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【信号处理】预测和反反馈主动噪声和振动控制算法附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与问题描述

1. 工程场景

主动噪声控制 (ANC)、主动振动控制 (AVC) 统称主动噪声振动控制 ANVC,广泛应用:机舱 / 潜艇低频噪声、电机齿轮箱振动、车载路噪、建筑结构减振、飞行器舱内脉动压力抑制。传统两类单架构缺陷:

  1. 前馈预测型 ANC(FxLMS/FxNLMS)依赖参考传感器采集初级扰动,可提前预测干扰,但无误差闭环校正;次级通道辨识失配、时变扰动、无参考干扰时抑制效果大幅衰减;无法消除传感器测量噪声、次级通道漂移带来的残余误差。

  2. 纯反馈型 ANC(Youla、IMC、反反馈结构)仅依靠误差传感器闭环反馈,无需参考信号;但无预测能力,对低频慢变干扰收敛慢、瞬态超调大,宽频扰动下抑制深度不足,易出现振荡失稳。

核心创新思路:预测 + 反反馈复合 ANVC 架构

融合前馈预测支路+反反馈闭环校正支路,形成双通路复合控制:

  • 预测支路:基于历史扰动序列自适应预测未来噪声 / 振动,提前生成抵消信号,抑制稳态周期性干扰;

  • 反反馈支路:以误差传感器残余振动 / 噪声为反馈量,构造逆模型闭环校正,补偿次级通道失配、时变扰动、无参考随机扰动;二者并行输出叠加为总次级控制信号,兼顾稳态抑制深度、瞬态收敛速度与时变鲁棒性。

二、系统数学模型定义

1. 基础通道模型

  • 初级通道 P(z):原始噪声 / 振动激励到误差传感器传递函数;

  • 次级通道 S(z):作动器输出控制信号到误差传感器通道(含功放、作动器、结构 / 声学耦合,时变);

  • 预测滤波器 Wp(z):前馈自适应预测控制器;

  • 反反馈控制器 Wf(z):闭环反馈自适应校正控制器;

  • d(n):初级扰动(噪声 / 振动原始信号);e(n):误差传感器残余信号;y(n):总次级控制输出;yp(n) 预测支路输出;yf(n) 反馈支路输出。

总控制信号:y(n)=yp(n)+yf(n)误差信号:e(n)=d(n)+S(z)y(n)



⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function plot_xy_p2(x,y)M = size(y,2);if M > 1sorted = sort(y,2);plot(x,sorted(:,ceil(0.50*M)), 'color', 'black');hold on;plot(x,sorted(:,ceil(0.01*M)), 'color', 'black', 'LineStyle',':');plot(x,sorted(:,ceil(0.25*M)), 'color', 'black', 'LineStyle',':');plot(x,sorted(:,ceil(0.75*M)), 'color', 'black', 'LineStyle',':');plot(x,sorted(:,ceil(0.90*M)), 'color', 'black', 'LineStyle',':');plot(x,sorted(:,ceil(0.99*M)), 'color', 'black', 'LineStyle',':');hold off;elseplot(x,y, 'color', 'black')endend

🔗 参考文献

[1]王建宏,王道波.子空间预测控制算法在主动噪声振动中的应用[J].振动与冲击, 2011, 030(010):129-135.

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