车内噪声消除自适应滤波器发散控制
技术领域
本公开涉及有源噪声消除，并且更具体地，涉及减轻发动机阶次噪声消除系统和/或道路噪声消除系统中的自适应滤波器发散的影响。
背景技术
有源噪声控制(ANC)系统使用前馈结构和反馈结构来使非期望噪声衰减，以自适应地去除收听环境内(诸如车辆车厢内)的非期望噪声。ANC系统通常通过生成消除声波以对不希望的可听噪声进行相消干涉来消除或减少不希望的噪声。当噪声和“抗噪声”(其基本上在量值上与噪声相同但在相位上与噪声相反)降低某个位置处的声压级(SPL)时，就会产生相消干涉。在车辆车厢收听环境中，非期望噪声的潜在来源来自于发动机、车辆轮胎与路面(车辆在其上行进)之间的相互作用和/或车辆其他部分的振动所辐射的声音。因此，不希望的噪声随着车辆的速度、路况和运行状态而变化。
道路噪声消除(RNC)系统是为了使车辆车厢内部的非期望道路噪声最小化而在车辆上实现的特定ANC系统。RNC系统使用振动传感器来感测从轮胎与道路的界面生成的道路诱发振动，这种振动会导致不希望的可听道路噪声。然后，通过使用扬声器生成声波来消除车厢内部这种不希望的道路噪声或降低其等级，理想地，所述声波与要在一个或多个收听者的耳朵处减少的噪声在相位上相反而在量值上相同。消除这种道路噪声可为车辆乘客带来更愉悦的乘坐体验，并且使得汽车制造商能够使用轻质材料，从而降低能耗并减少排放。
发动机阶次噪声消除(EOC)系统是为了使源于来自车辆发动机和排气系统的窄带声发射和振动发射的非期望车辆内部噪声最小化而在车辆上实现的特定ANC系统。EOC系统使用非声学信号(诸如每分钟转数(RPM)传感器，其生成表示发动机转速的参考信号)作为参考。此参考信号用于生成与在车辆内部可听到的发动机噪声在相位上相反的声波。因为EOC系统使用来自RPM传感器的数据，所以它们不需要振动传感器。
RNC系统通常被设计成消除宽带信号，而EOC系统被设计和优化以消除窄带信号(诸如单独的发动机阶次)。车辆内的ANC系统可提供RNC和EOC技术两者。此类基于车辆的ANC系统通常是基于噪声输入(例如，来自RNC系统中的振动传感器的加速度输入)和位于车辆车厢内部各种位置中的误差传声器的信号来连续地调适W滤波器的最小均方(LMS)自适应前馈系统。ANC系统易受自适应W滤波器的不稳定或发散的影响。当W滤波器由LMS系统调适时，W滤波器中的一个或多个可能会发散，而不是收敛以使误差传声器的位置处的压力最小化。通常，在时域中表示的自适应W滤波器中的第一抽头具有高振幅，并且振幅在稍后的抽头中减小到零。然而，如果自适应W滤波器发散，则它们可能不具有此特征。自适应滤波器的发散可导致ANC系统的宽带或窄带噪声增强或其他非期望行为。
发明内容
在一个或多个说明性实施方案中，提供一种用于控制有源噪声消除(ANC)系统中的稳定性的方法。所述方法可包括：从自适应滤波器控制器接收对应于至少一个可控滤波器的滤波器系数。所述方法还可包括：基于对所述滤波器系数的至少一部分的分析来计算参数；基于所述参数与阈值的比较来检测所述至少一个可控滤波器的发散；以及修改已经发散的所述至少一个可控滤波器的性质。
实现方式可包括以下特征中的一者或多者。所述可控滤波器可包括多个系数。所述参数可以是所述至少一个可控滤波器中的所述系数的至少一部分的绝对值的总和。所述参数可以是所述至少一个可控滤波器中的所述系数的至少一部分的最大值。
此外，基于所述参数与阈值的比较来检测所述至少一个可控滤波器的发散可包括：当所述参数超过所述阈值时，检测到所述至少一个可控滤波器的发散。所述阈值可以是根据对在所述至少一个可控滤波器的一次或多次先前调适中从滤波器系数计算出的所述参数的统计分析计算出的动态阈值。所述阈值可以是从所述至少一个可控滤波器的多次先前调适获取的所述参数的平均值乘以增益因数。
另外，基于所述参数与阈值的比较来检测所述至少一个可控滤波器的发散可包括：将来自所述至少一个可控滤波器的当前调适的参数与来自所述至少一个可控滤波器的一次或多次先前调适的相同参数的平均值进行比较；以及当来自所述至少一个可控滤波器的所述当前调适的所述参数与来自所述至少一个可控滤波器的所述一次或多次先前调适的所述平均值之间的差超过阈值时，检测到所述至少一个可控滤波器的发散。
修改已经发散的所述至少一个可控滤波器的性质可包括：停用所述ANC系统和已经发散的所述至少一个可控滤波器中的至少一者。替代地，修改已经发散的所述至少一个可控滤波器的性质可包括：将所述至少一个可控滤波器的所述滤波器系数复位为零并且允许所述至少一个可控滤波器重新适应，或者其可包括：将所述至少一个可控滤波器的所述滤波器系数复位为存储在所述ANC系统的存储器中的一组滤波器系数值。
另外，修改已经发散的所述至少一个可控滤波器的性质可包括：响应于检测到所述至少一个可控滤波器的发散，增大所述自适应滤波器控制器的泄漏值。所述自适应滤波器控制器的所述泄漏值可在所述至少一个可控滤波器的发散频率处增大。此外，所述方法还可包括：当所述至少一个可控滤波器的最高量值滤波器系数低于预定阈值时，减小所述自适应滤波器控制器的所述泄漏值。
一个或多个另外的实施方案可涉及一种ANC系统，其包括：至少一个可控滤波器，所述至少一个可控滤波器被配置为基于自适应传递特性和从传感器接收的噪声信号来生成抗噪声信号。所述至少一个可控滤波器的所述自适应传递特性可由一组滤波器系数来表征。所述ANC系统还可包括：自适应滤波器控制器和发散控制器，所述发散控制器至少与所述自适应滤波器控制器通信。所述自适应滤波器控制器可包括处理器和存储器，所述处理器和存储器被编程为基于所述噪声信号和从位于车辆的车厢中的传声器接收的误差信号来调适所述一组滤波器系数。所述发散控制器可包括处理器和存储器，所述处理器和存储器被编程为：接收与所述至少一个可控滤波器的所述自适应传递特性的当前调适相对应的所述一组滤波器系数；基于对所述一组滤波器系数的至少一部分的分析来计算参数；并且基于所述参数与阈值的比较来检测所述至少一个可控滤波器的发散。
实现方式可包括以下特征中的一者或多者。所述阈值可以是被编程用于所述ANC系统的预定静态阈值。所述发散控制器可被编程为：当根据所述至少一个可控滤波器的所述当前调适计算出的参数与来自所述至少一个可控滤波器的一次或多次先前调适的相同参数的平均值之间的差超过所述阈值时，检测到所述至少一个可控滤波器的发散。所述发散控制器可进一步被编程为：响应于检测到所述至少一个可控滤波器的发散，增大所述自适应滤波器控制器的泄漏值。
一个或多个另外的实施方案可涉及一种体现在非暂时性计算机可读介质中的计算机程序产品，所述计算机程序产品被编程用于有源噪声消除(ANC)。所述计算机程序产品可包括用于以下的指令：从自适应滤波器控制器接收与至少一个可控滤波器的当前调适相对应的一组滤波器系数；基于对所述滤波器系数的至少一部分的分析来计算参数；基于所述参数与阈值的比较来检测所述至少一个可控滤波器的发散；以及响应于检测到所述至少一个可控滤波器的发散，在所述当前调适期间修改所述至少一个可控滤波器的自适应传递特性。
实现方式可包括以下特征中的一者或多者。所述计算机程序产品，其中用于检测所述至少一个可控滤波器的发散的所述指令可包括：在时域中检测所述至少一个可控滤波器的发散频率；并且其中用于修改所述自适应传递特性的所述指令可包括：在时域中，将所述至少一个可控滤波器的所述发散频率复位为零，在所述发散频率处使所述滤波器系数衰减，或在所述发散频率处增大所述自适应滤波器控制器的泄漏值。此外，其中用于检测所述至少一个可控滤波器的发散的所述指令可包括：在频域中检测所述至少一个可控滤波器的发散频率；并且其中用于修改所述自适应传递特性的所述指令可包括：在频域中，使用从传声器接收的误差信号和存储在存储器中的来自所述一个可控滤波器的先前调适的滤波器系数来对所述发散频率进行陷波。
附图说明
图1是根据本公开的一个或多个实施方案的具有包括道路噪声消除(RNC)的有源噪声控制(ANC)系统的车辆的环境框图；
图2是展示被扩展为包括R个加速度计信号和L个扬声器信号的RNC系统的相关部分的样本示意图；
图3是包括发动机阶次噪声消除(EOC)系统和RNC系统的ANC系统的样本示意图；
图4是EOC系统中针对给定RPM的每个发动机阶次的频率的样本查找表；
图5是表示根据本公开的一个或多个实施方案的包括发散控制器的ANC系统的示意性框图；
图6是描绘根据本公开的一个或多个实施方案的用于检测ANC系统中的自适应滤波器的修正发散的方法的流程图；并且
图7是根据本公开的一个或多个实施方案的使用阈值在频域中对可控滤波器进行的分析的图形表示。
具体实施方式
按照要求，本文中公开了本发明的详细实施方案；然而应当理解，所公开的实施方案仅仅是可体现为各种形式和替代形式的本发明的示例。附图不一定按比例绘制；一些特征可能被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文所公开的特定结构细节和功能细节不应被解释为是限制性的，而是仅仅作为教导本领域技术人员以不同方式采用本发明的代表性基础。
本文所描述的控制器或装置中的任一者或多者包括可从使用多种编程语言和/或技术产生的计算机程序编译或解译的计算机可执行指令。一般来说，处理器(诸如微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行指令。处理单元包括能够执行软件程序的指令的非暂时性计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是，但不限于，电子存储装置、磁性存储装置、光学存储装置、电磁存储装置、半导体存储装置、或其任何合适的组合。
图1示出用于具有一个或多个振动传感器108的车辆102的道路噪声消除(RNC)系统100。振动传感器设置在车辆102的各处，以监测车辆的悬架、副车架以及其他车桥和底盘部件的振动行为。RNC系统100可与宽带前馈和反馈有源噪声控制(ANC)框架或系统104集成在一起，所述ANC框架或系统104通过使用一个或多个传声器112对来自振动传感器108的信号进行自适应滤波来生成抗噪声。然后可通过一个或多个扬声器124播放抗噪声信号。S(z)表示单个扬声器124与单个传声器112之间的传递函数。虽然图1仅为简单起见示出单个振动传感器108、传声器112和扬声器124，但应当注意，典型的RNC系统使用多个振动传感器108(例如，10个或更多个)、传声器112(例如，4至6个)和扬声器124(例如，4至8个)。
振动传感器108可包括但不限于加速度计、测力计、地震检波器、线性可变差动变压器、应变仪和负荷传感器。例如，加速度计是输出信号振幅与加速度成比例的装置。广泛多种加速度计可用于RNC系统中。这些包括对在一个、两个和三个通常正交的方向上的振动敏感的加速度计。这些多轴加速度计通常具有针对在其X方向、Y方向和Z方向上感测到的振动的单独电输出(或通道)。因此，单轴和多轴加速度计可用作振动传感器108来检测加速度的量值和相位，并且还可用于感测取向、运动和振动。
源自在路面150上移动的车轮106的噪声和振动可由机械地联接到车辆102的悬架装置110或底盘部件的振动传感器108中的一个或多个进行感测。振动传感器108可输出噪声信号X(n)，所述噪声信号X(n)是表示检测到的道路诱发振动的振动信号。应当注意，多个振动传感器是可能的，并且它们的信号可单独地使用，或者可以本领域技术人员已知的各种方式进行组合。在某些实施方案中，传声器可代替振动传感器被用于输出噪声信号X(n)，所述噪声信号X(n)指示从车轮106与路面150的相互作用生成的噪声。噪声信号X(n)可由次级路径滤波器122利用已建模的传递特性S'(z)进行滤波，所述已建模的传递特性S'(z)估计次级路径(即，抗噪声扬声器124与误差传声器112之间的传递函数)。
源自车轮106与路面150的相互作用的道路噪声也被机械地和/或声学地传递到乘客车厢中，并且由车辆102内部的一个或多个传声器112接收。一个或多个传声器112可例如位于座椅116的头枕114中，如图1所示。替代地，一个或多个传声器112可位于车辆102的车顶内饰中或某个其他合适的位置中以感测由车辆102内部的乘员听到的声学噪声场。源自路面150与车轮106的相互作用的道路噪声根据传递特性P(z)被传递到传声器112，所述传递特性P(z)表示初级路径(即，实际噪声源与误差传声器之间的传递函数)。
传声器112可输出误差信号e(n)，所述误差信号e(n)表示由传声器112检测到的存在于车辆102的车厢中的噪声。在RNC系统100中，可控滤波器118的自适应传递特性W(z)可由自适应滤波器控制器120控制，所述自适应滤波器控制器120可根据已知的最小均方(LMS)算法基于误差信号e(n)和由滤波器122利用已建模的传递特性S'(z)进行滤波的噪声信号X(n)来操作。可控滤波器118通常称为W滤波器。LMS自适应滤波器控制器120可提供被配置为基于误差信号e(n)来更新传递特性W(z)滤波器系数的求和交叉谱。导致噪声消除得到改善的调适或更新W(z)的过程称为收敛。收敛是指产生使误差信号e(n)最小化的W滤波器，其由管控给定输入信号的调适率的步长进行控制。步长是决定算法收敛以使e(n)最小化的速度的比例因子，其实现方法是基于可控W滤波器118的每次更新来限制W滤波器系数的量值变化。
抗噪声信号Y(n)可由可控滤波器118和自适应滤波器控制器120所形成的自适应滤波器基于所识别的传递特性W(z)和振动信号或振动信号的组合X(n)来生成。理想地，抗噪声信号Y(n)所具有的波形使得当通过扬声器124播放时，在乘员的耳朵和传声器112附近生成与车辆车厢的乘员可听到的道路噪声基本上在相位上相反而在量值上相同的抗噪声。来自扬声器124的抗噪声可在传声器112附近与车辆车厢中的道路噪声组合，从而导致此位置处的道路噪声诱发声压级(SPL)的降低。在某些实施方案中，RNC系统100可从乘客车厢内的其他声学传感器(诸如声学能量传感器、声学强度传感器、或声学粒子速度或加速度传感器)接收传感器信号，以生成误差信号e(n)。
当车辆102在运行时，处理器128可收集并任选地处理来自振动传感器108和传声器112的数据，以构建包含将要由车辆102使用的数据和/或参数的数据库或映射图。所收集的数据可在本地存储在存储装置130处或存储在云中，以供车辆102将来使用。可用于在本地存储在存储装置130处的与RNC系统100相关的数据类型的示例包括但不限于最优W滤波器、W滤波器阈值、初始W滤波器、W滤波器增益因数、泄漏递增和递减量、加速度计或传声器频谱或时间相关信号、以及发动机SPL对扭矩和RPM。在一个或多个实施方案中，处理器128和存储装置130可与诸如自适应滤波器控制器120的一个或多个RNC系统控制器集成在一起。
如先前所描述，典型的RNC系统可使用若干振动传感器、传声器和扬声器来感测车辆的结构传播的振动行为并生成抗噪声。振动传感器可以是具有多个输出通道的多轴加速度计。例如，三轴加速度计通常具有针对在其X方向、Y方向和Z方向上感测到的振动的单独电输出。RNC系统的典型配置可具有例如6个误差传声器、6个扬声器和来自4个三轴加速度计或6个双轴加速度计的12个加速度信号通道。因此，RNC系统还将包括多个S'(z)滤波器(即，次级路径滤波器122)和多个W(z)滤波器(即，可控滤波器118)。
图1中示意性地描绘的简化RNC系统示出每个扬声器124与每个传声器112之间的一个次级路径(由S(z)表示)。如先前所提及，RNC系统通常具有多个扬声器、传声器和振动传感器。因此，6个扬声器、6个传声器的RNC系统将具有总共36个次级路径(即，6×6)。相应地，6个扬声器、6个传声器的RNC系统可同样具有估计每个次级路径的传递函数的36个S'(z)滤波器(即，所存储的次级路径滤波器122)。如图1所示，RNC系统还将具有位于来自振动传感器(即，加速度计)108的每个噪声信号X(n)与每个扬声器224之间的一个W(z)滤波器(即，可控滤波器118)。因此，12个加速度计信号、6个扬声器的RNC系统可具有72个W(z)滤波器。加速度计信号、扬声器和W(z)滤波器的数量之间的关系在图2中示出。
图2是展示被扩展为包括来自加速度计208的R个加速度计信号[X1(n)、X2(n)、…XR(n)]和来自扬声器224的L个扬声器信号[Y1(n)、Y2(n)、…YL(n)]的RNC系统200的相关部分的样本示意图。因此，RNC系统200可包括位于加速度计信号中的每一个与扬声器中的每一个之间的R*L个可控滤波器(或W滤波器)218。作为一个示例，具有12个加速度计输出(即，R＝12)的RNC系统可采用6个双轴加速度计或4个三轴加速度计。在同一示例中，具有用于再现抗噪声的6个扬声器(即，L＝6)的车辆因此可使用总共72个W滤波器。在L个扬声器中的每一个处，对R个W滤波器输出求和以产生扬声器的抗噪声信号Y(n)。L个扬声器的中的每一个可包括放大器(未示出)。在一个或多个实施方案中，对由R个W滤波器进行滤波的R个加速度计信号求和以产生电气抗噪声信号y(n)，所述电气抗噪声信号y(n)被馈送到放大器以生成被发送到扬声器的放大后的抗噪声信号Y(n)。
图1所示的ANC系统104还可包括发动机阶次噪声消除(EOC)系统。如上文所提及，EOC技术使用非声学信号(诸如表示发动机转速的RPM信号)作为参考，以便生成与在车辆内部可听到的发动机噪声在相位上相反的声音。常见的EOC系统利用窄带前馈ANC框架来使用RPM信号生成抗噪声，以引导与要消除的发动机阶次在频率上相同的发动机阶次信号的生成，并对所述发动机阶次信号进行自适应滤波以产生抗噪声信号。在通过次级路径从抗噪声源传输到收听位置或误差传声器之后，抗噪声理想地与由发动机和排气管生成并且由初级路径进行滤波的组合声音具有相同的振幅但相反的相位，所述初级路径从发动机延伸到收听位置并且从排气管出口延伸到收听位置。因此，在车辆车厢中误差传声器所处的位置(即，最可能位于或靠近收听位置)处，发动机阶次噪声和抗噪声的叠加将理想地变为零，使得误差传声器所接收的声学误差信号将仅记录除了由发动机和排气口生成的一个或多个发动机阶次(理想地已消除)之外的声音。
通常，使用非声学传感器(例如，RPM传感器)作为参考。RPM传感器可以是例如邻近旋转钢盘放置的霍尔效应传感器。可采用其他检测原理，诸如光学传感器或电感传感器。来自RPM传感器的信号可用作用于生成与发动机阶次中的每一个相对应的任意数量的参考发动机阶次信号的引导信号。参考发动机阶次形成由形成EOC系统的一个或多个窄带自适应前馈LMS块生成的噪声消除信号的基础。
图3是示出包括RNC系统300和EOC系统340两者的ANC系统304的示例的示意性框图。类似于RNC系统100，RNC系统300可包括分别与上文所讨论的元件108、112、118、120、122和124的操作一致的元件308、312、318、320、322和324。EOC系统340可包括RPM传感器342，所述RPM传感器342可提供指示发动机驱动轴或其他旋转轴的旋转(其指示发动机转速)的RPM信号344(例如，方波信号)。在一些实施方案中，RPM信号344可从车辆网络总线(未示出)获得。因为所辐射的发动机阶次与驱动轴RPM成正比，所以RPM信号344表示由发动机和排气系统产生的频率。因此，来自RPM传感器342的信号可用于生成与车辆的发动机阶次中的每一个相对应的参考发动机阶次信号。因此，RPM信号344可与RPM对发动机阶次频率的查找表346结合使用，所述查找表346提供在每个发动机RPM下辐射的发动机阶次的列表。
图4示出可用于生成查找表346的示例性EOC消除调整表400。示例性表400列出针对给定RPM的每个发动机阶次的频率(以每秒循环数为单位)。在所示示例中，示出了四个发动机阶次。LMS算法以RPM作为输入，并且基于此查找表400为每个阶次生成正弦波。如先前所描述，用于表400的相关RPM可以是驱动轴RPM。
再次参考图3，从查找表346检索的在所感测RPM下的给定发动机阶次的频率可被供应到频率发生器348，从而生成给定频率下的正弦波。此正弦波表示指示给定发动机阶次的发动机阶次噪声的噪声信号X(n)。类似于RNC系统300，来自频率发生器348的此噪声信号X(n)可被发送到自适应可控滤波器318或W滤波器，所述自适应可控滤波器318或W滤波器向扬声器324提供对应的抗噪声信号Y(n)。如图所示，此窄带EOC系统340的各种部件可与宽带RNC系统300相同，这些部件包括误差传声器312、自适应滤波器控制器320和次级路径滤波器322。由扬声器324广播的抗噪声信号Y(n)在收听者耳朵的位置(其可能非常靠近误差传声器312)处生成与实际发动机阶次噪声基本上异相但在量值上相同的抗噪声，从而降低发动机阶次的声音振幅。因为发动机阶次噪声是窄带的，所以误差传声器信号e(n)可由带通滤波器350、352进行滤波，然后传入基于LMS的自适应滤波器控制器320中。在一个实施方案中，当使用相同的带通滤波器参数对频率发生器348输出的噪声信号X(n)进行带通滤波时，实现LMS自适应滤波器控制器320的正确操作。
为了同时降低多个发动机阶次的振幅，EOC系统340可包括用于基于RPM信号344为每个发动机阶次生成噪声信号X(n)的多个频率发生器348。作为一个示例，图3示出二阶EOC系统，其具有用于基于发动机转速为每个发动机阶次生成唯一噪声信号(例如，X1(n)、X2(n)等)的两个这样的频率发生器。因为两个发动机阶次的频率有所不同，所以带通滤波器350、352(分别标记为BPF和BPF2)具有不同的高通和低通滤波器转角频率。频率发生器和对应的噪声消除部件的数量最终将基于车辆的特定发动机的发动机阶次的数量而变化。当二阶EOC系统340与RNC系统300组合以形成ANC系统304时，对从三个可控滤波器318输出的抗噪声信号Y(n)求和并作为扬声器信号S(n)发送到扬声器324。类似地，来自误差传声器312的误差信号e(n)可被发送到三个LMS自适应滤波器控制器320。
当自适应W滤波器在由前馈LMS系统进行调适期间发散时，出现可在ANC系统中引起不稳定或噪声消除性能降低的一个主导因素。当自适应W滤波器正确收敛时，在误差传声器的位置处的声压级(和相关的误差信号e(n))被最小化。然而，当这些自适应W滤波器中的一个或多个发散时，可能反而会发生噪声增强。通常，自适应W滤波器中的第一抽头具有高振幅，并且振幅在稍后的抽头中减小到零。然而，如果LMSANC系统发散，则一个或多个W滤波器可能不具有此特征。因此，可采用一种系统和方法来检测和控制自适应滤波器的发散，以维持ANC系统性能和稳定性。简单地说，可在时域或频域中将W滤波器值(即，自适应滤波器系数)与预定阈值进行比较。如果W滤波器的值超过这些阈值，则可采用发散减轻措施来防止噪声增强或其他非期望行为。发散减轻措施可包括：例如，使ANC系统静音，将发散的W滤波器复位为零状态或某种其他已存储的状态，在包括发散频率的频率处添加泄漏等。
图5是基于车辆的ANC系统500的示意性框图，其示出可用于检测自适应W滤波器的发散并优化ANC系统性能的许多关键的ANC系统参数。为了便于解释，图5所示的ANC系统500被示出为具有RNC系统(诸如RNC系统100)的部件和特征。然而，ANC系统500可包括诸如结合图3所示出和描述的EOC系统。因此，ANC系统500是以另外的系统部件为特征的RNC和/或EOC系统(诸如结合图1至图3所描述的那些)的示意性表示。类似的部件可使用类似的惯例进行编号。例如，类似于RNC系统100，ANC系统500可包括分别与上文所讨论的元件108、110、112、118、120、122和124的操作一致的元件508、510、512、518、520、522和524。
如图所示，ANC系统500还可包括沿着可控滤波器518与自适应滤波器控制器520之间的路径设置的发散控制器562。发散控制器562可包括被编程为检测可控滤波器518的发散的处理器和存储器(未示出)。这可包括：通过在时域或频域中的任一者或两者中分析来自自适应滤波器值(例如，滤波器系数)的样本来计算参数。为此，图5明确示出用于在时域与频域之间对信号进行变换的快速傅立叶变换(FFT)块564、566以及快速傅立叶逆变换(IFFT)块568。因此，图5中的变量名与图1至图3所示的那些略有不同。大写体变量表示频域中的信号，而小写体变量表示时域中的信号。字母“n”代表时域中的样本，而字母“k”代表频域中的频格(bin)。图5中的图进一步示出了多个信号的存在，其示出R个参考信号、L个扬声器信号和M个误差信号。下表提供图5中的各种符号和变量的详细解释。
类似于图1，来自噪声输入(诸如振动传感器508)的噪声信号xr[n]可被变换并且由次级路径滤波器522利用已建模的传递特性
发散控制器562可接收由LMS自适应滤波器控制器520生成的用于可控滤波器518的每次调适的时域滤波器系数Wr，l[n]和/或频域滤波器系数Wr，l[k]。此外，发散控制器562可通过分析滤波器系数来计算一个或多个参数。如果检测到一个或多个可控滤波器的发散，则发散控制器562可将诸如调整信号的信号发送回自适应滤波器控制器520，所述信号命令自适应滤波器控制器修改已经发散的至少一个可控滤波器518的性质。例如，在RNC系统或EOC系统中，对检测到可控W滤波器518的发散的响应可以是：发散控制器562使用例如先前已经存储的调整后的W滤波器来代替发散的W滤波器值。发散控制器562对检测到W滤波器发散的其他响应可包括用由零组成的滤波器代替可控滤波器518，这有效地复位了可控滤波器。发散控制器562进行的其他发散减轻措施可包括：在包括发散频率的频率处添加泄漏，使W滤波器系数中的一些或全部衰减，或减小步长以降低未来发散事件的风险。
发散控制器562可以是用于检测发散的可控W滤波器的专用控制器，或者可与ANC系统中的另一控制器或处理器(诸如LMS控制器520)集成在一起。替代地，发散控制器562可集成到车辆102内的另一控制器或处理器中，这个控制器或处理器与ANC系统500中的其他部件分开。
尽管图5具体示出了在时域和频域两者中进行处理的ANC系统，但实现为仅在时域中进行处理的ANC系统是可能的。在这种情况下，次级路径估计是在时域中进行存储，并且LMS更新也发生在时域中。在一个实施方案中，由发散控制器562进行的发散检测也可发生在时域中。在另一个实施方案中，时域W滤波器的FFT可允许通过根据频域W滤波器计算参数来进行发散检测。
图6是描绘用于减轻ANC系统500中发散的或错误适应的可控W滤波器的影响的方法600的流程图。所公开方法的各种步骤可由发散控制器562单独地或与ANC系统的其他部件相结合地执行。
在步骤610处，发散控制器562可接收在时域(即，wr，l[n])和/或频域(即，Wr，l[k])中的指示一个或多个可控滤波器518的输入。为此，发散控制器562可接收从自适应滤波器控制器520输出的时域或频域滤波器系数的一组样本。在一个实施方案中，可控W滤波器在时域中可由128个抽头组成。在替代实施方案中，更多或更少的滤波器抽头是可能的。滤波器值或系数可从LMS自适应滤波器控制器520接收到，并且可表示可控滤波器518的当前调适。如上文所阐述，每个可控滤波器518由自适应滤波器控制器520连续地调适，并且其变化率受步长的限制。可控滤波器518的更新率可由传入的Xr[k，n])和Em[k，n])数据的采样率和块长度来设置。发散控制器562可接收每个可控滤波器的这些更新后的W滤波器系数。
在步骤620处，可执行对W滤波器数据的分析，并且可在时域或频域中计算一个或多个参数。存在几种方法来基于对滤波器系数的分析来检测可控W滤波器的时域版本中的发散或错误适应。在一个实施方案中，由发散控制器562计算的参数可以是整个可控W滤波器中的抽头的绝对值的总和。在另一个实施方案中，由发散控制器562计算的参数可以是可控W滤波器的靠后部分(诸如可控滤波器系数的后半部分或最后四分之一)中的抽头的绝对值的总和。在又一个实施方案中，参数可以是可控滤波器的至少一部分(诸如后半部分(或最后四分之一))中的单独抽头值的最大值，以确定是否有任何抽头值超过预定振幅。也可在频域中计算可控滤波器性质参数。在频域中计算的参数可包括例如在频率范围内的相位偏差。在另一个实施方案中，由发散控制器562计算的参数可以是W滤波器系数中的全部或一部分的总和。在又一个实施方案中，参数可以是可控W滤波器的频率范围的至少一部分中的W滤波器系数的最大值。在各种实施方案中，这些总和或最大值可使用W滤波器系数的实数、虚数或量值来计算。
步骤620还可包括存储一个或多个参数和/或当前W滤波器值以用于执行未来的W滤波器分析。在一个实施方案中，可存储来自紧接在当前W滤波器之前的W滤波器的一个或多个参数或W滤波器数据。在另一个实施方案中，可对从多个先前W滤波器获得的参数执行统计分析(例如，以确定阈值)。例如，可计算从多个先前W滤波器获得的参数的短期或长期平均值并将平均值存储为其自身的参数以供步骤630中使用，无论是作为阈值或是为了获得与当前W滤波器的差以用于与阈值进行比较。在这些实施方案中的某个中，可将预定增益裕量添加到根据多个先前W滤波器计算出的平均值(或其他统计值)，以形成阈值。这可包括将20％、50％或100％的增益裕量添加到平均值或其他统计值。因此，可将来自多个先前W滤波器的平均值乘以增益因数(例如，120％、150％、200％等)，以获得阈值。在其他实施方案中，其他增益因数是可能的。另外，可存储一个或多个可控W滤波器以供未来用于减轻W滤波器发散。
在步骤630处，可将根据当前可控W滤波器计算出的参数直接与对应的阈值进行比较。如果来自当前W滤波器的参数超过阈值，则发散控制器562可断定已经检测到发散或错误适应。如果来自当前W滤波器的参数不超过阈值，则噪声控制器562可断定尚未检测到发散或错误适应。例如，发散控制器562可计算最高量值频域W滤波器系数值或W滤波器的时域滤波器抽头的最后十分之一中的绝对值的平均值，并将峰值振幅或总和与对应的阈值进行比较以确定是否已经发生发散或错误适应事件。作为另一个示例，如果频率范围的开始与结束之间的相位差超过阈值，则可检测到发散。
替代地，可将根据当前W滤波器计算出的参数与来自一个或多个先前W滤波器的相同参数的统计值(例如，平均值)进行比较，如先前所描述的。然后可将当前W滤波器的参数与统计值之间的差与阈值进行比较，所述阈值可称为W阈值。如果差超过阈值，则发散控制器562可断定已经检测到发散或错误适应。如果差不超过阈值，则发散控制器562可断定尚未发生发散。例如，在一个实施方案中，发散控制器562可计算W滤波器的时域滤波器抽头的最后六分之一中的绝对值的平均值，并将其与W滤波器的时域滤波器抽头的最后十分之一中的绝对值的先前W滤波器的平均值进行比较，需注意，超过预定阈值的任何差可指示W滤波器的发散。
在一个或多个实施方案中，阈值可以是在对ANC系统及其对应算法的调整期间由受过训练的工程师进行设置和编程的预定静态阈值。在替代实施方案中，阈值可以是根据对在一个或多个先前W滤波器中获得的参数的统计分析(如上文关于步骤620所讨论的)计算出的动态阈值。例如，阈值可以是从多个先前W滤波器获取的参数的短期或长期平均值。此外，如先前所讨论，可通过增益因数来增强平均值，以确立动态阈值。在又一个实施方案中，阈值可以简单地是来自先前W滤波器的参数的值，所述值也可乘以增益因数。
参考步骤640，当已经超过阈值(这指示可控滤波器的发散)时，方法可进行到步骤650。在步骤650处，可将减轻措施应用于发散的可控W滤波器，以使W滤波器发散所造成的车厢中噪声增强或ANC效应降低最小化。然而，当未检测到W滤波器发散时，方法可跳过任何减轻措施并返回到步骤610，使得过程可用对应于下一滤波器调适的新的W滤波器系数重复。
在步骤650处，可将减轻措施应用于已经发散或错误适应的时域或频域W滤波器中的任一者或两者中的任一个。一般来说，这可涉及修改已在其中检测到发散的至少一个可控滤波器518的性质。可部分地基于或响应于从发散控制器562发送到自适应滤波器控制器520的调整信号来修改此类性质。在某些实施方案中，可将应对措施应用于整个W滤波器或仅应用于频域W滤波器的特定频率。可(在时域或频域中)应用于整个可控W滤波器的减轻方法可包括：将一个或多个W滤波器的滤波器系数复位为零以允许其重新适应，或将滤波器系数设置为存储在ANC系统的存储器中的一组滤波器系数值。存储在存储器中的所述一组滤波器系数值可包括来自处于已知良好状态的W滤波器(诸如已经由受过训练的工程师调整的W滤波器)，或是在检测到发散之前从可控滤波器获得的。例如，可使用在例如发散之前10秒或1分钟的滤波器系数来复位可控滤波器。替代地，诸如当ANC系统500通电时，可将可控W滤波器复位为初始状况。另一种减轻技术可以是在已经检测到发散时简单地停用ANC系统或使其静音。在一个实施方案中，当已经检测到发散时，可仅停用已经发散的W滤波器或将其设置为零并且不允许其适应。在一个实施方案中，当已经检测到发散时，可降低所有滤波器抽头的振幅或所有频域滤波器系数的量值。诸如通过将滤波器系数设置为特定值，可直接修改可控W滤波器的性质。替代地，可间接修改可控W滤波器518的性质。例如，当已经检测到发散时，响应于来自发散控制器562的调整信号，可由自适应滤波器控制器520增大在所有频率处的泄漏值。
仅应用于频域方法的应对措施可包括：在发散频率处或其附近使W滤波器系数衰减以及在发散频率处或其附近添加或增大泄漏值。在应用于频域中的减轻措施的实施方案中，通过在输入信号xr[n]和em[n]或它们的频域对应物上添加陷波或带阻滤波器，发散控制器562可自适应地对在步骤630中识别的不稳定的发散频率进行陷波。这可防止自适应滤波器控制器520在ANC系统500的未来操作中在有问题的频率范围内增大W滤波器的量值。这任选地可伴随着上文所概述的W滤波器的复位、或在这些不稳定的发散频率或所有频率处使用泄漏。
如先前所提及，在一个或多个另外的实施方案中，当已经检测到发散时(诸如当最高量值W滤波器系数超过预定阈值时)，可在LMS自适应滤波器控制器520处增大泄漏值。增大自适应滤波器控制器520的泄漏值可减小可控w滤波器518的量值。只要最高量值W滤波器系数仍然超过预定阈值，就可通过图6所示的处理流程连续地在每次迭代时使此泄漏值增大预定量。一旦最高量值W滤波器系数不再超过预定阈值，只要最高量值W滤波器系数不再超过预定阈值，就可通过图6所示的处理流程在后续迭代期间使泄漏值减小预定量。减小自适应滤波器控制器520的泄漏值可增大可控W滤波器518的量值。以此方式，可基于相对于阈值的滤波器系数量值连续地上下调整自适应滤波器控制器的泄漏值。
在一个实施方案中，当W滤波器中的任一个的最高量值W滤波器系数超过预定阈值时，针对ANC系统500中的所有W滤波器增大泄漏。在另一个实施方案中，当W滤波器中与特定扬声器相关联的任一个的最高量值W滤波器系数超过预定阈值时，在针对所述扬声器的所有W滤波器上增大泄漏。响应于从发散控制器562接收到调整信号，可命令LMS控制器520增大或减小泄漏值。如先前所描述，针对可控滤波器518中的一个或多个调整泄漏值可直接影响W滤波器系数的量值。例如，增大泄漏通常可减小滤波器系数的量值，而减小泄漏通常可增大滤波器系数的量值。
如先前所描述，对于扬声器512和噪声输入的每个组合(例如，每个发动机阶次或振动传感器)，存在一个可控W滤波器。因此，12个加速度计、6个扬声器的RNC系统将具有72个W滤波器(即，12×6＝72)，并且5个发动机阶次、6个扬声器的EOC系统将具有30个W滤波器(即，5×6＝30)。可在计算每一组新的W滤波器之后或以更低频率执行图6所示的方法600，以便减少所需的计算能力，从而节省CPU周期。
图7描绘对频域阈值比较的示例性分析。ANC系统500可存储每个可控滤波器的一组阈值极限(即，W阈值)。在正常操作条件下，所有可控W滤波器点都小于W阈值。在发散或错误适应操作条件下，W滤波器的一个或多个系数超过W阈值。发散控制器562可检测并指示哪个W滤波器或W滤波器的哪些频格已经超过W阈值，使得自适应滤波器控制器520或发散控制器562可应用应对措施。
尽管图1、图3和图5分别示出基于LMS的自适应滤波器控制器120、320和520，但调适或产生最优可控W滤波器118、318和518的其他方法和装置是可能的。例如，在一个或多个实施方案中，可使用神经网络代替LMS自适应滤波器控制器来产生和优化W滤波器。在其他实施方案中，可使用机器学习或人工智能代替LMS自适应滤波器控制器来产生最优W滤波器。
在前述说明书中，已经参考特定示例性实施方案描述本发明主题。然而，在不脱离如权利要求中所阐述的本发明主题的范围的情况下，可做出各种修改和改变。本说明书和附图是说明性的，而不是限制性的，并且修改意图包括在本发明主题的范围内。因此，本发明主题的范围应由权利要求及其法定等效物确定，而不是仅由实施例确定。
例如，任何方法或过程权利要求中所列举的步骤可按任何次序执行，并且不限于权利要中所呈现的特定次序。方程可通过滤波器来实现，以使信号噪声的影响最小化。另外，任何设备权利要求中所列举的部件和/或元件可按多种排列进行组装或以其他方式可操作地配置，并且因此不限于权利要求中所列举的特定配置。
本领域普通技术人员应理解，功能上等效的处理步骤可在时域或频域中进行。因此，虽然附图(特别是特1至图3)中未针对每个信号处理块进行明确陈述，但信号处理可在时域、频域或其组合中发生。此外，虽然在数字信号处理的典型方面解释了各种处理步骤，但在不脱离本公开的范围的情况下，可使用模拟信号处理来执行等效步骤。
上文已经关于特定实施方案描述了益处、优点和问题解决方案。然而，任何益处、优点、问题解决方案或可致使任何特定益处、优点或问题解决方案出现或变得更为明显的任何要素，都不应被理解为是任何或所有权利要求的关键、必需或必要的特征或组成部分。
术语“包括(comprise)”、“包括(comprises)”、“包括(comprising)”、“具有(having)”、“包括(including)”、“包括(includes)”或其任何变型意图指代非排他性的包括，使得包括一系列要素的过程、方法、物品、组合物或设备不仅包括所列举的那些要素，而且还可包括未明确列出的或这种过程、方法、物品、组合物或设备所固有的其他要素。在不脱离本发明主题的一般原理的情况下，除了未具体列举的那些之外，用于实践本发明主题的上述结构、布置、应用、比例、元件、材料或部件的其他组合和/或修改可改变或以其他方式特别适合于具体环境、制造规范、设计参数或其他操作要求。
