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算法的实现及硬件在环仿真验证

目前FxLMS算法多侧重于算法自身特性研究和改进方面的理论研究,很少涉及算法在实际应用中的问题,而算法的实现是其从理论到实际工程应用的关键环节。振动主动控制通过次级通道产生的反向主动力来抑制噪声和振动,广泛应用的是滤波-x最小均方根(FxLMS)自适应算法。采用Level-2S函数设计了FxLMS自定义模块,将其应用在一主动控制仿真中,仿真算例验证了自建模块的正确性。在保证稳定的前提下通过调整算法内部参数对该算法进行了性能分析。将控制算法代码下载到dSPACE中作为控制器,与内置压电作动器的齿轮主动结构组成硬件在环系统进行实验验证。结果表明:经过主动控制后的齿轮传动系统振动有了明显衰减,进一步验证了在Simulink环境下用Level-2S函数实现FxLMS算法的正确性和用于振动主动控制效果的有效性。

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.

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。

磁悬浮控制力矩陀螺动框架效应的FXLMS自适应精确补偿控制方法仿真研究

在磁悬浮控制力矩陀螺(CMG)中,框架运动对磁悬浮转子支承系统的扰动可以采用角速率前馈加以补偿,但前馈系数固定时的补偿精度受磁轴承系统模型误差影响而显著下降。为了提高补偿精度,本文针对MIMO磁悬浮转子系统,提出一种基于FXLMS(filtered-X least mean square)算法的自适应前馈方法,采用梯度估计和最速下降策略推导前馈权值更新算法,并根据算法收敛性和收敛速度设计收敛因子和权初值。仿真结果表明,该方法收敛速度快,抗噪声能力强,相同模型误差情况下使转子的动框架位移降低到固定特性前馈时的20%,大幅度提高了动框架前馈补偿精度,有利于进一步提高磁悬浮CMG的力矩输出精度。

基于改进FxLMS算法的空间噪声主动控制研究

针对运载火箭在起飞和飞行过程中面临的噪声问题,噪声的主动控制逐渐得到应用,本文介绍了噪声主动控制算法的基本原理,针对自适应滤波前馈算法的稳定性和控制精度问题,提出一种基于归一化泄露FXLMS算法的前馈主动降噪方法。首先采用状态空间方法进行声场次级通道辨识试验,辨识精度较FIR数字滤波器要高,为声场控制提供高精度控制模型;其次通过仿真研究了收敛系数μ、滤波器阶数L对收敛速度和稳态误差的影响规律,结果表明,采用低滤波器阶数L=16,收敛因子μ=0.001能够保证控制系统的稳定性与精度;最后开展了基于改进FxLMS算法的空间噪声主动控制试验,试验结果表明,基于改进FXLMS算法,能够使随机激励下控制区的声压显著降低。

VS-MFxLMS算法及其在汽车车内噪声有源控制中的应用

为提高经典VS-FxLMS算法的收敛性能以及规避MFxLMS算法不能同时兼顾收敛速度和稳态误差的缺陷,结合修正反正切函数和归一化的方法,提出了一种可用于汽车车内噪声有源控制的VS-MFxLMS算法。应用MFxLMS算法、VS-FxLMS算法和VS-MFxLMS算法分别进行汽车车内噪声有源控制仿真实验。噪声有源控制结果的比较表明,与MFxLMS算法相比,VS-MFxLMS算法的收敛速度提高1.5倍以上,稳态误差降低55%以上;与VSFxLMS算法相比,VS-MFxLMS算法的收敛速度提高25%以上,稳态误差降低28%以上,这为汽车车内噪声的有源控制提供一种新方法。

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。

声环境对不同谐波激励下的FxLMS算法性能影响

针对有源噪声控制工程应用中存在的不同声环境下不同谐波噪声的情况,对FxLMS算法的收敛时间和稳定性进行对比分析,得到工程应用情况与FxLMS算法性能之间的详细变化关系。

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。

分布式FxLMS算法的收敛特性分析

基于声学传感器网络的分布式FxLMS算法可以解决大规模有源噪声控制系统带来的运算量和复杂度剧增的问题。首先对分布式算法进行了理论推导。在基于传感器网络的ANC过程中,通过各节点之间权系数的实时通信代替了部分权系数的迭代。分析了算法平均以及均方意义下的收敛特性,并利用仿真进行了验证。最后,比较了不同算法的降噪效果。结果表明,在减少运算量的基础上,分布式算法能够获得与集中式ANC系统一致的性能。

基于多通道C-FxLMS的乘用车内发动机声音分区控制

在汽车行驶时,驾驶员与乘客对发动机声音的要求不同,驾驶员需要一定的车辆行驶状况反馈而乘客需要相对安静的休息环境。本文中基于多通道Command-FxLMS算法,通过在驾驶员头枕和其它乘客头枕位置设定不同的阶次目标声音以实现对发动机声音的分区主动控制,利用DSP硬件平台,针对乘用车内2阶、3阶发动机噪声进行实车试验,在驾驶员和乘客位置实现了对声音的分别控制:驾驶员位置消除2阶噪声的同时将3阶噪声提升到目标声压级,其它位置降低2阶噪声的同时维持原有较低水平的3阶噪声。试验结果表明发动机声音分区主动控制系统工作良好。

基于FPSC-FxLMS算法的车内发动机噪声主动控制

噪声主动控制的关键是对被控噪声幅值和相位的准确估计,PSC-FxLMS算法在Command信号中加入噪声信号的相位,可发出比Command-FxLMS算法更小的次级声,但会受到次级通路估计准确性和傅里叶变换相位提取速度的制约。本文以某SUV车内发动机噪声为研究对象,提出滤波PSC-FxLMS(FPSC-FxLMS)算法,将从车内4个座椅头枕处采集的噪声信号作为初级噪声,通过仿真比较FPSC-FxLMS算法和Command-FxLMS算法对2、3阶发动机噪声同时控制的效果;接着,基于DSP硬件平台对另一辆SUV进行实车试验,再次对比两种算法的效果。结果显示,在对驾驶员和驾驶员后排乘员的左右耳处的发动机噪声进行控制时,在800 r/min怠速工况下,所提出算法4阶噪声的次级声幅值比Command-FxLMS算法降低25%以上;在1 900 r/min空转工况下,2阶噪声的次级声幅值降低50%以上。说明FPSC-FxLMS算法能快速准确地提取不同转速下发动机噪声的相位信息,使扬声器发出比Command-FxLMS算法更小的次级声。

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 。

基于多频陷波滤波和信号功率变参数的变结构FXLMS自适应变压器有源降噪算法

为了改善变压器有源降噪系统的性能,提出了基于多频陷波滤波和信号功率变参数的变结构滤波-X最小均方(filter-X least mean square,FXLMS)自适应有源降噪算法。该算法以变结构FXLMS算法为核心,针对变压器噪声的特点,采用多频陷波滤波技术实现了系统无参考传声器的设计,降低硬件成本并节约占地面积。采用随机噪声法对系统次级通道进行在线建模,并提出了"实时建模,延时更新"的策略,以及基于信号功率的变建模收敛系数和变随机噪声幅值相结合的方法,以降低引入的随机噪声幅值,并保证建模的准确性。同时,基于信号功率实现了对降噪收敛系数的自适应调节。仿真和理论分析表明,该算法可加快系统的收敛速度,提高系统的稳定性和降噪量。设计的软件平台与硬件设备相结合的变压器有源降噪系统,在额定运行的50MVA变压器降噪实验中,实现了误差传声器处10~18d B的降噪效果,平均声能量密度降低90.01%~98.41%,验证了算法对实际电力变压器噪声的降噪有效性。

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。

基于简化FXLMS算法的磁悬浮控制力矩陀螺动框架效应精确补偿方法实验研究

磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)是一种用于航天器姿态控制的高精度长寿命惯性执行机构,动框架效应补偿是MSCMG实现高精度性能的关键技术之一。然而现有的FXLMS补偿算法由于模型复杂、计算量大而难以实际应用。通过分析MSCMG磁轴承对象特性,提出一种简化FXLMS算法,将对象滤波器简化为常数对角阵,大幅度减少了算法计算量。对简化算法进行了仿真,并在MSCMG样机上面进行了动框架效应补偿实验。实验结果表明:简化后的自适应控制系统,收敛性好,跟踪速度快,具有理想的精度和较强的鲁棒性。

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NAF-FxLMS控制器的垂尾抖振主动控制

将加速度负反馈(negative acceleration feedback,NAF)控制器与最小均方自适应滤波(filtered-x least mean square,FxLMS)算法相结合,提出了一种改进的反馈式次级通道阻尼补偿方法,来提高FxLMS控制器的性能。针对垂尾模型低阶模态抖振响应的控制问题,设计NAF控制器对次级通道进行反馈式阻尼补偿,建立了多模态的NAF-FxLMS控制器,随后开展垂尾抖振响应主动控制的地面模拟实验。实验结果表明,相比于单独的FxLMS控制器或NAF控制器,NAF-FxLMS控制器对垂尾抖振响应具有更好的控制效果。