10.07.2015 Views

Hội nghị Khoa học thường niên ĐH KH Tự Nhiên ... - Website cá nhân

Hội nghị Khoa học thường niên ĐH KH Tự Nhiên ... - Website cá nhân

Hội nghị Khoa học thường niên ĐH KH Tự Nhiên ... - Website cá nhân

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

II-O-2.1HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NHIỄU TÍCH CỰC HỒI TIẾPDÙNG MẠNG NƠRONHuỳnh Văn Tuấn 1 , Dương Hoài Nghĩa 2 , Nguyễn Hữu Phương 3 , Nguyễn Ngọc Long 41 <strong>Khoa</strong> Vật Lý, Trường Đại học <strong>Khoa</strong> học Tự nhiên-ĐHQG Tp. HCM2 <strong>Khoa</strong> Điện-Điện tử, Trường Đại học Bách <strong>Khoa</strong>-ĐHQG Tp. HCM3 <strong>Khoa</strong> Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học <strong>Khoa</strong> học Tự nhiên-ĐHQG Tp. HCM4 Trường Đại học Tôn Đức ThắngTóm tắtBài báo này thực hiện giải thuật FxLMS (Filtered-x Least Mean Square) trên cơ sởmạng nơron nhân tạo để kiểm soát nhiễu tích cực (ANC). Vấn đề bão hòa của bộ khuếch đạicông suất trong hệ thống ANC được trình bày. Phương pháp bổ chính bão hòa và giải thuậthọc trực tuyến dựa trên phương pháp giảm độ dốc được thực hiện. Điều kiện hội tụ đượcchứng minh bằng cách sử dụng hàm Lyapunov rời rạc. Các kết quả mô phỏng được trìnhbày.Từ khóa: Kiểm soát nhiễu tích cực; mạng nơron; bổ chính bão hòa; giải thuật FxLMS; hội tụADAPTIVE NEURAL NETWORK FORFEEDBACK ACTIVE NOISE CONTROL SYSTEMHuynh Van Tuan 1 , Duong Hoai Nghia 2 , Nguyen Huu Phuong 3 , Nguyen Ngoc Long 41 Faculty of physics, University of Science-VNU HCMC2 Faculty of Electrical-Electronics Engineering, University of Technology-VNU HCMC3Faculty of Electronics and Telecommunications, University of Science-VNU HCMC4 Ton Duc Thang UniversityAbstractThis paper presents a neural-based filtered-X least-mean-square algorithm(NFXLMS) active noise control (ANC) system. The saturation of the power amplifier inANC system is considered. A method for compensating the saturation is proposed. On linedynamic learning algorithms based on the error gradient descent method is carried out. Theconvergence of the algorithm is proven using a discrete Lyapunov function. Simulationresults are provided for illustration.Key words: Active noise control; neural network; saturation compensation; filtered-X leastmean-squarealgorithm; convergence47

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!