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内模型神经网络在有源噪声控制中的应用
Application of IMC-Neural Network in Active Noise Control
【摘要】 采用IMC结构与人工神经网络方法解决了无法得到参考信号和系统非线性的问题,设计内模型神经网络控制器对噪声进行控制。通过仿真和实验证明,该控制结构能有效消除噪声中所含的周期噪声。非线性系统的仿真实例表明,内模型神经网络控制方法明显优于线性滤波X-LMS算法。
【Abstract】 In order to solve the problem of getting the reference signal and the nonlinear system, the IMC structure and neural network are adopted. The IMC-neural network controller is designed to suppress the noise. Computer simulations and experiments show that this control structure can reduce tonal frequency noise effectively. A nonlinear example is given to support that the IMC-neural network control method is more efficient to the nonlinear noise control than the Filtered-x LMS algorithm.
【关键词】 有源噪声控制;
IMC结构;
人工神经网络;
非线性系统;
【Key words】 active noise control; Internal Model Control (IMC) structure; neural network; nonlinear system;
【Key words】 active noise control; Internal Model Control (IMC) structure; neural network; nonlinear system;
【基金】 北京市教委资助科技项目(KM200311232137, KM200511232008);北京市重点建设学科资助项目
- 【文献出处】 电声技术 ,Audio Engineering , 编辑部邮箱 ,2005年11期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】3
- 【下载频次】99