KIỂM SOÁT NHIỄU THEO PHƯƠNG PHÁP TÍCH CỰC THÍCH NGHI
MỞ ĐẦU
Hệ thống kiểm soát (bao gồm điều khiển và khống chế) Nhiễu tích cực (ANC - Active Noise Control) Được đề xuất lần đầu tiên bởi Coanda năm 1930, Leug vào năm 1936 và Olson năm 1953. Nguyên lý hoạt động của hệ thống ANC là tạo ra nhiễu thứ cấp có cùng biên độ nhưng ngược pha với nhiễu sơ cấp sao cho nhiễu tổng hợp giảm đi trong vùng cần kiểm soát nhiễu. Thời gian gần đây, sự phát triển nhanh chóng của nền công nghiệp điện tử đã tạo ra các bộ vi xử lý tốc độ cao với giá thành thấp chẳng hạn như các bộ xử lý tín hiệu số (DPSs - Digital Signal Processors). Do vậy, việc ứng dụng các bộ DSPs trong ANC ngày càng được chú ý vì khả năng thực hiện thuận lợi hơn phương pháp thụ động trong vùng tần số thấp.
ANC đã thu hút được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Các nghiên cứu gần đây có thể được liệt kê như sau: Carmona [24] sử dụng lý thuyết điều khiển bền vững để thiết kế hệ thống kiểm soát nhiễu trong đường ống (active noise control of a duct using robust control theory) Năm 1998. Nelson [104] giới thiệu giải thuật thích nghi (adaptive algorithm) Nhanh trong hệ thống ANC (fast exact adaptive algorithms for feedforward active noise control) Năm 2000. Meurers [93] trình bày hệ thống ANC hồi tiếp chọn lọc tần số (frequency selective feedback for active noise control) Năm 2002.
Siravara [124] giới thiệu hệ thống ANC hồi tiếp băng hẹp (subband feedback active noise cancellation) Năm 2002. Narahari [100] nghiên cứu vấn đề kiểm soát nhiễu trong tai nghe (noise cancellation in headphones) Năm 2003. Fraanje [52] sử dụng lọc Kalman để ANC (a fast-array Kalman filter solution to active noise control) Năm 2005.
Zhang [155] nghiên cứu ANC sử dụng mạng nơron-mờ (adaptive recurrent fuzzy neural networks for active noise control) Năm 2006. Reddy [119] sử dụng giải thuật FSLMS (Filtered-S Least Mean Square) Đa kênh để ANC (fast exact multichannel FSLMS algorithm for active noise control) Năm 2009.
Giải thuật FxLMS (filtered-x Least Mean Square) Là giải thuật lọc thích nghi phổ biến được dùng trong các hệ thống kiểm soát nhiễu [2-6], [16], [25]. Với sự phát triển nhanh của các bộ DSPs, các giải thuật thích nghi có thể thực hiện trong những hệ thống thời gian thực [16], [108]. Các hệ thống ANC tuyến tính đã ứng dụng thành công trong các thiết bị như: Máy điều hòa, máy thu âm, … [20], [40], [57], [79], [85].
Tuy nhiên, trong thực tế môi trường truyền âm là phi tuyến (chịu tác động của nhiễu bên ngoài xâm nhập), do đó hệ thống ANC phải thích nghi với những thay đổi của môi trường, nguồn nhiễu [40], [79]. Lọc thích nghi Volterra đã được dùng trong nhiều hệ thống kiểm soát nhiễu phi tuyến [23], [135]. Hạn chế của lọc thích nghi Volterra là khi số dữ liệu ngõ vào tăng thì kích thước bộ lọc sẽ tăng theo hàm mũ và lọc thích nghi.
Volterra không có khả năng huấn luyện các dữ liệu phi tuyến [23]. Nhiều tác giả đã sử dụng logic mờ và mạng nơron trong các hệ thống ANC phi tuyến [21], [22], [64], [109], [115], [117]. Do đó, vấn đề chính ở đây là việc xử lý sự hội tụ của hệ thống.
Canfield [22] đã sử dụng giải thuật filtered-x CMAC (Cerebellar Model Arithmetic Computer) Để khử nhiễu trong hệ thống phi tuyến. Chang [28] và Chen [29] đã sử dụng logic mờ và mạng nơron trong hệ thống ANC. Zhang [154] đã phân tích sự hội tụ và ổn định của giải thuật FxLMS trong hệ thống ANC. Zhang, Gan và Zhou [155] đã dùng giải thuật nơron-mờ thích nghi để kiểm soát âm trong các cấu trúc phi tuyến.
Qua tham khảo các công trình nghiên cứu về ANC, hầu hết các tác giả đều tập trung nghiên cứu các hệ thống ANC truyền thẳng. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp truyền thẳng là phải định vị trước nguồn phát nhiễu sơ cấp (vì phải đặt một micro đo nhiễu sơ cấp để tạo tín hiệu tham chiếu cho hệ thống ANC). Trong một số trường hợp ta không đo được nhiễu sơ cấp thì phương pháp hồi tiếp được sử dụng. Trong luận án này, chúng tôi tập trung nghiên cứu các hệ thống ANC hồi tiếp dùng kỹ thuật lọc thích nghi, mạng nơron, mạng nơron-mờ loại 1 (T1-FNN: Type 1 Fuzzy Neural Network) Và mạng nơron-mờ loại 2 (T2-FNN: Type 2 Fuzzy Neural Network) Không sử dụng cảm biến đo nhiễu sơ cấp (hình 0.2). Loại nhiễu cần kiểm soát là nhiễu băng hẹp tần số thấp (dưới 2000Hz) Trong cabin xe hơi hoặc trên máy bay (chủ yếu kiểm soát nhiễu rung động cơ học của động cơ, cánh quạt,.. . Vì đây là loại nhiễu gần như tuần hoàn có tần số thấp nên rất thuận lợi khi ta dùng hệ thống ANC hồi tiếp để khử).
Chúng tôi đã xây dựng được các giải thuật mới cho các hệ thống ANC, sau đó tiến hành mô phỏng và thực nghiệm các loại hệ thống ANC với giải thuật được đưa ra để đóng góp một phần nghiên cứu của chúng tôi trong vấn đề ANC. Cấu trúc các chương mục của luận án như sau:
Chương 1: Tổng quan. Trình bày tính cấp thiết của luận án, các phương pháp và ứng dụng của ANC, các công trình của những nhóm tác giả liên quan đến luận án. Chúng tôi trình bày các yêu cầu để thiết kế và thực hiện hệ thống ANC, qua đó đưa ra mục tiêu luận án và giới hạn của luận án.
Chương 2: Các hệ thống ANC trong miền thời gian. Chúng tôi trình bày cơ sở lý thuyết của các phương pháp kiểm soát nhiễu trong miền thời gian bao gồm hệ thống ANC truyền thẳng băng rộng, hệ thống ANC truyền thẳng băng hẹp và hệ thống ANC hồi tiếp.
Chương 3: Xây dựng các hệ thống ANC hồi tiếp. Chương này chúng tôi tiến hành xây dựng giải thuật kiểm soát nhiễu cho các hệ thống ANC hồi tiếp dùng lọc thích nghi, mạng nơron, mạng T1-FNN, mạng T2-FNN và xây dựng giải thuật kiểm soát nhiễu cho hệ thống ANC đa kênh. Điểm trọng tâm của chương này là chúng tôi đã đưa ra giải thuật mới cho các hệ thống ANC hồi tiếp, trong đó có tính đến sự bổ chính (compensation) Bão hòa (trường hợp biên độ nhiễu thứ cấp lớn hơn biên độ của bộ khuếch đại công suất tại ngõ ra của hệ thống) Cho hệ thống ANC trong trường hợp bộ khuếch đại công suất có công suất bé. Chúng tôi cũng nghiên cứu tính ổn định của các hệ thống ANC, xây dựng các giải thuật huấn luyện (training algorithm) Trực tuyến, đưa ra các định lý về điều kiện hội tụ của các hệ thống ANC đề xuất. Đây là điểm mới trong các nghiên cứu về kiểm soát nhiễu mà các tác giả khác trên thế giới chưa đề cập đến.
Chương 4: Kết quả mô phỏng. Chương này trình bày các kết quả mô phỏng hệ thống ANC hồi tiếp trên máy tính dùng phần mềm Matlab/Simulink. Chúng tôi đã khảo sát tính bền vững của các hệ thống ANC đối với sai số của hàm truyền thứ cấp và ảnh hưởng của khâu bổ chính bão hòa (saturation compensation). Các kết quả thu được rất tốt, trong đó hệ thống ANC có bổ chính bão hòa hoạt động hiệu quả. Điều này rất phù hợp với lý thuyết đưa ra.
Chương 5: Kết quả thực nghiệm. Điểm mới của chương này là chúng tôi thực nghiệm được các hệ thống ANC hồi tiếp thời gian thực chạy trên bộ DSPs loại TMS320C6713 của hãng Texas Instruments. Trong hệ ANC thực nghiệm, đa số các tác giả chọn phương pháp truyền thẳng (có đặt cảm biến tham chiếu tại nguồn phát nhiễu để đo nhiễu sơ cấp) Vì phương pháp này rất dễ thực hiện với hiệu quả đạt được khá tốt, và hệ ANC thực nghiệm được thực hiện trong không gian giới hạn (đường ống, hộp kín, phòng cách ly, …). Tuy nhiên trong luận án này, chúng tôi nghiên cứu các hệ thống ANC hồi tiếp (không sử dụng cảm biến tham chiếu để đo nhiễu sơ cấp, chỉ sử dụng một cảm biến tại đầu thu, không cần định vị nguồn phát nhiễu), đây cũng là hệ thống rất ít tác giả đề cập đến. Đề tài này nhằm mục đích ứng dụng kiểm soát nhiễu trong xe hơi hoặc trên máy bay,.. . (nhiễu rung động cơ học của động cơ, cánh quạt, … có tính chất gần như tuần hoàn ở tần số thấp). Mặc dù có nhiều điểm hạn chế về thiết bị phần cứng nhưng các kết quả thực nghiệm vẫn cho thấy hệ thống ANC hoạt động rất tốt trong cả hai trường hợp: Kiểm soát nhiễu thuần túy và tách tín hiệu (tiếng nói và bài hát) Ra khỏi nguồn nhiễu.
Kết luận. Chúng tôi trình bày các kết quả thu được của luận án và phương hướng phát triển.
----------------------------------------------
Mục lục
Danh mục các ký hiệu
Danh mục các chữ viết tắt
Danh mục các hình vẽ, đồ thị
Danh mục các bảng
MỞ ĐẦU
Chương 1 TỔNG QUAN
1.1 Tính cấp thiết của luận án
1.2 Các ứng dụng của hệ thống ANC
1.3 Các phương pháp kiểm soát nhiễu
1.3.1 Phương pháp thụ động
1.3.2 Phương pháp tích cực
1.4 Các công trình liên quan
1.4.1 Các phương pháp dùng giải thuật lọc thích nghi
1.4.2 Các phương pháp dùng mạng nơron và logic mờ
1.4.3 Các phương pháp tiếp cận khác
1.5 Các yêu cầu để thiết kế và thực hiện hệ thống ANC
1.6 Mục tiêu thực hiện luận án
1.7 Giới hạn luận án
Chương 2 CÁC HỆ THỐNG ANC TRONG MIỀN THỜI GIAN
2.1 Tổng quan về các phương pháp ANC
2.1.1 Phương pháp truyền thẳng
2.1.2 Phương pháp truyền thẳng và hồi tiếp
2.1.3 Phương pháp hồi tiếp
2.2 Hệ thống ANC truyền thẳng
2.2.1 Hệ thống ANC truyền thẳng băng rộng
2.2.2 Hệ thống ANC truyền thẳng băng hẹp
2.3 Hệ thống ANC hồi tiếp
2.3.1 Hệ thống ANC hồi tiếp không thích nghi
2.3.2 Hệ thống ANC hồi tiếp đơn tần số
2.3.3 Hệ thống ANC hồi tiếp đa tần số
2.4 Kết luận
Chương 3 XÂY DỰNG CÁC HỆ THỐNG ANC HỒI TIẾP
3.1 Hệ thống ANC dùng lọc thích nghi
3.2 Hệ thống ANC dùng mạng nơron
3.3 Hệ thống ANC dùng mạng nơron-mờ loại 1 (T1-FNN)
3.4 Hệ thống ANC hồi tiếp dùng mạng nơron-mờ loại 2 (T2-FNN)
3.5 Hệ thống ANC đa kênh
3.6 Kết luận
Chương 4 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
4.1 Các thông số mô phỏng
4.2 Mô hình mô phỏng các hệ thống ANC
4.3 Kết quả
4.3.1 Nguồn nhiễu đơn tần số
4.3.2 Nguồn nhiễu đa tần số
4.3.3 Hệ thống ANC đa kênh
4.3.4 Kết luận
4.4 So sánh các hệ thống ANC
4.4.1 Hiệu quả kiểm soát nhiễu của các hệ thống ANC
4.4.2 Tốc độ hội tụ của các hệ thống ANC
4.4.3 Độ phức tạp của các hệ thống ANC
4.5 Khảo sát tính bền vững của các hệ thống ANC
4.5.1 Sai số cho phép của mô hình
4.5.2 Ảnh hưởng của khâu bổ chính bão hòa
4.6 Kết luận
Chương 5 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
5.1 Mô hình ANC thời gian thực
5.2 Kết quả
5.2.1 Nguồn nhiễu đơn tần số
5.2.2 Nguồn nhiễu đa tần số
5.2.3 Hệ thống ANC đa kênh
5.3 Khảo sát tính bền vững của các hệ thống ANC
5.3.1 Sai số cho phép của mô hình
5.3.2 Ảnh hưởng của khâu bổ chính bão hòa
5.3.3 Bán kính kiểm soát nhiễu
5.4 Tách tín hiệu ra khỏi nhiễu
5.4.1 Tách tín hiệu ra khỏi nhiễu đơn tần số
5.4.2 Tách tín hiệu ra khỏi nhiễu đa tần số
5.5 Kết luận
KẾT LUẬN
A. Kết luận
B. Hướng phát triển
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ
TÀI LIỆU THAM KHẢO
-------------------------------------------------
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt:
[1] Nguyễn Hữu Phương (2003), Xử lý tín hiệu số, Nhà xuất bản Thống Kê.
[2] Lê Hoàng Minh (2003), Ứng dụng lọc thích nghi với mô hình Laguerre trong triệt tiếng ồn tích cực, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Bách Khoa.
[3] Huỳnh Văn Tuấn (2004), Triệt tiếng ồn tích cực, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Khoa học Tự nhiên.
[4] Huỳnh Văn Tuấn (2006), Triệt tiếng ồn tích cực, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường.
[5] Huỳnh Văn Tuấn, Huỳnh Thanh Nhẫn, Hứa Thị Hoàng Yến, Nguyễn Thanh Nhiên (2007), Phương pháp kiểm soát nhiễu tích cực dựa vào lý thuyết lọc thích nghi, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp ĐHQG.
[6] Huỳnh Văn Tuấn, Trần Quốc Cường, Dương Hoài Nghĩa (2009), Nguyễn Hữu Phương, “Kiểm soát nhiễu tích cực sử dụng mạng nơron-mờ loại 2”, Tạp chí Khoa học & Công nghệ, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam , 48(2), pp.11-22.
Tiếng Anh:
[7] Adachi S., Sano H. (1998), “Active noise nontrol system for automobiles based on adaptive and robust control”, International Conference on Control Applications, Proceedings of the 1998 IEEE, Italy.
[8] Ainoya T., Mori T., Kajikawa Y.and Nomura Y. (2003), “Active noise control using the perturbation method-verification in actual multi-channel systems”, IWAENC2003, Kyoto, Japan.
[9] Akhtar M. T., Kawamata M. (2005), “A new structure for feedforward active noise control systems with improved online secondary path modeling”, IEEE Trans. Speech and Audio Processing, 13(5), pp. 1082-1088.-150-[10] Akhtar M. T., Abe M., Kawamatab M., Nishiharac A. (2008), “Online secondary path modeling in multichannel active noise control system susing variable step size”, Signal Process., pp. 1-11.
[11] Antila M., Ollikainen V. J. (2004), “Concurrent sound and ventilation quality study in a moving machinery cabin”, Joint Baltic-Nordic Acoustics Meeting, Finland, pp.1-4.
[12] Andrén L. (2004), Active supression of vibration and noise in industrial applications, Department of Signal Processing, Blekinge Institute of Technology, Sweden.
[13] AutoSEA Application Note (1995), Active noise control (ANC) system design with autoSEA, Vibro-Acoustic Sciences Ltd., pp. 1-6.
[14] Bai M., Lin Y., and Lai J. (2002), “Reduction of electronic delay in active noise control systems-A multirate signal processing approach” J. Acoust. Soc. Am., 111(2), China, pp. 916-924.
[15] Bambang R. T. (2007), “Nonlinear active noise control using EKF-based recurrent fuzzy neural networks”, International Journal of Hybrid Intelligent Systems 4, pp.1-13.
[16] Bambang R. T. (2007), “Real-time DSP implementation of active noise control for broadband noise using adaptive LMS filter algorithm”, Proc. of the International Conference on Electrical Engineering and Informatics Institute Teknologi Bandung, Indonesia, pp. 718-722.
[17] Bambang R., Anggono L., Uchida K. (2004), “Filtered-X radial basis function neural networks for active noise control”, Proc. ITB Eng. Science, 36B(1), pp.21-42.
[18] Bisnette J. B. (2002), Active noise control using modally tuned phase-compensated filters, Master of Science, University of Pittsburgh.
[19] Boone A. J. (2006), Active minimization of acoustic energy density to attenuate radiated noise from a diesel generator, Master of Science, Department of Mechanical Engineering, Brigham Young University.-151-[20] Boucher C.C., Elliott S.J., Nelson P.A. (1991), “Effect of errors in the plant model on the performance of algorithms for adaptive feedforward control”, IEE Proceedings-F, I38(4), pp. 313-319.
[21] Canfield J. C. (2003), Active disturbance cancellation in nonlinear dynamical systems using neural networks, Doctor of Philosophy in Engineering: Electrical, University of New Hampshire.
[22] Canfield J., Kraft L. G., Latham P., and Kun A., Filtered-X CMAC: an efficient algorithm for active disturbance cancellation in nonlinear dynamical systems, Department of Electrical and Computer Engineering, University of New Hampshire.
[23] Carini A., Sicuranza G. L. (2004), “Filtered-X affine projection algorithms for active noise control using Volterra filters”, Journal on Applied Signal Processing, 12, pp. 1841-1848.
[24] Carmona J. C., Alvarado V. (1998), “Active noise control of a duct using robust control theory”, Proceedings of the 37th IEEE, Conference on Decision & Control Tampa, Florida, USA, pp. 1558-1559.
[25] Cartes D.A., Rayand L. R., Collier R. D. (2003), “Lyapunov tuning of the leaky LMS algorithm for single-Source, single-point noise cancellation”, Mechanical Systems and Signal Processing, 17(5), pp. 925-944.
[26] Casali J. G., Elliott H. B. (1996), “Technology advancements in hearing protection circa 1995: active noise reduction, frequency/amplitude-sensitivity, and uniform attenuation”, American Industrial Hygiene Association Journal 57, pp. 175-185.
[27] Cazzolato Ben S. (1999), Sensing systems for active control of sound transmission into cavities, Doctor of Philosophy, Department of Mechanical Engineering, The University of Adelaide. Australia.
[28] Chang C.-Y. and Shyu K.-K. (2003), “Active noise cancellation with a fuzzy adaptive filtered-X algorithm”, IEE Proc.-Circuits Devices Syst., 150(5), pp.416-422.-152-[29] Chen K.T., Chou C. H., Chang S. H., and Liu Y. H. (2007), “Adaptive fuzzy neural network control on the acoustic field in a duct”, Applied Acoustics 2007, pp. 1-8.
[30] Cheng Yi-Ping, Wu H. D., Jan G. J., and Wang C. Y. (2001), “Removal of cardiac beat artifactin esophageal pressure measurement via a modified adaptive noise cancellation scheme”, Annals of Biomedical Engineering 29, pp.236-243.
[31] Choi S. Y., Kim H. T., Park J. S., Son K. S. (2003), “Single sensor active noise control considering characteristics of speaker and microphone”, The 8th Western Pacific Acoustics Conference, Melbourne, Australia.
[32] Crawford D. H., Stewart R. W. and Toima E. (1997), “Digital signal strategies for active noise control”, Electronics & Communication Engineering Journal, pp. 81-89.
[33] Darlington D. J., Campbell D. R., Sub–band adaptive filtering applied to speech enhancement, Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Paisley, United Kingdom.
[34] Dehandschutter W., Henrioulle K., Sas P., Active control of sound transmission loss through a single panel partition using distributed actuators (Part II: Experiments), Department of Mechanical Engineering, division PMA, K. U. Leuven, Belgium.
[35] Diego M. de , Gonzalez A., Ferrer M., Pinero G. (2004), “Multichannel active noise control system for local spectral reshaping of multifrequency noise”, Journal of Sound and Vibration 274, pp. 249-271.
[36] Diego M. de , Gonzalez A., Ferrer M., Pinero G. (2003), An adaptive algorithms comparison for real multichannel active noise control, GTAC, Dept. of Comunicaciones, Universidad Politécnica de Valencia, Valencia, Spain.-153-[37] Diego M. de , Gonzalez A. (2001), “Performance evaluation of multichannel adaptive algorithms for local active noise control”, Journal of Sound and Vibration, 244(4), pp. 615-634.
[38] Douglas S. C., Fast exact filtered-x LMS and LMS algorithms for multichannel active noise control, Department of Electrical Engineering, University of Utash, USA.
[39] Dragan B. , Taraboanta F. (2002), “Active noise control of axial fans”, The Annals of University “Dunărea De Jos” of Galaţi Fascicle 7, pp. 76-79.
[40] Elliott S. J., Stothers I. M., Nelson P. A. (1987), “A multiple error LMS algorithm and its application to the active control of sound and vibration”, IEEE Trans. On Acoustics, Speech, and Signal Processing, 35(10), pp. 1423-1434.
[41] Elliott S. J., Joseph P., Bullmore A. J., Nelson P. A. (1988), “Letters to the editor active cancellation at a point in a pure tone diffuse sound field”, Journal of Sound and Vibration, 120(l), pp. 183-189.
[42] Elliott S. J. and Nelson P. A. (1988), “Multichannel active sound control using adaptive filtering”, IEEE, pp. 2590-2593.
[43] Elliott S. J., Nelson P. A., Stothers I. M., Boucher C. C. (1990), “In-flight experiments on the active control of propeller-induced cabin noise”, Journal of Sound and Vibration, 40(2), pp. 219-238.
[44] Elliott S. J. and Nelson P. A. (1993), “Active noise control”, IEEE Signal Processing Magazine, pp. 12-35.
[45] Espérance A., Bouchard M., Paillard B., Guigou C., Boudreau A. (1999), “Active noise control in large circular duct using an error sensors plane”, Applied Acoustics 57, pp. 357-374.
[46] Farhang B. and Boroujeny (1998), Adaptive filters theory and applications, John Wiley & Sons Ltd, England.
[47] Feng J. and Gan W. S. (1998), “Active noise compression systems”, Circuits Systems Signal Process, 17(6), pp. 667-682.-154-[48] Fernández F., Alejandro; Cobo Parra, Pedro (2006), Artificial neural network algorithms for active noise control applications, Instituto de Acústica, Madrid, Spain.
[49] Ferrer M., Diego M., González A. and Pinero G. (2007), Efficient implementation of the affine projection algorithm For active noise control applications, GTAC, Departamento de Comunicaciones, Universidad Politecnica de Valencia, Spain.
[50] Ferrer M., Diego M., González A., Pinero G. (2007), “Fast efficient coefficient update for filtered-X affine projection algorithms” Journal of Multimedia, 2(2), pp. 83-89.
[51] Fonseca P. De., Sas P. and Brussel H. V. (2001), “Robust design and robust stability analysis of active noise control systems”, Journal of Sound and Vibration 270, 243(1), pp. 23-42.
[52] Fraanje R., Sayed A. H., Verhaegen M. and Doelman N. J. (2005), “A fast-array Kalman filter solution to active noise control”, Int. J. Adapt. Control Signal Process., 19, pp. 125-152.
[53] Fraanje R., Robust and fast schemes in broadband active noise and vibration control, Ph.D. Thesis, University of Twente, Netherlands.
[54] Galland M. A., Sellen N. and Hilbrunner O. (2002), Noise reduction in a flow duct by active control of wall impedance, Laboratoire de Máecanique des Fluides et d’Acoustique, Ecole Centrale de Lyon &UMR CNRS 5509, France.
[55] Gan W. S. and Kuo S. M. (2002), “An integrated audio and active noise control headsets”, IEEE Transactions on Consumer Electronics, 48(2), pp. 242-247.
[56] Goléa N., Goléa A., Abdelmalek I. (2006), “Takagi-Seguno Fuzzy systems based nonlinear adaptive control”, International Journal of Fuzzy Systems, 8(2), pp. 106-112.
[57] González A., Ferrer Miguel, Diego M., Pinero G., Garcia-Bonitob J. J. (2003), “Sound quality of low-frequency and car engine noises after active noise control”, Journal of Sound and Vibration 265, pp. 663-679.-155-[58] Gordon R. T., Vining W. D. (1992), “Active noise control: a review of the field”, Am. Ind. Hyg. Assoc. Journal, 53(11), pp. 721-725.
[59] Halima D., Barrault G., Cazzolatoa B. S. (2008), “Active control experiments on a panel structure using as patially weighted objective method with multiple sensors”, Journal of Sound and Vibration 315, pp. 1-21.
[60] Hilbrunner O., Mazeaud B. and Galland M. A. (2003), “Multi-cell digital feedback control for noise reduction through hybrid absorbers”, 9th AIAA/CEASA eroacoustics Conference, France, pp. 1-9.
[61] Hu Jwu-Sheng (1996), “Active noise cancellation in ducts using internal model-based control algorithms”, IEEE Transations on Control Systems Technology, 4(2), pp. 163-170.
[62] Huynh Van Tuan, Huynh Thanh Nhan (2006), “DSP algorithms for active noise control”, 5th Scientific Conference, University of Science.
[63] Huynh Van Tuan, Duong Hoai Nghia (2008), “Adaptive filter for active noise control system”, 6th Scientific Conference, University of Science.
[64] Huynh Van Tuan, Duong Hoai Nghia (2008), “A fuzzy neural network feedback active noise controller”, 10th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), Hanoi, pp. 1109-1114.
[65] Huynh Van Tuan, Nguyen Huu Phuong, Nguyen Ngoc Long (2009), “Adaptive neural network for feedback active noise control system”, Journal of Science & Technology Development, 12(12), pp. 86-92.
[66] Jacobson C. A., Johnson C. R., McCormick D. C. and Sethares W. A. (2001), “Stability of Active Noise Control Algorithms”, IEEE Signal Processing Letters, 8(3), pp. 74-76.
---------------------------
keyword: download luan an tien si, kiem soat, nhieu theo, phuong phap ,tich cuc, thich nghi, huynh van tuan
linkdownload: LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Nhận xét
Đăng nhận xét