小波自适应控制系统及其在噪声主动控制中的应用研究

发布时间：2024-12-11 02:02

　　随着现代社会的发展，噪声控制问题日益引起了人们的高度重视和极大关注。无论在民用领域还是军事领域，噪声不但污染环境，损害健康，致使设备疲劳损伤，而且可能危及生命，噪声控制已经成为了一个迫切需要解决的世界性难题，世界各国都投入了大量的人力和物力对此展开了深入的研究。 就噪声主动控制系统而言，目前普遍使用的是自适应控制策略，而且已经取得了丰硕的成果。但自适应控制尚不完善，其中的许多算法存在着明显的不足和特定性。因此运用新的信息分析手段对控制算法进行研究是一个非常有潜力的、具有重要意义的工作。针对这一问题，本文选择了以控制算法和控制方法为切入点，从理论上和实验上进行了研究和探讨。 从总体上讲，本文的主要研究工作如下： 1.本文首先分析了几种常用的最小均方(Least Mean Square, LMS)算法，利用计算机仿真对每一种算法的性能进行比较，总结了影响LMS算法的重要因素，这些都为算法的改进工作提供了重要依据。 2. 本文把小波分析理论和LMS算法结合起来提出了两种结构形式的小波自适应算法，即：分解LMS算法（Deco...

【文章页数】：121 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要    I
Abstract    III
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 自适应控制发展概况
    1.3 小波理论及在控制领域的潜在应用
        1.3.1 小波分析的发展
        1.3.2 小波分析的特点
        1.3.3 小波分析在控制中的应用
    1.4 本文主要研究内容
    1.5 本章小结
2 自适应算法分析及仿真研究
    2.1 LMS算法原理
    2.2 改进的LMS算法
        2.2.1 归一化LMS（NLMS）算法
        2.2.2 平均LMS（ALMS）算法
        2.2.3 归一化变步长LMS（NVLMS）算法
    2.3 算法仿真分析
        2.3.1 仿真系统
        2.3.2 仿真结果
    2.4 本章小结
3 小波自适应算法研究
    3.1 小波变换的基本原理
        3.1.1 小波变换的概念
        3.1.2 二进小波变换
        3.1.3 多分辨率分析
    3.2 MALLAT算法
        3.2.1 分解算法
        3.2.2 重构算法
    3.3 小波自适应算法理论
        3.3.1 D-LMS算法
        3.3.2 DR-LMS算法
    3.4 小波自适应算法仿真
        3.4.1 线性系统辨识
        3.4.2 非线形系统辨识
    3.5 本章小结
4 小波自适应噪声主动控制系统设计
    4.1 自适应系统的基本结构
    4.2 小波自适应噪声控制系统组成
    4.3 小波自适应控制策略设计
        4.3.1 基于D-LMS算法的控制策略设计
        4.3.2 基于DR-LMS算法的控制策略设计
    4.4 小波自适应控制系统中的系统辨识
        4.4.1 系统辨识方法
        4.4.2 并行在线系统辨识
    4.5 含有POIS的小波自适应噪声主动控制系统
    4.6 本章小结
5 封闭舱体内噪声主动控制实验
    5.1 噪声主动控制实验系统
        5.1.1 噪声主动控制实验系统原理
        5.1.2 理论模型
        5.1.3 实验系统的组成
        5.1.4 实验系统的实物照片
    5.2 基于DSP的控制系统硬件设计
        5.2.1 TMS320C32的性能
        5.2.2 外部存储器扩展
        5.2.3 A/D和D/A与TMS320C32接口设计
    5.3 控制系统软件设计
    5.4 实验及结果分析
        5.4.1 单频信号激励
        5.4.2 多频信号激励
        5.4.3 动态系统激励
    5.5 本章小结
6 全文总结
致谢
参考文献
攻读博士学位期间发表的学术论文



本文编号：4016006