自适应ANC技术在热工特征信号提取中的应用研究

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随着对火电厂控制运行水平的要求不断提高,先进的控制、诊断、优化功能需要一些难以测量或测量不准确的状态参量,而该类参量往往包含有很多噪声干扰难以直接分析。为更好分析热工过程对象特性,还原被噪声所掩盖的潜在信息,提出了一种改进的Sigmoid函数变步长LMS算法,利用自适应噪声抵消的方法对受到扰动影响的热工对象输出数据进行分析处理,降低干扰因素影响,从而使原始特征信号得到相对精确的恢复。现场数据分析表明了该算法的有效性和可行性。
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