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自适应逆控制及其在有源噪声控制中的应用

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-9页
第1章 绪论第9-15页
 1.1 课题研究目的和意义第9-11页
 1.2 课题研究的历史和现状第11-14页
  1.2.1 自适应逆控制研究的历史和现状第11-12页
  1.2.2 有源噪声控制研究的历史和现状第12-14页
 1.3 本文主要研究内容第14-15页
第2章 自适应LMS滤波第15-29页
 2.1 Wiener滤波器第15-22页
  2.1.1 引言第15页
  2.1.2 数字滤波器第15-18页
  2.1.3 双边Wiener滤波器第18-19页
  2.1.4 因果Wiener滤波器的Shannon-Bode实现第19-22页
 2.2 自适应LMS滤波第22-28页
  2.2.1 自适应滤波原理第22-23页
  2.2.2 自适应线性滤波器第23-25页
  2.2.3 性能曲面第25页
  2.2.4 最速下降法第25-27页
  2.2.5 LMS算法第27-28页
 2.3 本章小结第28-29页
第3章 自适应逆控制理论基础第29-44页
 3.1 自适应逆控制的基本概念第29-33页
  3.1.1 与传统反馈控制的比较第29-31页
  3.1.2 自适应逆控制的方法第31-33页
 3.2 自适应建模第33页
 3.3 逆对象建模第33-37页
  3.3.1 引言第33-34页
  3.3.2 最小相位对象的逆第34页
  3.3.3 非最小相位的逆第34-35页
  3.3.4 模型参考对象的逆第35页
  3.3.5 有扰动对象的逆第35-37页
 3.4 自适应逆控制的结构第37-38页
 3.5 自适应逆控制的其它结构第38-40页
  3.5.1 引言第38页
  3.5.2 基于X-滤波LMS算法的自适应逆控制第38-39页
  3.5.3 基于-滤波LMS算法的自适应逆控制第39-40页
 3.6 对象扰动的消除第40-41页
 3.7 系统集成第41-43页
 3.8 本章小结第43-44页
第4章 模糊自适应逆控制第44-54页
 4.1 模糊LMS算法第44-47页
  4.1.1 引言第44页
  4.1.2 模糊LMS算法的基本形式第44-45页
  4.1.3 输入输出变量隶属度函数的选取第45-47页
  4.1.4 模糊规则的选取第47页
 4.2 基于模糊X-LMS算法的自适应逆控制结构第47-49页
 4.3 基于模糊-LMS算法的自适应逆控制结构第49-50页
 4.4 仿真研究第50-53页
 4.5 本章小结第53-54页
第5章 基于U-滤波LMS算法的自适应逆控制第54-62页
 5.1 U-滤波LMS算法第54-57页
  5.1.1 IIR滤波器第54页
  5.1.2 U-滤波LMS算法的导出第54-57页
 5.2 基于U-滤波LMS算法的自适应逆控制系统第57-61页
  5.2.1 基于U-滤波LMS算法的自适应逆控制结构第57-59页
  5.2.2 仿真研究第59-61页
 5.3 本章小结第61-62页
第6章 自适应逆控制在有源噪声控制中的应用第62-73页
 6.1 有源噪声控制第62-65页
  6.1.1 有源噪声控制的基本概念第62-64页
  6.1.2 自适应有源噪声控制第64-65页
 6.2 自适应逆有源噪声控制第65-69页
  6.2.1 基于自适应逆控制方法进行有源噪声控制第65-67页
  6.2.2 仿真研究第67-69页
 6.3 分离控制器的自适应逆有源噪声控制第69-72页
  6.3.1 分离控制器的自适应逆结构第69-70页
  6.3.2 分离控制器的自适应LMS算法第70-71页
  6.3.3 仿真研究第71-72页
 6.4 本章小结第72-73页
结论第73-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第79-80页
致谢第80-81页
作者简介第81页

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