發(fā)動機(jī)排氣噪聲主動控制的LMS算法仿真研究
摘要：發(fā)動機(jī)排氣噪聲有源控制算法有多種，不同的算法因其復(fù)雜程度不同實際的控制效果也不一樣。為了找到一種更有效的控制算法，用MATLAB建矗Simulink仿真模型對LMS算法進(jìn)行仿真，從仿真效果判斷出在誤差通道客觀存在的情況下I,MS算法的局限性井對LMS算法進(jìn)行了改進(jìn)，取得了較好的控制效果。
關(guān)鍵詞：聲學(xué)；主動控制；I.MS算法；MATlAB；仿真
目前，在自適應(yīng)濾波器實現(xiàn)中，常用的有兩類白適應(yīng)遞推估計算法。一類足以最優(yōu)化理論中人們所熟悉的最陡下降法為基礎(chǔ)的最小均)算法。另～類方法則是以最小二乘法為基礎(chǔ)，對加權(quán)誤差平方和形式的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行最小化，最小二乘可用遞歸估計來表示的遞歸最小二乘算法。但對于有源噪聲控制領(lǐng)域內(nèi)的多通道自適應(yīng)控制系統(tǒng)米說，RLS算法的運(yùn)算量實在太大，即使提出相應(yīng)的快速算法也將很難滿足系統(tǒng)實時實現(xiàn)要求。
LMS算法最早由美國斯坦福大學(xué)的Widrow和Hoff于1960年提出，該算法正是一種求解最優(yōu)濾波權(quán)系數(shù)較為簡單和有效的遞推估計算法。它的突出特點足計算量小，易于實現(xiàn)，且不要求離線計算。只要自適應(yīng)線性組合器每次迭代運(yùn)算時都知道輸入信號和期望響應(yīng)。LMS算法中最核心的思想足用平方誤差代替均方誤差。自適應(yīng)過程就是在梯度向量的負(fù)方向連續(xù)對濾波器權(quán)向量進(jìn)行校正，即在誤差性能曲面的最陡下降方向移動和逐步校正濾波器權(quán)系數(shù)，使均方誤差最終到達(dá)碗底最小點，以獲得最優(yōu)濾波。
本論文基于MATLAB語言建立Simulink模型對LMS算法進(jìn)行仿真研究。
1 Windrow-Hoff LMS算法原理
Windrow-Hoff LMS算法正是求最佳權(quán)矢量的一個最為簡單和有效的遞推方法，此算法無須求相關(guān)矩陣，也不涉及拓陣求逆，而是應(yīng)用最優(yōu)化的性能表面搜索法最陡下降法。按照這種方法，下一時刻的權(quán)系數(shù)矢量W(j)等于當(dāng)前時刻的權(quán)系數(shù)矢量W(j)加上一個正比于梯度▽(j)的負(fù)值的變化量，即：W(j +1)= W(j)一μ▽(j)......
正文目錄：
1 Windrow-Hoff LMS算法原理
2 基于LMS算法的simulink仿真
2.1 不考慮誤差通道的存在
2 2 考慮誤差通道的影響
3 基于Filtered-XLMS算法仿真
4 結(jié)論
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