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基于卡尔曼滤波的无次级通道建模ANC算法研究

作　者: 陈粲
导　师: 魏国
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 仪器科学与技术
关键词: 主动噪声控制（ANC） Kalman滤波次级通道建模状态空间
分类号: TB535
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 11次
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内容摘要

随着社会的进步，噪声污染问题日益加剧，尤其是产生于旋转设备或具有往复运动装置的低频噪声。近十多年，针对低频噪声抵消的主动噪声控制（Active Noise Control，ANC）技术逐渐成为噪声控制领域的研究热点。然而目前绝大多数ANC算法都是滤波类算法，需要对ANC控制器输出和消噪点之间的次级通道进行在线或离线辨识。次级通道辨识不仅会引入辅助噪声减小降噪量，还会因辨识误差导致控制系统性能恶化。针对以上问题，本文提出一种基于Kalman滤波的无次级通道建模ANC算法——模型误差补偿Kalman滤波算法（Model Error Compensatory KalmanFilter，MECKF）。首先，在状态空间描述无次级通道建模ANC控制器权值的估计问题，将主通道波动归入ANC控制器的权值估计误差中，通过剩余噪声序列导出权值估计的Kalman滤波递推过程。然后，根据声场特性和随机论假设，对模型做等价转化，将次级通道的波动归入量测矩阵，利用已知数据调节Kalman增益补偿未知次级通道的影响。最后，在本文所定义的状态空间模型下，给出了简单有效的系统噪声和量测噪声统计特性估计方法，降低了系统复杂度，提高了算法收敛速度，保证了算法实时性。仿真实验证明本算法对单频和宽带原始噪声均可收敛，消噪效果理想，并可以稳定地工作在平稳和非平稳环境。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-13
  1.1 课题背景及研究的目的和意义  8
  1.2 主动噪声控制技术研究现状  8-11
  1.3 本文的研究内容  11-13
第2章自适应主动噪声控制原理与算法  13-33
  2.1 引言  13
  2.2 无次级通道建模 ANC 系统  13-16
  2.3 无次级通道建模 ANC 算法  16-24
  2.4 RLS 算法  24-26
  2.5 Kalman 滤波器  26-31
  2.6 LMS、RLS 和 Kalman 滤波算法的比较  31-32
  2.7 本章小结  32-33
第3章基于卡尔曼滤波的无次级通道建模 ANC 算法实现  33-62
  3.1 引言  33
  3.2 系统的状态空间描述  33-36
  3.3 Kalman 滤波权值估计原理  36-41
  3.4 无次级通道建模 ANC 算法实现  41-45
  3.5 系统噪声统计特性的确定  45-47
  3.6 MECKF 算法小节  47-49
  3.7 算法性能分析  49-61
  3.8 本章小结  61-62
第4章仿真实验与结果分析  62-81
  4.1 引言  62
  4.2 单频 ANC 系统仿真实验  62-69
  4.3 宽带 ANC 系统 I 仿真实验  69-73
  4.4 宽带 ANC 系统 II 仿真实验  73-76
  4.5 算法参数特性实验  76-80
  4.6 本章小结  80-81
结论  81-83
参考文献  83-88
攻读硕士学位期间发表的学术论文  88-90
致谢  90

基于卡尔曼滤波的无次级通道建模ANC算法研究

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