基于镜像修正FxLMS控制算法的船舶管路振动主动控制

针对船舶管路减振和抗冲击的需求,本文根据镜像修正自适应滤波算法,设计出了一种管路振动主动控制策略,能够有效地控制管路在低频下的振动,并且在次级通道发生突变时,控制系统可再次快速收敛,进行稳定控制。本文先对镜像修正自适应滤波算法进行理论研究,分析算法的迭代及控制过程;再通过仿真分别验证算法在不同参考信号输入下的收敛性及稳定性;最后搭建实验台架,通过试验验证算法的实际控制效果。试验结果表明:该控制策略在管路振动主动控制中能够降低15.37%的振动强度,比自适应滤波算法控制策略的控制效果好8.85%。所以镜像修正自适应滤波算法能够及时有效地进行管路振动控制。

基于sigmoid-sinh分段函数的变步长FxLMS算法

为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean square)、ShFxLMS(sinh filtered-x least mean square)、SSFxLMS算法的参数进行优化。分别采用高斯白噪声和实测簇绒地毯织机噪声为输入信号,采用FxLMS、SFxLMS、ShFxLMS、SSFxLMS算法进行噪声主动控制仿真,对比分析这4种算法的性能。结果表明:与其他3种算法相比,采用SSFxLMS算法对高斯白噪声和簇绒地毯织机噪声进行控制时,误差信号的平均绝对值更小,平均降噪量与收敛速度也有大幅度提升。由此可知,SSFxLMS算法有效改善了FxLMS算法无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,研究结果为噪声主动控制算法设计提供了一定的参考。

基于反馈FxLMS-鲁棒混合控制算法的主动隔振平台研究

为解决传统滤波最小均方差(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在收敛速度和稳定性之间存在的矛盾,以及次级通道模型不确定性对控制收敛性能的影响,将反馈FxLMS算法和混合灵敏度鲁棒控制器相结合,提出了一种反馈FxLMS-鲁棒混合控制算法,并在工程应用中常见的主动撑杆隔振平台上对该混合算法的振动控制性能进行仿真分析和试验验证。变载荷激励及控制通道变化仿真和试验结果均表明,不同激励下各个阶段的加速度响应衰减均超过80%,且与传统的FxLMS算法相比,所提出的混合控制算法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。

面向涡桨飞机座舱的多通道主动噪声控制算法改进

目前主动噪声控制(ANC)领域应用最广的控制算法是经典FxLMS算法及其改进算法,该类算法在应用于涡桨飞机座舱这类大空间、大范围的噪声控制时,算法的计算量会随着ANC系统通道数的增加而迅速膨胀,算法的实时性难以满足。连续局部迭代FxLMS(SPU-FxLMS)算法有效解决了这一问题,但其收敛性能弱于FxLMS算法,本文针对SPU-FxLMS算法收敛慢的问题进行改进,使得该算法在运行初期能够以较快的速度收敛,在收敛至平稳状态后以低计算量持续运行,并对改进算法进行理论推导和仿真分析。结果表明:该算法在进一步降低计算量的同时,还具有良好的降噪性能和鲁棒性,工程应用前景良好。

基于X线的纹理分析在诊断跟距联合畸形中的临床应用价值

目的构建跟距联合畸形(talocalcaneal coalition)的X线影像组学模型,并检验其对跟距联合畸形的筛查诊断能力。方法回顾性分析2019年1月至2023年3月吉林大学中日联谊医院放射线科200例行踝关节或足部X线检查的患者临床放射资料(跟距联合阳性及阴性各100例),手动勾画跟距联合畸形所在影像学区域,基于Python-pyradiomics库初步提取影像组学特征,通过曼-惠特尼U检验及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法实现数据降维和特征筛选,用支持向量机(support vector machine,SVM)对筛选得到的影像组学特征分类建模,最终以受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)、精确度、召回率、敏感度、特异度及F1分数评价模型的诊断效能。结果从X线图像中初步提取到105个组学特征,经曼-惠特尼U检验及LASSO算法筛选出7个强相关性特征,最终以SVM分类器所构建模型的测试集AUC值为0.93,精确度、召回率、敏感度、特异度和F1分数分别为88%、85%、93%、92%、88%,对跟距联合畸形有良好的筛查诊断能力。结论基于X线的影像组学模型可作为筛查诊断跟距联合畸形的一种准确高效的无创性工具,帮助临床医师诊断跟距联合畸形。

基于状态方程的Fx-RLS主动噪声控制方法

研究了滤波算法中次级通路测量及建模误差对系统稳定性的影响,提出一种改进的滤波递归最小二乘算法。该算法采用随机游动模型为控制器状态方程提供先验信息,用以提高系统的鲁棒性。为了分析算法性能,利用Abelian积分和Price’s定理,得到算法在高斯输入条件下的均值差分方程,并由此得到算法均值收敛条件,为算法设计提供理论指导。数值模拟发现,基于状态方程的FxRLS(S-FxRLS)算法收敛速度比传统滤波最小均方算法提高了约60%;稳定性方面,当采用正则化技术的鲁棒方法开始发散时,改进算法仍可收敛。最后实验测量证明,提出算法的单频降噪量可达30 dB。

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。

基于数据驱动的NO_(x)稳定性评价

燃煤机组烟气NO_(x)浓度的稳定性影响脱硝系统的运行性能。通过构建稳定性评估模型,实现对NO_(x)浓度大数据分布的量化评价。构建了K均值聚类与3σ准则相结合的原始大数据清洗方法,通过滑动窗格法划分不同工况数据。基于最小二乘回归,建立了NO_(x)浓度基准值模型。基于偏离程度,构建了偏离度函数和稳定系数函数,归一化处理后得到稳定性评分函数,从而实现全负荷NO_(x)稳定性定量评价。利用该模型对某660 MW燃煤机组NO_(x)数据进行评估,结果表明:NO_(x)浓度分布整体集中度高,与负荷率呈正相关,变负荷工况稳定性得分比稳定工况低2.35%左右;将负荷率从50%提升至100%,稳定性得分提升了21.28%,说明所构建的模型能有效评价NO_(x)分布的稳定性,为机组对标评价提供了依据。

基于最小二乘法的X线球管管电流校准优化方法

医疗X线类设备球管中电流漂移问题会影响影像构建质量和患者检查的准确性,工程中一般采用人为多次测量校准,准确度低且成本花费巨大。本研究提出通过控制变量的方法测绘出新、旧球管的灯丝特性曲线,根据管电流多项式的变化规律,采用Matlab最小二乘法多项式拟合方法,利用实测的少数点值和多项式分段平移方法对球管所有曝光点的灯丝电流以及灯丝曲线多项式进行推算校准,减少了人为测量次数,降低了人工成本和人为测量平均误差。通过康达C臂X线光机KD-C5000实验验证表明,此方法可节约75%的管电流校准时间,能将原来20%的平均误差降低到2%左右。

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。

某车型路噪主动降噪开发

采用主动噪声控制方式来降低车内道路噪声是一种前沿方法,但实际的案例和可供参考的经验较少。文章介绍了某车型道路噪声主动降噪系统,基于归一化参考信号滤波最小均方误差(NFxLMS)算法开发的道路噪声主动降噪系统,对控制系统多通道输入、多通道输出的降噪算法原理,以及次级通道的处理进行了说明。基于该算法搭建了Simulink模型,并采用dSPACE作为实时控制器搭建了基于该算法的整车验证平台,通过实车道路测试表明该系统对车内路噪有良好的降噪效果,最后对归一化的最小均方误差(FxLMS)算法中的不稳定工况问题进行分析并提出了解决办法。

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。

一种应对非平稳频率失调的窄带主动噪声控制系统

在窄带主动噪声控制(Active noise control,ANC)系统中,参考信号频率失调(Frequency mismatch,FM)和噪声信号非平稳将会使系统性能下降,甚至失效.本文提出一种基于动量最小均方的改进FM补偿算法,通过在代价函数中引入加权累加的平方误差,提升系统的追踪和收敛能力.并分别与基于滤波-X最小均方(Filtered-X least mean square,FXLMS)、滤波-X递归最小二乘(Filtered-X recursive least square,FXRLS)和变步长滤波-X最小均方(Variable step-size filtered-X least mean square,VSS-FXLMS)算法的主控制系统结合,共同完成系统综合性能的提高.大量仿真分析表明,新的FM补偿算法在非平稳的FM和离散傅里叶系数翻转的条件下仍能保持较高的追踪能力和合理的残余误差.

基于FxLMS的汽车车内噪声变步长主动均衡算法

提出了一种可用于汽车车内噪声主动均衡控制的变步长主动噪声均衡(ActiveNoiseEqualization,ANE)算法,与传统车内噪声主动抵消控制方法所采用的滤波x最小均方(Filtered-xLeastMeanSquare,FxLMS)算法相比具有更好的实用性。应用固定步长主动噪声均衡(Active Noise Equalization,ANE)算法、所提出变步长ANE算法和已有变步长ANE算法分别进行汽车车内噪声主动均衡控制。结果表明,所提出变步长ANE算法具有更快的收敛速度和较低的稳态误差,并且能进一步降低汽车车内噪声响度,为汽车车内声品质主动控制提供了一种新方法。

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。

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。

GM(2,1)模型预测公式的改进研究

从GM(2,1)模型的构造原理出发,认为其存在2个缺陷:Z(1)和X(1)预测公式混淆和强行定义边界条件。提出2种改进方案:用X(0)直接预测法代替Z(1)和X(1)预测后累减来预测X(0);用最小二乘的二次参数估计代替由边界条件确定白化微分方程的常数。计算示例表明,新方法具有更好的效果。

f-x-y域最小平方反演预测滤波

在对f-x域预测滤波方法深入研究的基础上,本文提出了f-x-y域最小平方反演预测滤波方法。该去噪方法的基本思想是假设信号中也存在不可预测部分,利用信号中的不可预测部分和随机噪音的联合分布建立目标函数,进而实现频率空间的预测滤波。理论模型试算和实际资料处理表明,该方法较f-x-y域预测滤波能更好的提高地震资料的信噪比,保持地震同相轴的连续性。

用于分布式主动噪声控制的低复杂度DFxLMS算法

针对大范围降噪的传统多通道主动噪声控制(multi-channel active noise control, MANC)系统计算复杂、降噪性能差且缺乏可扩展性的问题,提出了一种基于扩散协作方法的低复杂度分布式主动噪声控制(distributed active noise control, DANC)系统。该DANC系统开发了一种扩散滤波x最小均方(diffusion filter-x least mean square, DFxLMS)算法。提出的DFxLMS-DANC方案使用次级路径约束,以减少计算开销。仿真结果表明,在4个节点的情况下与基于多误差FxLMS的MANC系统相比,所提出DFxLMS-DANC计算乘法和加法数量分别减少42%和4.6%,所提出的算法在实际的空调噪声环境下仍然可以达到更好的降噪性能。

压电柔性梁振动变步长Fx-LMS控制算法分析与验证

滤波x最小均方差(filtered-x least mean square,简称Fx-LMS)算法作为振动控制领域常用的自适应控制算法,其固定步长因子不能同时满足收敛速度和稳态误差的双重要求。为了改善Fx-LMS算法实施效果,提出一种基于反余切函数的滤波x变步长最小均方差(filtered x variable step size least mean square,简称Fx-VSSLMS)算法。首先,归纳了7种常规VSSLMS算法的步长更新公式,并按照其迭代特点予以性能分析与分类对比;其次,以压电柔性悬臂梁振动主动控制为算法验证目标,采用多体动力学软件Adams和Simulink进行联合仿真,表明所提的Fx-VSSLMS算法在振动控制中的有效性;最后,通过分析对比多种Fx-VSSLMS算法在不同噪声环境下的抑振效果,验证了所提出控制算法对噪声干扰的良好鲁棒性。