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      基于優(yōu)化抗干擾自適應(yīng)算法的變壓器有源噪聲控制策略分析

      2020-07-06 07:57蔣健
      關(guān)鍵詞:參數(shù)估計(jì)

      蔣健

      摘? ?要:針對(duì)傳統(tǒng)算法計(jì)算不穩(wěn)定,收斂速度慢的缺陷,提出了一種滿足變壓器噪聲控制的有源噪聲前饋控制(GFWC)算法。通過(guò)在FIR濾波器中加入構(gòu)造一個(gè)基本函數(shù),采用更少的參數(shù)滿足算法的收斂性和穩(wěn)定性,在簡(jiǎn)化系統(tǒng)的同時(shí)保證控制算法系統(tǒng)的穩(wěn)定性。算法仿真對(duì)比分析表明,GFWC算法進(jìn)行有源噪聲控制時(shí),能降低電力設(shè)備噪聲12~18 dB,遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)LMS、NLMS、FxLMS算法??梢?,采用有源噪聲控制算法為電力設(shè)備低頻降噪提供了一個(gè)有效方式。

      關(guān)鍵詞:GFWC;變壓器噪聲;有源噪聲控制;參數(shù)估計(jì)

      中圖分類號(hào):TP273? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

      文章編號(hào):1003—6199(2020)02—0017—04

      Abstract:An active noise feedforward control (GFWC) algorithm for transformer noise control is proposed to solve the shortcomings of unstable computation and slow convergence of traditional algorithms. A basic function is constructed by adding FIR filter to the active noise feedforward control algorithm. By adopting fewer parameters to satisfy the convergence and stability of the algorithm,the stability of the control algorithm system is guaranteed while simplifying the system. The simulation and analysis of the algorithm show that the GFWC algorithm can reduce the noise of power equipment by 12~18 dB,which is much higher than the traditional LMS,NLMS,F(xiàn)xLMS algorithm for active noise control. Therefore,the active noise control proposed is adopted.The algorithm provides an effective way for low frequency noise reduction of power equipment.

      Key words:GFWC;transformer noise;active noise control;parameter estimation

      隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,大容量電力變壓器的使用,在滿足用電需求的同時(shí),形成的低頻噪聲成為困擾周邊居民的主要難題之一[1-3]。由于變壓器噪聲的低頻特性,使得傳統(tǒng)的被動(dòng)降噪技術(shù)效果并不明顯,且價(jià)格昂貴。有源噪聲控制(ANC)利用次級(jí)聲源形成與初始噪聲相近參數(shù)的聲波,通過(guò)相互疊加來(lái)降低空間噪聲,因而能滿足變壓器降噪的目的[4]。目前,相關(guān)學(xué)者針對(duì)ANC技術(shù)開展了多方研究工作[5],如目前應(yīng)用較為廣泛的最小均方Least Mean Square,LMS)算法,具有簡(jiǎn)單高效的優(yōu)點(diǎn),但計(jì)算不穩(wěn)定,收斂速度慢[6];基于LMS算法擴(kuò)展的歸一化最小均方(Normalized Least Mean Square ,NLMS)、濾波-最小均方(Filter-x Least Mean Square,F(xiàn)xLMS)算法等,提高了算法那的收斂速度和穩(wěn)定性,但在針對(duì)小信噪比信號(hào)中,一旦受到噪聲干擾,則易出現(xiàn)發(fā)散問題[7]。基于此,為解決LMS算法存在的上述問題,在傳統(tǒng)LMS算法的基礎(chǔ)上,提出了一種滿足變壓器噪聲控制的有源噪聲前饋控制(Generalized FIR Filter Feedforward Control,GFWC)算法,通過(guò)在廣義FIR濾波器中加入構(gòu)造一個(gè)基本函數(shù),采用更少的參數(shù)滿足算法的收斂性和穩(wěn)定性,在簡(jiǎn)化系統(tǒng)的同時(shí)保證控制算法系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

      1? ?變壓器有源降噪系統(tǒng)

      1.1? ?結(jié)構(gòu)組成

      變壓器有源噪聲控制系統(tǒng)的如圖1所示。系統(tǒng)以傳感器采集的噪聲信號(hào)x(n)作為控制器輸入?yún)⒖夹盘?hào),利用噪聲控制算法計(jì)算得到系統(tǒng)中次級(jí)信號(hào)y(n),并以輸出的y(n)作為次級(jí)聲源的驅(qū)動(dòng)信號(hào),誤差傳感器接受到系統(tǒng)x(n)和y(n)信號(hào),形成誤差信號(hào)e(n)后,反饋至系統(tǒng)控制器。算法通過(guò)對(duì)比參考信號(hào)和誤差信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)控制器參數(shù)的調(diào)節(jié)來(lái)改變次級(jí)信號(hào)強(qiáng)度,直至系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),獲得滿足控制目標(biāo)的信號(hào)及參數(shù)。

      1.2? ?有源噪聲控制算法

      有源噪聲控制算法是影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素之一。自適應(yīng)算法的實(shí)現(xiàn)主要分為處理電路(硬件)實(shí)現(xiàn)法以及程序(軟件)控制法[8]。在有源噪聲控制算法中,需要建立一個(gè)精確的次級(jí)通道模型來(lái)滿足權(quán)系數(shù)矢量更新,這個(gè)過(guò)程是通過(guò)對(duì)次級(jí)通道辨識(shí)實(shí)現(xiàn),因而引入的辨識(shí)誤差往往對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和收斂速度造成很大影響。如圖2是一個(gè)典型的FxLMS算法流程圖。

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