自适应控制算法

自适应控制算法综述
定时器Timer0中断服务子程序在整个控制过程中处于最核心地位。

振动数据的采样频率就是通过定时器Timer0的中断周期来实现的，实际中中断周期为0.1ms 。

程序每隔0.1ms 读取一次A/D 采集并平滑过的数据，调用单点数据的LMS 自适应处理子程序，计算完成后通过D/A 输出控制信号，经功放放大后作用于压电作动器。

即实现了在采样频率10KHz 下，智能结构振动控制的实时处理。

参考自适应对消原理图，自适应对消的目的在于利用0v (n)和1v (n)的相关性，使y(n)成为0v (n)的估计值，则e(n)逼近s(n)的估计值。

由图可得
e(n)=d(n)-y(n)
又有：
d(n)=s(n)+ 0v (n)
所以：
e(n)=s(n)+ 0v (n)-y(n)
)]()()[(2)]()([)()(02022n y n v n s n y n v n s n e -+-+=
由于)(n y 是)(0n v 的估计值，又)(n s 与)(0n v 不相关，所以有E{2s(n)[v0(n)-y(n)]}为0，即有
E[)(2n e ]=E[)(2n s ]+E[(v0(n)-y(n))2]
显然，当y(n)趋于v0(n)时，有
)]([2n e E 取得最小值。

各信号的对应关系如下：
s(n)-实验中振动对象自身所带的噪声信号。

v0(n)-实验中激振器激励振动对象的振动信号。

d(n)-实验中未对振动对象进行振动主动控制时的振动信号。

v1(n)-实验中激振器激励振动对象同时提供的激励参考信号。

y(n)-实验中控制器根据自适应控制算法提供的控制信号。

e(n)-实验中已对振动对象进行振动主动控制后的振动信号。

设自适应滤波器的长度m=64，收敛因子mu=0.005，信号长度n=512。

m=64;
mu=0.005;
n=512;
x=zeros(1,n+1);
w=zeros(1,m*3);
d=zeros(1,n+1);
inputsignal=zeros(1,n+1);
designsignal=zeros(1,n+1);
outputsignal=zeros(1,n+1);
errorsignal=zeros(1,n+1);
e=0;
y=0;
for i=1:n
ds=sin(2*pi*0.02(i-1))+0.2*WGN(1,1,1,’real’);
xs=sin(2*pi*0.02(i-1));
for ii=2:m
x(ii-1)=x(ii);
end
x(m)=xs;
y=0;
for ii=1:m
y=y+x(ii)*w(ii);
end
e=ds-y;
for ii=1:m
w(ii)=w(ii)+2.0*mu*e*x(ii);
end
inputsignal(i)=xs;
designsignal(i)=ds;
outputsignal(i)=y;
errorsignal(i)=e;
end
figure(1);
j=1:n
subplot(4,1,1)
plot(j,designsignal(j),’b’)
title(‘期望信号’);
subplot(4,1,2)
plot(j,inputsignal(j),’b’)
title(‘输入信号’);
subplot(4,1,3)
plot(j,outputsignal(j),’b’)
title(‘滤波输出信号’);
subplot(4,1,4)
plot(j,errorsignal(j),’b’)
title(‘误差信号’);。