Ảng 1 1 Tóm t ắt các phương pháp dùng lọc thích nghi

M Ở ĐẦU

B ảng 1 1 Tóm t ắt các phương pháp dùng lọc thích nghi

Tài

liệu Cấu trúc Mô hình Giải thuật thích nghi

[52] Phương pháp truyền

thẳng (hình 0.1) Mô hình FIR

Giải thuật RLS Lọc Kalman [80] Phương pháp truyền

thẳng (hình 0.1) Mô hình FIR Giải thuật FxLMS [83] Phương pháp truyền

thẳng (hình 0.1) Mô hình FIR Giải thuật FxLMS [93] Phương pháp hồi tiếp

(hình 0.2) Mô hình FIR Giải thuật FxLMS

[100] Phương pháp truyền

thẳng (hình 0.1) Mô hình FIR Giải thuật FxLMS [102] Phương pháp truyền

thẳng (hình 0.1) Mô hình FIR Giải thuật LMS [124] Phương pháp hồi tiếp

(hình 0.2) Mô hình FIR Giải thuật FxLMS

[133] Phương pháp truyền

thẳng (hình 0.1) Mô hình FIR Giải thuật LMS

Cụ thể như sau:

- Fraanje [52] sử dụng giải thuật lọc Kalman trong ANC (A fast-array Kalman filter solution to active noise control, năm 2005). Tác giả đã ước lượng tín hiệu tạp âm không cần thiết và khai thác cấu trúc trong ma trận không gian trạng thái xuất phát từ sự thực hiện một mảng nhanh (fast-array). Bộ ước lượng các hệ số bộ lọc và đường truyền thứ cấp được sử dụng. Khi đường truyền thứ cấp là phi tuyến thì sử dụng giải thuật RLS (Recursive Least Squares) thích hợp. Các mô phỏng cho thấy sự hội tụ của giải thuật lọc Kalman tốt hơn giải thuật bình phương tối thiểu đệ quy RLS.

- Kuo S. M. and Morgan [80] giới thiệu một số giải thuật ANC (review of DSP algorithm for active noise control, năm 2000). Tác giả trình bày các giải thuật xử lý tín hiệu số dùng trong ANC bao gồm: kiểm soát nhiễu băng rộng và nhiễu băng hẹp dùng phương pháp truyền thẳng, kiểm soát nhiễu dùng phương pháp hồi tiếp thích nghi, các giải thuật ANC cho hệ thống kiểm soát nhiễu đơn tần số và nhiễu đa tần số. Tác giả cũng nhấn mạnh đến khả năng thực nghiệm các hệ thống kiểm soát nhiễu theo hướng xử lý tín hiệu thích nghi và các ứng dụng thời gian thực.

- Lee [83] trình bày ANC trong ống khói xe hơi (fast active noise control algorithm for car exhaust noise control, năm 2000). Tác giả đã kiểm soát nhiễu đơn tần số trong đường ống dùng giải thuật thích nghi FxLMS. Đối với hệ thống đơn kênh trong đường ống, tạp âm suy giảm 32 dB và nhiễu trắng suy giảm 12dB.

- Meurers [93] nghiên cứu hệ thống ANC hồi tiếp chọn lọc tần số (frequency selective feedback for active noise control, năm 2002). Tác giả đã kiểm soát nhiễu sử dụng phương pháp điều khiển thích nghi có chọn lọc tần số đối với hệ thống SISO (single-input, single-output) và hệ thống MIMO (multi-input, multi-output) chỉ sử dụng một micro. Kết quả là tại các tần số chính, nhiễu suy giảm khoảng 36 dB. Đặc điểm của phương pháp này là kiểm soát nhiễu tuần hoàn có tần số nhỏ hơn 1 KHz.

- Narahari [100] nghiên cứu vấn đề khử nhiễu trong tai nghe (noise cancellation in headphones, năm 2003). Tác giả đã sử dụng giải thuật thích nghi FxLMS để kiểm soát nhiễu. Đặc điểm của phương pháp này là kiểm soát nhiễu tại các tần số thấp.

- Nijsse [102] sử dụng lý thuyết điều khiển đa biến để ANC đa kênh (state space modeling in multichannel active control systems, năm 1999). Phương pháp này cho thấy có thể giảm bớt các hệ số của bộ lọc W(z) và làm giảm các bước tính toán so với giải thuật FxLMS.

- Siravara [124] trình bày hệ thống ANC hồi tiếp băng hẹp (subband feedback active noise cancellation, năm 2002). Tác giả đã sử dụng giải thuật FxLMS và giải

thuật FxNLMS (filtered-x normalized LMS) trong miền thời gian. Kết quả nhiễu giảm trên 30 dB, tốc độ hội tụ của các giải thuật khá nhanh. Đặc điểm của phương pháp này là kiểm soát nhiễu băng hẹp, có thể kiểm soát nhiễu tại nhiều tần số khác nhau.

- Strauch [133] thực hiện ANC trong đường ống (active control of nonlinear noise processes in a linear duct, năm 1998). Tác giả đã sử dụng giải thuật LMS với mô hình FIR thực hiện trên bộ DSPs để kiểm soát nhiễu. Kết quả là nhiễu trong đường ống giảm 12 dB. Đặc điểm của phương pháp này là dễ thực hiện và tốc độ hội tụ nhanh.

- Trinder [139] nghiên cứu ANC trong đường ống chiều dài hữu hạn (active noise control in finite length ducts, năm 1982). Tác giả kiểm soát nhiễu băng rộng tần số thấp, kết quả trình bày cho thấy nhiễu giảm trên 20 dB.

Hiện tại, với sự phát triển mạnh về phần cứng của các bộ DSPs, các giải thuật xử lý tín hiệu thích nghi đã cải thiện khả năng thực hiện các hệ thống ANC thời gian thực. Xử lý tín hiệu thích nghi cho phép ta điều chỉnh các thông số của bộ lọc số nhằm giảm thiểu tín hiệu sai số. Dạng cơ bản nhất của lọc thích nghi là bộ lọc FIR được sử dụng phổ biến do khả năng tính toán thấp, đơn giản, hiệu quả [7], [20]. Trong hệ thống ANC tuyến tính, bộ lọc thích nghi được dùng để ước lượng đường truyền sơ cấp chưa biết và đã ứng dụng thành công trong kiểm soát nhiễu băng rộng và băng hẹp [2-6], [19], [20], [25], [27], [28]. Các mô hình thực nghiệm kiểm soát nhiễu dùng giải thuật thích nghi trong đường ống như hình 1.2 [24], [61], mô hình kiểm soát nhiễu trong bộ tai nghe cá nhân được mô tả ở hình 1.3a [100], [143], mô hình kiểm soát nhiễu thực hiện trong không gian kín ở hình 1.3b [13] và mô hình kiểm soát nhiễu trong cabin xe tải và cabin xe hơi [132] lần lượt được mô tả trong hình 1.4 và hình 1.5. Các kết quả cho thấy hệ thống ANC làm việc khá hiệu quả trong vùng tần số thấp.

Hình 1. 2 - ANC trong đường ống

(a) (b)

Hình 1. 3 - ANC trong tai nghe và ANC trong không gian kín a) ANC trong tai nghe; b) ANC trong không gian kín

Hình 1. 4 - Mô hình ANC trong cabin xe tải

Hình 1. 5 - Mô hình ANC trong cabin xe hơi

1.4.2 Các phương pháp dùng mạng nơron và logic mờ

Các tác giả đã thực hiện ANC truyền thẳng dùng mạng nơron [15], [17], [21], [22], [48], [110], [128], [131], [140], [149], [151] và logic mờ [28], [29], [56], [123], [144], [145], [154], [155] nhằm giải quyết vấn đề phi tuyến của đường truyền nhiễu sơ cấp và thứ cấp mà hệ thống ANC dùng bộ lọc FIR không thực hiện được. Hệ thống ANC truyền thẳng dùng các mạng nơron như bộ lọc thích nghi phi tuyến với nhiều khâu trễ. Nhiều tác giả đã dùng mạng nơron và logic mờ kết hợp với giải thuật thích nghi FxLMS để tự điều chỉnh các trọng số phù hợp với hệ thống động, mô hình thực

nghiệm kiểm soát nhiễu trong đường ống [133] thể hiện trong hình 1.6. Phương pháp dùng mạng nơron nhiều lớp chúng ta cần phải xác định số nơron của mỗi lớp ẩn, số lớp ẩn cần thiết để xấp xỉ chính xác hàm truyền phi tuyến. Nếu số lớp ẩn và số nơron trên lớp ẩn lớn, khối lượng tính toán sẽ lớn và tốc độ hội tụ chậm. Nhiều giải pháp được đưa ra nhằm cải thiện vấn đề hội tụ như giải thuật học nhanh dùng mạng RBF (radial basis function) [17]. Kỹ thuật dùng logic mờ cũng được giới thiệu như là bộ lọc phi tuyến với tốc độ hội tụ cải thiện hơn mạng nơron, trong đó mô hình đường truyền sơ cấp và mô hình ngược của đường truyền thứ cấp được nhận dạng bằng việc sử dụng mô hình mờ Takagi-Sugeno [56] (hình 1.7). Mạng T1-FNN [28], [29] được sử dụng trong hệ thống ANC nhằm kết hợp các ưu điểm của mạng nơron và logic mờ với khả năng xấp xỉ cục bộ, các thông số được huấn luyện cả ngôn ngữ thông tin từ hệ chuyên gia và dữ liệu số, do đó hệ thống dễ thực hiện và tốc độ hội tụ cải thiện đáng kể. Thời gian gần đây, với sự phát triển của logic mờ loại 2 cho phép cải thiện được tính bất định của hệ thống dùng logic mờ loại 1 [84] cũng được các nhà nghiên cứu quan tâm đến trong lĩnh vực kiểm soát nhiễu [44].

Hình 1. 7 - Mô hình kiểm soát nhiễu trong phòng kín sử dụng logic mờ.

1.4.3 Các phương pháp tiếp cận khác

- Cazzolato [27] nghiên cứu các hệ thống cảm biến để kiểm soát âm thanh tích cực truyền trong đường ống (Sensing systems for active control of sound transmission into cavities, năm 1999). Các hệ thống âm thanh và cấu trúc được mô hình dùng phương pháp phần tử hữu hạn FEA (Finite Element Analysis) để ước lượng rung động và áp suất bên trong đường ống. Tác giả xây dựng mô hình cảm biến mật độ năng lượng ba trục thực hiện tốt đối với tần số từ 100Hz đến 800Hz, năng lượng và áp suất của âm thanh được giảm đáng kể tại các micro.

- Stanef [132] dùng phương pháp phần tử hữu hạn trong kiểm soát âm cục bộ (Active control analysis of mining vehicle cabin noise using finite element, năm 2004). Điều khiển âm tích cực phân tích theo hướng lý thuyết điều khiển tối ưu. Tác giả trình bày tồn tại nghiệm duy nhất và phân tích xấp xỉ phần tử hữu hạn với số hạn bắt đầu là trị delta Dirac. Sai số ước lượng được xem xét và các kết quả được trình bày.

- Phương pháp kiểm soát nhiễu dựa vào lý thuyết điều khiển tự động như: điều khiển bền vững tuyến tính [7], [24], [51], [53], điều khiển thích nghi đảo [70], [95], điều khiển  synthesis [81], điều khiển dùng giải thuật Genetic [136], …

1.5 Các yêu cầu để thiết kế và thực hiện hệ thống ANC

Để thiết kế một hệ thống ANC cần phải xem xét các vấn đề quan trọng sau đây:

Thứ nhất, hầu hết các hệ thống ANC đã thực hiện dùng phương pháp truyền thẳng. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp thực tế ta không thể đo được nhiễu sơ cấp do điều kiện khắc nghiệt (nhiệt độ cao, hóa chất ăn mòn), … cũng như giảm được chi phí giá thành khi sử dụng các cảm biến đắt tiền, lúc này hệ thống ANC hồi tiếp được sử dụng. Hiện tại rất ít tác giả quan tâm đến hệ thống ANC hồi tiếp bởi khả năng thực hiện khá phức tạp.

Thứ hai, đường truyền thứ cấp biến đổi theo thời gian, nếu sự sai pha của mô hình thực và mô hình ước lượng hơn 900, hệ thống ANC sẽ trở nên bất ổn [79], [80]. Vì vậy hệ thống ANC thiết kế phải cải thiện vấn đề này bằng kỹ thuật điều khiển trực tuyến để bắt kịp với sự thay đổi của đường truyền.

Thứ ba, đường truyền thứ cấp và sơ cấp trong nhiều trường hợp là phi tuyến, hoặc dù môi trường truyền âm là tuyến tính thì các thiết bị khác cụ thể như: mạch khuếch đại công suất, loa phát nhiễu, micro, … của đường truyền thứ cấp có thể không tuyến tính. Mặt khác tính phi tuyến có thể là sự bão hoà của các thành phần trong hệ thống ANC [2-6].

Thứ tư, thực tế mạch khuếch đại công suất ngõ ra của hệ thống có hệ số khuếch đại hữu hạn, khi biên độ nhiễu tăng cao làm cho mạch khuếch đại công suất bị bão hòa dẫn đến hệ thống ANC mất ổn định [64]. Tuy nhiên, các công trình đã thực hiện các tác giả chưa tính đến vấn đề này, do vậy đề tài này đề xuất các hệ thống ANC mới có tính đến bổ chính bão hòa cho mạch khuếch đại công suất nhằm cải thiện hiệu quả ANC.

Thứ năm, sai số của mô hình ảnh hưởng đến tính bền vững của hệ thống ANC. Cụ thể là hàm truyền thứ cấp G(z) trong các giải thuật, một khi ước lượng hàm truyền

sai so với mô hình thực tế thì hệ thống ANC sẽ mất ổn định [64]. Điều này có ý nghĩa quan trọng khi thiết kế các hệ thống ANC thời gian thực mà các tác giả trên thế giới chưa đề cập đến.

1.6 Mục tiêu thực hiện luận án

 Giới thiệu hệ thống ANC và thảo luận các vấn đề tồn tại của hệ thống ANC.

 Nghiên cứu và thiết kế hệ thống ANC hồi tiếp dựa trên cơ sở lọc thích nghi, mạng nơron, mạng T1-FNN và mạng T2-FNN để tăng cường hiệu quả cho giải thuật FxLMS trong môi trường phi tuyến và cải thiện tốc độ hội tụ.

 Các mạng nơron, mạng T1-FNN và mạng T2-FNN được thiết kế với chức năng như bộ lọc phi tuyến với khả năng điều chỉnh các trọng số trực tuyến.

 Đưa ra các giải thuật kiểm soát nhiễu mới dùng phương pháp hồi tiếp nhằm cải thiện hiệu quả kiểm soát nhiễu trong trường hợp mạch khuếch đại công suất bão hòa.

 So sánh khả năng thực hiện của các hệ thống để rút ra kết luận về khả năng kiểm soát nhiễu cũng như tốc độ hội tụ của các hệ thống ANC đề xuất này.

 Khảo sát tính bền vững của các hệ thống ANC đối với sai số của đường truyền thứ cấp và ảnh hưởng của khâu bổ chính bão hòa.

 Xây dựng được mô hình kiểm soát nhiễu hồi tiếp thời gian thực trên thực tế với các giải thuật đưa ra.

1.7 Giới hạn luận án

Vấn đề nhiễu trong môi trường đã được nghiên cứu từ lâu và vẫn tiếp tục được nghiên cứu hiện nay. Luận án tập trung nghiên cứu các hệ thống ANC hồi tiếp trong miền thời gian sử dụng lọc thích nghi, mạng nơron, mạng T1-FNN, mạng T2-FNN

dạng khoảng. Nguồn nhiễu cần kiểm soát là loại nhiễu băng hẹp tần số thấp (dưới 2000Hz).

Do sử dụng phương pháp hồi tiếp nên các hệ thống ANC trong luận án không ứng dụng để kiểm soát các nguồn nhiễu ngẫu nhiên. Hệ thống ANC trong luận án sử dụng phương pháp hồi tiếp để kiểm soát các loại nguồn nhiễu băng hẹp hoặc nguồn nhiễu có chu kỳ (bao gồm các nguồn nhiễu đơn tần số và đa tần số). Chúng tôi hướng đến những ứng dụng kiểm soát nhiễu trong một không gian giới hạn (mà chủ yếu trong xe hơi, trên máy bay, …). Do trong môi trường xe hơi hay trên máy bay nhiễu phát sinh chủ yếu là nhiễu rung động cơ học của động cơ, cánh quạt, ... nên đây là loại nhiễu băng hẹp và có chu kỳ (không phải là nguồn nhiễu ngẫu nhiên).

Xây dựng mô hình thực nghiệm cũng còn hạn chế do một số khó khăn chủ quan