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一種改進(jìn)的抗干擾自適應(yīng)算法及其在變壓器有源噪聲控制中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2018-12-23 19:57
【摘要】:在電力變壓器有源降噪系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行時,聲傳感器采集的參考信號和誤差信號可能存在沖擊干擾,當(dāng)采用傳統(tǒng)的濾波最小均方(filtered-x least mean square,Fx LMS)算法對控制器的參數(shù)自適應(yīng)更新時,控制器易受沖擊性干擾的影響而出現(xiàn)振蕩甚至是發(fā)散。為了抑制沖擊性干擾對控制器的影響,提出了歸一化濾波語音壓縮?律變換的最小均方(normalized filtered-x?law mean square,NFx?LMS)算法。該算法采用經(jīng)語音壓縮?律函數(shù)變換后的誤差信號的均方作為代價函數(shù),并對參考信號做歸一化處理以提高算法魯棒性。算法可以根據(jù)不同聲場環(huán)境的初級噪聲特點(diǎn)選取不同的壓縮系數(shù)以提高算法的實(shí)用性。仿真顯示,在沖擊性干擾的環(huán)境下,論文提出的算法表現(xiàn)出很好的魯棒性和收斂效果。
[Abstract]:In the actual operation of the active noise reduction system of power transformer, the reference signal and error signal collected by acoustic sensor may have impulse interference. When the traditional filter least mean square (filtered-x least mean square,) is adopted, When the Fx LMS) algorithm adaptively updates the parameters of the controller, the controller is prone to oscillation and even divergence due to the impact disturbance. In order to suppress the impact of impulse interference on the controller, a normalized filter speech compression is proposed. Minimum mean Square (normalized filtered-x?law mean square,NFx?LMS) algorithm for law transformation. This algorithm uses speech compression? The mean square of the error signal transformed by the law function is used as the cost function and the reference signal is normalized to improve the robustness of the algorithm. In order to improve the practicability of the algorithm, different compression coefficients can be selected according to the characteristics of primary noise in different sound field environments. Simulation results show that the proposed algorithm is robust and convergent under the impact disturbance environment.
【作者單位】: 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51377123)~~
【分類號】:TM41

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本文編號:2390185

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