机床限幅防脉冲干扰滑动平均滤波算法临海

2016-07-06 21:47:13来源： 贤集网

在实际加工环境采集的功率信号往往存在大量的干扰，这些干扰有的来自机床本身( 如机床启动和制动时电压脉冲干扰) 、 有的来自功率传感器( 如交流100Hz 固有干扰) 、 也有的来自外界 ( 如电网电压波动) 等。这些干扰使得对机床状态实时可靠监测的难度增大。

用模拟滤波电路进行滤波可以滤除大部分的周期性干扰，但并不能完全有效地消除如脉冲干扰等随机出现的干扰信号， 因此， 还必须通过数字滤波的方法进一步地滤除或削弱干扰。讨论了功率信号的 实 时 处 理 问 题， 提 出 一 种 新 的 信 号 处 理 方法— ——限幅防脉冲干扰滑动平均滤波算法。利用该方法对功率信号数据处理的结果表明， 它既能有效地滤除脉冲干扰，又能避免采用其他信号处理方法造成的信号失真现象。

为获得平稳的功率信号， 目前常用的数字滤波方法有以下几种 : 中值滤波、 算术平均法、 防脉冲干扰平均滤波法、 滑动平均法及限幅滤波法( 又称程序判断滤波法) 。上述几种方法各有优缺点， 有的算法简单， 但是不能消除随机干扰， 有的对于脉冲干扰的滤除效果不是很好， 有的平滑度较差， 都不能很好地满足本系统对功率信号的滤波要求。基于防脉冲干扰平均值法和限幅滤波法二者的优点。

采用一种限幅防脉冲干扰滑动平均滤波算法， 该算法的步骤是:首先， 读取两个数据进行比较， 如果差值大于设定的阀值，则丢弃这两个数据， 重新读取， 直到满足阀值要求; 然后采用队列作为测量数据的存储器， 队列的长度固定为 N，每进行一次新的测量，把测量结果放入队尾，而丢弃原来队首的一个数据，这样队列中始终有 N个“最新” 的数据; 接着对这 N 个“最新” 数据进行比较，挑选出其最大值和最小值， 求这 N 个“最新” 数据之和，并从和中减去最大值和最小值，求出余下的 N －2 个数据的算术平均值并作为信号有效值输出。

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