Badania nad zastosowaniem sieci neuronowych w systemach aktywnej redukcji hałasu z uwzględnieniem zjawisk o charakterze nieliniowym.
Kierownik projektu:
dr inż. Leszek Morzyński
Streszczenie projektu:
W ramach realizacji projektu przeprowadzono badania symulacyjnych nad możliwością zastosowania sieci neuronowych o różnej strukturze i algorytmie uczenia w układach aktywnej redukcji hałasu. Na podstawie wyników badań symulacyjnych oraz analizy sposobów sterowania i identyfikacji dynamicznych układów nieliniowych opracowano nowe algorytmy uczenia sieci neuronowych - QNBP, QNBPM i PYKQNBPM. Opracowane algorytmy uczenia zweryfikowano na podstawie badań symulacyjnych w środowisku MATLAB. Na potrzeby badań opracowano model obliczeniowy systemu aktywnej redukcji hałasu, w którym ścieżka pierwotna sygnału miała charakter nieliniowy.Opracowano także nowy układ sterujący systemu aktywnej redukcji hałasu oparty na zmiennoprzecinkowym procesorze sygnałowym. Uklad ten wykorzystano do weryfikacji opracowanych algorytmów uczenia w warunkach laboratroryjnych. Dla układu sterujacego opracowano oprogramowanie, w którym zaimplementowano sieci neuronowe wraz z opracowanymi algorytmami uczenia. Zmodyfikowano również stanowisko laboratoryjne, którego podstawowym elementem jest falowód akustyczny. Opracowano i wykonano dodatkowy moduł falowodu, który umożliwia realizację nieliniowego charakteru pierwotnej ścieżki sygnału.Końcowy etap prac nad projektem obejmował przede wszystkim badania opracowanych algorytmów i porównanie ich z algorytmami istniejącymi pod względem zbieżności i skuteczności.
Jednostka:
Pracownia Aktywnych Metod Redukcji Hałasu
Okres realizacji:
01.01.2008
– 31.12.2010