基于LMS自适应噪声对消法的激光液位测量信号波动抑制研究.pdf

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1、西安理工大学学报JournalofXi’anUniversityofTechnology(2012)Vo1．28No．1文章编号：1006-4710(2012)01-0090-04基于LMS自适应噪声对消法的激光液位测量信号波动抑制研究宋念龙，刘欢，侯晓宁，李琦，张新雨(西安理工大学自动化与信息工程学院，陕西西安710048)摘要：针对激光液位检测中的信号波动问题，提出了一种采用LMS自适应噪声对消法抑制噪声的信号滤波方法，该方法采用数字高通滤波器获取自适应噪声对消器参考通道的信号。论述了自适应滤波器噪声对消的工作原理、LMS算

2、法以及Butterworth数字高通IIR滤波器的设计方法，给出了整个噪声对消系统的原理图。仿真和实验结果表明，该噪声对消法在保证实际测量信号相位不变的情况下对液位测量信号的波动影响具有明显的消除和抑制作用。关键词：液位检测；自适应噪声对消；巴特沃斯滤波器；最小均方算法中图分类号：TPI4。TP274．2文献标志码：ATheEliminationofLaserLiquid-LevelMeasurementsignalFluctuationBasedontheLMSAdaptiveNoiseCancellationSONGNian

3、long，LIUHuan，HOUXiaoning，LIQi，ZHANGXinyu(TheFacultyofAutomationandInformationEngineering，Xi’anUniversityofTechnology，Xi’an710048，China)Abstract：Inordertosolvetheproblemofsignalfluctuationinthelaserliquid—levelmeasurement，thispaperintroducesamethodofsignalfiltering，wh

4、ichUSeSLMSadaptivenoisecancellingtoeliminatenoise．Thispaperdealswiththeworkingprincipleofadaptivenoisecancelling．LMSalgorithmandBut-terworthdigitalhigh-passIIRfilter，andalsosuggeststhetheoreticalschemeofadaptivenoisecancellingsystem．Theresultsofsimulationandexperimen

5、tindicatethat．thisnoisecancellingmethodisofappar-entlysignificanteliminationandinhibitionefectsupontheliquid—levelmeasurementsignalfluctuationsinthecaseofensuringnochangesinactualmeasurementsignals．Keywords：liquid—levelmeasurement；adaptivenoisecancelling；Butterworthf

6、ilter；LMSalgorithm在生产和测量系统中液位是个很重要的检测控体和坩埚的旋转方向相反，在抑制硅熔体内部热对制参数，其测量精度直接影响系统的运行效果。液流现象的过程中，易引起熔硅液面的波动引，因而位测量在很多领域应用广泛，例如，对直拉法单晶炉硅熔体液面位置高精度检测的难度较大。坩埚硅熔液的液位控制、对船舶液舱的液位测量、对本研究提出了一种采用自适应噪声对消工业锅炉的液位测量等。在测量中液位表面波动是(ANC)来抑制液位波动干扰的方法，通过数字高通直接影响测量精度的重要因素。波动是液体表面运滤波器获取自适应噪声对消器参

7、考通道的信号。该动的基本形式是一种随机运动现象，因而难以确定方法既可实现真实液位检测信号的准确提取，又可其具体时刻的规律J。在直拉单晶炉坩埚硅熔液保证信号的实时陛。液位检测的过程中为保证得到高品质的晶体，要求1LMS算法自适应噪声对消原理将硅熔体表面精确控制在恒定位置。由于晶体生长炉室处于充满氩气的密闭、高温、负压状态，并且晶自适应滤波器是现代滤波器，在自适应信号的收稿日期：2011-09—15基金项目：国家科技重大专项基金资助项目(20o9zx02Oll0o1)。作者简介：宋念龙(1970-)，男，陕西蒲城人，讲师，研究方向为

8、新型传感器技术。E．mail：song~l@xaut．edu．ca。宋念龙等：基于LMS自适应噪声对消法的激光液位测量信号波动抑制研究91处理领域中发挥着重要作用。利用前一时刻获得的滤波器参数来自动调节当前时刻的参数，以适应信号和噪声未知或随机变化的统计特性，最