电子万能材料试验机测控系统数据实时处理的算法

　　0　引言

　　MD5000系列电子万能材料试验机是一种广泛适用于金属、非金属、复合材料及制品的拉伸、压缩、弯曲、剪切、撕裂、剥离等物理性能测试的材料检测设备。在其测控系统软件开发过程中,对实时测试数据的在线处理是一项重要的设计内容,而实时数据处理成败的关键,与数据处理所采用的算法有着直接的关系。根据系统要求选择数字滤波算法作为实时测试数据处理的基本算法,使得数据处理非常方便且可靠性高,避免了大量的计算过程,保证了数据处理的质量和效果。

　　在材料试验机的数据采集过程中,会包含一些干扰成分,因此如何消除干扰是试验机测控系统必须面对的一个核心问题。目前常用的解决方法有两种:一种是利用硬件实现,使用分辨率很高的模数转换器件,将复杂的数据处理、伺服控制算法等计算任务直接交给硬件执行,这种方案可以增强系统的可靠性和自动化水平,便于系统扩展,但成本高;另一种方法是在测控系统中采用数字滤波算法,将信号的调理由硬件实现转换为软件实现,随着计算机和高性能的数字信号处理芯片的广泛应用,这种方法可以实现很复杂的数据处理处理过程。

　　1　数据处理中常用的数字滤波方法

　　1.1　算术平均值滤波法

　　根据得到的n次采样值X(i)(i=1~n),求一个Y,使得Y与各采样值之间偏差的平方和最小,此时所得值具有最小误差,满足公式:

　　取上式求得的Y值作为滤波值。算术平均值滤波法适用于对随机干扰信号进行滤波。其中n值的选取会影响算法的平滑度与灵敏度。n值越大,平滑度越高,灵敏度越低;n值越小,灵敏度越高,平滑度越低。算术平均值法的优点是简单,缺点是只有在采样次数较大时平滑效果才明显,特别是对偶然出现的噪声更是如此。但是n太大,灵敏度又低,运算时间长,所占内存空间也大。n取值应视具体情况而定。对于动态系统,由于被测量是在不断地变化,因而采样次数n不宜取得过大,而在实时性要求较高的情况下,尤其对高动态量的检测,n只能取较小值。对某些被测量如果无干扰可不滤波。

　　1.2　中位值滤波法

　　根据干扰造成采样值偏大或者偏小的情况,中值滤波是对某一被测参数连续采样n次(一般n取奇数),然后把n次采样值从小到大,或从大到小排队,再取其中间值作为本次采样值。中位值滤波法能有效滤除因偶然因素及前置采样器性能的不稳定,而引起的波动干扰。

　　1.3　加权平均值滤波法

　　算术平均值法对每次采样值给出相同的加权系数,即1/n。但有些场合为了改进滤波效果,提高系统对当前所受干扰的灵敏度,需要增加新采样值在平均值中的比重,即将各采样值取不同的比例,然后再相加,此方法称为加权平均值法。一个n项加权平均式为: