基于分数阶LMS的AEM系统次级通道辨识

利用分数阶算法对经典LMS进行改进,并对发动机主动悬置系统的次级通道开展辨识,完成了不同分数阶次下的辨识试验,与经典LMS算法的辨识结果进行了对比,最后进行了振动主动控制试验。结果表明:在保证AEM系统振动主动控制效果的前提下,分数阶LMS相比于经典LMS具有更快的收敛速度,能改善算法的控制精度等优势。

一种改进的次级通道辨识算法

为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。结果表明:变步长最小均方算法的性能优于带遗忘因子的最小二乘递推算法,但变步长算法仍存在收敛速度过慢、辨识残差较大的问题。为此,提出一种改进的变步长最小均方算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:改进之后的变步长最小均方算法的辨识精度满足控制要求,收敛速度较快。

双层隔振主动控制仿真及误差通道辨识研究

以电磁式吸振器为振动主动控制执行机构,设计搭建了一套双层隔振主动控制模拟实验平台,并对实验平台总布局以及每个部件的选型和优化配置进行理论概述。本文通过Matlab利用x-LMS算法完成了主动控制的仿真工作,并在实验平台进行了道误差辨识实验。通过分析比较在不同频率下的所得实验结果,证明了该实验平台的实用性。

基于LabVIEW非参数估计法的有源消声系统次级通道辨识与自适应辨识的比较

有源消声自动控制系统中,次级通道辨识的准确性对于主动噪声控制效果来说十分重要。传统的次级通道离线辨识一般采用自适应算法的通道辨识方式,文章在此基础上提出了一种利用非参数模型估计方法来进行通道辨识的方式。利用LabVIEW仿真,对两种方法的通道辨识精度进行了比较,验证了非参数估计方法进行次级通道辨识的有效性和准确性。

基于频域特征值分解的盲多通道辨识算法

盲语音去混响就是盲解卷积问题,通常盲解卷积是一种盲多通道系统辨识后跟解卷积的一类方法。盲多通道辨识算法的效果是能否成功解混响的前提条件。卡尔曼滤波优点是具有较好的噪声稳定性和较快的收敛速度,缺点是在时域计算量较大。为了从时域变换到频域,提出了基于频域特征值分解的盲多通道辨识算法,利用循环矩阵的特征分解形式来简化卡尔曼增益方程,推导了一套从时域变换到频域的方法。仿真实验表明,算法同样具有较好的噪声稳定性和较快的收敛速度,说明从时域变换到频域的可行性。

一种用于误差通道预辨识的气动冲击锤特性分析

针对船舶机械设备主动减振系统的误差通道预辨识问题,研制了一种气动冲击锤作为激励力源。为了解气锤的特性,对其开展仿真和试验研究。首先通过建立气锤气体做功过程的热-机耦合模型和锤头冲击过程的动力学模型,得到锤头冲击速度、冲击力及冲击时间之间的数学物理关系,对比分析活塞组件工作过程的仿真和试验测试结果;然后探讨复位弹簧刚度、活塞与气缸壁之间的黏性阻尼、气缸内的死区容积等结构动力学参数对锤头冲击速度的影响。最后对气锤冲击力的仿真和测试结果进行对比分析,并应用气锤对弹性结构进行传递函数测试,与传统力锤激励的测试结果进行比较,验证气锤对结构动力学特性参数测试的可行性和有效性。

一种含次级通道在线辨识的窄带主动噪声控制系统

分析了噪声危害设备产生的谐波噪声,特别是以500 Hz或600 Hz以下的低频成分为对象,介绍了主动噪声控制(ANC)技术的原理、意义及发展现状。在实际声学场所,由于控制系统易受初级噪声功率、残余噪声幅值等因素影响而不稳定。在分析控制系统收敛条件的基础上,通过对系统误差引入一个比例因子从而改进系统模型,并以一维管道为实验平台,基于高速数字信号处理器(DSP)设计了含次级通道在线辨识的主动噪声控制器。实验结果表明,在250 Hz左右的频段上能够达到16 dB的降噪效果。

基于次级通道在线辨识新算法的振动主动控制

提出一种基于改进滤波型最小均方(filtered-X least mean square,简称FXLMS)算法次级通道在线辨识方法,将其应用到结构自适应振动主动控制中。该算法可以消除主动控制环节和次级通道辨识环节相互影响,加快系统的收敛速度,并有效消除附加随机信号对待控制区域残余振动的影响,简化了系统算法的复杂度。将该方法基于LABVIEW进行振动控制仿真,从收敛性能和振动控制效果两方面进行比较,得出其改进优势。以简支梁为控制对象,用本研究方法进行结构振动主动控制的试验研究。结果表明,该控制系统对简支梁的振动响应有很好的抑制作用,说明该基于次级通道在线辨识的主动控制方法的有效性。

基于“T-tube”模型的中心动脉脉搏波双通道盲辨识

提出了由两路人体外周动脉脉搏波(peripheral artery pulse wave,PAP)来估计中心动脉脉搏波(central aortic pulse wave,CAP)的多通道盲辨识(multi-channel blind system identification,MBSI)方法,旨在实现心血管系统中心动脉脉搏波的实时无创连续监测.首先简单介绍了多通路盲辨识算法,并证明了心血管系统IIR模型特性可由FIR模型逼近,从而简化了MBSI算法.然后介绍了心血管"T-tube"模型,并结合两路外周动脉实测(肱动脉、股动脉)脉搏波来重建中心动脉脉搏波和辨识模型.结果表明,MBSI算法稳定性较好,估计出的CAP波形畸变率百分比小于6%、形态整体能量误差百分比小于3%.

基于次级通道在线辨识变步长主动隔振控制算法研究

针对主动隔振中次级通道存在的时变特性和传统在线辨识方法导致的主动隔振效果较差问题,提出了一种基于次级通道在线辨识的变步长主动隔振控制算法。通过附加高斯白噪声对次级通道实时建模,同时引入功率因子在设定范围内对主动控制迭代步长和白噪声功率进行调整,并搭建了单通道主动隔振实验平台,仿真和实验研究结果表明:所提算法降低了计算量,有效解除了主动控制和通道建模的耦合;可对具有时变特性的次级通道进行快速准确建模,提高了收敛速度和控制精度,对双频激励取得了显著的控制效果。

基于误差通道在线辨识的直升机结构振动主动控制研究

提出一种基于误差通道在线辨识的有源控制方法,并把它应用于直升机结构振动的主动控制。针对一直升机模型与前人的方法进行了比较,并进行多输入多输出的主动控制仿真。仿真结果表明,这种控制方法明显优于前人的方法,说明这种基于误差通道在线辨识的多输入多输出的主动控制方法对直升机结构振动有很好的抑制作用。

基于误差通道在线辨识的自适应控制算法研究

本文基于经典FxLMS算法,提出一种在线辨识的自适应控制算法。该方法采用变步长策略来进行误差通道辨识过程的调节,由于步长随辨识过程动态变化的特点,它能较好地消除误差通道辨识环节和主动控制环节之间的相互影响,使系统的总体性能得到提高。在MATLAB环境下与前人的方法进行了比较,仿真结果表明本文的方法在误差通道的辨识、振动的控制以及对误差通道参数变化的适应等方面,均优于之前的方法。

基于误差通道在线辨识的柴油机双层隔振主动控制研究

采用一种新的基于误差通道在线辨识自适应主动控制策略,并将其应用于双层隔振主动控制系统.该方法无需在控制器输出端叠加外加噪声,仿真结果表明,这种方法具有很好的控制效果和很强的鲁棒性.

运载火箭整流罩内主动降噪控制技术

运载火箭整流罩内的声振环境对有效载荷的可靠性和发射任务的成败至关重要。为改善整流罩内低频声振问题,首先从数学原理上介绍了用于主动降噪(ANC)系统的自适应滤波器和通道辨识的方法;其次针对运载火箭整流罩特定情况,建立反馈式滤波最小均方值(FxLMS)-ANC系统控制模型,并在实验室环境下搭建硬件实验平台;最后针对噪声频谱分布的不同特点开展宽带、窄带、宽带与窄带组合式ANC实验。结果表明:采取ANC控制对噪声抑制效果明显,特别是对功率谱峰值所在的频点实施窄带降噪,降噪效果更为突出。实验室环境下所得的实验结论,验证了在运载火箭整流罩内ANC的潜力。

块处理的变步长自适应振动主动控制方法

针对振动主动控制次级通道的时变特点和在线辨识次级通道算法中各通道相互影响,导致控制效果不佳的问题,提出一种基于块处理的变步长自适应振动主动控制方法。根据参考信号和期望信号的功率变化对次级通道辨识和振动控制进行块处理的在线调整步长,排除异常信号干扰,进一步提高辨识精度与速度。仿真结果表明,与原算法比较,该算法的辨识速度和精度均能提升近10%,系统在控制环境突变下能提前近一半时间完成收敛。以单层隔振平台为控制对象对本算法进行实验研究,结果表明,该算法对单层隔振平台的振动响应有较好的控制效果,验证了该算法在实际控制中的有效性。

基于压电驱动的微振动主动减振控制系统研究

本文以压电陶瓷促动器构建并联六自由度减振平台,采用NI Compact-RIO实时控制系统和Fx-LMS自适应控制算法进行振动主动控制,对次级通道辨识方法和主动控制算法进行了模拟仿真,并搭建主动减振控制系统进行实验验证。仿真与实验结果表明,设计的主动减振控制系统对于7~50 Hz范围内的低频微振动有很好的控制效果。

变步长自适应结构振动主动控制算法

提出基于次级通道在线辨识的变步长振动主动控制算法,给出主动控制环节收敛步长、次级通路建模环节收敛步长的调整策略及新的附加噪声功率控制策略。此调整策略完全由初级振动、残余振动及附加随机噪声信号功率决定,无需额外引入经验参数,可简化系统算法复杂度,提高算法收敛性能,实现对附加随机噪声功率的调节,在保证系统稳定情况尽量消除其对残余噪声影响。仿真结果表明,与已有算法相比,该算法在收敛性能、振动控制效果两方面更具优势。基于NI CRIO实时控制器进行简支梁振动主动控制试验表明,该控制系统对简支梁振动响应有较好的抑制作用,对初级振动频率具有较好的跟踪性能。即基于次级通道在线辨识的主动控制方法行之有效。

基于自适应算法的主动吸振试验研究

针对船舶机械设备的低频线谱吸振的问题,采用自适应主动吸振的控制算法,并自行研制了一种性能优越的主动吸振器,动力吸振器的输出力与输入电流基本成正比,可很好的满足控制要求。以横向滤波器为估计模型进行误差通道离线辨识,基于误差通道离线辨识实行主动控制,搭建实验台架进行自适应吸振实验,吸振效果明显,有效降低了线谱振动能量。验证了主动吸振器具有良好的吸振效果,误差通道辨识模型的精确度和自适应吸振算法的有效性。

基于虚拟传感器有源噪声控制系统及实时实现

详细推导了基于虚拟传感器的有源噪声控制系统的算法结构。在TMS320C6727硬件平台上,采用LMS算法完成了误差通道模型的传函辨识,用FXLMS算法对虚拟传感器的系统性能进行了试验分析。试验结果表明,该方法可以有效地将噪声控制范围向虚拟传感器处转移。

基于多通道陷波的发动机主动悬置控制系统

随着发动机混动、变缸和主动启停等节能减排技术的蓬勃发展,发动机产生的振动变得复杂而多变.发动机主动悬置(Active Engine Mount, AEM)系统是目前应对这一状况的主流方案.AEM系统要想获得最佳的减振效果,控制系统部分的设计是关键.目前,AEM控制系统仍存在次级通道阶数高,计算资源需求大,控制效果不佳等问题.文章基于FxLMS算法设计了AEM多通道陷波控制系统,建立主动悬置的参数模型.控制系统中的次级通道模型对性能具有非常关键的影响,文章也设计了优化的陷波次级通道辨识算法,开展次级通道辨识试验,建立了2阶的4通道次级通道模型.为了验证这些工作的有效性,开展算法仿真和快速控制原型试验,最后和传统FxLMS法的结果进行效果对比.结果表明:在所设计的控制系统开启情况下,左、右测点处的加速度均方根值分别下降了约90%和78%,怠速工况下左、右测点的2阶振动频率分别下降了约20和14 dB.与传统FxLMS算法结果相比约有8 dB的优势,这也证明了所设计的多通道陷波控制系统和次级通道辨识算法的可行性和优势.