GIẢI THUẬT cập NHẬT độ lợi CHO hệ THỐNG KIỂM SOÁT NHIỄU TÍCH cực

Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM II-P-1.46 GIẢI THUẬT CẬP NHẬT ĐỘ LỢI CHO HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NHIỄU TÍCH CỰC Nguyễn Vương Thuỳ Ngân, Trần Đức Long, Trần Thị Minh Thơ, Huỳnh Văn Tuấn Bộ môn Vật lý Tin học, Khoa Vật lý & Vật lý Kỹ thuật, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Tp.HCM Email: nguyenvuongthuyngan@gmail.com TÓM TẮT Trong báo này, mô hệ thống khử nhiễu đa kênh truyền truyền thẳng xây dựng hệ thống khử nhiễu hai kênh thời gian thực Chúng sử dụng giải thuật filtered-X least-meansquare (FxLMS), số giải thuật cập nhật độ lợi (Variable Step-Size - VSS), bổ bão hoà nhằm tăng cường hiệu cho hệ thống kiểm soát nhiễu Trong phần thực nghiệm, áp dụng giải thuật least mean square (LMS) VSS-LMS để huấn luyện hàm truyền thứ cấp nhằm tăng tốc độ hội tụ ổn định cho hệ thống kiểm soát nhiễu.Kết thực nghiệm cho thấy hệ thống ANC thời gian thực không sử dụng giải thuật cập nhật độ lợi có sử dụng giải thuật cập nhật độ lợi hoạt động hiệu với nguồn nhiễu đơn tần số tổng hợp từ hai đến ba tần số, nhiễu tổng hợp trường hợp giảm từ 12dB - 35dB bán kính khử nhiễu đo khoảng cm xung quanh vị trí đặt micro tổng hợp Từ khoá: kiểm soát nhiễu tích cực, cập nhật độ lợi, LMS, filtered-x LMS GIỚI THIỆU Nguyên lý chung kiểm soát nhiễu tích cực tạo nguồn nhiễu thứ cấp có biên độ ngược pha với nguồn nhiễu sơ cấp cho nhiễu tổng hợp có biên độ giảm dần không vùng cần kiểm soát nhiễu (hình 1) Hiệu việc kiểm soát nhiễu tuỳ thuộc vào độ xác biên độ pha nhiễu thứ cấp [1] Nhiễu sơ cấp Nhiễu tổng hợp + = Nhiễu thứ cấp Hình 18 Nguyên lý kiểm soát nhiễu tích cực Các hệ thống ANC phân loại theo nhiều cách khác [1,2,3,4]: 1) Dựa cấu trúc hệ thống, ta có hai loại hệ thống truyền thẳng hệ thống hồi tiếp 2) Dựa tính thích nghi không thích nghi hệ thống: nhiều trường hợp, nhiễu sơ cấp thay đổi theo thời gian, hệ thống ANC cần phải thích nghi với thay đổi Khi cần sử dụng giải thuật thích nghi LMS, FxLMS, 3) Dựa giải thuật sử dụng ta có: phương pháp kiểm soát nhiễu dùng lọc thích nghi miền thời gian, phương pháp kiểm soát nhiễu dùng lọc thích nghi miền tần số, phương pháp kiểm soát nhiễu dựa vào lý thuyết điều khiển tự động, Phương pháp kiểm soát nhiễu dùng logic mờ mạng nơ-ron 4) Dựa bề rộng dải thông hệ thống ANC truyền thẳng băng thông rộng (trong hệ thống ống khói, ống xả, ) băng thông hẹp (trong động cơ, máy nén, quạt, ) ISBN: 978-604-82-1375-6 307 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NHIỄU TRUYỀN THẲNG THÍCH NGHI ĐA KÊNH 𝑥(𝑛) 𝐽 𝑑(𝑛) 𝑃(𝑧) 𝑀 + 𝛴 - 𝑦(𝑛) 𝑊(𝑧) 𝑒(𝑛) 𝑦’(𝑛) 𝐾 𝐺(𝑧) 𝑀 𝑀 𝐺̂ (𝑧) 𝑥’(𝑛) 𝐽𝐾𝑀 FxLMS Hình 19 Hệ thống ANC truyền thẳng đa kênh Hệ thống ANC truyền thẳng kênh sử dụng ta cần kiểm soát nhiều nguồn nhiễu nhiều khu vực môi trường, trường hợp ta cần đặt nhiều microphone tham chiếu để nhiễu sơ cấp, nhiều loa để phát nhiễu thứ cấp nhiều microphone tổng hợp để đo nhiễu tổng hợp (các microphone đặt khu vực cần kiểm soát nhiễu) [2, 3, 4] Hệ thống ANC truyền thẳng đa kênh trình bày hình 2, đó: 𝐽 số lượng micro tham chiếu, 𝑥(𝑛) = [𝑥1 (𝑛)𝑥2 (𝑛) … 𝑥𝐽 (𝑛)]𝑇 𝐾 số lượng nguồn nhiễu thứ cấp lọc thích nghi song song, 𝑦(𝑛) = [𝑦1 (𝑛)𝑦2 (𝑛) … 𝑦𝐾 (𝑛)]𝑇 𝑀 số lượng micro tổng hợp, 𝑒(𝑛) = [𝑒1 (𝑛)𝑒2 (𝑛) … 𝑒𝑀 (𝑛)]𝑇 Trong nhiều hệ thống kiểm soát nhiễu, giải thuật biến đổi độ lợi VSS sử dụng để tăng tính linh hoạt giải thuật thích nghi nhằm nâng cao hiệu suất làm việc hệ thống Các giải thuật thích nghi thường sử dụng độ lợi thích nghi cố định, lựa chọn để cân tốc độ hội tụ độ ổn định hệ thống Độ lợi thích nghi có giá trị lớn khiến cho hệ thống hội tụ nhanh, nhiên lại làm cho hệ thống dễ ổn định Ngược lại, độ lợi thích nghi có giá trị nhỏ, hệ thống hội tụ chậm ổn định Ý tưởng giải thuật VSS sử dụng độ lợi thích nghi lớn bắt đầu trình khử nhiễu để tăng tốc độ khử nhiễu giảm dần độ lợi thích nghi hệ thống hội tụ để tăng tính ổn định hệ thống 𝜂(𝑛) 𝑥(𝑛) 𝑊0 + + 𝑑(𝑛) 𝑊(𝑛) 𝑦(𝑛) − + 𝑒(𝑛) Các giải thuật VSS Hình 20.Hệ thống ANC dùng giải thuật VSS-LMS Hình mô tả hệ thống ANC dùng giải thuật VSS LMS, tín hiệu đầu chưa xác định hệ thống cho bởi: 𝑑(𝑛) = 𝑤𝑜𝑇 (𝑛)𝑥(𝑛) + 𝜂(𝑛) (1) đó, 𝑥 (𝑛) = [𝑥 (𝑛)𝑥 (𝑛 − 1) … 𝑥(𝑛 − 𝑁 + 1)]𝑇 tín hiệu tham chiếu, 𝜂 (𝑛) tín hiệu nhiễu, 𝑤(𝑛) vector trọng số n bậc, ISBN: 978-604-82-1375-6 308 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM 𝑤𝑜 vector chưa biết cần xác định Tín hiệu nhiễu tổng hợp 𝑒(𝑛) xác định theo (2) Các hệ số lọc lọc cập nhật (3), 𝜇(𝑛) độ lợi thích nghi thời điểm thứ n (2) 𝑒(𝑛) = 𝑑(𝑛) − 𝑤 𝑇 (𝑛)𝑥(𝑛) 𝑤(𝑛 + 1) = 𝑤(𝑛) + 𝜇(𝑛)𝑒(𝑛)𝑥(𝑛) (3) Giải thuật cập nhật độ lợi Kwong 𝑧 −1 𝜇(𝑛) + 𝛼 𝛴 𝜇(𝑛 + 1) + 𝑒(𝑛)2 𝛾 Hình 21 Sơ đồ giải thuật Kwong Giải thuật Kwong [5] sử dụng bình phương tín hiệu tổng hợp tức thời để cập nhật hệ số độ lợi thích nghi biểu diễn sau: 𝜇(𝑛 + 1) = 𝛼𝜇(𝑛) + 𝛾𝑒 (𝑛) (4) 𝛼 𝛾 tham số dương Nguyên tắc giải thuật phát tín hiệu tổng hợp lớn, hệ thống tăng độ lợi, làm cho hệ thống tăng tốc độ hội tụ; đó, phát tín hiệu tổng hợp nhỏ, hệ thống giảm độ lợi, kết làm cho hệ thống ổn định Nhìn chung, giải thuật Kwong phụ thuộc nhiều vào tín hiệu nhiễu, điều làm giảm hiệu suất giải thuật gặp phải trường hợp tỉ số tín hiệu/nhiễu thấp Giải thuật cập nhật độ lợi Aboulnasr[6] 𝑧 −1 𝑧 −1 𝑝(𝑛 − 1) 𝑝(𝑛) 𝛽 𝑧 −1 𝑒(𝑛) + 𝛴 𝜇(𝑛) + 𝛼 + 1−𝛽 𝛴 + 𝜇(𝑛 + 1) 𝛾 Hình 22.Sơ đồ giải thuật Aboulnasr Giải thuật biến thể từ giải thuật Kwong, thay sử dụng bình phương tín hiệu tổng hợp, giải thuật Aboulnasr [6] xem xét tương quan tín hiệu tổng hợp 𝑒(𝑛) 𝑒(𝑛 − 1), việc làm tăng khả chống nhiễu nhờ tăng hiệu giải thuật Giải thuật Aboulnasr cập nhật hệ số độ lợi cách lấy bình phương giá trị tương quan tín hiệu tổng hợp thông qua lọc thông thấp cho (5), 𝛽 tham số dương 𝑝(𝑛) = 𝛽𝑝(𝑛 − 1) + (1 − 𝛽)𝑒(𝑛)𝑒(𝑛 − 1) (5) Khi hệ số độ lợi cập nhật (6), với 𝛼 𝛾 tham số dương 𝜇(𝑛 + 1) = 𝛼𝜇(𝑛) + 𝛾𝑝2 (𝑛) ISBN: 978-604-82-1375-6 (6) 309 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Giải thuật cập nhật độ lợi José Gil F Zipf [7] Giải thuật José Gil F Zipf đề xuất báo [7], mà José Gil F Zipf đứng đầu nhóm, điều giải thuật gọi tên giải thuật José Gil F Zipf để dễ sử dụng báo Trong số ứng dụng lọc thích nghi, hàm tương quan 𝑒(𝑛) 𝑒(𝑛 − 1) cho thấy kết không tốt hội tụ giá trị thấp Trong số trường hợp, để xem xét tương quan đầu vào số loại đáp ứng xung đặc biệt hệ thống chưa biết, tương quan tín hiệu tổng hợp 𝑒(𝑛) 𝑒(𝑛 − 2) hay gọi lag(2), tương quan 𝑒(𝑛) 𝑒(𝑛 − 3) hay gọi lag(3), … cho thấy nhiều thông tin tương quan 𝑒(𝑛) 𝑒(𝑛 − 1) hay gọi lag(1) … 𝑒(𝑛 − 𝑖)2 … 𝑒(𝑛 − 𝑁) 𝑧 −1 𝑒(𝑛)2 𝜇(𝑛) 𝑝(𝑛 − 1) 𝛽 𝛴 𝑧 −1 + + 𝑒(𝑛)2 + 𝛼 𝛴 𝛴 𝜇(𝑛 + 1) + 𝑝(𝑛) 𝛾 1−𝛽 Hình 23 Sơ đồ giải thuật cập nhật José Gil F Zipf Trong giải thuật Aboulnasr, lag(1) sử dụng dẫn đến việc giảm độ lợi sớm số trường hợp làm cho việc hội tụ bị chậm lại Giải thuật José Gil F Zipf xem xét đến tất lag từ lag(1) lag(N), giúp nâng cao tốc độ hội tụ giảm nhiễu tốt Khi 𝑝(𝑛) cho (7) 𝑁 𝑝(𝑛) = 𝛽𝑝(𝑛 − 1) + (1 − 𝛽) ∑[𝑒(𝑛)𝑒(𝑛 − 𝑖)]2 (7) 𝑖=0 Hàm cập nhật hệ số độ lợi cho (8), với 𝛼 𝛾 hệ số dương N số bậc lọc 𝜇(𝑛 + 1) = 𝛼𝜇(𝑛) + 𝛾𝑝(𝑛) (8) Hệ thống ANC sử dụng bổ bão hoà Trong thực tế, có trường hợp loa thứ cấp bị bão hoà phát đầy đủ nhiễu thứ cấp, hệ thống ANC không ổn định hoàn toàn hoạt động xác Trong báo đề xuất hệ thống ANC sử dụng bổ bão hoà hình Trong đó, khối 𝑆𝐴𝑇1 đặt trước hàm 𝐺(𝑧) mô việc loa thứ cấp bị bão hoà, khối 𝑆𝐴𝑇2 thêm vào nhằm giải vấn đề gặp phải loa thứ cấp bị bão hoà 𝑃(𝑧) 𝑥(𝑛) 𝑑(𝑛) + 𝑒(𝑛) 𝛴 𝑆𝐴𝑇 - 𝑦(𝑛) 𝑊(𝑧) 𝐺̂ (𝑧) 𝑥’(𝑛) 𝑆𝐴𝑇 𝐺(𝑧) 𝑦’(𝑛) FxLMS Hình 24 Hệ thống ANC sử dụng bổ bão hoà Khi loa thứ cấp bị bão hoà, 𝑆𝐴𝑇1 < 𝑦(𝑛), kết nhiễu thứ cấp phát tới micro tổng hợp bị biến dạng không đủ công suất để triệt nhiễu sơ cấp dẫn tới nhiễu tổng hợp thu 𝑒(𝑛) không tiến không mong muốn Vì 𝑒(𝑛) không tiến không, hệ thống tiếp tục cập nhật điều chỉnh hàm 𝑊(𝑧) dựa vào tín hiệu ISBN: 978-604-82-1375-6 310 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM tham chiếu 𝑥(𝑛) để tăng cường độ tín hiệu nhiễu thứ cấp 𝑦(𝑛) phát triệt nhiễu sơ cấp làm cho hệ thống ổn định Để giải vấn đề này, 𝑆𝐴𝑇2 thêm vào để đáp ứng giới hạn loa thứ cấp, giúp hệ thống cập nhật thích nghi hiệu KẾT QUẢ Mô Dựa vào mô hình lý thuyết hệ thống kiểm soát nhiễu truyền thẳng, thực mô hệ thống phần mềm LabVIEW Các kết trình bày bao gồm giá trị biên độ theo miền thời gian theo miền tần số Vì kết kênh hoàn toàn tương đương có chênh lệch nên kết trình bày bao gồm kênh hệ thống Hình trình bày kết mô hệ thống ANC truyền thẳng hai kênh không sử dụng giải thuật VSS Kết cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả, sau 0.06 giây, nhiễu sơ cấp bị khử hoàn toàn Phân tích miền tần số cho thấy cường độ giảm khoảng 56dB sau giây 120dB sau giây mô Hình 25 Kết mô hệ thống ANC truyền thẳng không sử dụng giải thuật VSS với độ lợi 𝝁 = 𝟎 𝟎𝟎𝟓 Bảng Các kết mô hệ thống truyền thẳng hai kênh Nguồn nhiễu (Hz) Không dùng VSS Giải thuật Kwong Giải thuật Aboulnasr Giải thuật José Gil F Zipf 1000 113 dB 121 dB 127 dB 110 dB 670, 890, 1000 110 dB 107 dB 57.3 dB 112.3 dB 340, 670, 890, 1000, 1200 56 dB 32.2 dB 51.2 dB 43 dB Trong bảng kết phân tích miền tần số sau giây mô hệ thống Kết cho thấy, nguồn nhiễu bao gồm nhiều tần số, cần nhiều thời gian để khử hoàn toàn nhiễu ̂ (𝒛) 𝑮(𝒛) Bảng Hiệu hệ thống có sai lệch độ trễ 𝑮 -3 -2 -1 Sai lệch 𝐺̂ (𝑧) 𝐺(𝑧) Độ suy hao nhiễu (dB) -459 -15 49.7 42.5 33.4 1.15 -206 Từ kết bảng 2, ta thấy sai lệch hàm truyền ước lượng 𝐺̂ (𝑧) hàm truyền thực tế 𝐺(𝑧) không nên sai lệch đơn vị mô hình hệ thống kiểm soát nhiễu truyền thẳng hai kênh Bảng 6.Các kết mô hệ thống truyền thẳng bốn kênh Nguồn nhiễu (Hz) Không dùng VSS Giải thuật Kwong Giải thuật Aboulnasr 1000 670, 890, 1000 340, 670, 890, 1000, 1200 55 dB 42 dB 53 dB 38 dB 50 dB 38.6 dB Giải thuật José Gil F.Zipf 53 dB 38 dB 32.4 dB 30.8 dB 29.4 dB 41.6 dB Trong bảng kết phân tích miền tần số sau giây mô hệ thống Kết cho thấy, nguồn nhiễu bao gồm nhiều tần số, cần nhiều thời gian để khử hoàn toàn nhiễu Hiệu khử nhiễu hệ thống ANC bốn kênh thấp so với hệ thống ANC hai kênh khoảng thời gian mô (1 giây) ISBN: 978-604-82-1375-6 311 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Từ kết bảng 4, ta thấy sai lệch hàm truyền ước lượng 𝐺̂ (𝑧) hàm truyền thực tế 𝐺(𝑧) không lớn đơn vị nhỏ đơn vị mô hình hệ thống kiểm soát nhiễu truyền thẳng bốn kênh ̂ (𝒛) và𝑮(𝒛) Bảng Hiệu hệ thống có sai lệch độ trễ 𝑮 Sai lệch 𝐺̂ (𝑧) 𝐺(𝑧) Độ suy hao nhiễu (dB) -4 -3 -2 -1 -26.2 17.6 34.9 35 32 26.2 13.3 -14.5 Nhận xét Khác biệt độ trễ hàm truyền ước lượng 𝐺̂ (𝑧) hàm truyền thực tế 𝐺(𝑧) không chênh lệch nhiều, thông thường độ trễ không nên lớn nhỏ từ đến đơn vị Tốt không nên có sai lệch hai hàm truyền Khi số lượng kênh trở nên nhiều hơn, hệ thống dễ ổn định Các đồ thị phân tích theo miền tần số cho thấy, số lượng kênh nhiều, hệ thống cần nhiều thời gian để nhiễu tổng hợp suy giảm Hiệu làm việc hệ thống ANC khoảng thời gian giảm đáng kể tăng số kênh Các giá trị độ trễ hàm truyền sơ cấp thứ cấp bắt đầu có ảnh hưởng lớn đến hiệu hệ thống số kênh tăng lên Thực nghiệm Máy tính trang bị card PCI7830R phần mềm LabVIEW Loa thứ cấp Nguồn SCB-68 nhiễu Mic Mic Loa thứ cấp Hình 26 Mô hình thực nghiệm hệ thống ANC truyền thẳng Mô hình ANC truyền thẳng thời gian thực bố trí hình Trong đó, nguồn nhiễu (được tạo từ máy tính) phát loa sơ cấp để tạo nhiễu sơ cấp, micro dùng để thu nhiễu tổng hợp đưa SCB-68 để truyền card PCI-7830R xử lý máy tính Sau tính toán, hệ thống tạo nhiễu thứ cấp phát loa thứ cấp, nhiễu tổng hợp triệt tiêu hai vị trí đặt micro ISBN: 978-604-82-1375-6 312 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Micro Loa thứ cấp 24 cm 24 cm Loa phát nhiễu 22 cm Micro Loa thứ cấp 15 cm Hình 27 Sơ đồ bố trí hệ thống ANC thời gian thực Hàm truyền 𝐺(𝑧) hàm truyền nhiễu thứ cấp phát từ loa thứ cấp đến micro tổng hợp Hàm mô 𝐺(𝑧) ước lượng thông qua mô hình huấn luyện hàm truyền xây dựng hình 11 𝑥(𝑛) 𝐺(𝑧) 𝑦(𝑛) + 𝑒(𝑛) − 𝐺̂ (𝑧) 𝑥′(𝑛) LMS ̂ Hình 28 Sơ đồ mô hình huấn luyện hàm truyền 𝑮 Mô hình huấn luyện hàm truyền hoạt động sau, loa thứ cấp phát tần số định tần số tổng hợp từ nhiều tần số khác với biên độ xác định Tín hiệu phát loa thứ cấp micro tổng hợp sử dụng để tính toán hàm truyền thứ cấp máy tính lập trình giải thuật LMS VSSLMS Việc tiến hành cặp loa micro nhiều lần kết tốt Sau hoàn tất việc huyến luyện Hàm truyền 𝐺(𝑧) thu sử dụng vào hệ thống khử nhiễu Các thông số huấn luyện:  Tần số lấy mẫu: 10KHz  Tần số huấn luyện 450Hz, 700Hz, 1400Hz  Độ lợi 𝜇 = 0.0002 𝐺̂11 Độ lớn 𝐺̂12 𝐺̂22 𝐺̂21 Bậc lọc ̂ (𝒛) huấn luyện Hình 29 Đồ thị giá trị hàm truyền 𝑮 Kết việc huấn luyện trình bày hình 12, 𝐺̂11 , 𝐺̂12 , 𝐺̂22 , 𝐺̂21 hệ số biểu diễn cho hàm truyền từ loa thứ cấp đến micro tổng hợp thời gian thực mà hệ thống huấn luyện ước lượng ISBN: 978-604-82-1375-6 313 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Áp dụng kết hàm truyền từ hệ thống huấn luyện, tiến hành cài đặt thu thập liệu hệ thống khử nhiễu hai kênh thời gian thực Kết phân tích mẫu liệu ghi nhận hệ thống khử nhiễu thành công trình bày dạng đồ thị miền thời gian miền tần số Các thông số thực nghiệm:    Tần số lấy mẫu: 10KHz Nguồn nhiễu tần số 650Hz Độ lợi 𝜇 = 0.5 ANC tắt ANC mở kênh ANC mở kênh Hình 30 Hệ thống ANC tần số 650 Hz Hình 13 trình bày kết mô hệ thống ANC không dùng giải thuật cập nhật độ lợi Kết cho thấy hệ thống hoạt động hiệu với nguồn nhiễu đơn tần số, sau khoảng giây nhiễu tiến gần không ổn định Phân tích theo miền tần số cho thấy cường độ nhiễu giảm khoảng 32dB Bảng Các kết đạt hệ thống ANC thời gian thực Nguồn nhiễu (Hz) Không dùng VSS Dùng giải thuật Kwong Dùng giải thuật Aboulnasr Dùng Giải thuật José Gil F Zipf 450 29dB 28dB 32dB 18dB 650 32dB 21dB 16dB 30dB 900 35dB x x 26dB 450, 1400 22dB 21dB x 18dB 700, 800 28dB x x 12dB 700, 1400 15dB x x 21dB 450, 700, 1400 21dB x x 24dB Nhận xét: từ kết thực nghiệm ta thấy hệ thống ANC thời gian thực không sử dụng giải thuật cập nhật độ lợi, giải thuật Kwong, giải thuật Aboulnasr giải thuật José Gil F Zipf hoạt động hiệu với nguồn nhiễu đơn tần số tổng hợp từ hai đến ba tần số, nhiễu tổng hợp trường hợp giảm từ 12dB - 35dB Các kết thực nghiệm miền tần số bảng kết thu chạy hệ thống khoảng thời gian (30 giây) Khảo sát bán kính khử nhiễu hệ thống Việc khảo sát bán kính khử nhiễu hệ thống thực sơ đồ hình 14 nhằm khảo sát thay đổi cường độ âm xung quanh vùng khử nhiễu định trước thực nghiệm Các kết trình bày hình 15 hình 16 ISBN: 978-604-82-1375-6 314 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM Micro Loa thứ cấp (1) Loa phát nhiễu22 cm (2) Loa thứ cấp Micro Hình 31 Sơ đồ khảo sát thay đổi cường độ âm thực nghiệm Hình 32 Đồ thị thay đổi cường độ âm từ micro theo hướng (1) Hình 15 trình bày kết thu tiến hành khảo sát thay đổi cường độ âm theo hướng (1) sơ đồ hình 14 Kết cho thấy, vùng khử nhiễu hiệu khoảng 4cm theo hướng (1), vùng khử nhiễu hiệu nằm khoảng 6cm-16cm theo hướng (1), nằm khoảng micro micro Hình 33 Đồ thị thay đổi cường độ âm từ micro theo hướng (2) Hình 16 trình bày kết thu tiến hành khảo sát thay đổi cường độ âm theo hướng (2) sơ đồ hình 14 Kết cho thấy, vùng khử nhiễu hiệu khoảng 3cm theo hướng (2) Hiệu hệ thống không tốt tiếp tục xa theo hướng (2) KẾT LUẬN Với mô hình kiểm soát nhiễu dùng lọc thích nghi, ta làm suy giảm đáng kể lượng tín hiệu nhiễu Tuy nhiên, để nghe nhỏ nhiễu, ta cần phải cách ly mô hình thí nghiệm ISBN: 978-604-82-1375-6 315 Báo cáo toàn văn Kỷ yếu hội nghị khoa học lần IX Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM sóng âm lan truyền theo nhiều phương nên nhiều vị trí mà nhiễu thứ cấp phát khử nhiễu sơ cấp Các kết đạt báo sau:  Mô hệ thống ANC truyền thẳng đa kênh (có thể lên tới kênh) máy tính sử dụng phần mềm LabVIEW với nhiều tham số có khả tuỳ biến linh hoạt  Xây dựng giao diện LabVIEW dễ dàng cho việc khảo sát thông số thuật toán cập nhật độ lợi, bổ bão hoà, lọc thông dải Từ thông số khảo sát đặc tính mô hình khử nhiễu đa kênh bao gồm hàm truyền, độ lợi, băng thông, chất lượng khử nhiễu  Xây dựng mô hình ANC truyền thẳng hai kênh thời gian thực, sử dụng giải thuật cập nhật độ lợi để tăng hiệu cho hệ thống với thông số từ mô hình huấn luyện hàm truyền thứ cấp theo giải thuật LMS giải thuật VSS LMS MULTICHANNEL ACTIVE NOISE CONTROL SYSTEM USING VARIABLE STEP SIZE ALGORITHMS Nguyen Vuong Thuy Ngan, Tran Đuc Long, Tran Thi Minh Tho, Huynh Van Tuan Faculty of Physics and Engineering Physics, University of Science, VNU-HCM ABSTRACT This paper presents the feed-forward multichannel active noise control which was simulated on LabVIEW and experimented on two channel feed-forward active noise control in real-time The simulation of feed-forward multichannel active noise control system was built on LabVIEW by using FxLMS algorithm and other algorithms such as Variable Step-size (VSS), saturation compensation Moreover, LMS and VSS LMS algorithm were used to train the secondary path in order to improve the convergence speed and stabilization of ANC system in the real-time The experimental results show that the ANC system in real-time using variable step-size and without using variable step-size algorithm work effectively with noise sources which synthesized from one to three frequencies, the noise level in these cases decreased around 12dB - 35 dB and the noise reduction radius measured is about cm around the microphone Key words: active noise control, variable step-size, LMS, filtered-x LMS TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Huynh Van Tuan, Nguyen Huu Phuong, Nguyen Ngoc Long (2009), “Adaptive neural network for feedback active noise control system”, Journal of Science & Technology Development – Vietnam National University Ho Chi Minh City, 12(12), pp 86-92 [2] B Mazeaud, M.-A Galland (2007), “A multi-channel feedback algorithm for the development of active liners to reduce noise in flow duct applications”, Mechanical Systems and Signal Processing, 21, pp 2880-2899 [3] Muhammad Tahir Akhtar, Masahide Abe, Masayuki Kawamata, Akinori Nishihara (2008), “Online secondary path modeling in multichannel active noise control systems using variable step size”, Signal Processing, 3448, pp 1-11 [4] Philip A Nelson, Hareo Hamada, and Stephen J Elliott(1992), “Adaptive Inverse Filters for Stereophonic Sound Reproduction”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 40, no 7, pp 1621-1632 [5] R H Kwong and E W Johnston, “A variable step size LMS algorithm,” IEEE Trans Signal Process., vol 40, no 7, pp 1633-1642, July 1992 [6] T Aboulnasr and K Mayyas, “A robust variable step-size LMS-type algorithm: analysis and simulations,” IEEE Trans Signal Process., vol 45, no 3, pp 631-639, Mar 1997 [7] José Gil F Zipf, Orlando J Tobias, and Rui Seara, “A VSSLMS algorithm based on error autocorelation”, 16th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2008), Lausanne, Switzerland, August 25-29, 2008 ISBN: 978-604-82-1375-6 316