一、Performance analysis of FXLMS algorithm with secondary path modeling error（论文文献综述）
植一健,崔怀峰[1]（2021）在《初级通道前馈-反馈混合在线建模的车内路噪控制》文中进行了进一步梳理在传统FxLMS算法原次级路径基础上,添加初级通道和次级通道的逆在线建模子系统。其中初级通道在线建模子系统以初级噪声和误差信号作为初级通道在线建模的参考信号,具有前馈-反馈特征,可自动辨识初级通道变化。次级通道的逆在线建模子系统以初级通道在线建模子系统输出信号为训练信号,能够抵消次级通道对次级噪声特性影响。在沥青路、石砖路和石渣路3种路面进行实车信号采集,采用四轮轮芯及对应悬架的振动信号作为参考信号、主驾驶头枕处麦克风采集的噪声信号作为初级噪声信号进行仿真控制实验。结果表明,改进算法对上述3种路面所激励路噪均取得比FxLMS算法更好的控制效果,初级通道在线建模子系统能在初级通道未知的情况下对后者高精度跟踪估计。
吴开明[2]（2021）在《基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究》文中认为汽车的NVH（Noise Vibration&Harshness）性能是衡量汽车质量的一个重要标志,直接影响着驾驶员及乘客的乘坐舒适性。传统的车内噪声控制多采用吸声、隔声、减振等被动降噪方法,该方法对中高频噪声具有较好的控制效果,但是对低频噪声的控制效果不理想。基于声波干涉相消原理的主动噪声控制技术能够较好地控制低频噪声,主动噪声控制通过发出与初级噪声幅值相等,相位相反的次级声波来抵消噪声,实现降噪。基于时域FXLMS改进的算法是目前在主动噪声控制系统中使用最广泛的算法。时域FXLMS算法的复杂度会因主动噪声控制系统中使用较高阶数的滤波器而增高,通过快速傅里叶变换将时域FXLMS算法变换到频域中实现是减小算法复杂度的有效方法。传统的频域算法在回声消除,声反馈消除和波束成形等领域已被广泛应用。由于传统频域算法在处理非平稳噪声时效果不理想,故将多分辨率离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）与传统频域算法结合,提出了DWT-FDFXLMS算法。为了更进一步加快DWT-FDFXLMS算法的收敛速度,将基于Sigmoid函数并结合瞬时误差和滤波后参考信号的欧几里得范数构造的自适应步长因子μ（n）应用到DWT-FDFXLMS算法的步长调节中,得到VSS-DWT-FDFXLMS算法。基于在MATLAB/Simulink中搭建的DWT-FDFXLMS算法和VSS-DWT-FDFXLMS算法的主动噪声控制模型,并以在转鼓试验台上采集的试验车不同工况下运行时的噪声信号作为目标噪声进行降噪仿真。结果验证了所提出的VSS-DWT-FDFXLMS算法对车内窄带噪声、宽带噪声及非平稳噪声均有较为显着的抑制效果。其中,对车内窄带噪声（空挡1800 r/min和3000 r/min定转速工况）可实现13-15 d B的降噪量;对车内宽带噪声（车辆30 km/h、60 km/h和80 km/h匀速工况）可实现9-11 d B的降噪量;对车内非平稳噪声（空挡加速工况和30-80km/h全油门加速工况）可实现5-15 d B的降噪量。
杨松楠[3]（2021）在《基于改进型FxLMS算法的管道主动噪声控制方法》文中研究指明随着工业技术的不断进步和发展,生活噪声与工业噪声对人们的影响逐渐加大。长期处于噪声的环境中会对人们的身体和精神健康产生巨大的负面影响。如何有效的降低噪声污染成为了人们迫切需要解决的难题。传统的被动降噪方法,对中低频噪声的消除作用不大,要想获得更好的降噪效果需要增加噪声吸收系统的体积。主动噪声控制方法作为一种新的降噪手段,针对中低频噪声有非常好的降噪效果,并且具有体积小,适用范围广等优点,引起了众多研究人员对主动噪声控制领域的兴趣。本文致力于降低新风系统管道（Heating,Ventilation and Air Conditioning,HVAC）中由风机所产生的中低频噪声,故以管道声场为主要研究对象,针对传统主动噪声控制方法中由于步长固定导致的稳定性与收敛速度始终处于矛盾状态的问题,提出了一种基于反正切函数的变步长最小均方误差算法,设计并完成了一款基于ARM平台的主动噪声控制器,通过仿真与实验对噪声控制系统的降噪效果进行了测试。首先,论文介绍了主动噪声控制方法的基本原理,通过研究维纳（Wiener）滤波器和误差平面的搜索方法,引出了以有限长单位冲击响应（FIR）滤波器结构为基础的最小均方误差（LMS）算法的原理,并对LMS算法中自适应参数的更新过程进行了推导。然后,根据以上基础介绍了滤波x最小均方误差算法（FxLMS）算法的自适应迭代流程和次路径建模方法。文中研究了导致自适应滤波算法稳定性变差和收敛速度变慢的原因,通过对经典的可变步长最小均方误差（VSS-LMS）算法进行公式推导,分析了对算法收敛速度和降噪性能的原因。由此,提出了一种使用反正切函数的最小均方误差算法。随后,针对管道噪声中的噪声源进行研究,分析了由轴流风机所产生噪声的频率特性并使用Matlab软件进行建模。还对管道对声波传递特性进行了研究,并使用Comsol-Multiphysics软件进行有限元分析。其次,文中设计了一个以STM32F746处理器为核心的自适应主动噪声控制硬件平台并实现与PC机的实时通信与数据分析功能。设计包括参考麦克风和误差麦克风的类型选择与电路设计,主控制板的类型选择与电路设计,功率放大器的类型选择与设计。并最终实现主动噪声控制算法在硬件平台上的运行。最后,论文将主动噪声控制系统的硬软件与改进算法相结合,进行了功能和算法的验证。文中在电脑端使用Matlab对实验数据进行了记录与分析,与其他的VSS-LMS算法的降噪性能与收敛速度进行了对比。通过将论文提出的改进方法与其他四种主动噪声控制算法进行对比,说明改进算法对于收敛速度和降噪效果具有明显的改善,并以此为依据对目前取得的成果和调试过程中存在的问题进行了分析与总结。
郭蓉蓉[4]（2021）在《基于EWT和递归切比雪夫滤波器的有源噪声控制方法研究》文中进行了进一步梳理传统的无源噪声控制方法在处理低频噪声时会存在设备体积偏大、成本昂贵等不足。目前,主要采用有源噪声控制（Active Noise Control,ANC）技术解决低频噪声问题。然而在实际应用中,噪声传播路径可能会存在高阶非线性扰动,且参考噪声会呈现一定的非平稳特性,导致现有ANC控制算法的降噪效果不佳,为此,本文引入三阶切比雪夫滤波器和经验小波分解（Empirical wavelet decomposition,EWT）技术,重点研究高阶非线性传递路径下的非平稳噪声控制方法,具体内容与成果如下:（1）针对传递路径存在高阶非线性失真的问题,提出基于递归三阶切比雪夫非线性（Recursive third-order Chebyshev nonlinear,RTOCN）滤波器的ANC控制算法。引入递归结构,推导建立了改进的三阶切比雪夫非线性滤波器,基于此扩展ANC系统中的参考噪声与反馈噪声,并采用多通道FELMS算法更新RTOCN滤波器权重系数。该方法可以消除初级、次级路径中非线性扰动产生的高阶谐波对ANC系统降噪量的影响。（2）针对RTOCN滤波器存在的扩展项复杂度较高问题,结合多通道扩展项的时延特性分析,设计给出RTOCN滤波器的对角结构形式,引入通道约简策略选择主对角通道以优化扩展项的数量,建立一种通道约简的对角结构 RTOCN（Channel-reduced diagonal RTOCN,CRD-RTOCN）控制算法,并深入讨论了该算法的计算复杂度。仿真结果表明:相比于 CEMD-SOC-FXLMS、TOVFELMS、FSLMS 和RFSLMS算法,所提出的算法具有最佳的降噪性能。（3）针对非线性ANC控制系统中参考噪声非平稳性问题,提出一种基于EWT与CRD-RTOCN的ANC控制算法。结合非平稳噪声特性分析,引入经验小波分解方法自适应分解参考噪声,借助其正交分解特性使目标噪声分量更加平稳且易于控制;采用CRD-RTOCN滤波器非线性扩展分解噪声分量,深入讨论了算法的计算复杂度。仿真结果表明:相比于 TD-FXLMS、DWT-TD-FXLMS 和 CEMD-SOC-FXLMS算法,该算法能有效控制非平稳噪声及补偿高阶非线性扰动。
张冰妍[5]（2021）在《基于四元数自适应滤波器的噪声主动控制技术研究》文中研究说明连续和过度的噪声暴露会对人体产生严重的生理和心理影响。常用的被动噪声控制技术对高频噪声可以起到很好的削弱作用但对低频降噪的控制存在明显的不足。与无源噪声消除相比,主动噪声控制（ANC）系统是一种对控制低频噪声有效的技术。其中,用来处理一维信号的滤波-x最小均方（FxLMS）算法因为其自身原理的易行性在主动噪声控制领域被普遍使用。在此算法结构的基础上,人们提出了不同类型的控制器结构和算法。本文将一维信号处理拓展到多维的空间里,提出了基于四元数的前馈主动控制降噪系统,设计了滤波-x四元数最小均方（FxQLMS）算法的主动噪声控制技术,并且在固定步长FxQLMS算法的基础上,结合调整变步长进一步地提出可变步长的滤波-x四元数最小均方（VSSFxQLMS）算法来优化算法的性能。并通过计算机的模拟仿真结果对比验证了算法改进的有效性。论文的主要研究内容如下:（1）围绕ANC技术的原理、系统结构、基本算法展开了研究和推导,对目前ANC系统存在的问题和未来的发展前景进行了分析。重点研究了FxLMS算法的原理以及算法的实现过程,并对次级声路径的辨识方法分类讨论,最后搭建了附加白噪声法的离线辨识算法以及基于FxLMS算法的主动控制系统的Simulink模型分别完成了次级通道的辨识以及ANC系统的噪声控制。（2）提出了基于四元数的滤波-x最小均方（FxQLMS）算法的噪声控制技术。此控制方案由FxLMS算法改进而来,在前馈系统的基础上结合四元数自适应滤波器建立了基于FxQLMS算法的噪声控制系统。针对提出的算法结构原理及权重更新公式分别展开了研究和推导,为验证该算法的有效性,建立了基于FxQLMS算法的控制系统模型,最后由仿真结果分析对比分析表明,在保持近似相同的稳态误差时FxQLMS算法比FxLMS算法具有更优异的收敛性能。（3）为获取更好的噪声控制效果,进一步提出了结合可变步长调整的基于四元数自适应滤波器的滤波-x最小均方（VSSFxQLMS）算法的主动控制技术。该算法通过建立步长与误差信号之间的函数关系来平衡算法的稳态误差和收敛性能,目的是将FxQLMS算法的收敛步长从固定值优化为变步长调整从而达到更好的自适应调节过程。算法中的变步长由经典的变步长方案改进而来,文中分别对两种方法的函数关系进行了研究,最后建模仿真验证了改进变步长方法的有效性,并通过仿真结果对比得出,VSSFxQLMS算法在相同的ANR下比FxQLMS算法具有更好的收敛性能。
段珂钊[6]（2020）在《车内主动噪声控制系统设计及试验分析》文中研究指明汽车行业高速发展使得汽车越来越普及,人们对汽车的需求也不再仅仅是能够行驶,乘坐的舒适性已经变成购车时的关注点之一。控制车内的噪声能够有效地提升乘坐舒适性,常见的如使用隔音材料、降噪轮胎等降噪技术属于被动降噪,被动降噪在一定程度上显着地抑制了车内噪声,但对低频噪声的控制能力不足是其主要缺陷。为了有效处理低频噪声控制不足的缺陷,主动噪声控制技术由此受到普遍注视和应用。本文围绕主动噪声控制设备的布置对降噪效果的影响问题进行研究,依据驾驶室模型的声学仿真情况,在实验室内建立主动噪声控制试验平台,探索最合适的设备布置方案。首先在声学原理、控制系统类型和自适应滤波相关理论的基础上,确定了采用前馈式自适应主动降噪系统结构。对LMS算法和滤波-x LMS算法进行了推算,并对两种算法的综合性能进行了剖析。运用Matlab软件对LMS、Fx LMS以及Fx LMS算法中次级通道估计进行了仿真运算,筛选出合适的滤波阶数和收敛因子。其次明确了探究控制系统设备布置方式的意义,运用ANSYS软件对汽车简易驾驶室模型进行了声学仿真,得到了车内声模态的分布图。以第八阶声模态分布为参考,在简易驾驶室模型中选取了四组典型位置设置声源进行空间声学仿真,得到了不同的空间声响结果。以密闭环境内声势能最小化为原则,结合车内声模态分布情况得出了控制系统设备布置的基本规律,为进行试验提供了有效参考。最后在实验室内完成了主动噪声控制试验平台的建立,并说明了试验平台中的硬件和软件的选择及功能。运用该试验平台进行了主动降噪试验,先以单频正弦噪声作为初级声源,探索出较为合适的三种布置方式,结合不同车型分析了三种方式实际运用的可行性。然后,针对1000 rmin/、1800 rmin/、2500 rmin/、2800 rmin/四种转速工况下的发动机噪声进行试验,结果证明三种布置方式对不同发动机转速噪声都能达到8d B以上的降噪效果。
陈琪[7]（2020）在《基于智能算法的车内路噪多通道主动控制技术研究》文中研究说明随着汽车品质的提升,汽车车内噪声成为用户评价汽车乘坐舒适性的重要指标。目前,随着汽车振动噪声技术的发展,发动机和传动系统噪声已经得到有效控制,汽车行驶时轮胎与路面相互作用产生的噪声（以下简称“路噪”）在整车噪声的影响程度在扩大,降低车内路噪,是汽车行业发展的重要趋势。路噪主要是低频率宽频带的随机噪声,目前主流的被动降噪技术,如吸声、隔声等,难以对其进行抑制,因此能有效降低低频噪声的噪声主动控制技术引发了广大汽车科技工作者的关注。同时,为了满足车内多个位置的降噪需求就需要研究噪声的多通道主动控制技术。本文通过研究噪声多通道主动控制技术的基本原理、系统结构和算法实现,并对车内路噪的噪声特性进行分析,结合现有的车内路噪主动控制方法提出了一种新的基于神经网络技术的车内路噪多通道主动控制策略:采用对时间序列信号具有较好辨识能力的神经网络方法,经过离线训练后通过悬架和车身连接点的振动加速度信号对车内路噪信号进行辨识,然后利用多通道噪声主动控制算法对车内路噪进行主动降噪,并围绕提出的控制策略,主要完成了以下研究工作:首先,通过比较各类算法特点后确定了车内多通道噪声主动控制系统的控制方案,采用基于随机梯度的LMS算法及多通道FxLMS算法分别完成多通道噪声主动控制系统的次级声通道辨识和主动降噪。其次,基于试验采集的汽车匀速行驶工况下悬架和车身连接点的振动加速度信号以及车内驾驶员与后排乘员耳旁噪声信号进行了低频特性与多重相关性分析,建立了车内路噪辨识的Elman神经网络模型。然后,建立了多通道噪声主动控制系统模型,并将其与多参考LMS算法合成车内路噪模型和Elman神经网络车内路噪辨识模型分别整合,搭建了现有的车内路噪主动控制模型与基于神经网络的车内路噪多通道主动控制模型,对比验证提出的车内路噪多通道主动控制策略的有效性和可行性。基于试验采集的振动与噪声数据分别对两组模型进行了仿真分析。结果表明,在路噪频率范围内,两组模型均取得了良好的降噪效果,可以实现多点的同时降噪。现有的车内路噪主动控制模型降噪量主要分布在10dB以内,峰值的降噪量可以达到约20dB。基于神经网络辨识的车内路噪主动控制系统降噪效果不逊于现有的车内路噪多通道主动控制策略,甚至在0-50Hz范围内的峰值噪声降噪效果更佳,可以达到约25dB。最后,基于所建立的车内路噪多通道主动控制Simulink模型及其控制策略,搭建车内路噪多通道主动控制系统的硬件在环仿真平台,并以实车试验采集的数据为基础对所建系统进行硬件在环仿真试验,结果表明基于神经网络的车内路噪多通道主动控制系统在20-100Hz频率范围内具有较好的降噪效果,并且可以实现多点的同时降噪,降噪量主要分布在2-8dB,噪声峰值处的降噪效果更佳。
陈永帅[8]（2020）在《电力变压器智能化噪声控制系统研究》文中进行了进一步梳理随着近几年来,我国电力行业的飞速发展,电网等级的不断提高,变压器容量以及电压等级也随之提升,伴随而来的变压器噪声污染问题也越来越严重。城市的发展对电能的要求越来越高,越来越多的电力变压器等变电设备安装在距离城市更近的位置,对附近人们的正常工作生活以及身体健康造成了越来越大的影响。因此,采用必要的手段对变压器的噪声信号进行降噪处理是势在必行的。本文针对目前应用前景最好的变压器智能化有源噪声控制系统展开进行系统的探究,文章主体包括以下几个重要内容:（1）为了对电力变压器噪声更进一步的了解和便于对有源降噪系统中的次级声源参数进行优化,本文借助于有限元方法建立了电力变压器本体的多物理场仿真模型,并有针对性的对变压器绕组和铁芯的振动特性进行仿真,为下一步噪声控制系统中次级声源参数的优化提供了模型和理论基础。（2）简单介绍了有源噪声控制系统的结构,并在前文建立的变压器铁芯绕组模型基础上,分析变压器周围空气域的声场分布特点,进而采用蒙特卡罗算法确定最优的次级声源参数。最后通过与有限元软件仿真相结合,得到简化声源模型和变压器模型的降噪效果。（3）在有源噪声控制系统应用最为广泛的最小均方算法的基础上对多种其他算法作为有源噪声控制系统的控制算法时的算法性能进行研究。针对仿射投影算法,分析了其投影阶数、迭代步长和正则化因子对算法性能和降噪效果的影响,得到对应参数的合理变化范围。借助于MATLAB GUI功能开发了以仿射投影算法为核心的变压器智能化噪声处理平台,可以实现数据导入、信号分析、参数设定以及降噪处理的功能。
回世飞[9]（2020）在《车内主动噪声控制的快速算法研究及实现》文中研究表明随着社会的发展,我国在经济领域取得了巨大进步,人们的出行方式也产生了巨大变革,汽车的出现和发展,极大地方便了人们的生活。同时,车内噪声问题也引起了人们的重视。被动降噪技术主要用于控制高频噪声,对低频噪声效果较差。主动噪声降噪技术主要用于控制低频噪声。车内噪声的频率主要集中在低频声段,因此本文提出采用主动降噪（Active Noise Control,ANC）技术来完成车内噪声控制。本文从实际应用角度出发,完成ANC系统的整体方案设计,算法设计和性能优化,最后完成整个实验系统设计和实现。针对主动降噪系统进行原理分析,结构选取和设计。基于FIR滤波器,采用前馈结构搭建完整的ANC系统。探索影响降噪效果的因素,详细分析次级通路对降噪效果和系统稳定性的影响。由于车内噪声环境复杂多变,因此需要将自适应的思想加到主动降噪系统中。基于LMS算法完成对滤波器系数的更新,根据降噪效果合理优化滤波器结构。次级通路的存在导致滤波器的输出信号与到达降噪区域的抵消信号会有差别,本文对次级通路进行预估以完善降噪算法,得到滤波的FXLMS算法。针对ANC系统滤波器长度增加时出现计算量过大的问题,提出新的滤波器部分系数更新算法。研究次级通路以及主通路预估滤波器长度与模拟效果好坏的关系,根据实际硬件系统计算能力设定算法计算量的界限。分析FXLMS算法计算量的大小,提出降低计算量的滤波器部分系数更新算法的改进方案。分析各种因素对滤波器系数更新的影响大小,设计合理的更新项选择标准。其次,通过MATLAB完成对滤波器部分系数更新算法的仿真测试,验证该算法的可行性和优越性。将滤波器的长度提高到128阶,实现ANC系统对次级通路和主通路的完美预估,进一步提高降噪量。针对滤波器部分系数更新算法带来收敛速度变慢的问题,提出基于反正切函数的变步长算法。在FXLMS算法下,分析系统不同运行阶段对收敛速度的要求。探索收敛步长与系统稳定性之间的相互联系,合理地设计收敛步长与降噪效果的对应准则。基于MATLAB完成对变步长算法的仿真验证,与FXLMS算法以及效果较好的变步长算法进行对比,验证新算法的收敛速度明显快于其他变步长算法。完成部分更新算法与变步长算法的结合,设计算法的C语言实现。实验测试新算法的降噪效果与收敛速度,并与FXLMS算法进行对比。验证新算法提高了降噪量,加快了收敛速度。在实验室环境下对汽车噪声环境进行模拟,采用单通道ANC系统完成降噪实验。根据实时性和声波干涉原理,合理设计系统中各模块的相对位置。通过三维效果图对降噪量和收敛速度分别进行分析,验证本文的算法在实际应用中增加了降噪深度,并且加快了收敛速度。
朱丽平[10]（2019）在《针对不同误差通道特性的噪声主动控制算法研究》文中进行了进一步梳理舱室内部噪声是船舶设计过程中需要考虑的一个重要指标之一,并且近年来各机构对这一指标的要求不断增加。本文采用主动控制的方法针对船舶舱室等封闭空间内部低频噪声进行控制,并对控制算法进行了深入研究。对控制过程中出现的非最小相位误差通道、时变误差通道以及非线性误差通道的系统进行了相应算法改进以提高噪声控制效果。具体工作如下:首先对传统的噪声主动控制算法及相关改进算法的特性进行了介绍和分析,并对它们的降噪性能进行了仿真对比。以控制封闭空间内部噪声为例对带宽噪声控制过程中影响算法性能的主要因素进行了讨论。试验采用多通道前馈自适应算法,利用结构的振动信号作为参考信号,对空间内部噪声进行控制,并对试验过程中产生的问题进行了详细的分析和研究。通过依次对参考信号、采样频率、误差通道等环节进行仿真对比和讨论,最终得到了影响带宽噪声控制效果的主要因素并且通过试验对仿真结果进行了验证。同时对发动机阶次噪声控制过程中遇到的问题也进行了研究和分析。根据多通道控制系统中参考信号和噪声之间的多相干性关系,提出了一种基于噪声成份的基本通道辨识方法。该方法能够在激励源信号相关的情况下完成多通道系统中各个基本通道传递函数的辨识。通过分析非最小相位误差通道对于宽频带噪声控制的影响,本文将辨识得到的基本通道与误差通道的稳定近似逆结合起来,并提取因果部分得到了因果最优控制器。该控制器既可以作为线性时不变系统的最优控制器以取得最佳的噪声控制效果;又可以作为一个准确的预测器来统计一个控制系统在实际应用中可以取得的最大降噪效果进而对控制系统进行改进。该因果最优控制器的性能采用在试验过程中采集的数据通过仿真进行验证,并将得到的噪声控制结果与采用传统噪声控制算法得到的控制结果进行对比和讨论。针对时变的误差通道系统,传统的自适应算法不能有效地对噪声进行控制,甚至还会引起控制系统不稳定。对此本文通过优化归一化步长因子和采用外加白噪声增益自动调节策略,提出了一种改进的误差通道在线辨识方法。其中外加白噪声增益和归一化变步长因子分别根据建模滤波器和自适应滤波器的收敛状态而实时调节。算法的性能通过采用不同类型的输入信号进行了仿真验证。与现有的在线辨识方法相比,本文提出的方法在计算量没有明显增加的情况下,可以实现误差通道建模速度和精度的提高。控制系统中误差通道存在非线性特性也是降低噪声控制效果的主要原因之一。为了提高非线性误差通道控制系统的噪声控制性能,本文基于李雅普诺夫函数设计了反馈式控制器。该控制器首先针对包含不确定参数在内的线性部分系统采用线性矩阵不等式设计H∞鲁棒性控制器,然后采用逐步后推法使非线性扬声器系统跟踪上述得到的鲁棒性控制器最优解并统计未知系统参数。由于上述控制器设计过程中需要使用系统的状态变量,为了减小控制系统成本,采用扩展卡尔曼状态观测器实时统计系统状态变量,并将状态统计误差考虑在内对设计的控制算法进行了修正。然后采用仿真对设计的控制算法在关心频带内的降噪性能进行验证。接着设计了一套简便易行的扬声器线性及非线性参数辨识方案,并在实验室中对非线性扬声器进行了精确的建模和参数辨识。然后采用状态子空间法对噪声传递路径对应的状态空间矩阵进行了辨识,并基于辨识结果对该非线性算法的应用局限性进行了说明。为了提高非线性算法的通用性,本文在离散域中采用非线性数字滤波器设计控制系统,并提出了一种改进的非线性自适应前馈控制算法。该算法采用双线性滤波器结构,通过对参考信号进行三角函数展开来完成高阶非线性控制滤波器的设计;并且将参考信号的三角函数展开与控制器输出信号的乘积考虑在内,使得控制滤波器在完成高阶非线性化的同时尽可能减小它的长度。该控制滤波器在更新过程中引入了加权因子,减小了非线性控制滤波器中较小的权值项产生的输出对整体滤波器系数收敛产生的干扰,从而加快了控制滤波器的收敛速度。接着针对不同类型的非线性误差通道和噪声,本文对该非线性控制算法的降噪效果进行了仿真比较。最后在实验室中采用TMS 320F28069型DSP控制器对该算法进行了实现,并对噪声控制效果进行了验证。
二、Performance analysis of FXLMS algorithm with secondary path modeling error（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Performance analysis of FXLMS algorithm with secondary path modeling error（论文提纲范文）
（1）初级通道前馈-反馈混合在线建模的车内路噪控制（论文提纲范文）
| 1 初级通道混合建模的FxLMS算法改进 |
| 2 实测路噪仿真控制 |
| 2.1 路噪测试实验 |
| 2.2 算法模型建立 |
| 2.3 仿真 |
| 3 结论 |
（2）基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 主动噪声控制技术研究进展 |
| 1.2.1 主动噪声控制技术研究历程 |
| 1.2.2 车内主动噪声控制技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 主动噪声控制基本理论与方法 |
| 2.1 声波相消理论 |
| 2.2 自适应滤波器 |
| 2.3 自适应滤波算法 |
| 2.3.1 最小均方LMS算法 |
| 2.3.2 滤波-X LMS (FXLMS)算法 |
| 2.4 主动噪声控制系统基本结构 |
| 2.4.1 前馈与反馈主动噪声控制系统 |
| 2.4.2 单通道与多通道主动降噪系统 |
| 2.5 次级通路辨识理论与方法 |
| 2.5.1 次级路径离线辨识 |
| 2.5.2 次级路径在线辨识 |
| 2.6 传统频域主动噪声控制算法 |
| 2.6.1 块LMS自适应算法 |
| 2.6.2 频域自适应滤波算法 |
| 2.6.3 无延迟频域算法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 频域主动噪声控制算法改进 |
| 3.1 DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.1.1 离散小波变换DWT算法与多分辨率分析 |
| 3.1.2 基于离散小波变换的DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.2 基于Sigmoid函数的VSS-DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.3 算法复杂度对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 频域主动噪声控制算法仿真验证 |
| 4.1 基于车内噪声模拟信号的算法降噪仿真对比分析 |
| 4.1.1 车内噪声模拟信号的构造 |
| 4.1.2 车内模拟噪声信号的降噪仿真分析 |
| 4.2 车内目标噪声采集与分析 |
| 4.3 车内目标噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.1 车内窄带噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.2 车内宽带噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.3 车内非平稳噪声主动控制仿真试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（3）基于改进型FxLMS算法的管道主动噪声控制方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究难点 |
| 1.3.1 对自适应滤波算法的稳定性和收敛速度进行的改进 |
| 1.3.2 对通风管道中的噪声源和管道声学特性进行的建模与分析 |
| 1.3.3 主动噪声控制器的设计 |
| 1.4 本文的主要工作和章节安排 |
| 2 主动噪声控制理论基础 |
| 2.1 主动噪声控制的基本原理 |
| 2.2 主动噪声系统的组成 |
| 2.3 主动噪声控制算法 |
| 2.3.1 维纳滤波器 |
| 2.3.2 特征分析与性能表面 |
| 2.3.3 搜索方法 |
| 2.4 最小均方误差算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于反正切函数的FxLMS算法优化 |
| 3.1 FxLMS算法的基本原理 |
| 3.2 影响LMS算法收敛速度和稳定性的因素 |
| 3.3 可变步长FxLMS算法 |
| 3.4 改进型FxLMS算法 |
| 3.4.1 参数a对算法性能的影响 |
| 3.4.2 参数b对算法性能的影响 |
| 3.4.3 参数c对算法性能的影响 |
| 3.4.4 改进算法的收敛性分析 |
| 3.4.5 改进算法的稳定性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 管道噪声特性分析 |
| 4.1 管道噪声的基本概念 |
| 4.2 轴流风机噪声特性分析 |
| 4.3 管道声波传输特性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 主动噪声控制器的硬件和软件设计 |
| 5.1 硬件系统设计 |
| 5.1.1 主动噪声控制器的选型与硬件设计 |
| 5.1.2 麦克风选择与电路设计 |
| 5.1.3 音频编解码器与功率放大器的选型与硬件设计 |
| 5.2 软件系统设计 |
| 5.2.1 USB通信与I2S通信 |
| 5.2.2 音频编解码器配置 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 实验结果与分析 |
| 6.1 实验平台介绍 |
| 6.2 仿真及实验参数设置 |
| 6.3 实验成果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（4）基于EWT和递归切比雪夫滤波器的有源噪声控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 ANC技术发展过程 |
| 1.2.2 现阶段ANC技术难点 |
| 1.3 研究内容和章节安排 |
| 第二章 有源噪声控制理论基础 |
| 2.1 控制系统结构 |
| 2.1.1 前馈控制 |
| 2.1.2 反馈控制 |
| 2.1.3 混合控制 |
| 2.2 自适应滤波器结构 |
| 2.2.1 FIR滤波器 |
| 2.2.2 IIR滤波器 |
| 2.3 自适应滤波算法 |
| 2.3.1 FxLMS算法 |
| 2.3.2 变换域算法 |
| 2.3.3 非线性算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于RTOCN的非线性有源噪声控制算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于RTOCN的非线性ANC系统结构设计 |
| 3.3 算法实现 |
| 3.3.1 RTOCN滤波器扩展 |
| 3.3.2 RTOCN滤波器通道约简 |
| 3.3.3 权重更新机制 |
| 3.4 算法复杂度分析 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.5.1 调频噪声控制 |
| 3.5.2 单频噪声控制 |
| 3.5.3 白噪声控制 |
| 3.5.4 实测噪声控制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于EWT非平稳噪声分解的非线性算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 融合EWT与RTOCN的ANC系统结构设计 |
| 4.3 算法实现 |
| 4.3.1 非平稳噪声特性分析 |
| 4.3.2 参考噪声EWT分解 |
| 4.3.3 CRD-RTOCN滤波器扩展 |
| 4.3.4 权重更新机制 |
| 4.4 算法复杂度分析 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 循环平稳噪声控制 |
| 4.5.2 非平稳噪声控制 |
| 4.5.3 实测噪声控制 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术成果 |
（5）基于四元数自适应滤波器的噪声主动控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及其意义 |
| 1.2 噪声的控制方法 |
| 1.2.1 被动噪声控制技术 |
| 1.2.2 主动噪声控制技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 主动噪声控制技术的发展历程 |
| 1.3.2 主动噪声控制技术的未来趋势 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第2章 主动噪声控制系统理论 |
| 2.1 主动噪声控制技术的理论基础 |
| 2.1.1 主动噪声控制系统的基本原理 |
| 2.1.2 主动噪声控制的系统结构 |
| 2.1.3 主动噪声控制的应用 |
| 2.1.4 主动噪声控制系统目前存在的问题 |
| 2.2 自适应滤波器 |
| 2.3 最小均方(LMS)算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于滤波-X LMS(FXLMS)算法的主动降噪系统建模 |
| 3.1 主动噪声控制系统模型 |
| 3.2 FxLMS算法原理 |
| 3.3 次级通道的建模 |
| 3.3.1 次级通道的建模方法 |
| 3.3.2 次级通道辨识模型的搭建 |
| 3.4 基于FxLMS算法的主动噪声控制系统建模 |
| 3.5 FxLMS算法目前存在的问题 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于四元数的改进FXLMS算法的主动降噪系统建模 |
| 4.1 四元数基本理论 |
| 4.1.1 四元数的定义及基本运算 |
| 4.1.2 四元数向量及矩阵的相关 |
| 4.2 四元数自适应滤波器 |
| 4.2.1 四元数LMS算法的发展 |
| 4.2.2 四元数LMS算法原理 |
| 4.3 基于滤波-X四元数LMS (FxQLMS)算法的控制系统建模 |
| 4.3.1 FxQLMS算法的原理 |
| 4.3.2 FxQLMS算法的实现以及仿真模型的构建 |
| 4.4 基于改进变步长FxQLMS (VSSFxQLMS)算法的控制系统建模 |
| 4.4.1 变步长的经典方法 |
| 4.4.2 改进的变步长方法 |
| 4.4.3 VSSFxQLMS算法仿真模型的搭建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 主动噪声控制系统各算法的仿真实现和比较 |
| 5.1 简单路径情况下的算法仿真分析 |
| 5.1.1 单频音噪声信号的算法仿真分析 |
| 5.2 复杂路径情况下的算法仿真实验 |
| 5.2.1 单频音噪声信号的算法仿真分析 |
| 5.2.2 多频音噪声信号的算法仿真分析 |
| 5.3 汽车和工厂不同噪声环境下的仿真对比试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（6）车内主动噪声控制系统设计及试验分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 技术运用现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 主动噪声控制原理 |
| 2.1 声学原理 |
| 2.1.1 声学参量 |
| 2.1.2 声波叠加 |
| 2.2 主动噪声控制系统类型 |
| 2.2.1 前馈式控制系统 |
| 2.2.2 反馈式控制系统 |
| 2.3 自适应滤波器 |
| 2.3.1 维纳滤波原理 |
| 2.3.2 自适应滤波器原理 |
| 2.4 自适应算法 |
| 2.4.1 LMS算法简介 |
| 2.4.2 LMS算法性能分析 |
| 2.5 FxLMS算法 |
| 2.5.1 FxLMS算法简介 |
| 2.5.2 FxLMS算法性能 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 自适应算法仿真及分析 |
| 3.1 单通道LMS算法仿真分析 |
| 3.2 次级通道建模与仿真 |
| 3.2.1 次级通道建模方式 |
| 3.2.2 次级通道仿真分析 |
| 3.3 FxLMS算法仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 降噪设备布置策略研究 |
| 4.1 设备布置研究意义 |
| 4.2 空间声势能最小化 |
| 4.3 车内声模态仿真分析 |
| 4.4 主动噪声控制设备布置的影响规律 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 主动噪声控制试验及分析 |
| 5.1 试验平台整体结构方案 |
| 5.2 搭建控制系统试验平台 |
| 5.2.1 试验平台硬件选取 |
| 5.2.2 控制系统软件设计 |
| 5.3 单频噪声试验 |
| 5.4 发动机噪声试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 |
（7）基于智能算法的车内路噪多通道主动控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 车内噪声特性分析 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 车内噪声控制技术 |
| 1.3.2 车内噪声主动控制研究概况 |
| 1.3.3 车内路噪主动控制技术研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 多通道噪声主动控制系统结构与算法 |
| 2.1 噪声主动控制理论基础 |
| 2.1.1 噪声主动控制声学机理 |
| 2.1.2 噪声主动控制系统结构 |
| 2.2 噪声主动控制算法 |
| 2.2.1 自适应滤波器 |
| 2.2.2 最小均方(LMS)算法 |
| 2.2.3 LMS算法性能分析 |
| 2.2.4 滤波-X LMS(FXLMS)算法 |
| 2.3 多通道噪声主动控制算法 |
| 2.3.1 多通道系统次级声通道辨识 |
| 2.3.2 多通道FXLMS算法推导 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于试验的车内路噪特性分析 |
| 3.1 车内路噪测试试验 |
| 3.1.1 测试内容 |
| 3.1.2 测试设备及试验条件 |
| 3.1.3 传感器测点布置 |
| 3.1.4 测试步骤 |
| 3.2 试验数据分析与处理 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 车内路噪特性分析 |
| 3.3 多重相干分析 |
| 3.3.1 多重相干法基本理论 |
| 3.3.2 多重相干分析 |
| 3.4 车内路噪多通道主动控制策略 |
| 3.5 基于神经网络的车内路噪辨识 |
| 3.5.1 Elman神经网络模型的建立 |
| 3.5.2 训练Elman神经网络 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 车内路噪多通道主动控制系统建模与仿真 |
| 4.1 多通道控制系统次级声通道建模与仿真 |
| 4.1.1 次级声通道辨识模型的搭建 |
| 4.1.2 控制系统参数优化仿真 |
| 4.1.3 次级声通道辨识的仿真分析 |
| 4.2 多通道噪声主动控制系统建模与仿真 |
| 4.2.1 多通道噪声主动控制系统建模 |
| 4.2.2 多通道噪声主动控制系统仿真分析 |
| 4.3 车内路噪多通道主动控制系统建模与仿真 |
| 4.3.1 车内路噪信号辨识 |
| 4.3.2 车内路噪多通道主动控制系统建模 |
| 4.3.3 车内路噪多通道主动控制系统仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 车内路噪多通道主动控制试验 |
| 5.1 硬件在环仿真平台设计与搭建 |
| 5.1.1 试验平台设计 |
| 5.1.2 试验仪器与设备 |
| 5.2 车内路噪主动控制系统建模与仿真试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）电力变压器智能化噪声控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 电力变压器噪声的产生机理研究 |
| 1.2.2 电力变压器噪声的危害 |
| 1.2.3 变压器绕组铁芯振动特性探究 |
| 1.2.4 不同负载对变压器振动噪声的影响 |
| 1.2.5 电力变压器降噪技术研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 电力变压器仿真模型的建立及绕组铁芯振动仿真 |
| 2.1 有限元建模过程与简单分析 |
| 2.2 噪声产生传播的理论与仿真分析 |
| 2.2.1 绕组振动理论分析 |
| 2.2.2 绕组振动模型验证 |
| 2.2.3 铁芯振动理论分析 |
| 2.2.4 铁芯振动模型验证 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 电力变压器有源降噪系统中的次级声源的参数优化 |
| 3.1 有源噪声控制系统 |
| 3.2 次级声源参数优化等效模型及原理 |
| 3.3 蒙特卡罗法优化次级声源参数 |
| 3.4 次级声源参数优化实验验证 |
| 3.5 变压器模型代替球型声源模拟 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 电力变压器有源降噪系统中控制算法的研究 |
| 4.1 有源噪声控制器 |
| 4.2 最小均方算法 |
| 4.3 单通道FXLMS算法 |
| 4.4 多通道FXLMS算法 |
| 4.5 多通道仿射投影算法 |
| 4.6 电力变压器智能化噪声控制系统设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）车内主动噪声控制的快速算法研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩写和符号 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 车内ANC结构及算法发展现状 |
| 1.2.1 国外研究发展现状 |
| 1.2.2 国内研究发展现状 |
| 1.2.3 目前车内ANC系统存在的问题 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第2章 车内ANC系统结构分析和设计 |
| 2.1 主动噪声控制原理 |
| 2.2 反馈ANC系统结构设计 |
| 2.3 前馈ANC系统结构设计 |
| 2.4 DSP信号处理单元滤波器设计 |
| 2.5 车内噪声声场分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 车内ANC自适应算法介绍及改进 |
| 3.1 自适应滤波算法研究 |
| 3.1.1 LMS算法介绍及性能分析 |
| 3.1.2 RLS算法介绍及性能分析 |
| 3.2 次级通路分析和设计 |
| 3.3 FXLMS算法在前馈ANC系统中的设计 |
| 3.4 变步长FXLMS算法研究及改进 |
| 3.5 部分更新FXLMS算法研究及改进 |
| 3.5.1 部分更新算法计算量分析 |
| 3.5.2 部分更新算法仿真及测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 车内前馈ANC系统的设计与实验 |
| 4.1 车内ANC系统软件和硬件设计 |
| 4.1.1 实验环境分析以及硬件系统布局 |
| 4.1.2 ANC硬件系统组成介绍 |
| 4.1.3 ANC系统算法设计 |
| 4.2 前馈ANC系统实验设计及数据分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（10）针对不同误差通道特性的噪声主动控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 噪声主动控制算法的研究现状 |
| 1.2.1 线性系统ANC算法的发展及应用 |
| 1.2.2 误差通道在线辨识技术研究现状 |
| 1.2.3 非线性反馈算法研究及扬声器参数辨识 |
| 1.2.4 非线性状态观测器的设计方法 |
| 1.2.5 基于最小均方法的非线性算法研究 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于FXLMS的经典ANC算法性能分析 |
| 2.1 时域FXLMS算法 |
| 2.1.1 算法简介 |
| 2.1.2 算法稳定性分析 |
| 2.1.3 影响算法性能的主要因素 |
| 2.2 频域FXLMS算法 |
| 2.3 无延迟子带FXLMS算法 |
| 2.3.1 信号抽取和子频带滤波器簇设计 |
| 2.3.2 控制器权向量更新 |
| 2.4 影响带宽噪声控制效果的主要因素研究 |
| 2.4.1 参考信号选择 |
| 2.4.2 采样率分析 |
| 2.4.3 误差通道分析 |
| 2.4.4 试验验证 |
| 2.5 三种算法降噪性能仿真对比 |
| 2.6 发动机阶次噪声控制 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 非最小相位与时变误差通道ANC算法研究 |
| 3.1 非最小相位误差通道对控制结果的影响 |
| 3.2 因果最优滤波器求解 |
| 3.3 .因果最优控制器的鲁棒性及计算复杂度分析 |
| 3.4 仿真验证和对比分析 |
| 3.5 误差通道在线辨识技术 |
| 3.5.1 步长及白噪声增益调节策略 |
| 3.5.2 计算复杂度分析 |
| 3.6 在线辨识算法仿真和讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于李雅普诺夫函数非线性ANC算法研究 |
| 4.1 系统模型建立 |
| 4.1.1 扬声器建模 |
| 4.1.2 封闭空间建模 |
| 4.2 鲁棒性非线性控制器设计 |
| 4.2.1 采用LMI方法设计鲁棒性反馈控制器 |
| 4.2.2 采用逐步后推法设计非线性控制器 |
| 4.3 基于状态观测器的控制算法设计 |
| 4.4 控制算法仿真验证 |
| 4.4.1 噪声频率接近系统固有频率 |
| 4.4.2 噪声频率远离系统固有频率 |
| 4.5 非线性扬声器参数辨识 |
| 4.5.1 扬声器特性测量 |
| 4.5.2 线性参数辨识 |
| 4.5.3 线性模型验证 |
| 4.5.4 非线性电磁力因子辨识 |
| 4.6 线性系统状态矩阵辨识 |
| 4.7 算法分析验证 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 基于自适应滤波非线性ANC算法研究 |
| 5.1 非线性系统特性分析 |
| 5.2 非线性自适应滤波器设计方法 |
| 5.2.1 Volterra滤波器 |
| 5.2.2 广义三角函数展开滤波器 |
| 5.2.3 非线性控制系统仿真分析 |
| 5.3 基于双线性滤波器的非线性控制器设计 |
| 5.3.1 非线性误差通道辨识 |
| 5.3.2 自适应前馈非线性控制器理论分析 |
| 5.3.3 基于三角函数展开的加权双线性控制器设计 |
| 5.4 算法仿真分析及对比 |
| 5.5 试验验证 |
| 5.5.1 虚拟误差通道辨识 |
| 5.5.2 试验结果分析和讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、Performance analysis of FXLMS algorithm with secondary path modeling error（论文参考文献）
- [1]初级通道前馈-反馈混合在线建模的车内路噪控制[J]. 植一健,崔怀峰. 科技通报, 2021
- [2]基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究[D]. 吴开明. 吉林大学, 2021(01)
- [3]基于改进型FxLMS算法的管道主动噪声控制方法[D]. 杨松楠. 西安理工大学, 2021(01)
- [4]基于EWT和递归切比雪夫滤波器的有源噪声控制方法研究[D]. 郭蓉蓉. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]基于四元数自适应滤波器的噪声主动控制技术研究[D]. 张冰妍. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [6]车内主动噪声控制系统设计及试验分析[D]. 段珂钊. 浙江科技学院, 2020(01)
- [7]基于智能算法的车内路噪多通道主动控制技术研究[D]. 陈琪. 吉林大学, 2020(01)
- [8]电力变压器智能化噪声控制系统研究[D]. 陈永帅. 山东大学, 2020(10)
- [9]车内主动噪声控制的快速算法研究及实现[D]. 回世飞. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [10]针对不同误差通道特性的噪声主动控制算法研究[D]. 朱丽平. 哈尔滨工程大学, 2019