下水管噪音通常都是由下水撞击管壁引发震动的低频噪音和冲水时大水流的高频噪音形成。家庭下水管道噪音的根源在于水流冲击管道壁所产生的震动造成噪音的主要来源。声音经过管道内的反复折射从而放大，家用管道噪音最容易产生的位置是管道的弯头处，直筒管道壁是声波反射共振的罪魁祸首。排水流量和流速越大，管壁越薄，噪声越大并因共鸣而加强。
怎样减少噪音呢？现在普通的噪音防治主要是隔音棉来完成，虽然可以很大的减少噪音，不过那只是单纯的隔离噪音，并不能从根本上解决。要想在普通隔音效果上更上一层楼，我们就要从噪音的根源上入手，新一代的消声阻尼片就会很好的解决这个问题，管道壁的振动是主要原因，阻尼片+隔音棉在一起使用，就会极大的减少管道壁的震动，从而减少噪音的生成，达到最大的隔音效果。

1．管道噪声问题的原因分析
  1．1阻挡噪声
  阻挡噪声是指气流在管道中和障碍物支架、加固梁、导流板等相互作用时物体受到拖曳或提举而产生的噪声。这种噪声产生的机理比较复杂，为建立定量关系可将实际条件简化为：
（1）障碍物的尺寸是比管道横截面的尺寸小得多的。这能保证空气在狭窄通道的流速，不至于过高地超过平均流速。这种情况下噪声辐射是气流与物体的相互作用（偶极子声源）产生的，而不是湍流的混合过程（四极子声源）产生的。
（2）管壁是具有声学反射性的。这时管壁的声像作用使阻挡物体提举分量的起伏力引发的声辐射被抵消了，只有拖曳力所产生的噪声才能沿管道传播。
  1．2格栅噪声
  格栅噪声是指气流通过栅条、格栅、扩散器或穿孔板时，同气流受到障碍物阻挡时相像，也会产生噪声，其不同点是：
（1）格栅位于管道的一端。
（2）管道具有相当大的横截面。
（3）通常气流的速度（风速）很低。虽然近年来使用的风速不断增大，但最高风速仍只有每秒30米，比声速小得多。
  格栅噪声是气流与刚性物体相互作用而产生的，因此具有偶极子的声辐射特性，即声功率与流速的6次方成正比。
  1．3阀门噪声
  阀门是控制通过管道气流量的机构。通常阀门两侧有相当大的压力比，足以使出口处气流的马赫数达到1。在这种条件下，气流就是阻塞的。
  在阻塞气流的情况下，有两种发生机制：
（1）喷气噪声的发生机制，为阀门后部的湍流混合过程所产生，具有四极子辐射的特性。
（2）冲击噪声的发生机制，是在阀门后的区域内湍流与复杂的气流场相互作用所产生的。对于压力比小于3的阀门，这两种机制所产生的噪声都需要加以考量；对于压力比大于3的阀门，冲击噪声是主要的，喷气噪声可以忽略不计。
  2．管道噪声问题的具体措施
  2．1无源噪声控制
  管道噪声的控制，以往主要采用阻性和抗性消声器的方法，即无源噪声控制，其降噪的机理在于声能的消耗是通过噪声声波与声学材料或声学结构的相互作用来完成。阻性消声器主要适用于中高频噪声，对于低频噪声通常采用抗性消声器的方法，但这往往存在几何尺寸的限制问题。此外，管道中安装消声器后，总会产生一定的阻力，引发压力的损失、风量的影响等问题。由此看来为了弥补无源噪声控制的缺陷，更好地解决管道噪声问题，近年来研究提出了有源噪声控制。
  2．2有源噪声控制
  有源消声又称噪声主动控制，是指人们使用声波干涉原理，在原噪声声场中人为地引入次级声源，并使之实时地产生与原噪声声波幅值相等而相位相反的次级抵消声波，通过该声波与原噪声声波在空间同向传播过程中的相消性干涉来达到降低噪声的目的。
  2．2．1有源消声系统的控制结构
  依照控制器输入信号获取传感器（初级信号拾取传感器或监测传感器）在管道中的布放位置是处在次级源中心线位置之前或之后（相对于噪声声波传播方向而言），可将SISO管道有源消声系统划分为反向控制结构（FBCS）和前向控制结构（FFCS）两种形式。若将反向控制结构和前向控制结构相结合，使控制器输入信号同时来自位于次级源两侧的两个信号拾取传感器，则构成双输入单输出（TISO）的管道有源消声系统，叫复合控制结构。反向控制结构的管道有源消声系统一定是反馈（闭环）控制系统；前向控制结构的管道有源消声系统中的监测传感器输出用于控制器参数的调节时称为参数反馈，是一种典型的自适应有源消声控制结构形式。前向控制结构又可分为两种形式：一种是使用直接从被控声场中获取的声信号作为控制参照信号的宽频带前向控制结构；另一种是使用与被控声场相关的非声学量作为控制参照信号的窄频带前向控制结构。当监测传感器不存在或其输出不再反馈给控制器输入时，则为宽频带开环前向控制结构。若将初级信号拾取传感器代之以各种非声电转换传感器（加速度计、光电传感器等），则形成窄频带闭环或开环前向控制结构。当初级信号拾取传感器不存在，监测传感器同时完成获取控制器输入信号和监测图控制效果的双重任务时，则构成反向控制结构。当该单一传感器恰好位于次级源位置时，可归入两种结构中的任意一种。多输入多出（MIMO）管道有源消声系统的结构分类与此相像。
  2．2．2有源消声系统的控制算法
  在管道有源消声系统的控制结构确定以后，各种控制算法的实现就成为提高系统性能的重点。管道有源消声控制算法主要解决两个问题：一个是控制器要生成次级抵消声场会花费时间，因此应该能实时地对被控声场进行预测；另一个是控制器应该能补偿次级声通道传递函数以及可能包括的非线性或未建模动力学的影响。大体上讲，算法的实现主要经历了模拟电路、数字电路、计算机数字信号处理系统和专用集成数字系统几个阶段。下面仅就现在广泛应用于管道有源消声系统的自适应滤波控制算法和智能控制算法作一介绍。
  
（1）基于自适应滤波技术的线性算法
  现在广泛使用的自适应有源消声Filtered－X LMS算法和Filtered－U
LMS算法，在其滤波器权值迭代算法中均考量了次级通道引发的滤波器输入输出信号时间不同步的影响（即首先将滤波器的参照输入信号经过一个传递函数等于次级通道传递函数的滤波环节滤波后再投入Widrow－Hoff
LMS瞬时随机梯度算法权值迭代运算），并且均扩展到了多输入多输出情况。Filtered－X
LMS算法比较适合于不存在次级声反馈路径影响的窄频带前向控制结构的情况，次级声路径的估计可以采用离线或在线辨识方法实现，试验表明该算法即使在次级声路径估计存在90°相位差时仍然收敛。对于存在次级声源反馈路径的宽频带前向结构管道有源消声系统，虽然可以采用模拟或数字补偿器得到部分解决，但对用于时变声场的自适应有源消声系统则更多采用Filtered－U
LMS算法，并扩展到了多输入多输出情况。
  
（2）基于智能控制技术的非线性算法
  用智能学习算法替代自适应滤波器的权值更新算法，可以大幅度提高系统对各种非线性环节的补偿能力，获得良好的控制效果。
  首先使用神经网络可以实现学习、自适应、容错、并行等功能；其次模糊逻辑系统则提供了认知不确定情形下的推理机制，有利于减少系统运算量，提高实时性；最后使用遗传算法就可实现系统全局最优化，有利于提高系统稳定性和消声量。