一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法及系统与流程

技术特征：
1.一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法，其特征在于：包括以下步骤：s100：建立有源噪声控制系统的灰狼算法模型；s200：迭代计算得到α狼的位置，将计算结果作为优化后的滤波器系数；所述s100包括：s110：初始化灰狼种群的个体位置，作为滤波器系数向量；s120：根据主动噪声控制系统确定适应度函数的表达式；s130：计算所有初始化的灰狼个体的适应度，并找到适应度前三的灰狼分别作为α、β和γ；所述s200包括：s210：根据灰狼群体的围猎行为更新灰狼的位置；s220：计算所有灰狼的适应度，并按照适应度的高低对其进行排序；s230：选择适应度前q只狼在其邻域内进行竞争游走；s240：更新α、β和γ狼的适应度和位置；s250：当满足迭代收敛条件后，将α狼的位置作为最优滤波器系数向量。2.根据权利要求1所述的一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法，其特征在于：所述s210包括：s211：灰狼的位置根据种群中的α、β和γ狼的位置来进行更新，按照下式计算α、β和γ狼与种群中其他个体的距离：d
α
＝|c1*x
α
‑
x|d
β
＝|c2*x
β
‑
x|d
γ
＝|c3*x
γ
‑
x|其中，x
α
、x
β
和x
γ
分别表示α、β和γ狼的位置，x表示当前灰狼个体的位置；c1、c2和c3是位置系数向量，c1、c2和c3内的每个元素值均为0到2之间的随机数；d
α
、d
β
和d
γ
分别表示α、β和γ狼与种群中其他个体的距离；s212：分别由α、β和γ狼的信息反馈，按照下式更新灰狼的初步位置x1、x2和x3：x1＝x
α
‑
a1*d
α
x2＝x
β
‑
a2*d
β
x3＝x
γ
‑
a3*d
γ
其中，a1、a2和a3是距离系数向量；s213：按下式取平均值更新灰狼在第t 1次迭代的位置x(t 1)：3.根据权利要求2所述的一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法，其特征在于：所述a1、a2和a3的表达式如下：a
i
＝2*a*r
‑
a其中，r为与距离系数向量同维度的向量，其元素为0到1之间的随机数，a为收敛因子，其值随着迭代次数的增大逐渐从2线性减小到0。4.根据权利要求3所述的一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法，其特征在于：所述s230包括：q只灰狼中的第i只灰狼的第d维分量x
id
按照下式进行竞争游走：
x
id
＝x
id
rand*(δ)其中，δ为x
id
的领域范围，rand为0到1之间的随机数。5.根据权利要求4所述的一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法，其特征在于：所述s240包括：灰狼位置向量计算出的误差均方值越小，灰狼的适应度越高，α、β和γ狼进行更新时，需要将当前迭代下适应度最高的三头灰狼与α、β和γ狼进行适应度排序，最后选取适应度最高的三头狼分别为新的α、β和γ狼。6.根据权利要求5所述的一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法，其特征在于：所述s250包括：当循环不满足迭代要求时，重复步骤s210、s220和s230。7.根据权利要求6所述的一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法，其特征在于：所述s210中需要进行位置更新的灰狼为种群中除α、β和γ狼以外的所有灰狼群体ω。8.根据权利要求7所述的一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法，其特征在于：所述s212包括：判断距离系数向量的绝对值是否大于1，若距离系数向量a的绝对值大于1，则算法处于搜索猎物模式；若距离系数向量a的绝对值小于1，算法处于攻击猎物模式。9.一种基于灰狼算法的主动噪声控制系统，其特征在于：使用了如权利要求1
‑
8中任一项所述的一种基于灰狼算法的主动噪声控制方法。