工业测控系统中的数字滤波技术

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摘要：针对现代工业测控系统中的干扰信号、噪声信号以及其它无用信号，本文首先介绍了数字滤波技术的特点及其重要性，然后简述了数字滤波实现方法，最后详细阐述了工业测量系统中的常用数字滤波算法，为现代工业测控系统的实时性、稳定性、可靠性提供了坚实的基础。

关键词：测控系统，数字滤波，信号处理

中图分类号：P24文献标识码：A

1. 引言

伴随着现代工业测控系统的复杂性，任何一个电子系统都具有自己的频带宽度（对信号最高频率的限制），频率特性反映出了电子系统的基本特点。滤波器则是根据电路参数对电路频带宽度的影响而设计出来的工程应用电路。而现代的电子电路相互干扰越来越强,系统的数据采集，特别是测控仪表微弱信号的处理，模拟滤波电路已经不能满足测控系统的要求，而数字滤波通过高难度的复杂处理可抑制噪声、消除干扰、提高测控仪表的测量精度和可靠性。数字滤波无需硬件成本，可靠性高，不存在阻抗匹配问题，主要通过软件算法实现，多输入通道可共用一个滤波程序，降低系统开支，通过改变数字滤波程序运算方法或有关参数，可方便的改变滤波特性。数字滤波具有高可靠性、高精度、可程控改变特性、实时性强、便于集成、工作稳定等优点。

2. 数字滤波器及数字滤波的实现方法

所谓数字滤波器（digital filtering），通常是采用数字设备，通过一定的算法，对信号进行滤除处理，得到新的信号的过程。从本质上讲，数字滤波实际上是一种算法，这种算法便于在数字设备上实现。

数字滤波器是对数字信号进行滤波处理以得到期望的响应特性的离散时间系统。数字滤波器工作在数字信号域，它处理的对象是经由采样器件将模拟信号转换而得到的数位信号。在数字电路中，数字滤波器一般由寄存器、延时器、加法器和乘法器等一些基本运算器件对输入的数字信号进行运算和处理，从而实现设计要求的特性。它可以是时不变的或时变的、因果的或非因果的、线性的或非线性的。应用最广的是线性、时不变数字滤波器。

通过单片机容易实现人机接口，但其速度和资源有限,不擅长实现算法和进行复杂的运算，可以通过单片机实现一些简单算法的数字滤波。

通用的可编程DSP芯片具有改进的哈佛总线结构，内部有硬件累加器、乘法器等，并且有适用于数字信号处理的指令系统，容易实现数字滤波。当然也可以采用可编程门阵列器件来开发数字滤波器。

3. 工业测控系统中常用的数字滤波算法

在工业测控系统中，为克服由仪表外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰，是仪表数据处理的第一步， 通常采用简单的非线性滤波法，比如限幅滤波法（又称程序判断滤波法）与中位值滤波法。

3.1 限幅滤波法

限幅滤波是通过程序判断被测信号的变化幅度，从而消除缓变信号中的尖脉冲干扰。限幅滤波能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰，但无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。

3.2 中位值滤波法

中位值滤波是一种典型的非线性滤波，它运算简单，在滤除脉冲噪声的同时可以很好地保护信号的细节信息。中位值滤波能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对液位变化缓慢的测量仪表有良好的滤波效果，相反对流量、速度等快速变化的参数则不宜采用。

抑制小幅度高频电子噪声、电子器件热噪声、A/D量化噪声，通常采用具有低通特性的线性滤波器，例如算数平均滤波法、递推平均滤波法、加权递推平均滤波法、一阶滞后数字滤波法等。

3.3 算术平均滤波法

算术平均滤波法是对N个连续采样值相加，然后取其算术平均值作为本次测量的滤波值。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。对于N值的选取：流量，N=12；压力，N=4。不适用于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制，而且比较浪费RAM。

3.4 递推平均滤波法

各种平均滤波算法有一个共同点，即每获取一个有效采样值必须连续进行若干次采样，当采速度慢时，系统的实时性得不到保证。而递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）只采样一次，将该采样值和过去的若干次采样值一起求平均，得到的有效采样值即可投入使用。

如果取N个采样值求平均，存储区中必须开辟N个数据的缓存区。每新采集一个数据便存入缓存区中，同时去掉一个最老数据，保持这N个数据始终是最新数据，叫作先进先出原则。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；液位，N=4~12；温度，N=1~4。这种数字滤波法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，但灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。

3.5 加权递推平均滤波法

加权递推平均滤波法是对递推平均滤波法的改进，它的原理是对连续N次采样值分别乘上不同的加权系数之后再求累加，加权系数一般先小后大，以突出后面若干采样的效果，加强系统对参数变化趋势的认识。各个加权系数均为小于1的小数，且满足总和等于1的结束条件。这样加权运算之后的累加和即为有效采样值。加权平均数字滤波的数学模型如公式(1).

,, (1)

式中：为n个采样值的加权平均值：为第n-i次采样值；n为采样次数；为加权系数。加权系数体现了各种采样值在平均值中所占的比例。加权递推平均滤波法可突出一部分信号抵制另一部分信号，以提高采样值变化的灵敏度。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。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。对于变化缓慢的信号，不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。

3.6 一阶滞后数字滤波法

本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果；a=0~1，a滤波系数，通常a远小于1。一阶滞后数字滤波法良好的抑制了周期性干扰适用于波动频率较高的场合，但相位滞后，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。这种滤波法能很好的克服传统模拟量滤波器RC网络精度下降的缺点，更适合用在滤波常数要求较大的场合。

3.7 中位值平均滤波法

中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”，属于复合滤波法。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。这种方法既能抑制随机干扰，又能滤除明显的脉冲干扰，但测量速度较慢，比较浪费RAM。

3.8 限幅平均滤波法

限幅平均滤波法相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”的复合滤波法，

在脉冲干扰较严重的场合，既可以抑制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，但比较浪费RAM，适用于缓变信号的滤波。

3.9消抖滤波法与限幅消抖滤波法

对于变化缓慢的被测参数，“消抖滤波法”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。而“限幅消抖滤波法” 继承了“限幅”和“消抖”的优点，避免将干扰值导入系统。

另外，确定信号带宽后，可设计成高通、低通、带通、带阻等多种复杂算法的数字滤波器。典型的数字滤波器有IIR滤波、FIR 滤波、Kalman滤波，Wenner滤波、自适应滤波、小波变换（wavelet）等。

4. 结论

采用软件算法实现的数字滤波技术是工业测控系统的一个重要组成部分，在工业测控系统的实际应用中，可能不仅仅采用一种滤波方法，而是综合运用上述的多种方法或更复杂的数字滤波法对随机干扰、热噪声、系统噪声、测量误差、零点偏移等数字信号进行运算处理，以达到系统要求。数字滤波技术在高保真的信号处理，如数字音频、雷达、图像处理、数据传输和生物医学等领域中已广泛应用。

参考文献

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