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抗冲击噪声干扰的主动噪声控制算法：原理、改进与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今社会，噪声污染已成为一个不容忽视的环境问题，对人们的生活、工作和健康产生了诸多负面影响。从交通枢纽的轰鸣，到工业厂区的嘈杂，从建筑施工的喧闹，到日常生活中的纷扰，噪声无处不在。生态环境部发布的数据显示，2023年，全国地级及以上城市12345政务服务便民热线以及生态环境、公安等部门合计受理的噪声投诉举报案件约570.6万件，比上年增加120.3万件，全国生态环境信访投诉举报管理平台接到投诉举报中噪声扰民问题占61.3%，排各环境污染要素的第1位。长期暴露在噪声环境中，不仅会干扰人们的睡眠、交谈和思考，导致工作效率降低，还可能引发听力损伤、心血管疾病、心理压力等健康问题。

为了解决噪声污染问题，噪声控制技术应运而生。传统的被动噪声控制技术，如吸声、隔声、阻尼等，通过物理手段对噪声进行阻隔或吸收，在一定程度上能够有效抑制高频噪声。然而，对于低频噪声，由于其波长较长、传播距离远且衰减缓慢，被动控制方法往往效果有限。在这种背景下，主动噪声控制（ActiveNoiseControl，ANC）技术作为一种新兴的噪声控制手段，近年来得到了广泛关注和研究。

主动噪声控制技术的基本原理是基于声波的干涉相消理论，通过产生与原始噪声相位相反的声波，在空间中与原始噪声相互叠加，从而达到抵消噪声的目的。与传统被动噪声控制技术相比，主动噪声控制技术具有诸多优势。它能够实时跟踪噪声的变化，对低频噪声具有良好的控制效果，且在一些特殊场景下，如封闭空间、移动声源等，具有更好的适用性。目前，主动噪声控制技术已在航空、航天、汽车、建筑、电子等多个领域得到了应用。在航空领域，它可以降低飞机舱内的噪声水平，提高乘客的舒适度；在汽车领域，能够减少车内噪声，提升驾驶体验；在建筑领域，有助于降低建筑物内的噪声干扰，创造更安静的居住和工作环境；在电子领域，主动降噪耳机等产品的出现，为人们在嘈杂环境中享受安静的音乐和清晰的语音通话提供了可能。

尽管主动噪声控制技术取得了一定的应用成果，但在实际应用中，仍然面临着许多挑战。其中，冲击噪声干扰是一个较为突出的问题。冲击噪声具有突发性、高能量和宽频带等特点，其瞬间产生的高强度噪声会对主动噪声控制系统造成严重干扰，导致系统性能下降，甚至失效。例如，在汽车行驶过程中，路面的颠簸、急刹车、碰撞等情况会产生冲击噪声；在工业生产中，机械设备的启动、停止、故障等也会引发冲击噪声。这些冲击噪声的存在，严重影响了主动噪声控制技术的实际应用效果，限制了其在更多场景中的推广和应用。

因此，研究抗冲击噪声干扰的主动噪声控制算法具有重要的现实意义。通过深入研究冲击噪声的特性和主动噪声控制算法的原理，开发出能够有效抵御冲击噪声干扰的算法，不仅可以提升主动噪声控制系统在复杂噪声环境下的降噪效果，还可以拓宽主动噪声控制技术的应用范围，为解决噪声污染问题提供更有效的技术手段，从而提高人们的生活质量，保护人们的健康。

1.2国内外研究现状

主动噪声控制技术的研究最早可追溯到20世纪50年代，国外在这一领域起步较早，取得了丰硕的研究成果。1953年，美国的P.Lueg提出了主动噪声控制的基本原理，为该技术的发展奠定了理论基础。此后，各国学者围绕主动噪声控制算法展开了深入研究。

在自适应滤波算法方面，最小均方（LeastMeanSquare，LMS）算法是最早被应用于主动噪声控制的经典算法之一。该算法于1960年由Widrow和Hoff提出，具有结构简单、易于实现等优点，在早期的主动噪声控制研究中得到了广泛应用。然而，LMS算法的收敛速度较慢，稳态误差较大，在面对复杂噪声环境时性能表现欠佳。为了克服LMS算法的不足，学者们提出了一系列改进算法。例如，归一化最小均方（NormalizedLeastMeanSquare，NLMS）算法通过对步长因子进行归一化处理，提高了算法的收敛性能和稳定性；递归最小二乘（RecursiveLeastSquares，RLS）算法采用最小二乘准则，能够快速跟踪噪声信号的变化，收敛速度快，但计算复杂度较高。

随着数字信号处理技术的发展，基于频域的主动噪声控制算法逐渐成为研究热点。快速傅里叶变换最小均方（FastFourierTransformLeastMeanSquare，FXLMS）算法结合了快速傅里叶变换（FFT）和LMS算法的优点，将时域信号转换到频域进行处理，大大提高了计算效率，在低带宽噪声控制中具有良好的应用效果。此外，一些学者还提出了基于多通道的主动噪声控制算法，通过多个传感器和控制器协同工作，实现对复杂声场的有效控制。

在抗冲击噪声干扰方面，国