基于自适应RBF神经网络的变压器噪声有源控制算法

姜鸿羽; 马宏忠; 梁欢; 姜宁; 李凯

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基于自适应RBF神经网络的变压器噪声有源控制算法

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针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法.该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法.首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参数;然后,根据切换策略自适应地选择粒子群算法或者改进梯度下降算法,用来优化节点数目和参数;最后,将优化得到的隐含层结构和参数反馈至系统控制器中,使系统的次级声源更好地抵消源声源.通过将所提的改进RBF神经网络法与未改进的RBF神经网络法和BP神经网络法进行比较,表明该算法可有效地提高降噪系统的自适应能力和抗干扰能力,且能够将噪声控制在较低的范围内,获得较理想的降噪效果.

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来源
《中国电力》 |2014年第7期|45-50|共6页
作者
姜鸿羽; 马宏忠; 梁欢; 姜宁; 李凯;
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作者单位

河海大学能源与电气学院,江苏南京211100;

河海大学能源与电气学院,江苏南京211100;

河海大学能源与电气学院,江苏南京211100;

南京供电公司,江苏南京210008;

南京供电公司,江苏南京210008;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类基本原理;
关键词
变压器噪声; RBF神经网络; 自适应算法; 粒子群算法; 改进梯度下降算法;

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