Perpustakaan Digital ITB

Active Noise Control (ANC) merupakan suatu cara meredam bising dengan menciptakan sinyal antibising yang berlawanan fasa dengan sinyal bising. Peredaman yang dilakukan berupa proses superposisi dari sinyal bising dan antibising yang dihasilkan. ANC sangat efektif untuk meredam bising pada frekuensi rendah dan sangat tepat untuk melengkapi sistem peredaman pasif. Dalam peredaman pasif terdapat hubungan yang berbanding terbalik antara frekuensi dengan ketebalan bahan peredam yang akan berakibat pada biaya. Dalam Tugas Akhir ini akan diimplementasikan ANC untuk meredam bising blower pada udara terbuka dengan menggunakan Recurrent Radial Basis Function Network (RRBFN) yang merupakan kombinasi antara Recurrent Neural Network (RNN) dan Radial Basis Function Network (RBFN). Untuk algoritma kendali RRBFN dimodifikasi menjadi FX-RRBFN untuk mengatasi delay antara pengendali dan model jalur sekunder. Kegiatan dalam Akhir ini meliputi simulasi algoritma dengan MATLAB, identifikasi sinyal blower (frekuensi dan amplitudo), identifikasi model sekunder ANC satu kanal dan kendali satu kanal. Dalam percobaan digunakan dua sinyal bising, yaitu sinyal yang dibangkitkan pada frekuensi dominan blower dan bising dari blower itu sendiri. Hasil yang diperoleh yaitu diperoleh peredaman bising yang bagus pada sinyal yang dibangkitkan dan peredaman yang kurang bagus pada sinyal bising blower.