HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NHIỄU TÍCH CỰC HỒI TIẾP
DÙNG MẠNG NƠRON
Huỳnh Văn Tuấn1, Dương Hoài Nghĩa2, Nguyễn Hữu Phương3, Nguyễn Ngọc Long4
1Khoa Vật Lý, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên-ĐHQG Tp. HCM
2Khoa Điện-Điện tử, Trường Đại học Bách Khoa-ĐHQG Tp. HCM
3Khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên-ĐHQG Tp. HCM
4Trường Đại học Tôn Đức Thắng

Tóm tắt
    Bài báo này thực hiện giải thuật FxLMS (Filtered-x Least Mean Square) trên cơ sở mạng nơron nhân tạo để kiểm soát nhiễu tích cực (ANC). Vấn đề bão hòa của bộ khuếch đại công suất trong hệ thống ANC được trình bày. Phương pháp bổ chính bão hòa và giải thuật học trực tuyến dựa trên phương pháp giảm độ dốc được thực hiện. Điều kiện hội tụ được chứng minh bằng cách sử dụng hàm Lyapunov rời rạc. Các kết quả mô phỏng được trình bày.
    Từ khóa: Kiểm soát nhiễu tích cực; mạng nơron; bổ chính bão hòa; giải thuật FxLMS; hội tụ

ADAPTIVE NEURAL NETWORK FOR
FEEDBACK ACTIVE NOISE CONTROL SYSTEM
Huynh Van Tuan1, Duong Hoai Nghia2, Nguyen Huu Phuong3, Nguyen Ngoc Long4
1Faculty of physics, University of Science-VNU HCMC
2Faculty of Electrical-Electronics Engineering, University of Technology-VNU HCMC
3 Faculty of Electronics and Telecommunications, University of Science-VNU HCMC
4Ton Duc Thang University

Abstract
    This paper presents a neural-based filtered-X least-mean-square algorithm (NFXLMS) active noise control (ANC) system. The saturation of the power amplifier in ANC system is considered. A method for compensating the saturation is proposed. On line dynamic learning algorithms based on the error gradient descent method is carried out. The convergence of the algorithm is proven using a discrete Lyapunov function. Simulation results are provided for illustration.
    Key words: Active noise control; neural network; saturation compensation; filtered-X leastmean- square algorithm; convergence