【摘 要】
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针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法.该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法.首先利用自适应算法
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,南京供电公司
【基金项目】
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国家电网公司2011年重点科技项目(2011-0810-2251)~~
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针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法.该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法.首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参数;然后,根据切换策略自适应地选择粒子群算法或者改进梯度下降算法,用来优化节点数目和参数;最后,将优化得到的隐含层结构和参数反馈至系统控制器中,使系统的次级声源更好地抵消源声源.通过将所提的改进RBF神经网络法与未改进的RBF神经网络法和BP神经网络法进行比较,表明该算法可有效地提高降
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