Entwurf nichtlinearer adaptiver Filter für den Einsatz in der aktiven Lärmbekämpfung:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
2000
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 21]
294 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | VI, 110 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
1
1.1
PROBLEMSTELLUNG
.
1
1.2
ZIELSETZUNG
.
3
1.3
GLIEDERUNG
DER
ARBEIT
.
4
2
ANSAETZE
DER
AKTIVEN
LAERMBEKAEMPFUNG
6
2.1
ANC
-
ACTIVE
NOISE
CONTROL
.
8
2.2
ASAC
-
ACTIVE
STRUCTURAL
ACOUSTIC
CONTROL
.
9
2.3
AVC
-
ACTIVE
VIBRATION
CONTROL
.
10
2.4
BESCHREIBUNG
DES
ZU
REGELNDEN
SYSTEMS
.
11
2.4.1
DAS
VERHALTEN
DER
SCHWINGENDEN
PLATTE
.
12
2.4.2
NICHTLINEARITAETEN
IM
PRIMAERZWEIG
.
16
2.4.3
EINSATZ
ADAPTIVER
FILTER
.
17
3
ENTWURF
EINES
ADAPTIVEN
VOLTERRA
FILTERS
ZUR
AKTIVEN
LAERMBEKAEMPFUNG
18
3.1
DAS
ADAPTIVE
VOLTERRA-FILTER
.
18
3.1.1
ANALYSE
DER
FILTERSTRUKTUR
.
20
3.1.2
HERLEITUNG
EINES
ADAPTIONSALGORITHMUS
.
23
3.2
SIMULATIONSERGEBNISSE
MIT
DEM
VOLTERRA-FILTER
.
26
3.2.1
DER
LINEARE
ANWENDUNGSFALL
.
27
3.2.2
DER
NICHTLINEARE
ANWENDUNGSFALL
.
30
4
ENTWURF
EINES
MULTILAYER-PERCEPTRONS
ZUR
AKTIVEN
LAERMBEKAEMPFUNG
33
4.1
DAS
NEURONALE
NETZ
.
34
4.2
VORBETRACHTUNGEN
ZUR
NETZARCHITEKTUR
UND
DEM
LERNALGORITHMUS
.
37
4.2.1
DIE
APPROXIMATIONSFAHIGKEIT
NEURONALER
NETZE
.
39
4.2.2
SIGNALTHEORETISCHE
FORMULIERUNG
DER
AUFGABE
.
41
4.3
DAS
MULTILAYER-PERCEPTRON
.
45
VI
INHALTSVERZEICHNIS
4.3.1
ANALYSE
DER
FILTERSTRUKTUR
.
46
4.4
ENTWICKLUNG
EINES
APPLIKATIONSGERECHTEN
LERNVERFAHRENS
.
49
4.4.1
HERLEITUNG
EINES
MODIFIZIERTEN
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS
.
50
4.4.2
BEWERTUNG
DES
ALGORITHMUS
.
54
4.4.3
MODIFIZIERUNG
DES
LERVERFAHRENS
.
55
4.5
SIMULATIONSERGEBNISSE
MIT
DEM
MLP-FILTER
.
59
4.5.1
DER
LINEARE
ANWENDUNGSFALL
.
60
4.5.2
DER
NICHTLINEARE
ANWENDUNGSFALL
.
65
5
ENTWURF
EINES
RBF-NETZES
ZUR
AKTIVEN
LAERMBEKAEMPFUNG
67
5.1
DAS
RADIAL-BASISFUNKTIONEN-NETZ
.
67
5.2
ENTWICKLUNG
EINES
APPLIKATIONSGERECHTEN
LERNVERFAHRENS
.
69
5.2.1
HERLEITUNG
EINES
ADAPTIONSALGORITHMUS
.
69
5.2.2
POSITIONIERUNG
DER
RBF-ZENTREN
MITTELS
CLUSTERANALYSE
.
72
5.3
EINFUEHRUNG
STRUKTURVERAENDERNDER
MASSNAHMEN
.
76
5.3.1
DEAKTIVIEREN
VON
NEURONEN
.
76
5.3.2
AKTIVIEREN
VON
NEURONEN
.
77
5.3.3
BESTIMMUNG
DES
AKTIVIERUNGSBEREICHS
.
80
5.4
DIMENSIONIERUNG
DES
RBF-NETZES
.
84
5.5
SIMULATIONSERGEBNISSE
MIT
DEM
RBF-FILTER
.
85
5.5.1
DER
LINEARE
ANWENDUNGSFALL
.
86
5.5.2
DER
NICHTLINEARE
ANWENDUNGSFALL
.
95
6
REALZEIT-IMPLEMENTIERUNG
UND
MESSUNGEN
DER
ENTWORFENEN
FILTER
97
6.1
BESCHREIBUNG
DES
VERSUCHSAUFBAUS
.
97
6.1.1
BESCHALTUNG
UND
FUNKTIONSWEISE
DER
KOMPONENTEN
.
98
6.2
MESSUNGEN
.
99
6.2.1
MESSUNGEN
IM
LINEAREN
ANWENDUNGSFALL
.
100
6.2.2
MESSUNGEN
IM
NICHTLINEAREN
ANWENDUNGSFALL
.
102
6.3
DISKUSSION
DER
ERGEBNISSE
.
104
7
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
106
LITERATURVERZEICHNIS
107 |
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