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    基于自適應指數增益的滑模濾波器

    作者:范正琪,金山海(延邊大學電子信息學科,吉林延吉 133002)時間:2022-07-31來源:電子產品世界收藏

    摘要:為了提高傳統濾波器的性能,改善其在遠距離跟蹤目標時收斂速度慢的問題。本文提出一種濾波器,此濾波器能夠在距離面遠處獲得大的增益,迫使系統狀態加速收斂,在距離面近時獲得一個小增益,不損失濾波器的濾波效果。并將基于的滑模濾波器進行仿真驗證,證明了其在開環條件下具有更優越的性能。

    本文引用地址:http://www.me-unplugged.com/article/202207/436856.htm

    關鍵詞:滑模;;

    基金項目:本論文受吉林省自然科學基金(20210101471JC)和吉林省產業技術研究與開發專項(2019004-2)資助

    1 引言

    控制系統中常使用傳感器進行信號采集,但由于環境等各種不確定因素,傳感器采集的信號容易被噪聲破壞干擾,被干擾后的傳感器信號會降低系統的性能甚至影響系統的穩定性。因此,需要使用濾波器對被噪聲干擾的信號進行濾波處理。很多學者為達到不同的目的,提出了各種不同的濾波器 [1-5],如卡爾曼濾波器、中值濾波器、滑模濾波器等,滑模濾波器作為一種物理實現簡單的非線性濾波器,被國內外學者廣泛研究。

    Jin 等提出的一種結構簡單的滑模濾波器( TD-J ),此濾波器的主要優點是并不需要對信號源進行建模,且當輸入恒定時,可以實現輸出對輸入信號的有限時間收斂,并可以有效去除隨機噪聲。但其存在系統狀態遠離跟蹤目標時收斂速度過慢的缺點。針對 TD-J 這一缺點,本文提出一種基于自適應指數增益的滑模濾波器,在距離滑模面遠時此濾波器獲得大的增益,迫使系統狀態在遠離滑模面時加速收斂。在距離滑模面近時獲得一個小增益,提高濾波器的濾波效果。

    接下來在第二部分是 TD-J 的工作原理,第三部分是本文所提出的基于自適應指數增益濾波器的工作原理,第四部分是 TD-J 和基于自適應指數增益濾波器的仿真驗證,第五部分是結論。

    2 傳統濾波器的工作原理

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    3 基于自適應指數增益的滑模濾波器

    為了解決 TD-J 存在的問題,本文提出一種基于自適應指數增益的滑模濾波器,其表達式如下:

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    4 仿真驗證

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    5 結語

    本文提出的基于自適應指數增益的濾波器相對于 TD-J 響應更快,達到了遠距離加快收斂的目的。下一步工作如下:

    (1)還需對提出的新濾波器用其他信號進行效果驗證,觀察新濾波器是否達到預期提高濾波器性能的目的;

    (2)還需進一步調整指數項 β 的值,尋找最佳值;

    (3)還需采用另一種無抖振的離散方式,消除抖振。

    參考文獻:

    [1] 蔣明.數字濾波器的設計與算法實現[J].微電子學與計算機.2020,2(1):16-19.

    [2] GALLAGHER N. Wise G. A theoretical analysis of the properties of median filters[J]. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1981, 29(6):1136-1141.

    [3] JIN S, LV Z, XIONG X, YU J. A Chattering-Free sliding mode filter enhanced by frst order derivative feed forward[J]. IEEE Access, 2020, 8(1):41175-41185.

    [4] UTKIN V I, POZNYAK A S. Adaptive sliding mode control with application to supertwist algorithm: Equivalent control method[J]. Auto Matica, 2013, 49(1):39--47.

    [5] 宋波,陳江,于再興.調頻濾波器研制初探[J].軍事通信技術 .2001.22(1):1-8.

    [6] JIN S. KIKUUWE R, YAMAMOTO M. Parameter selection guidelines for a parabolic sliding mode filter based on frequency and time domain characteristics[J]. Journal of Control Science and Engineering,2012, 2012(Pt.2): 1-13.

    [7] JIN S. KIKUUWE R, YAMAMOTO M. Real-time quadratic sliding mode filter for removing noise[J]. Advanced Robotics, 2012, 26(8-9):877-896.

    (注:本文轉載自《電子產品世界》2022年7月期)



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