Esta tese estuda o problema de controlar o ruído acústico em dutos mediante o fornecimento de energia acústica, através da associação do algoritmo genético e da programação genética (constituindo o CONTROLE GENÉTICO). Foram adotadas três estratégias de controle. Uma, com o algoritmo genético simples (SGA): cada indivíduo de uma geração representa uma freqüência, fase e amplitude espcíficas, usadas no cancelamento do ruído, sendo a função de desempenho obtida pela média da energia do sinal. Segunda, a de refinamento sucessivo (SAGA) foi utilizada em dois níveis: um nível codificando a freqüência e depois um nível refinando-a junto com a fase e a amplitude. Finalmente, a terceira abordagem utiliza em tempo real um modelo de atraso e ganho codificado no cromossomo. Um simulador foi desenvolvido com um modelo simplificado para testar o software e para analisar o comportamento dos parâmetros do algoritmo genético. O software foi migrado para trabalhar em arquitetura paralela de DSPs TMS320C44, gerenciando a comunicação entre os processadores e a memória compartilhada com alto desempenho. Uma versão com um processador TMS320C32 foi desenvolvida para controlar o sistema do duto em tempo real, reduzindo o ruído em todas as faixas de freqüência. O tratamento da realimentaçãoacústica foi feito através de: confinamento do microfone, confecção de caixas acústicas especiais e mediante a remoção através de um modelo baseado na técnica adaptativa. A programação genética aplicada ao sistema, convergiu para o modelo de atraso e ganho, utilizado pelo GA e previsto pela teoria.

This thesis addresses the problem of actively control acoustic noise in ducts throught the application of genetic algorithm and genetic programming (called GENETIC CONTROL). Three different strategies were adopted. In the Simple Genetic Algorithm (SGA) each individual of a generation represents a specific frequency, phase and amplitude used in cancellation of noise and the fitness function is the average energy of the signal. The Successive Approach Genetic Algorithm (SAGA) is a modification of SGA, where a first level procedure searches for candidate frequencies and a second level improves them between fixed limits, with phase and amplitude. To run in real time, a gain/delay model was coded into the chromosome. A simulation model was developed to test the software and to analyse the behavior of the genetic algorithm parameters. The software was designed to work in a parallel DSP TMS320C44 architecture managing processors communication and shared memory with high performance. A monoprocessor version was developed to control the duct system under real time with noise reduction. The acoustic feedback was removed through the microphone confinement, special sound boxes and through adaptive model approach. Genetic programming applied to the system converges to the genetic algorithms gain/delay model as foreseen by the theory and experiment.