Random vibration control is aimed at reproducing the power spectral density （PSD） at specified control points. The classical frequency-spectrum equalization algorithm needs to compute the average of the multiple fre...Random vibration control is aimed at reproducing the power spectral density （PSD） at specified control points. The classical frequency-spectrum equalization algorithm needs to compute the average of the multiple frequency response functions （FRFs）, which lengthens the control loop time in the equalization process. Likewise, the feedback control algorithm has a very slow convergence rate due to the small value of the feedback gain parameter to ensure stability of the system. To overcome these limitations, an adaptive inverse control of random vibrations based on the filtered-X least mean-square （LMS） algorithm is proposed. Furthermore, according to the description and iteration characteristics of random vibration tests in the frequency domain, the frequency domain LMS algorithm is adopted to refine the inverse characteristics of the FRF instead of the traditional time domain LMS algorithm. This inverse characteristic, which is called the impedance function of the system under control, is used to update the drive PSD directly. The test results indicated that in addition to successfully avoiding the instability problem that occurs during the iteration process, the adaptive control strategy minimizes the amount of time needed to obtain a short control loop and achieve equalization.展开更多
在微博等社交媒体的舆情发现和预测中,网络水军制造的“假热点”会影响分析准确性。为真实反映微博舆情热度,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和X-means算法的微博舆情热度分析预测模型BXpre...在微博等社交媒体的舆情发现和预测中,网络水军制造的“假热点”会影响分析准确性。为真实反映微博舆情热度,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和X-means算法的微博舆情热度分析预测模型BXpre,旨在融合微博参与用户的属性特征与热度变化的时域特征,以提高热度预测的准确性。首先,对微博原文和互动用户的数据进行预处理,利用微调后的StructBERT模型对这些数据分类,从而确定参与互动的用户与微博原文的关联度,作为用户对该微博热度增长的贡献度权重计算的参考值;其次,使用X-means算法,以互动用户的特征为依据进行聚类,基于所得聚集态的同质性特征过滤水军,并引入针对水军样本的权重惩罚机制,结合标签关联度,进一步构建微博热度指标模型;最后,通过计算先验热度值随时间变化的二阶导数与真实数据的余弦相似度预测未来微博热度变化。实验结果表明,BXpre在不同用户量级下输出的微博舆情热度排序结果更贴近真实数据,在混合量级测试条件下,BXpre的预测相关性指标达到了90.88%,相较于基于长短期记忆(LSTM)网络、极限梯度提升(XGBoost)算法和时序差值排序(TDR)的3种传统方法,分别提升了12.71、14.80和11.30个百分点;相较于ChatGPT和文心一言,分别提升了9.76和11.95个百分点。展开更多
涡桨飞机座舱的主动噪声控制系统普遍采用传统的多通道滤波x最小均方(multichannel filtered-x least mean square,简称McFxLMS)算法,该算法的计算量随着通道数的增加而激增,严重影响控制效果。针对该问题,基于连续局部迭代-McFxLMS(seq...涡桨飞机座舱的主动噪声控制系统普遍采用传统的多通道滤波x最小均方(multichannel filtered-x least mean square,简称McFxLMS)算法,该算法的计算量随着通道数的增加而激增,严重影响控制效果。针对该问题,基于连续局部迭代-McFxLMS(sequential partial update-McFxLMS,简称SPU-McFxLMS)算法,开发了多通道主动噪声控制系统。SPU-McFxLMS算法通过更新部分滤波器权值,在保证收敛精度的同时能够显著降低计算复杂度。首先,对比分析了传统McFxLMS算法与SPU-McFxLMS算法的原理差异,通过理论推导证明其计算效率提升特性;其次,建立了算法仿真模型,通过仿真验证了理论分析结果;最后,基于SOM-TL6678核心板开发了16通道的主动噪声控制系统,并搭建飞机座舱地面模拟实验平台进行实验。结果表明,该系统在108 Hz和216 Hz双频噪声场景下,各位置的平均降噪量能够达到10 dB以上。展开更多
针对舰船直流供电系统中复杂谐波抑制难题,将滤波x最小均方(filtered-x least mean squares,FxLMS)算法应用于主动电力滤波器(active power filter,APF)以实现多频点谐波的主动抑制。通过构建仿真电路模型与决策树相位补偿方法,实现了...针对舰船直流供电系统中复杂谐波抑制难题,将滤波x最小均方(filtered-x least mean squares,FxLMS)算法应用于主动电力滤波器(active power filter,APF)以实现多频点谐波的主动抑制。通过构建仿真电路模型与决策树相位补偿方法,实现了次级通道相位变化的预补偿,确保了FxLMS算法在APF应用中的准确性。仿真结果表明:系统在0.3 s算法运行时间内成功达到了30 dB的抑制效果,应用效率高;系统对相位补偿与频率检测误差有显著适应性,在±60°的相位补偿误差范围、±3 Hz频点检测偏差范围内稳定性良好,可为系统在实际复杂环境中的应用提供有力保障。展开更多
针对自行研制的磁悬浮隔振器进行自适应前馈控制,设计了基于滤波x最小均方(Filtered x Least Mean Square——滤波x-LMS)算法的控制律。为了将滤波x-LMS算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振系统,对滤波x-LMS算法进行了改进。在磁悬浮...针对自行研制的磁悬浮隔振器进行自适应前馈控制,设计了基于滤波x最小均方(Filtered x Least Mean Square——滤波x-LMS)算法的控制律。为了将滤波x-LMS算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振系统,对滤波x-LMS算法进行了改进。在磁悬浮隔振系统上进行振动主动控制实验,实验结果表明,该控制算法取得了良好的减振效果。展开更多
研究了通过次级通道阻尼补偿提高滤波x-最小均方(Least Mean Square;LMS)算法性能的实现方法,提出了一种自适应前馈等效阻尼补偿方案;将前馈补偿器与自适应前馈控制器设计相结合,设计了基于前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法,改进算...研究了通过次级通道阻尼补偿提高滤波x-最小均方(Least Mean Square;LMS)算法性能的实现方法,提出了一种自适应前馈等效阻尼补偿方案;将前馈补偿器与自适应前馈控制器设计相结合,设计了基于前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法,改进算法保持了滤波x-LMS算法结构简单、鲁棒性强等优点。以柔性悬臂梁前两阶模态振动为控制目标,分别采用两种算法进行了主动减振仿真实验,结果表明本文提出的改进滤波x-LMS算法具有更快的收敛速度。展开更多
基金Program for New Century Excellent Talents in Universities Under Grant No.NCET-04-0325
文摘Random vibration control is aimed at reproducing the power spectral density （PSD） at specified control points. The classical frequency-spectrum equalization algorithm needs to compute the average of the multiple frequency response functions （FRFs）, which lengthens the control loop time in the equalization process. Likewise, the feedback control algorithm has a very slow convergence rate due to the small value of the feedback gain parameter to ensure stability of the system. To overcome these limitations, an adaptive inverse control of random vibrations based on the filtered-X least mean-square （LMS） algorithm is proposed. Furthermore, according to the description and iteration characteristics of random vibration tests in the frequency domain, the frequency domain LMS algorithm is adopted to refine the inverse characteristics of the FRF instead of the traditional time domain LMS algorithm. This inverse characteristic, which is called the impedance function of the system under control, is used to update the drive PSD directly. The test results indicated that in addition to successfully avoiding the instability problem that occurs during the iteration process, the adaptive control strategy minimizes the amount of time needed to obtain a short control loop and achieve equalization.
文摘在微博等社交媒体的舆情发现和预测中,网络水军制造的“假热点”会影响分析准确性。为真实反映微博舆情热度,提出一种融合BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和X-means算法的微博舆情热度分析预测模型BXpre,旨在融合微博参与用户的属性特征与热度变化的时域特征,以提高热度预测的准确性。首先,对微博原文和互动用户的数据进行预处理,利用微调后的StructBERT模型对这些数据分类,从而确定参与互动的用户与微博原文的关联度,作为用户对该微博热度增长的贡献度权重计算的参考值;其次,使用X-means算法,以互动用户的特征为依据进行聚类,基于所得聚集态的同质性特征过滤水军,并引入针对水军样本的权重惩罚机制,结合标签关联度,进一步构建微博热度指标模型;最后,通过计算先验热度值随时间变化的二阶导数与真实数据的余弦相似度预测未来微博热度变化。实验结果表明,BXpre在不同用户量级下输出的微博舆情热度排序结果更贴近真实数据,在混合量级测试条件下,BXpre的预测相关性指标达到了90.88%,相较于基于长短期记忆(LSTM)网络、极限梯度提升(XGBoost)算法和时序差值排序(TDR)的3种传统方法,分别提升了12.71、14.80和11.30个百分点;相较于ChatGPT和文心一言,分别提升了9.76和11.95个百分点。
文摘涡桨飞机座舱的主动噪声控制系统普遍采用传统的多通道滤波x最小均方(multichannel filtered-x least mean square,简称McFxLMS)算法,该算法的计算量随着通道数的增加而激增,严重影响控制效果。针对该问题,基于连续局部迭代-McFxLMS(sequential partial update-McFxLMS,简称SPU-McFxLMS)算法,开发了多通道主动噪声控制系统。SPU-McFxLMS算法通过更新部分滤波器权值,在保证收敛精度的同时能够显著降低计算复杂度。首先,对比分析了传统McFxLMS算法与SPU-McFxLMS算法的原理差异,通过理论推导证明其计算效率提升特性;其次,建立了算法仿真模型,通过仿真验证了理论分析结果;最后,基于SOM-TL6678核心板开发了16通道的主动噪声控制系统,并搭建飞机座舱地面模拟实验平台进行实验。结果表明,该系统在108 Hz和216 Hz双频噪声场景下,各位置的平均降噪量能够达到10 dB以上。
文摘针对舰船直流供电系统中复杂谐波抑制难题,将滤波x最小均方(filtered-x least mean squares,FxLMS)算法应用于主动电力滤波器(active power filter,APF)以实现多频点谐波的主动抑制。通过构建仿真电路模型与决策树相位补偿方法,实现了次级通道相位变化的预补偿,确保了FxLMS算法在APF应用中的准确性。仿真结果表明:系统在0.3 s算法运行时间内成功达到了30 dB的抑制效果,应用效率高;系统对相位补偿与频率检测误差有显著适应性,在±60°的相位补偿误差范围、±3 Hz频点检测偏差范围内稳定性良好,可为系统在实际复杂环境中的应用提供有力保障。
文摘针对自行研制的磁悬浮隔振器进行自适应前馈控制,设计了基于滤波x最小均方(Filtered x Least Mean Square——滤波x-LMS)算法的控制律。为了将滤波x-LMS算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振系统,对滤波x-LMS算法进行了改进。在磁悬浮隔振系统上进行振动主动控制实验,实验结果表明,该控制算法取得了良好的减振效果。
文摘研究了通过次级通道阻尼补偿提高滤波x-最小均方(Least Mean Square;LMS)算法性能的实现方法,提出了一种自适应前馈等效阻尼补偿方案;将前馈补偿器与自适应前馈控制器设计相结合,设计了基于前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法,改进算法保持了滤波x-LMS算法结构简单、鲁棒性强等优点。以柔性悬臂梁前两阶模态振动为控制目标,分别采用两种算法进行了主动减振仿真实验,结果表明本文提出的改进滤波x-LMS算法具有更快的收敛速度。
