遗传算法在汽车管道噪声有源控制中的应用分析

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1、山东理工大学硕士学位论文摘要摘要近年来，随着高性能DSP芯片的问世及相关数字信号处理技术的日渐成熟，自适应有源噪声控制技术的发展十分迅速，并在各领域都取得了丰硕的研究成果。目前，在自适应有源噪声控制领域中，绝大多数系统的控制算法都是在线性自适应滤波理论的基础上进行推导和设计的，这些线性算法具有结构简单，计算复杂度低且易于实现等优点，如FxLMS算法。但在实际控制时，不可避免的会遇到非线性问题，此时如果用线性算法去处理，系统将无法有效进行降噪，因此需采用非线性算法进行处理。遗传算法是一种模拟生物进化过程中“优胜劣汰，适者生存”机制设计而来

2、的适合于处理复杂系统问题的随机搜索算法。由于其在优化计算过程中不依赖梯度，且具有优秀的并行搜索能力和自适应性，因此非常适合于处理有源噪声控制中复杂的非线性问题。本文拟采用标准遗传算法及其改进算法作为系统的控制算法，对发动机排气管道有源噪声控制系统中出现的非线性通路问题进行处理。通过对发动机排气管道声场特性、有源控制理论、遗传算法及其它相关控制理论的分析和研究，分别设计了基于FxLMS算法、标准遗传算法、多种群遗传算法以及遗传—BP神经网络算法的单通道前馈自适应有源噪声控制系统，并利用MATLAB软件中的Simulink模块分别建立了系统

3、仿真模型，对各算法在两通路线性相关和非线性相关下的降噪性能、收敛速度及系统稳定性进行了对比分析，并对相关算法控制参数对降噪性能的影响进行了研究，以TMS320F28335型DSP芯片为核心，进行了系统的软硬件设计、调试及实验研究，最后对论文工作进行总结，指出创新点和不足，并对未来的研究进行展望，为遗传算法在自适应有源噪声控制中的应用和系统的实际开发提供了一定的理论依据和参考。关键词：遗传算法；非线性；有源噪声控制；自适应滤波；数字信号处理I山东理工大学硕士学位论文AbstractAbstractRecently,withtheadven

4、tofhigh-performanceDSPchipsandrelateddigitalsignalprocessingtechnologymatures,adaptiveactivenoisecontroltechnologyhasachievedrapiddevelopmentandfruitfulresultsinvariousfields.Currently,mostcontrolalgorithmofsystemsaredesignedonthebasisoflinearadaptivefiltertheoryinthefie

5、ldofadaptiveactivecontrol,theselinearalgorithmshavemanyadvantages,suchassimplestructure,lowcomputationalcomplexityandeasytoimplementetc.,forexampletheFxLMSalgorithm.However,nonlinearproblemswillinevitablyencounterinactualcontrol,ifweusethelinearalgorithmtodealwiththeprob

6、lemsnow,thesystemwillnotbeeffectivefornoisereduction,therefore,weneedusenonlinearalgorithmforprocessing.Geneticalgorithmisarandomsearchalgorithmfordealingwithcomplexsystemsissueswhichisdesignedbysimulatingthemechanismof“survivalofthefittest”duringthebiologicalevolution.I

7、tisverysuitablefordealingwithcomplexnonlinearproblemsinactivenoisecontrolbecauseofnotdependingonthegradientandhavingexcellentparallelsearchabilityandadaptabilityintheprocessofoptimizationcalculation.Thispaperwillusethestandardgeneticalgorithmandimprovedalgorithmasthecont

8、rolalgorithmofsystemtodealwiththenonlinearpathproblemsoftheengineexhaustductactivenoisecontrolsystem.It