基于总体平均经验模态分解的主动噪声控制系统研究

摘要：

为了提高宽窄带混合噪声的消噪效果,本文提出一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition, EEMD)的主动噪声控制(Active noise control, ANC)系统,利用实时EEMD 算法逐段将混合噪声分解成若干个固有模态函数(Intrinsic mode functions, IMF)分量。因为这些IMF分量的频带各不相同,所以实现了混合噪声中宽带分量和窄带分量的有效分离,独立进行ANC处理后成功解决了处理混合噪声时带来的“火花”现象,而且避免了传统混合ANC (Hybrid ANC, HANC)系统中频率失调的影响。 EEMD算法也是对混合噪声的平稳化处理过程,因此当混合噪声中出现非平稳变化时,本文提出的系统也能保持较好的系统稳定性。通过不同噪声环境下进行仿真分析,提出的ANC 系统比HANC 系统具有更好的系统稳定性和更小的稳态误差。

关键词：混合噪声、主动噪声控制、总体平均经验模态分解、固有模态函数、非平稳变化

所属期刊栏目：42

分类号：TN9;TB5

资助基金：国家自然科学基金61171183,61471140;2012航天支撑基金01320214;哈尔滨工业大学科研创新基金HIT.NSRIF201614资助Supported by National Natural Science Foundation of China61171183,61471140;2012 Aerospace Support Fund01320214;Natural Scientific Research Innovation Foundation in Harbin Insti-tute of TechnologyHIT.NSRIF201614

在线出版日期：2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1432-1439