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...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。展开更多
为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean squa...为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean square)、ShFxLMS(sinh filtered-x least mean square)、SSFxLMS算法的参数进行优化。分别采用高斯白噪声和实测簇绒地毯织机噪声为输入信号,采用FxLMS、SFxLMS、ShFxLMS、SSFxLMS算法进行噪声主动控制仿真,对比分析这4种算法的性能。结果表明:与其他3种算法相比,采用SSFxLMS算法对高斯白噪声和簇绒地毯织机噪声进行控制时,误差信号的平均绝对值更小,平均降噪量与收敛速度也有大幅度提升。由此可知,SSFxLMS算法有效改善了FxLMS算法无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,研究结果为噪声主动控制算法设计提供了一定的参考。展开更多
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...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。展开更多
滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法。总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算...滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法。总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算法以改善算法性能。用三种常见的噪声作为参考输入信号进行仿真试验,对比了不同非线性函数变步长算法的性能。结果表明,变步长FxLMS算法能有效改善参考信号为高斯白噪声和正弦波时的收敛速度和稳态误差,且不同噪声环境下最优算法不同,但此类算法无法提升噪声源为冲击噪声时的性能。这为不同应用场景下算法的选取提供了参考。将变步长FxLMS算法应用于某车型的发动机主动噪声控制,结果表明,变步长FxLMS能显著提高定速工况的系统性能,但对急加速工况效果并不明显。展开更多
传统耳罩利用隔声原理降低噪声,一般在高频段有着良好的降噪性能,但由于耳罩体积和重量的限制,针对700 Hz以下低频段噪声的降噪性能较差。引入基于滤波-X最小均方(Filter-X Least Mean Square,FXLMS)算法的前馈式有源降噪技术,将有效克...传统耳罩利用隔声原理降低噪声,一般在高频段有着良好的降噪性能,但由于耳罩体积和重量的限制,针对700 Hz以下低频段噪声的降噪性能较差。引入基于滤波-X最小均方(Filter-X Least Mean Square,FXLMS)算法的前馈式有源降噪技术,将有效克服该缺点,使耳罩在低频范围取得良好的降噪性能。实验结果与分析表明,设计的基于STM32控制器的数字前馈式有源降噪耳罩对1 000 Hz以下窄带噪声有15~25 d B的降噪效果。展开更多
文摘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。
文摘为改善滤波-x最小均方(filtered-x least mean square,FxLMS)算法在噪声主动控制时无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,提出了基于sigmoid-sinh分段函数的FxLMS(SSFxLMS)算法,并引入蚁狮算法对SFxLMS(sigmoid filtered-x least mean square)、ShFxLMS(sinh filtered-x least mean square)、SSFxLMS算法的参数进行优化。分别采用高斯白噪声和实测簇绒地毯织机噪声为输入信号,采用FxLMS、SFxLMS、ShFxLMS、SSFxLMS算法进行噪声主动控制仿真,对比分析这4种算法的性能。结果表明:与其他3种算法相比,采用SSFxLMS算法对高斯白噪声和簇绒地毯织机噪声进行控制时,误差信号的平均绝对值更小,平均降噪量与收敛速度也有大幅度提升。由此可知,SSFxLMS算法有效改善了FxLMS算法无法兼顾收敛速度和稳态误差的问题,研究结果为噪声主动控制算法设计提供了一定的参考。
文摘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。
文摘滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制的经典算法,其存在收敛速度与稳态误差不可兼得的问题,解决方法之一是采用变步长FxLMS算法。总结了现有的基于误差非线性函数的变步长模型,并将其应用于FxLMS算法以改善算法性能。用三种常见的噪声作为参考输入信号进行仿真试验,对比了不同非线性函数变步长算法的性能。结果表明,变步长FxLMS算法能有效改善参考信号为高斯白噪声和正弦波时的收敛速度和稳态误差,且不同噪声环境下最优算法不同,但此类算法无法提升噪声源为冲击噪声时的性能。这为不同应用场景下算法的选取提供了参考。将变步长FxLMS算法应用于某车型的发动机主动噪声控制,结果表明,变步长FxLMS能显著提高定速工况的系统性能,但对急加速工况效果并不明显。
文摘传统耳罩利用隔声原理降低噪声,一般在高频段有着良好的降噪性能,但由于耳罩体积和重量的限制,针对700 Hz以下低频段噪声的降噪性能较差。引入基于滤波-X最小均方(Filter-X Least Mean Square,FXLMS)算法的前馈式有源降噪技术,将有效克服该缺点,使耳罩在低频范围取得良好的降噪性能。实验结果与分析表明,设计的基于STM32控制器的数字前馈式有源降噪耳罩对1 000 Hz以下窄带噪声有15~25 d B的降噪效果。
