基于量子粒子群优化算法的主动噪声控制方法

摘要

本发明涉及主动噪声控制领域，尤其涉及基于量子粒子群优化算法的主动噪声控制方法，包括：(1)根据实际噪声控制问题建立迭代学习主动噪声控制系统；(2)根据广义次级通道的传递函数设计自变量为学习滤波器参数的适应度计算公式；(3)根据IIR滤波器数学模型建立量子粒子群优化模型；(4)利用量子粒子群优化算法搜索出最佳性能滤波器参数。本发明的有益效果在于：(1)本发明方法简单，易于实现，能够解决重复噪声消噪问题；(2)本发明设计一种迭代学习主动噪声控制系统，该系统用频域方法描述系统，用IIR滤波器实现学习滤波器，并通过量子粒子群优化算法设计IIR滤波器的参数，具有很好的稳定性、鲁棒性，收敛速度快。