引言
空化水射流是一项可应用于众多工业领域的新技 术,已经应用于煤炭开采、石油钻井、清洗、水处理 等领域。从20世纪60年代末期,由R.E.Kohl【11将空化 作用引入到水射流中以来,许多研究者从不同角度对 空化水射流进行了研究堙叫】。采集和处理水射流空化噪 声信号晡】,是研究空化喷嘴和空化水射流相关特性的 有效途径。
空化噪声信号与采集系统噪声均是随机信号,如 何选择合适的滤波器滤除系统噪声的干扰十分重要。 传统的数字滤波建立在对信号和噪声的先验知识基础 上,如低通、高通和带通滤波对采集信号进行滤波处
理,这些滤波方法只能滤除截止频率和带通频带范围
内的噪声信号。由于随机信号的频率是广泛分散的, 系统噪声频率分布范围内,包含着空化噪声信号。如 果采用传统滤波方法,则会出现在滤去噪声信号的同 时也除去了空化噪声信号。选用自适应滤波能克服传 统数字滤波的缺点,它无需知道系统噪声信号的先验 知识。输入信号的统计特征未知或者变化时,自适应 滤波器能够在某种准则的要求下,自动迭代调节自身 滤波器参数,从而实现自适应滤波。
1 淹没水射流空化噪声
实验根据空化产生的机理与淹没射流理论等知识
基础,设计了水射流空化产生系统,如图1。其工作
原理:水泵将水压入到水射流系统,并将自身动能转 化为水的压能。具有压能的水流流经喷嘴并形成射流 射出,射流的淹没深度为0.5 m。水射流空化的关键技 术在于空化喷嘴,喷嘴内部以及淹没射流行进中诱发 生成大量的空泡,空泡在撞击靶盘时溃灭,产生空化 效应,并产生空化噪声。实验采用水听器与高频采集 系统采集空化噪声进行研究。
圈1 空化水射流产生系统
Fig.1 The cavitatingwa怔r jH system
采集到的信号fQ),这样就可以使抵消器的输出P(n)逼
近被测信号J(n)。
3 LMS算法自适应滤波与其参数选择
LMS算法【61是最小均方误差法,它是根据最小均 方误差准则(MMSE)和最陡下降算法为基础提出的。 在最陡下降法中,需要根据可用数据对梯度向量进行
估计,使用估计梯度向量VJ(n)的最陡下降法为:
w(n+1)=似玎)一llVJ(n). (】)
LMS算法直接利用单次采样数据获得的e2(n)代替均方 误差进行梯度估计。在自适应过程的每次迭代时,其 梯度估计:
寺,(”):掣!:2y(n)yr(n)一2d(行)y(刀)=
owtn)
一2e(n)y(n)’ (2) 将式(2)代入式(1),可得利用瞬时梯度估计的最陡 下降法的迭代公式为:
2 自适应滤波原理
w(n+1)=以刀)+2pe(n)u(n),
【3 J
自适应噪声抵消的原理如图2。静水条件下采集 到的信号经过参数可调整的数字滤波后,再送到抵消 器,与空化产生条件下采集到的信号相减。插入滤波 器的目的就是要补偿噪声源在不同时刻传输特性的差 异,均衡两个时刻传输特性的一致性,使滤波的输出 尽量逼近真实的空化噪声。理论上,FIR(fiIlite impulse response)和mt(infinite impulse response)滤波方式都 可应用于自适应滤波,FIR滤波方式只有可调的零点, IIR因兼有可调零点和极点造成不稳定,使得FIR滤波 方式应用比较广泛。由于LMS(1est mean square)算法 具有算法简单、运算量小、易于实现的优点,本文所 设计的自适应滤波,是在FIR的基础上构建的自适应 滤波。
圈2 自适应噪声抵消原理圈
F嘻2 The principle diagram of serf-adaptive filtering
自适应噪声抵消的核心部分是自适应滤波器,自 适应滤波算法的过程是用自适应算法调整数字滤波器 的参数,以使滤波器的输出z(n)逼近空化产生条件下
万方数据
式中Ⅳ是步长,选择适当的步长与权系数w个数能保
证自适应滤波的收敛性,取得较优的滤波效果。
1)最优权向量的估计。步长Ⅳ决定自适应过程的 收敛性,如果“值选取得越大,自适应滤波器的收敛速 度越快,但自适应滤波器的误调节值与Ⅳ值成反比,因 此选取一个适中的Ⅳ值既能加快自适应的收敛速度又 能减小滤波器的误调节值。通常“在如下范围内选取:
0</z<1/2。。(2。。为最大特征值)。
2)权系数个数Ⅳ的选取。自适应滤波器的误调节 肘为权系数的个数Ⅳ除以滤波暂态过程的结束时间, 即:M=N14vMsE。在自适应速率不变的条件下(00rMsE
不变),误调节随着权的个数增加而增加;另一方面,
如果权的个数太少,滤波器输出P(n)的质量会很差, 最小均方误差也会随之增加,从而会降低自适应滤波 器的性能。这里既希望通过合理选取权的个数使均方 误差较小,又能尽量减小误调节值。通常权的个数在 lO。50之间取值,通过实践证明,权个数在10—20之 间,滤波效果差别不大。
4 仿真实例
为验证自适应滤波对信号中所叠加噪声的滤波能 力,仿真实验设计了一组叠加白噪声的正弦信号进行 自适应滤波处理。通过选用不同的步长“与权系数个 数,分析其滤波效果。通过调整参数得到的自适应滤 波效果如图3所示。由自适应滤波仿真实验我们可以 看出,选择合适的滤波参数能有效滤除正弦信号中所 叠加的白噪声。
第3期 王超,张凤华,张伟,唐川林 水射流空化噪声的自适应滤波处理 85
6 结语
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