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By Zhang M.

The objective of this paintings used to be to enhance adaptive and powerful non-adaptive controlalgorithms for lively noise cancellation in a duct and to experimentally try their performante within the cancellation of noise.To version the propagation of Sound within the duct, approach identity methodsin the frequency area have been used. The excessive Order of the version and the need for lively noise cancellation in a large frequency band provide upward thrust to numerical difficulties. a complicated id method is built the following to unravel this challenge. The version bought is of Order forty four and exhibits a very good healthy with the measured info within the frequency diversity from 20 Hz as much as one thousand Hz. The H, Synthesis process is used to layout the strong non-adaptive controllers.Both suggestions controls, and feedforward controls, and the mix offeedforward and suggestions controls (2-DOF) were synthesized and verified. as a result of the time hold up of the secondary course, the functionality of the suggestions keep an eye on is proscribed. within the blend of feedforward and suggestions keep an eye on, the feedforward Controller performs a dominant function. The functionality of the feedforward Controller is particularly depending on version blunders. however, the mix of feedforward and suggestions keep an eye on indicates a greater functionality. For adaptive keep watch over, numerous recognized tools, similar to FXLMS and FULMS, are brought. the main major merits of adaptive keep watch over are its feedforward constitution and its skill to evolve to the adjustments of the plant. the main challenge of the adaptive keep watch over is the trade-off among balance and convergence time. because the current algorithms don't consider the version blunders of the secondary direction, the adaptive approach is risky if the achieve within the variation loop is big. a brand new, powerful, and sturdy FULMS set of rules has been derived and carried out. The experimental effects convey that the recent set of rules is either good and quickly tonverging.

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Wolfgang Jäger Udo Kempf hat eine großartige Bilanz als Hochschullehrer und Wissenschaftler vorzuweisen. Dies zeigt sich nicht zuletzt darin, dass er nicht nur eine Professur an der Pädagogischen Hochschule wahrnimmt, sondern auch an der Universität gefragt ist. Jahrzehntelang battle er am Seminar für Wissenschaftliche Politik ein beliebter Dozent.

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Aber in dieser Betriebsart muss die SFunktion in C-Sprache geschrieben werden, wobei die die Fähigkeit des DSPs nicht ganz ausnützt werden kann. Ausserdem ist der vom ‘Realtime-Workshop’ übersetzte C-Code des Simulink-Blocks nicht kompakt. B. für adaptive Regler, erzeugt werden. I I 1 MATLAB t ( Workshop 1 Realtime TRACE DSP 4 ’ COCKPIT Bild 2-5 Software-Struktur des ‘dSPACE’- Betriebsart 1 2 Versuchsanlage 28 Das ‘dSPACE’ stellt auch eine zweite Betriebsart zur Verfügung. Dabei läuft die Software nicht mehr in Matlab, sondern in der C-Umgebung, wie im Bild 2-6 dargestellt.

Das könnte zur Konvergenz der Parameter gegen ein lokales Minimum führen. 30 3 Modellbildung Die Methoden der Systemidentifikation können grob in zwei Arten gegliedert werden: Systemidentifikation im Frequenzbereich und Systemidentifikation im Zeitbereich. Die Modellstruktur der Systemidentifikation im Frequenzbereich ist eine Übertragungsfunktion, die ein zeitkontinuierliches System beschreibt, während die Modellstruktur der Systemidentifikation im Zeitbereich mit einer Differenzengleichung präsentiert wird, die eine Approximation eines zeitkontinuierlichen Systems ist.

Deshalb soll ein Iterationsprozess verwendet werden, wie ihn die FDSID-Toolbox empfohlen hat. h. man soll wieder die Teilübertragungsfunktion Ga(s) nach der Filterung von G,(s) identifizieren. Wenn das Resultat noch nicht zufriedenstellend ist, soll man den Iterationsprozess weiterführen. Das Bild 3-5 zeigt ein Resultat mit einmaliger Iteration. Frequenz [Hz] Frequenz [Hz] Bild 3-4 Messung und Modell ohne Iteration von G 1t (ja) Bild 3-5 Messung und Modell mit einmaliger Iteration von G l 1( j o) Obwohl mit Hilfe der Teilbereiche-Methode jedes zu identifizierende Teilsystem eine tiefe Ordnung hat, bleibt die Konditionszahl doch noch hoch.

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