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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:莊謦鴻
研究生(外文):Ching-Hung Chuang
論文名稱:受制於干擾之寬頻主動式噪音控制系統
論文名稱(外文):Wideband Active Noise Control Systems subject to Disturbance
指導教授:林忠逸林忠逸引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:機械工程學系所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:72
中文關鍵詞:主動噪音控制線上鑑別類神經網路干擾
外文關鍵詞:active noise control (ANC)online modelneural network (NN)disturbance
相關次數:
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在實際的主動噪音控制(ANC)系統應用中,干擾訊號的存在會破壞系統的性能。本文提出了利用FXNBP/CED演算法來解決干擾對應用類神經網路之寬頻主動噪音控制系統的影響,並利用離線的技術估算出第一路徑與第二路徑的動態效應轉移函數來實現此演算法。在第一路徑動態效應轉移函數不容易利用離線的技術估算出來的情況下,可以利用串聯一個適應性FIR濾波器的方法來線上估算出第一路徑動態效應轉移函數,則干擾也可以被估算出來並由誤差訊號中扣除而得到新的殘留誤差。因此類神經控制器可以利用新的殘留誤差來更新權重並產生適合的控制訊號,然後利用控制訊號去推動控制喇叭產生控制聲波來消除噪音。最後由電腦模擬與實驗結果驗證本文所使用的方法,可以有效降低干擾對寬頻噪音抑制過程的影響,使得噪音抑制效果更加顯著。
In active noise control (ANC) applications, the existence of disturbance can significantly degrade performance of ANC systems. A new ANC algorithm referred to as FXNBP/CED algorithm is developed for a neural network-based ANC system to deal with the problem caused by the disturbance in this study. Estimated transfer functions of primary and secondary paths of the ANC system are required to implement the developed algorithm. If the transfer function of primary path is difficult to estimate or may be time-varying, an adaptive FIR filter can be used to model the primary path on-line. Disturbance can then be estimated for the neural network controller to update the weights and generate suitable control signal. Simulations and experiments will be used to demonstrate that the proposed method can effectively reduce the influence of the disturbance in wideband ANC applications.
誌謝.......................................................i
中文摘要..................................................ii
英文摘要................................................iiii
論文目錄..................................................iv
表目錄...................................................vii
圖目錄...................................................vii
第一章 緒論...............................................1
1-1 研究動機...............................................1
1-2 文獻回顧...............................................2
1-3 論文概要...............................................4
第二章 考慮麥克風干擾訊號之主動式噪音控制.................6
2-1 主動噪音控制系統.......................................6
2-2 類神經網路控制器.......................................8
2-2-1 類神經網路之架構.....................................9
2-2-2 類神經網路之學習法則................................10
2-2-3 類神經網路之參數設定................................11
2-3 類神經網路應用於主動噪音控制系統所遭遇的問題..........13
第三章 類神經串聯FIR之適應性濾波器.......................15
3-1 推導FXNBP/CED演算法...................................15
3-2 FXNBP/CED演算法之實現.................................19
3-3 使用類神經串聯FIR之適應性濾波器於主動噪音控制.........21
第四章 主動噪音控制電腦模擬..............................25
4-1 噪音源訊號為三頻(100Hz,200Hz,300Hz)之電腦模擬.......28
4-1-1 無干擾時應用FXNBP/CE演算法於主動噪音控制之模擬結果..29
4-1-2 加入干擾時應用FXNBP/CE演算法於主動噪音控制之模擬結果30
4-1-3 加入干擾時應用FXNBP/CED演算法於主動噪音控制之模擬結果........................................................33
4-1-4 加入干擾時應用類神經串聯FIR演算法於主動噪音控制之模擬結果......................................................35
4-2 噪音源訊號為寬頻(150Hz∼250Hz)之電腦模擬..............39
4-2-1 無干擾時應用FXNBP/CE演算法於主動噪音控制之模擬結果..39
4-2-2 加入干擾時應用FXNBP/CE演算法於主動噪音控制之模擬結果41
4-2-3 加入干擾時應用FXNBP/CED演算法於主動噪音控制之模擬結果........................................................43
4-2-4 加入干擾時應用類神經串聯FIR演算法於主動噪音控制之模擬結果......................................................46
4-2-5 應用FXLMS/CE、FXLMS/CED及串聯演算法於寬頻主動噪音控制之模擬結果................................................49
第五章 主動噪音控制實驗..................................55
5-1 主動噪音控制之實驗架構說明............................55
5-2 噪音源訊號為三頻(100Hz,200Hz,300Hz)之實驗...........58
5-2-1 未額外加入干擾的情況下,應用FXNBP/CE及類神經串聯FIR演算法於主動噪音控制之實驗結果..............................59
5-2-2 額外加入干擾的情況下,應用FXNBP/CE及類神經串聯FIR演算法於主動噪音控制之實驗結果................................62
5-3 噪音源訊號為寬頻(150Hz~250Hz)之實驗...................64
5-3-1 未額外加入干擾的情況下,應用FXNBP/CE及類神經串聯FIR演算法於主動噪音控制之實驗結果..............................65
5-3-2 額外加入干擾的情況下,應用FXNBP/CE及類神經串聯FIR演算法於主動噪音控制之實驗結果................................67
第六章 結論與未來展望....................................70
6-1 結論..................................................70
6-2 未來展望..............................................71
參考文獻..................................................72
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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