有源噪声控制中自适应算法研究及在局部空间降噪的应用

发布时间：2021-04-23 20:55

　　噪声对人类生活的影响越来越大,已成为全世界都关注的环境污染问题之一。中低频噪声是对人影响较大的一类噪声,长期接触这类噪声会令人的生理及心理极为不适。降噪技术是解决噪声问题的重要手段,目前主要的降噪方法包括采用特定材料结构的被动降噪和利用信号处理的有源噪声控制。被动降噪方法对低频噪声常常束手无策,有源噪声控制成为了解决中低频噪声的有效途径,是目前噪声处理方面的研究热点。有源噪声控制一般包括初级通道和次级通道,这两部分一般都会用到自适应最小均方误差（Least Mean Square,LMS）算法,算法中阶数与步长的影响较大。在硬件资源允许的阶数范围内,次级通道辨识算法的阶数过小会出现严重的建模误差,阶数过大会增加计算量且易出现失调等问题;步长则同时影响着初、次级通道算法的收敛及稳态等性能,因此步长、阶数的研究对提升有源噪声控制降噪效果具有重要价值。目前关于步长或阶数调整的算法研究还不够深入,一些算法缺乏系统的理论分析,实用性较差。此外,有源噪声控制的应用主要集中在管道等场景,针对三维空间的研究还不多。本文针对有源噪声控制中自适应LMS算法的阶数、步长调整开展了深入的研究,并将研究成果应用... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：147 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
主要缩写和符号
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 有源噪声控制的提出与发展
        1.2.1 管道
        1.2.2 个人听力保护
        1.2.3 三维空间
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 国外研究现状
        1.3.2 国内研究现状
    1.4 现有研究存在的主要问题
    1.5 本文主要研究内容与目标
    1.6 论文组织结构
第2章 有源噪声控制结构及自适应算法研究
    2.1 有源噪声控制典型结构
        2.1.1 前馈型
        2.1.2 反馈型
        2.1.3 混合型
    2.2 有源噪声控制典型算法
        2.2.1 次级通道辨识算法
        2.2.2 实用有源噪声控制结构算法
    2.3 自适应算法
        2.3.1 自适应RLS算法
        2.3.2 自适应LMS算法
        2.3.3 自适应LMS算法的关键性能
        2.3.4 关键性能与重要变量的联系
    2.4 变阶数LMS算法
        2.4.1 梯度下降变阶数算法
        2.4.2 分割变阶数算法
        2.4.3 分数变阶数算法
    2.5 变步长LMS算法
        2.5.1 函数控制变步长算法
        2.5.2 修正误差变步长算法
        2.5.3 误差输入相关范数变步长算法
    2.6 本章小结
第3章 基于阶数的自适应LMS算法研究
    3.1 阶数对自适应LMS算法的影响
        3.1.1 理论性能分析
        3.1.2 实验仿真分析
    3.2 迭代阶数更新因子的改进分数变阶数算法
        3.2.1 算法介绍
        3.2.2 算法参数取值分析
        3.2.3 限定函数
        3.2.4 实验仿真分析
    3.3 变误差宽度的改进分数变阶数算法
        3.3.1 算法介绍
        3.3.2 算法参数取值与算法性能分析
        3.3.3 动态选择比例因子的限定函数
        3.3.4 实验仿真分析
    3.4 混合自适应参数的分数变阶数算法
        3.4.1 算法介绍
        3.4.2 实验仿真分析
    3.5 本章小结
第4章 基于步长的自适应LMS算法研究
    4.1 步长对自适应LMS算法的影响
        4.1.1 理论性能分析
        4.1.2 实验仿真分析
    4.2 迭代变步长算法
        4.2.1 算法介绍
        4.2.2 算法暂态及稳态性能分析
        4.2.3 实验仿真分析
    4.3 同步调整步长与阶数的混合算法
        4.3.1 算法介绍
        4.3.2 算法性能分析
        4.3.3 实验仿真分析
    4.4 本章小结
第5章 局部三维空间有源噪声控制研究
    5.1 三维空间有源噪声控制
    5.2 三维空间声场分布特性
    5.3 封闭空间下局部三维空间实验平台
        5.3.1 硬件部分
        5.3.2 软件部分
    5.4局部三维空间降噪实验
        5.4.1有源噪声控制次级通道辨识算法实验
        5.4.2有源噪声控制初级通道算法实验
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
个人简历


【参考文献】：
期刊论文
[1]Feed-Forward Active Noise Control System Using Microphone Array[J]. Lichuan Liu,Yang Li,Sen M.Kuo.  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2018(05)
[2]次级通路估计误差偏移下的滤波-x最小均方算法收敛性能[J]. 玉昊昕,陈克安.  噪声与振动控制. 2015(06)
[3]声环境对不同谐波激励下的FxLMS算法性能影响[J]. 王军,陈克安,玉昊昕,代海.  电声技术. 2014(10)
[4]基于车内噪声主动控制的选择性消声方法研究[J]. 姜吉光,王登峰.  科学技术与工程. 2014(12)
[5]三类有源噪声控制算法性能比较[J]. 陈珏,玉昊昕,陈克安.  噪声与振动控制. 2013(04)
[6]中国城市噪声污染的危害及控制技术的探讨[J]. 樵地英.  能源与节能. 2013(04)
[7]格型自适应零极点滤波器在有源噪声控制中的特性分析及其与常规算法的比较[J]. 卢晶,邱小军,徐柏龄.  南京大学学报(自然科学版). 2004(04)
[8]室内断续噪声的有源控制[J]. 马大猷.  声学学报. 1995(02)
[9]室内有源噪声控制的潜力[J]. 马大猷.  声学学报. 1993(03)
[10]混响声场的有源控制[J]. 马大猷.  声学学报. 1991(05)



本文编号：3156026