【摘 要】
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该文主要从控制的角度,围绕ANC系统的鲁棒稳定性和稳态控制误差问题,对有源噪声控制的自适应控制方法、重点是人工神经网络控制方法进行讨论.人工神经网络为研究有源噪声控制
【出 处】
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北京机械工业学院 北京信息科技大学
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该文主要从控制的角度,围绕ANC系统的鲁棒稳定性和稳态控制误差问题,对有源噪声控制的自适应控制方法、重点是人工神经网络控制方法进行讨论.人工神经网络为研究有源噪声控制问题提供了一条新的思路.目前,神经网络ANC系统一般采用多层前馈网络结构和著名的误差反向传播(BP)算法.Adjoint-BP和FX-BP算法是两种用于训练其控制网络的改进BP算法.该文通过引入一个直接利用系统原有信号进行在线自适应的扩展被控对象模型,提出了一种同时训练控制网络和模型网络的鲁棒自适应神经网络控制方法.实验结果表明:在被控对象突变扰动下,该控制方法具有良好的鲁棒稳定性,其稳态误差比采用附加抖动信号建模的系统小;在系统存在严重非线性时,神经网络控制方法的稳态性能明显优于线性控制算法.同时仿真分析显示,对于本质非线性系统,该方法也能收到良好的控制效果.
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