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조현철 (울산과학대학) 여대연 (동아대학교) 이영진 (한국폴리텍 항공대학) 이권순 (동아대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제16권 제12호
발행연도
2010.12
수록면
1,220 - 1,226 (7page)

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This paper proposes a novel active noise control (ANC) approach that uses an IIR filter and neural network techniques to effectively reduce interior noise. We construct a multiple-channel IIR filter module which is a linearly augmented framework with a generic IIR model to generate a primary control signal. A three-layer perceptron neural network is employed for establishing a secondary-path model to represent air channels among noise fields. Since the IIR module and neural network are connected in series, the output of an IIR filter is transferred forward to the neural model to generate a final ANC signal. A gradient descent optimization based learning algorithm is analytically derived for the optimal selection of the ANC parameter vectors. Moreover, re-estimation of partial parameter vectors in the ANC system is proposed for online learning. Lastly, we present the results of a numerical study to test our ANC methodology with realistic interior noise measurement obtained from Korean railway trains.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 철도차량의 실내소음 ANC 모델링
Ⅲ. 다중 채널 IIR 기반 ANC 알고리즘
Ⅳ. 2차 경로 모델링
Ⅴ. ANC 시스템 파라미터 학습
Ⅵ. IIR 필터의 실시간 부분 파라미터 학습
Ⅶ. 컴퓨터 시뮬레이션
Ⅷ. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

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