QR分解的最小二乘格型自适应滤波算法在噪声主动控制中的应用

在噪声主动控制系统中,滤波-x递归最小二乘(FxRLS)算法收敛速度快但计算量大。基于此,提出了格型联合估计滤波器结构与基于QR分解的最小二乘格型(QRD-LSL)自适应滤波算法相结合的噪声控制方法,该方法对联合估计过程进行了改进并得到了基于各阶估计误差的联合过程估计权系数更新关系,格型联合估计器结构简单,QRD-LSL自适应滤波算法数值稳定性好。仿真结果表明提出的噪声控制方法有良好的噪声控制效果,收敛速度快,计算量小,稳态误差小,跟踪性能好。

自适应滤波算法在板结构振动控制中的应用

以简支板为模型,运用模态分析方法推导并分析讨论结构振动主动控制的基本原理和方法。在此基础上,以时域振速为控制目标,对板进行振动控制建模,分别采用滤波-X最小均方算法(FxLMS)和格型联合估计滤波器与基于QR分解的最小二乘格型(QRD-LSL)自适应滤波算法相结合的振动控制方法来进行实时的振动主动控制。研究算法中相关参数和控制力位置对控制效果的影响,对两种自适应滤波算法的控制效果进行对比。仿真结果表明,两种算法都能有效控制板结构的振动,QRD-LSL自适应滤波算法的控制效果更优,其相对于FxLMS算法虽计算量有所增加,但收敛速度快,稳态误差小,跟踪性能好。

基于QR分解的最小二乘格型自适应滤波算法的噪声主动控制方法研究

本文提出了格型联合估计滤波器结构与基于QR分解的最小二乘格型(QRD-LSL)自适应滤波算法相结合的噪声控制方法,该方法对联合估计过程进行了改进并得到了基于各阶估计误差的联合过程估计权系数更新关系,格型联合估计器结构简单,QRD-LSL自适应滤波算法数值稳定性好.采用实测信号进行仿真,仿真结果表明本文提出的噪声控制方法有良好的噪声控制效果,收敛速度快,计算量小,稳态误差小,跟踪性能好.