DESIGN OF SELF-ADAPTIVE OPTIMIZED DECISION FEEDBACK FUNCTIONAL LINK ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED ACTIVE NOISE CONTROLLER

Kuo-Hsien Liang; Wan-De Weng; Ting-An Chang

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DESIGN OF SELF-ADAPTIVE OPTIMIZED DECISION FEEDBACK FUNCTIONAL LINK ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED ACTIVE NOISE CONTROLLER

机译：基于自适应噪声的功能反馈人工神经网络自适应决策优化设计

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In this paper, we mainly probe into the design of an active noise controller (ANC). The principle of an ANC is based on the superposing of two destructively interfered waves to subdue noise. The ANC system equipped with a functional link artificial neural network (FLANN) structure with filtered-s least mean square (FSLMS) algorithm is used in our design. To improve the system performance, decision feedback (DF) mechanisms are commonly used in the FLANN structure. In this paper, an improved structure, which is known as optimized decision feedback-FLANN (ODF-FLANN), is proposed to further speed up the learning of the controller. Simulation results show that ODF-FLANN exhibits much faster rate of convergence than traditional DF-FLANN. For instance, under the assumption that the input noise is a sinusoidal wave plus additive Gaussian process, it takes 22 iterations for ODF-FLANN to reach stability. To achieve the same condition, however, it takes 374, 94, and 125 iterations for FLANN, DF-FLANN and RDF-FLANN, respectively. To demonstrate the tracking ability of the system, sudden changes of noise amplitude and frequency have been added to the noise. It can be seen that ODF-FLANN possesses excellent performance under each of the circumstances.

机译：在本文中，我们主要探讨有源噪声控制器（ANC）的设计。 ANC的原理是基于两个相消干扰波的叠加，以抑制噪音。在我们的设计中，使用了具有功能链接人工神经网络（FLANN）结构和滤波最小均方（FSLMS）算法的ANC系统。为了提高系统性能，FLANN结构中通常使用决策反馈（DF）机制。本文提出了一种改进的结构，称为优化决策反馈-FLANN（ODF-FLANN），以进一步加快控制器的学习速度。仿真结果表明，ODF-FLANN的收敛速度比传统DF-FLANN快得多。例如，假设输入噪声是正弦波加加性高斯过程，则ODF-FLANN需经过22次迭代才能达到稳定。但是，要达到相同的条件，FLANN，DF-FLANN和RDF-FLANN分别需要进行374、94和125次迭代。为了演示系统的跟踪能力，已将噪声幅度和频率的突然变化添加到了噪声中。可以看出，ODF-FLANN在每种情况下都具有出色的性能。

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来源
《International Journal of Electrical Engineering: Transactions of the Chinese Institute of Engineers, Series E》 |2015年第5期|共8页
作者
Kuo-Hsien Liang; Wan-De Weng; Ting-An Chang;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类电机;
关键词
Neural network; Active noise controller; Self-adaptive; FLANN; FSLMS;

机译：神经网络;有源噪声控制器;自适应;FLANN;FSLMS;

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