Bachelorarbeit - Details

Aktive Geräuschunterdrückung für Drohnen

Betreuer:  Jonas Steiner

Themengebiet: Active Noise Control, System Identification, Optimization 

Kategorie: Bachelorarbeit (BA), Masterarbeit (MA)

Status: offen

Tools: Python

Unbemannte Luftfahrzeuge werden in Zukunft immer häufiger eingesetzt, beispielsweise für Lieferverkehr im urbanen Umfeld. Aktuelle Forschung am Institut zielt darauf ab, dem unerwünschten Lärm, der ein Nebenprodukt jeder flugtauglichen Multicopter-Drohne ist, mit bekannten Mitteln der digitalen Signalverarbeitung entgegenzuwirken.
    
Dieses Problem hat mehrere voneinander abhängige Komponenten, die sorgfältig untersucht werden müssen. Dabei können Teilprobleme gestellt und sukzessive gelöst werden, wobei die Ergebnisse der Voruntersuchungen weiterverwendet werden können. Die Platzierung und die Art der Referenzsensoren sind entscheidend für die genaue Erfassung der Lärmumgebung um die Drohne und die anschließende Identifizierung des zugrunde liegenden Systems. Ebenso sind die Position und die Eigenschaften der Sekundärlautsprecher wichtig für eine Lärmminderung innerhalb eines ausgewählten Raumsektors.
    
Intensive Messkampagnen sind notwendig, um verschiedene Konfigurationen von Sensoren und Sekundärquellen zu analysieren. Die Quadrocopter-Drohnen wurden bei einer ersten Messung in unserem Messraum zunächst in einer starren Vorrichtung fixiert, um ein wiederholbares Experiment zu gewährleisten. Die Messgenauigkeit kann durch weitere Messungen in einem schalltoten Raum verbessert werden und durch den Einsatz fliegender Drohnen, ohne fixierende Vorrichtung, in einen realistischeren Kontext gesetzt werden. Das Filterdesign wird zunächst in Form einer Simulation erfolgen, die es ermöglicht, eine Vielzahl von Methoden zu testen und anschließend die Anforderungen an ein reales System zu definieren.

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