适应滤波器的性能主要取决于滤波器所使用的算法的加权系数的更新。

最常用的自适应系统对那些基于最小均方自适应算法及其改进基于的算法。

算法是非常简便，易于实施，具有广泛的用途。

但是，因为它并不总是收敛在个可接受的方式，所以有很多的尝试，以对其性能做适当改进符号算法的，几何平均算法，变步长最小均方比算法，。

每种基于的算法都至少有个参数在适应过程算法和符号算法，加强和平滑系数，各种参数对变步长算法的影响中被预先定义。

这些参数的影响关键在两个适应阶段瞬态和稳态滤波器的输出。

这些参数的选择主要是基于种算法质量的权衡中所提到的适应性能。

我们提出了个自适应滤波器的性能改善的方法。

也就是说，我们提出了几个基于算法的不同参数的滤波器，并提供不同的适应阶段选择最合适的算法标准。

这种方法可以适用于所有的的算法，虽然我们在这里只考虑其中几个。

本文的结构如下，作者认为的的算法概述载于第节，第节提出了自适应算法的改进和组合标准，仿真结果在第节。

基于的算法让我们定义输入信号向量和矢量加权系数为权重系数向量计算应根据其中为算法步长是预期值的估计。

在中，常数表式误差，是个参考信号。

根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。

正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。

我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下。

在非平稳情况下，未知系统参数即最佳载体是随时间变化的。

我们假设变量可以建立模型为，它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。

注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。

定义加权错位系数，，。

是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。

它可以表示为项控制器传递函数分母项通过分析上式便可以评价控制器控制的效果，进而得出系统性能的相关指标。

主要依据图像所反映出系统性能的欠缺进行有针对性的调节，其中反映误差信号的瞬时值大小，改变快速性反映误差信号的累计值，改变准确性反映误差信号的变化趋势，改变平稳性。

控制器的参数测定通过刚刚的分析，我们已经得出了控制系统的传递函数如式。

在环境中建立控制模型，之后可以根据中提到的控制规律进行参数选取，进而求得合适的参数。

图控制系统仿真双击控制器，选择参数进行仿真。

经过多次参数选取，得到了比较合适的参数，如图。

图参数选择仿真结果如图，图所示。

图小车位移图摆杆角度控制效果比较理想，控制器的传递函数为此外，还可以通过在根轨迹中增加零极点，借助工具进行控制器的参数的选择。

由于此前已经叙述过该过，在此不做赘述。

总结与体会本次设计主要是通过利用频率法的方法对直线级倒立摆进根据，是是加权系数的偏差，与方差是零均值的随机变量差，它取决于的算法类型，以及外部噪声方差。

因此，如果噪声方差为常数或是缓慢变化的，为特定的基于时间不变的算法。

在这个意义上说，在后面的分析中我们将假定只依赖算法类型，及其参数。

自适应滤波器的个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。

对于自适应滤波器，它被赋值，组合自适应滤波器合并后的自适应滤波器的基本思想是在两个或两个以上自适应算法并行实现与每个迭代之间的最佳选择，。

在每次迭代中选择最合适的算法，选择最佳的加权系数值。

最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢量值最接近。

让，是以基本算法为基础的第个加权系数，在瞬间选择参数和系数。

注意，现在我们可以在个统的处理方式≡，≡，≡下。

基于算法的行为主要依赖于，在每个迭代中有个最佳值，生产的最佳表现的自适应算法。

现在分析最小均方与些基于相同类型的算法相结合的自适应滤波器，但参数是不同的。

加权系数周围分布随机变量和，和方差，相关，。

中的概率κ依赖κ的值例如κ的高斯分布，κ两个规则。

置信区间的定义，，接着，从式到式我们认为只要，关于独立，这意味着，对于小偏差，置信区间对同的的算法是不同的，而对同的的算法则相交。

另方面，当偏置变大，然后中央位置的不同间隔距离很大，而且他们不相交。

由于我们对有关信息，没有先验知识，我们将使用种特定的统计学方法得用的有源校正装置，目前应用比较广泛的主要有电子式控制器和气动式控制器。

在自控原理中，经典控制理论的研究对象主要是单输入单输出的系统，控制器设计时般需要有关被控对象的较精确模型。

但是很多场合下，不能也没有必要对控制系统建立精确的数学模型，这种情况下控制器的优势得以显现结构简单，容易调节，且不需要对系统建立精确的模型，在控制上应用较广。

控制设计分析我们注意到，控制器设计之初并不需要对被控系统进行精确的分析。

为了突出控制的这优势，我们采用实验的方法对系统进行控制器参数的设置，即在中利用仿真测试来确定控制器的参数。

其系统结构框图如下所示图控制结构图由于，为了方便查看我们将上图进行转换，转换结果如下。

图控制等效结构图该图更加方便我们理解控制器的作用，系统的输出为其中各个参数的含义如下被控对象传递函数分子项控制器传递函数分子项被控对象传递函数分母，，，，，，，，，，，，中文译文基于算法的自适应组合滤波器摘要提出了种自适应组合滤波器。

它由并行的自适应滤波器和个具有更好的选择性的算法组成。

作为正在研究中的滤波器算法比较标准，我们采取偏差和加权系数之间的方差比。

仿真结果证实了提出的自适应滤波器的优点。

关键词自适应滤波器算法组合算法偏差和方差权衡绪论自适应滤波器已在信号处理和控制，以及许多实际问题，的解决当中得到了广泛的应用自行校应该先加工平面，后加工孔，这样安排加工顺序，方面是利用加工过的平面定位，稳定可靠，另方面是在加工过的平面上加工孔，比较容易，并能提高孔的加工精度，所以对于车床输出轴来讲先加工外圆柱面，做为定位基准再来加工其余各孔。

工序划分的确定工序集中与工序分散工序集中是指将工件的加工集中在少数几道工序内完成每道工序加工内容较多，工序集中使总工序数减少，这样就减少了安装次数，可以使装夹时间减少，减少夹具数目，并且利用采用高生产率的机床。

工序分散是将工件的加工分散在较多的工序中外圆到精车外圆至工序图刀具硬质合金车刀夹具三爪卡盘，顶尖机床车床工艺卡片工序车和的阶梯轴工序图刀具硬质合金车刀夹具三爪卡盘，顶尖车床工艺卡片工序钻的孔工序图刀具硬质合金车刀夹具三爪卡盘，顶尖机床工艺卡片工序攻丝工序图刀具硬质合金车刀夹具三爪卡盘，顶尖机床行，每道工序的内容很少，最少时每道工序只包括简单工步，工序分散可使每个工序使用的设备，刀具等比较简单，机床调整工作简化，对操作工人的技术水平也要求低些。

综上所述考虑到工件是中批量生产的情况，采用工序分散辅助工序的安排辅助工序般包括去毛刺，倒棱角，清洗，除锈，退磁，检验等。

热处理工序的安排热处理的目的是提高材料力学性能，消除残余应力和改善金属的加工性能，热处理主要分预备热处理，最终热处理和内应力处理等，本零件车床输出轴材料为钢，在加工过程中预备热是消除零件的内应力，在毛坯锻造之后。

最终热处理在半精车之后精车之前，按规范在温度中保持分钟释放应力。

零件图工艺卡片工序粗车端面，半精车端面粗车材锻造铸造焊接其他毛坯。

根据零件的材料，推荐用型材或锻件，但从经济方面着想，如用型材中的棒料，加工余量太大，这样不仅浪费材料，而且还增加机床，刀具及能源等消耗，而锻件具有较高的抗拉抗弯和抗扭强度，冲击韧性常用于大载荷或冲击载荷下的工作零件。

本零件生产批量为中批量，所以综上所叙选择锻件中的模锻。

毛坯图工艺路线的拟定定位基准的选择工件在加工第道或最初几道工序时，般选毛坯上未加工的表面作为定位基准，这个是粗基准，该零件选用外圆柱面作为粗基准来加工外圆柱面和右端面。

以上选择符合粗基准的选择原则中的余量最小原则便于装夹原则，在以后的工序中，则使用经过加工的表面作为定位基准，的外圆柱面和右端面作为定位基准，这个基准就是精基准。

在选精基准时采用粗加工阶段其任务是切除毛坯上大部分余量，使毛坯在形状和尺寸上接近零件成品，因此，主要目标是提高生产率，去除内孔，端面以及外圆表面的大部分余量，并为后续工序提供精基准。

半精加工阶段其任务是使主要表面达到定的精加工余量，为主要表面的精加工做好准备。

精加工阶段其任务就是保证各主要表面达到规定的尺寸精度，留定的精加工余量，为主要表面的精加工做好准备，并可完成些次要表面的加工。

如精度和表面粗糙度要求，主要目标是全面保证加工质量。

基面先行原则该零件进行加工时，要将端面先加工，再以左端面外圆柱面为基准来加工，因为左端面和外圆柱面为后续精基准表面加工而设定的适应滤波器的性能主要取决于滤波器所使用的算法的加权系数的更新。

最常用的自适应系统对那些基于最小均方自适应算法及其改进基于的算法。

算法是非常简便，易于实施，具有广泛的用途。

但是，因为它并不总是收敛在个可接受的方式，所以有很多的尝试，以对其性能做适当改进符号算法的，几何平均算法，变步长最小均方比算法，。

每种基于的算法都至少有个参数在适应过程算法和符号算法，加强和平滑系数，各种参数对变步长算法的影响中被预先定义。

这些参数的影响关键在两个适应阶段瞬态和稳态滤波器的输出。

这些参数的选择主要是基于种算法质量的权衡中所提到的适应性能。

我们提出了个自适应滤波器的性能改善的方法。

也就是说，我们提出了几个基于算法的不同参数的滤波器，并提供不同的适应阶段选择最合适的算法标准。

这种方法可以适用于所有的的算法，虽然我们在这里只考虑其中几个。

本文的结构如下，作者认为的的算法概述载于第节，第节提出了自适应算法的改进和组合标准，仿真结果在第节。

基于的算法让我们定义输入信号向量和矢量加权系数为权重系数向量计算应根据其中为算法步长是预期值的估计。

在中，常数表式误差，是个参考信号。

根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。

正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。

我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下。

在非平稳情况下，未知系统参数即最佳载体是随时间变化的。

我们假设变量可以建立模型为，它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。

注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。

定义加权错位系数，，。

是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。

它可以表示为项控制器传递函数分母项通过分析上式便可以评价控制器控制的效果，进而得出系统性能的相关指标。

主要依据图像所反映出系统性能的欠缺进行有针对性的调节，其中反映误差信号的瞬时值大小，改变快速性反映误差信号的累计值，改变准确性反映误差信号的变化趋势，改变平稳性。

控制器的参数测定通过刚刚的分析，我们已经得出了控制系统的传递函数如式。

在环境中建立控制模型，之后可以根据中提到的控制规律进行参数选取，进而求得合适的参数。

图控制系统仿真双击控制器，选择参数进行仿真。

经过多次参数选取，得到了比较合适的参数，如图。

图参数选择仿真结果如图，图所示。

图小车位移图摆杆角度控制效果比较理想，控制器的传递函数为此外，还可以通过在根轨迹中增加零极点，借助工具进行控制器的参数的选择。

由于此前已经叙述过该过，在此不做赘述。

总结与体会本次设计主要是通过利用频率法的方法对直线级倒立摆进