计算机控制系统：数字滤波技术详解

"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。