数字滤波技术在称重传感器信号上的应用

汪其锐,王桂华,王永军（山东省建筑设计研究院,济南　250001）

数字滤波技术在称重传感器信号上的应用

汪其锐,王桂华,王永军
（山东省建筑设计研究院,济南250001）

摘要：称重传感器信号容易受到外部噪声干扰，因此其精度问题一直制约称重行业的发展，本文选用了几种常见数字滤波方法对称重传感器信号进行滤波，并分别对其进行比较分析，最终选择一种最优的滤波方式，并用实验证明这种滤波方式大大提高了信号采集精度。

关键词：一阶滤波；FIR滤波；巴特沃斯滤波

1　称重传感器信号滤波的意义

目前，称重传感器越来越被广泛的应用到各行各业，比如，包装、物流等现场称重，水泥、注塑机等的下料配给以及汽车、机车的轴重计量等。然而复杂的工业环境经常包含各种各样的干扰，主要包括机械振动、过程通道干扰、空间干扰（电磁波干扰）等，他们对称重传感器信号采集精度产生了巨大影响，对实际称重系统产生了巨大误差，对于工业精度要求较高的场所，这些影响显得尤为重要。因此本文讨论几种数字滤波方式对现场数据进行滤波处理，提高信号精度，具有很强的现实意义。

2　原始信号分析

称重传感器信号频率一般为低频信号，为避免传感器信号失真，本文搭建实验平台并选定任务循环周期为10ms，即采样频率为100Hz，然后采集一组原始数据时域图。

图1　原始数据时域图

从图1上可以看出，称重传感器信号噪声干扰较为明显，并且呈现一定的周期性规律，数据标准差为9.32，为进一步分析，对原始数据进行FFT分析得出其频谱图。

图2　原始数据频谱图

从图2上可以看出，原始数据信号在0.2Hz处有一个明显的脉冲，因为称重传感器信号频率一般为低频信号，因此可判断本实验称重传感器的信号频率为0.2Hz，同时可看到其他波段处波动较为均匀，是明显的白噪声干扰。因此，为了保证称重传感器信号的真实不失真性同时兼顾系统精度要求，选定数字滤波器为低通滤波器，其截止频率为2Hz。

3　一阶惯性滤波

一阶惯性滤波器因其程序设计简单，滤波效果明显，因而被广大设计人员所采用，对于截止频率为2Hz的一阶惯性滤波器，其系统传递函数为：

其离散化式子为：y(n)=0.12x(n-1)+0.88y(n-1)

因此我们可以设定程序对原始数据进行一阶滤波，滤波之后数据图如图1所示。

图3　一阶惯性滤波后时域图

对比图1和图3可以看出，经过一阶惯性数字滤波之后，原始数据波动改善明显，毛刺明显变小，其滤波效果已经相当不错，其标准差减小为2.26，数字信号精度提高75.75%。

4　FIR滤波

FIR(FiniteImpulseResponse)数字滤波器又称为“有限冲激响应数字滤波器”。其频域传递函数一般为：

因此设计FIR数字滤波器的关键就是计算出其滤波器系数。本项目采用窗口函数法设计FIR数字滤波器，设定滤波器的截止频率为2HZ,窗函数为海明窗(Hamming)。对于截止频率只有几赫兹的FIR滤波器来说，要想有较高的滤波效果，滤波器阶数最好是几十阶甚至上百阶，但在实际工程项目中，阶数太高的FIR滤波器在程序编写上不方便，为此我们选定滤波器的阶数为10阶。滤波后数据时域图如图4所示。

图4　FIR滤波后时域图

对比图1和图4可以看出，FIR滤波后数据相对于原始数据其滤波效果也很明显，经计算标准差减小为2.62，数字信号精度提高71.89%。

FIR滤波精度跟一阶惯性滤波器对比可知，其滤波效果不如一阶惯性滤波器，滤波后数据标准差FIR稍大，所以FIR滤波器不是我们所需要的理想滤波器。

5　IIR滤波

IIR(InfiniteImpulseResponse)数字滤波器又称为“无限冲激响应数字滤波器”。其时域传递函数一般为：

图5　巴特沃斯滤波后数据时域图

IIR滤波器也有很多形式，本文将选用在通带内最为平坦的巴特沃斯数字滤波器，其设计方法一般是：首先确定滤波器的设计指标，包括滤波器阶数和归一化的截止频率，然后借助Matlab中的FDA Tool工具箱观察其幅频曲线，看其通带阻带衰减是否合适，最后利用库函数butter函数得出滤波器的系数。本文设定巴特沃斯滤波器截止频率为2Hz，阶数为6阶。滤波后数据时域图如图5所示。

对比图1和图5可以看出，巴特沃斯数字滤波器滤波效果十分优越，滤波后的数据曲线很平滑，基本上没有毛刺，经计算滤波后的数据标准差仅为1.51，将数字信号精度提高了83.80%。比一阶惯性滤波标准差小很多。说明巴特沃斯滤波器对称重传感器信号高频噪声有很好的抑制作用，是我们所需要的数字滤波器。

6　总结

本文主要探讨了几种常用的数字滤波方法，并通过实验分别对他们进行了分析对比，最终我们决定采用巴特沃斯数字滤波器对称重传感器进行滤波处理，这种数字滤波方法大大提高了传感器信号的采集精度，并且这种滤波技术不增加硬件电路设计，不增加额外成本，并且程序编写简单、灵活，因此可以大规模的推广使用。

参考文献：

[1]吴忻生,唐萍,秦瀚.数字滤波技术在称重系统信号采集中的应用[J].传感器与微系统,2010,29(09):131-134.

[2]张小虹.数字信号处理[M].北京:机械工业出版社,2008.

作者简介：汪其锐（1988-），男，山东济南人，硕士，助理工程师，主要从事：电气设计。