一、一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用（论文文献综述）
白群,赵闻蕾[1]（2021）在《基于自适应滤波算法的牵引网谐波电流检测》文中研究表明研究了自适应噪声对消技术在供电系统谐波电流检测模块中的应用及其使用的传统LMS算法,分析了传统固定步长算法的不足,并借鉴已有的多种变步长函数,提出了一种结合双曲正割和双曲正切变步长函数的自适应滤波改进算法.通过Matlab软件进行实验,分别模拟了采用传统LMS算法、双曲正割函数算法、双曲正切函数算法以及改进后的变步长算法的电流检测过程,并将检测到的基波电流波形进行比较,发现改进算法结合了所选两种函数收敛速度快、稳态精度好的优点,面对系统发生突变有了良好的响应速度和稳定能力,验证了改进算法的合理性.
李强[2]（2021）在《高精度液体灌装动态称重控制系统研究》文中进行了进一步梳理大部分物料是以袋装、瓶装或者罐装的形式出现,以便于其储存、运输及使用等。因此,灌装机械是自动化灌装生产线上不可或缺的装置。灌装机械,主要是包装机械中的一类产品,其广泛适用于医药、食品、饮料、日化、油脂、农药及其他特殊行业。称重式液体灌装机是灌装机械的一种,如何保证在快速称重的情况下达到所要求的称重精度,已成为国内外学者研究的重点。因此,设计开发一套能够在预定时间内实现高精度称重的液体灌装动态称重控制系统,具有非常重要的意义。针对高精度液体灌装动态称重控制系统所存在的称重精度和称重速度之间相互影响和相互矛盾的问题,本文以称重式液体灌装机为研究对象,主要对自适应噪声抵消称重信号采集与处理和二阶段式灌装控制在线修正2个关键技术进行研究。主要研究内容如下:1)查阅与本课题相关的文献资料和企业调研,对国内外灌装机械、称重信号处理技术以及灌装控制技术的发展概况进行了分析、归纳和总结,为液体灌装动态称重控制系统的研发做好了相关知识储备。2)结合实际工况条件,按照课题灌装技术指标要求对高精度液体灌装动态称重控制系统的需求进行了分析,对所需要研究的内容进行了分析与归纳,并设计出了相应的总体方案。3)自适应噪声抵消称重信号处理技术研究。结合实际工况条件,通过分析噪声产生的主要来源,针对动态称重信号及噪声信号的非平稳性和随机性的特点,提出了一种自适应噪声抵消称重信号处理方法。该方法通过对动态称重信号中噪声信号进行抵消,以此衰减或者抑制称重传感器自身振动、灌装过程中物料下落时冲击力变化以及外界随机干扰等所产生的噪声信号影响。重点介绍了自适应滤波器结构、自适应噪声抵消原理和算法以及参考噪声信号的获取方法,并通过仿真实验比较分析了自适应LMS算法、自适应NLMS算法和自适应RLS算法的去噪性能,最终选择自适应NLMS算法作为本课题动态称重信号的自适应噪声抵消算法,实现了稳定可靠的称重数据采集与处理。4)二阶段式灌装控制在线修正技术研究。结合本课题称重式液体灌装机所选用的双控灌装阀,为了兼顾给料速度和给料精度的要求,对灌装过程中的控制策略进行了分析和研究,提出一种双控灌装阀的启、闭配合来进行二阶段式灌装的控制策略,对动态称重灌装过程的数学模型进行了研究,并通过确定粗细给料最佳切换点实现了给料速度的最大化,以及对现有灌装控制技术的不足进行分析,提出一种基于改进的迭代学习控制算法的关门提前量在线修正方法,以提高给料精度。最后,通过实验表明改进的迭代学习控制算法具有很好的适应性能。5)针对上述关键技术项,通过对高精度液体灌装动态称重控制系统的硬件进行选型与设计,并搭建原型装置对灌装过程中的自适应噪声抵消称重信号采集与处理、二阶段式灌装控制在线修正的效果进行灌装实例验证。结果表明高精度液体灌装动态称重控制系统能够保证在规定时间内的高精度称重,满足在12 s内称量500 g物料且称重精度为1 g以内的效果。
叶朋,张东洋,李广剑,李鹏利[3]（2020）在《基于改进LMS算法的引信自适应去噪声研究》文中进行了进一步梳理为解决引信信号处理系统中信号噪声消除问题,设计了一种基于改进LMS算法的自适应噪声对消系统。传统固定步长LMS算法存在收敛速度和稳态失调的矛盾,改进的算法是基于双曲余弦函数,当外部参数改变,滤波器的步长因子也随之变化,从而提高消除器的去噪效果。理论分析和仿真结果表明,基于改进的LMS算法自适应噪声消除器可以消除杂波信号,提高滤波器的收敛速度和稳态性能,更好地获得输出信噪比。
王帅,向建军,彭芳,肖冰松[4]（2021）在《一种新的最速下降算法在自适应噪声对消中的应用》文中研究表明自适应噪声对消在很多领域有着重要应用。为了进行自适应噪声对消,提出了一种新的最速下降算法。该算法主要原理是对多元二次函数进行降维处理,使其变成一元二次函数,再应用抛物线的性质分别循环迭代地求解每一个维度上的极值。在自适应噪声对消应用中,所提算法与传统的自适应算法进行对比,具有收敛速度快,滤波效果好,滤波效果可调节,抗恶劣信噪比以及急剧变化信噪比,不需选择迭代步长,适合计算机和可编程硬件实现等优点。
白群[5]（2020）在《电气化铁路谐波补偿装置的仿真与设计》文中研究指明在电气化铁路发展进程中,高速化、重载化成为铁路在新时代下的运行常态。随着路网规模的扩大和高速动车组列车大量投入使用,机车负荷运行状态和运行环境的改变使得负荷电流质量变差,造成谐波污染、电压波动、功率因数降低等电能质量问题,影响牵引供电系统健康运行,因此必须对上述电能质量问题采取治理或补偿手段。本文采用级联H桥式拓扑的有源滤波器（CHB-APF）作为谐波补偿方案,并对方案中所涉及关键技术进行研究。为从根本上了解牵引供电系统的谐波来源及其电气特性,首先对牵引供电系统及其典型交直型、交直交型电力机车进行仿真模型搭建,分析牵引工况下两种典型列车的谐波特性,指出了牵引网电能质量治理的迫切性。随后对CHB结构的调制策略和谐波检测方法进行选择,采用适合于多电平变流器的单极倍频载波移相SPWM的调制方法,并提出了一种新的基于多函数变步长LMS自适应滤波算法,有效改善了传统自适应检测算法稳态精度与响应速度矛盾的问题。本文对CHB-APF的有源补偿方案进行介绍,交代了并网工作原理、主电路器件参数设计过程。为使CHB-APF达到最佳工作效果,对控制系统的电压电流控制策略展开分析。为保障直流侧电容电压稳定,分别采用了上层平稳电压控制和下层均衡电压控制对各子模块电压进行调节,保证了直流侧电压稳定性。电流综合控制方面,在目前较为先进的无差拍控制基础上叠加重复控制,采用复合控制的手段对谐波电流进行预测,实现对谐波电流的快速、精确跟踪。最后借助Matlab/Simulink平台搭建含有补偿装置的电气化铁路车网联合系统,探究列车在牵引工况下不同位置、不同数量运行的谐波分布特性。并对所设计的CHB-APF相关技术及控制策略进行参数调试和仿真验证,证明整体策略的先进性。随后将补偿装置并网运行,查看补偿装置的补偿效果,验证所提出补偿结构的对电气化铁路谐波治理的实用性。
李佳[6]（2020）在《三维小角度测量系统中温度波动误差的自适应滤波研究与应用》文中研究表明自适应信号处理技术对当今时代的发展具有着十分重要的意义。在某些较为特殊的测量领域中,如太空环境,由于测量环境受到温度影响会使测量数据产生不同程度的波动,故会导致常规的测量方法难以按照既定目标完成测量任务。因此研制出一种通过自适应滤波算法改善温度影响因素的测量精度高、温度特性好、抗干扰能力强的三维小角度测量系统对当今时代很有必要。针对自适应信号处理的原理进行分析。为了研制出具有上述性能的三维小角度测量系统,需要对自适应滤波器和自适应滤波算法的理论进行研究。其中对自适应滤波器介绍的内容包括组成结构,基本原理,相关特性以及应用场景;而自适应滤波算法部分主要介绍了四种常见算法公式的推导过程,它们分别为LMS算法、NLMS算法、RLS算法以及Sigmoid函数变步长最小均方算法。针对三维小角度测量系统进行实验平台的搭建。在三维小角度测量系统的理论基础上完成硬件电路设计,这包括数据处理电路和放大滤波电路两部分;另外还需要完成嵌入式测量系统的设计,其中包括AD采样模块的选择、控制模块的选择以及显示模块的选择。针对选定的几种自适应滤波算法完成实验的仿真过程。主要比较LMS算法、NLMS算法以及从参考文献中引用的几种经过改进的变步长最小均方算法的性能,这些性能包括算法的收敛性,算法的收敛速度,算法的稳定性以及算法自身的计算复杂度四个方面。然后在此基础上提出一种综合性能优化算法,并将其与以上几种算法进行仿真实验和对比分析。针对已应用自适应滤波算法的系统进行实验验证。首先通过实验完成了PSD的标定,然后对比PSD线性度的实际检测值和理论值。将未应用自适应滤波算法的系统检测数据与应用了自适应滤波算法的系统检测数据进行对比,从而完成实验验证。本文研制的三维小角度测量系统可以达到预期设计目标,其测量精度优于0.3",测量范围在±10",分辨力为0.01",示值稳定性良好。
崔加平[7]（2019）在《变步长自适应滤波在电力线通信去噪中的应用》文中指出电力线通信（Power Line Communication,PLC）技术因其成本低廉、操作方便等优点受到人们青睐,但是在PLC信道中存在大量噪声,而其中干扰最为严重的是背景噪声和脉冲噪声,这严重降低了通信的可靠性。因此,有必要对PLC系统噪声的特性及去噪算法进行研究。论文首先介绍了PLC信道中噪声的特性分类及测量方式,对其进行建模仿真。根据三相电力线噪声相关性特点,本文采用自适应滤波算法。针对固定步长最小均方差（LMS）算法存在收敛速度和稳态误差之间相互矛盾的问题,运用基于Sigmoid函数的三种典型的变步长LMS算法进行PLC去噪。在低信噪比情况下,去噪效果不明显。因此,本文提出利用输入信号与误差的相关性来修正步长的LMS算法。通过Matlab仿真对比,在低信噪比PLC系统中,改进变步长LMS算法滤波效果优于基于Sigmoid函数的变步长LMS算法。但随着脉冲噪声强度增大,改进变步长LMS算法滤波效果不是很理想,算法需进一步改进。针对改进变步长LMS算法在时域高强度脉冲PLC去噪中不足,提出小波变步长自适应滤波算法。输入信号先进行小波变换,然后运用本文提出的改进变步长LMS算法进行matlab去噪仿真。仿真结果表明,基于小波变换改进的LMS算法适用于高强度脉冲PLC去噪,为PLC技术的可靠实现提供了新的途径。图[56]表[8]参[71]。
熊冰[8]（2019）在《随钻测量系统泥浆信道噪声的自适应滤波及其快速实现》文中进行了进一步梳理在油气钻探领域发展过程中,新钻井技术对随钻测量技术信息传输速率的要求逐渐提高。在此情形下,相对于其他脉冲发生器,连续波泥浆脉冲发生器仪器具有性能稳定,传输信号速率高等特点,因此,连续波泥浆脉冲传输成为了目前随钻测量系统的一个重要发展方向,随之带来了对连续波泥浆信道的干扰信号滤波的相关研究。尽管国内外学者已经对连续波泥浆信道的干扰信号滤除方法进行了一些研究,并取得了相关成果,但目前国内对于连续波泥浆随钻测量信道干扰和噪声的自适应滤除的研究还比较少,本文研究目的即是在研究自适应滤波相关算法的基础上,构建自适应消噪系统,为从混有很强干扰和噪声的信号中实时检测出有用信号做出有益尝试。本文结合理论推导、MATLAB软件仿真和DSP硬件设计,针对连续波泥浆信道信号特征提出了改进的变步长LMS算法,用以去除连续波泥浆信道噪声,最后以DSP芯片为核心,完成自适应滤波器系统设计,实现了自适应噪声抵消功能。主要完成的工作有:对自适应滤波器发展情况和相关理论进行概述,重点对用于自适应滤波实现的LMS算法进行理论推导,并对影响LMS算法性能指标的相关参数进行分析。针对算法在稳定性和收敛速度对步长参数取值要求的矛盾性,研究了几种变步长LMS算法,并据此提出了改进的变步长LMS算法。通过MATLAB仿真实验验证了本文提出的改进的可变步长LMS算法在自适应噪声抵消运用中具有良好的性能,能有效提高自适应滤波器的消噪能力。确定自适应滤波器系统总体设计。首先完成自适应滤波器DSP程序设计,主要涉及信号调理电路和基于TMS32028335 DSP芯片的自适应算法的实现;然后完成上位机随钻泥浆信道数据采集与处理软件的实现,主要涉及FFTW库的设置和应用,最后,对自适应滤波整体系统进行系统性能测试。
王亚楠[9]（2019）在《改进自适应谐波检测算法及其在光伏系统应用研究》文中研究说明近年来,新型电力电子化的非线性用电设备和设施日趋普及,在给社会和人民带来效益和便利的同时,也加剧了对供电系统的谐波污染,并且其呈现出不同于传统的较高频率、较宽频谱的特点。另外较大规模的新能源的接入也进一步加剧了其影响。如果不采取适宜的措施抑制,将严重影响系统供电质量和用户运行设备的安全。近几年,基于噪声对消的自适应谐波电流检测法受到了众多学者的关注,该方法算法简单,系统依赖性小,鲁棒性、自适应能力强,而且能够准确跟踪检测信号。然而,传统的定步长算法无法同时兼顾收敛速度和稳态精度,因此,本文提出一种改进的变步长算法,提高检测速度的同时使稳态误差降低。本文综述了常用的谐波检测方法,并着重讨论了自适应谐波检测法,在传统的定步长算法的基础上提出了基于自适应噪声对消模型的变步长最小均方（Least mean square,LMS）算法,将L2范数和真正跟踪误差代入到变步长公式中,既可以保持较快的收敛速度也能有较小的稳态失调。在Matlab中对算法进行仿真,并和定步长、传统变步长算法进行对比,验证其优越性。为验证该新型变步长算法在有源滤波器（Active power filter,APF）中应用的有效性,以并联型APF为设计案例,建立了其数学模型并进行了参数设计。在Simulink中搭建APF系统模型,并将改进算法应用于谐波检测模块,观察模型补偿谐波的效果并进行分析。为了降低光伏发电（Photovoltaic,PV）并网系统中的谐波含量,利用光伏并网系统和有源滤波器系统具有相似的拓扑结构、控制方式的特点,将两者统一结合起来构成光伏发电综合有源滤波（Photovoltaic-Active power filter,PV-APF）系统。本文从指令电流合成、直流侧电压控制、电流跟踪控制等层面设计了PV-APF系统,并将改进算法应用到系统的谐波检测模块。其中直流跟踪控制采用了滞环比较方式,能快速跟踪电流,并使系统成功并网。在Simulink中搭建PV-APF系统模型,验证其在实现光伏并网的同时能够改善电网的电能质量,补偿谐波。
周龙龙,胡启国[10]（2018）在《自适应噪声对消的归一化LMS算法》文中研究表明为了克服自适应滤波中固定步长LMS算法存在收敛速度与稳态误差的矛盾,本文通过MATLAB仿真不同步长因子下LMS算法的学习曲线,分析了LMS算法在收敛过程中存在的矛盾,并运用归一化LMS（NLMS）算法来改善上述矛盾。NLMS算法是通过输入变量改变步长因子从而改变算法的收敛特性。本文对NLMS与LMS算法的误差曲线仿真并进行稳态误差效果比较,结果显示NLMS算法的稳态误差精确度明显提高,收敛速度加快。通过将LMS算法与NLMS算法应用于自适应噪声对消中,得到NLMS算法具有收敛速度更快同时稳态误差更小的特性,该算法能够快速对干扰信号作出反应,使除噪效果更好。
二、一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用（论文提纲范文）
（1）基于自适应滤波算法的牵引网谐波电流检测（论文提纲范文）
| 1 自适应滤波电流检测的原理 |
| 2 基于ANCT的算法分析 |
| 2.1 传统算法 |
| 2.1.1 最陡下降算法 |
| 2.1.2 最小均方算法 |
| 2.2 变步长自适应谐波检测算法 |
| 2.3 改进的变步长LMS算法 |
| 3 仿真分析 |
| 4 结论 |
（2）高精度液体灌装动态称重控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 灌装机械的国内外研究现状 |
| 1.2.2 动态称重信号处理技术的国内外研究现状 |
| 1.2.3 灌装控制技术的国内外研究现状 |
| 1.3 课题的来源 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 |
| 1.4.1 论文研究的主要内容 |
| 1.4.2 论文的组织结构 |
| 2 高精度液体灌装动态称重控制系统总体方案设计 |
| 2.1 灌装技术指标描述 |
| 2.2 高精度液体灌装动态称重控制系统需求分析 |
| 2.3 高精度液体灌装动态称重控制系统总体方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 自适应噪声抵消称重信号处理技术研究 |
| 3.1 噪声来源分析 |
| 3.2 自适应噪声抵消信号处理技术研究 |
| 3.2.1 自适应滤波器结构 |
| 3.2.2 自适应噪声抵消技术原理 |
| 3.2.3 最小均方(LMS)算法 |
| 3.2.4 递推最小二乘(RLS)算法 |
| 3.3 提取参考噪声信号 |
| 3.3.1 自相关方法估计AR模型参数 |
| 3.3.2 参考噪声信号的提取 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.4.1 仿真信号 |
| 3.4.2 去噪性能比较分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 二阶段式灌装控制在线修正技术研究 |
| 4.1 基于双控灌装阀的灌装控制策略研究 |
| 4.2 动态称重灌装过程的数学模型研究 |
| 4.3 基于迭代学习控制的二阶段式灌装方法研究 |
| 4.3.1 粗细给料最佳切换点的确定 |
| 4.3.2 关门提前量的迭代学习控制 |
| 4.3.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 迭代学习控制算法的改进 |
| 4.4.1 迭代学习因子的改进 |
| 4.4.2 死区的增加 |
| 4.4.3 适应性能验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 高精度液体灌装动态称重控制系统功能验证 |
| 5.1 硬件选型与设计 |
| 5.1.1 称重传感器 |
| 5.1.2 数据采集模块 |
| 5.1.3 主控采集处理模块 |
| 5.1.4 无线通讯模块 |
| 5.1.5 双控灌装阀 |
| 5.1.6 控制双控灌装阀模块 |
| 5.1.7 降压模块 |
| 5.1.8 电平转换模块 |
| 5.1.9 电源隔离模块 |
| 5.1.10 插座与电源适配器 |
| 5.1.11 原型装置及其动态称重单元设计 |
| 5.2 功能验证 |
| 5.2.1 验证实验设计 |
| 5.2.2 验证平台搭建 |
| 5.2.3 验证过程与结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（4）一种新的最速下降算法在自适应噪声对消中的应用（论文提纲范文）
| 1 传统的自适应算法 |
| 2 改进算法原理 |
| 2.1 数学推导 |
| 2.2基于新的最速下降算法的自适应滤波器原理 |
| 3 仿真分析 |
| 3.1 时域波形图仿真 |
| 3.2 收敛速度仿真分析 |
| 3.3 滤波效果仿真分析 |
| 4 在实际信号噪声对消中的应用 |
| 4.1 噪声对消后的时频输出 |
| 4.2 算法性能的定量分析 |
| 5 结 束 语 |
（5）电气化铁路谐波补偿装置的仿真与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 |
| 1.2 国内外谐波治理手段发展概况 |
| 1.2.1 改善牵引供电系统 |
| 1.2.2 改善电力机车或加装车载补偿装置 |
| 1.2.3 加装牵引网侧补偿装置 |
| 1.3 多电平APF拓扑及其相关技术研究现状 |
| 1.3.1 现有多电平拓扑结构 |
| 1.3.2 现有PWM调制技术 |
| 1.3.3 现有谐波电流检测技术 |
| 1.3.4 现有直流侧电压控制技术 |
| 1.3.5 现有电流控制技术 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第二章 电气化铁路车网匹配系统建模与特性分析 |
| 2.1 电气化铁路供电系统的构成 |
| 2.1.1 牵引供电方式 |
| 2.1.2 牵引变压器 |
| 2.1.3 电力机车 |
| 2.2 牵引供电系统仿真模型 |
| 2.2.1 牵引变电所模型 |
| 2.2.2 牵引网模型 |
| 2.2.3 电力机车模型 |
| 2.3 两种典型列车仿真分析 |
| 本章小结 |
| 第三章 CHB-APF的调制策略与谐波电流检测 |
| 3.1 CPS-SPWM技术分析 |
| 3.1.1 单极倍频SPWM理论 |
| 3.1.2 单极倍频CPS-SPWM理论 |
| 3.2 单极倍频CPS-SPWM实验验证 |
| 3.2.1 单个H桥模块工作机理 |
| 3.2.2 拓展到N个H桥模块工作机理 |
| 3.3 基于自适应原理的谐波检测 |
| 3.3.1 基于ANCT的谐波电流检测模型 |
| 3.3.2 传统自适应谐波检测算法 |
| 3.3.3 现有变步长自适应谐波检测算法 |
| 3.3.4 多函数变步长自适应谐波检测算法 |
| 本章小结 |
| 第四章 CHB-APF基本原理及控制方法 |
| 4.1 CHB-APF的基本原理 |
| 4.1.1 并联型CHB-APF的工作原理 |
| 4.1.2 CHB-APF主电路参数设计 |
| 4.2 直流侧分层电压控制 |
| 4.2.1 上层平稳电压控制 |
| 4.2.2 下层均衡电压控制 |
| 4.3 无差拍电流控制设计 |
| 4.3.1 无差拍控制数学模型 |
| 4.3.2 现有预测算法 |
| 4.3.3 基于复合控制的无差拍预测算法 |
| 本章小结 |
| 第五章 车网联合系统及CHB-APF仿真分析 |
| 5.1 系统仿真参数设定与计算 |
| 5.1.1 牵引供电系统参数设定 |
| 5.1.2 补偿系统参数设定 |
| 5.2 牵引供电系统谐波仿真分析 |
| 5.2.1 两种典型机车挂网运行 |
| 5.2.2 不同机车位置条件下谐波特性 |
| 5.2.3 不同负荷数量条件下谐波特性 |
| 5.3 CHB-APF仿真实验 |
| 5.3.1 多函数变步长自适应谐波检测仿真实验 |
| 5.3.2 直流侧电压分层控制仿真实验 |
| 5.3.3 基于复合无差拍控制的电流仿真实验 |
| 5.4 搭载补偿装置的电气化铁路车网系统联合仿真 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）三维小角度测量系统中温度波动误差的自适应滤波研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外角度测量技术发展现状 |
| 1.3.1 机械测角法 |
| 1.3.2 电磁测角法 |
| 1.3.3 光学测角法 |
| 1.4 国内外自适应信号技术处理发展现状 |
| 1.4.1 自适应信号处理技术的发展历史 |
| 1.4.2 自适应滤波算法的研究现状 |
| 1.5 本文研究的主要内容 |
| 第2章 自适应滤波原理及算法的研究 |
| 2.1 自适应滤波器 |
| 2.1.1 自适应滤波器的基本原理 |
| 2.1.2 自适应滤波器的组成结构 |
| 2.1.3 自适应滤波器的相关特性 |
| 2.1.4 自适应滤波器的应用场景 |
| 2.2 自适应滤波算法原理 |
| 2.2.1 最小均方算法原理 |
| 2.2.2 归一化最小均方算法原理 |
| 2.2.3 递归最小二乘算法原理 |
| 2.2.4 Sigmoid函数变步长最小均方算法原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 三维小角度测量系统的设计 |
| 3.1 三维小角度测量系统的总体设计 |
| 3.2 光学自准直系统的设计 |
| 3.2.1 PSD的性能指标 |
| 3.2.2 激光器的性能指标 |
| 3.2.3 反射镜和物镜的性能指标 |
| 3.3 PSD信号调理电路的设计 |
| 3.3.1 数据处理电路的设计 |
| 3.3.2 放大滤波电路的设计 |
| 3.4 嵌入式电路的设计 |
| 3.4.1 嵌入式总体设计框图 |
| 3.4.2 AD采样模块的设计 |
| 3.4.3 控制模块的设计 |
| 3.4.4 显示模块的设计 |
| 3.5 测量系统软件的设计 |
| 3.5.1 AD采样子程序 |
| 3.5.2 角度计算子程序 |
| 3.5.3 显示子程序 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 三维小角度测量系统的滤波算法研究 |
| 4.1 自适应滤波算法的比较分析 |
| 4.1.1 LMS算法 |
| 4.1.2 NLMS算法 |
| 4.1.3 变步长最小均方算法 |
| 4.2 自适应滤波算法的仿真研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 测量系统中自适应滤波算法的实验结果验证 |
| 5.1 二维PSD的标定实验与数据分析 |
| 5.1.1 实验环境的配置 |
| 5.1.2 二维PSD的标定实验 |
| 5.2 自适应滤波系统的实验验证 |
| 5.2.1 实验环境的配置 |
| 5.2.2 未应用自适应滤波算法的检测结果 |
| 5.2.3 应用自适应滤波算法的检测结果 |
| 5.3 三维小角度的计算 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）变步长自适应滤波在电力线通信去噪中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 PLC的应用及技术优势 |
| 1.2.1 PLC的应用 |
| 1.2.2 PLC的技术优势 |
| 1.3 国内外PLC技术的发展 |
| 1.3.1 国外发展 |
| 1.3.2 国内发展 |
| 1.4 PLC存在的主要问题 |
| 1.5 现有的抑制电力线噪声的方法 |
| 1.6 主要的研究内容与章节安排 |
| 2 电力线噪声特性及模型的建立 |
| 2.1 噪声的分类及其测量 |
| 2.1.1 噪声的分类及其特性 |
| 2.1.2 噪声测量方法 |
| 2.2 PLC信道噪声模型的研究 |
| 2.2.1 背景噪声建模仿真 |
| 2.2.2 脉冲噪声模型的研究 |
| 2.3 噪声发生器的软件设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 变步长自适应的PLC的去噪方法的研究 |
| 3.1 自适应技术在PLC去噪中应用 |
| 3.1.1 自适应滤波的应用 |
| 3.1.2 LMS算法原理概括 |
| 3.1.3 仿真及性能分析 |
| 3.1.4 LMS算法的优缺点及改进策略 |
| 3.2 变步长LMS算法在PLC去噪中的应用 |
| 3.2.1 典型的变步长LMS算法及性能分析 |
| 3.2.2 改进变步长LMS算法的PLC去噪研究 |
| 3.2.3 改进变步长LMS算法性能及仿真分析 |
| 3.3 仿真对比 |
| 3.3.1 滤波效果仿真比较 |
| 3.3.2 算法复杂度比较 |
| 3.4 改进变步长LMS算法对PLC去噪仿真 |
| 3.4.1 背景噪声环境下去噪性能 |
| 3.4.2 脉冲噪声环境下去噪性能 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 小波变换结合改进变步长LMS算法在PLC降噪中的应用 |
| 4.1 小波变步长LMS算法在PLC降噪中的研究 |
| 4.1.1 小波变换 |
| 4.1.2 D-LMS算法 |
| 4.1.3 收敛速度分析 |
| 4.2 小波变步长LMS算法在PLC去噪中仿真分析 |
| 4.2.1 基于小波变步长LMS算法仿真 |
| 4.2.2 脉冲干扰的误码率分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（8）随钻测量系统泥浆信道噪声的自适应滤波及其快速实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 泥浆脉冲信号滤波方法研究现状 |
| 1.2.2 自适应算法研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 连续波泥浆随钻测量系统信号与噪声分析 |
| 2.1 泥浆随钻测量系统传输信道概述 |
| 2.2 连续波泥浆脉冲信号的产生 |
| 2.2.1 连续波泥浆脉冲发生器研究现状 |
| 2.2.2 连续波泥浆信号发生器工作原理 |
| 2.3 连续波泥浆信道信号和噪声的特性分析 |
| 2.3.1 连续波泥浆脉冲信号分析 |
| 2.3.2 连续波泥浆信道噪声的特性分析 |
| 2.3.3 连续波泥浆信道地面接收信号的模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 自适应滤波器的基础理论 |
| 3.1 自适应滤波器概述 |
| 3.1.1 自适应滤波器原理 |
| 3.1.2 自适应滤波器分类 |
| 3.1.3 最佳滤波准则 |
| 3.2 最小均方误差(LMS)算法 |
| 3.2.1 推导过程 |
| 3.2.2 收敛性 |
| 3.2.3 收敛速度 |
| 3.2.4 稳态误差 |
| 3.3 自适应滤波算法的仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 自适应滤波算法的改进 |
| 4.1 归一化最小均方误差(NLMS)算法 |
| 4.2 基于箕舌线函数的变步长LMS算法 |
| 4.3 改进的变步长LMS算法 |
| 4.4 算法性能测试与结果分析 |
| 4.4.1 实验信号模型 |
| 4.4.2 测试结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 自适应滤波器系统实现 |
| 5.1 自适应滤波器系统总体设计 |
| 5.2 自适应滤波器DSP程序设计与实现 |
| 5.2.1 DSP系统硬件部分设计 |
| 5.2.2 自适应消噪器的DSP软件设计与实现 |
| 5.3 随钻泥浆信道数据采集与处理软件的实现 |
| 5.3.1 随钻泥浆信道数据采集与处理程序设计 |
| 5.3.2 上位机软件测试 |
| 5.4 系统性能测试与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目和学术成果 |
（9）改进自适应谐波检测算法及其在光伏系统应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 谐波的危害以及治理 |
| 1.2.1 谐波的定义和危害 |
| 1.2.2 谐波的治理 |
| 1.3 有源电力滤波器(APF)的基本介绍 |
| 1.4 谐波电流检测方法的研究现状 |
| 1.5 主要研究内容和文章结构安排 |
| 第二章 自适应谐波电流检测 |
| 2.1 自适应滤波基本原理 |
| 2.2 自适应谐波检测模型 |
| 2.2.1 基于ANCT的谐波电流检测 |
| 2.2.2 基于Adaline的谐波电流检测 |
| 2.3 自适应滤波算法 |
| 2.3.1 最速下降算法 |
| 2.3.2 最小均方(LMS)算法 |
| 第三章 ANCT模型中基于LMS的改进算法 |
| 3.1 变步长LMS算法 |
| 3.1.1 基于Sigmoid函数 |
| 3.1.2 基于瞬时误差 |
| 3.2 基于L2范数和真正跟踪误差的变步长LMS算法 |
| 3.2.1 寻找真正跟踪误差 |
| 3.2.2 基于L2范数的新非线性函数 |
| 3.2.3 算法仿真验证 |
| 3.3 改进算法应用于APF系统 |
| 3.3.1 并联型APF的工作原理及数学模型 |
| 3.3.2 并联型APF主电路参数设计 |
| 3.3.3 APF系统模型搭建 |
| 3.3.4 APF仿真结果 |
| 第四章 光伏综合有源滤波系统(PV-APF)设计 |
| 4.1 光伏发电系统 |
| 4.1.1 光伏电池的工作原理及数学模型 |
| 4.1.2 DC/DC变换器及MPPT控制 |
| 4.2 PV-APF综合控制系统设计 |
| 4.2.1 两个系统的相似点 |
| 4.2.2 统一控制的理论基础 |
| 4.2.3 指令电流合成 |
| 4.2.4 直流侧电压控制 |
| 4.2.5 电流跟踪控制 |
| 4.3 PV-APF系统的仿真 |
| 4.3.1 光伏电池模型 |
| 4.3.2 DC-DC升压转换器的控制 |
| 4.3.3 PV-APF系统模型 |
| 4.4 仿真结果 |
| 4.4.1 单一APF模式 |
| 4.4.2 统一控制模式 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（10）自适应噪声对消的归一化LMS算法（论文提纲范文）
| 1 自适应滤波器结构 |
| 2 LMS自适应算法 |
| 3 归一化LMS算法 |
| 4 自适应噪声对消仿真分析 |
| 5结束语 |
四、一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用（论文参考文献）
- [1]基于自适应滤波算法的牵引网谐波电流检测[J]. 白群,赵闻蕾. 大连交通大学学报, 2021(03)
- [2]高精度液体灌装动态称重控制系统研究[D]. 李强. 四川大学, 2021(02)
- [3]基于改进LMS算法的引信自适应去噪声研究[J]. 叶朋,张东洋,李广剑,李鹏利. 火力与指挥控制, 2020(10)
- [4]一种新的最速下降算法在自适应噪声对消中的应用[J]. 王帅,向建军,彭芳,肖冰松. 北京航空航天大学学报, 2021(07)
- [5]电气化铁路谐波补偿装置的仿真与设计[D]. 白群. 大连交通大学, 2020(05)
- [6]三维小角度测量系统中温度波动误差的自适应滤波研究与应用[D]. 李佳. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [7]变步长自适应滤波在电力线通信去噪中的应用[D]. 崔加平. 安徽理工大学, 2019(01)
- [8]随钻测量系统泥浆信道噪声的自适应滤波及其快速实现[D]. 熊冰. 中国石油大学(北京), 2019(02)
- [9]改进自适应谐波检测算法及其在光伏系统应用研究[D]. 王亚楠. 河北工业大学, 2019(06)
- [10]自适应噪声对消的归一化LMS算法[J]. 周龙龙,胡启国. 电声技术, 2018(05)