一、次级通道模型误差下滤波X型最小均方差算法性能的分析（论文文献综述）
张迎兵[1]（2021）在《簇绒地毯织机双通道自适应有源噪声控制策略研究》文中指出世界各国在高端纺织装备领域的竞争日益激烈,人们对其噪声问题尤为重视,均把高端纺织装备的噪声情况作为设备是否达标的重要参考。然而,传统的降噪措施仅可有效降低中、高频段的噪声,无法真正消除高端纺织装备中存在的强烈低频噪声。目前,能够有效降低低频噪声的技术为有源噪声控制技术。本课题以高端纺织装备中的簇绒地毯织机为研究对象,采用双通道自适应有源噪声控制方法,进行了簇绒地毯织机噪声控制的研究。首先,分析了簇绒地毯织机构造和工作原理,对簇绒地毯织机运行过程中各部件的噪声情况进行了分析。通过东华测试信号采集系统,采集了簇绒地毯织机的噪声信号,并分析得到了其噪声信号的时频图、频谱图等噪声特性,明确了簇绒地毯织机噪声在各个频段的分布情况,为簇绒地毯织机的有源降噪提供了理论基础。然后,结合有源噪声控制原理,分析了簇绒地毯织机有源噪声控制系统的结构。建立了基于Fx LMS算法的簇绒地毯织机前馈双通道有源降噪系统模型,详细推导了簇绒地毯织机双通道自适应有源噪声控制算法。研究了簇绒地毯织机次级通路辨识方法,分析了次级通路传递函数的辨识误差。采用双传声器法进行了簇绒地毯织机次级通路离线辨识实验,编写了次级通路辨识程序,最终得到的次级通路传递函数估计值的均方误差较小,可满足簇绒地毯织机有源降噪系统的需求。接着,进行了簇绒地毯织机前馈双通道自适应有源噪声控制仿真研究。采用控制变量的方法,分别讨论了算法中的收敛因子和自适应滤波器长度对簇绒地毯织机双通道有源降噪系统的收敛速度、稳定性和降噪量的影响规律。仿真结果表明,通过选取合理的自适应滤波器阶数和收敛因子,能够兼顾控制系统的稳定性与收敛速率,取得良好的降噪效果。最后,进行了簇绒地毯织机双通道有源降噪实验研究。应用双通道Fx LMS算法,设计了基于Lab VIEW控制程序的簇绒地毯织机双通道自适应有源噪声控制系统。搭建了簇绒地毯织机双通道有源噪声控制平台,可进行实时的噪声控制,在一定的空间区域范围内,能够取得良好的降噪效果。
姜彦吉[2]（2020）在《非线性组合结构主动噪声控制方法研究》文中进行了进一步梳理主动噪声控制是针对低频噪声常用且有效的降噪手段,工程中噪声源辐射的强声学量声波在传播过程中会产生信号畸变,并激发高次谐波,不同的声场特性和降噪系统结构也会给声传输通道引入未知非线性因素干扰,严重影响主动噪声控制系统的降噪性能。针对这一问题,采用理论推导,信号模拟,室内降噪实验结合的方法,在分析噪声的畸变传播及系统非线性传播通道特性基础上,设计了基于线性平均控制及非线性函数扩展组合的主动噪声控制模型结构,并完善了降噪系统中对次级传播通路的建模分析,最后提出跟踪误差的自适应变步长迭代算法,完成系统的控制系数更新,提升系统降噪性能。本文将噪声源参考信号经正交三角函数扩展到高维空间作为降噪系统新的前馈输入,以增强降噪控制器对噪声源信号畸变特性的非线性表达,同时建立噪声源信号与声传播通道激发的高次谐波和不同频率声波相互作用引起的和频及差频声波的映射关系,以控制降噪过程中的非线性因素影响。并将FIR线性平均控制器与之结合构建非线性组合型结构前馈主动噪声控制模型。经对比分析,正交三角函数扩展结构的表达模式较其他正交函数和多项式的扩展结构具有更优的降噪性能。对于经典的白噪声信号发生器激励次级通路建模的同时带来降噪系统误差增项问题,采用误差跟踪的约束方式调整白噪声输出功率,并建立误差传递通道的修正控制以削弱发生器及系统固有结构对降噪性能的影响,满足了对信号传递通道高精度建模的需求。为平衡整个降噪系统收敛速度与稳态性能间的矛盾,选择双曲正切函数作为残余误差噪声信号与系统迭代步长之间预期理想的映射函数,并分析函数系数因子影响比重关系,建立降噪系统的自适应步长控制系数更新算法。将构建的组合型结构主动噪声控制系统对有界空间中局部静区进行降噪实验,采集空压机、球磨机等多种工程噪声为目标对象,模拟现场强声学量噪声环境,系统取得了有效的低频能量控制,对激发的高阶谐波也有明显衰减,对于500Hz以下噪声信号降噪性能较为稳定,对有界空间中信号传播通道有良好辨识能力,验证了基于组合型结构的主动噪声控制方法的降噪结论。该论文有图79幅,表12个,参考文献168篇。
曹洲[3]（2020）在《自适应主动降噪算法的研究与实现》文中提出噪声污染干扰人们的正常工作学习和生活作息,是一个十分值得关注的问题。长期暴露在强噪声下对人的生理和心理健康都有很大的伤害。噪声充斥着人们生产生活的方方面面,无论是在地铁汽车飞机等交通工具,还是工作生活,噪声都随处可见。随着我国经济的迅速发展和人民生活水平的提高,人们对生活质量和环境的要求也越来越高,对降噪要求也相应提高,主动降噪技术越发受到人们关注。本文对主动降噪的自适应算法进行研究,旨在寻找成本低廉、易于实现、应用广泛的自适应主动降噪算法,对算法进行优化设计,以此设计一套单通道的主动降噪系统,并最终在FPGA上进行实现。本文的主要内容为:1.介绍自适应主动降噪的相关理论基础,对噪声相消的降噪原理进行了阐述,给出主动降噪的基础结构和算法、维纳滤波器、LMS算法和FxLMS算法的推导过程,对系统规模、信噪比（S/N）、特征值比（EVR）和噪声的波形形状对主动降噪系统性能的影响进行了仿真与讨论。2.分析次级通道的建立对主动控制算法的影响,对各种次级通道建立算法进行对比研究,分析算法的性能,并选择合适的建模算法,以此设计主动降噪系统。对基础FxLMS算法进行仿真分析,探讨收敛步长、系统阶数、噪声频率、多频噪声等因素对主动降噪系统性能的影响。最后对FxLMS算法进行了改进,在系统阶数不变的情况下,提高了其在多频率叠加噪声的降噪性能。3.搭建基于NI的嵌入式控制数据采集系统Compact RIO的实验平台。先对降噪环境选取,实验环境搭建,硬件设备的排布等问题进行解决,基于Lab VIEW编程设计FxLMS算法的主动控制系统,及相应的Lab VIEW控制前面板,通过初步实现的原型系统,对各个频率的正弦噪声进行降噪,分析其实验结果,最终了解主动降噪系统的可实现性、复杂度、降噪程度等系统综合性能。4.根据Compact RIO平台的实验结果,评估主动降噪系统基于FPGA实现的可行性,并参照原型设计,对主动降噪系统的硬件进行选型,解决硬件之间的适配问题,利用verilog HDL代码编写相应的模块,进行模块例化,将改进FxLMS算法主动降噪算法流水线型等优化设计,并且核心代码在Modelsim进行功能仿真,最终设计一套主动降噪系统,将该主动降噪系统在FPGA上进行实现,研究其实验结果。
向娜[4]（2019）在《基于色散的法布里—珀罗传感器超高速解调方法研究》文中提出法布里-珀罗（Fabry-Perot,F-P）干涉型传感器拥有高分辨率、高灵敏度、耐高温、抗腐蚀、抗电磁干扰等优点。且相较于传统的光纤布拉格光栅,F-P的体型更短（μm级）,能实现更精确的点测量,特别适合对传感器体积要求小且集成化要求高的领域,如机械故障监测中狭窄的齿轮的齿根应力分布或发动机叶片的孔边应力测量。但在这些动态检测场景下,往往要求F-P传感阵列解调方法具有更高的解调速率,现有的强度解调法解调精度低,范围小且无法实现级联;相位解调法受限于扫描器件的扫描速度,难以实现高速光谱获取。本文基于色散效应,将F-P光谱信息映射到时域,并利用光梳状滤波器的波长选择性将时域信息还原为光谱,结合光时域反射（Optical time domain reflection,OTDR）,完成F-P光谱超高速采集,进而实现F-P阵列超高速解调。主要研究内容如下:（1）研究基于色散的超高速光谱域-时域映射方法。推导F-P内部的干涉原理以及其传感机理并对不同情况光谱进行仿真。分析F-P串连复用光谱混叠过程并仿真。建立光谱域-时域映射模型,研究高速OTDR解调关键技术,研究光纤的色散效应,实现超高速波长域-时域映射,分析光梳状滤波器的特性并以其为基准实现时域-光谱域还原。（2）设计并实现基于色散的F-P传感器超高速解调。对该解调方法的核心元器件进行选型与检测,分析方法的解调过程。构建并设计本方法可实现的三种复用方式（时分复用、频分复用、时分+频分混合复用）并研究不同复用方式下的映射光谱、研究级联式F-P传感器中各个F-P位置解调和光谱信息还原。研究高精度F-P腔长解调算法,在已有的最小均方差法上进行优化,提出基于峰值检测法+最小均方差+二分法的F-P腔长解调算法,并与其它已有算法进行对比,验证算法对腔长解调精度和解调速度的提升。（3）基于色散的F-P传感器超高速解调方法的实验测试与应用。制作F-P传感器阵列,设计不同复用情况下的静态稳定性实验和应变实验验证方法稳定性和解调精度,并将该方法应用在动态旋转的机械齿轮中,测量齿轮啮合过程中齿轮齿根部各点应变,验证该方法进行高速点测量的能力。
丁福臣[5]（2019）在《车内噪声主动控制系统的研究及应用》文中研究表明随着人们对汽车乘坐舒适性要求的不断提高,汽车内部噪声已经成为现代汽车业发展过程中的一个重要问题。传统的被动降噪如吸声、消声等方式针对高频噪声有较好的抑制效果,但对低频噪声的控制很不理想。又因为汽车内部噪声集中在低频范围,因此我们采用拥有对低频噪声良好控制作用的车内主动噪声控制技术。但目前国内对车内主动噪声控制（Active Noise Control,ANC）系统的研究一般都停留在仿真实验阶段,对一些算法的改进存在较多的不确定参数,在实际应用中不易实现。为此本课题重点研究ANC系统的控制结构与算法,针对算法的收敛速度与稳态误差之间存在的相互制约的问题,将提出一种有效的变步长算法并对其进行仿真验证,最后进行实际实验。最小均方算法（Least Mean Square,LMS）的次级噪声直接与初级噪声相叠加后被误差传感器所获取,没有考虑次级通路对系统的影响。但在实际应用中,次级噪声不能直接被误差传感器所获取,要经过次级声通路后再与初级噪声相干涉,这时初级噪声与次级噪声的相位不能很好的对应,严重影响了实际的降噪效果。针对这个问题,将对滤波-x最小均方算法（Filterd-x Least Mean Square,FXLMS）FXLMS算法进行深入研究,相比于LMS算法FXLMS算法将重点考虑次级通路的影响,并采用离线辨识的方法对次级声通路进行辨识,消除次级通路对ANC系统的影响,提高ANC系统在实际应用中的降噪效果。单通道ANC系统的降噪范围有限,不适合用于三维空间的噪声抑制,然而汽车内部类似于一个封闭三维空间,为此本课题将采用多通道控制算法,为了简化算法的计算量,提高ANC系统对噪声的追踪能力,对多通道控制算法进行优化,提出1?2?2的两通道控制算法,有效减小算法的计算量。针对系统的固定步长自适应算法存在收敛速度快,稳态误差大,稳态误差小,收敛速度慢的问题,本文将提出一种基于反正切函数的变步长NFXLMS算法,并引入了迭代次数与步长的函数关系对其进行了优化。经过仿真分析,本文提出的变步长NFXLMS算法相比于传统的FXLMS算法有更快的收敛速度并且有了较低的稳态失调量。最后将本文提出的算法与相关算法应用在多通道ANC系统中,针对汽车噪声进行实际实验,相比于固定步长的算法,本文提出的变步长算法让系统收敛的更快同时有更好的降噪效果。
马逊军[6]（2018）在《主减速器引起的直升机舱内宽频噪声主动控制方法研究》文中指出多年来,直升机舱内噪声始终是一个令人困扰的问题。在直升机飞行过程中,整个动力传动系统均向直升机机舱内部辐射及传递噪声,使驾乘人员始终处于复杂且恶劣的噪声环境之中,不仅危害驾乘人员的身体健康,影响工作效率,其诱发的结构振动与声疲劳还可能会危及直升机的飞行安全。所以,降低直升机的舱内噪声水平已成为直升机研制工作中最为关键的技术问题之一。通过主动结构声振控制技术抑制主减速器引起的舱内噪声,是实现这一目标行之有效的方式。而智能材料和控制算法的发展逐渐使舱内宽频噪声控制成为可能。本文以减速器齿轮啮合引起的直升机舱内宽频噪声主动控制问题为工程背景,从以振治声的观点进行降噪设计,围绕主动撑杆在主动结构声振控制系统中的应用问题,开展相关研究,包括:主动控制律研究、声振系统动力学建模、主动结构声振控制仿真与试验验证等。主要研究工作包括以下几部分:（1）针对主减速器引起的直升机舱内宽频噪声问题,分析了前馈自适应控制算法难以实现宽频控制的具体原因。在此基础上,提出了主动结构声振控制混合控制算法。该算法通过滤波最小均方算法对基频噪声成分进行有效抑制,而通过专门设计的离散预测滑模反馈控制器对其它较强的宽频噪声成分进行控制,从而达到多频/宽频控制目标。（2）基于直升机声振系统状态空间模型和输入输出模型,设计了离散预测滑模反馈控制器。设计过程首先考虑了控制器的鲁棒性和响应速度,采用了符合这两点要求的离散滑模控制方法,设计了等效滑模控制器。为了提高控制器的复杂信号跟踪能力,在此基础上引入了复杂信号跟踪能力较强的预测控制方法,通过预测模型和滚动优化得到局部最优控制量,并削弱了滑模控制引起的抖振现象。同时,分析了反馈控制器的稳定性、鲁棒性及其多频信号跟踪能力。针对常规滑模控制无法直接用于非最小相位系统的问题,给出了将所设计反馈控制器应用于非最小相位系统控制的方法。（3）根据混合控制算法的基本构架及控制目标,提出了直升机舱内宽频噪声主动控制系统总体方案。以直-11直升机作为仿真和试验控制对象平台,设计了该型直升机模型及相应的减速器和智能撑杆系统。建立了安装有压电作动器的减速器撑杆动力学模型,以及安装有减速器撑杆的模拟机舱声振动力学模型,最终结合结构有限元和声学有限元法,获得了舱内声场分布规律,以及各个激励点到目标振动点或外部声场处的振动/声学传递函数,为主动结构声振控制算法仿真和试验研究提供了支撑。（4）为了验证所提出混合控制律的宽频噪声控制有效性及稳定性,进行了较为全面的算法仿真验证研究。首先进行了振动反馈的宽频控制仿真,分析了该控制策略情况下的控制特点,考察了各主要控制参数对控制效果的影响。进一步,开展了不同状态下以噪声信号作为反馈的仿真研究,以验证算法的宽频控制有效性。仿真结果表明:多种状态下基频噪声可降低30 d B以上,最大可达118 d B;宽频噪声最多可降低约17.5 d B;与振动反馈的控制效果相比,以噪声信号作为反馈的宽频降噪效果更佳。（5）基于直升机舱内宽频噪声主动控制系统总体方案,完成了试验系统的软硬件开发。基于该试验系统,针对主动结构声振控制算法完成了多种典型状态下的宽频噪声控制试验研究,验证了该试验系统的宽频噪声控制有效性。试验结果表明:多种状态下基频噪声可降低15 d B以上,最大可达31 d B;宽频噪声最多可降低约8 d B。对比分析了分别以振动信号和以噪声信号作为反馈的噪声主动控制试验效果,总结出减速器引起的舱内噪声主动控制规律,为深入研究直升机振动与噪声耦合特性提供了指导,并提出了改善控制效果的针对性措施。（6）针对直升机结构振动抑制的需求,将所提出的混合控制律引入直升机结构响应主动控制系统,以验证其可行性和有效性。以一个简化的直升机有限元模型为对象进行了混合控制律仿真,并与并联结构滤波最小均方算法在几种典型状态下进行了控制效果对比,结果表明所设计的混合控制律能同时抑制主通过频率振动和谐波分量,且具有更快的收敛速度和更强的稳定性。进一步,综合考虑直升机实际减振需求,针对自由-自由弹性梁结构的谐波响应开展了不同状态下的振动主动控制试验研究,以验证算法的宽频控制有效性和稳定性,取得了满意的控制效果。本文研究成果将为我国直升机舱内主动降噪系统的研制提供重要的理论分析基础和试验依据。
杨捷[7]（2018）在《针对电音噪声的有源隔声窗研究》文中认为生活中,像广场舞音乐这样的电音噪声对临街住户的生活和健康产生了很大影响。目前对室外电音噪声的控制主要是禁止产生噪声的活动,但这样的方式是缺乏现实性的,会给人们的社会活动造成很大的干扰。噪声主要是从窗户进入室内,有学者从无源噪声控制的角度研究隔声窗的吸声材料和物理结构,但对低频噪声的降噪效果不明显。为解决这一问题,本文在交错式隔声窗中引入有源噪声控制系统,研究了有源隔声窗针对电音噪声的控制方法及效果。本文首先针对电音噪声的特点建立了简化的有源隔声窗声场模型。通过对室外电音噪声测量和分析,运用一维管道声波理论,提出将三维声波简化为平面声波并求得隔声窗内的截止频率1143.2Hz。当电音噪声频率小于导管截止频率时,即可以将电音噪声声波看作为正入射的平面波,在隔声中传播的声波看作沿Z轴传播的平面波。此时采用有源噪声控制所受到的干扰最小、效果最好。随后对有源隔声窗的控制系统进行了设计和仿真。本文选择了单通道前馈控制系统作为控制方式,自适应算法为FxLMS算法。通过Matlab仿真,该系统对200Hz的正弦波加随机噪声的混合噪声起到了降噪效果;并对比分析了不同的滤波器长度、收敛系数、初级声源频率对算法性能的影响。最后搭建针对电音噪声的有源隔声窗物理实验平台,完成了控制系统硬件设计和软件设计,选用DSP芯片作为有源控制系统控制器,采用C语言进行软件设计。通过有源隔声窗噪声控制实验,在实际环境中对电音噪声能达到7.7dB的平均降噪量。然后分别对参考传感器和初级声源距离对降噪量的影响、误差传感器与次级声源距离对降噪量的影响进行实验验证,发现当参考传感器逐渐远离进风口的时候,降噪量越来越大,之后再加大参考传感器到初级声源的距离,系统降噪声压值逐渐降低;误差传感器到次级声源距离的逐渐变大,有源隔声窗对电音噪声的降噪值逐渐减少。
张丽[8]（2018）在《自适应有源噪声控制算法研究》文中研究说明与被动降噪技术相比,有源降噪技术对低频噪声具有较好的控制效果。为使控制系统具有更好的降噪性能,文章对前馈式有源噪声控制算法中的噪声控制环节和次级通道建模环节进行深入研究。首先,本文对次级通道建模方式进行分析,针对前馈式有源噪声控制系统中次级通道在线建模精度低、建模信号与控制信号相互影响的问题,提出一种基于梯度下降的次级通道在线建模有源噪声控制算法。在建模收敛因子调整过程中引入梯度下降方法,设置检测阈值,当步长达到阈值,对收敛因子采取梯度变化,以提高建模精度;利用主动控制环节与建模环节的误差能量比,分别调节两个环节的收敛因子,根据建模收敛因子变化来调节主动控制收敛因子大小,进一步减小了二者的相互干扰。其次,针对噪声控制环节,在分析归一化LMS算法和变步长LMS算法的基础上,就噪声信号能量变化较大的情况,本文提出了一种基于变步长的NLMS有源噪声控制算法（FX-VSSNLMS算法）,该算法将输入信号的平方欧式范数对变化的收敛因子进行归一化。改进算法在输入信号能量变大时,自动选择小步长值,可以很好避免算法发散现象,当输入信号能量变小时,选择较大步长值,以提高收敛速度。改进算法采用“变步长”思想代替FXNLMS中初始固定步长值,解决了因初始值选择不当导致降噪效果差的问题。算法综合了“归一化”与“变步长”的优势,不仅具有较好降噪效果,同时也具有较强的鲁棒性。最后,针对不同噪声背景,对两种改进算法进行有源噪声控制仿真实验。通过与改进前算法进行对比分析,体现改进算法在噪声控制方面的改善。
张聪燕[9]（2017）在《基于多通道有源噪声控制算法的研究及应用》文中进行了进一步梳理噪声污染是生活中一种常见现象,高频刺耳的持续噪声会损坏听觉系统,低频持续的噪声会影响神经系统,导致工作无法集中注意力,生活质量下降。传统减弱噪声的方式是采用吸音材料阻隔噪声进入人耳,但是对于低频噪声而言,这种方法效果甚微。因此采用主动噪声控制进行低频噪声消除,它是一种结合声学,自适应滤波,数字信号处理等学科的新型降噪技术。相比于采取隔绝噪音的传统被动式方法,主动噪声控制系统以其良好的自适应能力,较低的成本,适用环境的多样性等优点成为噪音消除的主要研究方向。多通道主动噪声控制算法是由单通道算法演变而来,适用于三维环境的噪音消除。由于立体空间中噪声情况的复杂性,需要使用多路麦克风及扬声器进行立体空间噪音信号的采集以及抵消。从而引起较高的运算量,影响自适应滤波器的实时性。因此本文以多通道场景为应用基础,研究多种主动噪声控制算法。针对多通道算法运算量大,收敛速度较慢的问题进行分析及研究。为了提高算法收敛速度,分析步长收敛因子的取值范围,稳态性质及瞬态性质。以最小均方误差算法（LMS）作为研究重点,详细分析参数对于算法性能的影响。为提高有源噪声控制的降噪量,不能一直研究最理想的状态而应该考虑实际环境中遇到的信号延迟问题,从而进行滤波最小均方误差算法的研究。通过次级系统辨识方法,解决次级通道声延迟问题造成的相位失调。由于多通道降噪算法,对处理器的运算能力以及算法收敛性具有较高要求,提出了改进的滤波最小均方误差算法（FXLMS）结构,降低了运算量。对次级通道进行离线辨识,将估计参数应用于改进FXLMS算法,进行双通道主动噪声控制系统仿真验证。基于最小均方误差算法的研究理论,针对仿射投影算法原理及性能进行深入研究并提出相应的改进方法。仿射投影算法是一种信号重用算法,与其他传统的自适应滤波算法相比具有良好的收敛速度。影响算法性能的因素有两个,分别是步长因子和投影长度。在本文中,我们提出了一种新的可变步长仿射投影算法（VSS-APA）。它根据一定的规则动态地改变步长,从而可以获得更小的稳态误差和更快的收敛速度。仿真结果可以证明其性能优于传统的仿射投影算法,并且在主动噪声控制（ANC）应用中,新算法可以得到很好的结果。
刘小雨[10]（2017）在《基于相位补偿的主动隔振器前馈控制器设计》文中研究指明主动隔振器是超精密测量仪器正常运行的重要保障,隔振器通过衰减来自地基的振动保证工作台的稳定。主动隔振器抑制的地基振动具有频带宽、幅值小、振源复杂等特点,因此要求主动隔振器起始隔振频率低,中高频衰减能力强。在主动隔振器中,一般采用前馈与反馈结合的控制方式,其中反馈控制主要是抑制谐振峰,前馈控制能降低隔振器起始隔振频率,增加中高频衰减能力。所以本文旨在设计性能优越的前馈控制器来降低隔振器起始隔振频率,增加中高频衰减能力。本文以空气弹簧主动隔振器为研究对象,建立主动隔振器初级通道动力学模型和次级通道动力学模型并通过开环辨识实验确定模型中的刚度系数、阻尼系数、电机增益和时间常数,通过比较理论模型频率响应曲线和辨识模型频率响应曲线发现它们吻合度很高进而验证了理论建模和参数辨识的正确性。由于相位偏移将会对PI前馈控制器的性能产生影响,本文在此基础上分析了前馈控制通道中各环节的相位情况并利用零极点配置法对存在的相位偏移进行补偿。由于PI前馈控制器参数为隔振器的特征参数并且在实际情况中无法通过理论建模的方式来获得隔振器精确的特征参数,因此本文在已知前馈控制器结构的基础上利用滤波x-LMS控制算法来设计前馈控制器,使得设计的前馈控制器具有自整定参数的能力。最后从时域和频域两方面仿真验证了所设计前馈控制器的有效性。在完成了前馈控制通道相位补偿和前馈控制器设计后,对研究对象进行了全面的性能测试,测试结果表明:对前馈控制通道中存在的相位偏移进行补偿后,采用自适应PI前馈控制器能使主动隔振器在10Hz频率处衰减率接近-40dB,最大衰减率接近-48dB。测试结果从时域和频域两个方面验证了本文所设计前馈控制器的有效性。
二、次级通道模型误差下滤波X型最小均方差算法性能的分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、次级通道模型误差下滤波X型最小均方差算法性能的分析（论文提纲范文）
（1）簇绒地毯织机双通道自适应有源噪声控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景及研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 有源噪声控制技术国内外研究现状 |
| 1.3.2 自适应有源噪声控制算法国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 簇绒地毯织机工作原理及噪声特性 |
| 2.1 簇绒地毯织机工作原理及噪声机理 |
| 2.1.1 簇绒地毯织机工作原理 |
| 2.1.2 簇绒地毯织机噪声机理 |
| 2.2 簇绒地毯织机噪声特性 |
| 2.2.1 噪声的声学特征 |
| 2.2.2 簇绒地毯织机噪声信号采集 |
| 2.2.3 簇绒地毯织机噪声信号分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 簇绒地毯织机双通道有源噪声控制方法 |
| 3.1 簇绒地毯织机有源降噪系统结构分析 |
| 3.1.1 前馈结构与反馈结构 |
| 3.1.2 单通道结构与多通道结构 |
| 3.2 簇绒地毯织机双通道有源降噪系统建模 |
| 3.2.1 自适应滤波原理 |
| 3.2.2 双通道有源降噪系统模型建立 |
| 3.2.3 双通道Fx LMS算法推导 |
| 3.3 次级通路辨识 |
| 3.3.1 辨识滤波器的类型选择 |
| 3.3.2 次级通路辨识误差分析 |
| 3.3.3 双传声器法次级通路离线辨识 |
| 3.4 簇绒地毯织机双通道有源降噪仿真 |
| 3.4.1 收敛因子对降噪效果的影响 |
| 3.4.2 滤波器阶数对降噪效果的影响 |
| 3.4.3 仿真降噪结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 簇绒地毯织机双通道有源降噪实验 |
| 4.1 簇绒地毯织机有源降噪系统平台搭建 |
| 4.1.1 系统硬件平台介绍 |
| 4.1.2 系统硬件选型 |
| 4.2 簇绒地毯织机有源降噪系统程序设计 |
| 4.2.1 虚拟仪器与Lab VIEW软件简介 |
| 4.2.2 信号采集模块的实现 |
| 4.2.3 自适应信号处理模块的实现 |
| 4.2.4 次级信号输出模块的实现 |
| 4.3 簇绒地毯织机有源降噪实验布置 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）非线性组合结构主动噪声控制方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 2 自适应主动噪声控制理论与方法 |
| 2.1 自适应主动噪声控制声场理论 |
| 2.2 自适应主动噪声控制系统理论 |
| 2.3 自适应主动噪声控制模型理论 |
| 2.4 主动噪声控制系统的非线性通路 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 主动噪声控制系统的非线性组合结构控制器模型 |
| 3.1 噪声信号特性分析 |
| 3.2 噪声信号的非线性映射关系 |
| 3.3 非线性扩展结构降噪控制模型 |
| 3.4 组合型结构主动噪声控制模型 |
| 3.5 组合型结构模型主动噪声控制效果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 主动噪声控制系统的非线性通路建模 |
| 4.1 白噪声法在线建模 |
| 4.2 基于误差分析的附加白噪声建模方法 |
| 4.3 非线性通路在线辨识仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 主动噪声控制系统的自适应变步长控制参数更新算法 |
| 5.1 控制步长的作用 |
| 5.2 常见的变步长控制参数更新算法 |
| 5.3 基于误差比对的系统变步长控制参数更新算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 有界空间中局部静区的主动噪声控制 |
| 6.1 主动噪声控制实验环境 |
| 6.2 主动噪声控制系统硬件实验平台 |
| 6.3 主动噪声控制系统软件实验环境 |
| 6.4 局部静区主动噪声控制实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论、创新点和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 查新结论 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）自适应主动降噪算法的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 自适应噪声主动控制技术研究现状 |
| 1.3 自适应控制算法的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 自适应主动降噪系统理论基础 |
| 2.1 噪声控制的机理 |
| 2.2 自适应滤波器原理与算法 |
| 2.2.1 维纳滤波器 |
| 2.2.2 LMS算法 |
| 2.2.3 FxLMS算法 |
| 2.2.4 FxLMS算法的性能分析 |
| 2.3 LMS算法系统性能的计算机仿真 |
| 2.3.1 特征值比(EVR)与信噪比(S/N)对系统性能的影响 |
| 2.3.2 噪声波形对主动降噪的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 FxLMS算法性能分析和改进 |
| 3.1 次级通道的建模算法 |
| 3.1.1 离线建模 |
| 3.1.2 在线建模 |
| 3.2 FxLMS主动降噪系统的仿真与性能分析 |
| 3.3 FxLMS主动降噪系统的优化改进 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于cRIO平台的原型验证 |
| 4.1 总体系统设计 |
| 4.2 原型验证系统 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 第5章 主动降噪系统在FPGA上的优化及实现 |
| 5.1 硬件系统设计 |
| 5.1.1 硬件系统整体方案 |
| 5.1.2 硬件外设部分 |
| 5.1.3 AD-DA模块与FPGA数据的编码转换 |
| 5.2 主动降噪在Modelsim的功能仿真 |
| 5.2.1 次级通道辨识的Modelsim仿真 |
| 5.2.2 LMS算法的流水线型设计 |
| 5.3 主动降噪系统的实现 |
| 5.4 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 指导老师对研究生学位论文的学术评语 |
| 答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
（4）基于色散的法布里—珀罗传感器超高速解调方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究目的与意义 |
| 1.3 相关领域国内外研究现状 |
| 1.3.1 F-P传感器解调研究现状 |
| 1.3.2 F-P传感器传感应用现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及组织结构 |
| 第2章 基于色散的超高速光谱域-时域转换方法研究 |
| 2.1 干涉原理 |
| 2.2 F-P传感机理与仿真 |
| 2.3 光谱域-时域映射模型建立 |
| 2.3.1 OTDR分析 |
| 2.3.2 色散推导及波长-时间映射 |
| 2.3.3 光梳状滤波器特性分析及时间-光谱映射 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于色散的F-P传感器超高速解调研究 |
| 3.1 超高速解调系统设计与构建 |
| 3.2 系统核心器件选型测试 |
| 3.2.1 色散元件选型及检测 |
| 3.2.2 光梳状滤波器选型及检测 |
| 3.2.3 电光调制器调制测试 |
| 3.3 基于色散的F-P传感器阵列超高速解调 |
| 3.3.1 传感器位置信息解调 |
| 3.3.2 传感器复用及光谱信息还原 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于色散的F-P传感器解调算法与实验验证 |
| 4.1 高精度高速腔长解调算法研究 |
| 4.1.1 几种F-P腔长解调算法及应用效果 |
| 4.1.2 基于峰值检测+最小均方差+二分法的F-P腔长解调算法 |
| 4.2 F-P传感器阵列制作 |
| 4.3 静态验证实验 |
| 4.3.1 稳定性实验 |
| 4.3.2 静态应变实验 |
| 4.4 动态齿轮齿根应变测试实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文与成果 |
（5）车内噪声主动控制系统的研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 车内ANC系统的发展现状 |
| 1.2.1 国外研究发展现状 |
| 1.2.2 国内研究发展 |
| 1.2.3 目前车内ANC系统存在的问题 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第2章 车内噪声主动控制系统结构 |
| 2.1 主动噪声控制原理 |
| 2.2 前馈ANC系统结构 |
| 2.3 反馈ANC系统结构 |
| 2.4 混合ANC结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 车内噪声主动控制算法及改进 |
| 3.1 自适应滤波算法 |
| 3.1.1 滤波-X最小均方算法 |
| 3.1.2 FXLMS算法性能分析 |
| 3.2 次级通路建模 |
| 3.2.1 在线次级通路建模 |
| 3.2.2 离线次级通路建模 |
| 3.3 多通道控制算法 |
| 3.3.1 多通道FXLMS算法 |
| 3.3.2 多通道FXLMS算法仿真 |
| 3.4 改进的NFXLMS算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 车内ANC系统的设计与实验 |
| 4.1 车内ANC实验系统 |
| 4.1.1 实验环境的搭建 |
| 4.1.2 硬件设计 |
| 4.1.3 算法软件设计 |
| 4.2 车内噪声主动控制实验效果 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（6）主减速器引起的直升机舱内宽频噪声主动控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究发展综述 |
| 1.2.1 直升机舱内噪声主动控制技术与分类 |
| 1.2.2 ASC技术研究现状 |
| 1.2.3 ASAC技术研究现状 |
| 1.3 主动控制律研究现状 |
| 1.3.1 提高收敛速度 |
| 1.3.2 降低计算量 |
| 1.3.3 增强宽频控制能力 |
| 1.4 本文研究思路及主要内容 |
| 第二章 直升机主动结构声振控制律研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 自适应滤波算法 |
| 2.2.1 最小均方算法 |
| 2.2.2 滤波最小均方算法 |
| 2.2.3 滤波最小均方算法宽频控制特性分析 |
| 2.3 前馈-反馈混合控制律 |
| 2.3.1 基于滤波最小均方算法的混合控制律 |
| 2.3.2 混合控制性能分析 |
| 2.4 滑模预测反馈控制器设计 |
| 2.5 基于输入输出模型的反馈控制器 |
| 2.6 适用于非最小相位系统的反馈控制器设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 安装有主减撑杆的机舱声振动力学建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 主动结构声振控制系统总体方案 |
| 3.3 主动结构声振控制系统模型设计 |
| 3.3.1 减速器 |
| 3.3.2 智能撑杆 |
| 3.3.3 机身 |
| 3.3.4 试验台 |
| 3.3.5 总装配图 |
| 3.4 安装有压电作动器的减速器撑杆动力学模型 |
| 3.4.1 压电元件驱动方程 |
| 3.4.2 纵向建模 |
| 3.4.3 横向建模 |
| 3.5 安装有减速器撑杆的模拟机舱声振动力学模型 |
| 3.5.1 机体结构模态分析 |
| 3.5.2 机舱内空腔声场声学模态分析 |
| 3.6 机体声振耦合系统声学响应分析 |
| 3.6.1 边界条件的确定 |
| 3.6.2 声学响应结果分析 |
| 3.6.3 振动/噪声传递函数 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 直升机舱内宽频噪声控制仿真研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 振动反馈的主动结构声振控制仿真 |
| 4.2.1 振动反馈,单杆单入单出 |
| 4.2.2 振动反馈,单杆三入三出 |
| 4.3 噪声反馈的主动结构声振控制仿真 |
| 4.3.1 噪声反馈,单杆单入单出 |
| 4.3.2 噪声反馈,单杆三入三出 |
| 4.3.3 噪声反馈,三杆三入三出 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 直升机舱内宽频噪声控制试验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 直升机舱内宽频噪声控制试验系统 |
| 5.2.1 试验系统方案 |
| 5.2.2 机体模型试验系统 |
| 5.2.3 测控系统硬件 |
| 5.2.4 试验系统 |
| 5.3 系统辨识 |
| 5.4 主动结构声振控制试验与分析 |
| 5.4.1 振动反馈,单杆试验 |
| 5.4.2 振动反馈,三杆试验 |
| 5.4.3 噪声反馈,单杆实验 |
| 5.4.4 噪声反馈,三杆试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 运用混合控制律的直升机结构响应主动控制仿真与试验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 混合控制算法低频振动控制仿真 |
| 6.2.1 双频简谐外扰控制仿真 |
| 6.2.2 带噪声的双频外扰控制仿真 |
| 6.2.3 幅频变化的外扰控制仿真 |
| 6.2.4 次级通道变化的控制仿真 |
| 6.3 混合控制算法低频振动控制试验 |
| 6.3.1 试验方案设计 |
| 6.3.2 试验硬件 |
| 6.3.3 弹性梁结构响应主动控制试验结果与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（7）针对电音噪声的有源隔声窗研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 有源隔声窗国内外研究历史及现状 |
| 1.2.1 有源噪声控制的研究历史及现状 |
| 1.2.2 隔声窗的研究历史及现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 针对电音噪声的有源隔声窗声场模型 |
| 2.1 室外电音噪声测量和分析 |
| 2.1.1 室外电音噪声测量 |
| 2.1.2 环境噪声评价标准 |
| 2.1.3 电音噪声测量结果分析 |
| 2.2 有源隔声窗声场模型 |
| 2.2.1 声场理论 |
| 2.2.2 管道声波理论 |
| 2.2.3 有源隔声窗声场模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 有源隔声窗控制系统设计及仿真 |
| 3.1 有源隔声窗控制系统设计 |
| 3.1.1 有源噪声控制理论 |
| 3.1.2 有源隔声窗控制系统结构 |
| 3.1.3 次级通道建模 |
| 3.2 自适应控制算法 |
| 3.2.1 LMS算法 |
| 3.2.2 FxLMS算法 |
| 3.2.3 FxLMS算法性能分析 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 针对电音噪声的有源隔声窗实验 |
| 4.1 控制系统硬件设计 |
| 4.1.1 系统硬件构成 |
| 4.1.2 DSP芯片 |
| 4.1.3 音频芯片 |
| 4.1.4 传声器和扬声器 |
| 4.2 软件设计 |
| 4.2.1 开发工具 |
| 4.2.2 主函数程序 |
| 4.2.3 次级通道建模设计 |
| 4.2.4 自适应有源噪声控制程序设计 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 降噪量分析 |
| 4.3.2 参考传感器到进风口距离对降噪量的影响 |
| 4.3.3 误差传感器与次级声源距离对降噪量的影响 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 论文主要结论 |
| 5.2 有待于进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）自适应有源噪声控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 有源噪声控制中自适应算法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 有源噪声控制系统的控制算法及次级通道建模理论 |
| 2.1 自适应滤波算法 |
| 2.2 自适应有源噪声控制系统 |
| 2.2.1 自适应有源噪声控制结构 |
| 2.2.2 滤波-XLMS算法 |
| 2.2.3 滤波-XNLMS算法 |
| 2.3 次级通道建模 |
| 2.3.1 次级通道离线建模 |
| 2.3.2 次级通道在线建模 |
| 2.3.3 次级通道建模对FXLMS算法的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 次级通道在线建模算法研究 |
| 3.1 次级通道在线建模基本算法 |
| 3.1.1 基于结构改进的算法 |
| 3.1.2 基于步长改进的算法 |
| 3.2 基于梯度下降的次级通道在线建模有源噪声控制算法 |
| 3.2.1 基于能量比p(n)的收敛因子调控 |
| 3.2.2 基于梯度下降的次级通道建模方法 |
| 3.2.3 算法参数选取 |
| 3.2.4 混频信号实验仿真对比仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 一种基于变步长的NLMS有源噪声控制算法 |
| 4.1 基于变步长的有源噪声控制算法 |
| 4.2 本文改进算法分析 |
| 4.2.1 理论分析 |
| 4.2.2 改进算法相关参数选取 |
| 4.2.3 混频信号降噪算法仿真分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研任务与成果 |
| 致谢 |
（9）基于多通道有源噪声控制算法的研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外该研究现状及理论基础 |
| 1.2.1 国内外研究发展现状 |
| 1.2.2 主动噪声控制理论基础及分析 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 自适应滤波系统算法研究及验证 |
| 2.1 前馈控制系统及滤波算法概述 |
| 2.1.1 主动噪声控制系统结构 |
| 2.1.2 自适应滤波器结构及约束条件 |
| 2.1.3 梯度下降法求解系数 |
| 2.2 主动噪声控制最小均方误差算法 |
| 2.2.1 LMS算法设计原理 |
| 2.2.2 LMS算法性能分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 滤波最小均方误差算法及其改进 |
| 3.1 次级通道辨识 |
| 3.1.1 次级通道自适应在线建模 |
| 3.1.2 次级通道自适应离线建模 |
| 3.2 滤波最小均方误差算法 |
| 3.2.1 滤波最小均方误差算法性能分析 |
| 3.2.2 滤波最小均方误差算法仿真实验 |
| 3.3 多通道FXLMS算法 |
| 3.3.1 多通道FXLMS算法结构优化 |
| 3.3.2 多通道FXLMS算法仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多通道仿射投影算法及其改进 |
| 4.1 传统多通道仿射投影算法 |
| 4.1.1 APA算法原理 |
| 4.1.2 APA算法性能分析 |
| 4.1.3 APA算法仿真实验 |
| 4.2 改进变步长多通道仿射投影算法 |
| 4.2.1 理论基础及改进方法 |
| 4.2.2 改进变步长算法性能仿真 |
| 4.3 基于滤波变步长改进仿射投影算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多通道主动噪声控制系统 |
| 5.1 多通道主动噪声控制实验系统 |
| 5.1.1 声场分析及设备布放 |
| 5.1.2 算法软件设计 |
| 5.2 多通道主动噪声控制实验效果 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（10）基于相位补偿的主动隔振器前馈控制器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 主动隔振器建模方法 |
| 1.2.2 主动隔振器参数辨识方法 |
| 1.2.3 相位补偿的方法 |
| 1.2.4 具有自整定控制器参数的控制方法 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 主动隔振器动力学建模与参数辨识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主动隔振器动力学建模 |
| 2.2.1 六自由度动力学方程的建立 |
| 2.2.1.1 初级通道动力学方程的建立 |
| 2.2.1.2 次级通道动力学方程的建立 |
| 2.3 参数辨识 |
| 2.3.1 参数辨识原理 |
| 2.3.2 参数辨识实验 |
| 2.3.2.1 刚度系数和阻尼系数辨识 |
| 2.3.2.2 电机增益和时间常数辨识 |
| 2.3.3 实验辨识结果验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 前馈控制通道相位补偿 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 控制系统总体结构 |
| 3.3 前馈控制原理 |
| 3.4 前馈控制通道相位分析 |
| 3.4.1 A/D、D/A转换器 |
| 3.4.2 地音传感器 |
| 3.4.3 音圈电机 |
| 3.5 前馈控制通道相位补偿 |
| 3.6 前馈控制仿真 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 自适应PI前馈控制器设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 参数误差对PI前馈控制器性能的影响 |
| 4.3 自适应PI前馈控制器设计 |
| 4.3.1 滤波x-LMS控制算法 |
| 4.3.2 自适应PI前馈控制器设计 |
| 4.3.3 滤波x-LMS控制算法收敛性分析 |
| 4.4 自适应PI前馈控制器仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 隔振台前馈控制实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 主动隔振系统介绍 |
| 5.3 传感器、作动器通道设置 |
| 5.4 主动控制实验控制模块介绍 |
| 5.4.1 前馈控制模块介绍 |
| 5.4.2 反馈控制模块介绍 |
| 5.5 主动隔振器测试系统介绍 |
| 5.6 实验结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、次级通道模型误差下滤波X型最小均方差算法性能的分析（论文参考文献）
- [1]簇绒地毯织机双通道自适应有源噪声控制策略研究[D]. 张迎兵. 东华大学, 2021(01)
- [2]非线性组合结构主动噪声控制方法研究[D]. 姜彦吉. 辽宁工程技术大学, 2020(01)
- [3]自适应主动降噪算法的研究与实现[D]. 曹洲. 深圳大学, 2020(02)
- [4]基于色散的法布里—珀罗传感器超高速解调方法研究[D]. 向娜. 武汉理工大学, 2019(07)
- [5]车内噪声主动控制系统的研究及应用[D]. 丁福臣. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [6]主减速器引起的直升机舱内宽频噪声主动控制方法研究[D]. 马逊军. 南京航空航天大学, 2018(01)
- [7]针对电音噪声的有源隔声窗研究[D]. 杨捷. 重庆大学, 2018(04)
- [8]自适应有源噪声控制算法研究[D]. 张丽. 安徽师范大学, 2018(01)
- [9]基于多通道有源噪声控制算法的研究及应用[D]. 张聪燕. 哈尔滨工业大学, 2017(01)
- [10]基于相位补偿的主动隔振器前馈控制器设计[D]. 刘小雨. 电子科技大学, 2017(02)