JP4739226B2 - フィードフォワードおよびフィードバック制御器を含むアクティブ雑音制御方法および装置 - Google Patents

Description

本発明の分野には雑音消去が含まれる。本発明は、フィードフォワードあるいはフィードバック制御器を用いるアクティブ雑音制御を含むがこれに限定されないさらに他の特定分野に関する。

音は多くの所望の機能の望ましくない結果として存在する。望ましくない音を制御することはいかなる装置にとっても重要である。例えば現代の装置から発せられる音が制御されない場合、現代の環境の多くは人々にとって非常に耐え難いものとなるだろう。家庭、事業所、車内、製造工場など用いられる場所は様々であるとしても、毎日、装置は制御されるべき雑音を生み出している。

雑音を減少させる態様の一つに、元々、小さい雑音しか出さない装置やシステムを作ることが挙げられる。例えばコンピュータにおいては、ディスクドライブと比較した場合、固体記憶装置から出る雑音の量が少ないかあるいは全く雑音を出さない。同様に、ＬＣＤディスプレイはＣＲＴと比較した場合、出る雑音の量が少ないか、あるいは全く雑音を出さない。

しかしながら多くの場合、雑音生成の特徴は取り除けないものである。雑音生成装置の例として、モータとファンが挙げられる。両方とも装置を良好に作動させるために高頻度で必要なものである。同様に、電源、変圧器、また他の装置の部品も雑音を生み出すものである。流体あるいは気体の形を取る循環液も雑音を生み出す。部品を加熱したり冷却したりするときにも雑音が生み出される。このような雑音はプラスチックや金属の部品が高温の状態から冷却されるときに発せられる。従って雑音が生成された後で雑音を消すことが特に重要となる。

パッシブ雑音消去には音吸収材が含まれる。これは非常に有効である。しかしながら、多くの理由からアクティブ雑音消去に対する興味のほうが大きい。アクティブ雑音消去システムは、ある場合には、パッシブ雑音消去より有効であって厚みが少なくてすむこともある。ただしアクティブ雑音消去には改良の余地がある。

雑音制御を必要とする多くのシステムは、二つのタイプの外乱、すなわち周期性の外乱と非周期性の外乱を呈している。最近では、反復的な制御の領域における作業は、周期的な外乱を除去する際、良好な結果を生み出している。反復制御器は、内部モデル原理の延長として見なされる。内部モデル原理は多くの場合、記憶ループと呼ばれ、反復的な外乱を制御するために、フィードバック・ループの中に設置される。標準的な記憶ループはわずかに不安定であるため、改良しないで実行するのは現実的ではない。一般的に、記憶ループを修正するために二つのフィルタが使用される。安定したモデルを作るために一つのフィルタが用いられ、また高頻度の成分を除去するためにもう一つのフィルタが用いられる。この方法は、試行錯誤に基づいて設計される上位の内部モデルをもたらす。さらに非周期的な影響は頻繁に分析の対象からはずされ、結果制御器はこれらの部品を増幅することが可能である。

本発明は、これらの必要性に対応する方法およびシステムに関連する。

本発明の一つの実施形態においては、音外乱が（騒）音伝播の上流位置において測定され、（騒）音伝播の下流位置において消去される音低減技術である、ブロードバンド・フィードフォワード音補償を用いている。アクティブ雑音制御アルゴリズムは、損失音源を生成することによって、望ましくない音源の作用を減少させることが可能な制御信号（あるいは補償信号）の実際の計算である。適切な雑音消去を達成するためには、アクティブ雑音制御アルゴリズムは、望ましくない音源と損失音源の両方の伝播の動的な作用を考慮しなければならない。本発明は、このような音伝播の動的な作用を考慮したフィードフォワード雑音制御アルゴリズムとフィードフォワード雑音制御方法を提供する。

本発明に記載された独創的なアクティブ雑音制御アルゴリズムは、フィルタ内の直交基底機能が音伝播のダイナミクスに基づいて選択されるＦＩＲ（有限インパルス応答）フィルタを用いる。この方法で、ＦＩＲフィルタの標準タップ付き遅延線が、どのようにしてこのシステムを通して音が伝播するかについての情報を含むＦＩＲフィルタに置き換えられる。いわゆる一般化されたＦＩＲ（ＧＦＩＲ）フィルタは非常に大きなダイナミック・レンジを有している一方、従来のＦＩＲフィルタにおいて見られる線形のパラメータ依存を維持している。その結果、ＧＦＩＲフィルタのパラメータを推算するために適応および再帰的推算方法が用いられ得る。ＧＦＩＲフィルタは音伝播のダイナミクスについての知識を含む初期化を必要とする。いったんアクティブ雑音制御のための作動装置や検出器がシステム内に設けられる。音伝播のダイナミクスを測定したり特性化したりするために、その作動装置や検出器からのデータを用いることが可能となり、この情報はＧＦＩＲフィルタを初期化するために用いられる。

本発明の他の実施形態は、周期的な雑音成分および非周期的な雑音成分の両方の影響を処理するフィードバック音補償システムに関する。本発明によれば非周期的な音成分を増幅し過ぎることなく、周期的な音成分の除去を強調する音制御アルゴリズムを設計することが可能である。制御器は、周期的および非周期的な外乱の間の差異が感知できなくなるまで周期的な外乱を除去するように調整される。

周期的な音成分は内部モデルを用いることによって減衰する。標準的な記憶ループおよびフィルタリングから始めるかわりに、制御器を形成する安定した内部モデルを直接、作成して、特定の確定外乱を除去する。公知のＨ_２制御理論を用いることによって、周期的および非周期的な外乱を設計に組み込むことが可能となる。このようにして、無作為の雑音による周期的な外乱を除去する、内部モデルおよび確率論的モデルを用いる下位の制御器を設計することが可能となる。

例えば強制換気システム、電子装置、コンピュータシステム、製造システム、投影機など種々の分野における多様多種の装置やシステムにとって、本発明は利益をもたらす。

図１を見てみると、本発明の一実施形態によるアクティブ雑音制御（ＡＮＣ）システム１０は、例えば強制換気システム内のファンの雑音などの、外部雑音源１４からの雑音を測定する入力マイクロフォン１２を含む。入力マイクロフォン１２からの（増幅された）信号ｕ（ｔ）は、音補償のための制御スピーカ１８への信号ｕ_ｃ（ｔ）を制御するフィードフォワード補償器（Ｆ）１６に送信される。エラー・マイクロフォン２０からの信号ｅ（ｔ）は、ＡＮＣシステム１０の有効性を評価するために用いられる。

フィードフォワード補償器１６の設計を分析するために、図２に示された概略図を参照する。この概略図に従って、ＡＮＣシステム１０内の信号間における動的な関係は離散時間伝達関数を特徴とする。このときｑｕ（ｔ）＝ｕ（ｔ＋１）は単位ステップ時間遅延を示している。入力マイクロフォン１２における雑音外乱ｕ（ｔ）のスペクトルは、フィルタ処理された白色雑音信号ｎ（ｔ）を特徴とする。ここでＷ（ｑ）２２は（未知の）安定し、かつ安定的に可逆的な雑音フィルタである。入力マイクロフォン信号ｕ（ｔ）とエラー・マイクロフォン信号ｅ（ｔ）との間の動的な関係はＨ（ｑ）２４を特徴とする。ここでＧ（ｑ）２６は制御スピーカ信号とエラー・マイクロフォン信号ｅ（ｔ）との間の関係を特徴づけている。最終的にＧ_ｃ（ｑ）２８が、フィードフォワードＦ（ｑ）との正のフィードバック・ループを作る入力マイクロフォン１２信号ｕ（ｔ）に戻される制御スピーカ信号１８からの音響結合を示すために用いられる。分析するために、図２における全ての伝達関数は安定的でかつ既知であると仮定する。エラー・マイクロフォン信号ｅ（ｔ）は下記の等式（１）によって示される。

またエラー・マイクロフォン信号ｅ（ｔ）は、Ｆ（ｑ）３０およびＧ_ｃ（ｑ）２８の正のフィードバック接続が安定している場合、安定的な伝達関数となる。図２における伝達関数が既知であるときには、完全なフィードフォワード雑音消去が下記の場合には取得可能となる。

また完全なフィードフォワード雑音消去は、Ｆ（ｑ）３０が安定した原因伝達関数の場合、フィードフォワード補償器１６として実行される。音響結合Ｇ_ｃの影響が無視できる程度である状況に合わせて、等式（２）を単純化することが可能である。この場合、フィードフォワード補償器１６は等式（３）によって近似され得る。

また実行目的で、Ｆ（ｑ）３０が安定した原因フィルタであることが要求される。一般的に、等式（２）あるいは（３）におけるフィルタＦ（ｑ）３０は、フィードフォワード補償器の解決法を指示するＧ（ｑ）２６およびＨ（ｑ）２４のダイナミクスのために、原因フィルタあるいは安定的なフィルタではない。従って最適の近似は、最善の原因の安定的なフィードフォワード補償器を発見するためになされなければならない。等式（１）によって離散時間エラー信号ｅ（ｔ）の分散は以下のように求められる。

ここでλはｎ（ｔ）の分散を示している。ＡＮＣに対してエラー・マイクロフォン信号ｅ（ｔ）の分散の最小化が求められる場合、最適なフィードフォワード制御器（Ｆ）１６は最小化によって見出される。

ここでパラメータ・フィルタＦ（ｑ，θ）は原因の安定的なフィルタである必要があり、ここでθは等式（４）における最小化によって決定される実数値パラメータである。

音響結合Ｇ_ｃの影響が無視できる程度である場合、等式（４）における最小化は以下のように単純化することが可能である。

等式（４）における最小化は、Ｗ（ｑ）２２、Ｇ（ｑ）２６、Ｈ（ｑ）２４およびＧ_ｃ（ｑ）２８のダイナミクスが既知である場合に解決することが可能な、標準的な２標準に準拠したフィードバック制御およびモデル整合問題である。

伝達関数Ｈ（ｑ）２４、Ｇ（ｑ）２６およびＧ_ｃ（ｑ）２８があらかじめ定められているが未知である可能性がある場合、推定および適応の目的のためのＡＮＣシステム１０において変動するダイナミクスと固定されたダイナミクスとを区別することが重要である。オフラインの識別技術を用いて、フィードフォワード制御器の本質的なダイナミクスを決定するこれらの伝達関数を推定することが可能となる。続いて、安定したかつ安定的に可逆的なフィルタＷ（ｑ）２２を特徴とする音外乱のスペクトル成分は、そのためにフィードフォワード制御の適応が必要とされる唯一の変動成分である。等式（４）の適応的最適化を介して、別個に未知の伝達関数を推定し、フィードフォワード制御器を計算する替りに、フィードフォワード補償器１６を直接推定することも実行可能である。

フィードフォワード補償器１６の直接的な推定を分析するために、音響結合Ｇ_ｃは式を単純化するために無視することが可能であると想定する。この場合、エラー信号ｅ（ｔ）は以下の式によって与えられる。
ｅ（ｔ，θ）＝Ｈ（ｑ）ｕ（ｔ）＋Ｆ（ｑ，θ）Ｇ（ｑ）ｕ（ｔ） （５）
ここで信号の定義は、
ｙ（ｔ）：＝Ｈ（ｑ）ｕ（ｔ），ｕ_ｆ（ｔ）：＝−Ｇ（ｑ）ｕ（ｔ） （６）
（６）は、
ｅ（ｔ，θ）＝ｙ（ｔ）−Ｆ（ｑ，θ）ｕ_ｆ（ｔ）
に導かれ、このために、最適なフィードフォワード・フィルタＦ（ｑ；θ）を計算するための最小化

は、予測誤差フレームワークにおける標準出力誤差（ＯＥ）最小化問題となる。入力信号ｕ（ｔ）が

を満たすという事実を用いて、極限Ｎ→∞に関する（７）の最小化をＰａｃｅｖａｌの定理を用いた周波数領域の数式（８）に書き換えることが可能である。

等式（８）および（４）が同値であるため、最適なフィードフォワード補償器の計算のためには同一の２つの標準的な対象が用いられる。

等式（６）における信号が一連の二つの実験を行うことによって取得されてもよいことに留意されたい。第一の実験はフィードフォワード補償器１６を用いることなく行われ、ｅ（ｔ）＝Ｈ（ｑ）ｕ（ｔ）を

にし、ｅ（ｔ）がエラー・マイクロフォン２０において測定される信号となる。音外乱なしになされる第二の実験において、入力信号ｕ_ｆ（ｔ）はこの実験から測定された入力マイクロフォン信号ｕ（ｔ）を制御スピーカ１８に印加することによって取得することが可能である。この場合、

となる。

一般的に、等式（７）のＯＥ最小化は非線形の最適化であるが、Ｆ（ｑ，θ）がパラメータθ内で線形である場合、凸最適化問題に帰する。パラメータθ内の線形性も、フィルタのオンライン再帰的推定に関して好適であり、フィードフォワード・フィルタＦ（ｑ；θ）に関してＦＩＲフィルタのパラメータ化（９）を用いることによって達成されてもよい。

ＦＩＲフィルタのパラメータ化は、実行目的のためにフィードフォワード補償器１６の随時性および安定性をも保証している。

ＡＮＣシステム１０におけるフィードフォワード補償器１６の近似特性を改良するために、（９）のＦＩＲフィルタにおけるタップ付き遅延関数ｑ^−１の線形の組み合わせは下記のように一般化される。

ここでｆ_ｋ（ｑ）はシステム・ダイナミクスに対する知識を含んでいることもある一般化された（正規直交）基底関数であり、θ_０は一般化されたＦＩＲフィルタの直接的な貫通項であり、θ_ｋは上記一般化されたＦＩＲフィルタの最適なフィルタ係数である（Ｐ．Ｓ．Ｃ．Ｈｅｕｂｅｒｇｅｒ，Ｐ．Ｍ．Ｊ．Ｖａｎ Ｄｅｎ Ｈｏｆ，ａｎｄ Ｏ．Ｈ．Ｂｏｓｇｒａ，“Ａ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｏｒｔｈｏｎｏｒｍａｌ ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｌｉｎｅａｒ ｄｙｎａｍｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍｓ，”ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ，ｖｏｌ．４０（３），ｐｐ．４５１−４６５，１９９５に記載。これは参照により本明細書に組み込まれる）。

一般化されたＦＩＲフィルタは、フィードフォワード補償器におけるｎ_ｋ時間ステップの遅延時間を組み入れた標準的な遅延関数（１１）によって拡大することが可能である。

等式（１１）における一般化されたＦＩＲフィルタＦ（ｑ）３１の概略図は図３に示されている。この図において一般化されたＦＩＲフィルタＦ（ｑ）３１は、従来のＦＩＲフィルタにおいて見られる、より一般的な基底関数ｆ_ｋ（ｑ）以外は同一のタップ付き遅延線構造を呈している。一般化されたＦＩＲフィルタ３１において、（所望の）動的な動作についての知識は基底関数ｆ_ｋ（ｑ）に組み入れることが可能である。所望の動的な動作の知識が何もなくても、ｆ_ｋ（ｑ）＝ｑ^−１の取るに足らない選択は一般化されたＦＩＲフィルタ３１を従来のＦＩＲフィルタに帰する。基底関数ｆ_ｋ（ｑ）に関するさらに入念な選択が組み入れられた場合、等式（１１）は従来のＦＩＲフィルタ３１において用いられるパラメータに比べて非常に少ない数のパラメータＮに関してより良い近似特性を示すことが可能となる。従って、最適なフィードフォワード制御器の正確さが実質的に増すであろう。

上述の推論の路線を進めていくと、（図２に示された）音響結合Ｇ_ｃ（ｑ）２８の影響は無視できると仮定され、等式（１１）において一般化されたＦＩＲフィルタ３１のパラメータ化は等式（７）のＯＥ最小化において用いられるであろう。一般化されたＦＩＲフィルタ３１がパラメータにおいて線形であるので、ＯＥ最小化の凸性が維持されて、オンライン再帰的推定技術が用いられて、ＡＮＣ目的のためにフィードフォワード制御器１６を推定して適合させることが可能となる。一般化されたＦＩＲフィルタＦ（ｑ）３１に基づいたフィードフォワード制御器１６を構成するために、一般化されたＦＩＲフィルタ３１の初期化ステップと再帰的ステップとを差別化する。

一般化されたＦＩＲフィルタ３１のオンライン適応を初期化するために、等式（６）における信号ｙ（ｔ）およびｕ_ｆ（ｔ）を用いてＯＥ最小化を実行することが可能となる。適当な位置にフィードフォワード制御器を設けることなく、信号ｙ（ｔ）は（１２）を介して直ちに用いる。
ｙ（ｔ）＝Ｈ（ｑ）ｕ（ｔ）＝ｅ（ｔ） （１２）
図２におけるＡＮＣシステムの機械的および幾何的な特性がいったん固定されると、Ｇ（ｑ）２６が固定されるため、初期のオフライン推定を用いてフィルタ処理された入力信号ｕ_ｆ（ｔ）を構成するＧ（ｑ）２６に関するモデルを推定することが可能となる。

によって示されるＧ（ｑ）のモデルの推定は、励磁信号として制御スピーカ信号ｕ_ｃ（ｔ）（図１を参照）と、出力信号としてのエラー・マイクロフォン信号ｅ（ｔ）とを用いて実験を行うことによってなされる。
推定エラーの構成は下記のように求められる。
ε（ｔ，β）＝ｅ（ｔ）−Ｇ（ｑ，β）ｕ_ｃ（ｔ）
また最小化は下記のように求められる。

最小化によってフィルタ処理のためのモデル

が算出される。

はフィルタ処理のためだけに用いられるため、上位のモデルが推定され、等式（１４）を介してフィルタ処理された入力信号を正確に再構成することが可能となる。

ここで

は制御信号ｕ_ｆ（ｔ）のフィルタ・バージョンあるいはモデルである。
一般化されたＦＩＲフィルタ３１の使用を促進するために、等式（１０）における基底関数ｆ_ｋ（ｑ）が選択される。基底関数の下位のモデルは一般化されたＦＩＲフィルタ３１として十分であり、一般化されたＦＩＲフィルタ３１は基底関数ｆ_ｋ（ｑ）に基づいて拡張して、フィードフォワード補償器１６の正確度が増す。フィードフォワード補償器１６の初期化の一部として、フィードフォワード・フィルタＦ（ｑ）３１の等式（１０）における下位のＩＩＲモデル

は、等式（１２）および（１４）から取得可能な初期信号と（１５）のＯＥ最小化によって推定することが可能である。

この予測エラーは下記によって求められる。

ここで

は等式（１４）において求められる。下位モデル

の入力平衡状態空間実現が使用されて、等式（１０）における基底関数ｆ_ｋ（ｑ）を構成する。

既知のフィードフォワードＦ（ｑ，θ_ｋ−１）はすでに適当な位置に設けられており、信号ｙ（ｔ）は等式（１６）を介して一般化することが可能である。
ｙ（ｔ）＝Ｈ（ｑ）ｕ（ｔ）＝ｅ（ｔ）＋Ｆ（ｑ，θ_ｋ−１）ｕ_ｆ（ｔ） （１６）
また信号ｙ（ｔ）はエラー・マイクロフォン信号ｅ（ｔ）および等式（１４）によって想定されることが可能なフィルタ処理された入力信号ｕ_ｆ（ｔ）＝Ｇ（ｑ）ｕ（ｔ）の測定を必要とする。等式（１６）における信号ｙ（ｔ）、等式（１４）における

、および等式（１５）における初期化によって求められた等式（１０）における基底関数ｆ（ｑ）によって、フィードフォワード・フィルタの再帰的最小化が標準再帰的最小二乗最小化（１７）を介して行われる。

ここでＦ（ｑ，θ）は等式（１１）によってパラメータ化され、λ（ｔ）はデータ上の指数関数忘却因子を示す。フィードフォワード補償器あるいは制御器１６は一般化されたＦＩＲモデル３１に基づいているため、入力

も基底関数のタップ付き遅延線によってフィルタ処理される。フィルタはパラメータにおいて線形であるため、再帰的計算技術を用いてパラメータθ_ｋを更新させることが可能である。

フィードフォワードに基づくアクティブ雑音制御（ＡＮＣ）システム１０を実施するにあたり、入力マイクロフォン１２の位置に関する設計の自由度を有効に活用してＡＮＣシステムの性能を向上させるべきである。この性能は、１．制御スピーカ１８および入力マイクロフォン１２間の結合（これは音響結合としても知られる）を最小化することと、２．アクティブ雑音制御に関するフィードフォワード・フィルタ１６の影響を最小化すること、によって改善することが可能である。

ＡＮＣシステム１０の性能に対するこれら二つの影響を検討するために、ＡＮＣシステム１０における入力マイクロフォンの所定の場所を考慮する。この特定の場所に関して、等式（３）における伝達関数Ｈ（ｑ）、Ｇ（ｑ）は固定されているが既知ではない。その結果、ＡＮＣシステム１０の性能はフィードフォワード補償器Ｆ（ｑ，θ）３１における設計の自由度にのみ依存して、等式（５）においてエラー信号ｅ（ｔ，θ）を最小化する。エラー信号ｅ（ｔ，θ）を最小化する能力はＦ（ｑ，θ）のパラメータ化によって制限されて、フィードフォワード・フィルタＦ（ｑ，θ）の最適化が、等式（６）における信号ｙ（ｔ）：＝Ｈ（ｑ）ｕ（ｔ），ｕ_ｆ（ｔ）：＝−Ｇ（ｑ）ｕ（ｔ）の観点からパラメータ化されたエラー信号ｅ（ｔ，θ）を考慮することによって実行可能となる。入力マイクロフォンの特定の場所に関して、（６）における信号は、一連の二つの実験を行うことによって容易に得られる。二つの実験において、入力およびエラー・マイクロフォン信号ｕ（ｔ）およびｅ（ｔ）が測定される。

第一の実験はフィードフォワード補償なしに行われる。従ってＦ（ｑ，θ）＝０およびエラー・マイクロフォン信号は（１８）を満たす。
ｅ_１（ｔ）＝Ｈ（ｑ）ｕ（ｔ） （１８）
さらに入力マイクロフォン１２は（１９）のように測定される。

ここでｖ（ｔ）は入力マイクロフォン信号ｕ（ｔ）において測定可能な雑音を示す。この結果、マイクロフォン１２の最適な場所において考慮される必要がある入力マイクロフォン信号ｕ（ｔ）における付加的な外乱につながる。

第二の実験は、外部雑音外乱の存在を排除するためにオフされた雑音源１４によって実行される。その後、第一の実験において等式（１９）で求められた測定された入力マイクロフォン信号

が第一の実験から制御スピーカ１８に印加され、エラー・マイクロフォン信号が算出される。

ｕ_ｆ（ｔ）：＝−Ｇ（ｑ）ｕ（ｔ）によって、エラー・マイクロフォン信号ｅ（ｔ，θ）を等式（２１）のように表すことができる。
ｅ（ｔ，θ）＝ｅ_１（ｔ）−Ｆ（ｑ，θ）ｅ_２（ｔ）−Ｆ（ｑ，θ）Ｇ（ｑ）ｖ（ｔ） （２１）
あるいは推定モデルＧ（ｑ）の

に基づくフィルタ処理された入力信号ｕ_ｆ（ｔ）を使用することによって、両方の実験を結合することが可能である。いったん制御スピーカ１８の場所が決まるとＧ（ｑ）が固定されるため、初期オフライン推定が使用されてＧ（ｑ）に関するモデルを推定して、フィルタ処理された入力信号ｕ_ｆ（ｔ）を構成することが可能である。

入力マイクロフォン１２に対する雑音ｖ（ｔ）が存在しないときには、等式（２１）におけるｅ（θ）の最小化は等式（６）におけるｅ（ｔ，θ）の最小化に相当する。その結果、入力マイクロフォン１２の特定の場所に関するＡＮＣシステム１０の取得可能な性能を、等式（１８）および（２０）において定義され、上述のように第一および第二の実験から取得されるエラー・マイクロフォン信号ｅ_１（ｔ）およびｅ_２（ｔ）に基づいて直接的に評価することが可能である。この結果は以下の提案において要約される。

提案１
入力マイクロフォン１２の特定の場所に関するフィードフォワードＡＮＣシステム１０の性能は

を特徴とする。

の数値は、上述の実験に記載されたようにｔ＝１，．．．，Ｎに対してｅ_１（ｔ）およびｅ_２（ｔ）を測定して、ＯＥモデル推定問題を解決することによって求められる。

ここで有限サイズｄパラメータ

は有限位数フィルタＦ（ｑ，θ）の係数を表す。
フィルタ係数の有限数ｄは提案１において選択されて、フィルタ係数の実行可能な最適化を提供する。ＦＩＲパラメータ化、

がフィルタ係数のアフィン最適化の原因となる。ＦＩＲフィルタ表現（すなわち等式（９））はフィードフォワード・フィルタの正確な設計に関して多くのフィルタ係数θ_ｋを必要とするものの、ＦＩＲフィルタは特定の入力マイクロフォン１２の場所に関してＡＮＣシステム１０の可能性のある性能を評価するためにのみ用いられる。実際のＡＮＣシステム１０に関して、フィードフォワード・フィルタは上述のように一般化されたＦＩＲフィルタによって代替される。

本発明の他の実施形態において、アクティブ騒音制御（ＡＮＣ）システムは、周期的および非周期的な雑音外乱の両方の影響を処理するフィードバック・システムを含む。本システムによって、付加的なフィードバック制御アルゴリズムを用いる非周期的な成分を過剰に増幅することなく、周期的な成分の排除を強化する制御器を設計することが可能となる。この制御器は、周期的および非周期的な外乱の間の差異が感知できなくなるまで周期的な外乱を除去するように調整されている。

図４を見てみると、一実施形態によるフィードバックＡＮＣシステム３２は、例えばサーバ冷却ファンなどの雑音源３６からの雑音を測定するためのマイクロフォン３４と、適切な信号を生成して、雑音源３６からの望ましくない周期的な雑音を打ち消すスピーカ３８と、雑音源３６に隣接してマイクロフォン３４とスピーカ３８を保持するマウント４０とを含む。制御器４２は、マイクロフォン３４によって測定される雑音に基づいてスピーカ３８の出力を制御するように構成される。

スピーカ３８およびマイクロフォン３４は、ポリウレタン音響発泡体やアクリルなどであり得るマウント４０の内部に設けられ、雑音源３６からの音がマイクロフォン３４に向かって伝播するように方向づけられる。スピーカ３８およびマイクロフォン３４が非常に接近しており、それらは雑音源３６に隣接してその下流に置かれることに留意する必要がある。

例えばサーバ冷却ファンなどの雑音源３６による雑音がマイクロフォン３４によって測定された様子が図５および図６に示される。図５はファンの雑音の時間データを示しており、図６はパワー・スペクトル密度を示している。二つの異なるタイプの外乱が存在する。一つのタイプは周期的であり、均等に離間した頻度で現れるピークはファンの高調波（例えば約１０００Ｈｚ毎）である。他のタイプは乱流、振動、およびファンの実際の非周期的な雑音による非周期的な雑音である。風や振動の影響は、測定においてフィルタ処理された白色雑音としてモデル化することが可能である。

本発明の一実施形態による、制御器４２に関するアクティブ雑音フィードバック制御アルゴリズムの設計方法は雑音源からの雑音を二つの異なる外乱、すなわち周期的な外乱および非周期的な外乱に分割する。本方法は制御器４２の位数を下げることを促進させ、外乱のモデル化を単純にする。図７はどのように両方の外乱がモデル化されるかを示している。ここでＨ_ｎ（ｑ）４４は非周期的な外乱モデルであり、Ｈ_ｎ（ｑ）４６は周期的な外乱モデルであり、Ｇ（ｑ）４８はフィードバック制御スピーカ３８とフィードバック制御マイクロフォン３４との動的なフィードバック関係であり、以下に「装置」として定義される。図７において、信号ｕ（ｔ）はフィードバック制御スピーカ３８に送信される信号であり、信号ｙ（ｔ）はフィードバック制御マイクロフォン３４によって測定される信号である。信号ｖ_ｎ（ｔ）は、フィルタ処理された白色雑音信号ｅ（ｔ）として音の非周期的な雑音成分をモデル化し、信号ｖ_ｐ（ｔ）は音の周期的な雑音成分をモデル化する。

非周期的なあるいは無作為の外乱は色つきの雑音としてモデル化される。すなわちｖ_ｎ（ｔ）はＨ_ｎ（ｑ）４４によってフィルタ処理される白色雑音ｅ（ｔ）によって駆動される無作為のプロセスである。ここでｑは時間移動オペレータである。周期的な外乱は、未知の初期状態ｘ_０によって標準記憶ループＨ_ｐ（ｑ）４６としてモデル化される。同時に付加されるとｖ_ｎ（ｔ）とｖ_ｐ（ｔ）は単一の外乱モデルと同一の結果を算出する。

本発明の一実施形態において、図７に示された外乱モデルは図８に示されるように修正されて、周期的な雑音外乱を減少させる最適な制御アルゴリズムを設計する。信号ｚ_１（ｔ）とｚ_２（ｔ）を使用してフィードバックＡＮＣ３２システムの性能を測定する。ここで、αを使用して性能信号ｚ_１（ｔ）とｚ_２（ｔ）とにおける相対的重みを特定することが可能である。最適制御アルゴリズムＫ（ｑ）５０はｅ（ｔ）と（ｚ_１（ｔ）ｚ_２（ｔ））間の伝達関数マトリクスのＨ_２標準を最小化する。信号ｅ（ｔ）と（ｚ_１（ｔ）ｚ_２（ｔ））が選択されて、制御エネルギーと出力とが最適フィードバック制御アルゴリズムＫ（ｑ）５０によって最小化されることになる。打ち消される必要がある周期的な外乱を考慮するために、内部モデル表現Ｗ_ｉ（ｑ）５２がｅ（ｔ）からｙ（ｔ）までの経路内に設けられて、結果制御器が内部モデルの一般的な形状を有することになる。Ｗ_ｉ（ｑ）＝Ｈ_ｐ（ｑ）（図８に示される）を選択することによって、全ての周期的な雑音成分をほぼ完璧に打ち消すことが可能となるが、フィードバック制御アルゴリズムにおけるこのような内部モデルの存在がフィードバックＡＮＣシステム３２を不安定にする場合もある。Ｗ_ｉ（ｑ）５２の主目的は、周期的な雑音の外乱の除去が所望される雑音フィルタＨ_ｐ（ｑ）４６内でこれらの周期的な成分のみをモデル化することにある。これによって制御アルゴリズムの複雑さが減少して、フィードバックＡＮＣシステム３２の安定性がより容易に満たされるようになる。従ってフィードバック制御アルゴリズムの最適な設計は下記の最小化を解決することによって解決される。

等式（２２）の最小化において、フィードバック制御アルゴリズムが計算される。これは内部モデルＷ_ｉ（ｑ）５２の影響を逆転させるものではない。その結果、複合アクティブ雑音フィードバック制御アルゴリズムＫ（ｑ）Ｗ_ｉ（ｑ）はＷ_ｉ（ｑ）の一般化された形状を有し、雑音成分において周期的な外乱を除去するであろう。

ここでは本発明の特定な実施形態を例示し説明したが、当分野で通常の技術を有する者にとって他の変形例、代替案、および選択肢は自明である。このような変形例、代替案、および選択肢は、添付の特許請求の範囲に定義された本発明の精神および範囲から逸脱することがない限り、可能である。
添付の特許請求の範囲に本発明の種々の特徴を記載する。

本発明の一実施形態によるフィードフォワードアクティブ雑音制御（ＡＮＣ）システムの概略図である。 図１のＡＮＣシステムのモデルを示す構成図である。 図２のモデルから派生した一般化されたＦＩＲフィルタの概略図である。 本発明の一実施形態によるフィードバックアクティブ雑音制御（ＡＮＣ）システムの概略図である。 ファンの雑音の時間データを示すグラフである。 図５のグラフに示されるファンの雑音のパワー・スペクトル密度を示すグラフである。 周期的および非周期的な雑音外乱のモデルを示す概略図である。 図７のフィードバックＡＮＣシステム内に示される制御器のモデルを示す概略図である。

Claims (9)

1. システムにおける雑音源からの雑音を減少させるためのアクティブ騒音制御装置であって、
   雑音源によって生成された雑音を検出する第一の検出器と、
   前記第一の検出器から検出された雑音の雑音信号を受信して、雑音源からの雑音を減少させる制御信号を生成するための一般化された有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタと、
   雑音源からの雑音を打ち消すための前記一般化されたＦＩＲフィルタからの前記制御信号に基づいて、音を発生させる音発生器を備え、
   前記一般化されたＦＩＲフィルタが、
   によって表され、
   ここでｆ _ｋ （ｑ）は前記一般化されたＦＩＲフィルタの所望の動的な動作に対する情報を含む一般化された、すなわち正規直交の基底関数であり、θ _０ は前記一般化されたＦＩＲフィルタの直接的なフィードスルー項であり、θ _ｋ は前記一般化されたＦＩＲフィルタの最適なフィルタ係数であり、
   前記一般化されたＦＩＲフィルタは前記基底関数ｆ _ｋ （ｑ）を初期化することおよび、前記初期化された基底関数ｆ _ｋ （ｑ）に基づいて前記θ _ｋ を再帰的に推定することによって構成され、
   前記基底関数ｆ _ｋ （ｑ）は、前記一般化されたＦＩＲフィルタの初期近似情報ダイナミクスを含む所定の動的なモデルによって初期化されることを特徴とするアクティブ騒音制御装置。
2. 前記一般化されたＦＩＲフィルタがフィードフォワード補償器であることを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. 前記第一の検出器が雑音源の下流に設けられ、前記音発生器が前記第一の検出器の下流に設けられることを特徴とする請求項２に記載の装置。
4. さらに前記音発生器の下流の雑音を検出する第二の検出器を備えることを特徴とする請求項１に記載のアクティブ騒音制御装置。
5. 前記第二の検出器によって検出された雑音の信号が、
   によって表され、
   ここでＷ（ｑ）は白色雑音信号ｎ（ｔ）に関する安定したかつ安定的に可逆的な雑音フィルタであり、Ｈ（ｑ）は前記第一の検出器からの入力信号ｕ（ｔ）と前記第二の検出器によって検出された前記信号ｅ（ｔ）間の動的な関係を特徴づけ、Ｇ（ｑ）は前記一般化されたＦＩＲフィルタＦ（ｑ）からの前記制御信号と前記第二の検出器によって検出された前記信号ｅ（ｔ）間の関係を特徴づけ、Ｇ_ｃ（ｑ）は、前記一般化されたＦＩＲフィルタＦ（ｑ）によって正フィードバック・ループを作成する、前記音発生器信号から前記第一の検出器からの前記信号ｕ（ｔ）に戻される音響結合を示す請求項４に記載の装置。
6. 前記第一の検出器は、
   を満たす第二の検出器における状態に基づいて設けられ、ここでｖ（ｔ）は前記第一の検出器によって検出された外乱を示していることを特徴とする請求項５に記載の装置。
7. 前記第一の検出器と前記第二の検出器はマイクロフォンであり、前記音発生器はスピーカであることを特徴とする請求項１に記載の装置。
8. 一般化された、すなわち正規直交の基底関数が音伝播のダイナミクスに基づいて選択される、請求項１に記載の装置。
9. 音伝播のダイナミクスが音のダイナミクスについての従前の知識を含む、請求項８に記載の装置。