Адаптивная система активного гашения акустического широкополосного излучения с динамической калибровкой

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрен принцип работы адаптивных систем активного гашения акустического широкополосного излучения. Приведено описание алгоритма работы данных систем, функционирующих при изменениях характеристик среды, акустических или электрических параметров их элементов. Предложена модификация данного алгоритма, позволяющая увеличить эффективность работы системы и уменьшить уровень остаточных шумов излучения при калибровке системы. Приведены результаты проверки модифицированного алгоритма на имитационной модели системы активного гашения.

Об авторах

А. В. Львов

Институт прикладной физики РАН

Email: lvov@ipfran.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

В. А. Карасева

Институт прикладной физики РАН

Email: lvov@ipfran.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

О. А. Потапов

Институт прикладной физики РАН

Email: lvov@ipfran.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

А. М. Соков

Институт прикладной физики РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: lvov@ipfran.ru
Россия, 603950, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

Список литературы

  1. Васильев А.В. Опыт исследования и снижения низкочастотного шума энергетических установок // Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Под ред. Иванова Н.И. СПб.: Институт акустических конструкций, 2021. С. 30–39.
  2. Васильев А.В. Перспективы использования активной компенсации для снижения низкочастотного шума и вибрации в условиях производства // Безопасность труда в промышленности. 2004. № 10. С. 47–51.
  3. Kuo S.M., Mitra S., Gan W.S Active noise control system for headphone applications // IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2006. V. 14. № 2. C. 331–335.
  4. Denenberg J.N. Anti-noise // IEEE Potentials. 1992. V. 11. № 2. P. 36–40.
  5. Малюжинец Г.Д. Нестационарные задачи дифракции для волнового уравнения с финитной правой частью // Тр. Акустического института. 1971. № 15. С. 124–139.
  6. Elliott S.J. Signal Processing for Active Control. London, UK, Academic Press, 2001. P. 511.
  7. Kuo S.M., Morgan D.R. Active noise control: a tutorial review // Proceedings of the IEEE. 1999. V. 87. № 6. P. 943–975.
  8. Мальцев А.А., Масленников Р.О., Хоряев А.В., Черепенников В.В. Адаптивные системы активного гашения шума и вибраций // Акуст. журн. 2005. Т. 51. № 2. С. 242–258.
  9. Tang X.L., Lee C.M. Time–frequency-domain filtered-x LMS algorithm for active noise control // J. Sound Vib. 2012. V. 331. № 23. P. 5002–5011.
  10. Vázquez Á.A., Pichardo E., Avalos J.G., Sánchez G., Martínez H.M., Sánchez J.C., Pérez H.M. Multichannel Active Noise Control Based on Filtered-x Affine Projection-Like and LMS Algorithms with Switching Filter Selection // Applied Sciences. 2019. V. 9. № 21. P. 4669.
  11. Ahn Dong-Jun, Keun Sik Kim, Hyun Do Nam, Eun Woo Shin. Multi-channel active noise control system designs using fuzzy logic stabilized algorithms // Advanced Engineering Forum. 2012. V. 13. № 8. P. 3647–3653.
  12. Kuo S.M., Yenduri R.K., Gupta A. Frequency-domain delayless active sound quality control algorithm // J. Sound Vib. 2008. V. 318. № 4–5. P. 715–724.
  13. Фикс И.Ш., Коротин П.И., Потапов О.А., Фикс Г.Е. Экспериментальные исследования компенсации звукового поля на дискретных частотах // Акуст журн. 2016. Т. 62. № 2. С. 208–215.
  14. Yuxue P., Pengfei S. Online secondary path modeling method with auxiliary noise power scheduling strategy for multi-channel adaptive active noise control system // J. Low Frequency Noise, Vibration and Active Control. 2019. V. 38. № 2. P. 740–752.
  15. Allen J.B., Berkley D.A. Image method for efficiently simulating small-room acoustics // J. Acoust. Soc. Am. 1979. V. 65. № 4. P. 943–950.
  16. Джиган В.И. Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы. М.: Техносфера, 2013. 527 с.
  17. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991. 432 с.

Дополнительные файлы


© А.В. Львов, В.А. Карасева, О.А. Потапов, А.М. Соков, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».