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10种PLC模拟量输入滤波方法及其优缺点,建议收藏!

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我又回来了|  楼主 | 2024-8-9 11:23 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
在信号处理过程中,常用的方法主要有两种:硬件滤波和软件滤波。
硬件滤波是一种物理滤波方法,它通过特定的硬件设备来实现对信号的滤波。这类滤波器通常具有固定的滤波特性,如截止频率、滤波器类型等。
软件滤波则是基于数字信号处理技术的滤波方法,它通过编写特定的算法来实现对信号的滤波。软件滤波具有高度的灵活性,可以根据实际需求调整滤波参数,适应不同的信号处理场景。
本文将为您着重介绍10种经典的软件滤波方法及优缺点。
1.限幅滤波法/程序判断滤波法
方法:
根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)
每次检测到新值时判断:
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
优点:
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
缺点:
无法抑制那种周期性的干扰
平滑度差
2.中位值滤波法
方法:
连续采样N次(N取奇数)
把N次采样值按大小排列
取中间值为本次有效值
优点:
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
缺点:
对流量、速度等快速变化的参数不宜
3.算术平均滤波法
方法:
连续取N个采样值进行算术平均运算
N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低
N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高
N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4
优点:
适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动
缺点:
对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用,比较浪费RAM
4.递推平均滤波法/滑动平均滤波法
方法:
把连续取N个采样值看成一个队列
队列的长度固定为N
每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则)
把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4
优点:
对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高
适用于高频振荡的系统
缺点:
灵敏度低,对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差,不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差,不适用于脉冲干扰比较严重的场合,比较浪费RAM
5.中位值平均滤波法/防脉冲干扰平均滤波法
方法:
相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值
然后计算N-2个数据的算术平均值
N值的选取:3~14
优点:
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
缺点:
测量速度较慢,和算术平均滤波法一样,比较浪费RAM
6.幅平均滤波法
方法:
相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
每次采样到的新数据先进行限幅处理,再送入队列进行递推平均滤波处理
优点:
融合了两种滤波法的优点
对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
缺点:
比较浪费RAM
7.一阶滞后滤波法
方法:
取a=0~1
本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果
优点:
对周期性干扰具有良好的抑制作用
适用于波动频率较高的场合
缺点:
相位滞后,灵敏度低,滞后程度取决于a值大小,不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号
8.加权递推平均滤波法
方法:
是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权
通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低
优点:
适用于有较大纯滞后时间常数的对象
和采样周期较短的系统
缺点:
对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号,不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差
9.消抖滤波法
方法:
设置一个滤波计数器
将每次采样值与当前有效值比较:
如果采样值=当前有效值,则计数器清零
如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)
如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
优点:
对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
缺点:
对于快速变化的参数不宜,如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统
10.限幅消抖滤波法
方法:
相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
先限幅,后消抖
优点:
继承了“限幅”和“消抖”的优点
改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
缺点:
对于快速变化的参数不宜
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