一种稳健的窄带反馈型主动噪声控制系统

传统窄带反馈型主动噪声控制系统采用并型自适应滤波器结构,用于合成参考信号时,仍存在参考信号合成质量较差、 滤波器权值的初值设置难度高、应对非平稳窄带噪声的能力不足等问题。 为解决以上问题,通过引入高效的串并型自适应滤波 器结构来合成参考信号,提出新型的窄带反馈型主动噪声控制系统,改善参考信号合成质量,进而提升系统的整体降噪性能。 新型系统不仅有效解决了传统系统存在的参考信号合成质量较差的问题,还降低了滤波器权值的初值设置复杂度,同时还提升 了系统应对非平稳窄带噪声的能力。 实验结果表明,新型系统较传统系统的前后两部分的降噪量分别提升了 7. 89 和 9. 18 dB。 仿真和实验结果共同验证了提出的系统较传统系统具有更强的稳健性和降噪性能。     

煤矿钢芯输送带缺陷信号非平稳强噪声滤波研究

煤矿钢芯输送带缺陷电磁检测信号易受到煤矿工况中非平稳强噪声影响,因此,提出一种改进阈值小波的变步长LMS自适应滤波算法对缺陷信号非平稳强噪声进行滤波。该方法首先运用改进阈值小波多尺度分解后的高频信号作为自适应滤波的参考噪声信号,然后运用变步长LMS自适应滤波方法对缺陷信号进行滤波。该方法克服了小波软、硬阈值的缺陷和固定步长LMS自适应滤波中收敛速度和稳态误差对步长因子要求不一致的矛盾。并与改进阈值小波滤波方法进行了对比,结果表明:该方法具有更好的滤波效果,能有效地滤除缺陷信号中的非平稳强噪声。     

双E型弹性体六维力传感器矩形梁Kalman滤波研究

双E型弹性体六维力传感器采用组合梁结构对空间6个方向的力和力矩信息进行探测,但其输出信号中不可避免地混合了噪声信号,譬如:电阻应变片通过电流后产生的热噪声,放大电路中电磁元件干扰,高温下弹性体蠕变产生的干扰等,严重地影响传感器的测量精度。为了有效地滤除系统量测噪声,提高传感器分辨率,以六维力传感器矩形梁为研究对象,根据正弦激励力响应与应变之间的关系,构建了系统量测方程。基于时间序列分析法,设计了有色系统干扰白化滤波器,建立了有色噪声系统状态空间模型,推导出有色噪声Kalman滤波公式。实例表明:滤波效果明显,稳定性强,减小了实际的滤波误差,有效地提高滤波精度。     

增强型滤波及冲击性机械故障特征的提取

机械故障所引起的时间序列的微弱变化往往被由机械自身结构特点所引起的振动信号和来自其他振源的振动干扰信号及白噪声等所组成的强背景噪声所淹没,尤其是在设备出现早期故障时,这种微弱的故障特征信号很难被识别.根据机械噪声及冲击性故障特征信号的特点,提出了基于进化论自适应滤波和小波降噪耦合的增强型滤波器新算法,即克隆法和匹配法的子代繁衍与重构小波系数耦合的算法.模拟计算和物理台架试验结果表明.该算法不仅可较大幅度提高信号的信噪比,且可处理强噪声环境下的非线性噪声,具有较强的提取微弱冲击性故障特征的能力,且该方法具有很强的实用性.     

基于Symlets小波滤波的滚珠丝杠伺服进给系统频响特性辨识

高速、高加速度条件下,滚珠丝杠进给系统所具有的弹性特性会对其频率响应特性造成很大影响.通过分析转矩输入信号和加速度输出信号的幅值和相位关系可以实现对进给系统频响特性的辨识.通过集中质量方法对弹性滚珠丝杠传动系统进行建模,由拉格朗日能量法和状态空间分析对系统的频响特性进行计算.并进一步利用试验方法完成进给系统频响特性的辨识.为了减少量化噪声、白噪声和有色噪声对辨识信号的影响,提出通过Symlets小波滤波方法对有限差分方法得到的加速度信号进行小波滤波处理后,再进行幅值和相位信号的提取和频响函数的拟合.仿真和试验最终证明Symlets小波滤波方法能有效地减少噪声对加速度信号的影响,提取出有效信号,实现对进给系统频响特性更为精确地辨识.     

MEMS水听器信号FPGA自适应滤波处理

为提高MEMS水听器自主定向能力，需要硬件处理水声信号。由于水下环境系统复杂，水听器工作中经常受到各种噪声的强烈干扰，对目标定位的准确性产生极大影响。为获得优质水声数据以提高目标定位精度，基于自适应滤波原理，以FPGA为核心对水听器接收到的信号进行自适应滤波处理，将LMS自适应算法集成到硬件电路中，对接收到的原始信号进行滤波后保存至SD卡，采集完成后通过USB接口将数据传输至上位机。经验证该系统在水下工作稳定，可以对原始水声信号进行自适应滤波处理和存储，获得稳定目标信号，对后续MEMS水听器的离线目标定位有重要作用。     

一种混沌水声定位方法

在海洋的探索和开发中通常利用声呐对目标进行探测。由于海面、海底的影响,声信号在海中传播呈现多途特性,这种多径效应和复杂的海洋强噪声会给目标定位带来误差。提出一种基于混杂系统产生混沌信号的水声定位方法。该方法发射宽频混沌信号,可探测性低,与相应的混沌匹配滤波相结合,可以有效减小多径干扰和噪声影响。仿真结果表明,与传统方法和现有混沌定位方法相比,该方法可以有效抵抗多径效应,提高定位精度,同时具有良好的环境兼容性。     

数字超声波信号中有色噪声的自适应滤波

针对测试环境中常存在的超声波频段的有色干扰噪声,设计了一种基于横向滤波器和最小均方误差自适应滤波算法的自适应对消器结构,并提出了固定步长和自适应步长相结合的自适应滤波算法流程。该方法增设了一个接收环境噪声的专用探头来自动跟踪噪声特性的改变,无需手动设置自适应滤波器参数和期望信号。通过自适应步长调整算法与固定步长方法结合,该方法能够在实现良好滤波效果的同时兼顾快速跟踪环境的变化。实验表明,提出的方法可以有效滤除目标超声波信号频带之外频率点处的有色干扰噪声,信噪比改善幅度可达16dB;时间复杂度为O(n),可实现实时处理。本文方法可以在无人工干预下自动、实时、有效地滤除与超声波信号频率接近的有色干扰噪声,已被成功地应用于气体超声波流量测量中。     

基于形态滤波和Laplace小波的轴承故障诊断

针对强噪声背景下,轴承故障冲击响应的提取易被周围噪声干扰的问题,提出了一种基于数学形态学滤波和Laplace小波的包络谱分析方法。首先通过形态学滤波来滤除信号中的复杂噪声,增强信号的冲击特征,然后采用Laplace小波相关滤波法提取信号的冲击响应,最后对提取的冲击相关系数进行包络谱分析,即可诊断出故障。该方法结合了数学形态滤波和Laplace小波两者的优点,可以准确地捕捉到强噪声下的故障脉冲。将该方法应用于轴承内圈、外圈的故障诊断,与传统包络谱分析方法的对比结果很好地验证了所提方法的有效性。     

抑制压电陀螺仪噪声方法的研究

压电陀螺具有体积小、重量轻、动态范围宽等优点,但其输出的信号易受到噪声的干扰造成有用信号的淹没,因此研究适用于它的噪声抑制方法具有重要的实用价值.以CS62A-3B型压电陀螺仪为例,对噪声的来源进行了分析,针对所含噪声的特点,首先采用中值滤波方法滤除信号中的幅值大的孤立噪声.再结合Matlab工具软件设计的FIR数字低频滤波器对信号进行低频滤波,并给出了滤波算法的源代码.实现了信噪分离的目的,提高了信噪比,并通过Matlab的仿真功能对实际压电陀螺仪输出的信号进行验证.仿真表明,这两种方法的混合使用对压电陀螺仪噪声的抑制有明显效果.