Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45938
| Title: | การควบคุมสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟโดยใช้พาทิเคิลฟิลเตอร์ |
| Other Titles: | ACTIVE NOISE CONTROL USING PARTICLE FILTER |
| Authors: | วรัญญา ปลอดจินดา |
| Advisors: | ลัญฉกร วุฒิสิทธิกุลกิจ พิสิฐ วนิชชานันท์ |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
| Advisor's Email: | [email protected],[email protected] [email protected] |
| Subjects: | การควมคุมสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟ วงจรกรองแบบปรับตัว วิธีมอนติคาร์โล Active noise and vibration control Adaptive filters Monte carlo method |
| Issue Date: | 2557 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | วิทยานิพนธ์ฉบับนี้เสนอการนำพาทิเคิลฟิลเตอร์มาประยุกต์ใช้กับการควบคุมสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟเพื่อกำจัดเสียงที่ไม่ต้องการได้ยิน ณ ตำแหน่งไมโครโฟนรับความผิดพลาดภายใต้เงื่อนไขสภาพแวดล้อมมีคุณสมบัติแบบไม่เชิงเส้นและเปลี่ยนแปลงตามเวลา วิทยานิพนธ์นี้จึงเริ่มจากการศึกษาทฤษฎีพื้นฐานเกี่ยวกับการควบคุมสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟและทฤษฎีพื้นฐานของพาทิเคิลฟิลเตอร์ จากการศึกษาทฤษฎีพื้นฐานพบว่าการควบคุมสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟมีพื้นฐานมาจากการนำอัลกอริทึมแบบปรับค่าได้มาบ่งชี้ระบบ จึงเริ่มต้นด้วยการออกแบบอัลกอริทึมสำหรับการปรับค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ สำหรับพาทิเคิลฟิลเตอร์เพื่อนำมาใช้กับการบ่งชี้ระบบแบบไม่เชิงเส้นและเปลี่ยนแปลงตามเวลา จากผลการทดลองพบว่าอัลกอริทึมที่วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอสามารถบ่งชี้ระบบแบบไม่เชิงเส้นและเปลี่ยนแปลงตามเวลาได้อย่างดี จากนั้นจึงพัฒนาอัลกอริทึมที่นำเสนอให้สามารถประยุกต์ใช้กับการควบคุมสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟ นอกจากนี้ยังมีการนำผลการจำลองของอัลกอริทึมที่เรานำเสนอเปรียบเทียบกับอัลกอริทึมหลักที่ใช้สำหรับการควบคุมสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟ คือ อัลกอริทึมกำลังสองเฉลี่ยน้อยที่สุด และอัลกอริทึมกำลังสองเฉลี่ยน้อยที่สุดแบบเวียนเกิด จากผลการทดลองพบว่าอัลกอรึทึมที่เรานำเสนอมีประสิทธิภาพดีกว่าในการการควบคุมสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟในสภาพแวดล้อมแบบไม่เชิงเส้นและเปลี่ยนแปลงตามเวลา ในขณะที่อัลกอริทึมน้อยที่สุดกำลังสองแบบเวียนเกิดมีประสิทธิภาพที่ดีที่สุดสำหรับการควบคุมสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟในสภาพแวดล้อมแบบไม่เชิงเส้นและไม่เปลี่ยนแปลงตามเวลา |
| Other Abstract: | The thesis proposes active noise control using particle filter to cancel unwanted sound in nonlinear and time-varying environment at an error microphone. This thesis, therefore, begins with studying the basic theory of active noise control and particle filter. The study shows that active noise control is based on system identification. Hence, the thesis designs updating algorithms by using particle filter to identify nonlinear and time-varying environment. According to the simulation results, the proposed algorithms can identify nonlinear and time-varying environment very well. Consequently, the proposed algorithms are developed to be applied with active noise control. Furthermore, the simulation results of the proposed algorithms are compared with those of the other algorithms -- Least Mean Square (LMS) and Recursive Least Square (RLS) algorithms. From the simulation results, the proposed algorithms perform better than the other conventional two algorithms in nonlinear and time-varying environment while RLS algorithm works more effectively than LMS and the proposed algorithms in nonlinear and time-invariant environment. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2557 |
| Degree Name: | วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | วิศวกรรมไฟฟ้า |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45938 |
| URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2014.673 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2014.673 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 5470358021.pdf | 3.35 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.