针对自行研制的磁悬浮隔振器,设计了基于分块归一化LMS(Block Normalized Least Mean Square)算法的控制律。该算法不需要对次级通道进行建模,且结构简单,易于实现。把该算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振实验平台,并对其进行振动...针对自行研制的磁悬浮隔振器,设计了基于分块归一化LMS(Block Normalized Least Mean Square)算法的控制律。该算法不需要对次级通道进行建模,且结构简单,易于实现。把该算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振实验平台,并对其进行振动主动控制实验。实验结果表明:该控制算法收敛速度较快,取得了良好的隔振效果。展开更多
为解决自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sig-moid函数,构造一个对称非线性函数...为解决自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sig-moid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明:该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。展开更多
文摘针对自行研制的磁悬浮隔振器,设计了基于分块归一化LMS(Block Normalized Least Mean Square)算法的控制律。该算法不需要对次级通道进行建模,且结构简单,易于实现。把该算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振实验平台,并对其进行振动主动控制实验。实验结果表明:该控制算法收敛速度较快,取得了良好的隔振效果。
文摘为解决自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sig-moid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明:该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。
