传统的振动控制技术将初始辨识的系统频率响应函数贯穿使用于振动控制的过程中;针对液压振动台系统的时变特性,提出使用基于最小均方误差(least mean square,简称LMS)的自适应算法在线辨识系统的频响函数。平滑周期图功率谱估计法相对...传统的振动控制技术将初始辨识的系统频率响应函数贯穿使用于振动控制的过程中;针对液压振动台系统的时变特性,提出使用基于最小均方误差(least mean square,简称LMS)的自适应算法在线辨识系统的频响函数。平滑周期图功率谱估计法相对现代谱估计法分辨率较低,提出自回归(auto-regressive,简称AR)模型法对振动系统响应信号进行功率谱估计,利用尤利-沃克(Yule-Walker)方程求解AR模型参数,并给出AR模型阶次确定的方法。利用自行开发的基于DSP和ARM多处理器信号处理系统对功率谱复现进行软硬件仿真。结果表明,此方法对振动台功率谱进行复现,复现精度优于传统功率谱复现算法。展开更多
固定步长LMS(least mean square)算法自适应滤波器在收敛速度、时变跟踪能力与稳态误差上对步长因子的要求存在矛盾。变步长LMS算法的步长因子是变化的,能够有效地避免此矛盾。在分析了2种变步长LMS算法的基础上,提出了全新的变步长算法...固定步长LMS(least mean square)算法自适应滤波器在收敛速度、时变跟踪能力与稳态误差上对步长因子的要求存在矛盾。变步长LMS算法的步长因子是变化的,能够有效地避免此矛盾。在分析了2种变步长LMS算法的基础上,提出了全新的变步长算法,并在MATLAB环境中进行仿真,之后应用SZ-EPP5402评估板对其进行了DSP实现。仿真结果与DSP实现都表明:变步长LMS算法在一定程度上改善了收敛速度与稳态误差间矛盾,具有更快收敛速度与更小稳态误差。展开更多
文摘传统的振动控制技术将初始辨识的系统频率响应函数贯穿使用于振动控制的过程中;针对液压振动台系统的时变特性,提出使用基于最小均方误差(least mean square,简称LMS)的自适应算法在线辨识系统的频响函数。平滑周期图功率谱估计法相对现代谱估计法分辨率较低,提出自回归(auto-regressive,简称AR)模型法对振动系统响应信号进行功率谱估计,利用尤利-沃克(Yule-Walker)方程求解AR模型参数,并给出AR模型阶次确定的方法。利用自行开发的基于DSP和ARM多处理器信号处理系统对功率谱复现进行软硬件仿真。结果表明,此方法对振动台功率谱进行复现,复现精度优于传统功率谱复现算法。
文摘固定步长LMS(least mean square)算法自适应滤波器在收敛速度、时变跟踪能力与稳态误差上对步长因子的要求存在矛盾。变步长LMS算法的步长因子是变化的,能够有效地避免此矛盾。在分析了2种变步长LMS算法的基础上,提出了全新的变步长算法,并在MATLAB环境中进行仿真,之后应用SZ-EPP5402评估板对其进行了DSP实现。仿真结果与DSP实现都表明:变步长LMS算法在一定程度上改善了收敛速度与稳态误差间矛盾,具有更快收敛速度与更小稳态误差。
