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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明公开了基于粒子群算法的路噪主动控制系统参考信号选取方法，涉及路噪主动控制系统技术领域。本发明至少包括以下步骤：步骤一：利用LMSTest.Lab采集系统采集加速度和车内噪声信号原始数据；步骤二：建立数学模型；步骤三：粒子群算法编码方法；步骤四：初始化种群；步骤五：参数初始化；步骤六：计算下一代速度；步骤七：调整速度；步骤八：计算下一代位置；步骤九：计算适应度；步骤十：更新历史最优位置；步骤十一：迭代优化；步骤十二：输出最优结果。本发明将多重相干法与粒子群算法相结合，不仅提高了选取效率，降低参考信号寻优运算量，缩短参考信号选取时间，且只需要基础的数采设备，这对于路噪主动控制系统的研究具有重要意义。

主权项：1.基于粒子群算法的路噪主动控制系统参考信号选取方法，其特征在于：至少包括以下步骤：步骤一：利用LMSTest.Lab采集系统采集加速度和车内噪声信号原始数据；步骤二：建立数学模型，建立多重相干数学计算模型，通过计算参考信号和目标噪声信号之间的多重相干系数，确定参考信号的选择优化目标；步骤三：粒子群算法编码方法，根据数学模型，确定粒子群算法的编码方法，将参考信号的选择表示为一个二进制向量，并定义适应度函数为选取的参考信号计算出的多重相干系数值的最大值；步骤四：初始化种群，根据约束条件生成粒子群算法的初始种群，包括随机选择粒子群的初始位置和速度，并初始化个体历史最优位置和群体历史最优位置；步骤五：参数初始化，设置粒子群算法的参数，包括惯性权重、认知系数、社会系数和最大飞行速度上限；步骤六：计算下一代速度，根据粒子群算法的速度更新公式计算粒子的下一代速度；步骤七：调整速度，根据约束条件调整各粒子的速度；步骤八：计算下一代位置，根据粒子群算法的位置更新公式计算粒子的下一代位置；步骤九：计算适应度，通过适应度函数计算群体中每个个体的适应度，即计算选取的参考信号计算出的多重相干系数值的最大值；步骤十：更新历史最优位置，根据粒子群算法的规则更新各粒子的个体历史最优位置和群体历史最优位置；步骤十一：迭代优化，如果没有达到结束条件，则返回步骤六，继续迭代优化；步骤十二：输出最优结果，当达到结束条件时，输出记录中最优的一组编码，进行解码，并将结果输入到主动噪声控制系统中进行效果验证。

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百度查询： 重庆理工大学 基于粒子群算法的路噪主动控制系统参考信号选取方法