基于粒子群優(yōu)化的有源噪聲控制方法研究.pdf

1、噪聲污染作為亟待解決的環(huán)境問題嚴重影響著人們生產(chǎn)生活的各個方面，并且已經(jīng)成為制約社會經(jīng)濟發(fā)展的突出問題。相較于常規(guī)噪聲控制技術，有源噪聲控制技術因其在低頻段噪聲中的控制優(yōu)勢而得到廣泛地應用。經(jīng)典的有源噪聲控制方法需要預先估計次級聲通道的模型，這不但增加了控制系統(tǒng)的復雜度，而且還影響著系統(tǒng)的穩(wěn)定性?；诹Ｗ尤簝?yōu)化算法的有源噪聲控制方法雖然能夠避免對于次級聲通道的預先估計，但其全局收斂速度和全局優(yōu)化精度仍有待進一步提升。
　　為改善基

2、于粒子群算法的有源噪聲控制系統(tǒng)的性能，本文提出了一種改進型粒子群算法，并重點圍繞基于改進型粒子群算法的有源噪聲控制方法開展研究工作。首先闡述了有源噪聲控制技術的理論基礎，包括聲學理論、自適應濾波器理論以及有源噪聲控制系統(tǒng)理論，并結合實際給出了有源噪聲控制系統(tǒng)的設計方案。
　　其次，對經(jīng)典有源噪聲控制算法進行了探討，分析了經(jīng)典算法需要預先估計次級聲通道模型的原因，介紹了經(jīng)典算法的基本原理及收斂條件，并在此基礎上給出了幾種改進的經(jīng)典有

3、源噪聲控制算法，相應的仿真結果驗證了對于經(jīng)典有源噪聲控制算法的理論分析，同時也說明了經(jīng)典算法存在應變能力不足的缺點。
　　然后，在對基本粒子群算法相關性能進行分析的基礎上提出了一種改進型粒子群算法，該算法在三個方面作了改進，包括動態(tài)改變慣性權重、個體最優(yōu)均值替代個體最優(yōu)以及設定觸發(fā)條件應對聲通道突變?；诟倪M型粒子群算法設計了一種新的有源噪聲控制方法，分析了該方法的主要步驟及其與經(jīng)典有源噪聲控制方法的區(qū)別，通過仿真比較的結果說明了

4、該方法較基于現(xiàn)有粒子群算法的有源噪聲控制方法具有更快的全局收斂速度及更高的全局優(yōu)化精度，同時該方法的應變能力也優(yōu)于經(jīng)典有源噪聲控制方法及基于現(xiàn)有粒子群算法的有源噪聲方法。
　　最后，利用音頻接口等相關設備搭建了實驗平臺，完成了初級噪聲的時頻域分析，并設計了相應的實驗方案。在次級聲通道離線建模實驗中，最小均方算法較為準確地估計了次級聲通道的模型；在對消實驗中，改進型粒子群算法和經(jīng)典有源噪聲控制算法都取得了良好的降噪效果且改進型粒子群