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基于镜像修正FxLMS控制算法的船舶管路振动主动控制

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哈尔滨工程大学学报 2024年第1期45卷 77-84页

作者：刘学广谭鉴吴牧云张二宝闫明刘济源哈尔滨工程大学动力与能源工程学院黑龙江哈尔滨150001 伦敦大学学院机械工程系伦敦WC1E 6BT

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... 详细信息

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。

关键词：镜像修正自适应滤波算法在线辨识自适应滤波算法归一化算法整体建模算法镜像系统权向量迭代振动主动控制

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修正自适应滤波算法的道路噪声主动控制系统

振动．测试与诊断 2022年第6期42卷 1128-1133,1244页

作者：张立军皮雄飞孟德建曹诚赵野束元张梦浩同济大学汽车学院上海201804 上海大众汽车有限公司上海201804

针对车内道路噪声主动控制系统中传感器直流偏量引起的系统失稳问题,建立了一种新的修正多通道自适应滤波的道路噪声主动控制算法。首先,以多重相干为综合评价指标,以实车道路试验下测得的24个加速度信号为基础,选取了4个加速度信号作... 详细信息

针对车内道路噪声主动控制系统中传感器直流偏量引起的系统失稳问题,建立了一种新的修正多通道自适应滤波的道路噪声主动控制算法。首先,以多重相干为综合评价指标,以实车道路试验下测得的24个加速度信号为基础,选取了4个加速度信号作为参考信号;其次,以2个车载扬声器为次级声源,驾驶员头枕位置为控制目标,在Simulink环境下搭建4个参考信号、2个扬声器和1个麦克风的多通道车内道路噪声主动控制系统,并用不同路面(比利时路面、粗沥青路面)不同车速下采得的数据进行了仿真验证;最后,搭建了基于dSPACE的主动控制系统硬件在环试验平台,以验证不同工况下系统的有效性。结果表明:仿真结果与试验结果相一致,在不同工况下都可以取得稳定有效的降噪效果,验证了修正算法的有效性。

关键词：车内道路噪声主动控制自适应滤波算法硬件布放优化道路试验

基于Mirror Modified FxLMS控制算法的船舶管路振动主动控制

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哈尔滨工程大学学报 2023年

作者：刘学广谭鉴吴牧云张二宝闫明刘济源哈尔滨工程大学动力与能源工程学院伦敦大学学院机械工程系

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（Mirror Modified FxLMS algorithm），设计出了一种管路振动主动控制策略，能够有效的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... 详细信息

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（Mirror Modified FxLMS algorithm），设计出了一种管路振动主动控制策略，能够有效的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MMFxLMS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FxLMS控制策略的控制效果好8.85%。所以MMFxLMS算法能够及时有效的进行管路振动控制。

关键词：镜像修正自适应滤波算法在线辨识自适应滤波算法归一化算法整体建模算法镜像系统模拟权向量迭代管路振动主动控制

一种自适应滤波与干扰观测器相结合的大型舰船状态估计算法

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兵工学报 2023年

作者：王泳安李东光吴浩刘洋中北大学机电工程学院北京理工大学机电学院

为了满足航母等大型舰船目标的状态估计要求，提出了一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器，完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计，并对观测器... 详细信息

为了满足航母等大型舰船目标的状态估计要求，提出了一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器，完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计，并对观测器稳定性进行证明，而后使用估计的干扰值实时修正强跟踪容积卡尔曼滤波的过程参数，最终形成交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法，完成对目标状态相对准确的估计。结果表明：所提出的滤波算法能够较为准确的完成对目标状态的估计，与变结构多模型粒子滤波算法、变结构多模型无迹卡尔曼滤波算法和交互多模型强跟踪容积卡尔曼滤波算法相比，在目标的位置和速度估计上具有更高的估计精度。

关键词：大型舰船目标状态估计交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波自适应滤波算法干扰观测器

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基于改进LMS的引信回波自适应滤波算法

弹箭与制导学报 2023年第2期43卷 88-93,102页

作者：张洪鹏刘星兀伟王秉政西安工业大学电子信息工程学院陕西西安710021 西北工业集团有限公司陕西西安710043

针对无线电引信回波在信号处理过程中易被噪声覆盖的问题,引入步长补偿因子和反馈控制的思想,提出一种基于改进最小均方(LMS)算法的引信回波自适应滤波算法。该算法在正态函数的基础上引入步长补偿因子共同约束步长取值,提高算法的收敛... 详细信息

针对无线电引信回波在信号处理过程中易被噪声覆盖的问题,引入步长补偿因子和反馈控制的思想,提出一种基于改进最小均方(LMS)算法的引信回波自适应滤波算法。该算法在正态函数的基础上引入步长补偿因子共同约束步长取值,提高算法的收敛速度;采用当前误差信号与前一时刻误差信号的互相关值动态调整算法参数,实现对不相关噪声的抑制;同时结合步长归一化处理,增大步长的选择范围,使算法收敛速度更快,稳定程度更高。仿真实验结果表明:该算法可以有效降低噪声对引信回波信号的影响,且与原有算法相比在收敛速度和稳态误差上具有较好性能。

关键词：引信回波信号自适应滤波算法补偿因子归一化收敛速度稳态误差

GNSS/SINS组合导航的改进Sage-Husa自适应滤波算法

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大地测量与地球动力学 2023年第8期43卷 791-794页

作者：胡晓梅潘新龙刘成铭烟台南山学院智能科学与工程学院山东省烟台市265713 海军航空大学山东省烟台市264001 山东南山铝业股份有限公司山东省烟台市265706

针对组合导航系统中标准Sage-Husa自适应滤波算法存在滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,对组合导航系统的线性卡尔曼滤波算法采用补偿反馈校正算法获得最优估计,并对滤波器新息向量进行简化;然后,提出一种... 详细信息

针对组合导航系统中标准Sage-Husa自适应滤波算法存在滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,对组合导航系统的线性卡尔曼滤波算法采用补偿反馈校正算法获得最优估计,并对滤波器新息向量进行简化;然后,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,该算法具有实现简单并且可以避免状态估计发散的特点;最后,进行基于该算法的GNSS/SINS组合导航实验。结果表明,该算法可以对量测噪声突变方差和缓变方差进行准确跟踪,并且量测噪声方差估计精度与变分贝叶斯滤波方法相当;当量测噪声方差变化时,相对于标准KF算法,该算法可分别提高约20%和21%的位置精度和速度精度,能有效降低未知量测噪声统计特性对组合导航系统滤波精度的影响。

关键词：改进的Sage-Husa算法自适应滤波算法组合导航系统遗忘因子量测噪声

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基于自适应滤波算法的超声波气体流量计

仪表技术与传感器 2023年第3期 24-32页

作者：郭丰碑杨宗良程东旭宿彬梁爽张凯中国计量大学计量测试工程学院浙江杭州310018 河南中烟工业有限责任公司河南郑州450000

针对超声波气体流量计在使用过程中普遍存在的测量精度不高、稳定性差等问题,提出并实现了基于时差法和新型自适应滤波算法的超声波气体流量计。该流量计硬件部分由STM32F103主控芯片、高精度计时芯片TDC-GP22等组成,保证了系统的计量精... 详细信息

针对超声波气体流量计在使用过程中普遍存在的测量精度不高、稳定性差等问题,提出并实现了基于时差法和新型自适应滤波算法的超声波气体流量计。该流量计硬件部分由STM32F103主控芯片、高精度计时芯片TDC-GP22等组成,保证了系统的计量精度;软件部分采用了一种改进型卡尔曼滤波算法,在保证滤波效果的同时有效提高响应速率,并且将其与算术平均滤波相结合,根据流体渡越时间差的变化率提出了新型自适应数据滤波算法。通过实验对比发现,该新型滤波算法有效降低了系统的测量误差,在0.25~40 m^(3)/h流量范围内,系统的最大测量误差为1.08%,满足1.5级精度标准,同时使得系统零漂减小为原来的一半,大大提高了系统的稳定性,满足了实际工程应用的需要。

关键词：超声波气体流量计时差法原理自适应滤波算法改进型卡尔曼滤波

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基于深度学习优化的主动噪声控制方法研究

基于深度学习优化的主动噪声控制方法研究

作者：夏源齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着社会的不断发展,人们对生活质量的追求越来越高,噪声问题受到越来越广泛的关注。主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)核心思想在于通过特定控制算法来分析传入的噪声,并产生一种与噪声信号幅值相同、相位相反的声波来抵消噪声... 详细信息

随着社会的不断发展,人们对生活质量的追求越来越高,噪声问题受到越来越广泛的关注。主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)核心思想在于通过特定控制算法来分析传入的噪声,并产生一种与噪声信号幅值相同、相位相反的声波来抵消噪声。传统的主动噪声控制方法一般采用固定步长的策略,难以在算法的收敛速度和稳定性上取得权衡。为提高噪声衰减效果以及平衡算法收敛速度和稳定性之间的关系,本文对ANC关键技术进行了研究和探索,主要包括自适应滤波器、自适应算法以及语音领域中的深度学习网络,在此基础上从自适应算法改进和深度学习网络融合的角度出发,分别探究了步长更新的新方案以及基于深度学习技术的ANC新技术,并构建测试系统验证了算法的有效性。本文主要完成了如下工作:(1)分析ANC关键技术,针对LMS算法中步长更新策略导致自适应算法收敛速度和稳定性不均衡问题,提出了基于能量自适应的Fx LMS(Energy Adaptive Fx LMS,En A-Fx LMS)算法。在传统Fx LMS算法的基础上对步长更新函数进行了改进,并以此为依据对迭代步长进行自适应更新。实验表明,En AFx LMS算法在不同噪声条件下的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)低于Fx LMS算法约2.5,低于归一化Fx LMS算法约1.1,表现出了良好的降噪效果和泛化性;(2)针对传统自适应算法存在的收敛速度慢的问题,提出了Deep SFFx LMS算法,算法利用Fx LMS算法自适应性强、稳态误差低但收敛速度慢的特点,同时结合SFANC收敛速度快但自适应弱、稳态误差大的特点,设计基于Fx LMS算法和SFANC的新型滤波方法,实现了面向ANC的快速自适应滤波技术。实验结果表明,该方法与Fx LMS算法相比能够实现更快的响应速度;相比SFANC而言,具有更低的稳态误差和适应性,因此可以适应不同的噪声环境;(3)针对(2)中SFANC存在滤波器选择不准确的问题,提出了一种增强残差卷积神经网络(Improved Res CNN),实现不同的频率范围下最佳滤波器参数的选择。通过将多个卷积层和残差块集成到同一残差卷积神经网络(Res CNN)中,面向主动降噪需求获得更深入、更复杂的特征提取需求;进一步构建了高频率区分的噪声信号数据库,弥补了现有噪声数据集分类标签准确率低与频率区分不明显等问题,加强神经网络的训练和验证。实验表明Improved Res CNN网络结构分类精度达到99.2%,其分类精度明显优于常用的多种残差网络方法。(4)在以上研究的基础上,使用Simulink分别搭建了语音收集模块和噪声控制模块,完成了主动噪声控制系统的整体构建和测试,实现了软件层面的功能仿真,为主动降噪系统的应用奠定了理论基础。

关键词：主动噪声控制自适应滤波算法卷积神经网络残差卷积网络

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自适应滤波算法及其应用研究

自适应滤波算法及其应用研究

作者：徐新龙复旦大学

学位级别：硕士

自适应信号处理在噪声和回声抵消、谱线增强、信道均衡、系统辨识和延迟时间估计等应用中有广泛的应用,在过去的几十年中,人们提出了许多自适应滤波的算法。本文针对现有算法中存在的一些问题进行了分析,然后针对这些存在的问题,对自适... 详细信息

自适应信号处理在噪声和回声抵消、谱线增强、信道均衡、系统辨识和延迟时间估计等应用中有广泛的应用,在过去的几十年中,人们提出了许多自适应滤波的算法。本文针对现有算法中存在的一些问题进行了分析,然后针对这些存在的问题,对自适应滤波算法及应用进行了研究,本文的主要贡献有：首先,提出了一种多步梯度下降的变步长归一化最小均方（multi-step gradient de-scent-based variable step size normalized least mean squares, MSGVSS-NLMS）算法。该算法结合变步长归一化最小均方（VSS-NLMS）算法和动量最小均方（Momentum least mean squares, MLMS）算法共同的优点。通过理论推导给出了步长参数与算法收敛性及稳态误差之间的关系,进而提出了一种设计合理的时变参数来实现滤波过程。分析表明：该算法在给定梯度步长参数时,可以通过调节时变的动量项来加快算法的收敛速度,且在加速收敛的同时,并不影响算法最终的稳态误差。该算法通过固定梯度步长和时变动量步长,解决了传统变步长算法稳态误差不可预知的问题。其次,提出了一种变正则参数的归一化最小均方自适应算法。揭示了正则参数对NLMS算法收敛速度以及稳态误差的影响,给出了一种不需要观测噪声先验知识的时变正则参数选取方法。此外,分析给出了正则参数和传统步长参数之间的联系,发现了NLMS算法的正则参数可等效成为一种新变步长的方法,相比传统的变步长算法,这种变正则参数的NLMS算法,不仅解决了传统变步长算法性能依赖于观测噪声方差估计的问题,且该算法的性能更加优越。最后,将提出的自适应滤波算法应用于Wi-Fi穿墙雷达,进行了背景干扰对消方法的研究。该方法利用提出的变正则参数NLMS算法,首先对Wi-Fi穿墙雷达信号传输的信道参数进行估计,然后再利用获得的信道参数估计出背景干扰等,进而与雷达接收信号中的干扰进行对消,以此得到运动目标信号的估计。计算机模拟仿真验证了提出方法的有效性。

关键词：自适应滤波算法最小均方LMS 归一化最小均方NLMS 变步长梯度下降变正则参数