汽车安全性能检测系统中的软件滤波
日期：2008-8-22 8:25:26 来源：中国自动化网
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引言
汽车安全检测结果对客户来说极为重要。常常有一些客户在检测站检 测结果 不合格后，将车开往汽车修理厂，维修人员却不能检查出检测结果中的毛病。而这类车辆被 称为“假不合格”车辆，给客户带来极大的不便和心理上的不安。因此，提高检测结果的准 确性是十分必要的。影响检测数据准确性和检测结果可靠性的因素有很多，其中，检测 工艺、引车员的操作不当是两个主要因素。汽车安全检测系统中的电子设备运行在一定的环 境条件下，常会遇到各种各样的干扰，对于这些干扰仅靠硬件抗干扰措施是不够的，还需 用软件滤波来进一步克服干扰，以提高系统的可靠性和检测数据的准确性。
1软件滤波
1.1定义
所谓软件滤波就是将无限的连续物理信号在一定条件下变成有限的离散的数 值 信号，再通过计算机把有用信号与干扰信号分离开来的方法，也就是说从数据系列中提取逼 真数据的软件算法。
1.2干扰信号的种类
采样信号中常见的干扰信号有两大类：一类为周期性的；一类为不规则的非周期性 干扰信号，即随机干扰。对于不同性质的干扰，相应的滤波对策是不同的。
1.3优点
在测控系统中，往往由于工作环境恶劣以及系统内部电子元件产生的噪声等各种原 因，使得输入通道在生产现场所采集到的物理参数不可避免地混进了各种干扰信号，这些干 扰不仅会影响到检测结果的准确性和可靠性，甚至可能导致系统不能正常工作。因此，长期 以来，如何更有效的消除和抑制干扰因素，提高系统的检测精度，增强系统的可靠性是广大 设计人员追求的目标。传统的设计方法是在系统的信号入口处加入一定的硬件抗干扰滤波线 路，这虽然能满足一定的要求，但是由于一种硬件线路针对某一类干扰比较明显，要想尽可 能地消除多种干扰，就意味着增加更多的硬件线路，这样以来，不仅使成本大大提高，而且 系统也显得更为复杂；另外，硬件器件本身也存在一定的缺陷，这势必又引入了新的不精确 因素；更主要的是硬件线路对有用信号频率干扰往往显得无能为力。因此，现代计算机控制 系统中往往采取软件方式对原始的采样信号进行数据检测和转换，达到为推理决策提供必要 的事实的目的。
软件滤波与硬件滤波相比具有以下几个优点：
●软件滤波无须增加硬件设备，其可靠性高、稳定性好、成本低。
●软件滤波可适用于低频信号(如0.01 Hz)克服了硬件滤波器的缺陷。
●软件滤波可以根据不同的信号，采用不同的滤波算法或参数，具有灵活、方便、功能强 的特点。
2汽车安全性能检测系统中的软件滤波方法
汽车检测系统的软件滤波主要涉及模拟量、开关量输入两方面。
2.1模拟量信号输入的软件滤波算法
2.1.1常见的滤波算法
(1)限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
方法：根据经验确定一个最大偏差值a，每次检测到的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(又称滑动平均滤波法)
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个数据。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，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)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。
(6)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。
2.1.2未确知有理数滤波
以上是几种常见的滤波方法，但是在实际应用中，所面临的随机干扰往往不是单一的，有时 候既要消除脉冲干扰又要做数据平滑，单一的使用以上方法很难达到预期目的。引入未确知 有理数滤波的方法，它既能消除脉冲干扰又能使数据平滑。
(1)原理
测量结果是一个未确知数A，其中φ(x)是检测值的可信度分布密度函数， 如何定义φ(x)使之具有能区分是否偶然跳动的功能是最关键的问题。把偶然跳动和电压量 确实变大(小)两种情况分析比较发现：如果Vi是偶然跳动，则Vi是孤立的，在Vi的某 领 域内Vi(1≤j≤n，j≠i)个数为零，若Vi是电压确实变大(小)时，Vi领域中Vi多， 则认为Vi的可信度就大，反之Vi的可信度就小。具体定义为：
为了使采样平稳，采用这个未确知有理数A的数学期望，这样，就很好的解决了滤 波中的消除脉冲干扰和做数据平滑的问题。
(2)优点
测量值的跳动如果是交流电引起的，则后续值也会变大，按E(A)计算的结果会很快接近实际 电压量。这种方法和模糊理论的滤波方法F比，虽然计算量大，但抗干扰性能好。如果跟其 它滤波方法比，它的计算量并不大。按照现在的计算手段，这点计算微不足道。因此，利 用未确知有理数处理滤波的方法具有实际价值，是可行的。
(3)滤波程序流程(见图1)
(4)滤波效果比较
现在利用未确知有理数进行滤波，对采集前后的波形进行比较：
图2是检测到的带有干扰的正弦波信号，设计的数据采样时间间隔为10 ms
图3是对图2中正弦波信号利用算术平均值法和中位值法相结合的复合滤波法进行滤波以后的 波形图。
图4是对图2中正弦波信号利用未确知有理数滤波法进行滤波以后的波形图。
从以上3幅图中可清楚地看出：尽管滤波后有延时，但波形图相对位置没有发生变化， 滤波后的波形图和滤波前一致，曲线已经光滑了许多。图3和图2比较，未确知有理数滤波后 的效果更明显，算术平均值法和中位值法相结合和复合滤波法适用于对于精度要求不高的消 除脉冲干扰和数据平滑的滤波，而未确知有理数滤波则能适用精度较高的滤波。
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汽车安全检测结果对客户来说极为重要。常常有一些客户在检测站检 测结果 不合格后，将车开往汽车修理厂，维修人员却不能检查出检测结果中的毛病。而这类车辆被 称为“假不合格”车辆，给客户带来极大的不便和心理上的不安。因此，提高检测结果的准 确性是十分必要的。影响检测数据准确性和检测结果可靠性的因素有很多，其中，检测 工艺、引车员的操作不当是两个主要因素。汽车安全检测系统中的电子设备运行在一定的环 境条件下，常会遇到各种各样的干扰，对于这些干扰仅靠硬件抗干扰措施是不够的，还需 用软件滤波来进一步克服干扰，以提高系统的可靠性和检测数据的准确性。
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1.1定义
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所谓软件滤波就是将无限的连续物理信号在一定条件下变成有限的离散的数 值 信号，再通过计算机把有用信号与干扰信号分离开来的方法，也就是说从数据系列中提取逼 真数据的软件算法。
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1.2干扰信号的种类
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采样信号中常见的干扰信号有两大类：一类为周期性的；一类为不规则的非周期性 干扰信号，即随机干扰。对于不同性质的干扰，相应的滤波对策是不同的。
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在测控系统中，往往由于工作环境恶劣以及系统内部电子元件产生的噪声等各种原 因，使得输入通道在生产现场所采集到的物理参数不可避免地混进了各种干扰信号，这些干 扰不仅会影响到检测结果的准确性和可靠性，甚至可能导致系统不能正常工作。因此，长期 以来，如何更有效的消除和抑制干扰因素，提高系统的检测精度，增强系统的可靠性是广大 设计人员追求的目标。传统的设计方法是在系统的信号入口处加入一定的硬件抗干扰滤波线 路，这虽然能满足一定的要求，但是由于一种硬件线路针对某一类干扰比较明显，要想尽可 能地消除多种干扰，就意味着增加更多的硬件线路，这样以来，不仅使成本大大提高，而且 系统也显得更为复杂；另外，硬件器件本身也存在一定的缺陷，这势必又引入了新的不精确 因素；更主要的是硬件线路对有用信号频率干扰往往显得无能为力。因此，现代计算机控制 系统中往往采取软件方式对原始的采样信号进行数据检测和转换，达到为推理决策提供必要 的事实的目的。
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软件滤波与硬件滤波相比具有以下几个优点：
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●软件滤波无须增加硬件设备，其可靠性高、稳定性好、成本低。
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●软件滤波可适用于低频信号(如0.01 Hz)克服了硬件滤波器的缺陷。
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●软件滤波可以根据不同的信号，采用不同的滤波算法或参数，具有灵活、方便、功能强 的特点。
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2汽车安全性能检测系统中的软件滤波方法
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汽车检测系统的软件滤波主要涉及模拟量、开关量输入两方面。
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2.1模拟量信号输入的软件滤波算法
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方法：根据经验确定一个最大偏差值a，每次检测到的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。
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缺点：无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。
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(2)中位值滤波法
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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。
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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 。
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2.1.2未确知有理数滤波
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(1)原理
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(2)优点
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(4)滤波效果比较
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现在利用未确知有理数进行滤波，对采集前后的波形进行比较：
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图2是检测到的带有干扰的正弦波信号，设计的数据采样时间间隔为10 ms
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图3是对图2中正弦波信号利用算术平均值法和中位值法相结合的复合滤波法进行滤波以后的 波形图。
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图4是对图2中正弦波信号利用未确知有理数滤波法进行滤波以后的波形图。
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从以上3幅图中可清楚地看出：尽管滤波后有延时，但波形图相对位置没有发生变化， 滤波后的波形图和滤波前一致，曲线已经光滑了许多。图3和图2比较，未确知有理数滤波后 的效果更明显，算术平均值法和中位值法相结合和复合滤波法适用于对于精度要求不高的消 除脉冲干扰和数据平滑的滤波，而未确知有理数滤波则能适用精度较高的滤波。
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