基于前馈信号参考的可变收敛列车噪声主动控制算法

李涛; 贺钰瑶; 王宁; 李状; 沈召源; 肖罡

doi:10.13890/j.issn.1000-128X.2022.01.005

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基于前馈信号参考的可变收敛列车噪声主动控制算法

智能化技术专栏 | 更新时间：2024-08-02

- 基于前馈信号参考的可变收敛列车噪声主动控制算法
- Variable convergence train noise active control algorithm based on feedforward reference
- 机车电传动 2022年第1期页码：25-30
- 作者机构：
  
  1.湖南工业大学　轨道交通学院，湖南株洲　412007
  2.中车株洲所电气技术与材料工程研究院，湖南株洲 412001
  3.江西科骏实业有限公司，江西南昌 330199
- 作者简介：
  
  肖　罡（1983—），男，博士，高级工程师，主要从事车辆动力学及系统化研究工作；E-mail：xg_1221@163.com
- 基金信息：
  
  湖南省自然科学基金项目(2020JJ6067)
- DOI：10.13890/j.issn.1000-128X.2022.01.005
  中图分类号： U270.1⁺6
- 纸质出版日期：2022-01-10，
  
  收稿日期：2020-12-03，
  
  修回日期：2021-12-20，
- 稿件说明：
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李涛, 贺钰瑶, 王宁, 等. 基于前馈信号参考的可变收敛列车噪声主动控制算法[J]. 机车电传动, 2022,(1):25-30.

LI Tao, HE Yuyao, WANG Ning, et al. Variable convergence train noise active control algorithm based on feedforward reference[J]. Electric drive for locomotives, 2022,(1):25-30.
李涛, 贺钰瑶, 王宁, 等. 基于前馈信号参考的可变收敛列车噪声主动控制算法[J]. 机车电传动, 2022,(1):25-30. DOI： 10.13890/j.issn.1000-128X.2022.01.005.

LI Tao, HE Yuyao, WANG Ning, et al. Variable convergence train noise active control algorithm based on feedforward reference[J]. Electric drive for locomotives, 2022,(1):25-30. DOI： 10.13890/j.issn.1000-128X.2022.01.005.

摘要

研究了一种基于前馈信号参考的可变收敛列车噪声主动控制算法，通过构建基于前馈信号参考的可变收敛函数，改善系统非零失调问题，并应用于列车低频噪声降噪中。仿真结果表明，该算法能够提高收敛速度、跟踪速率和稳态误差之间的均衡性。试验结果表明，该算法对于频率低于1 000 Hz的列车低频噪声在目标区域内平均降噪量约为12.0 dB，与固定收敛FxLMS算法、可变收敛NLMS算法和SVSLMS算法相比，具有最高约3.6 dB的降噪优势。

Abstract

An active control algorithm for train noise based on feed-forward reference with variable convergence was studied. By constructing a variable convergence function based on the feed-forward signal reference

the non-zero offset problem of the system was improved. Then it was applied to the low-frequency noise reduction of trains. Simulation results show that the algorithm can improve the balance between convergence speed

tracking speed and steady-state error. And the experimental results show that the algorithm achieves an average noise reduction of 12.0 dB for low-frequency train noise which below 1 000 Hz in the target area. Compared with the fixed-convergence FxLMS

variable-convergence NLMS

and SVSLMS control algorithms

it has the advantage of noise reduction up to about 3.6 dB.

关键词

列车低频噪声主动噪声控制可变收敛系数前馈信号参考仿真

Keywords

low-frequency train noiseactive noise controlvariable convergence coefficientfeed-forward signal referencesimulation

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