伴随着经济、社会的发展，低频噪声污染成为日益严重的社会问题。传统的噪声控制技术采用吸声、隔声材料与器件等无源噪声控制方法，一般而言对低频噪声的控制效率不高。有源噪声控制(ANC)技术可以对低频噪声进行有效控制，显示出广阔的应用前景，长期以来一直是非常热门的研究方向。　　 ANC系统通常包括电声部分和控制器部分，其中控制器一直是ANC系统中的一项关键技术。基于数字电路的自适应ANC系统在控制时变噪声和复杂系统方面相对于由固定系数滤波器或模拟电路实现的控制系统来说体现出巨大的优越性，但成功实现一个自适应ANC系统还是存在很多尚未解决的技术问题，其中最关键的问题之一是当次级通道存在很大不确定性的时候如何保证自适应算法的稳定性。自适应算法需要得到次级通道的相对准确模型(从次级声源到误差传声器之间的传递函数，通常可以通过离线或在线系统辨识方法进行估计)，用以更新自适应滤波器的权值。然而，实际系统往往是时变的，次级通道可能存在很大不确定性，这就导致了次级通道及其辨识模型之间存在较大的辨识误差，系统可能存在不稳定性问题。　　 本论文的研究目标为：针对应用于自适应ANC算法中普遍存在的由于次级通道不确定性所引起的系统可能出现的不稳定性问题，研究了三种可行的次级通道问题解决方案，分别是针对有源抗噪声护耳器系统的基于单个次级通道模型优化的ANC算法，于多次级通道模型自适应的ANC算法，无次级通道模型ANC算法。分别阐述如下：　　 (1)针对有源抗噪声护耳器系统处在不同的佩戴松紧程度，导致真实次级通道存在很大不确定性的问题，提出了基于单个次级通道模型优化的ANC算法，采用固定系数和自适应滤波器相结合来实现一种复合式反馈有源护耳器。本方法的创新之处为：固定系数滤波器的设计目标主要是减小护耳器系统真实次级通道的不确定性，从而保证自适应算法的稳定性，而传统方法中其固定系数滤波器设计目标主要是为了降低初级宽带噪声。固定系数滤波器和自适应算法中的次级通道模型都采用H2／H∞优化方法进行优化设计。理论分析和实验结果表明：固定系数滤波器有效地减小了真实次级通道的不确定性，优化得到的最优次级通道滤波器保证了护耳器佩戴状态发生改变时自适应算法的稳定性。　　 (2)引入控制学中的多模型自适应控制的思想，提出了基于多次级通道模型自适应的ANC算法。该算法对真实次级通道建立处在不同状态的多个模型覆盖其不确定性，在系统运行过程中根据预设的切换准则实时判断当前真实次级通道状态并在次级通道模型间进行快速准确切换。针对不同的ANC系统建立不同的切换准则，提出了三种多模型ANC算法的实现方式，分别是仿结构间接多模型ANC、基于Modified FXLMS算法的间接多模型ANC和直接多模型ANC。仿真和实验结果表明：基于多次级通道模型自适应的ANC算法能跟踪真实次级通道的变化并在次级通道模型间进行快速准确的切换，从而保证了自适应算法的稳定性。　　 (3)无次级通道模型ANC算法采用附加瞬时扰动的方法得到目标函数的梯度。从而不需要次级通道模型就可以进行控制滤波器的权值更新。讨论了该算法的改进方法并应用于降低初级多频噪声，对算法进行了仿真实验验证。