基于神经网络方法的车内噪声自适应主动控制

摘要：

建立了一种基于神经网络方法的车内噪声主动控制系统.用Elman神经网络对驾驶员耳旁噪声信号进行识别、预测,并用LSLL自适应信号处理方法对车内低频噪声进行主动控制.通过在稳态工况下对被测试轻型客车的试验研究表明,此系统能有效降低车内低频噪声.

关键词：车内噪声、自适应控制系统、控制、方法

分类号：U467.4+93(汽车工程)

资助基金：教育部优秀青年教师资助计划;高等学校博士学科点专项科研项目1999018503

在线出版日期：2003-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-3,6