Resumen

El ruido en un sistema dinmico es prcticamente inevitable. En la actualidad, este ruido se suele reducir mediante un sistema de control activo del ruido (ANC) con el algoritmo de mnimos cuadrados medios filtrados x (FXLMS). Sin embargo, el rendimiento del sistema ANC con algoritmo FXLMS se ve significativamente afectado en sistemas no lineales. Por lo tanto, este trabajo desarrolla un controlador neural adaptativo de realimentacin no lineal (NAFNC) eficiente para eliminar el ruido de banda estrecha tanto para sistemas ANC lineales como no lineales. El controlador propuesto se implementa para actualizar sus coeficientes sin entrenamiento offline previo por parte de la red neuronal. Por lo tanto, el mtodo propuesto tiene una rpida tasa de convergencia como confirman los resultados de la simulacin. El trabajo propuesto tambin analiza la estabilidad y convergencia del algoritmo propuesto. Los resultados de la simulacin verifican la eficacia del mtodo propuesto.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Ruido; Sistema dinámico; Control activo del ruido; Algoritmo FXLMS; Sistemas no lineales; Controlador neuronal de realimentación adaptativa
• Keywords:Noise; Dynamic system; Active noise control; FXLMS algorithm; Nonlinear systems; Adaptive feedback neural controller