离散频谱泄漏抑制方法研究进展

近年来针对频谱泄漏抑制方法的研究受到广泛关注并取得了很大发展.根据DFT处理过程阐述了频谱泄漏现象并从理论上分析了频谱泄漏原因,给出了一种频谱泄漏衡量指标和抑制系数,阐明了长程和短程两类频谱泄漏的内在联系.根据频谱泄漏类型,分别从短程频谱泄漏和长程频谱泄漏两方面,综合论述了现有频谱泄漏抑制方法的基本思想、算法原理和特点,最后对频谱泄漏抑制方法的发展前景进行了探讨和展望.     

一种改进的自适应格型陷波频率估计算法及其收敛性分析

自适应陷波器的内部结构使得非二次型误差曲面收敛至局部最优,导致陷波参数停止调整而不能够持续稳定地跟踪信号频率的变化。本文利用滤波增强信号与原始信号的相关性,设计了一个频率跟踪质量评价因子,根据频率跟踪质量可实时监测并自动调整陷波参数。据此原理,本文提出一种改进的自适应格型陷波频率估计算法。仿真结果与理论分析均表明,本文方法在不增加计算量的前提下,较大幅度地提高了算法的收敛速度和持续跟踪精度,证实了本文算法优于原有的算法。     

基于改进PSO算法的微能源网优化配置研究

微能源网优化配置的求解算法存在易陷入局部搜索和收敛速度低两大缺陷,如何同时解决这两个缺陷是一直以来的研究难点。针对这一问题,提出了基于时变压缩因子和自适应变异的改进粒子群算法。针对经济优化配置,建立了包括多种分布式设备的微能源网架构模型和以年经济成本最低为目标,计及可靠性并含多种约束的优化配置模型。最后,结合具体算例,将改进粒子群算法运用于模型中,得到各分布式设备的配置方案和最优年经济成本,对比验证改进粒子群算法性能。实验结果表明：改进粒子群算法较好地提高了算法的收敛速度和全局收敛能力;微能源网优化配置模型实现了低经济性和高可靠性的有效结合。     

基于ANF和VS-DFE的科氏流量计频率跟踪方法

自适应陷波滤波器(ANF)对科氏流量计信号频率的持续跟踪精度不高.综合基于Steiglitz-Mcbride系统辨识方法(SMM)的新式ANF收敛速度快和变步长直接频率估计(VS-DFE)计算量小的优势,提出一种两者交替工作的科氏流量计频率跟踪方法.给出了该方法基本思想、原理分析和实现步骤,实验分析了其主要性能.结果表...     

科氏流量计相位差估计的ap-Hilbert法

相位差估计是科氏流量计精确计量的基础,现有方法计算量较大,估计精度受频谱泄漏影响,且需要预知信号频率,难以满足复杂流量环境的测量需求。为此,提出一种科氏流量计相位差估计的ap-Hilbert法,首先对2路传感器信号进行全相位预处理,即对采样信号循环分段后移位对齐相加得到全相位序列,以消除频谱泄漏导致的端点效应;然后,对全相位序列进行Hilbert变换获得其解析信号,分别提取2路解析信号的实信号和虚信号部分;再通过三角变换,利用三角函数和差公式即可求出相位差。实验结果表明,所提方法克服了Hilbert变换的端点效应,与现有方法相比较,较大提高了相位差估计精度。     

基于Hilbert变换的相位差测量法分析及改进

分析了随机噪声对基于Hilbert变换的相位差测量方法的影响,得出了低信噪比下影响测量精度的主要因素是＂信噪乘积＂（测量信号与随机噪声的乘积）的结论,据此提出了一种基于IIR陷波器和平均滤波器的改进方法,即先利用Hilbert变换计算出相位差粗值,再经IIR陷波器和平均滤波器滤波得到相位差精确值,并给出了实现步骤及框图。仿真实验表明了该方法的可行性。     

科氏流量计仿人智能控制器参数的量子遗传优化

设计的科氏流量计仿人智能振幅控制器根据振幅偏差及其变化率将振动过程划分为8种特征状态,利用启发式搜索和直觉推理,分别设计相应的控制模态,从而实现振动控制;针对控制器中振动特征状态识别参数与控制模态参数较多且不易设置的问题,采用量子遗传优化算法实现控制器参数优化,给出了优化原理、优化流程和实现步骤,并进行实验验证。结果表明,参数优化后仿人智能控制器起振时间较优化前减少约0.1 s、较PID控制减少约0.6 s,且振幅稳定,验证了方法性能。     

一种自动泊车的仿人智能控制方法

为简化平行泊车,通过总结模拟熟练驾驶员的泊车经验,提出一种自动泊车的仿人智能控制方法。该方法以后轮驱动、前轮转向的四轮汽车为对象,建立车辆运动学模型;通过分析熟练驾驶员泊车流程,将泊车过程分为4个阶段;在相切圆弧加公切线的规划路径上,选取泊车阶段转换时车辆姿态调整的关键点作为跟踪目标;根据泊车过程车辆的位姿信息,提取12种泊车的特征状态,作为描述车辆泊车动态行为的特征模型;根据熟练驾驶员的泊车策略,构建控制模态集。泊车开始后,依据特征模型先验知识和当前车辆位姿与泊车目标的偏差,对当前车辆特征状态进行模式识别,由辨识出的特征状态驱动相应控制模态,控制汽车按规划路径泊车入位。建立了车辆运动学和仿人智能控制器Simulink模型,并进行了仿真实验。仿真结果表明,该方法能有效控制车辆泊入车位。     

一种基于SVD和Hilbert变换的科氏流量计相位差测量方法

相位差测量是科氏流量计信号处理的核心内容。针对实际应用中信号缓变特性,基于SVD降噪和Hilbert变换,提出一种科氏流量计信号相位差高精度测量方法。首先对信号重叠分段,利用SVD对近似平稳的各信号段降噪并重构原信号,然后由重构信号与其Hilbert变换经三角运算得相位差的时间函数,从而测得相位差。阐述了方法思路与原理,给出了实现步骤和流程,仿真分析了方法收敛特性、测量精度、初始相位差影响及动态测量性能,现场实验验证了方法有效性。结果表明:与现有方法相比,该方法没有迭代运算,不存在收敛过程,无需预知信号频率,且测量精度高,能检测出相位差微小变化。     

自适应陷波滤波器频率估计新方法及性能分析

现有的自适应陷波滤波器(ANF)受误差函数所限,导致其自适应频率估计方法收敛速度较慢,对初始迭代频率值设定范围要求较高,特别针对频率接近于0或π的信号,还存在频率估计精度不高、算法稳定性差的问题,为此,提出一种ANF频率估计新方法.首先,分析现有ANF方法估计信号频率时存在精度低、速度慢、稳定性差的原因,提出一种新误差函数以提升ANF收敛速度;然后,根据ANF估计信号频率时偏差产生的机理,通过偏差补偿方式,降低噪声对ANF的影响,以获得近似无偏的频率估计结果,提高ANF频率估计精度,同时与离散卡尔曼滤波相结合,以改善算法的稳定性,并对该方法进行稳态条件下的性能分析;最后,给出了ANF频率估计结果,并讨论了ANF各参数对频率估计精度的影响,给出了具体计算结果.计算表明本文方法的有效性与正确性.