一种基于改进FxLMS算法的低频正弦振动控制技术研究

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针对经典正弦振动试验控制算法在较低频段(如0.1~5 Hz)存在幅值估计时间长、估计精度低等问题,研究一种基于改进FxLMS算法的低频正弦振动控制算法,利用自适应机制,同时实现了标准振动台系统传递特性的在线辨识和驱动信号的逐点修正,提高了正弦试验的幅值控制精度和稳定时间.利用数值仿真研究了收敛因子对算法收敛速度的影响,完成了对比实验.结果表明:在0.5 Hz频率正弦振动试验中,仅需10 s即收敛至5%的幅值精度,显著优于逐步逼近算法,证明了改进FxLMS算法可以很好地满足低频正弦振动试验对幅值控制精度和实时性要求.
其他文献
针对清雪机器人在未知环境中缺乏环境感知能力和自主规划路径等问题,研究基于机器人操作系统(ROS)结合激光雷达的同时定位与建图技术(SLAM)、路径规划技术,确定清雪机器人的研究思路.采用基于改进Rao-Black-wellized粒子滤波SLAM用于机器人在未知环境中实现同时定位和建图,通过激光雷达扫描匹配建立栅格地图,采用A?和DWA算法对建立的栅格地图进行全局路径规划和局部动态避障,并通过自主开发的清雪机器人作为实验平台验证可行性.结果表明:在实际环境中,基于激光雷达的同步定位与建图有效解决了清雪机器