针对频率失调问题的挖掘机ANC系统优化设计

1

作者 袁守利 陈际 +1 位作者 刘志恩 吴方博 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1563-1570,共8页

在进行窄带主动噪声控制(Narrowband Active Noise Control,NANC)过程中,常采用非声学传感器来获取参考信号,但非声学传感器会因老化和疲劳积累产生误差,使NANC系统频率失调(Frequency Mismatch,FM),导致降噪性能下降,甚至失效。针对此... 在进行窄带主动噪声控制(Narrowband Active Noise Control,NANC)过程中,常采用非声学传感器来获取参考信号,但非声学传感器会因老化和疲劳积累产生误差,使NANC系统频率失调(Frequency Mismatch,FM),导致降噪性能下降,甚至失效。针对此问题,提出一种基于自适应补偿(Adaptive Compensation,AC)的控制方案,该方案利用滤波增强信号与原始信号的相关性,设计一个频率跟踪质量评价因子,使该方案能更精准地实现对频率的追踪,以取得更优的FM补偿效果。通过仿真对比发现,与传统解决方案相比,AC方案能应对更大FM,使NANC系统具有更好的稳定性,初步验证了算法的优越性。进一步开展台架试验与实机实验,试验结果表明:当FM达到10%,经AC方案优化的NANC系统对挖掘机2、4、6阶噪声降噪量仍达到了15.2 dB、24.1 dB、21.2 dB,进一步验证了AC方案的性能。同时,也表明所提AC方案能有效实现对FM的控制,具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 窄带主动噪声控制 频率失调 延时陷波算法 最速下降法 非声学传感器

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基于变增益最速梯度下降法的表贴式永磁同步电机位置修正策略 被引量：2

2

作者 王益明 张雪锋 +2 位作者 高龙将 徐奇伟 罗凌雁 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期617-627,671,共12页

滑模观测器具有响应速度快、鲁棒性强等优点,已广泛应用于表贴式永磁同步电机无位置传感器的中、高速控制系统。然而,具有固定参数的滑模观测器很难在宽速度范围内保持一致的估算精度,而采用基于速度观测器带宽限制的方法进行噪声和扰... 滑模观测器具有响应速度快、鲁棒性强等优点,已广泛应用于表贴式永磁同步电机无位置传感器的中、高速控制系统。然而,具有固定参数的滑模观测器很难在宽速度范围内保持一致的估算精度,而采用基于速度观测器带宽限制的方法进行噪声和扰动抑制会降低电机的动态性能。针对上述问题,该文首先分析滑模观测器估算表贴式永磁同步电机转子位置的误差产生机理,提出一种新型位置误差观测器,主要思想是基于磁链观测进行位置误差连续估算,并采用最速梯度下降法对积分过程进行反馈校正;然后,通过变增益循环迭代优化提高位置误差观测器的速度与准确性;最后搭建表贴式永磁同步电机加载测试平台进行实验,结果验证了所提方法具有位置观测精度高、鲁棒性强的特点。 展开更多

关键词 表贴式永磁同步电机 变增益最速梯度下降法 滑模观测器 估算位置修正策略

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大功率GTO等效传热模型的研究 被引量：19

3

作者 李庆民 徐国政 +1 位作者 钱家骊 张节容 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期19-22,28,共5页

研究发现ＧＴＯ 动态热阻变化率的对数具有分区间近似线性的规律，提出可采用分段拟合的方法初步获得ＧＴＯ的高阶传热模型。基于最速下降原理构造了一种迭代算法，可以精确整定等效传热模型的各个参数，并研究了下降因子对迭代收敛性... 研究发现ＧＴＯ 动态热阻变化率的对数具有分区间近似线性的规律，提出可采用分段拟合的方法初步获得ＧＴＯ的高阶传热模型。基于最速下降原理构造了一种迭代算法，可以精确整定等效传热模型的各个参数，并研究了下降因子对迭代收敛性的影响。与ＧＴＯ 的实测动态热阻曲线比较，该模型的计算误差在±３％ 以内。将此传热模型集成在损耗分析软件中，可分析ＧＴＯ的瞬态传热特性。 展开更多

关键词 大功率 GTO 传热模型

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引入高斯变异和最速下降算子的人口迁移算法 被引量：12

4

作者 王晓慧 刘雪英 白梅花 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第20期57-60,62,共5页

人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性,并对其收敛性进行了... 人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性,并对其收敛性进行了证明。通过对函数的数值实验测试结果表明,改进的人口迁移算法的全局寻优能力和收敛速度较人口迁移算法均有所提高。 展开更多

关键词 人口迁移算法 高斯变异 最速下降算法 全局优化

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NLOS环境下无线通信网络中的TDOA/AOA混合定位算法 被引量：8

5

作者 龚福祥 王庆 张小国 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期905-910,共6页

为了提高在NLOS条件下无线定位的精度,采用多种测量值混合定位的方式,提出了一种TDOA/AOA最速下降混合定位算法.该算法以加权残差平方和为目标函数,以最速下降算法为最优化方法.然后,以几何结构的单反射圆盘模型进行仿真,分别利用TDOA/... 为了提高在NLOS条件下无线定位的精度,采用多种测量值混合定位的方式,提出了一种TDOA/AOA最速下降混合定位算法.该算法以加权残差平方和为目标函数,以最速下降算法为最优化方法.然后,以几何结构的单反射圆盘模型进行仿真,分别利用TDOA/AOA最速下降混合定位算法、TDOA/AOA泰勒级数混合定位算法以及单纯的TDOA泰勒级数经典算法对无线通信网络中不同的定位环境进行了仿真计算.仿真结果表明,当参与定位的基站数目分别为3,4,5,6,7,反射圆盘半径分别为200,300,400,500,600,700m时,与后2种算法相比,TDOA/AOA最速下降混合定位算法的均方差、平均误差及最大误差均较小,即该混合定位算法具有更高的定位精度,且参加定位的基站数目越多,这种优势越明显. 展开更多

关键词 非可视距 到达时间差 到达角度 混合无线定位 最速下降法

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双向联想记忆神经网络的一种编码策略 被引量：6

6

作者 于海斌 薛劲松 +1 位作者 王浩波 徐心和 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第5期6-10,共5页

本文提出一种双向联想记忆神经网络的按‘位’加权编码策略，并给出了求取权值的速推算法．它将Ｋｏｓｋｏ双向联想记忆神经网络按海明距离进行模式匹配的原则，修正为按加权海明距离进行模式匹配，从而可以使得对不满足连续性的所谓“... 本文提出一种双向联想记忆神经网络的按‘位’加权编码策略，并给出了求取权值的速推算法．它将Ｋｏｓｋｏ双向联想记忆神经网络按海明距离进行模式匹配的原则，修正为按加权海明距离进行模式匹配，从而可以使得对不满足连续性的所谓“病态结构”的一类样本模式集，同样具有良好的联想能力．对二值图象模式存贮、联想的计算机模拟实验表明，此方法具有优良的性能和实用价值． 展开更多

关键词 神经网络 双向联想记忆 海明距离 最速下降法

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结合遗传算法的优化卷积神经网络学习方法 被引量：11

7

作者 王丽敏 乔玲玲 魏霖静 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第7期1945-1950,共6页

经典卷积神经网络学习方法采用最陡下降算法进行学习,学习性能受卷积层和全连接层的初始权重设置的影响较大。采用遗传算法生成多组初始权重,经过选择、交叉和变异操作得到最优权重;采用这些权重作为卷积神经网络的初始权重,其学习性能... 经典卷积神经网络学习方法采用最陡下降算法进行学习,学习性能受卷积层和全连接层的初始权重设置的影响较大。采用遗传算法生成多组初始权重,经过选择、交叉和变异操作得到最优权重;采用这些权重作为卷积神经网络的初始权重,其学习性能优于最陡下降算法随机选择的初始权重;采用遗传算法生成的多组权重训练多个卷积神经网络分类器,由其构建联合分类器进行分类,可进一步提高分类正确率。实验结果表明,与经典卷积神经网络方法以及常用的支持向量机、随机森林、后向传播神经网络和极速学习机相比,该方法的分类正确率更高。 展开更多

关键词 卷积神经网络 机器学习 目标分类 遗传算法 最陡下降算法

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结合局部优化算法的改进粒子群算法研究 被引量：5

8

作者 殷脂 叶春明 温蜜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期51-53,共3页

提出了结合局部优化算法的改进粒子群算法(Combination Particle Swarm Optimization,CPSO),粒子群算法虽然通过群体规模来规避早熟,但缺乏局部快速搜索能力,因此将局部优化算法与改进粒子群算法相结合,并尝试不同的局部优化算法,例如... 提出了结合局部优化算法的改进粒子群算法(Combination Particle Swarm Optimization,CPSO),粒子群算法虽然通过群体规模来规避早熟,但缺乏局部快速搜索能力,因此将局部优化算法与改进粒子群算法相结合,并尝试不同的局部优化算法,例如牛顿法、最速下降法,通过典型函数优化实验表明,与其他改进粒子群算法相比,CPSO具有较强的寻优能力,鲁棒性和较快的收敛速度;实验也表明不同的局部优化算法在不同的特征函数上体现出不同的优势。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 牛顿法 最速下降法 优化效率

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求解一类无约束优化的混合遗传算法 被引量：9

9

作者 张晓伟 邢志栋 董建民 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期130-132,共3页

目的求解一类无约束优化问题。方法结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快,而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点,给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果算例表明所设计的算法是有效的。结论算法可以... 目的求解一类无约束优化问题。方法结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快,而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点,给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果算例表明所设计的算法是有效的。结论算法可以提高局部搜索能力,提高解的精确度,搜索速度。 展开更多

关键词 遗传算法 最速下降法 混合遗传算法 无约束优化

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最速下降法解二次矩阵方程 被引量：7

10

作者 龙建辉 胡锡炎 张磊 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期85-88,共4页

分析了牛顿法解二次方程的优点和缺点.结合优化理论中最速下降法思想,给出一种新的算法解二次矩阵方程,并列出几个数值例子说明算法是可行的.

关键词 最速下降 Newton算法 矩阵方程 全局收敛

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协作频谱感知中快速自适应门限策略 被引量：3

11

作者 夏文芳 王殊 +1 位作者 龚世民 刘威 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1406-1411,共6页

频谱感知是认知无线电的一个重要组成部分。在异构网络中,认知节点的移动会导致接收信号强度和噪声功率发生变化,这使得采用固定门限参数的频谱感知策略无法保证在任何时候均工作于最优感知状态。为了解决这一问题,该文提出一种自适应... 频谱感知是认知无线电的一个重要组成部分。在异构网络中,认知节点的移动会导致接收信号强度和噪声功率发生变化,这使得采用固定门限参数的频谱感知策略无法保证在任何时候均工作于最优感知状态。为了解决这一问题,该文提出一种自适应门限参数的协作频谱感知策略。该策略无需主用户信号、信道以及环境噪声的任何先验信息,参与协作的所有认知节点采用最陡下降法自适应调节门限参数,控制中心采用最优数据融合算法获得最小检测代价。仿真结果显示,当认知节点参数发生变化时,协作节点的门限参数快速收敛于最优值,使系统贝叶斯风险最小。 展开更多

关键词 认知无线电 协作频谱感知 自适应门限 最陡下降法

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柔性神经网络训练算法的研究 被引量：4

12

作者 薛福珍 赵鑫 赵灿 《控制工程》 CSCD 2008年第6期665-668,共4页

针对经典BP网络训练速度慢、易陷入局部最小值而无法收敛的弱点,提出用具有高度柔性的柔性神经网络代替经典网络,并以矩阵作为基本运算单位导出了柔性神经网络训练的最速下降法和LM(Levenberg Marquard)算法。矩阵作为基本运算单位的优... 针对经典BP网络训练速度慢、易陷入局部最小值而无法收敛的弱点,提出用具有高度柔性的柔性神经网络代替经典网络,并以矩阵作为基本运算单位导出了柔性神经网络训练的最速下降法和LM(Levenberg Marquard)算法。矩阵作为基本运算单位的优点是可以用高效矩阵库LAPACK来编写程序,提高了数值计算的精度和速度。仿真结果表明了算法的有效性。 展开更多

关键词 柔性神经网络 最速下降法 LM算法 矩阵库

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基于最速下降法的可展开索网天线型面调整方法 被引量：6

13

作者 刘晓 吴明儿 张华振 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期1-7,共7页

考虑到索网结构的几何非线性和节点位移的高度耦合,为提高索网天线的型面调整效率,需设计合理的型面调整优化方法。文章根据双层索网结构的拓扑关系,将平衡矩阵和柔度矩阵分块化表示,通过偏导方法推导了任意平衡状态下型面误差对于张力... 考虑到索网结构的几何非线性和节点位移的高度耦合,为提高索网天线的型面调整效率,需设计合理的型面调整优化方法。文章根据双层索网结构的拓扑关系,将平衡矩阵和柔度矩阵分块化表示,通过偏导方法推导了任意平衡状态下型面误差对于张力阵拉力的梯度公式,利用型面误差梯度的无穷范数确定对型面误差影响最显著的张力阵单元。结合最速下降优化算法,采用型面误差负梯度方向作为优化路径。通过调节张力阵拉力,降低由于索网长度误差引起的型面误差。建立环形桁架天线的双层索网模型,进行型面调整数值试验,结果表明调整后的型面误差已趋近为零。 展开更多

关键词 索网天线 双层索网结构 型面调整 型面误差梯度 最速下降法

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PRS-XY型混联机构的正运动学解析 被引量：4

14

作者 李少玲 张建民 +1 位作者 周鸿斌 付红伟 《现代制造工程》 CSCD 2007年第1期101-104,共4页

针对PRS-XY型混联机构,进行了正运动学解析,列出了正运动学的非线性方程组,运用最速下降数值计算方法,采用数值与解析相结合的方法求解。并用理论值验证了结果精确性。

关键词 混联机构 正运动学解析 最速下降法

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PN序列分布的空子载波OFDM频偏估计算法研究 被引量：2

15

作者 李琦 李宏伟 +3 位作者 蔡斌 张建忠 耿耿 吕燕 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第1期60-67,共8页

频偏同步是正交频分复用系统中的一项关键技术。论文提出了一种通过计算PN序列分布的空子载波功率值进行频偏估计的方法,克服了在传统空子载波法中,受信道频域响应的零点影响所导致的频偏估计错误。该方法利用了PN序列良好的相关性,整... 频偏同步是正交频分复用系统中的一项关键技术。论文提出了一种通过计算PN序列分布的空子载波功率值进行频偏估计的方法,克服了在传统空子载波法中,受信道频域响应的零点影响所导致的频偏估计错误。该方法利用了PN序列良好的相关性,整数倍频偏部分采取子载波位置序列互相关计算,小数倍频偏采用最陡下降法迭代计算。所计算的代价函数不会产生多个最小值,同时不会在全频域内搜索,大幅降低了运算量。仿真实验表明:与基于循环前缀的最大似然估计相比,提高了同步精度和频偏估计范围,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 正交频分复用 空子载波 频偏同步 伪随机序列 最陡下降法

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基于共轭梯度法和最速下降法的非线性测量数据处理 被引量：7

16

作者 宁伟 卿熙宏 陶华学 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第4期5-7,共3页

将共轭梯度法与最速下降法有机结合起来,构造出一种解决非线性测量数据处理问题的新方法———混合算法。这种方法充分利用了共轭梯度法和最速下降法良好的收敛优点,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数"性态不优&qu... 将共轭梯度法与最速下降法有机结合起来,构造出一种解决非线性测量数据处理问题的新方法———混合算法。这种方法充分利用了共轭梯度法和最速下降法良好的收敛优点,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数"性态不优"时,最速下降法难以解决的问题。文中的算例结果表明,混合算法与单纯的共轭梯度法或最速下降法相比,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面宽等特点。 展开更多

关键词 非线性数据处理 共轭梯度法 最速下降法 混合算法

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基于谱减和LMS的自适应语音增强 被引量：11

17

作者 姜占才 孙燕 王得芳 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第7期142-145,共4页

针对宽带噪声背景下的语音增强问题,将短时语音视为非平稳或宽平稳信号,基于谱减法和自适应滤波的最小均方(LMS)算法,提出了一种FIR型自适应滤波算法(SSLMS):用减谱法由短时噪声观测语音估计期望信号,作为滤波器输出信号的参考信号;用... 针对宽带噪声背景下的语音增强问题,将短时语音视为非平稳或宽平稳信号,基于谱减法和自适应滤波的最小均方(LMS)算法,提出了一种FIR型自适应滤波算法(SSLMS):用减谱法由短时噪声观测语音估计期望信号,作为滤波器输出信号的参考信号;用滤波器的输出与参考信号的差值为误差信号,用LMS算法求得滤波器权系数修正量,并修正滤波器。权系数最速下降调整中,采用了归一化LMS、符号LMS、块LMS技术,以简化保证权系数收敛的步长选择、减少权系数修正的运算量,从而提高自适应速度。对不同的语音在各种信噪比下仿真实验,并与改进的谱减法比较,结果表明,该法增强效果优于谱减法;在信噪比为3dB时该法的增强效果仍然令人满意。 展开更多

关键词 自适应滤波 语音增强 LMS算法 权系数 最速下降法

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变分同化研究中最速下降算法的一个改进 被引量：2

18

作者 尹训强 乔方利 杨永增 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期407-412,共6页

对于变分同化中经常遇到的多极值问题,一般的优化算法无法解决。以最速下降算法为例,提出一种改进方法,在迭代到某个极值点时,自动跳出该极值点附近去寻找下一个极值点,直到找到满意的最小值点为止。原则上这种改进算法可推广应用到其... 对于变分同化中经常遇到的多极值问题,一般的优化算法无法解决。以最速下降算法为例,提出一种改进方法,在迭代到某个极值点时,自动跳出该极值点附近去寻找下一个极值点,直到找到满意的最小值点为止。原则上这种改进算法可推广应用到其它优化算法中。 展开更多

关键词 最速下降算法 变分同化 多极值问题

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一种基于LM的量子神经网络训练算法 被引量：4

19

作者 张翼鹏 陈亮 郝欢 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第9期221-224,共4页

针对量子神经网络的训练结果易陷入局部极小值的问题,将Levenberg-Marquardt(LM)算法引入到原训练算法中,从而提高网络收敛速度与训练效果。并通过改进原训练算法的迭代步骤,解决训练过程中网络权值与量子间隔不同的目标函数相互冲突引... 针对量子神经网络的训练结果易陷入局部极小值的问题,将Levenberg-Marquardt(LM)算法引入到原训练算法中,从而提高网络收敛速度与训练效果。并通过改进原训练算法的迭代步骤,解决训练过程中网络权值与量子间隔不同的目标函数相互冲突引起的输出均方误差和波动的问题。实验结果表明,相比原训练算法,引入LM后的训练算法可以大幅减少迭代次数,显著降低网络收敛值,提高量子神经网络的分类效果。 展开更多

关键词 量子神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法 最速下降 量子间隔

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基于梯度优化的多维尺度节点定位算法 被引量：1

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作者 赵清华 张坤鹏 王华奎 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1017-1022,共6页

研究了分布式多维尺度分析技术在无线传感器网络节点定位中的应用,重点分析了其定位精度和收敛性能。根据传统的梯度优化算法,引入了最速下降算法作为目标函数的无约束优化方法。该算法采用最速下降法对节点的局部目标函数进行迭代优化... 研究了分布式多维尺度分析技术在无线传感器网络节点定位中的应用,重点分析了其定位精度和收敛性能。根据传统的梯度优化算法,引入了最速下降算法作为目标函数的无约束优化方法。该算法采用最速下降法对节点的局部目标函数进行迭代优化。实验结果表明该优化算法比基于SMACOF算法的高斯核加权的dwMDS(G)算法在定位精度上有明显的提高,并且算法简单,容易实现,是一种实用有效的无线传感器网络节点定位方法。 展开更多

关键词 无线传感器网络 迭代优化 分布式多维尺度分析 最速下降法 定位精度

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