第二章 第七节 有源噪声控制

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多通道有源噪声分布控制系统的研究

多通道有源噪声分布控制系统的研究

【 中图分类号 】T 2 3 P 7
【 文献标识码】A
ZHANG a y Xi o u
S u y o e De e t a ie u t —Ch n e tv ie Co to y tm t d ft c n r l d M l h z i a n l i e No s n r l se Ac S
l tt n,t e mu t —c a n lF MS a g rt msu e y s b—s se r d f d n o d rt mp o e t e p r r n e i ai mi o h l i h n e XL l o i h sdb u y t msa e mo i e ,i r e i r v e o ma c i o h f o e s se t ru h rd cn h n e e e c s ewe n t e s b—s se . h x e i na e u t s o a i to s ft y tm h o g e u i gt ei t r rn e t e h u h f b y t ms T ee p rme tl s l h w t t h smeh d i r s h t
dig a l r ea un fc mp tng p we ,c n b i ie n o s v rls b — s se n o d rt e uc h h n l nd e n a g mo to o u i o r a e d vd d it e ea u y t msi r e o r d e t e c a nesha l d
whc y c u e so e n e g n e s e n e r d he p ro ma eo h ci e n ie c n rls se ih ma a s l w o v r e e pe d a d d g a e t e r nc ft e a tv o s o to y tm.T vec me t i f o o r o hs

噪声有源自校预测控制

噪声有源自校预测控制
teftr x a o tm frf i mp l ep ne ( I )f e h jrda bc f蛐 S m to h l — gr h o nt i us rsos F R i L T e ma rw ak o ie l i i e e t l o eh d
i t a h o v re c ae o l r X ag r h i i td y te d n mi ep n e o h sC s h t e c n eg n e rt f f t — o tm s l e b h y a c r so s te e — t ie l i mi f
mo e rdc v o t lh s s llr s be ecr a d fse o v re c ae d lpe it e c nr a ma e t l lo n a tr c n e g n r i v ot l e - n gcn o K yWod 】at eni cn o;pe c ecn o;s t i ot l i e s r dt i r f lun r
l 引言
有源噪声控制 ( c v N i otlA C 技 A te o e C n o, N ) i s r 术近年来得到了广泛重视 ,该技术一般采用有限脉 冲 响应 (ii mpl epneFR)滤 波 器 的 Fnt I us R sos ,I e e FlrX算法… 在线 自适应调节控制滤波器系数。 ie t— - Ft— ie X算法 的一个主要缺点是次级声路径响应对 lr 控制滤波器参数 自 适应的收敛速度有较大影响。该 文将模型预测控 制技术 推广 到噪声控制领域 , 给 出了一种 噪声有 源 自校正 动态 矩阵控 制方 法 。因为 模 型预测 控制 采用 了模 型预测 、滚 动优 化和误 差反 馈校正技术 ,所以模型预测控制系统较一般的 自 适

噪声有源控制的简化模糊神经网络方法

噪声有源控制的简化模糊神经网络方法

图1
非线性控制系统结构图
术[4,51 鲁棒控制技术〔和无模型控制技术[ 可以 6 〕 ] ,
处理次级路径时变问题。感知机神经网络( Neural
其中 X( k) = [ x( k) x( k 一1) ... x( k 一n) ] T是 参考信号向量, k) 是非线性控制器输出, ) u( h(j (j = 0, 1... m) 是次级路径模型FIR滤波器系数, d 是干扰信号, . ) 是光滑非线性函数。 g( 控制器的输
刁 无 W( )
(4 )
u (k )
u 是学习率。 (4) 使用复合函数求导规则: 对 . 习 ay(k + 1) a u(k 一 L)
a W( 左 )
0 : j a u( k 一j )
a W( k)
云h(j)
示为 :
a 平( 无 )
(5)
图3 简化的模糊神经网络模型
( 5) 如果 W( k ) 调节过程足够慢, 式可以近似表
J ( k + 1) =
的学习算法[91, 也可以采用 N N增强控制器〔〕 或 ’, 。 者采用局部逼近网络( radial basis function RBF)[Il]. 最近, 模糊神经网络(Fuzzy Neural netw FNN)作为 ork
收稿 日期 :2006 - 07 - 21 湖南 造价工程师 作者简介:张璞珍( 1968,6 一 女( 汉) , , )
2 使用简化模糊神经网络的自适应控
制方法
选择模糊神经网络作为非线性控制器, 模糊神 经网络的学习算法一般由2 步组成 : ( 1)输人输出空间的划分和模糊集构成。可以
一1,SFNN只有一个输人和一个输出, 输人空间划分

一种无需次级通道模型的有源噪声控制算法

一种无需次级通道模型的有源噪声控制算法
s c nd r a h i e iia i s r p e by i r ucn a e o a y p t d ntfc ton i p o os d ntod ig ph s c m pe s tng m e h im . Si u a in ae o n a i c ans m l to r s lss w ha hi ag ih a ut m a ia l fnd he i c p ns tn ph s t e o da y e ut ho t t t s l ort m c n a o tc ly i t rght om e a ig a e of he s c n r
21 0 0年 4 月
西 安 电子 科 技 大 学 学 报 ( 自然 科 学 版 )
JOU RNAL OF XI AN U NI DI VER S TY I
Ap . 01 r2 0
第 3 7卷
第 2期
Vo . 7 NO 2 I3 .
d i1 .9 9jis .0 12 0 .0 0 0 . 2 o :0 3 6 /. n 1 0 —4 0 2 1 .2 0 8 s
( p .o lcrncI fr to De t fE e to i n omain,Z ein a l Unv ,Nig o 3 5 0 h j gW ni i. a n b 1 1 0,Chn ) ia
Ab ta t Th fe t fmo ta t e n ie c n r l l o i msr l n t e i e tf a in o h e o d r sr c : e e f c so s c i os o to g rt v a h ey o h n ii t f t e s c n a y d c o pt a h,wh c s al e d o i c e s d c mp e i s wel a t b l y p o l ms Ba e n t e s r t ih u u ly l a s t n r a e o lx t a l s s a i t r b e . y i sd o h ti c

基于虚拟传声的双通道有源噪声控制

基于虚拟传声的双通道有源噪声控制
W ( )且 其 长度 为 。 同 时 , 在 个 初 级 通 路 和 J z, 存 K
的增加 , 且各路径之 间存在耦合 , 故控制难度也随之加
h a s t s se e d e y t m. T e d u l h n e s me n h t a x r e o d p t s a d d i h r d t n l s ge s c n ah h o b e c a n l a s t a n e t s c n a h i d e n te t i o a i l e o d p t a a i n ANC s se y tm. T e c n r ld f c l s c re p n ig y i c e s d d e t h o p i g b t e h o b e s c n ah . h o t i u t i o r s o d n l n r a e u o t e c u l ewe n t e d u l e o d p t s o i y n T e mu t c a n l x MS a g r h wi it a e s r s u e h l — h n e s F L l o i m t v r l s n o s i s d, a d t e h e a t n ie s n l i e t t d b i t h u n h n t e r mn n os i a s si e y g ma
噪 声 控 制
⑥6 @ @⑥响 0 , ⑥
文 章 编 号 :0 2 8 8 2 1 1 — 0 9 0 1 0 — 6 4(0 0) 1 0 7 - 6
基于虚拟传声的双通道有源噪声控制
赵 海平 , 亚 丽 ,张 奇 志 周 ( 京信 息科 技 大 学 自动 化 学院 ,北 京 10 9 ) 北 0 12

基于同步方程方法的有源噪声控制

基于同步方程方法的有源噪声控制

WA G Z n- n ,Z A G Q -h N og  ̄ g H N izi
( eat n o o p tr A tm t n e igIstt o c ie ,B in 0 0 5 hn ) D pr t fC m ue& uo ai ,B in ntue fMahnr me o j i y e ig 10 8 ,C i j a
表 明, 该方 法不仅在 次路径 固定 不变 时, 使噪声信 号得到 明显衰减 , 并且在次 路径发 生改变时 , 然能很好地控 制 依
噪声。
【 关键词】有源噪声控制;同步方程方 法;归一化最小均方算 法;前馈控制 【 中图分类号 】T 5 B3 【 文献标识码 】A
An Ac v ie Co to eho sd o i l n o s u t n M e o t e Nos nr lM t d Ba e n Smut e u e Eq a i t d i a o h
种有效方法 ,就是在次路径改变时 自动进行在线辨
识。 笔者运用 同步方 程方法进 行在 线辨识 , 噪声控制 使
声音信号与初级噪声 幅值相等 、 相位相反 , 两者叠加相 互抵消 , 从而达到降噪 的 目的。 有源 噪声控制从结构上
可 以分 为前馈控制和反馈控制两类 ,笔 者主要讨论前 馈 控制方法 。 滤波一 M X L S算 法Ⅲ 有源 噪声控 制 中最常用 的 是
【 yw rs ci o ecn o;s l no s qai to ;nr ai dl s mensu r a o tm; ed r ad Ke od 】at en i ot l i t eu ut l rh fef w r v s r mu a e o h z a gi o

物理性污染总结

物理性污染总结

.第二章物理污染物理运动的强度超过了人类的耐受程度,就形成了物理污染。

包括噪声污染、振动污染、电磁辐射污染、放射性污染、热污染。

不同于化学污染(大气、水体、土壤)95%以上是人类活动引起的。

部分为自然因素。

噪声、振动、电磁、放射、热污染,构成体系有光,热,放射性,电磁辐射等。

特点:1短暂的污染,可控制性;2局部性的;3无其他有害物质的流入噪声:以波的形式在一定的介质(如固体、液体、气体)中进行传播,通常所说的噪声污染是指人为造成的。

凡是干扰人们休息、学习和工作的声音,即不需要的声音,统称为噪声。

判断一个声音是否属于噪声,仅从物理学角度判断是不够的,主观上的因素往往起着决定性的作用。

例如美妙的音乐。

当噪声对人及周围环境造成不良影响时,就形成噪声污染。

特点:局部性,无残余污染物,随“源”性,无价值。

危害:听力损伤,干扰睡眠,诱发其他疾病;对动物的影响;对仪器设备的危害。

瞬时声压和有效声压:有声波存在的区域称为声场,声场中某一瞬时的声压称为瞬时声压。

在一定时间间隔内将瞬时声压对时间求方均根值可得有效声压。

均是由于声波引起的压强变化。

|声压级为了能够较明显的区分和反映声压的大小程度,采用声压级来表征声压,用以衡量声音的强弱。

单位:分贝(dB),定义为声音的声压与基准声压之比值。

Lp=2Olg(P e/p o)P o=2*10-5 pa Lp=20lgp e+94噪声级的相加a.公式法:⑴L p=L p/+10lgn L P—总声压级;点声压级;n—声压个数⑵L p=10lg(刀0116Lp)声压:有声波存在时,媒质中的压力与静压的差值;换句话说,声压就是大气压受到扰动后产生的变化,即为大气压强的余压,它相当于在大气压强上的叠加一个扰动引起的压强变化。

声压级:分贝(dB),声音的声压与基准声压之比值。

L p=20lg(p e/p6)5P o=2*16 pa L p=26lgp e+94响度:描述声音大小的主观感觉量,宋(sone)。

物理性污染控制-第二章-第5节-噪声控制技术——隔声

物理性污染控制-第二章-第5节-噪声控制技术——隔声
c fc 2
2
m B
2
墙板面密度,kg/m2 墙板的弯曲劲度,N· m

墙板的厚度,m
c f c 0.551 t
m
E
墙板密度,kg/m3
(2-138)
墙板的弹性模量,N/m2
由式(2-138)可知,临界吻合频率受墙板厚度、密度、弹性影响 fc 越低; 墙板越厚, 轻而弹性模量大的隔板,常常降到听觉敏感的声频范围内,对隔声造成不
图2-34 双层墙隔声特性
(一)双层隔声墙
1.双层隔声墙的隔声原理 2.双层墙的隔声特性曲线 3.双层墙的共振频率及其隔声量的实际估算
3.双层墙的共振频率及其隔声量的实际估算
双层墙的共振频率
f0
(2-143)
f0 是指入射声波法向入射时的墙板共振频率
c f0 2
0
1 1 ( ) h m1 m2
41 41 45 40 33 37 38 46
— 52 47 57 44 44 45 53 42 45 49 57 17 22 35 44 28 36 39 46
46 52
54 57 64 49 54
47 53
— 56 62 48 55
43 42 45 46
50 47 49 51 53 52 35 39 43 43
刚度和阻尼控制区

质量控制区
吻合效应区
频率大于fn,共振影响消失,墙板的隔声量受墙板惯性质量影响。
墙板的面密度愈大,即质量愈大,隔声量愈高。 墙板的隔声量随着入射声 声波频率与墙板固有频率相同时,引起 波频率的增加而以每倍频 隔声量随入射声波频率的增加,而以斜率为 6dB/倍频程直线上升。 共振,隔声量最小。 随入射声波频率继续升高,隔声量反而 程6dB的斜率下降。 随着声波频率的增加,共振减弱,直至 下降,曲线上出现低谷,这是吻合效应的 消失,隔声量总趋势上升。 缘故。 共振区的大小与墙板的面密度、形状、 越过低谷后,隔声量以每倍频程 10dB 安装方式和阻尼有关。 趋势上升,接近质量控制的隔声量。 隔声构件,共振区越小越好。
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