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噪声主动控制作为控制低频噪声的有效手段之一,目前受到行内各国专家的重视,对此研究也如火如荼。基于自适应控制策略的噪声主动控制系统设计已经成为了噪声主动控制领域的重要研究内容之一。在噪声自适应主动控制中,控制算法直接影响自适应控制的品质,所以控制算法的研究在国内外广泛展开。 对自适应控制策略的研究,目前已经取得了丰硕的成果。但自适应控制尚不完善,其中的许多算法存在着明显的不足和特定性。因此运用新的信息分析手段对控制算法进行研究是一个非常有潜为力的、具有重要意义的工作。针对这一问题,本文选择了以控制算法为切入点,从理论上进行了研究和探讨。 本文的主要研究工作如下: 1.本文首先分析了几种常用的最小均方(Least Mean Square,LMS)算法,利用计算机仿真对每一种算法的性能进行比较,总结了影响LMS算法的重要因素,这些都为算法的改进工作提供了重要依据。 2.本文把小波分析理论和LMS算法结合起来提出了两种结构形式的小波自适应算法,即:分解LMS算法和分解重构LMS算法,对每一种算法进行了深入的理论分析。为了提高小波自适应算法的实时性,推导出了MALLAT算法的一种高效的实现方法。为了从仿真的角度考察小波自适应算法的性能,建立了系统辨识的仿真模型,获得了分别采用小波自适应算法和LMS算法的系统辨识结果。结果表明,与LMS算法相比,小波自适应算法的性能得到了很大的提高,使得控制系统的设计具备了强有力的工具。 3.封闭区域的全局性消声问题是一个极具吸引力的问题,对于三维封闭空间有源噪声控制,单个次级声源和单个误差传感器只能在有限的空间里取得有限的降噪量。扩大消声空间和加大降噪量的根本途径之一就是采用多通道AANC系统,它包括多个次级声源和多个误差传感器。从声学角度来看,对于特定的消声环境,次级声源和误差传感器有一个最佳(或最优)布放的问题;从控制角度来看,不同的布放对控制系统性能有重要影响。 本文对基于LMS算法的多通道Filtered-XLMS算法的思想作了介绍。指出此算法是封闭空间噪声主动控制的主要算法。