1．管道噪聲問題的原因分析
　　1．1阻擋噪聲
　　阻擋噪聲是指氣流在管道中和障礙物支架、加固梁、導流板等相互作用時物體受到拖曳或提舉而產生的噪聲。這種噪聲產生的機理比較復雜，為建立定量關系可將實際條件簡化為：(1)障礙物的尺寸是比管道橫截面的尺寸小得多的。這能保證空氣在狹窄通道的流速，不至于過高地超過平均流速。這種情況下噪聲輻射是氣流與物體的相互作用(偶極子聲源)產生的，而不是湍流的混合過程(四極子聲源)產生的。(2)管壁是具有聲學反射性的。這時管壁的聲像作用使阻擋物體提舉分量的起伏力引起的聲輻射被抵消了，只有拖曳力所產生的噪聲才能沿管道傳播。
　　1．2格柵噪聲
　　格柵噪聲是指氣流通過柵條、格柵、擴散器或穿孔板時，同氣流受到障礙物阻擋時相似，也會產生噪聲，其不同點是：(1)格柵位于管道的一端。(2)管道具有相當大的橫截面。(3)通常氣流的速度(風速)很低。雖然近年來使用的風速不斷增大，但最高風速仍只有每秒30米，比聲速小得多。
　　格柵噪聲是氣流與剛性物體相互作用而產生的，因此具有偶極子的聲輻射特性，即聲功率與流速的6次方成正比。
　　1．3閥門噪聲
　　閥門是控制通過管道氣流量的機構。通常閥門兩側有相當大的壓力比，足以使出口處氣流的馬赫數達到1。在這種條件下，氣流就是阻塞的。
　　在阻塞氣流的情況下，有兩種發生機制：(1)噴氣噪聲的發生機制，為閥門后部的湍流混合過程所產生，具有四極子輻射的特性。(2)沖擊噪聲的發生機制，是在閥門后的區域內湍流與復雜的氣流場相互作用所產生的。對于壓力比小于3的閥門，這兩種機制所產生的噪聲都需要加以考慮；對于壓力比大于3的閥門，沖擊噪聲是主要的，噴氣噪聲可以忽略不計。
　　2．管道噪聲問題的解決方案
　　2．1無源噪聲控制
　　管道噪聲的控制，以往主要采用阻性和抗性消聲器的方法，即無源噪聲控制，其降噪的機理在于聲能的消耗是通過噪聲聲波與聲學材料或聲學結構的相互作用來完成。阻性消聲器主要適用于中高頻噪聲，對于低頻噪聲一般采用抗性消聲器的方法，但這往往存在幾何尺寸的限制問題。此外，管道中安裝消聲器后，總會產生一定的阻力，引起壓力的損失、風量的影響等問題。因此，為了彌補無源噪聲控制的缺陷，更好地解決管道噪聲問題，近年來研究提出了有源噪聲控制。
　　2．2有源噪聲控制
　　有源消聲又稱噪聲主動控制，是指人們利用聲波干涉原理，在原噪聲聲場中人為地引入次級聲源，并使之實時地產生與原噪聲聲波幅值相等而相位相反的次級抵消聲波，通過該聲波與原噪聲聲波在空間同向傳播過程中的相消性干涉來達到降低噪聲的目的。
　　2．2．1有源消聲系統的控制結構
　　根據控制器輸入信號獲取傳感器(初級信號拾取傳感器或監測傳感器)在管道中的布放位置是處在次級源中心線位置之前或之后(相對于噪聲聲波傳播方向而言)，可將SISO管道有源消聲系統劃分為反向控制結構(FBCS)和前向控制結構(FFCS)兩種形式。若將反向控制結構和前向控制結構相結合，使控制器輸入信號同時來自位于次級源兩側的兩個信號拾取傳感器，則構成雙輸入單輸出(TISO)的管道有源消聲系統，叫復合控制結構。反向控制結構的管道有源消聲系統一定是反饋(閉環)控制系統；前向控制結構的管道有源消聲系統中的監測傳感器輸出用于控制器參數的調節時稱為參數反饋，是一種典型的自適應有源消聲控制結構形式。前向控制結構又可分為兩種形式：一種是使用直接從被控聲場中獲取的聲信號作為控制參考信號的寬頻帶前向控制結構；另一種是使用與被控聲場相關的非聲學量作為控制參考信號的窄頻帶前向控制結構。當監測傳感器不存在或其輸出不再反饋給控制器輸入時，則為寬頻帶開環前向控制結構。若將初級信號拾取傳感器代之以各種非聲電轉換傳感器(加速度計、光電傳感器等)，則形成窄頻帶閉環或開環前向控制結構。當初級信號拾取傳感器不存在，監測傳感器同時完成獲取控制器輸入信號和監測圖控制效果的雙重任務時，則構成反向控制結構。當該單一傳感器恰好位于次級源位置時，可歸入兩種結構中的任意一種。多輸入多出(MIMO)管道有源消聲系統的結構分類與此相似。
　　2．2．2有源消聲系統的控制算法
　　在管道有源消聲系統的控制結構確定以后，各種控制算法的實現就成為提高系統性能的關鍵。管道有源消聲控制算法主要解決兩個問題：一個是控制器要生成次級抵消聲場會花費時間，因此必須能實時地對被控聲場進行預測；另一個是控制器必須能補償次級聲通道傳遞函數以及可能包含的非線性或未建模動力學的影響。大體上講，算法的實現主要經歷了模擬電路、數字電路、計算機數字信號處理系統和專用集成數字系統幾個階段。下面僅就目前廣泛應用于管道有源消聲系統的自適應濾波控制算法和智能控制算法作一介紹。
　　(1)基于自適應濾波技術的線性算法
　　目前廣泛使用的自適應有源消聲Filtered－X LMS算法和Filtered－U LMS算法，在其濾波器權值迭代算法中均考慮了次級通道引起的濾波器輸入輸出信號時間不同步的影響(即首先將濾波器的參考輸入信號經過一個傳遞函數等于次級通道傳遞函數的濾波環節濾波后再投入Widrow－Hoff LMS瞬時隨機梯度算法權值迭代運算)，并且均擴展到了多輸入多輸出情況。Filtered－X LMS算法比較適合于不存在次級聲反饋路徑影響的窄頻帶前向控制結構的情況，次級聲路徑的估計可以采用離線或在線辨識方法實現，試驗表明該算法即使在次級聲路徑估計存在90°相位差時仍然收斂。對于存在次級聲源反饋路徑的寬頻帶前向結構管道有源消聲系統，雖然可以采用模擬或數字補償器得到部分解決，但對用于時變聲場的自適應有源消聲系統則更多采用Filtered－U LMS算法，并擴展到了多輸入多輸出情況。
　　(2)基于智能控制技術的非線性算法
　　用智能學習算法替代自適應濾波器的權值更新算法，可以大幅度提高系統對各種非線性環節的補償能力，獲得良好的控制效果。
　　首先利用神經網絡可以實現學習、自適應、容錯、并行等功能；其次模糊邏輯系統則提供了認知不確定情形下的推理機制，有利于減少系統運算量，提高實時性；最后利用遺傳算法就可實現系統全局最優化，有利于提高系統穩定性和消聲量。