基于时延陷波FXLMS算法的自适应APF设计

船用直流电网的主谐波频率高达数千赫兹,并且谐波成分在几千至十几千赫兹均有分布。传统的有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)基于时域信号对谐波进行跟踪抑制,受制于运算时硬件造成的固有延时,无法准确跟踪高频率的谐波。鉴于此,论文分析并设计了基于时延陷波滤波x-最小均方(filter-x Least Mean Square,FXLMS)算法的自适应APF。所设计的APF能抑制20kHz以内的若干个任意频点的谐波。搭建了基于现场可编辑逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的APF试验平台进行试验验证。试验以5kHz、10kHz、15kHz的复合频率谐波为例,APF装置对预设谐波频点抑制效果均达到24dB以上,实现了对高频谐波抑制。

基于FXLMS算法的直升机旋翼主动噪声控制的研究

为了降低直升机旋翼噪声,采用FXLMS算法建立了直升机旋翼噪声主动控制系统模型。采用离线辨识方法对次级声路径进行辨识。利用旋翼转速信号构造声源参考信号,从而避免次级声源对参考信号的干扰。结合归一化算法与G-SVSLMS算法,提出一种改进的变步长算法。该算法不仅具有收敛速度快、稳态误差小的优点,而且适应参考信号时变的特点,参数选择方便。仿真研究了旋翼噪声,与G-SVSLMS算法相比,该算法具有更快的收敛速度,对参考信号变化的适应性更好,与归一化算法相比具有更小的稳态误差。结果表明,该算法能有效降低直升机旋翼噪声,在一定频率下降噪效果可达24.8 dB,同时提高了系统的稳定性。

FXLMS算法用于压电柔性结构多通道振动控制

以模拟太空帆板的压电机敏柔性结构为实验模型,针对结构振动响应主动控制技术需求,着重分析了多通道自适应滤波前馈控制方法及其FXLM S算法实现,以及受控通道模型参数辨识策略,并给出了详细的控制器设计结构图。针对实验模型对象设计、结构模态特性分析、压电元件优化配置、实验平台开发构建、相关软硬件测控环境、实验过程描述与结果分析验证,给出了研究思路与方法过程分析;进行了结构振动响应多通道主动控制实验并取得了良好的控制效果。结果表明,该控制器结构设计与自适应算法有效,为航天柔性结构振动响应分布式多通道控制提供了方法探索思路。

自适应逆控制FXLMS算法有源噪声控制仿真研究

前馈有源噪声控制方法可在较宽的频带有效,使之获得了广泛的应用.在前馈有源噪声控制中,直接使用传统的FXLMS算法时,由于次级通道传递函数往往是非最小相位系统,导致系统的性能下降.文中提出一种基于非最小相位系统逆控制的自适应前馈有源噪声控制FXLMS算法,用带宽随机噪声信号和实测风机通风管道噪声信号进行仿真实验研究,结果表明,较传统的FXLMS算法有明显的改进.

多参考输入多误差输出FXLMS算法及其在机动车辆室内噪声抵消中的应用

针对改善坦克、汽车等多发动机机动车辆室内噪场环境这一课题 ,在系统研究自适应信号处理和主动噪声控制方法的基础上 ,推导了多参考输入多误差输出 FXLMS算法 ,提出了基于多参考输入多误差输出FXLMS算法的机动车辆室内主动噪声控制方案 。

基于FXLMS算法的主动噪声控制降噪效果研究

分析了基于FXLMS算法的离线辨识与在线辨识主动噪声控制系统,通过Matlat对系统模型进行建模与仿真,着重比较在线辨识与离线辨识系统模型在稳定性和收敛性等方面的差异,及影响FXLMS算法性能的因素。

应用SOFxLMS算法的振动主动控制MATLAB仿真

为了改进振动主动控制中控制算法的性能和提高对振动的控制效果,以滤波-x型最小均方(FxLMS)算法为基础改进得到SOFxLMS算法.在MATLAB/SIMULINK中利用level-2S-函数搭建算法的自定义模块和仿真结构框图,在保证系统稳定及相同条件下分别对两种算法进行仿真对比.结果表明:改进后的SOFxLMS算法有效,且具有更好的收敛性能;在振动主动控制中滤波器阶数较少、迭代步长较大的情况下具有更好的控制效果.

基于FxLMS算法的双层隔振系统主动控制研究

将FxLMS算法应用到双层隔振系统,推导了该算法的实现过程,并进行振动主动控制,分析了步长和阶数对控制效果的影响;建立了双层隔振几何模型,并进行动力学分析,基于Simulink完成双层隔振系统的振动主动控制仿真过程;仿真结果表明:该算法收敛速度快,权值收敛效果好,稳态误差小;运用FxLMS算法,对多频线谱进行综合控制,控制效果良好;在保证系统稳定收敛的情况下,步长和阶数对控制效果的影响明显,合理调节步长和阶数,能明显改进主动控制效果。

基于分段函数变步长FxLMS算法的发动机噪声主动控制

利用噪声测试设备和传感器实车采集发动机怠速噪声,以FxLMS算法为基础,利用Softsign函数和Sigmoid函数改变算法中的定步长,通过由Sigmoid函数、Softsign函数改进后的算法和两者结合所创的新的分段函数变步长FxLMS改进算法分别对噪声进行主动控制研究。通过MATLAB软件对采集到的噪声进行多次变步长控制,并对结果进行仿真对比和分析。研究结果表明,新开发的分段函数变步长FxLMS改进算法控制比Sigmoid函数控制的系统响应速度更快、比Softsign函数控制的控制精度更高,它充分结合了两种函数的优点,实现了控制系统的稳态误差为0.003的高稳态性能和收敛速度为0.586秒的快速响应。

主动降噪泄露变步长FxLMS算法研究

在主动降噪的过程中,为了提高前馈滤波-x最小均方(Filtered-xLMS:FxLMS)算法的收敛速率,降低稳态误差,获得相对更好的噪声控制效果,采用变步长的设计思路对其加以完善,并在此基础上深入考虑算法的稳定性,最后提出一种泄露变步长FxLMS算法。经过仿真模拟验证,该算法优化了传统FxLMS算法的收敛过程。为了进一步增强低频噪声降噪效应,将其算法运用到双通道有源降噪系统中,仿真结果显示双通道降噪效果明显优于单通道,最高可以实现24.7 dB的降噪量。

驾驶室主动降噪的改进FxLMS算法及DSP实现

针对挖掘机驾驶室内低频噪声被动控制效果不理想的问题,引入主动噪声控制。为了解决收敛速度和稳态误差的矛盾,在归一化函数和反正切函数的基础上,提出了改进变步长归一化FxLMS算法(VSSFxNLMS)。通过仿真分析和挖掘机驾驶室内的降噪实验对比了VSSFxNLMS算法与归一化FxLMS算法(FxNLMS)和变步长FxLMS算法(VSSFxLMS)的降噪量和收敛速度。结果表明:VSSFxNLMS算法的仿真降噪量分别提高了1.29%和4.38%,实验降噪量分别提高了1.02%和2.42%,收敛速度分别提高了40%和10%。

基于FXLMS算法的矿用有源耳罩的研究

基于矿井中低频噪声突出,存在时间长、危害大,尤其周期性噪声比重较大,而传统降噪技术对其降噪效果并不明显,提出了基于fxlms算法的自适应有源降噪耳罩降低矿井中的低频周期性信号,并采用离线建模方法建立了次级通道模型,利用MATLAB8.0拟合了64阶的滤波器,对矿井中具有代表性的1k Hz低频周期噪声和伴有随机噪声的1k Hz低频周期性噪声进行了降噪仿真研究。结果表明:1k Hz低频周期性噪声的降噪量达到了30d B。而且在本模型下,随机噪声对低频周期性噪声的降噪效果几乎没有影响。

改进FxLMS算法在主动振动控制中的应用

FxLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法在主动振动控制系统中有着广泛的应用,在实际系统中由于参考输入信号会混入诸如测量噪声、冲击噪声、野值等与参考信号不相关的干扰信号,这会导致系统更新稳定性性能变坏,甚至发散。针对这个问题,提出一种改进的FxLMS算法。新的算法利用跟踪微分滤波器和非线性变换函数分别对参考输入信号和反馈误差信号进行处理。同时,以滤波器更新向量的差值最小为优化条件推导出新的更新公式。通过在主动振动控制系统中与已有算法进行仿真比较,仿真结果证明在处于噪声干扰的情况下新的算法体现出更好的更新稳定性。

一种基于改进FxLMS算法的低频正弦振动控制技术研究

针对经典正弦振动试验控制算法在较低频段(如0.1~5 Hz)存在幅值估计时间长、估计精度低等问题,研究一种基于改进FxLMS算法的低频正弦振动控制算法,利用自适应机制,同时实现了标准振动台系统传递特性的在线辨识和驱动信号的逐点修正,提高了正弦试验的幅值控制精度和稳定时间。利用数值仿真研究了收敛因子对算法收敛速度的影响,完成了对比实验。结果表明:在0.5 Hz频率正弦振动试验中,仅需10 s即收敛至5%的幅值精度,显著优于逐步逼近算法,证明了改进FxLMS算法可以很好地满足低频正弦振动试验对幅值控制精度和实时性要求。

基于田口法的VS-MFxLMS算法优化及其在船舶舱室主动降噪上的应用

为优化船舶舱室环境,降低船舶舱室内噪声等级,对现有的主动降噪算法Filtered-x Least Mean Square(FxLMS)进行了研究,发现现有的FxLMS方法中变步长控制参数选取主要以试错法或经验法为主,需要大量的时间、人力及物力.通过田口法对变步长控制函数进行改进,用于优化主动降噪中归一化反正切变步长控制函数,从而寻求最优参数组合.最终,通过设计正交试验,获得船舶舱室噪声主动降噪中步长控制函数的最优参数组合,并对舵机舱室的噪声进行降噪应用,舵机舱室的声压级下降5 dB(A).

变步长CFxLMS算法及其在电梯噪声主动控制中的仿真

提出一种改进的CFxLMS(Correlation FxLMS)算法,该算法使用滤波参考信号与误差信号的相关函数控制步长更新。即随着相关函数的减小,步长也逐渐减小,从而提高了算法的实时性,较好地解决了传统FxLMS算法因步长固定带来的稳态误差大和实时跟踪能力弱的问题。为进一步验证改进算法的性能,将CFxLMS算法应用于高速电梯的轿厢内噪声主动降噪仿真中,并与FxLMS算法的结果进行对比。

误差非线性函数的变步长FxLMS算法研究

滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法。总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算法以改善算法性能。用三种常见的噪声作为参考输入信号进行仿真试验,对比了不同非线性函数变步长算法的性能。结果表明,变步长FxLMS算法能有效改善参考信号为高斯白噪声和正弦波时的收敛速度和稳态误差,且不同噪声环境下最优算法不同,但此类算法无法提升噪声源为冲击噪声时的性能。这为不同应用场景下算法的选取提供了参考。将变步长FxLMS算法应用于某车型的发动机主动噪声控制,结果表明,变步长FxLMS能显著提高定速工况的系统性能,但对急加速工况效果并不明显。

自适应剪枝的多参考有源控制算法

多参考信号有源控制算法是多噪声源环境噪声控制的研究热点之一。该文设计了Sigmoid函数加权的滤波最小均方算法,该算法不需要事先计算参考信号与误差信号的相关性以选取参考信号,而是在参考信号中引入自调整参数,通过调整该参数减小无关信号对系统的影响。仿真实验对比验证了算法的两个优点:一是算法可以看作对每个参考信号采用了变步长的策略,二是算法可以依据参考信号与误差信号的相关性高低调整参考信号的权重,实现自适应剪枝的功能以降低系统的开销。

FXLMS主动降噪算法在定点DSP上的优化实现

针对主动降噪算法的DSP优化实现问题,通过结合FXLMS算法原理和C6000系列定点DSP体系结构特点,提出一种该算法在定点DSP上的优化方案。依据主动降噪控制流程,进行参数分析和公式改造,完成该算法的定点化设计工作;在此定点程序的基础上,针对计算密集模块,通过C语言编译器优化、软件流水设计等方法,进行基于DSP的算法优化实现;最后借助涡桨飞机舱内噪声控制试验平台,对提出的优化方法进行测试,结果显示该算法的实现效率大幅度提升;同时,优化方案也保证了控制系统的精度。

基于可变阶陷波算法的混合动力汽车阶次噪声主动控制

针对混合动力汽车发动机多工作转速下阶次丰富且变化所导致的并联加速工况主动降噪效果下降问题,提出了一种可变阶陷波FxLMS算法,并建立相应的多通道发动机噪声主动控制系统。在MATLAB/Simulink中针对某七座混动MPV车搭建多通道发动机噪声主动控制仿真模型,使用实车声学路径、各工况车内噪声及发动机转速信号,对两种陷波FxLMS算法进行降噪仿真和比较,仿真结果表明,可变阶陷波FxLMS算法可以针对各充电转速点特定的阶次进行降噪,相比于传统的陷波FxLMS算法,主驾及第三排左、右耳4个位置处的总体降噪量分别提高了28.5%、60%、50%及50%。通过实车试验验证了在70~100 km/h加速工况下采用可变阶陷波FxLMS算法的发动机主动噪声控制系统的降噪效果,该系统对2阶、5阶、5.5阶、6阶、6.5阶、7阶和8阶的发动机噪声均表现出良好抑制作用。