Digitale Filtertechnologie für hydraulische Positionssensoren
Für die digitale Filtertechnologie für Hydraulische Positionssensoren Zu den üblicherweise verwendeten Filtertypen gehören Finite -Impuls -Antwortfilter und unendliche Impulsantwortfilter.
FIR -Filter: FIR -Filter hat lineare Phaseneigenschaften, dh die Phasenverzögerung aller Frequenzkomponenten ist gleich, was dazu beiträgt, die Wellenformeigenschaften des Signals aufrechtzuerhalten. FIR -Filter ist einfach im Design, stabil und einfach zu implementieren, daher wird er in vielen Anwendungen häufig verwendet. Bei hydraulischen Positionssensoren können FIR-Filter effektiv hochfrequentes Rauschen herausfiltern und gleichzeitig die Phaseninformationen des Signals unverändert halten.
IIR -Filter: IIR -Filter hat eine höhere Designfreiheit als der FIR -Filter, das ein steileres Übergangsband und eine niedrigere Passband -Ripple erreichen kann. Die Phasenmerkmale des IIR -Filters sind normalerweise nichtlinear, was zu einer Verzerrung der Signalwellenform führen kann. Bei der Auswahl des IIR -Filters ist es notwendig, die Beziehung zwischen dem Filtereffekt und der Phasenverzerrung abzuwägen. Bei einigen Anwendungen mit niedriger Phasenanforderungen kann der IIR -Filter eine bessere Wahl sein.
Designprinzipien des digitalen Filters
Beim Entwerfen digitaler Filter für hydraulische Positionssensoren müssen die folgenden Prinzipien befolgt werden:
Löschen des Filterziels: Es ist erforderlich, das Filterziel zu klären, dh, welche Frequenzrauschen und Störungen herausgefiltert werden müssen. Dies muss normalerweise anhand der Eigenschaften des Hydrauliksystems und den Leistungsindikatoren des Sensors bestimmt werden.
Wählen Sie den entsprechenden Filtertyp aus: Wählen Sie den entsprechenden Filtertyp basierend auf den Anforderungen des Filterziels und des Systems aus. Für Anwendungen, die die Phasenmerkmale des Signals aufrechterhalten müssen, sollten FIR -Filter Priorität erhalten. Für Anwendungen, für die keine hohe Phase erforderlich ist, können IIR -Filter ausgewählt werden, um bessere Filtereffekte zu erzielen.
Optimieren Sie die Filterparameter: Nach der Bestimmung des Filtertyps müssen die Filterparameter wie Filterreihenfolge, Grenzfrequenz usw. weiter optimiert werden. Die Optimierung dieser Parameter kann durch Simulationsexperimente und tatsächliche Anwendungstests abgeschlossen werden.
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