Étude d'algorithmes d'adaptation rapide pour contrôleurs actifs multi-variables

• Main Author: Bouchard, Martin
• Other Authors: Nicolas, Jean
• Language: French
• Published: Université de Sherbrooke 1995
• Online Access: http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/975

Pour le contrôle actif de type feedforward (par anticipation) du bruit et des vibrations, l'algorithme de contrôle le plus utilisé est sans aucun doute le LMS à référence filtrée multicanaux [NELSON et coll., 1992]. Le défaut principal de cet algorithme est que, dans le cas du contrôle à large bande, sa vitesse de convergence est faible lorsque les signaux de référence filtrée sont fortement corrélés. Pour éviter ce problème de convergence lente, l'algorithme Newton-LMS [WIDROW et coll., 1985] à référence filtrée multi-canaux peut être utilisé. La charge de calcul de cet algorithme est cependant élevée lorsque des filtres adaptatifs avec un nombre important de coefficients sont requis, et il n'est pas robuste à une augmentation soudaine de l'énergie des signaux de référence filtrée (il peut alors diverger). Le LMS à référence filtrée multi-canaux a ce même problème de robustesse, mais dans ce cas il est possible de normaliser le pas d'adaptation de l'algorithme pour produire un algorithme robuste : le NLMS multi-canaux [DOUGLAS et coll., 1993]. Le but de ce document est d'introduire un algorithme qui a pratiquement la même vitesse de convergence que le Newton-LMS à référence filtrée multi-canaux, presque la même faible charge de calcul que le LMS à référence filtrée multi-canaux, et la même robustesse que le NLMS multicanaux. Il sera appelé le COS-NLMS, parce que cet algorithme utilise principalement une transformée discrète en cosinus (DCT) pour éliminer la corrélation dans les signaux de référence filtrée qui ralentit le processus de convergence. Des résultats de simulation seront d'abord présentés, et ensuite des résultats de contrôle actif en temps réel sur une structure mécanique (un conduit) permettront de vérifier les performances du nouvel algorithme.