计算机控制系统:数字滤波技术详解
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更新于2024-07-03
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"第4章 计算机控制系统的控制算法.ppt"
计算机控制系统在现代工业生产中扮演着至关重要的角色,而控制算法是其核心组成部分。本章主要探讨了计算机控制系统的数字滤波技术,这是一种利用软件算法来提高信号质量、降低干扰影响的方法。与传统的硬件滤波相比,数字滤波具有显著优势,例如无需额外硬件,可以适应各种干扰信号,滤波稳定性高,且滤波参数调整灵活,同时一个滤波程序可以被多个控制回路复用,提高效率。
数字滤波的主要目标是减少噪声和干扰,提高信号的真实性和准确性。常见的数字滤波方法包括:
1. 限幅滤波法:该方法基于程序判断,通过比较相邻两次采样值的差异,如果超过预设的阈值α(通常由参数变化速度vmax和采样周期T确定),则采用平均值作为滤波后的输出。这种方法对于随机干扰有较好的抑制效果。
2. 中位值滤波法:此方法适合于应对脉冲干扰,通过连续采样n次(n通常取奇数),将采样值排序并选取中间值作为有效信号。中位值滤波对缓慢变化过程的处理效果良好。
3. 算术平均滤波法:这种方法是对n次采样值求平均,公式为 (N-1)/N * y_n-1 + 1/N * y_n,适用于随机干扰信号的滤波。平均值N的大小直接影响滤波效果:大N提供更高的平滑度,但灵敏度较低;小N则相反。
4. 递推平均滤波法:这是一种动态更新的平均滤波,每次采样后,新的值加入队列,旧的值移除,再计算平均值。这种滤波器对周期性干扰有很好的抑制效果,但对脉冲干扰不敏感,适用于高频振荡的系统。
这些滤波方法各有优缺点,需要根据实际应用环境和干扰特性选择合适的滤波策略。在计算机控制系统的设计中,选择适当的滤波算法能够优化控制性能,确保系统稳定性和准确性。同时,随着计算机技术的发展,更复杂、更高效的滤波算法也在不断涌现,如滑动平均滤波、卡尔曼滤波等,为计算机控制系统的控制算法提供了更多可能性。
2022-06-15 上传
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