基于DSP的自适应有源噪声控制实验系统

自适应有源噪声控制是有源噪声控制与自适应算法的融合,重点研究了自适应控制器及最小均方算法。采用数字信号处理器为核心,设计自适应有源噪声控制实验系统,实现了对噪声的有源控制实验,获得了理想的降噪效果。     

基于DSP的有源噪声控制系统设计

基于有源噪声控制算法,设计出一种有源噪声控制器.以TMS320C5509为核心,给出了系统的硬件解决方案,并利用混合编程在硬件系统上实现了基于LMS算法的有源噪声实时控制.实验结果表明,系统取得了良好的降噪效果.     

噪声有源控制的递归神经网络方法

使用Filter－X算法研究有源噪声控制问题,存在需要较高阶次的滤波器和当噪声出现非线性时控制效果不佳的缺陷。为此提出一种基于对角递归神经网络的非线性噪声有源自适应控制方法,并给出一种基于误差梯度下降的在线学习算法,同时证明了闭环控制系统在Lyapunov意义下的稳定性。数值仿真表明,基于对解递归神经网络的噪声有源自适应控制是一种非常有效的噪声控制方法。     

一种复合式宽带有源噪声控制算法

为获得更高的宽带噪声控制效果,提出了一种复合结构有源噪声控制算法.该算法将传统FXLMS算法和DFT-FSF算法并行运行,实现对宽带和窄带噪声的同时降噪.新的复合式算法对正弦波噪声实现高达45dB的降噪,而对带限白噪声的平均降噪量则达到15dB.仿真结果证明了算法的有效性.     

基于TMS320VC5416的自适应有源噪声控制系统的设计与实现

设计并实现了一种适用于封闭空间的、基于TI TMS320VC5416 DSP的单通道有源前馈噪声控制系统,详细阐述了有源噪声控制采用的FLMS算法和次级通路建模中采用的LMS算法.给出了程序流程图,介绍了硬件结构,并在封闭空间内进行实验.实验结果表明.该系统具有良好的降噪效果.     

基于DSP的有源降噪系统的研究

在分析噪声危害的基础上,针对履带车辆舱室内各频率噪声大约为100dB～120dB的低频特点,阐述了有源噪声控制的原理、意义及发展现状。针对有源噪声控制中信号处理的实时性要求,将高速实时信号处理器DSP应用于有源降噪系统中,在此基础上完成了有源噪声控制的单极子两源系统的硬件设计。实验结果表明,降噪效果在100Hz～400Hz频段上平均降噪量达到10dB。     

基于子带分解的自适应有源噪声控制算法

将子带分解技术应用于有源噪声控制。建立了相应的降噪模型 ,推导了基于子带分解的单道、多道算法。采用 DCT变换提供内插因子。该算法对有色噪声、宽带噪声具有良好的收敛性能。文中给出了与 FL MS和 FRL S算法对比的计算机模拟结果。     

基于改进LMS算法的随钻声波降噪研究

随钻声波测井中的低频噪声严重干扰了地层波的测量，传统的无源去噪技术不适用于测井的恶劣环境，因此，开展对随钻声波测井中的有源噪声控制技术研究具有十分重要的意义。介绍了一种在有源噪声控制中应用最为广泛的自适应最小均方算法，针对该算法的不足给出了改进方向，并提出了一种适用于测井等恶劣环境下的新算法。通过在Matlab软件和Simulink软件的仿真结果表明，该新算法能够在低信噪比的恶劣环境下达到较好的去噪效果，对实际的生产生活有着重要的指导意义。     

无源性控制在有源电力滤波器中的应用

线路或负载参数未知可能会导致有源滤波器系统失稳，为解决系统的稳定性问题，将无源性控制应用于有源电力滤波器来保证系统的稳定性。将有源滤波器和非线性负载视为一个整体，对负载进行诺顿等效，把负载电压和电源电流作为状态变量，把补偿电流作为控制变量，建立系统在dp轴上的模型。获得系统的控制律也就获得了补偿电流的给定值，验证系统满足无源性条件之后，再利用无源性控制方法获得系统的控制律。虽然算法在理论上比较复杂，但是实现上相当简单。在仿真中，对比了容性负载，感性负载以及变动负载情况下的控制效果，仿真结果表明算法具有很好的鲁棒性，并能很好的保证系统的稳定性。     

10kV无源电子式电流互感器的输出特性研究及应用分析

在传统技术中,电力网络中使用有源电子式电流互感器存在很多问题,诸如温漂较大、长期运行稳定性较大、温度变化较大、电磁波谐振等。这些因素将影响电力设备运行的精度和准确性,并且传统技术中采用罗氏线圈等有源互感器,由于线圈体积、重量都比较大,造成电路负荷较大。为此,采用无源电子式电流互感器,通过对其工作原理进行介绍,建立了应用数据模型,对信号处理、算法实现、输出特性进行了分析。并从原理上利用全光纤型传感器,通过分压模型将电路中的高压转换为低压,并对电子线路中输出信号进行积分、滤波、调幅、相位补偿运算,提高了信息输出的纯洁性。实验表明,采用电子式电流互感器能够降低了电力设备应用的误差。