JPH05143084A - 遮音パネル - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】アクティブ遮音パネルにおいて、パネルの振動
を抑制するためのアクチュエータの非線形特性による遮
音性能の低下を防止する。 【構成】騒音源と被遮音環境との間に配置されたパネル
５と、このパネル５を励振する非線形特性のアクチュエ
ータ４と、前記アクチュエータ４を駆動するためのパワ
ーアンプ３と、騒音源が発生する音を検知するマイクロ
ホン１と、パネル５の振動状態を検知するピックアップ
６と、マイクロホン１の出力を入力とし、ピックアップ
６の出力を低減するようにアクチュエータ４の駆動信号
を演算出力する演算回路２とから構成され、演算回路２
はニューラルネットワークを含む。 【効果】圧電素子のような薄型で軽量なアクチュエータ
を用いた場合にも、その非線形特性による遮音性能の低
下がなく、優れた遮音性能が得られる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、軽量且つ薄型で高い遮
音性を有する遮音パネルに関するものであり、例えば、
楽器演奏室やオーディオルームの壁や窓などの遮音性能
の向上のために利用されるものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、交通機関や工場等の生産施設の発
達に伴う騒音の増大や、集合住宅などの密集化に伴い、
生活環境や作業環境における騒音防止が重要な問題とな
ってきている。このため、騒音防止の手段として種々の
遮音パネルが用いられているが、満足できる遮音性能は
得られていないのが現状である。そこで、上記の問題に
対処する手段として、外乱音波によって加振されたパネ
ルの振動をアクチュエータを用いてアクティブに制御す
ることにより、遮音性を高めるアクティブ遮音パネルが
提案されている。これは、パネルの振動又は外乱音波を
検知して、演算回路を通すことにより逆位相でパネルを
振動させる制御力を発生させて、振動を抑制するもので
ある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来のアクティブ遮音
パネルに使用される演算回路は、一般にディジタルフィ
ルタで構成されており、制御力伝達系システムは線形な
システムに限られていた。しかしながら、アクチュエー
タとして圧電素子などの非線形素子を用いた場合には、
図７に示すように、アクチュエータの電界強度Ｅ（Ｖ／
ｍ）と発生応力εの関係に非線形特性があるために、デ
ィジタルフィルタでは非線形特性を含む対象システムの
モデルを構築することができず、そのため、その非線形
特性を考慮した演算回路を構成することができない。故
に、高精度にパネルの振動を制御することが不可能であ
るという問題がある。

【０００４】本発明は、このような点に鑑みてなされた
ものであり、その目的とするところは、パネルの振動を
抑制するためのアクチュエータの非線形特性による遮音
性能の低下を防止した遮音パネルを提供することにあ
る。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の遮音パネルにあ
っては、上記の課題を解決するために、図１に示すよう
に、騒音源と被遮音環境との間に配置されたパネル５
と、このパネル５を励振する非線形特性のアクチュエー
タ４と、前記アクチュエータ４を駆動するための駆動部
（パワーアンプ３）と、騒音源が発生する音を検知する
第１のセンサー（マイクロホン１）と、パネル５の振動
状態を検知する第２のセンサー（ピックアップ６）と、
第１のセンサーの出力を入力とし、第２のセンサーの出
力を低減するようにアクチュエータ４の駆動信号を演算
出力する演算回路２とから構成され、演算回路２の全部
又は一部をニューラルネットワークで構成したことを特
徴とするものである。

【０００６】

【作用】図１に示す遮音パネルでは、騒音源が発生する
音をマイクロホン１で検知して、パネル５の振動状態を
検知するピックアップ６の検出出力が小さくなるよう
に、アクチュエータ４の駆動信号を演算回路２により演
算している。これにより、騒音源からの音波加振により
パネル５が受ける振動をアクチュエータ４からの励振に
より打ち消して抑制するものである。このアクチュエー
タ４からの励振によりパネル５に与えられる振動は、騒
音源からの音波加振によりパネル５が受ける振動とは逆
位相となるべきであるが、アクチュエータ４は圧電素子
のような非線形素子で構成されているので、演算回路２
の内部に非線形要素を含む必要がある。本発明では、演
算回路２に非線形要素としてニューラルネットワークを
含んでいる。ニューラルネットワークは、非線形特性を
持つシステムを同定し、モデリングするのに有効な手法
であるので、アクチュエータ４における非線形特性を含
む制御力伝達系の逆システムのモデルをニューラルネッ
トワークで構築し、そのモデルに基づいて演算回路２を
構成することにより、アクチュエータ４の非線形特性に
かかわらず、パネル５の振動レベルを顕著に抑えること
ができ、高性能な遮音パネルを提供できるものである。

【０００７】

【実施例】図１は本発明の一実施例の全体構成を示して
いる。１はマイクロホンであり、騒音源から発生する騒
音を検出する。２は演算回路であり、後述する伝達系モ
デル２１と補償系モデル２２とから構成され、マイクロ
ホン１による騒音検出出力を入力して、騒音抑制のため
の制御信号を演算出力する。３はパワーアンプであり、
演算回路２の出力を増幅する。４はアクチュエータであ
り、パワーアンプ３の出力により励振される。５はパネ
ルであり、騒音源と被遮音環境との間に配置されてお
り、騒音源からの音波加振により振動するが、アクチュ
エータ４からの逆位相の励振によって振動を抑制され
る。６はピックアップであり、パネル５の振動状態を検
出する。

【０００８】図２は演算回路２を構成する伝達系モデル
２１の説明図である。このモデルは、騒音源から発生す
る騒音に対するパネル５の音響特性を記述したものであ
る。すなわち、パネル５は騒音源からの音波加振により
振動するが、このパネル５は所定の大きさ、所定の厚
み、所定の材質を有するものであるから、当然、所定の
音響特性を有しており、騒音源から発生する騒音に対す
る減衰量の周波数特性はフラット（平坦）ではない。し
たがって、パネル５の振動状態をピックアップ６とアン
プ７により検出すると、その検出出力の周波数スペクト
ラムは、騒音源から発生する騒音の周波数スペクトラム
とは異なる。そこで、伝達系モデル２１では、マイクロ
ホン１による検出出力に基づいてピックアップ６から得
られる出力を線形関数として記述している。

【０００９】図３は演算回路２を構成する補償系モデル
２２の説明図である。パネル５の振動を打ち消すための
駆動信号がパワーアンプ３により増幅されて、アクチュ
エータ４に与えられると、パネル５が振動する。その振
動状態をピックアップ６とアンプ７により検出すると、
その検出出力の周波数スペクトラムは、アクチュエータ
４に与えた駆動信号の周波数スペクトラムとは異なる。
その理由の１つは、パネル５が固有の音響特性を有して
いるからであるが、さらに大きな理由は、アクチュエー
タ４が非線形特性を有しているからである。すなわち、
アクチュエータ４が圧電素子のような非線形素子である
場合には、駆動信号と駆動力との関係が非線形となるの
で、アクチュエータ４に与えた駆動信号の振幅が変化し
ただけでも、パネル５の振動周波数は変化することにな
る。そこで、補償系モデル２２では、図３に示す非線形
伝達系の逆関数を記述している。これにより、ピックア
ップ６とアンプ７により検出されたパネル５の振動状態
を打ち消すのに必要な駆動信号を求めることができる。

【００１０】以上の説明から明らかなように、図１のシ
ステムでは、騒音源から発生する騒音をマイクロホン１
により検出し、その騒音によるパネル５の音波加振によ
って、ピックアップ６で検出されるべき信号を伝達系モ
デル２１により演算し、次に、このピックアップ６で検
出されるべき信号をアクチュエータ４の振動により打ち
消すために必要な駆動信号を補償系モデル２２により演
算している。したがって、伝達系モデル２１と補償系モ
デル２２が正しく記述されていれば、騒音源から発生す
る騒音にかかわらず、ピックアップ６で検出される信号
は理論的にはゼロとなる。

【００１１】そこで、伝達系モデル２１と補償系モデル
２２を現実に即して正確に記述する方法が問題となるわ
けであるが、それには図４に示すようなニューラルネッ
トワークの使用が適している。図中、Ｉ₁ ，Ｉ₂ ，Ｉ₃
はニューラルネットワークの入力である。ｆ₁ ，ｆ₂ ，
ｆ₃ は入力層の関数器であり、例えば、ｓｉｇｍｏｉｄ
関数ｆ（ｘ）＝１／｛１＋ｅｘｐ（−ｘ）｝で構成され
る。Ｗ₁₁，Ｗ₁₂，Ｗ₂₁，Ｗ₂₂，Ｗ₃₁，Ｗ₃₂は乗算器、Σ
は加算器であり、各入力層の関数器ｆ₁ ，ｆ₂，ｆ₃ の
出力に対して所定の重み付け係数を乗算して加算した総
和を、中間層の関数器ｆ₁₂，ｆ₂₃の入力としている。中
間層の関数器ｆ₁₂，ｆ₂₃の出力も、乗算器Ｗ₀₁，Ｗ₀₂に
より所定の重み付け係数を乗算されて加算器Σにより加
算され、出力層の関数器ｆ₀ の入力となる。そして、出
力層の関数器ｆ₀ の出力がニューラルネットワークの出
力Ｏ₁ となる。

【００１２】図４の構成例では、ニューラルネットワー
クの入力層が３個、中間層が２個、出力層が１個となっ
ているが、これらは任意の個数で構わない。例えば、伝
達系モデル２１を記述する場合には、マイクロホン１で
検出される周波数範囲を対数軸上で５０個程度の周波数
域に分割し、各周波数域のパワーを同数の入力層にそれ
ぞれ入力し、１０個程度の中間層を経て１個の出力層か
ら得られる出力を伝達系モデル２１の出力とする。各乗
算器による重み付け係数は、バックプロパゲーションと
呼ばれる学習アルゴリズムを用いて決定することができ
る。

【００１３】図５は伝達系モデル２１をニューラルネッ
トワークに学習させるための構成を示している。図中、
８Ａは図２に示した騒音伝達系であり、騒音源からの外
乱音波をマイクロホン１で検出した信号を入力信号と
し、ピックアップ６とアンプ７により検出された信号を
出力信号とする実際の伝達系である。８Ｂは騒音伝達系
８Ａと同じ伝達特性を持つように学習を行うニューラル
ネットワークである。このニューラルネットワーク８Ｂ
には、騒音源からの外乱音波をマイクロホン１で検出し
た信号を入力信号として与えて、その出力信号を実際の
騒音伝達系８Ａの出力信号と比較する。そして、両者の
出力信号の差がゼロに収束するように学習を繰り返す。
具体的な学習のアルゴリズムについては、バックプロパ
ゲーションと呼ばれる確立した手法が提案されており、
騒音伝達系８Ａの出力信号とニューラルネットワーク８
Ｂの出力信号の差を比較器１０で求めて、その差の２乗
値がゼロに近づくように、ニューラルネットワーク８Ｂ
の乗算器の重み付け係数を変化させるものである。所定
回数の学習を繰り返すことにより、ニューラルネットワ
ーク８Ｂは騒音伝達系８Ａと同じ伝達特性を持つに至
る。このニューラルネットワーク８Ｂが図１に示す伝達
系モデル２１として使用されるものである。なお、騒音
伝達系８Ａの伝達特性は線形となるので、ニューラルネ
ットワーク８Ｂに代えて、同じ伝達特性を持つデジタル
フィルタを伝達系モデル２１としても構わない。

【００１４】図６は補償系モデル２２をニューラルネッ
トワークに学習させるための構成を示している。図中、
９Ａは図３に示した補償系であり、パワーアンプ３に入
力される駆動信号を入力信号とし、ピックアップ６とア
ンプ７により検出された信号を出力信号とする実際の補
償系である。９Ｂは補償系９Ａの伝達関数の逆関数に相
当する伝達特性を持つように学習を行うニューラルネッ
トワークである。このニューラルネットワーク９Ｂに
は、ピックアップ６とアンプ７により検出された信号を
入力信号として与えて、その出力信号を補償系９Ａの入
力信号と比較する。そして、補償系９Ａの入力信号と、
その逆システムであるニューラルネットワーク９Ｂの出
力信号の差がゼロに収束するように学習を繰り返す。こ
こでも、バックプロパゲーションと呼ばれる手法を用い
て、補償系９Ａの入力信号とニューラルネットワーク９
Ｂの出力信号の差を比較器１１で求めて、その差の２乗
値がゼロに近づくように、ニューラルネットワーク９Ｂ
の乗算器の重み付け係数を変化させるものである。所定
回数の学習を繰り返すことにより、ニューラルネットワ
ーク９Ｂは補償系９Ａの逆システムとしての伝達特性を
持つに至る。このニューラルネットワーク９Ｂが図１に
示す補償系モデル２２として使用されるものである。

【００１５】

【発明の効果】本発明の遮音パネルは、騒音源から発生
する音を検出し、その検出出力からニューラルネットワ
ークを含む非線形の演算回路により駆動信号を演算し、
非線形特性のアクチュエータによりパネルを駆動して、
パネルの振動を抑制するようにしたので、圧電素子のよ
うな薄型で軽量なアクチュエータを用いた場合にも、そ
の非線形特性による遮音性能の低下がなく、優れた遮音
性能が得られるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の遮音パネルの全体構成図である。

【図２】本発明の遮音パネルにおける騒音伝達系の構成
を示す図である。

【図３】本発明の遮音パネルにおける補償系の構成を示
す図である。

【図４】本発明に用いるニューラネルネットワークの概
略構成図である。

【図５】本発明に用いる伝達系モデルの学習方法を示す
説明図である。

【図６】本発明に用いる補償系モデルの学習方法を示す
説明図である。

【図７】本発明に用いるアクチュエータの特性を示す図
である。

【符号の説明】

１ マイクロホン ２ 演算回路 ３ パワーアンプ ４ アクチュエータ ５ パネル ６ ピックアップ ７ アンプ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 騒音源と被遮音環境との間に配置され
   たパネルと、このパネルを励振する非線形特性のアクチ
   ュエータと、前記アクチュエータを駆動するための駆動
   部と、騒音源が発生する音を検知する第１のセンサー
   と、パネルの振動状態を検知する第２のセンサーと、第
   １のセンサーの出力を入力とし、第２のセンサーの出力
   を低減するようにアクチュエータの駆動信号を演算する
   演算回路とから構成され、演算回路の全部又は一部をニ
   ューラルネットワークで構成したことを特徴とする遮音
   パネル。