非线性主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)在汽车降噪、工业降噪等领域中得到广泛应用。基于函数连接型人工神经网络(Functional Link Artificial Neural Network,FLANN)的滤波-s最小均方(Filtered-s Least Mean Square,FsLMS)算...非线性主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)在汽车降噪、工业降噪等领域中得到广泛应用。基于函数连接型人工神经网络(Functional Link Artificial Neural Network,FLANN)的滤波-s最小均方(Filtered-s Least Mean Square,FsLMS)算法凭借实现简单、计算复杂度低的优势成为非线性ANC系统中的经典算法。然而,针对脉冲噪声的主动控制,FsLMS算法的降噪性能较差。为了克服这个缺点,通过在FsLMS算法的代价函数中引入Softsign函数框架,提出Softsign FsLMS(SFsLMS)算法,该算法增强了ANC系统的非线性控制能力,同时可以有效解决处理脉冲信号时滤波器更新权值过大而容易发散的问题。最后,通过仿真模拟实验证明了该算法性能表现优于传统方法,尤其是在面对强烈的脉冲噪声时,其展现了出色的降噪能力和较快的收敛速度。展开更多
针对辅汽轮发电机组振动传递路径不清晰问题,以某高速辅汽轮发电机组为研究对象,建立转子-轴承-定子整机模型,基于工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法构建机组振动传递模型,分析机组振动传递规律。首先应...针对辅汽轮发电机组振动传递路径不清晰问题,以某高速辅汽轮发电机组为研究对象,建立转子-轴承-定子整机模型,基于工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法构建机组振动传递模型,分析机组振动传递规律。首先应用有限元方法获取机组各传递路径频率响应函数,综合考虑转子不平衡、脉动汽流力及不平衡磁拉力等激励源,采用奇异值分解技术对各轴承座处输入信号进行降噪合成,构建各路径输入与输出关系的传递函数矩阵,分析不同路径对定子外壳的振动贡献,明确其主要振动传递路径。结果表明:定子外壳各测点振动主要振动路径来源于辅汽轮机的2个轴承座,特别是发电机侧轴承座的振动贡献量最大。通过优化调整该轴承座结构固有特性与转子不平衡力相位差可以有效降低定子外壳振动,最大振幅由364μm降至51μm。研究结果可以为辅汽轮发电机组振动溯源及故障诊断的优化提供参考。展开更多
文摘非线性主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)在汽车降噪、工业降噪等领域中得到广泛应用。基于函数连接型人工神经网络(Functional Link Artificial Neural Network,FLANN)的滤波-s最小均方(Filtered-s Least Mean Square,FsLMS)算法凭借实现简单、计算复杂度低的优势成为非线性ANC系统中的经典算法。然而,针对脉冲噪声的主动控制,FsLMS算法的降噪性能较差。为了克服这个缺点,通过在FsLMS算法的代价函数中引入Softsign函数框架,提出Softsign FsLMS(SFsLMS)算法,该算法增强了ANC系统的非线性控制能力,同时可以有效解决处理脉冲信号时滤波器更新权值过大而容易发散的问题。最后,通过仿真模拟实验证明了该算法性能表现优于传统方法,尤其是在面对强烈的脉冲噪声时,其展现了出色的降噪能力和较快的收敛速度。
文摘针对辅汽轮发电机组振动传递路径不清晰问题,以某高速辅汽轮发电机组为研究对象,建立转子-轴承-定子整机模型,基于工况传递路径分析(operational transfer path analysis,OTPA)方法构建机组振动传递模型,分析机组振动传递规律。首先应用有限元方法获取机组各传递路径频率响应函数,综合考虑转子不平衡、脉动汽流力及不平衡磁拉力等激励源,采用奇异值分解技术对各轴承座处输入信号进行降噪合成,构建各路径输入与输出关系的传递函数矩阵,分析不同路径对定子外壳的振动贡献,明确其主要振动传递路径。结果表明:定子外壳各测点振动主要振动路径来源于辅汽轮机的2个轴承座,特别是发电机侧轴承座的振动贡献量最大。通过优化调整该轴承座结构固有特性与转子不平衡力相位差可以有效降低定子外壳振动,最大振幅由364μm降至51μm。研究结果可以为辅汽轮发电机组振动溯源及故障诊断的优化提供参考。
