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基于神经网络的自适应噪声主动控制研究

马杰  
【摘要】:随着现代工业和交通运输业的飞速发展,噪声问题日益引起了人们的极大关注。基于自适应控制理论的噪声主动控制技术已经成为噪声控制领域的重要研究内容之一,并取得了丰硕的成果。在自适应噪声主动控制控制系统中,控制算法是直接影响自适应控制性能的重要因素。目前,在自适应噪声主动领域,使用最为广泛的是基于线性自适应滤波器的滤波-XLMS算法,而滤波-XLMS算法存在需要较高阶次的自适应滤器和不能有效的控制非线性噪声等缺陷。因此运用新的技术手段,对自适应控制算法进行研究是一个非常有发展前景并且具有重要意义的工作。 针对以上问题,本文从自适应噪声主动控制系统的基本理论出发,给出自适应前馈噪声主动控制模型,采用具有极强非线性处理能力的BP神经网络代替线性自适应滤波器作为自适应噪声主动控制系统的控制器,并提出了基于改进BP神经网络的自适应噪声主动控制算法—改进BP滤波-X算法。该算法可以有效抵消非线性噪声,但由于BP神经网络存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢等不足,所以该算法还需要进一步优化。 遗传算法是一种高效的随机搜索和优化方法,它具有很好的全局寻优能力,可以有效跳出局部极小值,并且具有良好的适应性和高度的并行性。基于遗传算法的以上优点,本文在改进BP滤波-X算法的基础上,结合遗传算法,提出了遗传-BP自适应控制算法。该算法使用遗传算法对改进BP神经网络的权值进行优化,将神经网络控制器的权值逼近全局最优值,然后利用改进BP算法较强的局部寻优能力找到全局最优值,最后把最优权值应用于神经网络控制器,从而实现噪声主动控制系统的最佳控制。 为了验证本文所提出算法的降噪性能,分别对滤波-XLMS、改进BP滤波-X、遗传-BP三种AANC控制算法在线性和非线性条件下进行了系统的仿真分析,并得出了和我们理论分析相一致的仿真结果。


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