KIỂM SOÁT NHIỄU THEO PHƯƠNG PHÁP TÍCH CỰC THÍCH NGHI
HUỲNH VĂN TUẤN
Trang nhan đề
Lời cam đoan
Lời cảm ơn
Mục lục
Một số từ viết tắt
Mở đầu
Chương 1:
Tổng quan
Chương 2:
Các hệ thống ANC trong miền thời gian
Chương 3:
Xây dựng các hệ thống ANC hồi tiếp
Chương 4:
Kết quả mô phỏng
Chương 5:
Kết quả thực nghiệm
Kết luận
Danh mục công trình tác giả
Tài liệu tham khảo
15 trang |
Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 3239 | Lượt tải: 5
Bạn đang xem nội dung tài liệu Kiểm soát nhiễu theo phương pháp tích cực thích nghi, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
- 6 -
Chương 1 TỔNG QUAN
1.1 Tính cấp thiết của luận án
Vấn đề nhiễu trong môi trường ngày càng được quan tâm nhiều hơn bởi nhiều
nguyên nhân như sau:
o Sự tăng nhanh của các thiết bị (nguồn phát nhiễu) như động cơ, máy quạt,
máy biến thế, máy nén, …
o Mật độ dân số và các phương tiện giao thông ngày càng tăng.
o Việc sử dụng những nguyên liệu nhẹ, mỏng (khả năng cách ly nhiễu kém)
trong xây dựng và trong các thiết bị vận tải.
Theo báo cáo của Tổ chức Sức Khỏe Thế giới [13], nhiễu và rung chấn là nguyên
nhân gây ra cảm giác khó chịu và nguy hại đến sức khoẻ của con người. Những phạm
vi cần thiết kiểm soát nhiễu như [31], [60]:
Ở gần sân bay nhiễu phát ra do việc cất cánh và hạ cánh của máy bay.
Đường cao tốc và đường ray tàu hỏa ở gần khu dân cư và môi trường tự
nhiên.
Nhiễu do động cơ và ống thông gió phát ra từ máy bay, xe hơi, xe tải, tàu
hỏa, …
Máy móc thiết bị trong công nghiệp (cắt kim loại, cắt gỗ, máy khoan, …).
Các công trình xây dựng, trong quân sự, …
Máy điều hoà không khí.
Các biến thế điện.
- 7 -
Vấn đề kiểm soát nhiễu trong môi trường đã là tiêu điểm của nhiều nghiên cứu
trong những thập niên qua. Có hai loại nhiễu tồn tại trong môi trường:
Nhiễu băng rộng gây ra bởi nhiễu loạn và có tính chất là hoàn toàn ngẫu
nhiên. Loại nhiễu này có năng lượng phân bố trong dải tần số rộng. Ví dụ: nhiễu do
máy bay phản lực có năng lượng tập trung trong miền tần số thấp, nhiễu do các vụ nổ
nào đó, …
Nhiễu băng hẹp có năng lượng tập trung tại những tần số đặc trưng. Loại
nhiễu này có tính chất là chu kỳ gần như tuần hoàn. Ví dụ: nhiễu của động cơ đốt
trong trong các phương tiện vận chuyển, trong các loại bơm chân không, …
Trong phạm vi luận án này, chúng tôi sẽ tập trung nghiên cứu kiểm soát nhiễu
băng hẹp tần số thấp nhằm mục đích ứng dụng kiểm soát nhiễu trong xe hơi, trên máy
bay, …
1.2 Các ứng dụng của hệ thống ANC
Các ứng dụng ANC có thể được phân thành bốn loại sau:
Nhiễu trong ống dẫn: các ống dẫn một chiều như các ống thông gió (thông hơi),
các loại ống khói, …
Nhiễu nội: nhiễu trong khoảng không gian kín.
Bộ bảo vệ tai nghe cá nhân: trường hợp kết hợp cao của nhiễu nội.
Nhiễu tự do trong không gian: nhiễu phân tán trong không gian mở.
Những ứng dụng đặc biệt của phương pháp ANC trong các thiết bị như sau:
Ô tô (như xe hơi, xe tải, xe chở hàng, xe quân đội, máy đo địa chấn).
- Hệ thống đơn kênh: bộ hãm thanh điện tử cho các hệ thống xả, hệ thống cảm
ứng, …
- 8 -
- Hệ thống đa kênh: sự giảm nhiễu trong toa tàu hành khách và trong buồng lái
của thiết bị hạng nặng, điện thoại di động, …
Thiết bị, dụng cụ:
- Hệ thống đơn kênh: máy điều hòa nhiệt độ, tủ lạnh, máy giặt, lò sưởi, máy
khử độ ẩm, …
- Hệ thống đa kênh: như máy cắt cỏ, máy hút bụi, phòng cách âm, …
Công nghiệp, kỹ nghệ: như máy quạt, ống thông hơi, ống khói, máy biến thế,
máy nén, máy bơm, máy may, nhà máy, buồng điện thoại công cộng, phòng ngủ nhỏ,
bộ bảo vệ tai nghe, ống nghe, …
Phương tiện giao thông vận chuyển: máy bay, tàu thủy, thuyền, xe môtô, đầu
máy xe lửa, …
1.3 Các phương pháp kiểm soát nhiễu
Có hai phương pháp kiểm soát nhiễu: phương pháp thụ động (passive) và phương
pháp tích cực (active).
1.3.1 Phương pháp thụ động
Phương pháp kiểm soát nhiễu truyền thống được sử dụng rộng rãi trong nhiều
thiết bị cơ khí như xe ôtô, xe máy và các hệ thống cơ khí khác, … phương pháp này
được gọi là kiểm soát nhiễu thụ động [79], [80] PNC (Passive Noise Control). PNC
dùng kỹ thuật thụ động như các vật liệu hấp thụ âm thanh, hàng rào, vật cản, thiết bị
hãm thanh để làm giảm nhiễu. Các phương pháp thụ động này khá hiệu quả trong việc
kiểm soát nhiễu băng rộng và rất thành công trong vùng nhiễu có tần số cao [8], [57],
[64], [67], [124], [139], [158].
Tuy nhiên, hệ thống PNC không hiệu quả trong kiểm soát nhiễu băng hẹp và các
loại nhiễu có tần số thấp [2-6], [15], [18], [155], qua tham khảo các tài liệu cho thấy
- 9 -
hầu hết nhiễu trong công nghiệp có cường độ cao trong khoảng tần số dưới 1000Hz
[43], [115]. Do nhiễu ở tần số thấp có bước sóng quá dài nên kỹ thuật PNC không còn
hiệu quả kinh tế vì cấu trúc quá cồng kềnh, nặng nề khi thực hiện trong không gian
nhỏ hẹp. Bên cạnh đó, sự phản hồi áp lực gây ra do sử dụng thiết bị hấp thụ làm hư hệ
thống. Điều này làm hạn chế các ứng dụng của phương pháp kiểm soát nhiễu thụ động
trong thực tế. Vì vậy, hệ thống kiểm soát nhiễu không sử dụng vật liệu hấp thụ âm đã
được tập trung nghiên cứu trong những thập niên gần đây, phương pháp này được biết
đến như là phương pháp ANC [43].
1.3.2 Phương pháp tích cực
Để giải quyết những hạn chế của phương pháp PNC, người ta đã quan tâm rất
nhiều đến phương pháp ANC. Nguyên lý chung của các hệ thống ANC là tạo ra nhiễu
thứ cấp có cùng biên độ nhưng ngược pha với nhiễu sơ cấp sao cho nhiễu tổng hợp
giảm đi trong vùng cần kiểm soát nhiễu (hình 1.1). Hiệu quả của việc kiểm soát nhiễu
tùy thuộc vào độ chính xác về biên độ và về pha của nhiễu thứ cấp.
Nhiễu sơ cấp
Nhiễu thứ cấp
+ =
Nhiễu tổng hợp
Hình 1. 1 - Nguyên lý kiểm soát nhiễu tích cực
Phương pháp ANC được ứng dụng thành công so với phương pháp PNC ở tần số
thấp do tránh được sự phản hồi áp lực và mất mát năng lượng của động cơ như phương
- 10 -
pháp PNC [13]. Tuy nhiên, hệ thống ANC không hiệu quả ở tần số cao, vì ở tần số cao
tốc độ lấy mẫu tín hiệu phải tăng lên để đúng với chuẩn lấy mẫu Nyquist, điều này là
một hạn chế của các thiết bị phần cứng kỹ thuật số, mặc dù hiện nay kỹ thuật này được
cải thiện đáng kể. Đồng thời, ở tần số cao các thiết bị cảm biến cần nhiều hơn vì bước
sóng của nhiễu giảm [68]. Như vậy, việc kết hợp cả hai phương pháp PNC và phương
pháp ANC được quan tâm trong tương lai.
Có hai phương pháp được dùng cho ANC: điều khiển truyền thẳng và hồi tiếp.
Nguyên tắc điều khiển truyền thẳng là sử dụng kỹ thuật “anti-noise” tương quan với
nhiễu gốc để kiểm soát nhiễu, điều khiển truyền thẳng cần có tín hiệu tham chiếu ngõ
vào của hệ thống (phải biết trước nguồn nhiễu). Phương pháp này được sử dụng hiệu
quả cho cả hệ thống kiểm soát nhiễu băng rộng và băng hẹp.
Trong nhiều trường hợp, ta không đo được nhiễu sơ cấp do môi trường khắc
nghiệt (nhiệt độ cao, hóa chất ăn mòn, … ) hoặc do không định vị được trước nguồn
phát nhiễu sơ cấp, … khi đó ta phải sử dụng bộ ước lượng nhiễu sơ cấp như hình 0.2
và phương pháp điều khiển hồi tiếp được sử dụng. Điểm thuận lợi của điều khiển hồi
tiếp là không cần tín hiệu tham chiếu ngõ vào mà chỉ cần tín hiệu phản hồi từ micro
tổng hợp tại ngõ ra, chính vì vậy điều khiển hồi tiếp khắc phục được những hạn chế
của điều khiển truyền thẳng. Điều khiển hồi tiếp rất hiệu quả cho kiểm soát nhiễu băng
hẹp và nhiễu có tính chu kỳ [2-6], [15], [17], [64].
1.4 Các công trình liên quan
1.4.1 Các phương pháp dùng giải thuật lọc thích nghi
Đặc điểm chung của các phương pháp này là các tác giả sử dụng lý thuyết lọc
thích nghi tuyến tính, thường có cấu trúc FIR (Finite Impulse Response), với các hệ số
được cập nhật dùng giải thuật LMS hoặc các biến thể của nó (bảng 1.1).
- 11 -
Bảng 1. 1 - Tóm tắt 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.
- 12 -
- 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
- 13 -
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.
- 14 -
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
- 15 -
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
- 16 -
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. 6 - Mô hình thực nghiệm kiểm soát nhiễu đường ống sử dụng logic mờ
- 17 -
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], …
- 18 -
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
- 19 -
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
- 20 -
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
lẫn khách quan như: thiết bị phần cứng, môi trường làm thí nghiệm, … Thay vì chọn
mô hình kiểm soát nhiễu trong đường ống, hoặc trong không gian kín, ở đây chúng tôi
xây dựng mô hình mở nhằm tăng tính thực tế cũng như chịu ảnh hưởng của nhiều yếu
tố bên ngoài xâm nhập vào hệ thống.
Mô hình thí nghiệm chưa hoàn chỉnh để có thể đưa vào sản xuất thương mại.
Nhóm nghiên cứu cần thêm thời gian cũng như sự hỗ trợ về vốn và thiết bị để hoàn
thiện mô hình.