In Korea, the current noise impact assessment has not yet considered the vertical noise propagation property by buildings and other obstacles. And noise control plan has been established without conducting the economic assessment for the noise control facilities. A noise map is used to calculate the noise level based on a theoretical formula or an empirical formula, and also predict the characteristics of vertical propagation by linking with a geometry data. And It is Possible to analyze cost-effect of noise control facilities by consider installation costs. In this study, we addressed the application of noise map for noise impact assessment and cost-effect analysis of noise control facilities.
Recently Intake noise has been extensively studied to reduce the engine noise. In order to diminish intake noise several resonators were added to the intake system. However this can cause a reduction of engine output power and an increase of fuel consumption. In this study, active noise control simulation of the Filtered-x LMS algorithm is applied real instrumentation intake noise data under rapid acceleration because intake noise is more excessively increased under the such a harsh condition. But the FXLMS algorithm has poor control performance when the system is disturbed. Thus modified FXLMS algorithm using L-point running average filter is developed to improve the control performance under the rapid acceleration and disturbance. The noise reduction quantity of modified Filtered-x LMS algorithm is more than original one in two cases. In the case of control for real instrumentation intake noise data, maximum residual noise of modified FXLMS algorithm is 2.5 times less than applied the FXLMS and also in the case of disturbed, the modified FXLMS algorithm shows excellent control performance but FXLMS algorithm cat not control.
Active noise control is noise reduction method by generate anti-phase control signal for destructive interference of through control speaker. purpose of this paper is create a virtual control source at a using the DBAP(Distance Based Amplitude Panning) algorithm which is one of the three-dimensional sound reproduction method, and verified through the experimentally for noise control method through the virtual control source. We compared active noise method by using one control speaker with active noise control method by using DBAP algorithm.
The method of the reducing duct noise can be classified by passive and active control techniques. However, passive control has a limited effect of noise reduction at low frequencies (below 500Hz) and is limited by the space. On the other hand, active control can overcome these passive control limitations. The active control technique mostly uses the Least-Mean-Square (LMS) algorithm, because the LMS algorithm can easily obtain the complex transfer function in real-time particularly when the Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an active noise control (ANC) system. However, the convergence performance of the LMS algorithm decreases slightly so it may delay the convergence time when the FXLMS algorithm is applied to the active control of duct noise. Thus the Co-FXLMS algorithm was developed to improve the control performance in order to solve this problem. The Co-FXLMS algorithm is realized by using an estimate of the cross correlation between the adaptation error and the filtered input signal to control the step size. In this paper, the performance of the Co-FXLMS algorithm is presented in comparison with the FXLMS algorithm. Simulation results show that active noise control using Co-FXLMS is effective in reducing duct noise.
This paper investigates active noise control of ducts using Filtered-x Least Mean Square (FXLMS) algorithms to reduce noise transmission. Single channel FXLMS (MFXLSM) and multiple channel FXLMS (MFXLMS) algorithms are used to implement the active control systems. The transmission loss is significantly increased by SFXLMS but the sound pressure level (SPL) at the upstream of the error sensor is increased while that of downstream is very low. This increase of the upstream SPL causes the duct wall to vibrate and so to radiate noise. To prevent the wall vibration generated by the sound field upstream, global sound field control is required. To reduce SPL globally along the duct, active noise control using MFXLMS is implemented. We can then obtained globally reduced SPL. It is found experimentally that the vibration level, and so the radiated noise level. can be reduced by the active noise control using MFXLMS.
This paper investigates active noise control of ducts using filtered-x least mean square(FXLMS) algorithms to reduce noise transmission. Single channel FXLMS(SFXLSM) and multiple channel FXLMS(MFXLMS) algorithms are used to implement the active control systems. The transmission loss is significantly increased by SFXLMS but the sound pressure level(SPL) at the upstream of the error sensor is increased while that of downstream is very low. This increase of the upstream SPL causes the duct wall to vibrate and so to radiate noise. To prevent the wall vibration generated by the sound field upstream, global sound field control is required. To reduce SPL globally along the duct, active noise control using MFXLMS is implemented. We can then be obtained globally reduced SPL. It is found experimentally that the vibration level, and so the radiated noise level, can be reduced by the active noise control using MFXLMS.
The conventional methods for noise control attempts to simply reduce the level of product noise. This has been common practice in noise control industry. However, it is very straightforward common sense that we have consider human perception on noise. In this paper, we propose a noise control strategy which takes into account the subjective perception of product noise. We especially has concentrated on a refrigerator noise. The proposed method is composed of 3 steps. Firstly, the actual refrigerator noise signal is measured. Then, to make the sample noise set for subjective assessment the noise signal is edited in 1/3 octave bands. Finally, we establish a strategy of refrigerator noise control by using the results from subjective assessment of these noise signals
In this paper, a recurrent cerebellar modulation articulation control (RCMAC) has been developed for improvement of noise attenuation performance in active noise control system. For the narrow band noise, a filter-x least mean square (FXLMS) method has bee frequently employed as an algorithm for active noise control (ANC) and has a partial satisfactory noise attenuation performance. However, noise attenuation performance of an ANC system with FXLMS method is poor for broad band noise and nonlinear path since it has linear filtering structure. Thus, an ANC system using RCMAC is proposed to improve this problem. Some simulations in duct system using harmonic motor noise and KTX cabin noise as a noise source were executed. It is shown that satisfactory noise attenuation performance can be obtained.
Nowadays, control systems consist of smart sensors, smart actuators, and controllers connected via fieldbus. Some devices such as motors in plant environments generate high degrees of EMI or noise. This noise may cause communication errors and make the successful transmission of data longer. Therefore, the noise condition has to be considered at the design of a reliable control system based on a network. This paper presents a scheduling method of task and message to guarantee the given end-to-end constraints under noise environments. A noise model with multi-sources of noise is used, and the analysis method of message's response time is presented when the noise model is applied to CAN (Controller Area Network). Two kinds of noise models are applied to an example system, and the effect to each control loop s end-to-end response time is analyzed. We believe that the proposed method help system designers design the control system guaranteeing its requirements under noise environment.
This paper presents active noise control for the reduction of transmission noise passing through opening of enclosures. Enclosures are essential measure to protect noise propagation from operating machinery. Access openings of the enclosures are important path of noise leakage. First, we modeled and analyzed the noise characteristics passing through the openings of the enclosure generated by the operation of the machinery based on the finite element method. We then implemented a feedforward controller to actively control the acoustic power through the opening. Finally, we conducted optimization of placement of the reference sensors for several cases of the number of sensors. A good control performances were achieved using a minimum number of microphones arranged a optimal placement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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