本文選題：頻率跟蹤　切入點：自適應陷波器　出處：《振動與沖擊》2014年03期

【摘要】：采用自適應陷波器跟蹤振動信號頻率時,存在持續(xù)跟蹤精度不高的問題。通過分析指出持續(xù)跟蹤精度不高的根本原因是ANF誤差收斂至局部最優(yōu)值,借鑒反饋控制思想,提出一種反饋修正ANF。根據(jù)ANF輸入輸出信號的相關性,設計頻率跟蹤精度評估因子,實時監(jiān)控ANF頻率跟蹤精度。若評估因子小于給定閾值,則認為ANF丟失振動信號頻率,通過反饋調整ANF參數(shù)而非重新初始化來適當增加陷波帶寬,使其能重新跟蹤到信號頻率又具有較快的重新收斂速度。以一種基于Steiglitz-McBride方法的ANF(SMM-ANF)為例,分析了反饋修正策略,給出流程和具體算法。仿真比較了格型ANF、SMM-ANF和反饋修正SMM-ANF的性能,給出科里奧利質量流量計應用實例,結果表明:反饋修正SMM-ANF收斂速度稍慢于SMM-ANF,快于格型ANF,持續(xù)跟蹤精度明顯提高。
[Abstract]:When the frequency of vibration signal is tracked by adaptive notch filter, there is a problem that the accuracy of continuous tracking is not high.Through analysis, it is pointed out that the fundamental reason for the low accuracy of continuous tracking is that the ANF error converges to the local optimal value. Based on the feedback control idea, a feedback modified ANF is proposed.According to the correlation of ANF input and output signals, a frequency tracking accuracy evaluation factor is designed to monitor the ANF frequency tracking accuracy in real time.If the evaluation factor is less than a given threshold, it is considered that ANF loses the frequency of the vibration signal, and by feedback adjusting the ANF parameters rather than reinitializing, the notch bandwidth can be appropriately increased, so that the frequency of the signal can be re-tracked and the frequency can be reconverged quickly.Taking an Steiglitz-McBride based SMM-ANFA as an example, the feedback correction strategy is analyzed, and the flow and algorithm are given.The performance of the lattice ANF-SMM-ANF and the feedback modified SMM-ANF are compared, and the application examples of Coriolis mass Flowmeter are given. The results show that the convergent speed of the feedback modified SMM-ANF is slightly slower than that of SMM-ANFs, faster than that of the lattice ANFs, and the continuous tracking accuracy is obviously improved.
【作者單位】： 后勤工程學院后勤信息與軍事物流工程系;
【基金】：國家自然科學基金(61271449,61302175) 重慶市自然科學基金重點項目(CSTC,2011BA2015) 重慶市基礎與前沿研究計劃項目(cstc2013jcyjA40030)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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8 鄭e，

本文編號：1722357