In this study, performance improvement of the inverse modeling as the on-line control method for the estimation, control experiment is performed. As the modeling errors is occurred in duct system arbitrarily, a case using the filtered-x LMS algorithm only as the control method, a case using tile inverse modeling method only and a case using the inverse modeling with the adaptive line enhancer are compared. The estimation errors between real secondary path transfer functions and the estimated and the control performances of primary noises with these estimated transfer functions are compared.
In the conventional inverse modeling method for on-line modeling of the secondary path transfer function, the signal to noise ratio between the arbitrary random signal and the plant noise have to keep at -10 - -20 dB. For these reasons, the modeling can't be exactly implemented by the conventional method alone and the convergence time for modeling becomes too long. In this study, by combining the conventional inverse modeling method with an adaptive line enhancer, or with an adaptive noise canceller, a rigorous transfer functions of secondary path modeling and the control of a primary noise have been implemented simultaneously.
The exhaust noise reduction of automobile with the active muffler is experimentally investigated. The control algorithm is the filtered-x LMS algorithm and the inverse algorithm with the adaptive line enhancer. Also, the control efficiency is increased with synthesized second harmonic engine frequency. In the experiment, the active muffler is applied to the end of exhaust system in automobile and the control with on-line secondary path modeling method(inverse algorithm) is compared the control of off-line secondary path modeling method. As secondary path transfer functions are changed, the experimental results show that the control performance with on-line method is more efficient than that with off-line method in the exhaust noise reduction of automobile.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.243-246
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1994
In this paper, a self-learning fuzzy controller is designed with a fuzzy approximation of an inverse model. The aim of an identification is to find an input command which is control of a system output. It is intuitional and easy to use a classical adaptive inverse modeling method for the identification, but it is difficult and complex to implement it. This problem can be solved with a fuzzy approximation of an inverse modeling. The fuzzy logic effectively represents the complex phenomena of the real world. Also fuzzy system could be represented by the neural network that is useful for a learning structure. The rule of a fuzzy inverse model is modified by the gradient descent method. The goal is to be obtained that makes the design of fuzzy controller less complex, and then this self-learning fuzz controller can be used for nonlinear dynamic system. We have applied this scheme to a nonlinear Ball and Beam system.
The poblem of active oise control has been analysed using a adaptive signal processing technique. In this methods, the adaptive signal processor or model predicts the primary sound wave travelling along the acoustic plant and generates the secondary source 180° out of phase which attempts to attempts to attenuate the undesired noise by destructive interference. In the solutions presented here, acoustic propagation delay is considered as a part of the model which used the FIR filter. The effects of error path and auxiliary path transfer functioin are anayzed and a new on=-line technique for error path modeling, adaptive delayed inverse modeling is presented. In this study, using these new concepts, our system can more reduce the noise level in duct to 5dB-15dB than only using LMS algorithm system.
This paper deals with an inverse modeling of nonminimum phase communication channel utilizing the HOS (High Order Statistics) of the received signal. After the communication channel is separated into the minimum phase and maximum phase components, the inverse modeling is performed independently. The performance superiority is confirmed by monte-carlo computer simulation in comparison with the traditional CMA (Constant Modulus Algorithm) method. By utilizing the proposed algorithm employing the HOS of the received signal, the inverse frequency characteristics of the channel can be obtained withoug transmitted signal in digital communication. This algorithm is required in preprocessing or postprocessing in order to remove the channel effect, and effective in the self adaptive equalizer which can minimize the bit error rate or symbol error rate in the recovry of received signal.
This study experimentally demonstrates the use of active muffler attached to the automotive exhaust system to reduce exhaust noise. For improving the signal to noise ratio in the process of estimation of secondary path transfer functions, the on-line algorithm that conventional inverse modeling is combined with adaptive line enhancer is used as the control algorithm. Active muffler is designed that the primary noise and the control sound are propagated as a plane wave in the outlet. Therefore, the error microphone could be placed out of the tail pipe center of a high temperature and the radiation noise to the outside could be reduced in the whole area around the outlet. The control experiment for reducing exhaust noise with active muffler is implemented during run-up at no load. From the experimental results presented, compared with the conventional off-line method, the proposed on-line method is capable to acquire a reduction of exhaust noise above 5 dB in overall sound power level.
This paper proposes the alternative observer and controller design scheme based on T-S fuzzy model. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given unknown nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. The proposed controller is based on a simple output feedback method. Therefore, it solves the singularity problem, without any additional algorithm, which occurs in the inverse dynamics based on the feedback linearization method. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters and the feedback gain comprising the fuzzy model representing the observation system. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observer and controller, they are applied to an inverted pendulum on a cart.
능동소음제어는 원치 않는 소음에 대하여 2차 소음으로 상쇄 간섭을 발생시켜 소음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 능동소음제어기의 성능은 2차 소음이 주 소음을 얼마나 잘 추정하는가에 따라 결정된다. 2차 소음은 스피커를 통해 발생되며 마이크를 통해 오차 신호를 수음한다. 일반적으로 스피커와 마이크의 전달특성은 이상적이지 못하기 때문에 신호를 왜곡시켜 능동소음제어기의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 스피커와 마이크의 전달특성을 고려한 단일센서 능동소음제어기를 제안한다. 스피커와 마이크의 전달특성에 의한 2차 소음의 왜곡을 줄이기 위하여 적응 역모델링 기법으로 전달 특성을 추정하고 주 소음은 Kalman필터를 이용하여 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 단일센서 능동소음제어기가 효과적으로 소음을 감쇠시킴을 보인다.
In this paper, it is attempted to apply the adaptive digital signal processing to compensate for a linear distortion of a loudspeaker and implement a real time hardware for that purpose. The real time system is implemented by using the DSP56001, a general purpose signal processor, as a host processor and the DSP56200, a cascadable adaptive FIR filter peripheral chip, as an adaptive digital filter. The system has 1000 taps at a 44.1kHz. After inverse modeling of under_compensation_speaker, the system reduces loudspeaker's linear distortions by pre-processing an input audio signal to loudspeaker. The experiment shows satisfactory results; after adaption with white noise as input signal for 60sec, the flat amplitude and linear phase frequency characteristics is found to lie over a wide frequency range of 100Hz to 20kHz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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