文档介绍：基于DSP的汽车内部噪声主动智能控制系统设计1
孟繁营
德州职业技术学院,山东德州(253000)
E-mail:mfy_8888@
摘要:本文在 LMS 的基础上研究了改进的归一化变步长最小均方误差算法(MNVS),
得出了该算法的权重调整公式。论文以 TMS320F2812 DSP 为基础设计了智能控制器,
并且根据课题需要完成了汽车内部噪声主动控制实验系统的设计。
关键词:噪声主动控制自适应控制 LMS算法 DSP 汽车噪声

噪声对人们在心理、生理和社会生活诸多方面都将产生不利影响,随着现代社会
的发展和人们生活水平的提高,噪声控制问题日益引起了人们的重视和关注。尤其在
汽车、飞机、潜艇等封闭舱内的噪声控制更是具有重要的意义,引起了工程技术界的
广泛关注,成为各国争相研究的重点。
噪声主动控制基本思想是由德国物理学家Paul Lueg于 1936 年发明“电子消声器”
[1] 时首次提出的。汽车内部噪声控制方法主要分为被动控制和主动控制。被动控制
技术对于高频噪声具有较好的衰减能力,并且实现简单、系统稳定性好,但是被动控
制存在许多致命的不足,如容易引起硬件过重、成本增加,更为关键的问题是,被动
控制技术对于中、低频噪声控制更显得无能为力。这样噪声主动控制(Active Noise
Control, 简称ANC)的思想便应运而生并逐渐引起了人们的重视。噪声主动控制技术
相对传统的被动控制来说,具有对中、低频段噪声的控制效果明显、系统轻巧、实时
性强等优点,具有潜在的工程应用价值[2]。
(MNVS)算法
多误差 LMS 算法
最小均方(Least Mean Square ,LMS) 算法是由 Widrow 和 Hoff 于 1960 年
提出的。LMS 算法是基于最小均方误差准则(NMSE)的特殊维纳滤波器和最陡下降
法
提出的一种线性自适应算法[3]。LMS算法的递推公式为
w(nn+=1) w()+2µe()nx(n) (1)
但是在实际应用中,这种简单的形式很难真正达到预想的效果。不过以它为基础
的多误差 LMS 算法(NVS)具有很高的实用价值。NVS 算法的权重调整公式为公式 2
和 3。
J
w xmi (1kw+ )=−xmi (k)2µxel (k)∑clmj x(k−i−j) (2)
j =0
J
w ymi (1kw+ )=−ymi (k)2µy el (k)∑clmj y(k−i−j) (3)
j =0

1本论文得到山东省自然科学基金项目(2004ZRB02001)的资助。
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LMS算法因其计算量小、性能稳定、简单易实现而被广泛应用于时不变系统。但
是,应用于时变系统时,其跟踪能力常常不能满足要求。改进的归一化变步长最小均
方误差算法(MNVS)对LMS算法作了很大改进[4],它采用了归一化变步长方法,加速
了算法在大的误差区域内和小误差区的快速收敛性,有效地提高了跟踪性能。
传统的 LMS 算法权系数的迭代公式如公式(1)所示,当步长µ 一定时,该算法
的总收敛速度主要取决于输入序列自相关矩阵[Rxx ]的最小特征