阻尼器测试试验台的新变步长LMS自适应滤波器设计

【目的】提升阻尼器测试试验台的控制品质，进而得到更好的被测阻尼器参数曲线，需要对试验台反馈数据进行滤波提取。【方法】课题组通过对传统LMS自适应滤波器的研究，针对其步长选值问题，提出了一种基于麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）的变步长LMS算法，进而进行了新变步长LMS自适应滤波器设计。并通过Tent混沌映射优化了SSA算法在LMS自适应滤波器中的使用，加强了该算法的跟踪和收敛能力。【结果】仿真结果表明，优化后的算法较优化前误差总值下降约75.72%，优化效果较为显著。同时，相较于其他文献中的LMS自适应滤波算法，本设计中的算法能在快速收敛的同时保持较低的稳态误差，误差总值下降约35.17%。【结论】经过Tent混沌映射所得出的SSA算法初始种群能够提高LMS算法的跟踪能力、收敛速度和稳态精度。课题组设计的滤波器表现良好，具有较强的跟踪能力和稳态精度在低范围的保持能力，为阻尼器测试试验台性能优化和反馈数据的滤波提取提供了新的思路和方案。