本文選題：有源噪聲控制 + 非線性自適應(yīng)控制　； 參考：《南京大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：有源噪聲控制(ANC)隨著人們對生活質(zhì)量要求的提高越來越受關(guān)注,在實(shí)際應(yīng)用中也越來越廣泛。通過自適應(yīng)控制器和電聲設(shè)備行程的有源噪聲控制系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)噪聲控制的研究也在不斷的深入,而對其研究的核心就是對有源控制算法進(jìn)行優(yōu)化。在本文中,我們深入研究了非線性自適應(yīng)有源噪聲控制方向的基本理論及算法,在該領(lǐng)域的基本算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于對角結(jié)構(gòu)的雙線性濾波器用于非線性有源噪聲控制。使用此種結(jié)構(gòu),我們推導(dǎo)了多通道的基于對角結(jié)構(gòu)的雙線性濾波最小均方算法(DBFXLMS)。在論文中給出的模擬仿真實(shí)驗(yàn)中,相對于之前的沃爾泰拉濾波最小均方算法(VFXLMS)和S濾波最小均方算法(FSLMS)兩種基礎(chǔ)算法,本算法被證明可以有效的實(shí)現(xiàn)控制效果的提升。為了改進(jìn)算法,降低DBFXLMS的算法復(fù)雜度,我們給出了基于減少部分輸入信號(hào)數(shù)量的簡化對角結(jié)構(gòu)雙線性濾波最小均方算法(SDBFXLMS)以及減通道對角結(jié)構(gòu)雙線性濾波最小均方算法(CRDBFXLMS)。根據(jù)仿真顯示,在保證不降低控制效果的基礎(chǔ)上,改進(jìn)后的算法大幅度降低了其算法復(fù)雜度。為了算法復(fù)雜度的進(jìn)一步優(yōu)化,我們還將誤差濾波器的知識(shí)運(yùn)用到之前提出的算法中,推導(dǎo)出雙線性誤差濾波最小均方算法(BFELMS),對角結(jié)構(gòu)雙線性誤差濾波最小均方算法(DBFELMS)和減通道對角結(jié)構(gòu)雙線性誤差濾波最小均方算法(CRDBFELMS)。通過仿真,我們給出了上述優(yōu)化算法的控制效果,達(dá)到了之前提出的DBFXLMS算法的優(yōu)異控制效果,并且在計(jì)算分析了算法的復(fù)雜度后,新提出的改進(jìn)算法均相對于DBFXLMS有著極大的優(yōu)化,最優(yōu)化結(jié)果可以相比DBFXLMS降低近80%的加法計(jì)算量和81%的乘法計(jì)算量。本文所提出的基于對角結(jié)構(gòu)的雙線性濾波算法及雙線性誤差濾波最小均方算法等一系列的優(yōu)化算法相比傳統(tǒng)用于非線性有源噪聲控制的基于自適應(yīng)沃爾泰拉濾波器的VFXLMS算法和函數(shù)鏈接型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FSLMS算法具有更好的表現(xiàn)。
[Abstract]:Active noise control (ANC) has attracted more and more attention with the improvement of quality of life (QOL), and has been widely used in practice.The research of active noise control through adaptive controller and active noise control system of electro-acoustic equipment travel is also deepening, and the core of the research is to optimize the active control algorithm.In this paper, we deeply study the basic theory and algorithm of nonlinear adaptive active noise control.A bilinear filter based on diagonal structure is proposed for nonlinear active noise control.Using this structure, we derive a multichannel bilinear filtering minimum mean square algorithm based on diagonal structure (DBF XLMS).In the simulation experiments presented in this paper, compared with the previous VFXLMSalgorithm and the S-filtered LMS algorithm, this algorithm has been proved to be effective in improving the control effect.In order to improve the algorithm and reduce the complexity of DBFXLMS, we present a simplified diagonal structure bilinear filter minimum mean square (SDBF XLMS) algorithm based on reducing the number of partial input signals and a subtractive channel diagonal structure bilinear filter minimum mean square algorithm (CRDBF XLMSM).The simulation results show that the improved algorithm greatly reduces the complexity of the algorithm on the basis of not reducing the control effect.In order to further optimize the complexity of the algorithm, we also apply the knowledge of error filter to the proposed algorithm.The bilinear error filtering minimum mean square algorithm (BFELMS), diagonal structure bilinear error filtering minimum mean square (DBFELMS) algorithm and subtractive channel diagonal structure bilinear error filtering minimum mean square algorithm (CRDBFELMS) are derived.Through simulation, the control effect of the above optimization algorithm is given, which achieves the excellent control effect of the previous DBFXLMS algorithm, and after calculating and analyzing the complexity of the algorithm,Compared with DBFXLMS, the new improved algorithm has a great optimization. Compared with DBFXLMS, the optimization results can reduce the addition computation by nearly 80% and the multiplication computation by 81%.In this paper, a series of optimization algorithms based on diagonal structure bilinear filter and bilinear error filter minimum mean square algorithm are proposed. Compared with the traditional adaptive Voltelian filter for nonlinear active noise controlThe VFXLMS algorithm and the FSLMS algorithm of the function link type artificial neural network have better performance.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TB535;TN713

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本文編號(hào)：1734543