Grafikus processzor alapú aktív zajcsökkentő rendszer fejlesztése

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Sujbert László
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Az akusztikus zajok elnyomására alkalmazott hangszigetelő anyagok rendszerint veszítenek hatékonyságukból az alacsony frekvenciájú tartományokban. Ez a hiányosság az aktív zajcsökkentő rendszerek (ANC) használatával hidalható át, amelyek az interferencia jelenségére építenek, és hangsugárzók segítségével keltett hanghullámok révén képesek kioltani a zajt egy meghatározott térrészben.

A sztochasztikus zajok hosszan zengő terekben történő elnyomására léteznek algoritmusok, amelyek viszont nagy fokszámú adaptív szűrők megvalósítását követelik meg, így a számításigényük eddig nem tette lehetővé a gyakorlati alkalmazásukat. Az általános célú programozásra alkalmas grafikus processzorok (GP-GPU) elterjedésével azonban a korábban elérhető hardverelemekhez mérve nagyságrendekkel nagyobb számítási teljesítmény vált széles körben hozzáférhetővé.

A valós idejű szabályozási körökben történő alkalmazás, mint amilyen az ANC-rendszer is, ugyanakkor nem evidens, hiszen a GPU jellemzően egy számítógépes környezetben található meg, emiatt pedig az operációs rendszer késleltetésével és annak ingadozásával is számolni kell. Ebből kifolyólag a grafikus processzor működését is figyelembe véve módosítanom kellett az alkalmazni kívánt zajcsökkentő algoritmuson, elkülönítve az időkritikus, kis számításigényű részt a kevésbé időkritikus, nagy számításigényű résztől.

A megvalósíthatósággal kapcsolatos kérdések tisztázása után megterveztem az ANC-rendszert, illetve a szükséges, PC-n kívüli hardverelemeket. A központi egység szerepét egy Zynq-7020 alapú fejlesztői kártya tölti be, amely az illesztési és kommunikációs feladatokon kívül időkritikus jelfeldolgozási feladatokat is végez. A zajcsökkentéshez szükséges nagyszámú referenciajel biztosítására MEMS-mikrofonokkal szerelt modulok felhasználását javasoltam, amelyek egy lineáris buszon keresztül csatlakoznak a rendszerhez. Emellett 8-8 analóg be- és kimeneti csatorna használatára van lehetőség.

Az áramköri megvalósítást és a tesztelést követően akusztikai méréseket végeztem a rendszer működőképességének igazolására. Hat referenciajel felhasználásával, 8192 együtthatós szűrők mellett az FeLMS-algoritmussal 19,5 dB-es zajelnyomást értem el. A teremben korábban egy másik ANC-rendszerrel végzett méréssorozat, valamint egy teremszimulációs programcsomag segítségével végzett ellenőrzés kimenetele egybevág a mostani eredményekkel, ami a helyes működésre enged következtetni.

Az elkészült rendszer bizonyítja, hogy a GPU alkalmas valós idejű ANC-rendszerekben történő felhasználásra, azonban a benne rejlő potenciál kiaknázásához kifinomultabb algoritmusok implementálása szükséges, amelyek így várhatóan nagyobb konvergenciasebességet és zajelnyomást eredményeznek.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.