一种改进的抗干扰自适应算法及其在变压器有源噪声控制中的应用

发布时间：2018-12-23 19:57

【摘要】：在电力变压器有源降噪系统实际运行时,声传感器采集的参考信号和误差信号可能存在冲击干扰,当采用传统的滤波最小均方(filtered-x least mean square,Fx LMS)算法对控制器的参数自适应更新时,控制器易受冲击性干扰的影响而出现振荡甚至是发散。为了抑制冲击性干扰对控制器的影响,提出了归一化滤波语音压缩?律变换的最小均方(normalized filtered-x?law mean square,NFx?LMS)算法。该算法采用经语音压缩?律函数变换后的误差信号的均方作为代价函数,并对参考信号做归一化处理以提高算法鲁棒性。算法可以根据不同声场环境的初级噪声特点选取不同的压缩系数以提高算法的实用性。仿真显示,在冲击性干扰的环境下,论文提出的算法表现出很好的鲁棒性和收敛效果。
[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.
【作者单位】： 武汉大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51377123)~~
【分类号】：TM41

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本文编号：2390185