本發(fā)明涉及噪聲控制技術領域，具體為一種直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，解決直升機艙室內(nèi)多諧波噪聲場及附加聲源有安裝約束情形下，直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源位置的優(yōu)化布局問題

背景技術：

一個有源噪聲控制系統(tǒng)的最終降噪效果取決于多種因素，如圖1所示。其中，限制系統(tǒng)性能的第一要素是初級聲源及初級聲場特性，它是有源控制技術面對的客觀因素，是不可變更的。在可設計的因素中，次級聲源布放(指次級聲源的個數(shù)和在空間中的位置)居首，它決定了所能達到的系統(tǒng)性能的上限。

研究表明，如果監(jiān)測點的布放能夠很好地獲取聲場信息，那么系統(tǒng)可達到的降噪量是關于次級聲源個數(shù)的單調(diào)遞增函數(shù)，即次級聲源越多，可達到的降噪效果越好。但隨著通道數(shù)增多，不僅系統(tǒng)成本會增加，而且控制器算法的復雜程度也將大幅度增加，這對保持系統(tǒng)實時性和穩(wěn)定性都十分不利。在直升機艙室降噪中，增加次級聲源個數(shù)會大大增加直升機載荷。同時次級聲源的安裝具有空間約束，例如艙門、設備儀器、座椅等位置無法安裝次級聲源。因此，在次級聲源個數(shù)受限及安裝有約束的情況下，需要對次級聲源的位置作優(yōu)化設計。

實際中，次級聲源多根據(jù)工程人員的經(jīng)驗直接布放，一般的工程經(jīng)驗是：對于封閉空間低頻聲場，在空間內(nèi)合理地均勻放置次級聲源，便于控制更多的聲模態(tài)；而在高頻段，將次級聲源布放得盡量靠近假設的初級激勵源。也可以采用遺傳算法(genetic algorithm,GA)、模擬退火(simulated annealing,SA)算法等來優(yōu)化次級聲源的布放。

直升機艙室噪聲頻譜的主要成分近似低頻線譜，一般能量集中在前4階諧波。這意味著需要的次級聲源布放應在這4個頻率下都有很好的降噪效果。對于直升機艙室復雜的聲場環(huán)境，工程經(jīng)驗難以給出較優(yōu)的次級聲源布放，可以考慮利用優(yōu)化算法來選擇次級聲源布放。然而，目前常用的GA算法較繁瑣，需要選擇、交叉、變異等復雜操作，一般要借助工具箱編程實現(xiàn)；而且GA的參數(shù)很多，需要根據(jù)具體應用優(yōu)化參數(shù)，使用很不方便。而SA不具有并行運算能力，計算效率低，一般只是結合其他算法應用。

技術實現(xiàn)要素：

由于GA和SA算法在直升機艙室有源噪聲控制中應用不便，本發(fā)明提出一種直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，該方法基于量子粒子群優(yōu)化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法。

QPSO具有很好的全局搜索性能，并且算法原理簡單，控制參數(shù)唯一，能夠方便地結合具體問題應用。QPSO還具有記憶性，每個粒子在算法結束時仍然保持其個體歷史極值，針對直升機艙室中次級聲源安裝有約束的情況，可以給出多種有意義的選擇方案。

另外，基于GA和SA的方法都是從多個人為規(guī)定的備選位置中選擇出次級聲源的布放，而本發(fā)明可以在多個次級聲源工作面內(nèi)搜索次級聲源位置，在直升機艙室中選擇出更優(yōu)的次級聲源布放。而且本發(fā)明提出的方法同時考慮多個頻率，可以獲得4個諧波頻率下的次級聲源魯棒布放(即該次級聲源布放在這4個頻率下都有很好的降噪效果)。

本發(fā)明的技術方案為：

所述一種直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：建立需要進行噪聲控制的直升機艙室模型；

步驟2：考慮次級聲源的空間安裝約束條件，在直升機艙室中選擇N個可以布放次級聲源的工作面A_n，n＝1,2,…,N；

步驟3：根據(jù)在直升機上安裝次級聲源的負載限制m_load，以及控制器能力所允許的最大次級聲源個數(shù)L_max，確定次級聲源個數(shù)其中m₀表示單個次級聲源的重量，表示向下取整；根據(jù)實際選擇工作面的大小，將L個次級聲源分配于N個工作面上，工作面A_n上安裝的次級聲源個數(shù)記為L_n，

步驟4：選擇M個監(jiān)測點，根據(jù)公式

計算M個監(jiān)測點位置的降噪量AL，其中r_m為第m個監(jiān)測點的坐標矢量，ω為角頻率，ω＝2πf_j，p^(t)(r_m,ω)為控制后總聲場，p^(p)(r_m,ω)為初級聲場，f_j為第j個待控制的頻率，j＝1～J，J為待控制的頻率個數(shù)；構建適應度值函數(shù)為：

其中AL_j為對應待控制頻率f_j的降噪量，al_j為對應頻率f_j的期望降噪量；

步驟5：根據(jù)以下步驟對直升機艙室的次級聲源布放進行優(yōu)化：

步驟5.1：對L個次級聲源的位置進行編碼，并將一條編碼串x作為一個粒子；粒子中的元素表示某個次級聲源位置的一個坐標：

x＝[r₁ r₂ … r_L]^T＝[x₁ y₁ z₁ … x_L y_L z_L]^T

其中r_l＝(x_l,y_l,z_l)表示第l個次級聲源位置；

步驟5.2：根據(jù)工作面的約束范圍，對粒子中的每一維元素在約束范圍內(nèi)隨機賦值，實現(xiàn)對粒子群的初始化，其中粒子群中包含I個D維粒子x_i，i＝1,2,…,I，D＝3L；

步驟5.3：進行迭代計算，每次迭代中計算每個粒子的適應度值，并對粒子進行元素值更新：對于第k+1次迭代，第i個粒子第d維元素值的更新方程為：

其中是均勻分布在(0,1)上的隨機數(shù)，是第k次迭代后I個粒子第d維元素值的平均值，是第k次迭代后第i個粒子第d維元素值，為均勻分布在(0,1)上的隨機數(shù)，當時，α前取“+”，時，α前取“-”，α為壓縮擴張因子；為第k次迭代后第i個粒子對應其歷史最優(yōu)適應度時的第d維元素值，為粒子群在第k次迭代中，取到最優(yōu)適應度的粒子的第d維元素值；

步驟5.4：當達到最大迭代次數(shù)時，迭代結束，輸出每個粒子對應其歷史最優(yōu)適應度時的粒子值p_i＝[p_i1 p_i2 … p_iD]^T，以及當前迭代運算后，取到最優(yōu)適應度的粒子值p_g＝[p_g1 p_g2 … p_gD]^T，共得到I+1個次級聲源布放方式，取其中適應度值最優(yōu)的次級聲源布放方式。

進一步的優(yōu)選方案，所述一種直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，其特征在于：直升機艙室中的艙門、設備儀器、座椅、玻璃窗和地板位置不能安裝次級聲源。

進一步的優(yōu)選方案，所述一種直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，其特征在于：監(jiān)測點選擇為乘員坐姿雙耳位置。

進一步的優(yōu)選方案，所述一種直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，其特征在于：迭代計算過程中，如果更新后的某一元素值超出其對應工作面的約束范圍，則用約束范圍邊界作為該元素值。

進一步的優(yōu)選方案，所述一種直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，其特征在于：當?shù)\算過程中出現(xiàn)某個粒子中有次級聲源位置重疊的情況時，對該粒子中的每一維元素重新在約束范圍內(nèi)隨機賦值。

進一步的優(yōu)選方案，所述一種直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，其特征在于：壓縮擴張因子α根據(jù)以下公式確定：

其中α_start和α_end分別是α的起始值和終止值，k_max為設定的最大迭代次數(shù)。

進一步的優(yōu)選方案，所述一種直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，其特征在于：α_start和α_end分別取1.0和0.5。

有益效果

本發(fā)明優(yōu)點在于：

(1)可以在直升機艙室中多個工作面內(nèi)搜索，優(yōu)化次級聲源布放；

(2)選擇的次級聲源布放在多個頻率下都有很好的降噪效果；

(3)相比基于GA的優(yōu)化方法，本發(fā)明基于的QPSO算法簡單，控制參數(shù)唯一，能夠快速適用于不同的工程問題；相比基于SA的優(yōu)化方法，本發(fā)明基于的QPSO并行運算能力強，計算效率高。

本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

附圖說明

本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點從結合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1：限制有源噪聲控制系統(tǒng)性能的因素；

圖2：本發(fā)明的流程圖；

圖3：次級聲源位置的編碼串；

圖4：實施例中直升機艙室模型；

圖5：實施例中次級聲源位置的編碼；

圖6：實施例中最優(yōu)次級聲源位置；

圖7：實施例中優(yōu)化搜索迭代曲線；

圖8：實施例中控制前后乘員坐姿人耳水平面的聲壓云圖。

具體實施方式

下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。

如圖2所示，本發(fā)明提出的直升機艙室有源噪聲控制系統(tǒng)中次級聲源的布放方法，包括以下步驟：

步驟1：建立需要進行噪聲控制的直升機艙室模型。

步驟2：考慮次級聲源的空間安裝約束條件，直升機艙室中的艙門、設備儀器、座椅、玻璃窗和地板位置不能安裝次級聲源，然后在直升機艙室中選擇N個可以布放次級聲源的工作面A_n，n＝1,2,…,N。

步驟3：根據(jù)在直升機上安裝次級聲源的負載限制m_load，以及控制器能力所允許的最大次級聲源個數(shù)L_max，確定次級聲源個數(shù)其中m₀表示單個次級聲源的重量，表示向下取整；根據(jù)實際選擇工作面的大小，將L個次級聲源分配于N個工作面上，工作面A_n上安裝的次級聲源個數(shù)記為L_n，

步驟4：選擇M個監(jiān)測點，一般監(jiān)測點選擇為乘員坐姿雙耳位置；根據(jù)公式

計算M個監(jiān)測點位置的降噪量AL，其中r_m為第m個監(jiān)測點的坐標矢量，ω為角頻率，ω＝2πf_j，p^(t)(r_m,ω)為控制后總聲場，p^(p)(r_m,ω)為初級聲場，f_j為第j個待控制的頻率，j＝1～J，J為待控制的頻率個數(shù)；構建適應度值函數(shù)為：

其中AL_j為對應待控制頻率f_j的降噪量，al_j為對應頻率f_j的期望降噪量。

步驟5：根據(jù)以下步驟利用QPSO算法對直升機艙室的次級聲源布放進行優(yōu)化：

步驟5.1：對L個次級聲源的位置進行編碼，如圖3所示。一條編碼串x就是QPSO中的一個粒子；粒子中的元素表示某個次級聲源位置的一個坐標：

x＝[r₁ r₂ … r_L]^T＝[x₁ y₁z₁ … x_L y_L z_L]^T

而每三維表示一個次級聲源位置，即r_l＝(x_l,y_l,z_l)表示第l個次級聲源位置。

步驟5.2：根據(jù)工作面的約束范圍，對粒子中的每一維元素在約束范圍內(nèi)隨機賦值，實現(xiàn)對粒子群的初始化，其中粒子群中包含I個D維粒子x_i，i＝1,2,…,I，D＝3L；每個粒子代表了L個次級聲源在N個工作面上的一種布放方式。

步驟5.3：進行迭代計算，每次迭代中計算每個粒子的適應度值，并對粒子進行元素值更新：對于第k+1次迭代，第i個粒子第d維元素值的更新方程為：

其中是均勻分布在(0,1)上的隨機數(shù)，是第k次迭代后I個粒子第d維元素值的平均值，是第k次迭代后第i個粒子第d維元素值，為均勻分布在(0,1)上的隨機數(shù)，當時，α前取“+”，時，α前取“-”，α為壓縮擴張因子，這里采用魯棒性較好的線性遞減策略，即

α_start和α_end分別是α的起始值和終止值，分別取1.0和0.5，k_max為設定的最大迭代次數(shù)；為第k次迭代后第i個粒子對應其歷史最優(yōu)適應度時的第d維元素值，為粒子群在第k次迭代中，取到最優(yōu)適應度的粒子的第d維元素值。

步驟5.4：當達到最大迭代次數(shù)時，迭代結束，輸出每個粒子對應其歷史最優(yōu)適應度時的粒子值p_i＝[p_i1 p_i2 … p_iD]^T，以及當前迭代運算后，取到的最優(yōu)適應度對應粒子值p_g＝[p_g1 p_g2 … p_gD]^T，共得到I+1個次級聲源布放方式，挑選其中適應度值最優(yōu)的次級聲源布放方式。

需要注意的是，在迭代計算過程中，如果更新后的某一元素值超出其對應工作面的約束范圍，則用約束范圍邊界作為該元素值；另外，當?shù)\算過程中出現(xiàn)某個粒子中有次級聲源位置重疊的情況時，對該粒子中的每一維元素重新在約束范圍內(nèi)隨機賦值，這其實相當于在算法中增加了隨機擾動，有助于算法的全局尋優(yōu)性能。

根據(jù)上述方法說明，下面給出一個具體實施實例：

(1)直升機艙室模型如圖4所示，坐標單位為米(m)?？刂祁l率只選擇100Hz。

(2)選擇艙室頂部z＝0.6的一塊矩形工作面A，如圖4中的虛線區(qū)域。其位置范圍是：x:[-1.1,1.1]，y:[-2.5,-0.2]。

(3)在A上布放4個次級聲源。

(4)目標函數(shù)值選為規(guī)定10個監(jiān)測點位置的降噪量AL。監(jiān)測點位置選為乘員坐姿時人耳兩側，在圖4中由黑色圓點給出。由于這里只控制單頻100Hz，所以適應度函數(shù)F就是10個監(jiān)測點位置的降噪量AL。

(5)利用QPSO算法對直升機艙室的次級聲源布放進行優(yōu)化：

①對次級聲源布放進行編碼，得到一個QPSO的粒子，維數(shù)為12，編碼串如圖5所示。群體規(guī)模I＝15。最大迭代次數(shù)為30次。

②根據(jù)工作面A的坐標范圍x:[-1.1,1.1]、y:[-2.5,-0.2]、z＝0.6，初始化15個粒子，如表1所示。

表1初始化粒子群

③對每個粒子計算適應度值，并更新粒子位置，并由工作面A的坐標范圍對新粒子的每一維值進行限制。如果粒子中出現(xiàn)了位置重疊，則對該粒子隨機初始化賦值。

④迭代完成后，輸出當前群體極值，個體歷史極值，以及分別對應的適應度值(即降噪量AL)。

優(yōu)化結果：得到的最優(yōu)次級聲源布放及對應降噪量如表2所示。

表2最優(yōu)次級聲源布放及對應降噪量

搜索得到的最優(yōu)次級聲源位置如圖6中的黑色方點所示。優(yōu)化搜索的迭代曲線如圖7所示。圖8給出了最優(yōu)次級聲源布放控制前后，乘員坐姿人耳水平面的聲壓云圖。說明本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)較好的降噪效果。

盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領域的普通技術人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。