基于迭代學(xué)習(xí)控制的主動噪聲控制技術(shù)研究

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1、論文題目：基于迭代學(xué)習(xí)控制的主動噪聲控制技術(shù)研究作者姓名盧昱指導(dǎo)教師何熊熊教授學(xué)科專業(yè)信息與通信工程所在學(xué)院信息工程學(xué)院提交日期2015年04月21日浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于迭代學(xué)習(xí)控制的主動噪聲控制技術(shù)研究作者姓名：盧昱指導(dǎo)教師：何熊熊教授浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院2015年04月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterResearchonActiveNoiseControlBasedonIterativeL

2、earningControlCandidate:YuLuAdvisor:Prof.XiongxiongHeCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyApril2015漸江工業(yè)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所提交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨立進斤研究工作。所取得的研究成果除文中己經(jīng)加Ｗ標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研巧成果，也不含為獲得浙江王業(yè)大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位證書而使用

3、過的材料。對本文的研巧作出重要貢獻的個人和集體，均己在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本人承擔(dān)本聲明的法律責(zé)任。作者簽名：曰期；么年ｆ月Ｊ曰＾／學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部口或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子般，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)浙江工業(yè)大學(xué)可１；１將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可Ｗ采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于１、保密□，在年解密后適用本授權(quán)書。

4、２、不保密＂＂（請在＾處上相應(yīng)方框內(nèi)打Ｖ）作者簽名：曰期知鋒＾月？曰曼；多Ｉ導(dǎo)師簽名：敗鞭日期；令俾廣月＾０日浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于迭代學(xué)習(xí)控制的主動噪聲控制技術(shù)研究摘要現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)活動中的噪聲污染日益成為不可忽視的環(huán)境污染問題。傳統(tǒng)的被動消噪技術(shù)無法有效抑制低頻噪聲，且代價高昂。主動噪聲控制技術(shù)作為一種新型的低頻噪聲抑制技術(shù)，被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、日常生活、國防軍事等各個領(lǐng)域。該技術(shù)需要生成一個與目標(biāo)噪聲同頻同幅反相的聲音與噪聲相消，其性能依賴于對噪聲的跟蹤精度。而迭代學(xué)習(xí)控制技術(shù)是近幾年得到

5、各國重視的新型軌跡跟蹤技術(shù)，能提高主動噪聲控制的噪聲跟蹤性能，結(jié)合兩者優(yōu)點的噪聲控制系統(tǒng)具有很高的研究價值。本文針對具有重復(fù)、低頻特性的噪聲，研究基于迭代學(xué)習(xí)控制的主動噪聲控制系統(tǒng)設(shè)計新方法，以實現(xiàn)主動噪聲控制系統(tǒng)降噪性能的提升。設(shè)計基于迭代學(xué)習(xí)控制的主動噪聲控制系統(tǒng)存在的問題主要是如何統(tǒng)一兩種技術(shù)；如何建立和論證系統(tǒng)模型；如何優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)提升性能。本文針對這些問題展開研究，研究內(nèi)容和成果如下：1.從頻域上進行分析，建立了一種廣義迭代學(xué)習(xí)主動噪聲控制系統(tǒng)，推導(dǎo)了該系統(tǒng)的收斂條件、收斂誤差和收斂速度公式。2.結(jié)合IIR

6、濾波器、粒子群優(yōu)化算法，提出一種廣義迭代學(xué)習(xí)主動噪聲控制系統(tǒng)的IIR學(xué)習(xí)濾波器最優(yōu)化設(shè)計方法。該方法設(shè)計的學(xué)習(xí)濾波器能在保證系統(tǒng)收斂的同時使收斂速度達到最大。3.在此基礎(chǔ)上利用量子粒子群算法改進IIR學(xué)習(xí)濾波器設(shè)計方法，提高了設(shè)計效率同時保證了降噪性能。關(guān)鍵字：主動噪聲控制，迭代學(xué)習(xí)控制，IIR濾波器，粒子群優(yōu)化，量子粒子群優(yōu)化i浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文RESEARCHONACTIVENOISECONTROLBASEDONITERATIVELEARNINGCONTROLABSTRACTNoisepollutionof

7、modernindustrialactivitiesisbecomingaseriousenvironmentalpollution.Traditionalpassivenoisecancellationtechnologycan’tsuppresslow-frequencynoiseeffectively.Andit’scostly.Activenoisecontrol（ANC）technologyisaneffectivenoisesuppressiontechnologyforlow-frequencynois

8、e.Ithasbeenwidelyusedinindustrialproduction,dailylife,nationaldefenseandmilitaryfields.ANCsystemcancelsprimarynoisebygeneratingananti-noiseofequalamplitudeandoppositephase.T