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基于cRIO的有源噪声控制算法及实验研究

李泽超  
【摘要】:随着社会生活水平的提高,噪声问题越来越引起人们的关注和重视。有源噪声控制(ANC)技术上世纪三十代第一次被人提出,但由于控制硬件的速度问题,一直未大规模实用。随着数字处理技术的发展和自适应滤波技术的引入,有源控制技术实用化程度逐渐提高,由于NI公司的cRIO平台具有输入输出口可重复配置、实时运算速度快以及易于开发等特点,在本论文研究中,被用于有源噪声控制原型系统的开发。 本论文对有源噪声控制的算法和结构进行了介绍,并深入研究了FXLMS算法的优缺点,对单通道及多通道等不同条件下的LMS,RLS,Lattice,Subband,FLMS等有源滤波算法进行了分析比较。 本论文使用Simulink和LabVIEW软件对有源噪声控制算法进行仿真研究,分析了LMS算法的收敛因子μ对控制系统稳定性及收敛速度的影响,将自适应滤波算法的权系数辨识结果与次级通道的声传递特性测量结果进行比较研究,验证了算法的合理性。应用实验与数值仿真混合模型,以管道实验系统为对象,对前馈中和算法的有源噪声控制进行仿真,实现了控制目的。 本论文基于混合ANC算法,在NI公司的cRIO(FPGA)软硬件平台上,应用LabVIEW中的FPGA模块和实时控制模块开发了相应的有源控制程序,建立了针对管道噪声和空间点声源的有源噪声控制实验系统,实现了两个典型声学对象噪声的有源控制。对于点声源系统,200Hz~1000Hz之间单频噪声获得3dB以上降噪量;对于管道系统,200 Hz ~1000Hz之间的白噪声获得10dB以上的降噪量,单频噪声可获得降噪量达20dB。


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