Methoden aktiver Lärmkompensation

Abstract

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Konstruktion und Simulation der Hardware eines digital arbeitenden ANC (Active Noise Cancellation) Systems. Die Aufgabe eines ANC Systems besteht in der Verringerung ungewollten Schalls, Vibrationen oder anderer physikalischen Störgrößen. Dies geschieht durch einen Aktuator (Lautsprecher, Rüttler, etc.) welcher ein in Betrag und Phase angepasstes Störsignal dem ursprünglichen Störsignal gegenphasig überlagert um dieses mittels destruktiver Interferenz abzuschwächen.<br />Zur Zeit gibt es eine Reihe von analogen ANC Systemen für den persönlichen oder professionellen Gebrauch als Kopfhörer, in Pilotenkabinen oder Fahrzeuginnenräumen. Diese Systeme verwenden neben digitalen multi-path Systemen meist ausgeklügelte analoge Schaltungstechnik zur Regelung des Dämpfungsverhaltens. Die Grenzen dieser analogen Systeme liegen bei ca. 20dB Dämpfung über eine relativ geringe Bandbreite. Weiters ist es den analogen System nicht möglich auf zeitlich sich verändernde Parameter wie z. B. Übertragungsfunktionen bei veränderter Trageposition des Kopfhörers, zu reagieren. Abhilfe hierfür bietet die digitale Signalverarbeitung an, welche mit adaptiven Algorithmen diesen Veränderungen Rechnung tragen können und sehr gute Dämpfungseigenschaften ermöglichen.<br />Als Vorbereitung zur Implementierung des digitalen ANC Systems wurde ein, auf die speziellen Anforderungen einer Kopfhörerapplikation zugeschnittenes, Hardwaresystem entworfen. Die Basis dieses Systems stellt ein 16 Bit Fixkomma DSP (Digital Signal Processor) von Analog Devices. Für die Signalaufbereitung der Analogsignale und die Anbindungen der Peripherie an den Prozessor wurden Mikrofonvorverstärker, Anti-Aliasing Filter und die nötigen Adapterplatinen entworfen.<br />Unterstützend wurde das gewählte System mit Hilfe von MATLAB simuliert um Voraussagen über die erreichbare Leistung des Systems und eine Parameterwahl für den Algorithmus treffen zu können. Als adaptiver Algorithmus wurde der LMS (Least Mean Square) aus der Klasse der Gradientensuchverfahren gewählt. Dieser zeichnet sich durch eine relativ geringe Komplexität und geringen Leistungsanforderungen des Prozessors bei guter Stabilität aus.<br />

The aim of this master thesis is the construction and simulation of a digital ANC (Active Noise Cancellation) hardware system for the use in a headphone application. ANC Systems provide the means to attenuate unwanted noise, vibrations and other physical disturbances. This is generally achieved with actuators (loudspeaker, shaker, etc.) who generate a, in phase and amplitude adjusted, signal which attenuates the original disturbance due to destructive interference.<br />There are numerous analog and some digital ANC systems available for the consumer and professional use in form of headphones and fix installations in cars and airplanes. The achievable attenuation for analog systems, which are mainly used for headphone applications, is in the magnitude of 20 dB over a relative narrow bandwidth. In addition to this limitations, it is not possible for the analog systems to track a variable parameter like an acoustic transfer function that change with alternated wearing position. Digital signal processing with adaptive filtering can provide solutions for that and is capable of high disturbance attenuation together with other possible features.<br />As part of this thesis, a specialized hardware system has been designed for a headphone application. The core of the system is represented by a 16 Bit fix-comma DSP (Digital Signal Processor) from Analog Devices. For analog signal conditioning and interfacing of the peripherals, microphone preamps, Anti-Aliasing Filter and various adapters had been designed and build.<br />For detailed analysis and prediction of the achievable performance of the hardware system a simulation in MATLAB has been developed. As it will be implemented on the DSP platform, the LMS (Least Mean Square) algorithm, a member of the adaptive gradient search method algorithms, has been used due to its low complexity and good stability properties.