研究一种在主动式动力吸振器的基础上发展起来的主动式惯性作动器，它具有简化设计的优点，文中将自适应优化设计方法用于主动式惯性作动器，克服传统设计方法的若干缺陷，研究结果表明，采用本文方法设计的这种这动器在许多方面有其特点与优点，尤其是对各种类型的外扰，外扰的频带以及作动器内不同的对中弹簧刚度等都有较强的适应能力，达到有效减振的效果。

在机载环境下，航空质量流量计将受到点火器以及机载设备所产生的各种电磁波等高频干扰，为使质量流量计能正常运行，采用相应的电磁屏蔽、合理的电路板设计以及滤波电路等硬件措施来抵抗大部分高频干扰，并且在信号进入仪器后用自适应滤波的软件方法来滤掉剩余的干扰信号，以便能准确的测量出质量流量。实验表明，该方法提升了质量流量计测量系统工作可靠性和EMC能力，完全满足工程要求，对解决强电磁场干扰环境下测试系统抗干扰能力提高具有参考价值。

超声检测在多界面粘接检测应用中，由于多界面结构的特殊性，造成回波信号不易分辨。本文采用双探头对射法和单探头反射法对构件进行多次检测，再多次利用自适应滤波对回波信号进行特征提取。实验证明，这种方法能够较好的提取出各界面脱粘特征信号。

对配置压电元件作为传感器，驱动器，基于自适应滤波技术的柔结构主要振动控制进行了实验研究，介绍了压电传感器，驱劝器原理及其检测，驱动电路，阐述了自适应的基本原理，导出了控制算法，并介绍了控制系统构成，实验结果验证了本文所述方法的有效性。

有源噪声控制中误差通道对系统的性能有重要的影响,实现自适应控制算法必须得到误差通道的传递函数.本文对系统的误差通道采用自适应建模的方法,并提出了自适应建模的过程及算法.仿真实验证明,系统改善了稳定性、提高了降噪量,具有更快的收敛速度.

针对最小均方算法收敛过程中收敛速度与稳态误差的矛盾，提出一种基于反正切函数的归一化最小均方算法。该算法利用反正切函数和误差自相关的时间估计建立了步长与误差之间的非线性关系，抑制环境中的非相关噪声，同时引入归一化信号功率扩大输入信号的取值。仿真结果表明，该算法具有较快的收敛速度、较低的稳态误差，同时具备较好的系统时变跟踪能力。

漏磁(MFL)检测信号常被多种噪声源污染,极大地降低了漏磁信号中缺陷信号的可检测性.提出一种漏磁信号去噪新方法.该法首先利用自适应滤波方法去除漏磁信号中的无缝管道噪声(SPN),然后再利用小波系数去噪方法去除SPN自适应消除系统输出的漏磁信号中的噪声.实测的漏磁信号处理结果说明,该方法具有良好的去噪效果,可提高漏磁信号中缺陷信号的可检测性.

针对经典自适应滤波算法处理机械故障信号时收敛过慢的问题,在大数据框架下提出一种改进的自适应滤波算法。以Hadoop平台为基础架构,构建一种三层次结构的机械故障大数据处理框架,用于采集和预处理原始故障大数据集;在信号滤波方面引入步长变化因子函数和均方误差函数,提高算法的收敛性能;基于离散粒子群算法对故障信号滤波处理过程进行优化,提高迭代速度和全局寻优的能力。实验结果表明:改进后的滤波算法降噪效果明显,尤其在低信噪比条件下其收敛性能相对于经典滤波算法更具优势。

针对工程实际中的故障诊断受限于零部件故障先验知识缺乏、振动信号调制及噪声成分复杂等问题,提出了一种滚动轴承故障诊断的自适应形态学滤波方法。在对基本形态算子和组合形态算子原理分析的基础上,利用非线性滤波器幅频响应分析法,获得了不同形态算子的滤波特性,定量分析了结构元素尺度参数对滤波效果的影响。对典型的滚动轴承故障模型及振动信号进行分析,获得了故障轴承运行的主要特征,确定了结构元素尺度参数选定策略,数值仿真实验验证了该方法的可行性。进行滚动轴承实验振动信号分析,结果表明,与参数优化的组合形态滤波差值算子(CMFH)相比,所提方法至少将信号的特征幅值能量比提高了29.8%、算法效率提高了50.0%,可清晰、准确、快速地将滚动轴承外圈和内圈的故障特征呈现出来,进一步证明了该方法在机械故障诊断应用上的可靠...

现场采样获得的液压系统压力脉动信号通常含有很多的噪声如果不能有效地消除噪声那么故障特征参量的提取将会受到很大的影响从而影响液压系统故障诊断的准确性。针对压力脉动信号非平稳随机性、统计特性不可预知等特点提出一种基于小波自适应滤波的信号消噪方法并将其应用于采集到的液压系统压力脉动信号的消噪中。通过实例分析验证了基于小波变换的自适应滤波的信号消噪方法要优于传统的自适应滤波的信号消噪方法。