舱外航天服头部空间主动降噪技术研究

黄 云, 何双亮, 徐海涛, 薛长斌, 李鹏伟

(1.中国科学院国家空间科学中心, 北京 100190; 2.中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室, 北京 100094)

1 引言

在载人航天任务中,舱外航天服装备内部始终存在着噪声,噪声主要来源于生命保障、环境控制系统、风道、管路和电子设备,其最大的瞬时噪声值可以达到80 dB 以上[1]。舱外航天服内部的噪声超标时会造成通讯不畅、航天员听力下降等问题[2]。在以往舱外航天服中,航天员佩戴通信头戴设备抑制航天服内部噪声[3-4],但是通过材料隔声对低频段噪声抑制效果差[5],同时也会限制航天员头部的活动性。构建空间场三维区域降噪,可以保证航天员在航天服内正常工作时降噪的需要。美国目前已采用空间场主动降噪技术替代头戴降噪方案[6]。

针对点状一维空间降噪问题,传统耳机类主动降噪技术(Active Noise Control,ANC)[7-9]采用麦克风阵列侦听背景噪声,通过噪声控制算法计算反向声波进行补偿。如谢豫娟等[8]修改Fx-LMS(Filtered-x Least Mean Square)算法改善收敛噪声控制速度。Shen 等[10]通过相干性选择算法尽可能获取清晰的参考噪声信号。但是,点状一维空间降噪技术不能全面监控空间其他位置的噪声抑制效果,而且需要直接佩戴耳机进行主动降噪,可能影响航天员的正常工作[11]。

新型空间场主动降噪技术在噪声控制算法前引入噪声声场建模,通过声场模型计算噪声分布[12-14],提取对应扬声器控制参数;将控制参数输入噪声控制算法中,实现全局空间实时降噪。但是,现有声场建模算法较为复杂。由于计算能力限制,基于若干麦克风信号输入难以实现实时噪声抑制。国内空间场降噪方案普遍处于固定场景中,如汽车内部、空间站内部[15]等。Liu 等[16]将实际场景约束于存在镜像扬声器的半自由场,并进行了解析解模型推导。Maeno 等[17]利用噪声场的固有稀疏性,通过声场平移构建完全环绕的球形阵列,减少参考麦克风个数。此外,为了考虑不同场景的影响,深度学习也被用于不同声学场景主动降噪技术[18]。

本文针对舱外航天服头部空间特殊降噪需求,通过舱外航天服头部空间多个噪声源的识别和特征提取,引入多入多出舱外航天服主动降噪声场模型,建立以声全息函数为评价模型的主动降噪控制系统,考虑实际部署约束搭建了空间场ANC 信号处理系统,并进行试验验证。

2 舱外航天服主动降噪模型构建

2.1 单入单出主动降噪模型

舱外航天服主动降噪系统目的是利用主动降噪控制器,尽可能抵消到达人耳处的外部噪声。主动降噪系统包括麦克风阵列、控制器单元、扬声器阵列。针对单入单出场景[19]噪声源、声音传播路径等因素,构建前馈式主动降噪物理架构并简化为系统框图,如图1 所示。图中,x(n) 为耳机设备中参考麦克风在噪声传播路径中获取的噪声源,噪声传播的路径称为初级路径P。W为主动降噪控制器,W对参考麦克风获取的噪声进行处理,输出到扬声器中,与噪声相互抵消。降噪控制电信号到降噪点声信号的传播路径称为次级路径G,即图中通过扬声器到误差麦克风的传播路径。输出结果通过误差麦克风进行获取。

图1 前馈式主动降噪系统框图Fig.1 Block diagram of feedforward active noise control system

将实际场景中物理模型进行简化,即输入噪声x(n) 分别经过初级路径P、经过主动降噪控制器W处理后在次级路径G传播,输出结果相互抵消,得到一个能量尽可能小的e(n)。

对于主动降噪系统而言,需要找一个最优的主动降噪控制器W,使得降噪后的声波能量最小,即e2(n) 的期望最小。主动降噪控制器W的理想解如式(1)所示。

式中,f为音频频点,在每个频点处抑制噪声幅度。但是,受限于系统中的因果约束,无法实时寻找最优的W。在系统设计过程中,需要合理选取并布置麦克风和扬声器,使得W有可行解。对应的约束条件在后续的部署约束中进行分析。

2.2 多入多出主动降噪模型

将上述单入单出主动降噪模型扩展到多入多出主动降噪模型[20]。假设存在Nr个参考麦克风、Ns个扬声器单元和Ne个误差麦克风,初级路径P、次级路径G、主动降噪控制器W可以分别通过传递函数进行构建,如初级路径P可以用式(2)进行构建。

式中,pij(f) 代表第j个参考麦克风到第i个误差麦克风的传递函数。

在模型中,由初级路径传播至误差麦克风的噪声由式(3)表示,第j个误差麦克风的噪声为dj(f) ,代表该处误差幅值与频率f的函数关系。

3 多入多出主动降噪系统及部署约束

3.1 声全息函数构建

多入多出主动降噪系统目的是抑制目标点误差信号E(f) ,使其能量最小,式中省略(f) ,构建对应的目标函数,如式(5)所示。

式中,Sxx和Sxd分别表示X的自谱矩阵和X与D的互谱矩阵。

那么,最优点处W取值如式(7)所示。

3.2 舱外航天服ANC 部署约束

在实际部署过程中,由于物理电路的约束,难以时刻满足W的求解结果。在ANC 系统超限工作时会产生非线性的现象。为了避免上述情况,需要增加如式(8)所示的最大响应约束。

式中,wij(f) 表示W矩阵中第i行第j列的元素,cij(f) 是某个大于0 的实数,具体数值根据系统实际测量结果决定。

上述公式可以通过通用函数最小值求解器、二次规划求解器[21]等,最终求得W。

4 验证试验

4.1 场景布置

按照上述推导结果进行场景试验验证,设置2 个参考麦克风、2 个扬声器单元和6 个误差麦克风,如图2 所示。其中黄圈处是扬声器单元,红圈处是误差麦克风,扬声器内部分别放置参考麦克风,设备底部放置了模拟噪声源。模拟噪声源根据实际录制音频的声音特征反演加权模拟噪声,并叠加部分高斯白噪声。测试设备采用GRAS 人工头(型号为45BC-14 KEMAR),用于模拟头部结构并进行人耳处噪声测量。

图2 实验场景布置示意图Fig.2 Schematic diagram of experimental scene layout

布置过程中参考麦克风必须在噪声传播路径上提前于误差麦克风,保证参考麦克风不会接收到误差麦克风产生的声波。对于舱外航天服,噪声来源相对固定,可以直接确认误差麦克风布置位置。

为了保证上述推导公式存在可行解,布置过程中扬声器需要遵守2 个原则:1)次级路径传递函数矩阵G(f) 非奇异;

2)扬声器需要在误差麦克风的位置产生能够匹配噪声大小的声压级。

在环境中播放模拟噪声,音频最高频率不大于20 kHz,采样率为48 kHz,采样时长大于20 s。

4.2 测试结果

为了更直观观察到降噪效果,提取左右耳处噪声信号,随机选取4 组降噪前与降噪后声信号。截取全部音频序列中0.2 s 音频片段,并同时绘制降噪后音频序列,如图3 所示。图中蓝色曲线为降噪前声音序列幅度随时间的变化情况,红色曲线为降噪后声音序列幅度随时间的变化情况。降噪前声音幅度最大值大于4×10-3V,而降噪后声音序列在±2×10-3V 附近振荡。此结果说明主动降噪算法生成的时序音频序列,可以有效降低舱外航天服内部的噪声强度。

图3 测试噪声及降噪后结果随时间变化图像Fig.3 Time-varying images of noise and noise control results

将降噪前后音频数据进行傅里叶变换,观察不同频率降噪效果,如图4 所示。由图可以看出,在频率小于450 Hz 时,降噪效果不明显;在450 ～2000 Hz 的频率范围,有着明显的降噪效果。

图4 测试噪声及降噪后不同频率降噪效果图Fig.4 Noise and noise control results at different frequency point

统计不同频率降噪前后声音强度的差值,计算得到降噪效果如表1 所示。从计算结果以及降噪效果图中可以看出,本文提出的舱外服主动降噪系统,有效降噪频率范围为450 ～2000 Hz。其中,在250 Hz 频点处虽然有明显的效果,但在250 Hz 频点周围的降噪幅度变化小于5 dB,不能说明降噪系统对250～450 Hz 频率范围内有降噪效果。通过对此范围内各个频点的降噪幅度进行统计,得到人耳处平均降噪效果大于13.88 dB。由此可见,本文提出的舱外航天服主动降噪技术可以有效降低低频范围噪声强度,保障服内通信质量。

表1 降噪后幅度变化结果Table 1 The amplitude results after noise control

5 结论

1) 建立了舱外航天服多入多出主动降噪场景模型,提出了在舱外航天服场景约束下的声场主动降噪算法,合理构建了声全息函数求得噪声能量最小化的理想解,并根据实际场景提出部署约束条件。

2) 通过构建仿真实际场景进行测试,验证了本系统整体设计具有较好的降噪性能。

由于整体系统受限于舱外航天服场景,后续可以继续优化主动降噪控制器的求解手段,以提高舱外航天服空间场降噪效果。