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

 
2               4               6              8             10(责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）