可変のM個の適応ディジタルフィルタWm と、基準
信号x及び残留騒音信号el に基づきLMSアルゴリズ
ムに従って適応ディジタルフィルタWm の各フィルタ係
数Wmi(i=0,1,…,I−1:Iは適応ディジタル
フィルタWm のタップ数)を逐次更新するフィルタ係数
更新部と、を有している。なお、適応ディジタルフィル
タWm やフィルタ係数更新部は、実際にはマイクロコン
ピュータ内のプログラムによって実現される。Here, the LMS algorithm (in particular, Fi
tered-X LMS algorithm) will be specifically described. Note that, here, an active noise control device for reducing noise transmitted to the control space will be described as an example. That is, the assumed active noise control device includes a plurality of M loudspeakers capable of generating a control sound in a control space to which periodic noise is transmitted from a noise source, and a residual noise sound remaining in the control space. The pressure is measured and the residual noise signal e l (l = 1,
2, ..., L), a plurality of L microphones, a reference signal generation unit that detects a noise generation state of a noise source that periodically emits noise, and generates a reference signal x that represents the generation state, and a reference signal generation unit. The drive signal y m (m = 1, 2 ,,) for filtering each signal x to drive each loudspeaker
, M) and outputs them to each loudspeaker. M adaptive digital filters W m with variable filter coefficients and each filter coefficient of the adaptive digital filter W m according to the LMS algorithm based on the reference signal x and the residual noise signal e l. W mi (i = 0,1, ... , I-1: I is the number of taps of the adaptive digital filter W m) and a, a filter coefficient updating unit for sequentially updating. The adaptive digital filter W m and the filter coefficient updating unit are actually realized by a program in the microcomputer.
【0007】そして、ラウドスピーカから制御音が発生
していない(つまり、騒音低減制御を実行していない)
時のl番目のマイクロフォンが検出した残留騒音信号
(つまり、騒音源から伝達されている騒音)をep
l (n)、m番目のラウドスピーカとl番目のマイクロ
フォンとの間の伝達関数を有限インパルス応答型フィル
タの形でモデル化したディジタルフィルタである伝達関
数フィルタをC^lm、伝達関数フィルタC^lmのj番目
(j=0,1,2,…,J−1:Jは伝達関数フィルタ
C^lmのタップ数)のフィルタ係数をC^lmj とする
と、Then, no control sound is generated from the loudspeaker (that is, noise reduction control is not executed).
The residual noise signal detected by the l-th microphone (that is, the noise transmitted from the noise source) is ep
l (n), a transfer function filter which is a digital filter obtained by modeling the transfer function between the mth loudspeaker and the lth microphone in the form of a finite impulse response filter, C ^ lm , and the transfer function filter C ^. lm j-th (j = 0,1,2, ..., J -1: J is the number of taps of the transfer function filter C ^ lm) when the filter coefficients of the C ^ LMJ,
【0008】[0008]
【数1】 [Equation 1]
【0009】……(1)
が成立する。なお、(n)がつく項は、いずれもサンプ
リング時刻nにおけるサンプル値を表す。上記(1)式
中、右辺の「ΣWmix(n−j−i)」の項は適応ディ
ジタルフィルタWm に基準信号x(n)を入力した時の
出力である駆動信号ym (n)を表し、「ΣC^
lmj {ΣWmix(n−j−i)}」の項はm番目のラウ
ドスピーカに入力された駆動信号ym (n)がそこから
制御音として空間に出力され伝達関数C^lmを経てl番
目のマイクロフォンに到達した時の信号を表し、さら
に、「ΣΣC^lmj {ΣWmix(n−j−i)}」の項
はl番目のマイクロフォンへ到達した信号を足し合わせ
ているから、l番目のマイクロフォンに到達する制御音
の総和を表している。(1) is established. Note that the terms with (n) all represent sample values at the sampling time n. In the above (1), the right side "ΣW mi x (n-j- i) " term of which is the output when the input of the reference signal x (n) to the adaptive digital filter W m drive signals y m (n ), "ΣC ^
lmj term {ΣW mi x (n-j -i)} "is through the m-th input to the loudspeaker drive signal y m (n) is outputted to the space as a control sound from which the transfer function C ^ lm represents a signal when it reaches the l-th microphone, furthermore, since the "ΣΣC ^ lmj {ΣW mi x ( n-j-i)} " is adding the signal arriving to the l-th microphone, It represents the total sum of control sounds that reach the l-th microphone.
【0010】次いで、評価関数Jeを、Then, the evaluation function Je is
【0011】[0011]
【数2】 [Equation 2]
【0012】……(2)
と定義する。そして、評価関数Je(即ち、残留騒音の
2乗和)を最小にするフィルタ係数Wmiを求めるのがL
MSアルゴリズムであり、具体的には、評価関数Jeを
各フィルタ係数Wmiについて偏微分した値(∂Je/∂
Wmi)で、フィルタ係数Wmiを更新する。It is defined as (2). Then, it is L to obtain the filter coefficient W mi that minimizes the evaluation function Je (that is, the sum of squares of residual noise).
This is an MS algorithm, and specifically, a value (∂Je / ∂Je obtained by partially differentiating the evaluation function Je with respect to each filter coefficient W mi.
W mi ) to update the filter coefficient W mi .
【0013】そこで、上記(2)式より、Therefore, from the above equation (2),
【0014】[0014]
【数3】 [Equation 3]
【0015】……(3) となるが、上記(1)式より、(3) From equation (1) above,
【0016】[0016]
【数4】 [Equation 4]
【0017】……(4)
となるから、この(4)式の右辺をrlm(n−i)とお
けば、フィルタ係数の更新は、下記の(5)式のように
なる。.. (4) Therefore, if the right side of the equation (4) is set to r lm (n−i), the filter coefficient is updated by the following equation (5).
【0018】[0018]
【数5】 [Equation 5]
【0019】……(5)
ここで、係数αは、収束係数と呼ばれる係数であって、
フィルタが最適に収束する速度や、その安定性に関与す
る。即ち、上記(5)式からも判るように、このLMS
アルゴリズムにあっては、瞬間的な残留騒音信号e
l (n)をそのまま用いてフィルタ係数Wmiを更新して
いくアルゴリズムであるから、上記(3)式で表される
個々の更新演算における各フィルタ係数Wmiの更新方向
(勾配)が必ずしも正確に最適点を向いているとは限ら
ない。なお、最適点とは、上記(2)式で表される評価
関数Jeを最小にできるフィルタ係数Wmiの値である。(5) Here, the coefficient α is a coefficient called a convergence coefficient, and
It is related to the speed at which the filter converges optimally and its stability. That is, as can be seen from the above formula (5), this LMS
In the algorithm, the instantaneous residual noise signal e
Since this is an algorithm for updating the filter coefficient W mi using l (n) as it is, the update direction (gradient) of each filter coefficient W mi in each update operation represented by the above formula (3) is not always accurate. It does not always point to the optimum point. The optimum point is the value of the filter coefficient W mi that can minimize the evaluation function Je represented by the above equation (2).
【0020】しかし、更新演算の回数を多くすれば誤差
の総和は限りなく零に近づくはずであるから、収束係数
αを1≫α>0という範囲内で設定することにより、制
御の発散等を招くことなく、適応ディジタルフィルタW
m のフィルタ係数Wmiを最適点に収束させることができ
るのである。このように、LMSアルゴリズムは、恰も
上記(3)式で表される勾配の曲面(このような曲面を
“誤差曲面”という)を少しずつ下りながら最終的に最
適点を見つけ出すというアルゴリズムであり、適応制御
装置に好適な確率勾配アルゴリズムの代表的なアルゴリ
ズムとして広く利用されている。However, if the number of update operations is increased, the sum of the errors should approach zero infinitely. Therefore, by setting the convergence coefficient α within the range of 1 >>α> 0, the divergence of control, etc. Adaptive digital filter W without inviting
The filter coefficient W mi of m can be converged to the optimum point. In this way, the LMS algorithm is an algorithm that finally finds the optimum point while gradually descending a curved surface (such a curved surface is referred to as an “error curved surface”) having a gradient represented by the above formula (3). It is widely used as a representative algorithm of the stochastic gradient algorithm suitable for the adaptive control device.
【0021】[0021]
【発明が解決しようとする課題】上述したLMSアルゴ
リズムのような確率勾配アルゴリズムにあっては、制御
の収束性と安定性を保証するためには、収束係数αをど
の程度の大きさに設定するかが重要な課題である。収束
係数αが大きいと、各更新演算毎の更新量が大きくなる
から、それだけ素早い収束が可能となるが、発散してし
まう可能性も大きくなってしまう。逆に収束係数が小さ
いと、各更新演算毎の更新量が小さくなるから、発散の
可能性は小さくなるが、最適値に収束するまでに長時間
を要してしまうことになる。In a stochastic gradient algorithm such as the LMS algorithm described above, in order to guarantee the convergence and stability of control, the convergence coefficient α is set to what size. Is an important issue. If the convergence coefficient α is large, the amount of update for each update operation is large, so that quick convergence is possible, but the possibility of divergence also increases. On the other hand, if the convergence coefficient is small, the update amount for each update operation is small, so the possibility of divergence is small, but it takes a long time to converge to the optimum value.
【0022】しかしながら、最適な収束係数αを決定す
るための具体的な方法は確立されておらず、熟練者が経
験やシミュレーションに基づいて試行錯誤して決定して
いるのが現状である。そして、収束係数αを決定する際
には、ラウドスピーカやマイクロフォン等の機器の特性
の経時劣化や製造バラツキを考慮して発散を招かないよ
うに決定しなければならないから、多大な工数を要して
しまう。特に、ラウドスピーカやマイクロフォン等の特
性は収束係数αを決定するために重要な要因となるので
あるが、その特性のバラツキを随時確認しつつ収束係数
αを決定しなければならないため、歩留りが悪く製造コ
スト高の大きな原因となっていたし、特性のバラツキが
小さいラウドスピーカやマイクロフォンを用いることと
しても、それでは機器自体が高価になってしまい、やは
り製造コスト高を招いてしまうから有効な解決策にはな
らない。However, a specific method for determining the optimum convergence coefficient α has not been established, and it is the current situation that an expert determines it by trial and error based on experience and simulation. When determining the convergence coefficient α, it is necessary to consider the deterioration of the characteristics of devices such as loudspeakers and microphones over time and the manufacturing variations so as not to cause divergence, which requires a lot of man-hours. Will end up. In particular, the characteristics of loudspeakers, microphones, etc. are important factors for determining the convergence coefficient α, but the convergence coefficient α must be determined while checking the variations in the characteristics as needed, so the yield is poor. It was a major cause of high manufacturing cost, and even if a loudspeaker or microphone with small variations in characteristics was used, the equipment itself would be expensive, which would also lead to higher manufacturing costs, so an effective solution. Don't
【0023】本発明は、このような従来の技術が有する
未解決の課題に着目してなされたものであって、確率勾
配アルゴリズムを利用して周期的な騒音,振動の低減を
図る適応制御装置のその確率勾配アルゴリズムに用いら
れる収束係数を、的確に且つ容易に決定できる方法を提
供することを目的とする。また、本発明は、確率勾配ア
ルゴリズムに用いられる収束係数を的確に且つ容易に決
定することができる機能を備えた能動型騒音制御装置及
び能動型振動制御装置を提供することをも目的としてい
る。The present invention has been made by paying attention to the unsolved problem of the conventional technique, and an adaptive control device for reducing periodic noise and vibration by using a stochastic gradient algorithm. It is an object of the present invention to provide a method capable of accurately and easily determining the convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm of. It is also an object of the present invention to provide an active noise control device and an active vibration control device having a function capable of accurately and easily determining the convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm.
【0024】[0024]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項1に係る発明は、騒音源又は振動源から伝達
される周期的な騒音又は振動と干渉する制御音又は制御
振動を発生可能な制御音源又は制御振動源と、前記騒音
源又は振動源における前記周期的な騒音又は振動の発生
状態を表す基準信号を生成する基準信号生成手段と、前
記基準信号をフィルタ処理して前記制御音源又は制御振
動源を駆動する駆動信号を生成するフィルタ係数可変の
適応ディジタルフィルタと、前記干渉後の残留騒音又は
残留振動を検出し残留騒音信号又は残留振動信号として
出力する残留騒音検出手段又は残留振動検出手段と、前
記基準信号及び前記残留騒音信号又は残留振動信号に基
づき前記干渉後の騒音又は振動が低減するように確率勾
配アルゴリズムに従って前記適応ディジタルフィルタの
フィルタ係数を更新する適応処理手段と、を備えた適応
制御装置の前記確率勾配アルゴリズムに用いられる収束
係数の決定方法であって、前記騒音源又は振動源からは
前記周期的な騒音又は振動を一定周波数で発生させ且つ
前記制御音源又は前記制御振動源からは前記制御音又は
制御振動を発生させない状況とし、前記一定周波数から
僅かにずれた周波数の仮基準信号を前記適応処理手段に
供給して前記適応ディジタルフィルタのフィルタ係数を
更新する処理を逐次実行させ、そのフィルタ係数の更新
量を決める勾配のうち最も急峻な勾配を求め、その最も
急峻な勾配と、前記残留騒音信号又は残留振動信号とに
基づいて、前記収束係数を決定することとした。In order to achieve the above object, the invention according to claim 1 generates a control sound or control vibration that interferes with periodic noise or vibration transmitted from a noise source or a vibration source. A controllable sound source or a controllable vibration source, a reference signal generating means for generating a reference signal representing a generation state of the periodic noise or vibration in the noise source or the vibration source, and the control by filtering the reference signal. An adaptive digital filter having a variable filter coefficient for generating a drive signal for driving a sound source or a controlled vibration source, and residual noise detection means or residual for detecting residual noise or residual vibration after the interference and outputting it as a residual noise signal or residual vibration signal Vibration detection means and a stochastic gradient algorithm to reduce the noise or vibration after the interference based on the reference signal and the residual noise signal or residual vibration signal. A method of determining a convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm of an adaptive control device, comprising: adaptive processing means for updating the filter coefficient of the adaptive digital filter. Noise or vibration is generated at a constant frequency and the control sound or control vibration is not generated from the control sound source or the control vibration source, and the temporary reference signal having a frequency slightly deviated from the constant frequency is applied to the adaptive reference signal. The steepest gradient among the gradients that determines the update amount of the filter coefficient is obtained by sequentially performing the processing of supplying the processing means to update the filter coefficient of the adaptive digital filter, and the steepest gradient and the residual noise. The convergence coefficient is determined based on the signal or the residual vibration signal.
【0025】また、請求項2に係る発明は、上記請求項
1に係る発明である適応制御装置の収束係数決定方法に
おいて、前記仮基準信号に応じて逐次実行されるフィル
タ係数を更新する連続した複数回の処理における前記勾
配の平均値を演算し、その平均値の中から前記最も急峻
な勾配を求めることとした。そして、請求項3に係る発
明は、上記請求項1又は請求項2に係る発明である適応
制御装置の収束係数決定方法において、前記残留騒音信
号又は残留振動信号に基づいて前記適応ディジタルフィ
ルタのフィルタ係数の最適値を演算し、その最適値を前
記最も急峻な勾配で除算し、その除算結果に安全率を乗
じて収束係数を決定することとした。According to a second aspect of the present invention, in the convergence coefficient determination method of the adaptive control device according to the first aspect of the present invention, the filter coefficient that is sequentially executed according to the temporary reference signal is updated continuously. The average value of the gradient in a plurality of processes is calculated, and the steepest gradient is determined from the average value. The invention according to claim 3 is the convergence coefficient determination method for an adaptive control device according to claim 1 or 2, wherein the filter of the adaptive digital filter is based on the residual noise signal or the residual vibration signal. The optimum value of the coefficient is calculated, the optimum value is divided by the steepest gradient, and the result of the division is multiplied by the safety factor to determine the convergence coefficient.
【0026】さらに、請求項4に係る発明は、上記請求
項1〜請求項3に係る発明である適応制御装置の収束係
数決定方法において、前記一定周波数を、問題となる前
記周期的な騒音又は振動の周波数としたものである。一
方、上記目的を達成するために、請求項5に係る発明
は、騒音源から伝達される周期的な騒音と干渉する制御
音を発生可能な制御音源と、前記騒音源における前記周
期的な騒音の発生状態を表す基準信号を生成する基準信
号生成手段と、前記基準信号をフィルタ処理して前記制
御音源を駆動する駆動信号を生成するフィルタ係数可変
の適応ディジタルフィルタと、前記干渉後の残留騒音を
検出し残留騒音信号として出力する残留騒音検出手段
と、前記基準信号及び前記残留騒音信号に基づき前記干
渉後の騒音が低減するように確率勾配アルゴリズムに従
って前記適応ディジタルフィルタのフィルタ係数を更新
する適応処理手段と、を備えた能動型騒音制御装置にお
いて、所定タイミングで且つ所定時間連続して前記騒音
源から前記周期的な騒音を一定周波数で発生させる騒音
源制御手段と、前記所定タイミングで且つ所定時間連続
して前記制御音源から前記制御音を発生させない状態と
する制御音源停止手段と、前記一定周波数から僅かにず
れた周波数の仮基準信号を生成し前記適応処理手段に供
給する仮基準信号生成手段と、前記仮基準信号が供給さ
れている場合に前記適応処理手段によって逐次実行され
る前記適応ディジタルフィルタのフィルタ係数の更新処
理における更新量を決める勾配のうち最も急峻な勾配を
求める最急勾配演算手段と、前記最も急峻な勾配及び前
記残留騒音信号に基づいて前記確率勾配アルゴリズムに
用いられる収束係数を決定する収束係数決定手段と、を
備えた。Further, the invention according to claim 4 is the convergence coefficient determining method for an adaptive control device according to any one of claims 1 to 3, wherein the constant frequency is the periodic noise or It is the frequency of vibration. On the other hand, in order to achieve the above object, the invention according to claim 5 is a control sound source capable of generating a control sound that interferes with a periodic noise transmitted from a noise source, and the periodic noise in the noise source. A reference signal generating means for generating a reference signal indicating the generation state of the signal, an adaptive digital filter having a variable filter coefficient for filtering the reference signal to generate a drive signal for driving the control sound source, and residual noise after the interference. Residual noise detecting means for detecting the noise and outputting it as a residual noise signal, and adaptively updating the filter coefficient of the adaptive digital filter according to a stochastic gradient algorithm so as to reduce the noise after the interference based on the reference signal and the residual noise signal. In the active noise control device including a processing unit, the noise source periodically repeats at a predetermined timing for a predetermined time. Noise source control means for generating a sound at a constant frequency, control sound source stopping means for keeping the control sound from the control sound source at the predetermined timing and for a predetermined time continuously, and a slight deviation from the constant frequency A provisional reference signal generating means for generating a provisional reference signal of a frequency and supplying it to the adaptive processing means, and a filter coefficient of the adaptive digital filter which is sequentially executed by the adaptive processing means when the provisional reference signal is supplied. A steepest gradient calculating means for obtaining the steepest gradient among the gradients that determines the update amount in the updating process, and a convergence coefficient for determining a convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm based on the steepest gradient and the residual noise signal. And a determining means.
【0027】また、請求項6に係る発明は、上記請求項
5に係る発明である能動型騒音制御装置において、前記
最急勾配演算手段は、前記仮基準信号に応じて逐次実行
されるフィルタ係数を更新する連続した複数回の処理に
おける前記勾配の平均値を演算する勾配平均値演算手段
と、その平均値の中で最も急峻な値を前記最も急峻な勾
配とする最急勾配決定手段と、を備えることとした。According to a sixth aspect of the present invention, in the active noise control device according to the fifth aspect of the present invention, the steepest slope computing means sequentially executes filter coefficients according to the temporary reference signal. A gradient average value calculating means for calculating an average value of the gradient in a plurality of continuous processes for updating, and a steepest gradient determining means for making the steepest value among the average values the steepest gradient, It was decided to prepare.
【0028】そして、請求項7に係る発明は、上記請求
項5又は請求項6に係る発明である能動型騒音制御装置
において、前記収束係数決定手段は、前記残留騒音信号
に基づいて前記適応ディジタルフィルタのフィルタ係数
の最適値を演算する最適値演算手段を有し、前記フィル
タ係数の最適値を前記最も急峻な勾配で除算し、その除
算結果に安全率を乗じて収束係数を決定することとし
た。The invention according to claim 7 is the active noise control device according to claim 5 or 6, wherein the convergence coefficient determining means determines the adaptive digital signal based on the residual noise signal. An optimum value calculating means for calculating an optimum value of a filter coefficient of the filter, dividing the optimum value of the filter coefficient by the steepest gradient, and determining a convergence coefficient by multiplying the division result by a safety factor. did.
【0029】さらに、請求項8に係る発明は、上記請求
項5〜請求項7に係る発明である能動型騒音制御装置に
おいて、前記一定周波数を、問題となる前記周期的な騒
音の周波数としたものである。一方、上記目的を達成す
るために、請求項9に係る発明は、振動源から伝達され
る周期的な振動と干渉する制御振動を発生可能な制御振
動源と、前記振動源における前記周期的な振動の発生状
態を表す基準信号を生成する基準信号生成手段と、前記
基準信号をフィルタ処理して前記制御振動源を駆動する
駆動信号を生成するフィルタ係数可変の適応ディジタル
フィルタと、前記干渉後の残留振動を検出し残留振動信
号として出力する残留振動検出手段と、前記基準信号及
び前記残留振動信号に基づき前記干渉後の振動が低減す
るように確率勾配アルゴリズムに従って前記適応ディジ
タルフィルタのフィルタ係数を更新する適応処理手段
と、を備えた能動型振動制御装置において、所定タイミ
ングで且つ所定時間連続して前記振動源から前記周期的
な振動を一定周波数で発生させる振動源制御手段と、前
記所定タイミングで且つ所定時間連続して前記制御振動
源から前記制御振動を発生させない状態とする制御振動
源停止手段と、前記一定周波数から僅かにずれた周波数
の仮基準信号を生成し前記適応処理手段に供給する仮基
準信号生成手段と、前記仮基準信号が供給されている場
合に前記適応処理手段によって逐次実行される前記適応
ディジタルフィルタのフィルタ係数の更新処理における
更新量を決める勾配のうち最も急峻な勾配を求める最急
勾配演算手段と、前記最も急峻な勾配及び前記残留振動
信号に基づいて前記確率勾配アルゴリズムに用いられる
収束係数を決定する収束係数決定手段と、を備えた。Further, the invention according to claim 8 is the active noise control device according to any one of claims 5 to 7, wherein the constant frequency is the frequency of the periodic noise in question. It is a thing. On the other hand, in order to achieve the above object, the invention according to claim 9 is a control vibration source capable of generating a control vibration that interferes with a periodic vibration transmitted from a vibration source, and the periodic vibration in the vibration source. Reference signal generating means for generating a reference signal indicating a vibration generation state, an adaptive digital filter having a variable filter coefficient for filtering the reference signal to generate a drive signal for driving the controlled vibration source, and Residual vibration detecting means for detecting residual vibration and outputting it as a residual vibration signal, and updating the filter coefficient of the adaptive digital filter according to a stochastic gradient algorithm based on the reference signal and the residual vibration signal so as to reduce the vibration after the interference. In the active vibration control device including the adaptive processing means for controlling the vibration from the vibration source continuously at a predetermined timing for a predetermined time. Source control means for generating a specific vibration at a constant frequency, control vibration source stopping means for keeping the control vibration from the control vibration source at the predetermined timing and for a predetermined time continuously, and from the constant frequency Temporary reference signal generating means for generating a temporary reference signal having a slightly deviated frequency and supplying it to the adaptive processing means, and the adaptive digital filter sequentially executed by the adaptive processing means when the temporary reference signal is supplied. Of steepest gradients among the gradients that determine the update amount in the updating process of the filter coefficient, and the convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm based on the steepest gradient and the residual vibration signal. Convergence coefficient determining means for determining.
【0030】また、請求項10に係る発明は、上記請求
項9に係る発明である能動型振動制御装置において、前
記最急勾配演算手段は、前記仮基準信号に応じて逐次実
行されるフィルタ係数を更新する連続した複数回の処理
における前記勾配の平均値を演算する勾配平均値演算手
段と、その平均値の中で最も急峻な値を前記最も急峻な
勾配とする最急勾配決定手段と、を備えることとした。According to a tenth aspect of the invention, in the active vibration control device according to the ninth aspect of the invention, the steepest slope computing means sequentially executes filter coefficients in accordance with the temporary reference signal. A gradient average value calculating means for calculating an average value of the gradient in a plurality of continuous processes for updating, and a steepest gradient determining means for making the steepest value among the average values the steepest gradient, It was decided to prepare.
【0031】そして、請求項11に係る発明は、上記請
求項9又は請求項10に係る発明である能動型振動制御
装置において、前記収束係数決定手段は、前記残留振動
信号に基づいて前記適応ディジタルフィルタのフィルタ
係数の最適値を演算する最適値演算手段を有し、前記フ
ィルタ係数の最適値を前記最も急峻な勾配で除算し、そ
の除算結果に安全率を乗じて収束係数を決定することと
した。The invention according to claim 11 is the active vibration control device according to claim 9 or 10, wherein the convergence coefficient determining means is based on the residual vibration signal. An optimum value calculating means for calculating an optimum value of a filter coefficient of the filter, dividing the optimum value of the filter coefficient by the steepest gradient, and determining a convergence coefficient by multiplying the division result by a safety factor. did.
【0032】さらに、請求項12に係る発明は、上記請
求項9〜請求項11に係る発明である能動型振動制御装
置において、前記一定周波数を、問題となる前記周期的
な振動の周波数とした。Furthermore, the invention according to claim 12 is the active vibration control device according to any one of claims 9 to 11, wherein the constant frequency is the frequency of the periodic vibration in question. .
【0033】[0033]
【作用】請求項1に係る発明のように、騒音源又は振動
源から一定周波数の周期的な騒音又は振動が発生し且つ
制御音源又は制御振動源から制御音又は制御振動が発生
していない状況とすると、残留騒音検出手段又は残留振
動検出手段は、騒音源又は振動源から発せられる周期的
な騒音又は振動のみを検出することになる。つまり、上
述した例であれば、上記(1)式の右辺第1項の成分の
みが残留騒音信号に含まれ、同式の右辺第2項の成分は
残留騒音信号に含まれないことになる。According to the present invention, the noise source or the vibration source generates periodic noise or vibration of a constant frequency, and the control sound source or the control vibration source does not generate the control sound or the control vibration. Then, the residual noise detecting means or the residual vibration detecting means will detect only the periodic noise or vibration emitted from the noise source or the vibration source. That is, in the above example, only the component of the first term on the right side of the above equation (1) is included in the residual noise signal, and the component of the second term on the right side of the equation is not included in the residual noise signal. .
【0034】このような状況において、仮基準信号が適
応処理手段に供給されて適応ディジタルフィルタのフィ
ルタ係数の更新処理が実行されると、仮基準信号の周波
数が騒音又は振動の周波数から僅かにずれている(例え
ば、騒音又は振動の周波数が60Hzであれば、仮基準
信号の周波数を59Hzとするように)ため、騒音又は
振動に対して仮基準信号の位相が徐々にずれていくこと
と等価になる。In such a situation, when the temporary reference signal is supplied to the adaptive processing means to update the filter coefficient of the adaptive digital filter, the frequency of the temporary reference signal slightly deviates from the frequency of noise or vibration. (For example, if the frequency of noise or vibration is 60 Hz, the frequency of the temporary reference signal should be 59 Hz), so it is equivalent to gradually shifting the phase of the temporary reference signal with respect to noise or vibration. become.
【0035】すると、その位相ずれを補償するように適
応ディジタルフィルタの位相特性も徐々に変化しなけれ
ば制御音又は制御振動によって騒音又は振動を打ち消す
ことはできないはずであるから、適応ディジタルフィル
タの位相特性が、仮基準信号の周波数と騒音又は振動の
周波数との間の周波数ずれΔfに応じた時間1/Δfを
一周期として360度変化することになる。Then, unless the phase characteristic of the adaptive digital filter is gradually changed so as to compensate for the phase shift, noise or vibration cannot be canceled by the control sound or control vibration, so the phase of the adaptive digital filter is canceled. The characteristic changes 360 degrees with time 1 / Δf corresponding to the frequency deviation Δf between the frequency of the temporary reference signal and the frequency of noise or vibration as one cycle.
【0036】しかも、LMSアルゴリズムのような確率
勾配アルゴリズムにあっては、上述したような誤差曲面
を下るように最適値に収束していくものであるから、適
応ディジタルフィルタの位相特性が360度変化する過
程において、その誤差曲面の原点(フィルタ係数が全て
零の点)を通る等高線上における全ての勾配が逐次演算
されることになる。例えば、上述した例であれば、上記
(3)式(若しくは、上記(5)式の右辺第2項の{Σ
el (n)rlm(n−i)}に2を乗じた値)で表され
る勾配(∂Je/∂Wmi)が、逐次演算されることにな
る。Moreover, in the stochastic gradient algorithm such as the LMS algorithm, the phase characteristic of the adaptive digital filter changes 360 degrees because it converges to the optimum value so as to go down the error curved surface as described above. In the process of, all gradients on the contour line passing through the origin of the error curved surface (points where the filter coefficients are all zero) are sequentially calculated. For example, in the case of the above-mentioned example, {Σ of the second term on the right side of the above equation (3) (or the above equation (5) is used.
The gradient (∂Je / ∂W mi ) represented by e 1 (n) r lm (n−i)} multiplied by 2 will be sequentially calculated.
【0037】かかる勾配は、適応ディジタルフィルタの
フィルタ係数の更新の方向を決めるものであるが、その
勾配が急峻な程最適点までの距離が短く、逆に勾配が緩
やかな程最適点までの距離は長いはずである。そして、
収束係数αは、最も急峻な勾配(以下、最急勾配と称
す。)を基準に定めるべきである。なぜならば、緩やか
な勾配を基準として大きめの収束係数αを設定すると、
勾配が急峻なところで更新が行われた場合に、制御の発
散を招く可能性が高くなってしまうからである。これに
対して、急峻な勾配を基準として収束係数αを設定した
場合には、勾配が緩やかなところで更新が行われた場合
に最適値に収束するまでに長時間を要することになる
が、そのような不具合は演算処理装置の能力向上により
解決可能であるし、制御の発散防止は最優先の課題だか
らである。The gradient determines the updating direction of the filter coefficient of the adaptive digital filter. The steeper the gradient, the shorter the distance to the optimum point, and the gentler the gradient, the shorter the distance to the optimum point. Should be long. And
The convergence coefficient α should be set based on the steepest gradient (hereinafter referred to as the steepest gradient). This is because if a large convergence coefficient α is set with reference to a gentle gradient,
This is because, if the update is performed at a steep slope, the control is likely to diverge. On the other hand, when the convergence coefficient α is set on the basis of a steep gradient, it takes a long time to converge to the optimum value when updating is performed at a gentle gradient. This is because such a problem can be solved by improving the capacity of the arithmetic processing device, and preventing the divergence of control is a top priority issue.
【0038】一方、このように残留騒音検出手段又は残
留振動検出手段が騒音源又は振動源から発せられる周期
的な騒音又は振動のみを測定している状況では、その残
留騒音検出手段又は残留振動検出手段が出力する残留騒
音信号又は残留振動信号は、騒音又は振動を完全に打ち
消すために必要な制御音又は制御振動の大きさを表すこ
とになり、その残留騒音信号又は残留振動信号から、騒
音又は振動を打ち消すために適応ディジタルフィルタに
必要なパワーの最適値が判る。On the other hand, in such a situation that the residual noise detecting means or the residual vibration detecting means measures only the periodic noise or vibration generated from the noise source or the vibration source, the residual noise detecting means or the residual vibration detecting means is detected. The residual noise signal or residual vibration signal output by the means represents the magnitude of the control sound or control vibration required to completely cancel the noise or vibration. The optimum value of the power required for the adaptive digital filter to cancel the vibration is known.
【0039】適応ディジタルフィルタに必要なパワーの
最適値が判ると、適応ディジタルフィルタの最適点の軌
跡も判る。これは、適応ディジタルフィルタのパワーを
表す式は容易に導き出せるからである。そして、誤差曲
面の等高線の形状は、例えば適応ディジタルフィルタの
タップ数が2の場合には楕円形(タップ数が2よりも大
きい場合には、各次元における楕円に対応する概念の
形)となることが判っており、その楕円の傾きも、騒音
又は振動の周波数fと、サンプリング周波数fS との比
(f/fS )に応じて一義的に決まることが判ってい
る。ちなみに、適応ディジタルフィルタのフィルタ係数
をW0 ,W1 とし、それらフィルタ係数W0 ,W1 を直
交座標として形成されるW0 −W1 平面を考え、横軸を
フィルタ係数W0 (右側が正)、縦軸をフィルタ係数W
1 (上側が正)とした場合には、(f/fS )>(1/
4)であると、第1象限,第3象限方向に長く且つ両軸
に対して45度傾いた楕円となり、(f/fS )<(1
/4)であると、第2象限,第4象限方向に長く且つ両
軸に対して45度傾いた楕円となるのである。When the optimum value of the power required for the adaptive digital filter is known, the locus of the optimum point of the adaptive digital filter is also known. This is because the formula expressing the power of the adaptive digital filter can be easily derived. The shape of the contour line of the error curved surface is, for example, an ellipse when the number of taps of the adaptive digital filter is two (when the number of taps is greater than two, the shape of the concept corresponding to the ellipse in each dimension). It has been found that the inclination of the ellipse is also uniquely determined according to the ratio (f / f S ) of the noise or vibration frequency f to the sampling frequency f S. By the way, considering the filter coefficients of the adaptive digital filter as W 0 and W 1, and considering the W 0 -W 1 plane formed with these filter coefficients W 0 and W 1 as Cartesian coordinates, the horizontal axis represents the filter coefficient W 0 (the right side is Positive), vertical axis is filter coefficient W
When 1 (upper side is positive), (f / f S )> (1 /
4), an ellipse that is long in the first and third quadrant directions and is inclined by 45 degrees with respect to both axes becomes (f / f S ) <(1
/ 4) is an ellipse that is long in the directions of the second and fourth quadrants and is inclined by 45 degrees with respect to both axes.
【0040】さらに、等高線の形状が楕円形(タップ数
が2よりも大きい場合には、各次元における楕円に対応
する概念の形)であれば短径方向が最も傾きが急峻であ
り、その短径方向における最適点は、適応ディジタルフ
ィルタに必要なパワーの最適値と、適応ディジタルフィ
ルタのパワーを表す式と、短径方向においてはW0 =W
1 ((f/fS )<(1/4)の場合)又はW0 =−W
1 ((f/fS )>(1/4))という関係とから求め
ることができ、最適点の値は、各フィルタ係数毎の原点
から最適点までの距離を表している。Further, if the contour line has an elliptical shape (when the number of taps is greater than 2, the shape of the concept corresponding to the ellipse in each dimension), the minor axis has the steepest slope and its shortest length. The optimum point in the radial direction is the optimum value of the power required for the adaptive digital filter, an expression expressing the power of the adaptive digital filter, and W 0 = W in the short radial direction.
1 (when (f / f S ) <(1/4)) or W 0 = −W
1 ((f / f S )> (1/4)), and the optimum point value represents the distance from the origin to the optimum point for each filter coefficient.
【0041】そして、最適点までの距離と最急勾配とが
判り、それらに基づいて収束係数αが決定されると、最
も制御が発散し易い状態(最急勾配のところで更新が行
われた場合)であっても発散を招かないで済む的確な収
束係数αが決定されることになる。次に、請求項2に係
る発明にあっては、仮基準信号に応じたフィルタ係数更
新処理が複数回実行されると、それらの過程で求められ
た更新量を決める勾配の平均値が求められる。そして、
その平均値の中から、収束係数αを決定する際の基礎と
なる最急勾配が求められる。When the distance to the optimum point and the steepest slope are known and the convergence coefficient α is determined based on them, the control is most likely to diverge (when updating is performed at the steepest slope). ), An accurate convergence coefficient α that does not cause divergence is determined. Next, in the invention according to claim 2, when the filter coefficient updating process according to the temporary reference signal is executed a plurality of times, the average value of the gradients that determine the updating amount obtained in those processes is obtained. . And
From the average value, the steepest gradient that is the basis for determining the convergence coefficient α is obtained.
【0042】ここで、LMSアルゴリズム等の確率勾配
アルゴリズムは、上述したように瞬時値としての残留騒
音信号又は残留振動信号の値に基づいてその更新の方向
(勾配)を決めるアルゴリズムであるため、個々の更新
演算において求められる勾配には誤差が含まれている。
そこで、この請求項2に係る発明のように、連続した複
数回の処理における勾配の平均値に基づいて上記請求項
1に係る発明が実行されると、瞬時値としての勾配に含
まれる誤差の影響が小さくなるから、より的確な収束係
数αが決定される。Here, since the stochastic gradient algorithm such as the LMS algorithm is an algorithm for determining the updating direction (gradient) based on the value of the residual noise signal or residual vibration signal as an instantaneous value as described above, An error is included in the gradient obtained in the update calculation of.
Therefore, when the invention according to claim 1 is executed based on the average value of the gradients in a plurality of consecutive processes, as in the invention according to claim 2, the error included in the gradient as an instantaneous value Since the influence is small, a more accurate convergence coefficient α is determined.
【0043】一方、原点から最適点までの距離を表す各
フィルタ係数の最適値W(opt) と、最急勾配(∂Je/
∂Wmi)MAX とが判れば、原点からフィルタ係数の更新
が開始して最も短時間で最適値に収束するためには、収
束係数αは、
α=W(opt) /(∂Je/∂Wmi)MAX ……(6)
という値に設定すればよい。なぜならば、このような収
束係数αであれば、上記(5)式の右辺第2項が最適値
W(opt) に一致するようになるからである。On the other hand, the optimum value W (opt) of each filter coefficient representing the distance from the origin to the optimum point and the steepest gradient (∂Je /
If ∂W mi ) MAX is known, the convergence coefficient α is α = W (opt) / (∂Je / ∂ in order to start updating the filter coefficient from the origin and converge to the optimum value in the shortest time. W mi ) MAX ... (6) may be set. This is because, with such a convergence coefficient α, the second term on the right side of the above equation (5) matches the optimum value W (opt) .
【0044】しかし、最急勾配(∂Je/∂Wmi)MAX
にも上述したように誤差が含まれていることから、上記
(6)式のように収束係数αを決定してしまうと、更新
処理の安定性を欠きやすい。そこで、請求項3に係る発
明であれば、上記(6)式の結果にさらに安全率が乗じ
られて収束係数αが決定されるため、安定した更新処理
を行える収束係数αが決定される。例えば、車両のエン
ジンから車室内に伝達されるエンジン騒音の低減を図る
能動型振動制御装置にあっては、制御が開始した直後か
ら0.1秒程度でフィルタ係数が最適値に収束すればエン
ジン回転速度の変化に追従できることが判っており、サ
ンプリング周波数を1kHzとすれば、100回の更新
演算で最適値に収束すれば充分であるから、上記安全率
は、1/100程度とすればよい。その他の適応制御装
置にあっても、同様の観点から安全率を適宜決定すれば
よい。However, the steepest gradient (∂Je / ∂W mi ) MAX
However, since the error is included as described above, if the convergence coefficient α is determined as in the above equation (6), the stability of the update process is likely to be impaired. Therefore, in the invention according to claim 3, since the convergence factor α is determined by further multiplying the result of the equation (6) by the safety factor, the convergence factor α that enables stable update processing is determined. For example, in an active vibration control device that reduces the engine noise transmitted from the vehicle engine to the vehicle interior, if the filter coefficient converges to the optimum value in about 0.1 seconds immediately after the control is started, It is known that changes in the rotation speed can be followed, and if the sampling frequency is 1 kHz, it is sufficient to converge to an optimum value in 100 update calculations, so the safety factor may be about 1/100. . Even in other adaptive control devices, the safety factor may be appropriately determined from the same viewpoint.
【0045】さらに、請求項4に係る発明にあっては、
収束係数αを決定する際に騒音源又は振動源から発生さ
せる騒音又は振動の周波数を、問題となる騒音又は振動
の周波数(例えば、騒音レベル或いは振動レベルの悪化
を招く周波数,車両であれば乗員に不快感を与えやすい
騒音又は振動の周波数等)としているため、その問題と
なる周波数の騒音又は振動が発生している状況で特に有
効な収束係数αが決定される。Further, in the invention according to claim 4,
The frequency of the noise or vibration generated from the noise source or the vibration source when determining the convergence coefficient α is the frequency of the noise or vibration in question (for example, the frequency causing the deterioration of the noise level or the vibration level, the occupant if the vehicle. The frequency or the like of noise or vibration that is likely to give an unpleasant feeling is set, so that the convergence coefficient α that is particularly effective is determined in the situation where the noise or vibration of the problem frequency is generated.
【0046】次に、請求項5に係る発明である能動型騒
音制御装置は、簡単に言えば、上記請求項1に係る発明
である収束係数の決定方法を実施する機能を一体に備え
た能動型騒音制御装置である。即ち、騒音源制御手段に
よって、所定タイミングで且つ所定時間連続して騒音源
から一定周波数の騒音が発せられるとともに、それと同
時に、制御音源停止手段によって、制御音源から制御音
が発生しない状態となる。なお、所定タイミングとは、
能動型騒音制御装置の適用対象に応じて任意に選定され
るタイミングであって、例えば車両に適用される能動型
騒音制御装置であれば、イグニッションスイッチをオン
にした直後や、定期検査の際であってもよい。また、所
定時間とは、後述する最急勾配演算手段によって最急勾
配を求めるのに必要且つ充分な時間である。The active noise control device according to the invention of claim 5 is, to put it simply, an active noise control device integrally provided with a function for implementing the method of determining the convergence coefficient according to the invention of claim 1. Type noise control device. That is, the noise source control means causes the noise source to generate noise of a constant frequency at a predetermined timing and continuously for a predetermined time, and at the same time, the control sound source stopping means causes the control sound source to generate no control sound. The predetermined timing is
It is a timing arbitrarily selected according to the application target of the active noise control device, for example, if it is an active noise control device applied to a vehicle, immediately after turning on the ignition switch or at the time of regular inspection. It may be. Further, the predetermined time is a time necessary and sufficient for obtaining the steepest gradient by the steepest gradient calculating means described later.
【0047】このような状態となると、仮基準信号生成
手段が、騒音源から発生している騒音の周波数から僅か
にずれた周波数の仮基準信号を生成し、その仮基準信号
が適応処理手段に供給されて上記(5)式に従い適応デ
ィジタルフィルタのフィルタ係数の更新処理が実行さ
れ、その時の更新量を決める勾配(∂Je/∂Wmi)の
うち最急勾配が、最急勾配演算手段によって求められ
る。In such a state, the temporary reference signal generating means generates a temporary reference signal having a frequency slightly deviated from the frequency of the noise generated from the noise source, and the temporary reference signal is applied to the adaptive processing means. The filter coefficient is supplied to update the filter coefficient of the adaptive digital filter according to the above equation (5), and the steepest slope among the slopes (∂Je / ∂W mi ) that determines the update amount at that time is calculated by the steepest slope calculating means. Desired.
【0048】そして、収束係数決定手段が、最急勾配と
残留騒音検出手段から供給される残留騒音信号とに基づ
いて、確率勾配アルゴリズムに用いられる収束係数を決
定するから、上記請求項1に係る発明と同様に、的確な
収束係数αが決定されることになる。つまり、この請求
項5に係る発明であれば、確率勾配アルゴリズムに用い
られる収束係数αが可変であって且つ的確な値に適宜設
定されるようになっているから、例えば能動型騒音制御
装置を実際の制御系に搭載した後に各機器に経時劣化等
が生じたために、当初の収束係数αでは安定した制御が
行えない状態になったとしても、安定した制御を行える
新たな収束係数αが設定される。The convergence coefficient determining means determines the convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm based on the steepest gradient and the residual noise signal supplied from the residual noise detecting means. As in the invention, an accurate convergence coefficient α will be determined. That is, according to the invention of claim 5, the convergence coefficient α used in the stochastic gradient algorithm is variable and is appropriately set to an appropriate value. Even if the initial convergence coefficient α does not allow stable control due to deterioration of each device after installation in the actual control system, a new convergence coefficient α is set for stable control. To be done.
【0049】また、請求項6に係る発明にあっては、最
急勾配演算手段が、勾配平均値演算手段と、最急勾配決
定手段とを備えており、勾配平均値演算手段によって、
仮基準信号に応じて逐次実行される更新演算の連続した
複数回の処理における勾配の平均値が演算され、最急勾
配決定手段によって、その平均値の中から、収束係数α
を決定する際の基礎となる最急勾配が求められる。従っ
て、上記請求項2に係る発明と同様に、瞬時値としての
勾配に含まれる誤差の影響が小さくなって、より的確な
収束係数αが決定される。Further, in the invention according to claim 6, the steepest gradient computing means comprises a gradient average value computing means and a steepest gradient determining means, and the gradient average value computing means
The average value of the gradients in a plurality of continuous processings of the update calculation that is sequentially executed according to the temporary reference signal is calculated, and the steepest gradient determining means calculates the convergence coefficient α from the average value.
The steepest slope that is the basis for determining is determined. Therefore, similarly to the invention according to claim 2, the influence of the error included in the gradient as the instantaneous value is reduced, and the more accurate convergence coefficient α is determined.
【0050】そして、請求項7に係る発明にあっては、
収束係数決定手段に含まれる最適値演算手段が、残留騒
音信号に基づいてフィルタ係数の最適値を演算すると、
その最適値が最急勾配で除算され(上記(6)式参
照)、その除算結果に安全率が乗じられて収束係数αが
決定される。従って、上記請求項3に係る発明と同様
に、安定した更新処理を行える収束係数αが決定され
る。According to the invention of claim 7,
When the optimum value calculating means included in the convergence coefficient determining means calculates the optimum value of the filter coefficient based on the residual noise signal,
The optimum value is divided by the steepest slope (see the above equation (6)), and the division result is multiplied by the safety factor to determine the convergence coefficient α. Therefore, similarly to the invention according to the third aspect, the convergence coefficient α that can perform the stable update process is determined.
【0051】さらに、請求項8に係る発明にあっては、
上記請求項4に係る発明と同様に、収束係数αを決定す
る際に騒音源から発生させる騒音の周波数を、問題とな
る騒音の周波数としているため、その問題となる周波数
の騒音が発生している状況で特に有効な収束係数αが決
定される。ここで、上記請求項5乃至請求項8に係る発
明はいずれも騒音を対象としているのに対し、請求項9
乃至請求項12に係る発明は振動を対象としている。従
って、それら請求項9乃至請求項12に係る発明の作用
は、音の振動との違いはあるが、実質的に上記請求項5
乃至請求項8に係る発明と同様である。Further, in the invention according to claim 8,
Similarly to the invention according to claim 4, since the frequency of the noise generated from the noise source when determining the convergence coefficient α is set as the frequency of the problem noise, noise of the problem frequency is generated. A particularly effective convergence coefficient α is determined under such circumstances. Here, while the inventions according to claims 5 to 8 are all directed to noise, claim 9
The invention according to claim 12 is directed to vibration. Therefore, the operation of the invention according to claims 9 to 12 is substantially the same as that of the above-mentioned claim 5 although there is a difference from the vibration of sound.
It is the same as the invention according to claim 8.
【0052】[0052]
【実施例】以下、この発明の実施例を図面に基づいて説
明する。図1は、本発明の第1実施例の全体構成を示す
図であり、この実施例は、騒音源としてのエンジン4か
ら車室6内に伝達される周期的な騒音としての“こもり
音”の低減を図る能動型騒音制御装置1に本発明を適用
したものである。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a first embodiment of the present invention. In this embodiment, a "muffled sound" as a periodic noise transmitted from an engine 4 as a noise source into a vehicle interior 6 is shown. The present invention is applied to the active noise control device 1 for reducing the noise.
【0053】先ず、構成を説明すると、車体3は、前輪
2a,2b,後輪2c,2d及び各車輪2a〜2dと車
体3との間に介在するサスペンションによって支持され
ている。なお、図1に示す車両は、前輪2a及び2bが
車体3前部に配置されたエンジン4によって回転駆動さ
れるいわゆる前置きエンジン前輪駆動車である。エンジ
ン4には、基準信号生成手段としてのクランク角センサ
5が取り付けられていて、このクランク角センサ5は、
エンジン4で発生し車室6内に伝達されるこもり音と同
じ周期の正弦波状の信号でなる基準信号xをコントロー
ラ10に供給するようになっている。なお、こもり音
は、例えばレシプロ4気筒エンジンであればクランク軸
の1/2回転に同期して発生し、レシプロ6気筒エンジ
ンであればクランク軸の2/3回転に同期して発生す
る、という具合にエンジン形式に基づけばそのクランク
回転のどの次数に同期して発生するかが判るから、エン
ジンの型式に応じて適宜クランク軸の回転に同期した正
弦波状の信号を生成しこれを基準信号xとすればよい。First, the structure will be described. The vehicle body 3 is supported by front wheels 2a and 2b, rear wheels 2c and 2d, and suspensions interposed between the wheels 2a to 2d and the vehicle body 3. The vehicle shown in FIG. 1 is a so-called front-mounted engine front-wheel drive vehicle in which the front wheels 2a and 2b are rotationally driven by an engine 4 arranged in the front part of the vehicle body 3. A crank angle sensor 5 as a reference signal generating means is attached to the engine 4, and the crank angle sensor 5 is
A reference signal x, which is a sinusoidal signal having the same cycle as the muffled sound generated in the engine 4 and transmitted to the vehicle interior 6, is supplied to the controller 10. It should be noted that the muffled sound is generated, for example, in synchronization with 1/2 rotation of the crankshaft in the case of a reciprocating 4-cylinder engine, and is generated in synchronization with 2/3 rotation of the crankshaft in the case of a reciprocating 6-cylinder engine. Based on the engine type, it is possible to know which order of the crank rotation occurs in synchronization with the engine type. Therefore, a sine wave signal synchronized with the rotation of the crankshaft is appropriately generated according to the engine type, and this is used as a reference signal x. And it is sufficient.
【0054】また、車体3の車室6内には、制御音源と
してのラウドスピーカ7a,7b,7c及び7dが、前
部座席S1 ,S2 及び後部座席S3 ,S4 のそれぞれに
対向するドア部に配置されている。さらに、各座席S1
〜S4 のヘッドレスト位置には、残留騒音検出手段とし
てのマイクロフォン8a〜8hが、それぞれ二つずつ配
設されていて、これらマイクロフォン8a〜8hが音圧
として測定した残留騒音信号e1 〜e8 が、コントロー
ラ10に供給されるようになっている。In the passenger compartment 6 of the vehicle body 3, loudspeakers 7a, 7b, 7c and 7d as control sound sources face front seats S 1 and S 2 and rear seats S 3 and S 4 , respectively. It is located at the door. Furthermore, each seat S 1
The head restraint position of the to S 4 is a microphone 8a~8h as residual noise detecting means, have been respectively disposed two by two, the residual noise signal e 1 to e these microphones 8a~8h was measured as a sound pressure 8 Are supplied to the controller 10.
【0055】そして、コントローラ10は、クランク角
センサ5から供給される基準信号xと、マイクロフォン
8a〜8hから供給される残留騒音信号e1 〜e8 とに
基づいて、後述する演算処理を実行し、車室6内に伝達
されるこもり音を打ち消すような制御音がラウドスピー
カ7a〜7dから発せられるように、それらラウドスピ
ーカ7a〜7dに駆動信号y1 〜y4 を出力するように
なっている。Then, the controller 10 executes the arithmetic processing described later based on the reference signal x supplied from the crank angle sensor 5 and the residual noise signals e 1 to e 8 supplied from the microphones 8a to 8h. , So that drive signals y 1 to y 4 are output to the loudspeakers 7a to 7d so that control sounds for canceling the muffled sound transmitted to the vehicle interior 6 are emitted from the loudspeakers 7a to 7d. There is.
【0056】コントローラ10は、実際にはマイクロコ
ンピュータや必要なインタフェース回路等を含んで構成
されているが、機能的は、その機能構成をブロック図で
表した図2に示すように、基準信号xをフィルタ処理し
て駆動信号ym を生成するフィルタ係数可変の適応ディ
ジタルフィルタWm と、同じく基準信号xをフィルタ処
理して処理信号(Filtered−X信号)rlmを生
成する伝達関数フィルタC^lmと、その処理信号rlm及
び残留騒音信号el に基づいて適応ディジタルフィルタ
Wm の各フィルタ係数Wmiを更新するフィルタ係数更新
部11と、を有している。The controller 10 is actually constituted by including a microcomputer and necessary interface circuits, but functionally, as shown in FIG. 2 which is a block diagram showing the functional constitution, the reference signal x Of the adaptive digital filter W m with a variable filter coefficient for generating a drive signal y m and a transfer function filter C ^ for filtering a reference signal x to generate a processed signal (Filtered-X signal) r lm. lm and a filter coefficient updating unit 11 that updates each filter coefficient W mi of the adaptive digital filter W m based on the processed signal r lm and the residual noise signal e l .
【0057】適応ディジタルフィルタWm は、I個のフ
ィルタ係数Wmiからなる有限インパルス応答型のディジ
タルフィルタであって、各ラウドスピーカ7a〜7d毎
に設けられている。ここでは、能動型騒音制御装置1が
周期的な騒音であるこもり音を低減する装置であり、適
応ディジタルフィルタWm のタップ数Iは“2”でよい
ことから、本実施例の適応ディジタルフィルタWm は、
Wm (z)=Wm0+Wm1z-1 ……(7)
としている。The adaptive digital filter W m is a finite impulse response type digital filter composed of I filter coefficients W mi, and is provided for each of the loudspeakers 7a to 7d. Here, the active noise control device 1 is a device for reducing the muffled noise that is a periodic noise, and the tap number I of the adaptive digital filter W m may be “2”. Therefore, the adaptive digital filter of this embodiment is used. W m is W m (z) = W m0 + W m1 z -1 (7).
【0058】また、伝達関数フィルタC^lmは、ラウド
スピーカ7a〜7dとマイクロフォン8a〜8hとの間
の伝達関数をモデル化した有限インパルス応答型のディ
ジタルフィルタであって、M個(本実施例では、M=
4)のラウドスピーカ7a〜7d及びL個(本実施例で
は、L=8)のマイクロフォン8a〜8hの全ての組み
合わせ(L×M個)について設けられている。The transfer function filter C ^ lm is a finite impulse response type digital filter that models the transfer function between the loudspeakers 7a to 7d and the microphones 8a to 8h. Then, M =
It is provided for all combinations (L × M) of 4) loudspeakers 7a to 7d and L (L = 8 in this embodiment) microphones 8a to 8h.
【0059】そして、フィルタ係数更新部11は、処理
信号rlm及び残留騒音信号el に基づき、確率勾配アル
ゴリズムの一つであるLMSアルゴリズムに従って、適
応ディジタルフィルタWm の各フィルタ係数Wmiを更新
するようになっている。フィルタ係数Wmiの更新式は、
従来と同様に上記(5)式で表される。また、図1に示
すように、コントローラ10には、イグニッションスイ
ッチ21からイグニッション信号IGが入力されるよう
になっているとともに、コントローラ10からエンジン
回転数コントローラ22に、回転数制御信号RCが供給
されるようになっている。Then, the filter coefficient updating unit 11 updates each filter coefficient W mi of the adaptive digital filter W m based on the processed signal r lm and the residual noise signal e l according to the LMS algorithm which is one of the probability gradient algorithms. It is supposed to do. The update formula of the filter coefficient W mi is
It is expressed by the above equation (5) as in the conventional case. Further, as shown in FIG. 1, the controller 10 receives an ignition signal IG from an ignition switch 21, and the controller 10 supplies a rotation speed control signal RC to an engine rotation speed controller 22. It has become so.
【0060】即ち、イグニッションスイッチ21は、イ
グニッションがオンとなったタイミングでイグニッショ
ン信号IGを出力するようになっている。また、エンジ
ン回転数コントローラ22は、運転者の操作とは全く無
関係に、エンジン4に供給される燃料の噴射量を適宜調
製することによりエンジン回転数を所望の値に制御でき
るコントローラであり、回転数制御信号RCが入力され
ると、エンジン回転数をその回転数制御信号RCが表す
回転数に一致させる制御を実行するようになっている。That is, the ignition switch 21 outputs the ignition signal IG at the timing when the ignition is turned on. Further, the engine speed controller 22 is a controller capable of controlling the engine speed to a desired value by appropriately adjusting the injection amount of the fuel supplied to the engine 4 irrespective of the operation of the driver. When the speed control signal RC is input, control is performed to match the engine speed with the speed represented by the speed control signal RC.
【0061】さらに、図2に示すように、コントローラ
10は、イグニッション信号IGが入力される収束係数
演算統括部12と、仮基準信号x' を生成する仮基準信
号生成部13と、伝達関数フィルタC^lmへの入力信号
を基準信号x及び仮基準信号x' 間で切り換え可能な切
換スイッチ14と、適応ディジタルフィルタWm の出力
を断続可能な断続スイッチ15と、フィルタ係数更新部
11による更新演算の更新量を決める勾配(∂Je/∂
Wmi=2Σel (n)rlm(n−i):上記(3)〜
(5)式参照)及び残留騒音信号el に基づいて収束係
数αを決定する収束係数演算部16と、を有している。Further, as shown in FIG. 2, the controller 10 includes a convergence coefficient calculation control unit 12 to which an ignition signal IG is input, a temporary reference signal generation unit 13 for generating a temporary reference signal x ', and a transfer function filter. A changeover switch 14 that can switch the input signal to C ^ lm between the reference signal x and the temporary reference signal x ′, an intermittent switch 15 that can intermittently output the output of the adaptive digital filter W m , and an update by the filter coefficient update unit 11. Slope (∂Je / ∂) that determines the amount of calculation update
W mi = 2Σe l (n) r lm (n-i): (3) -
(See equation (5)) and a convergence coefficient calculator 16 that determines the convergence coefficient α based on the residual noise signal e l .
【0062】収束係数演算統括部12は、イグニッショ
ン信号IGが入力された時点(所定タイミング)から所
定時間(例えば、1秒という固定された時間、或いは後
述する最急勾配が検出されるまでの間という可変の時
間)が経過するまでの間は、仮基準信号生成部13から
仮基準信号x' を出力させ、切換スイッチ14を仮基準
信号生成部13側に接続させ、断続スイッチ15を遮断
状態として駆動信号ymが出力しない状態とし、収束係
数演算部16において収束係数αを演算させる、という
制御を実行する一方、所定時間が経過した後には、仮基
準信号生成部13及び収束係数演算部16の処理を停止
するとともに、切換スイッチ14を基準信号xが入力さ
れる側に接続させ、断続スイッチ15を導通状態とす
る、という制御を実行する。The convergence coefficient calculation control unit 12 operates from the time when the ignition signal IG is input (predetermined timing) to a predetermined time (for example, a fixed time of 1 second, or until the steepest gradient described below is detected). Until the temporary reference signal generation unit 13 outputs the temporary reference signal x ′, the changeover switch 14 is connected to the temporary reference signal generation unit 13 side, and the intermittent switch 15 is turned off. As a result, the drive signal y m is not output, and the convergence coefficient calculation unit 16 calculates the convergence coefficient α. On the other hand, after a predetermined time has elapsed, the temporary reference signal generation unit 13 and the convergence coefficient calculation unit are executed. Control of stopping the processing of 16 and connecting the changeover switch 14 to the side to which the reference signal x is input to bring the intermittent switch 15 into a conductive state is executed. .
【0063】また、収束係数演算統括部12は、イグニ
ッション信号IGが入力されると、回転数制御信号RC
を出力するようになっている。ただし、ここで出力され
る回転数制御信号RCが表す回転数は、こもり音のレベ
ルが問題となるエンジン回転数(例えば、3000rp
m)に設定される。そして、仮基準信号生成部13は、
クランク角センサ5が生成する基準信号xの周波数(つ
まり、実際に車室6内に伝達されているこもり音の周波
数)から僅かにずれた周波数の仮基準信号x' を生成す
るようになっている。例えば、基準信号xの周波数が6
0Hzであれば、仮基準信号x' の周波数は59Hzと
すればよい。ただし、それらこもり音及び仮基準信号
x' 間の周波数ずれは1Hzに限定されるものではない
し、仮基準信号x' の周波数を基準信号xの周波数より
高くなる方向にずらしてもよい。なお、仮基準信号x'
は、基準信号xに基づいて生成してもよいが、回転数制
御信号RCからエンジン回転数が判り、エンジン回転数
からこもり音の周波数が一義的に決まることから、その
回転数制御信号RCに基づいて生成してもよい。Further, when the ignition signal IG is input, the convergence coefficient calculation control unit 12 receives the rotation speed control signal RC.
Is output. However, the rotation speed represented by the rotation speed control signal RC output here is an engine rotation speed (for example, 3000 rp) in which the level of muffled noise is a problem.
m). Then, the temporary reference signal generation unit 13
A temporary reference signal x'having a frequency slightly deviated from the frequency of the reference signal x generated by the crank angle sensor 5 (that is, the frequency of the muffled sound actually transmitted to the vehicle interior 6) is generated. There is. For example, the frequency of the reference signal x is 6
If it is 0 Hz, the frequency of the temporary reference signal x'may be 59 Hz. However, the frequency shift between the muffled sound and the temporary reference signal x ′ is not limited to 1 Hz, and the frequency of the temporary reference signal x ′ may be shifted in the direction higher than the frequency of the reference signal x. The temporary reference signal x '
May be generated based on the reference signal x, but the engine speed is known from the engine speed control signal RC, and the frequency of muffled noise is uniquely determined from the engine speed. It may be generated based on.
【0064】さらに、収束係数演算部16は、所定時間
内にフィルタ係数更新部11が演算する勾配(∂Je/
∂Wmi)の中から最急勾配(∂Je/∂Wmi)MAX を求
める処理と、残留騒音信号el の2乗平均<el 2 >か
ら仮想の騒音伝達系(エンジン4及びマイクロフォン8
a〜8h間の騒音伝達系)Gのパワー|W(opt) |2を
求める処理と、そのパワー|W(opt) |2 及びパワーを
表す後述する式に基づいてフィルタ係数の最適値W
m0(opt) ,Wm1(opt) を求める処理と、その最適値W
m0(opt) (又はWm1(opt) )を最急勾配(∂Je/∂W
mi)MAX で除算した結果に安全率(1/100)を乗じ
て収束係数αを演算する処理と、を実行するようになっ
ている。Furthermore, the convergence coefficient calculation unit 16 calculates the gradient (∂Je /
A process of obtaining the steepest (∂Je / ∂W mi) MAX from the ∂W mi), 2 mean square <e l 2> virtual noise transmission system from the residual noise signal e l (engine 4 and the microphone 8
a~8h between noise transmittance system) G power of | W (opt) | 2 and processing for obtaining its power | optimum value W 2 and the filter coefficient based on the later-described formula represents power | W (opt)
The process of obtaining m0 (opt) and W m1 (opt) and its optimum value W
Set m0 (opt) (or W m1 (opt) ) to the steepest gradient (∂Je / ∂W)
mi ) A process of multiplying the result of division by MAX by the safety factor (1/100) to calculate the convergence coefficient α is executed.
【0065】そして、その収束係数演算部16において
演算された最新の収束係数αを用いてフィルタ係数更新
部11が更新演算を実行するようになっている。次に、
本実施例の動作を説明する。図3及び図4は、コントロ
ーラ10内で実行される処理の概要を示すフローチャー
トであり、図3は、駆動信号ym を生成してこれを各ラ
ウドスピーカ7a〜7hに供給してこもり音の低減を図
る騒音低減処理の概要を表し、図4は、所定のタイミン
グで実行される収束係数αの決定処理の概要を表してい
る。Then, the filter coefficient updating unit 11 is adapted to execute the update calculation using the latest convergence coefficient α calculated by the convergence coefficient calculation unit 16. next,
The operation of this embodiment will be described. 3 and 4 are flowcharts showing the outline of the processing executed in the controller 10. FIG. 3 shows a drive signal y m generated and supplied to each of the loudspeakers 7a to 7h. FIG. 4 shows an outline of a noise reduction process for reducing noise, and FIG. 4 shows an outline of a process of determining the convergence coefficient α executed at a predetermined timing.
【0066】即ち、車両のイグニッションスイッチ21
がオンとなると、エンジン4が始動すると同時に、イグ
ニッション信号IGがコントローラ10に供給され、収
束係数演算統括部12が作動状態となり、収束係数αを
決定する図4に示す処理が実行される。ただし、図4に
示す処理は、その内容を判りやすくするために、1チャ
ンネル(つまり、L=1,M=1)の系を考えている。That is, the vehicle ignition switch 21
When is turned on, at the same time when the engine 4 is started, the ignition signal IG is supplied to the controller 10, the convergence coefficient calculation control unit 12 is activated, and the processing shown in FIG. 4 for determining the convergence coefficient α is executed. However, in the processing shown in FIG. 4, a system of one channel (that is, L = 1, M = 1) is considered in order to make the contents easy to understand.
【0067】図4の処理が開始されると、先ずステップ
101において、エンジン回転数コントローラ22に対
して回転数制御信号RCが出力される。すると、エンジ
ン4の回転数がこもり音のレベルが問題となる回転数に
一致するようになるから、車室6内には、問題となる周
波数のこもり音が発生する。なお、特にフローチャート
には表れないが、この時点では図2の断続スイッチ15
が遮断されて、駆動信号ym は出力されない状態とな
る。When the processing shown in FIG. 4 is started, first, at step 101, a rotation speed control signal RC is output to the engine rotation speed controller 22. Then, the rotational speed of the engine 4 becomes equal to the rotational speed at which the muffled sound becomes a problem, so that a muffled sound at a problematic frequency is generated in the vehicle interior 6. Although not shown in the flow chart in particular, the intermittent switch 15 shown in FIG.
Is cut off and the drive signal y m is not output.
【0068】次いで、ステップ102に移行し、ラウド
スピーカ及びマイクロフォン間の伝達関数Cの伝達特性
(ゲイン)を演算する。かかる伝達特性は、伝達関数フ
ィルタC^から|C^(f)|2 と表されるが、その具
体的な演算は、フーリエ変換によって行ってもよいし、
予め特性をテーブル化しておいてもよい。なお、こもり
音の周波数fは、エンジン回転数とこもり音の周波数と
の間に一定の関係があることから容易に求められる。例
えば、レシプロ4気筒エンジンの場合には、クランク軸
の1/2回転にこもり音が同期することから、そのエン
ジン回転数を30で割った値がこもり音の周波数とな
る。つまり、エンジン回転数が3000rpmであれ
ば、3000/30=100Hzがこもり音の周波数と
なる。ただし、エンジン回転数は、ステップ101で出
力した回転数制御信号RCから求めてもよいし、或いは
クランク角センサ5が出力する基準信号xから求めても
よいが、より正確性を追求するのであれば、基準信号x
に基づいた方がよい。Next, in step 102, the transfer characteristic (gain) of the transfer function C between the loudspeaker and the microphone is calculated. The transfer characteristic is represented by | C ^ (f) | 2 from the transfer function filter C ^, but the specific calculation may be performed by Fourier transform,
The characteristics may be tabulated in advance. It should be noted that the muffled sound frequency f is easily obtained because there is a fixed relationship between the engine speed and the muffled sound frequency. For example, in the case of a reciprocating four-cylinder engine, the muffled sound is synchronized with 1/2 rotation of the crankshaft, so the value of the muffled sound is the value obtained by dividing the engine speed by 30. That is, if the engine speed is 3000 rpm, 3000/30 = 100 Hz is the muffled sound frequency. However, the engine speed may be calculated from the rotation speed control signal RC output in step 101 or may be calculated from the reference signal x output from the crank angle sensor 5, but more accuracy is pursued. For example, the reference signal x
It is better to be based on.
【0069】次いで、ステップ103に移行し、繰り返
し回数Nを設定する。この繰り返し回数Nは、後述する
勾配の平均値を求める演算におけるデータ個数に対応す
るものである。なお、サンプリング周波数fS とこもり
音の周波数fとの比(fS /f)が必ずしも整数になら
ないことから、N=q(fS /f)が整数となるように
係数qを考えて繰り返し回数Nを設定することが望まし
い。その理由は、後述するように、仮基準信号x' とこ
もり音との間にわざと周波数ずれを与えて両者間の位相
差が徐々に変化するようにした関係上、周期の途中(つ
まり、同じ位相差にある状態)で勾配の平均値を求める
演算が切り換わるのは好ましくないからである。Then, the process proceeds to step 103, and the number of repetitions N is set. The number of times of repetition N corresponds to the number of data in the calculation for obtaining the average value of the gradient which will be described later. Since the ratio (f S / f) between the sampling frequency f S and the muffled sound frequency f is not necessarily an integer, the coefficient q is repeated so that N = q (f S / f) becomes an integer. It is desirable to set the number of times N. The reason for this is, as will be described later, that the frequency difference is intentionally given between the temporary reference signal x ′ and the muffled sound so that the phase difference between the two gradually changes. This is because it is not preferable that the calculation for obtaining the average value of the gradients is switched in the phase difference).
【0070】繰り返し回数Nが設定されたら、ステップ
104に移行し、マイクロフォンから供給される残留騒
音信号eを読み込み、次いでステップ105に移行し、
こもり音の周波数(基準信号xの周波数)から僅かにず
れた周波数の仮基準信号x'を生成する。従って、基準
信号xと仮基準信号x' との間には、図5に示すよう
に、時間が経過するに従って徐々に位相差が大きくなる
関係がある。When the number of repetitions N is set, the process proceeds to step 104, the residual noise signal e supplied from the microphone is read, and then the process proceeds to step 105,
A temporary reference signal x ′ having a frequency slightly deviated from the muffled sound frequency (frequency of the reference signal x) is generated. Therefore, as shown in FIG. 5, there is a relationship between the reference signal x and the provisional reference signal x ′ in which the phase difference gradually increases as time elapses.
【0071】次いで、ステップ106に移行し、下記の
(8)式に従って、仮想のこもり音伝達系Gのパワー|
G|2 を演算する。
|G|2 =<e2 > ……(8)
ただし、<e2 >は残留騒音信号eの2乗平均であっ
て、その平均演算のデータ個数は、この場合はNであ
る。Then, the process proceeds to step 106 and the power of the virtual muffled sound transmission system G is calculated according to the following equation (8):
Calculate G | 2 . | G | 2 = <e 2 > (8) However, <e 2 > is the root mean square of the residual noise signal e, and the number of data of the average calculation is N in this case.
【0072】この(8)式に基づいてパワー|G|2 が
求められる理由は、この図4に示す処理が実行されてい
る際には、車室6内には制御音は発生していないから、
残留騒音信号eには、こもり音成分を主とした騒音成分
のみが含まれることになる。そして、エンジン4と残留
騒音信号eとの間のこもり音及び制御音の伝達系は図6
のように表すことができるが、制御音が発生していない
のであるから、WCで表される制御音伝達系は無視する
ことができる。従って、残留騒音信号eのレベルは、こ
もり音の伝達系Gによって決まってくることになるか
ら、音圧として測定される残留騒音信号eの2乗平均<
e2 >を、伝達系Gのパワー|G|2 の推定値とするこ
とができるのである。The reason why the power | G | 2 is obtained based on the equation (8) is that no control sound is generated in the passenger compartment 6 when the processing shown in FIG. 4 is being executed. From
The residual noise signal e contains only noise components mainly including muffled sound components. The transmission system of the muffled sound and the control sound between the engine 4 and the residual noise signal e is shown in FIG.
Although the control sound is not generated, the control sound transmission system represented by WC can be ignored. Therefore, since the level of the residual noise signal e is determined by the muffled sound transmission system G, the root mean square of the residual noise signal e measured as the sound pressure <
e 2 > can be an estimated value of the power | G | 2 of the transmission system G.
【0073】次いで、ステップ107に移行し、下記の
(9)式に従って、こもり音を打ち消すために適応ディ
ジタルフィルタWに必要なパワー|W|2 、つまりパワ
ーの最適値|W(opt) |2 を演算する。
|W(opt) |2 =|G|2 /|C^(f)|2 ……(9)
ここで、LMSアルゴリズムにあっては、適応ディジタ
ルフィルタWのフィルタ係数W0 ,W1 及び評価関数J
eを3次元直交座標系の軸とすると、誤差曲面ESは図
7に示すようになり、その誤差曲面ESの底の高さが、
こもり音のレベルが最も低くなった時の評価関数Jeの
値であり、その底の点をW0 −W1 平面に投影すれば、
フィルタ係数W0 ,W1 の最適点(W0 (opt) ,W
1 (opt) )が得られる。Next, the routine proceeds to step 107, where the power | W | 2 required for the adaptive digital filter W for canceling the muffled sound, that is, the optimum power value | W (opt) | 2 according to the following equation (9). Is calculated. | W (opt) | 2 = | G | 2 / | C ^ (f) | 2 (9) Here, in the LMS algorithm, the filter coefficients W 0 and W 1 of the adaptive digital filter W and the evaluation are performed. Function J
If e is the axis of the three-dimensional orthogonal coordinate system, the error curved surface ES becomes as shown in FIG. 7, and the bottom height of the error curved surface ES is
It is the value of the evaluation function Je when the level of muffled sound is the lowest, and if the bottom point is projected on the W 0 -W 1 plane,
Optimal points (W 0 (opt) , W of filter coefficients W 0 , W 1
1 (opt) ) is obtained.
【0074】そして、フィルタ係数W0 ,W1 の原点
(0,0)から最適点(W0 (opt) ,W1 (opt) )まで
の長さがパワーの最適値|W(opt) |2 であり(図8参
照)、図6に示す系であれば、こもり音を打ち消すため
には、
|G|2 =|W|2 |C|2 ……(10)
という関係が必要であることが判っており、しかも伝達
関数Cは伝達関数フィルタC^でモデル化されている。
従って、上記(9)式に従えば、パワーの最適値|W
(opt) |2 が求められるのである。Then, the length from the origin (0, 0) of the filter coefficients W 0 and W 1 to the optimum point (W 0 (opt) , W 1 (opt) ) is the optimum power value | W (opt) | 2 (see FIG. 8), and in the case of the system shown in FIG. 6, the relationship | G | 2 = | W | 2 | C | 2 (10) is necessary to cancel the muffled sound. It is known that the transfer function C is modeled by the transfer function filter C ^.
Therefore, according to the above equation (9), the optimum power value | W
(opt) | 2 is required.
【0075】次いでステップ108に移行し、下記の
(11)式に従ってフィルタ係数W0 ,W1 の原点(0,
0)における誤差曲面Jeの勾配(∂Je/∂Wi )を
演算する。
∂Je/∂Wi =2<e・r(n−i)> ……(11)
この(11)式によって勾配が求められることは、上記
(1)〜(5)式から明らかである。ただし、<e・r
(n−i)>は残留騒音信号e及び処理信号rの積の平
均値を意味し、その平均値演算のデータ個数もNであ
る。[0075] Then the process proceeds to step 108, the filter coefficients W 0, W 1 origin (0 according (11) below,
The gradient (∂Je / ∂W i ) of the error curved surface Je in 0) is calculated. ∂Je / ∂W i = 2 <e · r (n−i)> (11) It is clear from the above formulas (1) to (5) that the gradient is obtained by the formula (11). However, <er
(N−i)> means the average value of the products of the residual noise signal e and the processed signal r, and the number of data for the average value calculation is N.
【0076】また、処理信号rは、仮基準信号x' を伝
達関数フィルタC^でフィルタ処理した結果であって、
下記の(12)式のように表される。The processed signal r is the result of filtering the temporary reference signal x'with the transfer function filter C ^.
It is expressed as in equation (12) below.
【0077】[0077]
【数6】 [Equation 6]
【0078】……(12)
次いで、ステップ109に移行し、上記ステップ104
〜108の処理がN回実行されたか否かを判定し、ここ
で繰り返し回数がN回に達していないと判断された場合
には、ステップ104に戻って上述した処理を再び実行
する。一方、ステップ109の判定が「YES」となっ
た場合には、ステップ110に移行し、今回演算した勾
配(∂Je/∂Wi )が最も急な勾配であるか否か、つ
まり、最適点(W0 (opt) ,W1 (opt) )までの距離が
最も短いか否かを判定する。(12) Next, the process proceeds to step 109 and the above step 104
It is determined whether the processes of to 108 have been executed N times, and if it is determined that the number of repetitions has not reached N times, the process returns to step 104 and the above-described processes are executed again. On the other hand, when the determination in step 109 is “YES”, the process proceeds to step 110, and it is determined whether or not the gradient (∂Je / ∂W i ) calculated this time is the steepest, that is, the optimum point. It is determined whether or not the distance to (W 0 (opt) , W 1 (opt) ) is the shortest.
【0079】ここで、適応ディジタルフィルタWのタッ
プ数Iが2である場合には、図7に示すように、誤差曲
面ESをW0 −W1 平面に投影した等高線ES' の形状
は、楕円形になることが判っている。しかも、その楕円
形のW0 軸,W1 軸に対する傾きも、こもり音の周波数
fと、サンプリング周波数fS との比(f/fS )に応
じて一義的に決まることが判っている。Here, when the tap number I of the adaptive digital filter W is 2, as shown in FIG. 7, the shape of the contour line ES 'obtained by projecting the error curved surface ES on the W 0 -W 1 plane is an ellipse. I know it will take shape. Moreover, it is known that the inclination of the elliptical shape with respect to the W 0 axis and the W 1 axis is uniquely determined according to the ratio (f / f S ) of the muffled sound frequency f to the sampling frequency f S.
【0080】具体的には、W0 −W1 において横軸をフ
ィルタ係数W0 (右側が正)、縦軸をフィルタ係数W1
(上側が正)とすれば、(f/fS )>(1/4)であ
れば第1象限,第3象限方向に長く且つ両軸に対して4
5度傾いた楕円となり、(f/fS )<(1/4)であ
れば例えば図9に示すように第2象限,第4象限方向に
長く且つ両軸に対して45度傾いた楕円となるのであ
る。Specifically, in W 0 -W 1 , the horizontal axis represents the filter coefficient W 0 (right side is positive) and the vertical axis represents the filter coefficient W 1.
If (f / f S )> (1/4) if (upper side is positive), it is long in the first quadrant and the third quadrant direction and 4 for both axes.
An ellipse inclined by 5 degrees, and if (f / f S ) <(1/4), for example, as shown in FIG. 9, an ellipse long in the second and fourth quadrant directions and inclined by 45 degrees with respect to both axes. It becomes.
【0081】そして、楕円形である等高線ES' の中心
に、フィルタ係数W0 ,W1 の最適点(W0 (opt) ,W
1 (opt) )が存在するのであるが、かかる最適点は、基
準信号x(こもり音)の周波数と仮基準信号x' の周波
数との間に図5に示すような僅かなずれがあり、その周
波数ずれがあるため、周期が重なるに従って基準信号x
及び仮基準信号x' 間の位相差が徐々に大きくなること
になる。しかし、その位相差を補うように何処かで補償
しなければならないから、結果として、適応ディジタル
フィルタWのフィルタ係数W0 ,W1 の位相特性が位相
差の変化を補うように変動することになる。Then, at the center of the contour line ES 'which is an ellipse, the optimum points (W 0 (opt) , W 1 ) of the filter coefficients W 0 , W 1 are obtained.
1 (opt) ) exists, the optimum point is that there is a slight deviation between the frequency of the reference signal x (the muffled sound) and the frequency of the temporary reference signal x ′ as shown in FIG. Due to the frequency shift, the reference signal x increases as the cycles overlap.
And the phase difference between the temporary reference signals x'will gradually increase. However, compensation must be made somewhere to compensate for the phase difference, and as a result, the phase characteristics of the filter coefficients W 0 and W 1 of the adaptive digital filter W change so as to compensate for the change in the phase difference. Become.
【0082】従って、フィルタ係数W0 ,W1 の最適点
(W0 (opt) ,W1 (opt) )は、図9に破線で示すよう
に、原点(0,0)の周りを周期1/Δf(Δfは、周
波数fとサンプリング周波数fS との差)で一周するこ
とになり、その最適点の軌跡は、等高線ES' と同じ楕
円形になる。その理由は、適応ディジタルフィルタWが
上記(7)式で表されることから、その周波数fにおけ
る特性は、虚数単位をjとすれば、下記の(13)式のよ
うになる。Therefore, the optimum points (W 0 (opt) and W 1 (opt) ) of the filter coefficients W 0 and W 1 are the period 1 around the origin (0, 0) as shown by the broken line in FIG. / Δf (Δf is the difference between the frequency f and the sampling frequency f S ) makes one round, and the locus of the optimum point is the same ellipse as the contour line ES ′. The reason is that since the adaptive digital filter W is expressed by the above expression (7), its characteristic at the frequency f is expressed by the following expression (13), where j is the imaginary unit.
【0083】
W(f)=(W0 +W1cos(2πf/fS ))
−j(W1sin(2πf/fS ))
……(13)
従って、そのパワー|W(f)|2 は、
|W(f)|2 =W0 2+W1 2+2W0 W1cos(2πf/fS )
……(14)
となる。そして、パワーの最適値|W(opt) |2 が上記
(9)式で表されるように周波数fが同じ状態では一定
値であることから、上記(14)式の左辺をその最適値と
すれば、点(W0 ,W1 )が描く軌跡は楕円形となり、
等高線ES' の形状及び傾きは変化しないから、結局の
ところ、最適点の軌跡と、等高線ES' とは同じ楕円形
になるのである。W (f) = (W 0 + W 1 cos (2πf / f S )) − j (W 1 sin (2πf / f S )) (13) Therefore, its power | W (f) | 2 is, | to become 2 = W 0 2 + W 1 2 + 2W 0 W 1 cos (2πf / f S) ...... (14) | W (f). Since the optimum power value | W (opt) | 2 is a constant value when the frequency f is the same as expressed by the above expression (9), the left side of the above expression (14) is set as the optimum value. Then, the locus drawn by the point (W 0 , W 1 ) becomes an ellipse,
Since the shape and inclination of the contour line ES 'do not change, the trajectory of the optimum point and the contour line ES' eventually have the same elliptical shape.
【0084】最適点の軌跡が楕円形になれば、原点から
最も近い最適点はその短径方向に存在するはずであり、
楕円形の傾きは上述したように45度となることが判っ
ているから、短径方向における最適点は、(f/fS )
>(1/4)であれば、
W0(opt)=−W1(opt) ……(15)
という関係になり、また(f/fS )<(1/4)であ
れば
W0(opt)=W1(opt) ……(16)
という関係になる。If the locus of the optimum point is elliptical, the optimum point closest to the origin should exist in the minor axis direction,
Since it is known that the inclination of the ellipse is 45 degrees as described above, the optimum point in the minor axis direction is (f / f S )
If the> (1/4), W 0 ( opt) = illustrates the relationship -W 1 (opt) ...... (15 ), also if (f / f S) <( 1/4) W 0 (opt) = W 1 (opt) ... (16).
【0085】そして、その短径方向における勾配(∂J
e/∂Wi )には、上記(15)式のような関係にある場
合には、
(∂Je/∂W0 )/(∂Je/∂W1 )=1 ……(17)
となり、また上記(16)式のような関係にある場合に
は、
(∂Je/∂W0 )/(∂Je/∂W1 )=−1 ……(18)
となる。Then, the gradient in the minor axis direction (∂J
e / ∂W i ), in the case of the relation of the above formula (15), (∂Je / ∂W 0 ) / (∂Je / ∂W 1 ) = 1 (17), Further, in the case of the relationship as in the above formula (16), (∂Je / ∂W 0 ) / (∂Je / ∂W 1 ) = − 1 (18).
【0086】従って、こもり音の周波数fとサンプリン
グ周波数fS との比(f/fS )に基づいて楕円の短径
方向を把握しておけば、ステップ110では、上記(1
7)式又は(18)式を満足するか否かを判定することに
より、今回演算した勾配(∂Je/∂Wi )が最も急な
勾配であるか否かが判るのである。ただし、ステップ1
08で平均値を求めていても、勾配(∂Je/∂Wi )
には多少の誤差が残っているから、上記(17)式又は
(18)式の判定は、実質的に満足するか否か(つまり、
略1又は−1であるか否か)によって判定する必要があ
る。Therefore, if the minor axis direction of the ellipse is known based on the ratio (f / f S ) of the muffled sound frequency f and the sampling frequency f S , in step 110, the above (1
By judging whether or not the expression (7) or the expression (18) is satisfied, it is possible to know whether or not the gradient (∂Je / ∂W i ) calculated this time is the steepest. However, step 1
Even if the average value is obtained in 08, the gradient (∂Je / ∂W i )
Since some error remains in the equation, whether the judgment of the above formula (17) or (18) is substantially satisfied (that is,
It is necessary to judge by whether it is approximately 1 or -1).
【0087】このステップ110の判定が「NO」の場
合には、ステップ111に移行して繰り返し回数Nをカ
ウントするカウンタをクリアした後に、上記ステップ1
04に戻って上述した処理を再び実行する。ただし、ス
テップ106,107の処理によって求められるパワー
の最適値|W(opt) |2 は周波数fが同じであれば一定
値であることから、ステップ106,107の処理は実
行しなくてもよい。If the determination in step 110 is "NO", the process proceeds to step 111 and the counter for counting the number of repetitions N is cleared, and then the above step 1
Returning to 04, the above-mentioned processing is executed again. However, since the optimum value of power | W (opt) | 2 obtained by the processing of steps 106 and 107 is a constant value if the frequency f is the same, the processing of steps 106 and 107 need not be executed. .
【0088】しかし、ステップ110の判定が「YE
S」の場合には、ステップ112に移行して、最急勾配
(∂Je/∂Wi )MAX を、今回演算された勾配(∂J
e/∂Wi )とする。つまり、
(∂Je/∂Wi )MAX =(∂Je/∂Wi ) ……(19)
とする。However, the determination in step 110 is "YE
In the case of "S", the process proceeds to step 112, and the steepest slope (∂Je / ∂W i ) MAX is set to the slope (∂J) calculated this time.
e / ∂W i ). That is, (∂Je / ∂W i ) MAX = (∂Je / ∂W i ) ... (19)
【0089】次いで、ステップ113に移行し、最適点
(W0 (opt) ,W1 (opt) )を演算する。具体的には、
上記(14)式の左辺をパワーの最適値|W(opt) |2 と
奥とともに、上記(14)式の右辺に(f/fS )>(1
/4)であれば上記(15)式の関係を代入し、(f/f
S )<(1/4)であれば上記(16)式の関係を代入し
て、W0 (opt) 又はW1 (opt) について解けば、それら
最適点(W0 (opt) ,W1 (opt) )を求めることができ
る。Then, the process proceeds to step 113, and the optimum points (W 0 (opt) , W 1 (opt) ) are calculated. In particular,
(14) left the optimum value of the power of expression | W (opt) | with 2 and back, (14) the right-hand side of equation (f / f S)> ( 1
In case of / 4), the relationship of the above equation (15) is substituted, and (f / f
If S ) <(1/4), the relationship of the above equation (16) is substituted, and if W 0 (opt) or W 1 (opt) is solved, those optimum points (W 0 (opt) , W 1 (opt) ) can be obtained.
【0090】そして、ステップ114に移行し、最急勾
配(∂Je/∂Wi )MAX と、最適点W0 (opt) (又は
W1 (opt) )に基づいて、収束係数αを演算する。ここ
で、最適点の値W0 (opt) 又はW1 (opt) は、各フィル
タ係数毎の原点から最適点までの距離を表しているか
ら、制御開始直後に最も速い収束を可能にするという観
点から収束係数αを決定するのであれば、上記(6)式
に従って、
α=W0(opt)/(∂Je/∂Wmi)MAX
という値に収束係数αを設定すればよい。しかし、これ
では上述したように更新処理の安定性を欠きやすい。Then, the routine proceeds to step 114, where the convergence coefficient α is calculated based on the steepest gradient (∂Je / ∂W i ) MAX and the optimum point W 0 (opt) (or W 1 (opt) ). . Here, since the value W 0 (opt) or W 1 (opt) of the optimum point represents the distance from the origin to the optimum point for each filter coefficient, it is said that the fastest convergence is possible immediately after the start of control. If the convergence coefficient α is determined from the viewpoint, the convergence coefficient α may be set to a value of α = W 0 (opt) / (∂Je / ∂W mi ) MAX according to the equation (6). However, this tends to impair the stability of the update process as described above.
【0091】そこで、本実施例では、下記の(20)式に
従って収束係数αを演算する。
α=|(W0(opt)/(∂Je/∂Wmi)MAX )|・SF ……(20)
ただし、安全率SFは、後述する図3に示す処理におい
て制御が開始してからフィルタ係数W0 ,W1 が最適値
に収束するまでの時間と、サンプリング周波数fS とに
基づいて適宜決定する必要がある。例えば、本実施例の
ように、こもり音を対象とした能動型騒音制御装置1で
あれば、制御が開始した直後から0.1秒程度でフィルタ
係数W0 ,W1 が最適値に収束すればエンジン回転速度
の変化に追従した制御が実行され、乗員に不快感を与え
ないことが判っているから、サンプリング周波数fS を
1kHzとすれば100回の更新演算で最適値に収束す
れば充分であるから、
SF=1/100
とすればよい。Therefore, in this embodiment, the convergence coefficient α is calculated according to the following equation (20). α = | (W 0 (opt) / (∂Je / ∂W mi ) MAX ) | · SF (20) However, the safety factor SF is a filter after control is started in the process shown in FIG. 3 described later. It is necessary to appropriately determine based on the time until the coefficients W 0 and W 1 converge to the optimum values and the sampling frequency f S. For example, in the case of the active noise control device 1 for muffled sound as in the present embodiment, the filter coefficients W 0 and W 1 converge to the optimum values in about 0.1 seconds immediately after the control is started. For example, it is known that the control that follows changes in the engine rotation speed is executed and does not give an occupant an uncomfortable feeling. Therefore, if the sampling frequency f S is set to 1 kHz, it is sufficient to converge to an optimum value in 100 update calculations. Therefore, it is sufficient to set SF = 1/100.
【0092】そして、ステップ114で収束係数αが求
められたら、その収束係数αをコントローラ10内の所
定の記憶領域に格納してから、今回のこの図4に示す処
理を終了する。図4に示す処理が終了したら、続いて図
3に示す処理が実行される。即ち、図3の処理が開始す
ると、先ずそのステップ001において、クランク角セ
ンサ5から供給される基準信号x及び各マイクロフォン
8a〜8hから供給される残留騒音信号e1 〜e8 を読
み込み、次いでステップ002に移行し、基準信号xと
ディジタルフィルタC^lmの各フィルタ係数C^mij と
を畳み込んで処理信号rlmを演算する。When the convergence coefficient α is obtained in step 114, the convergence coefficient α is stored in a predetermined storage area in the controller 10, and then the processing shown in FIG. 4 this time is ended. When the process shown in FIG. 4 is completed, the process shown in FIG. 3 is subsequently executed. That is, when the process of FIG. 3 is started, first, in step 001, the reference signal x supplied from the crank angle sensor 5 and the residual noise signals e 1 to e 8 supplied from the microphones 8a to 8h are read, and then the step In step 002, the reference signal x and each filter coefficient C ^ mij of the digital filter C ^ lm are convoluted to calculate the processed signal r lm .
【0093】そして、ステップ003に移行し、所定の
記憶領域に格納されている収束係数αを読み込み、次い
で、ステップ004に移行し、上記(5)式に従って適
応ディジタルフィルタWm のフィルタ係数Wmiを更新す
る。ステップ001〜004の処理を終えたら、ステッ
プ005に移行し、基準信号xと適応ディジタルフィル
タWm の各フィルタ係数Wmiとを畳み込んで駆動信号y
1 〜y4 を演算し、これら駆動信号y1 〜y4 をステッ
プ006で各ラウドスピーカ7a〜7dに出力する。Then, the process proceeds to step 003, the convergence coefficient α stored in a predetermined storage area is read, then the process proceeds to step 004, and the filter coefficient W mi of the adaptive digital filter W m is calculated according to the above equation (5). To update. When the processing of steps 001 to 004 is completed, the process proceeds to step 005, and the reference signal x and each filter coefficient W mi of the adaptive digital filter W m are convoluted to drive the drive signal y.
1 to y 4 are calculated, and these drive signals y 1 to y 4 are output to the loudspeakers 7a to 7d in step 006.
【0094】すると、ラウドスピーカ7a〜7dから車
室6内に制御音が発生するが、制御開始直後は適応ディ
ジタルフィルタWm の各フィルタ係数Wmiが最適値に収
束しているとは限らないので、必ずしも車室6内に伝達
されたこもり音が低減されるとはいえない。しかし、上
記ステップ001〜006の処理を繰り返し実行する結
果、各フィルタ係数Wmiは最適値に向かって収束してい
き、車室6内に伝達されるこもり音がラウドスピーカ7
a〜7dから発せられる制御音によって打ち消され、車
室6内の騒音の低減が図られ、快適な車室内空間が実現
される。[0094] Then, the control sound into the passenger compartment 6 from loudspeakers 7a~7d occurs immediately after start of control is not necessarily the filter coefficient W mi of the adaptive digital filter W m is converged to an optimum value Therefore, it cannot be said that the muffled sound transmitted to the vehicle interior 6 is necessarily reduced. However, as a result of repeatedly executing the processing of steps 001 to 006, each filter coefficient W mi converges toward the optimum value, and the muffled sound transmitted into the vehicle interior 6 is transmitted to the loudspeaker 7.
It is canceled by the control sounds emitted from a to 7d, noise in the vehicle interior 6 is reduced, and a comfortable vehicle interior space is realized.
【0095】そして、本実施例では、適応ディジタルフ
ィルタWm のフィルタ係数Wmiの更新演算に用いられる
収束係数αを、予め決定された値に固定することはな
く、イグニッションがオンとなる度に(つまり、エンジ
ン4が始動する度に)図4に示す処理を実行して、その
時点で最適な収束係数αを演算し、次に収束係数αが演
算されるまでの間はそれを使用することになっているた
め、常に良好な更新演算が行える。このことは、能動型
騒音制御装置1の設計段階では、ラウドスピーカ7a〜
7dやマイクロフォン8a〜8hの経時劣化等を考慮し
て収束係数αを決定しなくても済むということであるか
ら、従来に比べて歩留りが向上するという利点がある。In the present embodiment, the convergence coefficient α used for the update calculation of the filter coefficient W mi of the adaptive digital filter W m is not fixed to a predetermined value, but every time the ignition is turned on. The processing shown in FIG. 4 is executed (that is, every time the engine 4 is started), the optimum convergence coefficient α is calculated at that time, and it is used until the convergence coefficient α is calculated next time. As a result, good update calculation can always be performed. This means that in the design stage of the active noise control device 1, the loudspeakers 7a ...
This means that it is not necessary to determine the convergence coefficient α in consideration of deterioration of the 7d and the microphones 8a to 8h over time, etc., so that there is an advantage that the yield is improved as compared with the conventional case.
【0096】特に、収束係数αを決定する際に、こもり
音との間にわざと周波数ずれを与えた仮基準信号x' を
利用して適応ディジタルフィルタWの位相特性を360
度変化させることにより、等高線ES' 全域の勾配(∂
Je/∂Wi )の中から最急勾配を見つけ出し、その最
急勾配に基づいて収束係数αを設定することとしている
ため、その後に行われる実際の騒音低減制御のフィルタ
係数の更新演算において、基準信号xと、こもり音との
間の位相差がどのような値であっても、制御の発散を招
くようなことがなく、安定した騒音低減制御が行える。
つまり、図4に示す処理に従って収束係数αを決定すれ
ば、誰が行っても最適な収束係数αを決定することがで
きるのである。In particular, when the convergence coefficient α is determined, the phase characteristic of the adaptive digital filter W is set to 360 by using the temporary reference signal x'which is intentionally given a frequency shift from the muffled sound.
The gradient (∂
Je / ∂W i ) finds the steepest gradient and sets the convergence coefficient α based on the steepest gradient. Therefore, in the update calculation of the filter coefficient of the actual noise reduction control performed thereafter, Regardless of the value of the phase difference between the reference signal x and the muffled sound, stable noise reduction control can be performed without causing divergence of control.
That is, if the convergence coefficient α is determined according to the process shown in FIG. 4, it is possible to determine the optimum convergence coefficient α regardless of who does it.
【0097】また、本実施例では、ステップ104〜1
08をN回繰り返し実行する間に勾配の平均値2<e・
r(n−i)>を求めてこれを勾配(∂Je/∂Wmi)
とし、その勾配の平均値から最急勾配(∂Je/∂
Wmi)MAX を求めるようにしているため、瞬時値には誤
差を含むことを前提としているLMSアルゴリズムであ
っても、その誤差の影響が少なくなって精度よく収束係
数αを決定することができる。つまり、瞬間的な勾配
は、その時々の残留騒音信号el に基づいて求められる
ため、図10に示すように誤差を含んだ波形となるが、
時間的に連続した範囲で平均値を求めれば、図11に示
すように誤差の影響が極めて小さくなって、正確な勾配
が得られるのである。Further, in this embodiment, steps 104 to 1
08 is repeated N times while the average value of the gradient is 2 <e.
r (n−i)> is calculated and the gradient is calculated (∂Je / ∂W mi ).
And the steepest gradient (∂Je / ∂
Since W mi ) MAX is obtained, even with an LMS algorithm that is premised on that the instantaneous value includes an error, the effect of the error is reduced and the convergence coefficient α can be accurately determined. . That is, since the instantaneous gradient is obtained based on the residual noise signal e l at each time, it has a waveform including an error as shown in FIG.
If the average value is obtained in a temporally continuous range, the influence of the error becomes extremely small as shown in FIG. 11, and an accurate gradient can be obtained.
【0098】そして、本実施例では、安全率SFを含む
上記(20)式に従って収束係数αを演算する構成であ
り、その安全率SFも理論的に求めているから、非常に
安定性に優れた更新演算を行えるという利点がある。さ
らに、本実施例では、特に騒音レベルが問題となる周波
数のこもり音を発生させている状況で収束係数αを決定
することとしているため、実際の騒音低減制御を行う際
に特に有効な収束係数αを求めることができる。In this embodiment, the convergence coefficient α is calculated according to the equation (20) including the safety factor SF, and the safety factor SF is also theoretically obtained, so that the stability is very excellent. There is an advantage that the update calculation can be performed. Further, in the present embodiment, the convergence coefficient α is determined in a situation in which a muffled sound of a frequency at which the noise level is a problem is generated. Therefore, the convergence coefficient particularly effective when actual noise reduction control is performed. It is possible to obtain α.
【0099】なお、本実施例では、イグニッションスイ
ッチ21をオンにする度に収束係数αを決定する処理が
行われ、その間は騒音低減制御が行われないから乗員に
不快感を与えてしまうと考えるかも知れないが、そのよ
うな不具合はない。なぜならば、収束係数αの決定処理
は、適応ディジタルフィルタWの位相特性が360度変
化する時間内に確実に終了するものであり、その周期は
1/Δfである。例えば、Δfが1Hzであれば、1秒
あれば図4に示す処理は完了してしまうのである。しか
も、実際には図4のステップ110の判定が「YES」
となった時点で実質的に処理は完了するし、楕円の短径
方向は180度離隔した位置に二つ存在するものである
から、ステップ110の判定が「YES」となるまでに
要する時間は、Δfが1Hzであれば、最長でも0.5秒
であり、ほとんど問題にはならないのである。In the present embodiment, the process of determining the convergence coefficient α is performed every time the ignition switch 21 is turned on, and noise reduction control is not performed during that period, which is considered to give an occupant an unpleasant feeling. Maybe, but there is no such defect. This is because the process of determining the convergence coefficient α is surely completed within the time when the phase characteristic of the adaptive digital filter W changes by 360 degrees, and its cycle is 1 / Δf. For example, if Δf is 1 Hz, the processing shown in FIG. 4 is completed in 1 second. Moreover, the determination in step 110 of FIG. 4 is actually “YES”.
Since the processing is substantially completed at the time of, and the two short-side directions of the ellipse exist at positions separated by 180 degrees, the time required until the determination in step 110 becomes “YES” is , Δf is 1 Hz, the maximum is 0.5 seconds, which is not a problem.
【0100】ここで、本実施例では、特に請求項5に係
る発明と対応させれば、伝達関数フィルタC^lm,フィ
ルタ係数更新部11及びステップ002〜004の処理
によって適応処理手段が構成され、収束係数演算統括部
12,エンジン回転数コントローラ22及びステップ1
01の処理によって騒音源制御手段が構成され、断続ス
イッチ15及び図4では駆動信号ym を出力しないとい
う点で制御音源停止手段が構成され、仮基準信号生成部
13及びステップ105の処理によって仮基準信号生成
手段が構成され、ステップ108,110の処理によっ
て最急勾配演算手段が構成され、ステップ104,10
6,107,113及び114によって収束係数決定手
段が構成される。Here, in this embodiment, particularly in correspondence with the invention according to claim 5, the adaptive processing means is constituted by the transfer function filter C ^ lm , the filter coefficient updating unit 11 and the processing of steps 002 to 004. , Convergence coefficient calculation control unit 12, engine speed controller 22 and step 1
The noise source control means is constituted by the processing of 01, the control sound source stopping means is constituted in that the drive signal y m is not output in the intermittent switch 15 and FIG. 4, and the temporary reference signal generating section 13 and the processing of step 105 The reference signal generating means is configured, and the steepest slope computing means is configured by the processing in steps 108 and 110, and steps 104 and 10 are performed.
Convergence coefficient determining means is constituted by 6, 107, 113 and 114.
【0101】また、本実施例では、請求項6に係る発明
と対応させれば、ステップ108,109の処理によっ
て平均値演算手段が構成され、ステップ110の処理に
よって最急勾配決定手段が構成され、請求項7に係る発
明と対応させれば、ステップ113の処理によって最適
値演算手段が構成される。なお、上記実施例では、本発
明に係る能動型騒音制御装置を、車両の車室内に伝達さ
れるこもり音の低減を図る車両用能動型騒音制御装置に
適用した場合について説明したが、本発明の適用対象は
これに限定されるものではなく、周期的な騒音であれば
こもり音以外の騒音を低減する装置であってもよい。Further, in the present embodiment, corresponding to the invention according to claim 6, the processing of steps 108 and 109 constitutes the average value calculating means, and the processing of step 110 constitutes the steepest slope determining means. Corresponding to the invention according to claim 7, the optimum value calculating means is constituted by the processing of step 113. In the above embodiment, the case where the active noise control device according to the present invention is applied to the vehicle active noise control device for reducing the muffled noise transmitted to the vehicle interior of the vehicle has been described. The application target of is not limited to this, and may be a device that reduces noise other than muffled noise as long as it is periodic noise.
【0102】また、低減の対象は騒音に限定されるもの
ではなく、例えば、エンジン4及びメンバ間に能動的な
制御力を発生するエンジンマウント(制御振動源)を介
在させるとともに、そのメンバ側に残留振動を検出する
加速度センサ(残留振動検出手段)を配設し、そして、
かかるエンジンマウントを上記実施例と同様の基準信号
x及び加速度センサの出力信号(残留振動信号)に基づ
き且つ同様のLMSアルゴリズムに従って制御すれば、
エンジン4から車体側に伝達される振動を能動的に低減
し得る能動型振動制御装置とすることができる。そし
て、その能動型振動制御装置の場合にも、上記実施例と
同様に、収束係数αを決定する処理を実行すれば、上記
実施例と同等の作用効果が得られる。ただし、能動型振
動制御装置とした場合でも、その適用対象は車両に限定
されるものではなく、例えば工作機械の支持装置等であ
ってもよい。The target of the reduction is not limited to noise. For example, an engine mount (control vibration source) that generates an active control force is interposed between the engine 4 and the member and the member is mounted on the member side. An acceleration sensor (residual vibration detection means) for detecting residual vibration is provided, and
If such an engine mount is controlled based on the same reference signal x and output signal (residual vibration signal) of the acceleration sensor as in the above embodiment and according to the same LMS algorithm,
The active vibration control device can actively reduce the vibration transmitted from the engine 4 to the vehicle body side. Also in the case of the active vibration control device, if the processing for determining the convergence coefficient α is executed as in the above-described embodiment, the same operational effect as in the above-described embodiment can be obtained. However, even when the active vibration control device is used, the application target is not limited to the vehicle, and may be, for example, a support device for a machine tool.
【0103】そして、上記実施例では、特に収束係数α
を決定する処理を能動型騒音制御装置1に組み込んだ場
合について説明しているが、本発明はそれ単独でも顕著
な効果を奏するものであるから、それ単独で実行するよ
うにしてもよい。つまり、能動型騒音制御装置,能動型
振動制御装置の設計段階で図4に示す処理を実行して収
束係数αを決定するようにすれば、歩留りが向上し、製
造コストを大幅に低減することが可能となる。In the above embodiment, the convergence coefficient α is
Although the case where the process for determining the above is incorporated in the active noise control device 1 has been described, the present invention has a significant effect by itself, and thus may be executed by itself. That is, if the process shown in FIG. 4 is executed to determine the convergence coefficient α at the design stage of the active noise control device and the active vibration control device, the yield is improved and the manufacturing cost is significantly reduced. Is possible.
【0104】さらに、上記実施例では、イグニッション
スイッチをオンとしたタイミングで収束係数αを決定す
る処理を実行するようにしているが、その実行するタイ
ミングは任意である。例えば、所定のスイッチを押すこ
とにより図4に示す処理が実行されるようにしておけ
ば、ユーザーが任意のタイミングでその所定のスイッチ
を押して収束係数αを決定するようにしてもよいし、或
いは収束係数αの決定を整備点検時の一項目とし、定期
点検の度にその所定のスイッチを押して収束係数αを決
定するようにしてもよい。Further, in the above embodiment, the processing for determining the convergence coefficient α is executed at the timing when the ignition switch is turned on, but the execution timing is arbitrary. For example, if the process shown in FIG. 4 is executed by pressing a predetermined switch, the user may press the predetermined switch at any timing to determine the convergence coefficient α, or The determination of the convergence coefficient α may be one item at the time of maintenance inspection, and the convergence coefficient α may be determined by pressing a predetermined switch at every periodic inspection.
【0105】また、上記実施例では、確率勾配アルゴリ
ズムとしてFiltered−XLMSアルゴリズムを
適用した場合について説明したが、これに限定されるも
のではなく、例えば同期式Filtered−X LM
Sアルゴリズム(日本音響学会講演論文集 平成4年3
月の515〜516頁に詳しい。)等の他の確率勾配ア
ルゴリズムであってもよい。In the above embodiment, the case where the Filtered-XLMS algorithm is applied as the stochastic gradient algorithm has been described, but the present invention is not limited to this. For example, a synchronous Filtered-X LM is used.
S-algorithm (Proceedings of the Acoustical Society of Japan, March 1992)
See pages 515-516 of the month for details. ) And other stochastic gradient algorithms.
【0106】そして、上記実施例では、制御音源として
の四つのラウドスピーカ7a〜7dと、残留騒音検出手
段として八つのマイクロフォン8a〜8hを設けている
が、これらの数は任意である。さらに、上記実施例で
は、適応ディジタルフィルタWのタップ数Iを2として
いる場合について説明したが、タップ数Iは2より大き
くても構わない。その場合には、各フィルタ係数Wmi及
び評価関数Jeによって4次元以上の座標系が構成され
るため、特に図示して説明することはできないが、上記
楕円形に代わりに各次元における対応した楕円に対応す
る概念が、誤差曲面ESの等高線ES' の形状となる。
従って、上記実施例の考え方を拡張すれば、同様に最適
な収束係数αを決定することができる。In the above embodiment, the four loudspeakers 7a to 7d as the control sound source and the eight microphones 8a to 8h as the residual noise detecting means are provided, but the number of these is arbitrary. Further, in the above embodiment, the case where the tap number I of the adaptive digital filter W is set to 2 has been described, but the tap number I may be larger than 2. In that case, since each filter coefficient W mi and the evaluation function Je form a coordinate system of four dimensions or more, it is not possible to particularly illustrate and explain, but instead of the above ellipse, a corresponding ellipse in each dimension is used. The concept corresponding to is the shape of the contour line ES 'of the error curved surface ES.
Therefore, if the idea of the above-described embodiment is expanded, the optimum convergence coefficient α can be similarly determined.
【0107】[0107]
【発明の効果】以上説明したように、請求項1,請求項
5又は請求項9に係る発明によれば、確率勾配アルゴリ
ズムに用いられる収束係数αを理論的に且つ適切な値に
設定するようにしたため、特に熟練者が思考錯誤しなく
ても収束係数αを決定することができるから、歩留りが
向上し、製造コストが低減されるという効果がある。As described above, according to the invention of claim 1, claim 5 or claim 9, the convergence coefficient α used in the stochastic gradient algorithm is set to a theoretical and appropriate value. As a result, the convergence coefficient α can be determined without the need for a skilled person to think and error, so that the yield is improved and the manufacturing cost is reduced.
【0108】特に、請求項5又は請求項9に係る発明で
あれば、所定のタイミングで収束係数αがその時点で最
適な値に設定されるから、常に最低な収束係数αに従っ
て適応ディジタルフィルタのフィルタ係数の更新演算が
行われ、良好な騒音低減制御,振動低減制御が実行され
るという効果がある。換言すれば、設計段階では、機器
の経時劣化等を考慮しなくても済むから、歩留りの大幅
な向上が達成されるという効果が得られるとも言える。Particularly, in the invention according to claim 5 or claim 9, since the convergence coefficient α is set to the optimum value at that time at a predetermined timing, the adaptive digital filter of the adaptive digital filter is always in accordance with the lowest convergence coefficient α. There is an effect that the update calculation of the filter coefficient is performed and favorable noise reduction control and vibration reduction control are executed. In other words, at the designing stage, it is not necessary to consider the deterioration of the device over time, etc., so that it can be said that the yield can be significantly improved.
【0109】また、請求項2,請求項6又は請求項10
に係る発明によれば、確率勾配アルゴリズムによる誤差
の影響を極めて小さくすることができるから、より適切
な収束係数αを決定することができるという効果があ
る。そして、請求項3,請求項7又は請求項11に係る
発明によれば、安定性に優れた収束係数αを決定できる
から、より安定した騒音低減制御,振動低減制御が実行
されるという効果がある。Further, claim 2, claim 6 or claim 10
According to the invention of (1), the influence of the error due to the stochastic gradient algorithm can be made extremely small, so that there is an effect that a more appropriate convergence coefficient α can be determined. Further, according to the invention of claim 3, claim 7, or claim 11, since the convergence coefficient α having excellent stability can be determined, there is an effect that more stable noise reduction control and vibration reduction control are executed. is there.
【0110】さらに、請求項4,請求項8又は請求項1
2に係る発明によれば、特に問題となる周波数の騒音又
は振動を発生させている状況で収束係数αを決定するこ
ととしているため、実際の騒音低減制御,振動低減制御
を行う際に特に有効な収束係数αを求めることができる
という効果がある。Further, claim 4, claim 8 or claim 1
According to the second aspect of the present invention, the convergence coefficient α is determined in the situation where noise or vibration of a frequency that is a particular problem is generated, so that it is particularly effective when performing actual noise reduction control and vibration reduction control. It is possible to obtain a different convergence coefficient α.
【図1】第1実施例の全体構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a first embodiment.
【図2】コントローラの機能構成を示すブロック図であ
る。FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of a controller.
【図3】コントローラ内で実行される処理の概要を示す
フローチャートである。FIG. 3 is a flowchart showing an outline of processing executed in a controller.
【図4】コントローラ内で実行される他の処理の概要を
示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing an outline of other processing executed in the controller.
【図5】基準信号xと仮基準信号x' との関係を説明す
る波形図である。FIG. 5 is a waveform diagram illustrating a relationship between a reference signal x and a temporary reference signal x ′.
【図6】こもり音及び制御音の伝達系を示すブロック図
である。FIG. 6 is a block diagram showing a transmission system of muffled sound and control sound.
【図7】誤差曲面の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of an error curved surface.
【図8】適応ディジタルフィルタのパワーの最適値の説
明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of an optimum power value of an adaptive digital filter.
【図9】フィルタ係数の最適点の説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram of optimum points of filter coefficients.
【図10】瞬時値としての勾配の時間的な変化を示す波
形図である。FIG. 10 is a waveform diagram showing a temporal change in a gradient as an instantaneous value.
【図11】平均値としての勾配の時間的な変化を示す波
形図である。FIG. 11 is a waveform diagram showing a temporal change in a gradient as an average value.
1 能動型騒音制御装置 4 エンジン(騒音源) 5 クランク角センサ(基準信号生成手段) 6 車室 7a〜7d ラウドスピーカ(制御音源) 8a〜8h マイクロフォン(残留騒音検出手段) 10 コントローラ 11 フィルタ係数更新部 12 収束係数演算統括部 13 仮基準信号生成部 14 切換スイッチ 15 断続スイッチ 16 収束係数演算部 Wm 適応ディジタルフィルタ x 基準信号 ym 駆動信号 el 残留騒音信号 α 収束係数DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Active noise control device 4 Engine (noise source) 5 Crank angle sensor (reference signal generation means) 6 Cabin 7a-7d Loudspeaker (control sound source) 8a-8h Microphone (residual noise detection means) 10 Controller 11 Filter coefficient update Part 12 Convergence coefficient calculation generalization part 13 Temporary reference signal generation part 14 Changeover switch 15 Intermittent switch 16 Convergence coefficient calculation part W m Adaptive digital filter x Reference signal y m Drive signal e l Residual noise signal α Convergence coefficient
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G10K 11/178 B60R 11/02 B64D 11/06 F01N 1/06 H03H 21/00 G05B 13/02 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (58) Fields surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G10K 11/178 B60R 11/02 B64D 11/06 F01N 1/06 H03H 21/00 G05B 13/02
Claims (12)
な騒音又は振動と干渉する制御音又は制御振動を発生可
能な制御音源又は制御振動源と、前記騒音源又は振動源
における前記周期的な騒音又は振動の発生状態を表す基
準信号を生成する基準信号生成手段と、前記基準信号を
フィルタ処理して前記制御音源又は制御振動源を駆動す
る駆動信号を生成するフィルタ係数可変の適応ディジタ
ルフィルタと、前記干渉後の残留騒音又は残留振動を検
出し残留騒音信号又は残留振動信号として出力する残留
騒音検出手段又は残留振動検出手段と、前記基準信号及
び前記残留騒音信号又は残留振動信号に基づき前記干渉
後の騒音又は振動が低減するように確率勾配アルゴリズ
ムに従って前記適応ディジタルフィルタのフィルタ係数
を更新する適応処理手段と、を備えた適応制御装置の前
記確率勾配アルゴリズムに用いられる収束係数の決定方
法であって、 前記騒音源又は振動源からは前記周期的な騒音又は振動
を一定周波数で発生させ且つ前記制御音源又は前記制御
振動源からは前記制御音又は制御振動を発生させない状
況とし、前記一定周波数から僅かにずれた周波数の仮基
準信号を前記適応処理手段に供給して前記適応ディジタ
ルフィルタのフィルタ係数を更新する処理を逐次実行さ
せ、そのフィルタ係数の更新量を決める勾配のうち最も
急峻な勾配を求め、その最も急峻な勾配と、前記残留騒
音信号又は残留振動信号とに基づいて、前記収束係数を
決定することを特徴とする適応制御装置の収束係数決定
方法。1. A control sound source or a control vibration source capable of generating a control sound or a control vibration that interferes with a periodic noise or vibration transmitted from a noise source or a vibration source, and the periodic pattern in the noise source or the vibration source. Signal generating means for generating a reference signal representing the generation state of various noises or vibrations, and an adaptive digital filter with a variable filter coefficient for filtering the reference signal to generate a drive signal for driving the control sound source or the controlled vibration source. And a residual noise detecting means or residual vibration detecting means for detecting the residual noise or residual vibration after the interference and outputting the residual noise signal or residual vibration signal as a residual noise signal or residual vibration signal, and based on the reference signal and the residual noise signal or residual vibration signal. Adaptive processing for updating the filter coefficient of the adaptive digital filter according to a stochastic gradient algorithm so as to reduce noise or vibration after interference A method of determining a convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm of an adaptive control device, comprising: generating the periodic noise or vibration at a constant frequency from the noise source or the vibration source; The control sound or the controlled vibration is not generated from the sound source or the controlled vibration source, and a temporary reference signal having a frequency slightly deviated from the constant frequency is supplied to the adaptive processing means to set the filter coefficient of the adaptive digital filter. The updating process is sequentially executed, and the steepest gradient among the gradients that determines the update amount of the filter coefficient is obtained, and the convergence coefficient is calculated based on the steepest gradient and the residual noise signal or the residual vibration signal. A method for determining a convergence coefficient of an adaptive control device, characterized by:
フィルタ係数を更新する連続した複数回の処理における
前記勾配の平均値を演算し、その平均値の中から前記最
も急峻な勾配を求める請求項1記載の適応制御装置の収
束係数決定方法。2. An average value of the gradients in a plurality of consecutive processes for updating a filter coefficient that is sequentially executed according to the temporary reference signal is calculated, and the steepest gradient is obtained from the average values. A method for determining a convergence coefficient of the adaptive control device according to claim 1.
づいて前記適応ディジタルフィルタのフィルタ係数の最
適値を演算し、その最適値を前記最も急峻な勾配で除算
し、その除算結果に安全率を乗じて収束係数を決定する
請求項1又は請求項2記載の適応制御装置の収束係数決
定方法。3. The optimum value of the filter coefficient of the adaptive digital filter is calculated based on the residual noise signal or the residual vibration signal, the optimum value is divided by the steepest slope, and a safety factor is added to the division result. The convergence coefficient determination method for an adaptive control device according to claim 1, wherein the convergence coefficient is determined by multiplication.
的な騒音又は振動の周波数である請求項1乃至請求項3
のいずれかに記載の適応制御装置の収束係数決定方法。4. The constant frequency is the frequency of the periodic noise or vibration in question.
A method for determining a convergence coefficient of the adaptive control device according to any one of claims 1 to 5.
渉する制御音を発生可能な制御音源と、前記騒音源にお
ける前記周期的な騒音の発生状態を表す基準信号を生成
する基準信号生成手段と、前記基準信号をフィルタ処理
して前記制御音源を駆動する駆動信号を生成するフィル
タ係数可変の適応ディジタルフィルタと、前記干渉後の
残留騒音を検出し残留騒音信号として出力する残留騒音
検出手段と、前記基準信号及び前記残留騒音信号に基づ
き前記干渉後の騒音が低減するように確率勾配アルゴリ
ズムに従って前記適応ディジタルフィルタのフィルタ係
数を更新する適応処理手段と、を備えた能動型騒音制御
装置において、 所定タイミングで且つ所定時間連続して前記騒音源から
前記周期的な騒音を一定周波数で発生させる騒音源制御
手段と、前記所定タイミングで且つ所定時間連続して前
記制御音源から前記制御音を発生させない状態とする制
御音源停止手段と、前記一定周波数から僅かにずれた周
波数の仮基準信号を生成し前記適応処理手段に供給する
仮基準信号生成手段と、前記仮基準信号が供給されてい
る場合に前記適応処理手段によって逐次実行される前記
適応ディジタルフィルタのフィルタ係数の更新処理にお
ける更新量を決める勾配のうち最も急峻な勾配を求める
最急勾配演算手段と、前記最も急峻な勾配及び前記残留
騒音信号に基づいて前記確率勾配アルゴリズムに用いら
れる収束係数を決定する収束係数決定手段と、を備えた
ことを特徴とする能動型騒音制御装置。5. A control sound source capable of generating a control sound that interferes with a periodic noise transmitted from a noise source, and a reference signal generation for generating a reference signal representing a generation state of the periodic noise in the noise source. Means, an adaptive digital filter having a variable filter coefficient for generating a drive signal for driving the control sound source by filtering the reference signal, and a residual noise detecting means for detecting the residual noise after the interference and outputting it as a residual noise signal. And an adaptive processing means for updating the filter coefficient of the adaptive digital filter according to a stochastic gradient algorithm so that the noise after interference is reduced based on the reference signal and the residual noise signal. A noise source control means for generating the periodic noise at a constant frequency from the noise source at a predetermined timing and continuously for a predetermined time. A control sound source stopping means for keeping the control sound from being generated from the control sound source at the predetermined timing and continuously for a predetermined time, and a temporary reference signal having a frequency slightly deviated from the constant frequency to generate the adaptive processing. The temporary reference signal generating means for supplying the means and the gradient for determining the update amount in the update processing of the filter coefficient of the adaptive digital filter which is sequentially executed by the adaptive processing means when the temporary reference signal is supplied. A steepest gradient calculating means for obtaining a steepest gradient, and a convergence coefficient determining means for determining a convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm based on the steepest gradient and the residual noise signal. Active noise control device.
号に応じて逐次実行されるフィルタ係数を更新する連続
した複数回の処理における前記勾配の平均値を演算する
勾配平均値演算手段と、その平均値の中で最も急峻な値
を前記最も急峻な勾配とする最急勾配決定手段と、を備
える請求項5記載の能動型騒音制御装置。6. The steepest gradient computing means comprises gradient average value computing means for computing an average value of the gradient in a plurality of consecutive processes for updating a filter coefficient that is sequentially executed according to the temporary reference signal. 6. The active noise control device according to claim 5, further comprising: a steepest gradient determining means that sets the steepest value among the average values to the steepest gradient.
信号に基づいて前記適応ディジタルフィルタのフィルタ
係数の最適値を演算する最適値演算手段を有し、前記フ
ィルタ係数の最適値を前記最も急峻な勾配で除算し、そ
の除算結果に安全率を乗じて収束係数を決定する請求項
5又は請求項6記載の能動型騒音制御装置。7. The convergence coefficient determining means has an optimum value calculating means for calculating an optimum value of a filter coefficient of the adaptive digital filter based on the residual noise signal, and the optimum value of the filter coefficient is the steepest. 7. The active noise control device according to claim 5, wherein the convergence coefficient is determined by dividing the result by a safety factor.
的な騒音の周波数である請求項5乃至請求項7のいずれ
かに記載の能動型騒音制御装置。8. The active noise control device according to claim 5, wherein the constant frequency is a frequency of the periodic noise in question.
渉する制御振動を発生可能な制御振動源と、前記振動源
における前記周期的な振動の発生状態を表す基準信号を
生成する基準信号生成手段と、前記基準信号をフィルタ
処理して前記制御振動源を駆動する駆動信号を生成する
フィルタ係数可変の適応ディジタルフィルタと、前記干
渉後の残留振動を検出し残留振動信号として出力する残
留振動検出手段と、前記基準信号及び前記残留振動信号
に基づき前記干渉後の振動が低減するように確率勾配ア
ルゴリズムに従って前記適応ディジタルフィルタのフィ
ルタ係数を更新する適応処理手段と、を備えた能動型振
動制御装置において、 所定タイミングで且つ所定時間連続して前記振動源から
前記周期的な振動を一定周波数で発生させる振動源制御
手段と、前記所定タイミングで且つ所定時間連続して前
記制御振動源から前記制御振動を発生させない状態とす
る制御振動源停止手段と、前記一定周波数から僅かにず
れた周波数の仮基準信号を生成し前記適応処理手段に供
給する仮基準信号生成手段と、前記仮基準信号が供給さ
れている場合に前記適応処理手段によって逐次実行され
る前記適応ディジタルフィルタのフィルタ係数の更新処
理における更新量を決める勾配のうち最も急峻な勾配を
求める最急勾配演算手段と、前記最も急峻な勾配及び前
記残留振動信号に基づいて前記確率勾配アルゴリズムに
用いられる収束係数を決定する収束係数決定手段と、を
備えたことを特徴とする能動型振動制御装置。9. A control vibration source capable of generating a control vibration that interferes with the periodic vibration transmitted from the vibration source, and a reference signal generating a reference signal representing a generation state of the periodic vibration in the vibration source. Generating means, an adaptive digital filter having a variable filter coefficient for filtering the reference signal to generate a drive signal for driving the controlled vibration source, and residual vibration for detecting the residual vibration after the interference and outputting it as a residual vibration signal. Active vibration control including detection means and adaptive processing means for updating the filter coefficient of the adaptive digital filter according to a stochastic gradient algorithm so as to reduce vibration after interference based on the reference signal and the residual vibration signal. In the device, a vibration source for generating the periodic vibration at a constant frequency from the vibration source at a predetermined timing and continuously for a predetermined time. Control means, a control vibration source stopping means for making the control vibration source not generate the control vibration continuously at the predetermined timing for a predetermined time, and a temporary reference signal having a frequency slightly deviated from the constant frequency. Then, the provisional reference signal generation means to be supplied to the adaptive processing means and the update amount in the update processing of the filter coefficient of the adaptive digital filter which is sequentially executed by the adaptive processing means when the provisional reference signal is supplied are determined. And a convergence coefficient determining means for determining a convergence coefficient used in the stochastic gradient algorithm based on the steepest gradient and the residual vibration signal. An active vibration control device characterized by the above.
信号に応じて逐次実行されるフィルタ係数を更新する連
続した複数回の処理における前記勾配の平均値を演算す
る勾配平均値演算手段と、その平均値の中で最も急峻な
値を前記最も急峻な勾配とする最急勾配決定手段と、を
備える請求項9記載の能動型振動制御装置。10. The steepest gradient computing means comprises gradient average value computing means for computing an average value of the gradient in a plurality of consecutive processes for updating a filter coefficient that is sequentially executed according to the temporary reference signal. 10. The active vibration control device according to claim 9, further comprising: a steepest gradient determining means for determining the steepest value among the average values as the steepest gradient.
動信号に基づいて前記適応ディジタルフィルタのフィル
タ係数の最適値を演算する最適値演算手段を有し、前記
フィルタ係数の最適値を前記最も急峻な勾配で除算し、
その除算結果に安全率を乗じて収束係数を決定する請求
項9又は請求項10記載の能動型振動制御装置。11. The convergence coefficient determination means has an optimum value calculation means for calculating an optimum value of a filter coefficient of the adaptive digital filter based on the residual vibration signal, and the optimum value of the filter coefficient is the steepest. And divide by
The active vibration control device according to claim 9 or 10, wherein a convergence factor is determined by multiplying the division result by a safety factor.
期的な振動の周波数である請求項9乃至請求項11のい
ずれかに記載の能動型振動制御装置。12. The active vibration control device according to claim 9, wherein the constant frequency is a frequency of the periodic vibration in question.
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