针对有源噪声控制中非线性因素影响建模精度和控制效果的问题,采用神经网络代替传统模型,推导对应的控制算法。用训练结果验证了神经网络对次级通道辨识模型精度的提高。以管道为实验对象,搭建有源噪声控制实验平台,进行噪声控制实验,将传统次级通道模型与优化次级通道模型的实验结果进行对比。结果表明:在低频条件下,针对单一频率和两种频率混合的噪声源,相比传统模型和算法,神经网络优化模型和算法取得了较好的效果。
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