We must consider 'cancellation path' when we deal with An adaptive algorithm in ANC system, otherwise algorithm become unstable. Existence of the cancellation path requires heavy computational power to run the adaptive algorithm especially when it is time-varying or of MIMO-type. In such situations, the algorithm has to be complex and suffer from slow convergence speed. There are three major objectives for the ANC algorithms to be developed: (a) computational effectiveness; (b) robustness to the environmental variations; (c) and fast attenuation rate of the residual error. The computational effectiveness will be pursued by simplifying the cancellation path model or by omitting some part of the algorithm and decoupling the MIMO-type cancellation path. Robustness to the environmental variations will be achieved by on-line cancellation path modeling technique so that the algorithm can adjust to the change in the cancellation path. Fast convergence can be achieved by using a modified error and/or normalization technique. It also can be accomplished by decoupling the MIMO cancellation path.
Chapter I introduces the ANC system with historical review, objective, and scope of the dissertation. Successive three chapters describe three different but related ways to achieve specific objectives. In Chapter II, to reduce the amount of computations while accepting some performance degradation, an approach intentionally simplifying the cancellation path is proposed. The steady state weight vector solution in the presence of model error is investigated to show the validity of using simplified cancellation path model. DXLMS algorithm, being based on the hypothesis that the cancellation path model can be represented by a delay, is proven to be useful for narrow-band-noise cancellation application. In Chapter III, the shortcomings of the conventional on-line approaches such as the biased estimation of the cancellation path model and the performance deterioration due to error in the cancellation path model are addressed. In order to overcome the aforementioned shortcomings, introducing a unified-error and injecting random probing signal are tried. The unified-error includes the control error and model error at the same time and the magnitude of random probing signal is adjusted in accordance with the estimation of the model error. In Chapter IV, a method that converts the MIMO cancellation path into decoupled multiple SISO systems, is proposed. For each decoupled SISO cancellation path, CDXLMS algorithm and its normalized version are proposed to achieve faster convergence speed. In the decoupled system, the convergence speed of each mode can be assigned identical, which was impossible for conventional MIMO systems, therefore, convergence speed can be much improved. Moreover, great reduction of programming complexity and computational burden are possible in real-time adaptive control implementation. Chapter V concludes and summarizes the proposed works.
상쇄계(cancellation path)가 내부적으로 존재하는 능동 소음 제어 시스템을 위한 능동 적응 제어 알고리즘이 연구되었다. 본 연구는 상쇄계의 세가지 처리 방법에 대해 초점을 맞추었다.
첫째로, 계산량 감소를 위한 상쇄계의 인위적 단순화가 연구되었다. 이론적 연구 결과, 적응 계수의 개수가 상쇄계 모델을 통과한 기준 신호 내 주파수 성분의 두 배보다 크거나 같을 때엔 상쇄계 모델의 오차는 정상상태에서의 성능을 저하시키지 않음을 알 수 있었다. 예로서, 협대역 주파수 소음에 대한 능동 소음 제어 응용분야에서, 지연으로 상쇄계 모델을 특성지우는 DXLMS를 사용하여 성공하였다. 둘째로, 환경에 대한 능동 적응 제어 알고리즘의 강인성 향상을 위해 상쇄계의 실시간 모델링을 고려하였다. 제안된 filtered-parallel 모델링 구조는 기존 대상계(primary path)를 모델링하기 위해 필요로 했던 하나의 적응 필터를 생략 함으로서 제어구조를 간략화 하였고 계산량도 줄였다. 가변 랜덤 신호(variable random probing)를 함께 이용함으로써 모델링 오차를 줄여 수렴 속도와 정상상태에서의 성능을 향상시켰다. 셋째로, 적응 제어기 출력과 제어 구동기 사이에 분할기(decoupler)를 사용함으로써 다채널 상쇄계를 여러 개의 독립적인 단일 채널 상쇄계로 분리하는 방법이 연구되었다. 등가의 다중 채널 상쇄계를 비연성화(decoupling) 시켜 상쇄계 내의 채널간 교차를 막음으로써 수렴속도를 현격히 증가 시킬 수 있었다. 또한, 제어 전 계산량은 어느 정도 늘어나지만, 실시간 제어 시 많은 계산량 저감을 얻을 수 있었다.
제안한 방법들을 이용하여 상쇄계를 처리함으로써 능동 소음 제어를 위한 적응 제어 알고리즘을 환경 변화에 대해 강인하며, 빠르게 수렴하고, 계산상으로 효율적 이도록 향상시킬 수 있다.
