参数自适应的随机早期检测算法

一种模糊变步长自适应谐波检测算法

第32卷　第23期

2008年12月10日Vol.32　No.23

Dec.10,2008

一种模糊变步长自适应谐波检测算法

曲轶龙1,2,谭伟璞1,马　垚1,杨以涵1

(1.华北电力大学电气与电子工程学院,北京市102206;2.科技部高技术研究发展中心,北京市100044)

摘要:电力有源滤波器的成功应用依赖于精确的谐波电流检测技术。基于自适应干扰对消理论,

提出一种基于模糊变步长推理的最小均方差(LMS)自适应谐波检测算法。通过分析影响LMS自适应谐波算法性能的不利因素,选取均方误差变化量和输入输出信号相关函数作为参量,建立模糊推理系统,自适应地调节算法的步长,实现谐波检测过程中,既能保证较快的动态响应速度和对噪声干扰的抑制,又能保持较高的检测精度,并通过计算机仿真及物理实验验证了该算法的有效性和可行性。

关键词:谐波检测;自适应滤波;模糊推理;有源滤波器中图分类号:TM935;TN713.8

0　引言

随着电力电子器件日益广泛的应用,电网谐波污染问题日趋突出,安全运行带来严重威胁,源电力滤波器(APF),、电流检测,作用[1]。谐波分量,只需检测出基波有功分量之外的总畸变分量,其中比较成熟的方法是基于瞬时无功理论的检测算法

　　基于多参数自适应随机共振的电流弱信号提取技术

万年红１，蒋端２，徐光华２，３，刘弹２，罗爱玲２

．西安交通大学机械工程学院，西安７１００４９１．上海宝钢工业技术服务有限公司技术中心，上海２０１９００２

３．西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室，西安，　　７１００５４

　　　　摘要：针对电机电流信号中微弱故障特征难以识别的问题，本文提出了多参数自适应随机共振的电流弱信号处理方法。该方法首先采用免疫算法实现了随机共振系统和二次采样尺度的多参数优化调节，大大提高了大参数情况下的弱信号识别能力；然后应用基于余弦拟合的反演算法实现了对弱故障信号幅值的准确估计，有效解决了电流信号中弱故障的状态量化辨识问题。本文利用ＭＡＴＬＡＢ模拟被噪声淹没的含有微弱故障特征的电流信号，并对昆明机床厂生产的落地铣镗床ＴＪＫ６９１６采集其主轴驱动电机定子电流信号，将该方法与现有的电流信号分析方法进行了比较分析。仿真结果表明，基于多参数自适应随机共振的电流弱信号提取技术能够有效地提取微弱的特征频率，并较准确地估计该特征的幅值。

关键词：随机共振；免疫算法；电流弱信号；多参数自适应

中图分类号：ＴＨ２１２；　ＴＨ２１３．３

文献标识码：Ａ

Ａｄａｐ　ｔｉｖｅ　Ｍｕｌｔｉ－ｐａｒａｍｅ

　　基于多参数自适应随机共振的电流弱信号提取技术

万年红１，蒋端２，徐光华２，３，刘弹２，罗爱玲２

．西安交通大学机械工程学院，西安７１００４９１．上海宝钢工业技术服务有限公司技术中心，上海２０１９００２

３．西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室，西安，　　７１００５４

　　　　摘要：针对电机电流信号中微弱故障特征难以识别的问题，本文提出了多参数自适应随机共振的电流弱信号处理方法。该方法首先采用免疫算法实现了随机共振系统和二次采样尺度的多参数优化调节，大大提高了大参数情况下的弱信号识别能力；然后应用基于余弦拟合的反演算法实现了对弱故障信号幅值的准确估计，有效解决了电流信号中弱故障的状态量化辨识问题。本文利用ＭＡＴＬＡＢ模拟被噪声淹没的含有微弱故障特征的电流信号，并对昆明机床厂生产的落地铣镗床ＴＪＫ６９１６采集其主轴驱动电机定子电流信号，将该方法与现有的电流信号分析方法进行了比较分析。仿真结果表明，基于多参数自适应随机共振的电流弱信号提取技术能够有效地提取微弱的特征频率，并较准确地估计该特征的幅值。

关键词：随机共振；免疫算法；电流弱信号；多参数自适应

中图分类号：ＴＨ２１２；　ＴＨ２１３．３

文献标识码：Ａ

Ａｄａｐ　ｔｉｖｅ　Ｍｕｌｔｉ－ｐａｒａｍｅ

第20卷 第1期 2008年1月HIGHPOWERLASERANDPARTICLEBEAMS强激光与粒子束Vol.20,No.1 Jan.,2008 文章编号: 1001-4322(2008)01-0011-06

自适应光学系统几种随机并行优化控制算法比较

杨慧珍1,2*, 李新阳, 姜文汉11

(1.中国科学院光电技术研究所,成都610209;2.中国科学院研究生院,北京100039)

摘 要: 直接对系统性能指标进行优化是自适应光学系统中一种重要的波前畸变校正方法,选择合适的

随机并行优化控制算法是该技术成功实现的关键。以32单元变形镜为校正器,基于多种随机并行优化算法建

立自适应光学系统仿真模型。从算法的收敛速度、校正效果、局部极值3个方面对遗传算法、单向扰动随机并

行梯度下降、双向扰动随机并行梯度下降及模拟退火算法进行了比较。仿真结果表明,遗传算法收敛速度太

慢,不适用于需要实时控制的自适应光学系统;双向扰动随机并行梯度下降算法收敛速度、校正效果要优于单

向扰动随机并行梯度下降,且能够适应各种情况下的扰动电压;模拟退火几乎以概率1收敛到全局极值附近,

且收敛速度是上述算法中最快的。

关键词: 自适应光学系统; 随机并行梯度下降算法; 模拟退火; 遗传算法;

前言

基于MATLAB的自适应滤波算法的研究

1 前言

滤波技术是信号处理的一项基本的重要技术，利用这种技术，可以抑制信号中的干扰， 获取需要的信息。在数据通信过程中，需要传输的信号是扩展频谱信号， 其中可能混有来自另一频带用户的信号检测中，在宽带信号中可能混有企图破坏检测系统的窄带干扰信号。用于消除上述干扰的滤波器，既可以是固定参数的，也可以是自适应的。如果采用固定参数的设计方法研制出一种认为是最佳的滤波器，就意味着设计者预先知道了一切可能的输入条件(包括有用信号与噪声的先验知识)以及系统在这些条件下的响应。然而，实际系统的状态往往随时间和空间的不断变化而变化， 输入条件的范围即使是在统计意义下也可能是不确切的，例如上述干扰的具体频带事先是无法知道的。所以固定参数滤波器在这种情况下是失效，要实现在这种条件下的滤波，必须要求系统的参数能随着条件的变化而自行调整，这样的系统称为自适应系统。用这种系统对信号进行的变换、加工就是自适应信号处理，也可以统称为自适应滤波。由于自适应滤波器具有自动地调节自身参数的能力，能极大的保证的不失真，可以更好更快地解决上述问题。自适应滤波可以用DSP 构成的系统来实现，随着大规模集成电路技术的发展，市场上出现许多能

密 级： 学校代码：10075 分类号： 学 号：20071230

工学硕士学位论文

基于自适应滤波器的人体动脉 血氧饱和度无创检测方法设计

学位申请人：张志鹏 指导教师：王永青 教授 学位级别：工学硕士

学科专业：检测技术与自动化装置 授予单位：河 北 大 学 答辩日期：二O一一年五月

Classified Index： CODE：10075 U.D.C： NO：20071230

A Dissertation for the Degree of M. Engineering

A Design of Noninvasive Tester of Human Arterial Oxygen Saturation

on Adaptive filter

RLS和LMS自适应算法分析

摘要：本文主要介绍了自适应滤波的两种算法：最小均方(LMS, Least

Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法。我们对这两种基本的算法进行了原理介绍，并进行了Matlab仿真。通过仿真结果，我们对两种自适应算法进行了性能分析，并对其进行了比较。用Matlab求出了LMS自适应算法的权系数，及其学习过程曲线，和RLS自适应权系数算法的学习过程。

关键词：自适应滤波、LMS、RLS、Matlab

仿真

Abstract: this article mainly introduces two kinds of adaptive filtering algorithms: Least Mean square (LMS), further Mean Squares) and Recursive Least Squares (RLS,

Recursive further Squares) two basic adaptive algorithm. Our algorithms of these two basic principle is int

1.3国内外研究现状

1.3.1碰撞检测算法的国外研究现状【王海玲. 三维游戏技术的研究与实现[D]. 哈尔滨工程大学, 2009】【范昭炜.实时碰撞检测技术研究[D] .浙江大学, 2003】

起源于20世纪70年代的碰撞检测问题，研究至今已有40年的历史，现如今有一些比较成熟的碰撞检测技术。

Dobkin（1985）、Agarwal（1991）、Chaxelle（1989）等在静态碰撞检测技术上做了早期研究。静态碰撞检测算法是指当场景中物体在整个时间轴t上都不发生变化时，用来检测在这个静止状态中各物体之间是否发生碰撞的算法。这类算法要求较高的精度，由于是静止状态，因此没有实时性的要求，它广泛应用于计算几何中。

Lin（1998）、Jimenez（2001）对离散碰撞检测算法进行了研究，离散碰撞检测算法在每一时间离散点上通过类似于静态碰撞检测算法的方法来实现，可以迎合多数应用对实时性的需求。

Hubbard（1995）、Dingliana（2000，2001）、O’Sullivan（1999）为了改善离散碰撞检测算法中存在的刺穿现象和遗漏碰撞的现象，提出了自适应步长和可中断的碰撞检测技术。

Cameron（1990）、 Canny（1986

只适应滤波算法

本科毕业设计论文

题 目 增强算法研究及Matlab实现

专业名称 电子信息科学与技术

学生姓名 朱盛领

指导教师

毕业时间 2014-07

只适应滤波算法

毕业设计

一、题目

基于自适应语音信号增强算法研究与Matlab仿真

二、指导思想和目的要求

本论文主要阐述了基于自适应滤波器实现语音增强的基本原理，研究了最小二乘法（LMS算法），完成了基于LMS算法的自适应滤波器对语音增强的设计,在设计过程中，对信号的降噪处理进行了分析讨论。利用Matlab仿真软件实现了LMS自适应滤波算法，并从仿真结果得知步长因子是自适应滤波器中很重要的参数，以及滤波器的阶数和采样数等，都对自适应滤波器降噪以及收敛性能有影响。

三、主要技术指标

自适应步长 的值: 从公式0 max可以看出，收敛性能对收敛参数 的选取很敏感,不同的 值使收敛的速度不同，“ 值太小, 迭代次数太多,收敛速度变慢; 值太大收敛性能曲线又不稳定”。所以选取合适的 值对收敛性能至关重要。

四、进度和要求

05周-06周： 广泛查阅资料，确定论文的总体设计方案。

07周-10周： 学习自适应语音信号增强的基本原理并进行研究，掌握LMS算法,谱减法的知识

自适应控制理论综述

郭金虎

【摘要】论述了自适应控制理论的发展现状，总结了它的主要内容，提出了两种自适应控制的主要形式，并对其应用及发展做了全面的讨论。 【关键词】自适应控制；自动控制；现代控制理论

1概述

自适应控制是近年来在自动控制理论和工程的实践中都十分活跃的一门学科，设计具有真正自适应能力的控制系统是控制系统设计者追求的一个目标。因为在控制工程的实践中已经遇到了许多困难，诸如被控对象的动态未知或部分未知；动态特性随时间有未知漂移（时变性）；环境有噪声干扰；还有一种常见的情形，即被控对象的特性过于复杂（如非线性、分布参数、大滞后等），难以准确的描述被控对象，或者即使能描述被控对象，其数学模型也是十分复杂。在这些场合要想利用现有的控制理论（包括经典控制理论或现代控制理论）设计一个理想的控制系统是很困难的，有时甚至是不可能。所以能否设计出一种高性能的控制系统要求是，它能自动适应各种变化而不断修正自身的控制动作，已达到较满意的控制品质。

一个实际系统总存在某种不确定性，这种不确定性表征为描述系统本身的数学模型包含有未知或随机的因素。另外，系统在运行过程中，还会受到各种干扰因素的影响，这些影响也会使系统的动态特性发生变化，因此，