【摘 要】
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低频标准振动台的振动量级控制一直是低频振动传感器标定工作的关键技术。受到低频信号周期的制约,以往振动量级控制方法的调整时间过长且精度难以保证。而窄带FxLMS算法虽然可以实现快速精确的振动量级调整,但必须调用高阶FIR滤波器对被控对象进行建模与滤波,从而产生巨大的计算量和内存消耗。为满足振动传感器在不同频率、不同振动幅值量级下进行标定的需要,本文基于自适应控制理论和窄带FxLMS算法,结合垂直向低
【出 处】
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第十四届全国振动理论及应用学术会议(NVTA2021)摘要集
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低频标准振动台的振动量级控制一直是低频振动传感器标定工作的关键技术。受到低频信号周期的制约,以往振动量级控制方法的调整时间过长且精度难以保证。而窄带FxLMS算法虽然可以实现快速精确的振动量级调整,但必须调用高阶FIR滤波器对被控对象进行建模与滤波,从而产生巨大的计算量和内存消耗。为满足振动传感器在不同频率、不同振动幅值量级下进行标定的需要,本文基于自适应控制理论和窄带FxLMS算法,结合垂直向低频标准振动台实验装置,提出了一种修正的FxLMS（MFxLMS）算法。该算法参数辨识与自适应控制过程同步进行,实时更新加权向量,避免了高阶FIR滤波器的运算,且收敛性好,实现了超低计算量和可在线辨识的双重优势。经过不同频率的低频振动实验验证,MFxLMS算法能够实现快速、稳定的振动量级调整,其调整速度相比传统逐步逼近法有了显著的改进。
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