工控常用滤波方法（限幅+中值+算术平均+滑动平均）

本文主要是介绍工控常用滤波方法（限幅+中值+算术平均+滑动平均），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

工控常用滤波方法

简介
限幅滤波法
中值滤波法
算术平均滤波法
滑动平均滤波

简介

在实际的工程应用中，实际反馈的信号由于是通过电压及电流转换而来的数字量信号，在现场可能会受到比较大的干扰问题，这样的扰动会影响控制系统的输出精度，也会使其产生比较大的偏差。

故在实际应用中，通常不会直接将反馈的信号作为信号输入，会在之前加一个滤波器以使数据更平滑，在此，非常有必要引入数字滤波的概念。

常用的滤波方法有很多，如限幅滤波法、中值滤波法、算术平均值滤波法及滑动平均滤波法。

限幅滤波法

由于被测对象的惯性导致实际采样值的变化速率有限;但由于采样电路的误差和电磁干扰会造成采样值的起伏，又由于起伏频率比较高，因此可以通过数字滤波消除。

对很多实际应用来说，相邻两次采样值之差△Y是不可能超过某一定值的，因为任何物理量变化都需要一定时间，因此当 △Y大于某一定值时，可以判断测量值肯定是某种原因引起的干扰，应将其去掉，用上一次的采样值来代替本次采样值，即Y(i)=Y(i-1)。这就是限幅滤波的原理，可用公式表示为:

|Y(i)-Y(i-1)|≤△Ymax ——则Y(i)=Y(i)
|Y(i)-Y(i-1)|>△Ymax ——则Y(i)=Y(i-1)
———————————————————
Y(i)——第i次采样值;
Y(i-1)——第i-1次采样值;
△Ymax——相邻两次采样值最大可能偏差。

在这里插入图片描述

程序内容如下：

#Time(IN := NOT #Time.Q,PT := #SamplingPeriod);IF #Time.Q THENIF ABS_REAL(IN := #Data_Input - #Data_Max) <= #Data_Max THEN#Data_Output := #Data_Input;ELSE#Data_Output := #Data_Mid;END_IF;#Data_Mid := #Data_Input;
END_IF;

中值滤波法

中值滤波是把 N次采样值大小顺序排列，然后取中值作为周期采样的一种滤波方法。这种滤波方法非常适合于变量变化缓慢的场合删除偶然干扰。
可用公式表示为：

Y(i)=Mid(x1,x2,x3…xn)
——————————————
Y(i)——周期采样值;
xl,x2,xn——周期内的n次采样值，一般取n为奇数;
Mid——取 xl,x2,……,xn 的中间值。

中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，使之不被模糊。

这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。其缺点是对流量、速度等快速变化的参数不宜。

中值滤波法涉及到排序算法，即把收集到的N个信号排序，如果使用的是传统PLC，大量的运算会延长PLC扫描周期，采样的数据量不宜过多。软PLC性能较强，可以适当增大数据量进行操作。

程序如下图：

在这里插入图片描述

#Time(IN := NOT #Time.Q,PT := #SamplingPeriod);//每一个扫描周期采集一次数据，采集满十次之后取中值
IF #Time.Q AND #Number <= 10 THEN#DataMid[#Number] := #Data_Input;#Number := #Number + 1;
END_IF;IF #Number >= 11 THEN//冒泡排序FOR #i := 0 TO 9 BY 1 DOFOR #j := 1 TO 10-#i BY 1 DOIF #DataMid[#j - 1] > #DataMid[#j] THEN#Temp := #DataMid[#j - 1];#DataMid[#j - 1] := #DataMid[#j];#DataMid[#j] := #Temp;END_IF;END_FOR;END_FOR;//取中值输出#Data_Output:=#DataMid[5];#Number := 1;
END_IF;

算术平均滤波法

在模拟量接口单元中一般都配备了求算术平均值的功能，但由于这些接口单元采样时间较快(通常是毫秒级的)，而且采样时间不能调整，因此对于一些采样时间较长的场合而言，仍然需要编程求平均值。
对于一些存在周期干扰的过程，也可以采用算术平均值的方法进行平滑滤波，其公式为:

Y(i)=(x1,x2,x3…xn)/N
——————————————
Y(i)——算术平均值;
xl,x2,xn——周期内的N次采样值;

从式中可以看出，算术平均值就是在一定的采样周期内进行次采样，然后将 N次采样相加再除以 N得到的平均值，将这个平均值作为该周期的最后测量结果。实现次算法的程序相对容易实现，其程序流程图如图。

在这里插入图片描述

#Time(IN := NOT #Time.Q,PT := #SamplingPeriod);//每一个扫描周期采集一次数据，采集满十次之后取中值
IF #Time.Q AND #Number <= 10 THEN#DataMid[#Number] := #Data_Input;#Number := #Number + 1;
END_IF;IF #Number >= 11 THEN#Data_Output := (#DataMid[0]+#DataMid[1]+#DataMid[2]+#DataMid[3]+#DataMid[4]+#DataMid[5]+#DataMid[6]+#DataMid[7]+#DataMid[8]+#DataMid[9]+#DataMid[10])/11;#Number := 1;
END_IF;

滑动平均滤波

在算术平均值滤波或加权平均值滤波中，必须采样N次动作作为一个采样周期，这样采样速度慢不适合某些变量变化较快的场合。
为了克服这个缺点，可以在存储器中设一个N个变量的缓冲区，每次采样去最旧的一个数据，加一个最新的数据，然后再进行算术平均值滤波或加权平均值滤波，
显然，每采样一次就可得到一个采样周期值，这样方法称为滑动平均值滤波。

这里以算术平均值作演示。

在这里插入图片描述

#Time(IN := NOT #Time.Q,PT := #SamplingPeriod);//每一个扫描周期采集一次数据，采集满十次之后取中值IF #Time.Q THEN//移位，把第11位去除FOR #i := 10 TO 1 BY -1 DO#DataMid[#i] := #DataMid[#i - 9];END_FOR;//把第一位赋最新值#DataMid[0] := #Data_Input;//输出滤波值#Data_Output := (#DataMid[0] + #DataMid[1] + #DataMid[2] + #DataMid[3]+ #DataMid[4] + #DataMid[5] + #DataMid[6] + #DataMid[7] + #DataMid[8]+ #DataMid[9] + #DataMid[10]) / 11;
END_IF;