發(fā)布時(shí)間：2018-03-03 12:23

  本文選題：主動(dòng)噪聲控制　切入點(diǎn)：自適應(yīng)濾波原理　出處：《西南交通大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：噪聲污染仍然是全球公認(rèn)的四大污染之一。面對(duì)日益嚴(yán)峻的噪聲污染問(wèn)題以及傳統(tǒng)的無(wú)源噪聲控制方法在低頻段噪聲時(shí)的不足,有源噪聲控制的方法越來(lái)越得到人們的重視。目前,有源噪聲控制理論雖然在國(guó)內(nèi)外研究的比較深入,但能夠完全滿足工程實(shí)際應(yīng)用還有一定的距離,這是因?yàn)檫�有一些問(wèn)題需要更進(jìn)一步研究與解決。如當(dāng)噪聲是沖擊噪聲時(shí),一般的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)很難達(dá)到理想的降噪效果或者根本不能降噪。然而在很多實(shí)際工作場(chǎng)合,如ICU病房中的呼吸機(jī)、嬰兒保育箱、泵機(jī)、破碎機(jī)等工作場(chǎng)合中的噪聲就是沖擊噪聲。為了使主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)對(duì)沖擊噪聲有很好的抑制作用,克服傳統(tǒng)的基于二階矩的主動(dòng)噪聲控制算法在沖擊噪聲時(shí)不容易收斂的缺點(diǎn),本文提出了幾種針對(duì)沖擊噪聲的主動(dòng)噪聲控制自適應(yīng)算法,能夠使主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)在沖擊噪聲時(shí)有著較快的收斂速度,較低的穩(wěn)態(tài)誤差以及較低的計(jì)算復(fù)雜度。本文主要內(nèi)容以及創(chuàng)新點(diǎn)如下：首先,本文簡(jiǎn)要介紹了主動(dòng)噪聲控制理論的發(fā)展以及當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,介紹了常見(jiàn)的主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)三大結(jié)構(gòu),即：前饋型主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、反饋型主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和多通道型主動(dòng)噪聲控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及所適用的工作環(huán)境。還詳細(xì)分析了沖擊噪聲的數(shù)學(xué)模型。其次,本文介紹了常見(jiàn)的主動(dòng)噪聲控制算法,即：濾波最小均方(FxLMS)算法、濾波最小均方P范數(shù)(FxLMP)算法、濾波基于對(duì)數(shù)的最小均方(FxlogLMS)算法以及基于M估計(jì)的主動(dòng)噪聲控制算法(FxLMM),分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及針對(duì)沖擊噪聲時(shí),幾種算法的性能。再次,在濾波x基于對(duì)數(shù)的最小均方(FxlogLMS):算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的算法(CRFxLMS算法)。該算法相較與FxlogLMS算法,在同樣的沖擊噪聲情況下,計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低,同時(shí),該算法引入了凸組合的方法,能夠保證提高整個(gè)算法的收斂速度的同時(shí),將穩(wěn)態(tài)誤差降到更低。通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真以及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,證明了算法的性能。最后,本文還介紹了另一種改進(jìn)的主動(dòng)噪聲控制算法,即基于LMS算法的凸組合最大相關(guān)熵(CMCCFxLMS)算法,它是基于最大相關(guān)熵(MCC)理論提出來(lái)的。由已有的論文可知,基于LMS算法的最大相關(guān)熵算法對(duì)沖擊噪聲有很好的抑制作用。為了更進(jìn)一步提高其性能,將凸組合的方法引入該算法,改進(jìn)凸組合混合參數(shù)的更新方式,并將其應(yīng)用到主動(dòng)噪聲控制中。使該算法在沖擊噪聲的情況下有著在大步長(zhǎng)時(shí)較快的收斂速度,小步長(zhǎng)時(shí)較低的穩(wěn)態(tài)誤差的特點(diǎn)。經(jīng)過(guò)Matlab軟件仿真證明了該算法的性能。
[Abstract]:Noise pollution is still recognized as one of the four major pollution in the world. Facing the increasingly serious problem of noise pollution and the shortcomings of traditional passive noise control methods in low frequency band noise, The method of active noise control has been paid more and more attention. Although the theory of active noise control is deeply studied at home and abroad, there is still a certain distance to be fully satisfied with the practical application of active noise control. This is because there are still some problems that need to be further studied and solved. For example, when noise is impulse noise, it is difficult for a general active noise control system to achieve an ideal noise reduction effect or can not be de-noised at all. However, in many practical work situations, For example, the noise in the workplace such as ventilator, baby care box, pump machine, crusher and so on in the ICU ward is the impact noise. To overcome the disadvantage that the traditional active noise control algorithm based on second moment is not easy to converge under impulse noise, this paper proposes several adaptive active noise control algorithms for impulse noise. It can make the active noise control system have faster convergence speed, lower steady-state error and lower computational complexity under impulse noise. The main contents and innovations of this paper are as follows: first, This paper briefly introduces the development of active noise control theory and the current research situation at home and abroad, and introduces three main structures of active noise control system, I. E. feedforward active noise control system structure. The structure of the feedback active noise control system and the multi-channel active noise control system are analyzed, their respective advantages and disadvantages and the applicable working environment are analyzed. The mathematical model of impact noise is also analyzed in detail. This paper introduces some common active noise control algorithms, I. e., filtering least mean square FxLMSalgorithm, filtering least mean square P-norm algorithm and FxLMPalgorithm. The filtering algorithm based on log-based minimum mean square (LMS) and the active noise control algorithm based on M estimation are analyzed. The advantages and disadvantages of each algorithm and the performance of several algorithms for impulse noise are analyzed. Based on the log-based minimum mean square (LMS) algorithm of filtering x, an improved algorithm is proposed. Compared with FxlogLMS algorithm, the computational complexity of this algorithm is lower than that of FxlogLMS algorithm, and at the same time, the computational complexity of the algorithm is lower than that of FxlogLMS algorithm. The algorithm introduces the convex combination method, which can improve the convergence speed of the whole algorithm and reduce the steady-state error to a lower level. The performance of the algorithm is proved by computer simulation and the verification of the measured data. This paper also introduces another improved active noise control algorithm, the convex combinatorial maximum correlation entropy (CMCCFxLMS) algorithm based on the LMS algorithm, which is based on the maximum correlation entropy (MCC) theory. The maximum correlation entropy algorithm based on LMS algorithm has a good effect on suppressing impulse noise. In order to further improve its performance, the convex combination method is introduced into the algorithm to improve the updating method of the mixed parameters of convex combination. It is applied to active noise control. The algorithm has the characteristics of fast convergence speed in large step size and low steady-state error in small step size in the case of impulse noise. The performance of the algorithm is proved by the simulation of Matlab software.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TB535

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本文編號(hào)：1561020