CN103888102A - 车用电机系统信号处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车用电机系统信号处理方法，对由理想信号和干扰信号叠加组成的实际信号进行信号统计，选择N=10~20个数据点采用先进先出结构进行存储；对存储的数据点按从小到大顺序排序，构成长度区间，对该长度区间按二等分或三等分划分区间，分别计算划分区间内数据点数量和概率，大概率划分区间的数据进入低通滤波器，并数据点数量与低通滤波器要求的数据点数量匹配，设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz，最终通过低通滤波器输出期望信号。本方法对车用电机系统信号进行实时处理，有效抑制在理想信号中引入的干扰信号，简化了信号滤波及处理算法，保证了整车稳定、可靠运行。

Description

车用电机系统信号处理方法

技术领域

本发明涉及一种车用电机系统信号处理方法。

背景技术

汽车，尤其是新能源汽车的整车环境存在各种复杂的电气设备，电气设备之间通过辐射和传导相互干扰，对车用电机系统中的信号产生干扰，造成汽车保护策略的误动作，严重影响整车运行的稳定性。针对干扰信号常通过抗干扰措施从干扰源、信号传输通道进行抑制，但不能完全消除；在信号接收端，常通过滤波的方法对干扰信号进一步处理。要达到较好的滤波效果，对干扰信号作有效滤除，就需更高阶的滤波器或者复杂的信号处理算法，如此同时产生了信号处理延时；或采用更快的处理器来弥补复杂算法造成的处理延时，则增加了系统成本。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种车用电机系统信号处理方法，利用本方法对车用电机系统信号进行实时处理，有效抑制在理想信号中引入的干扰信号，简化了信号滤波及处理算法，保证了整车稳定、可靠运行。

为解决上述技术问题，本发明车用电机系统信号处理方法包括如下步骤：

步骤一、采样的实际信号由理想信号和干扰信号叠加组成，对采样的实际信号进行信号统计，以实际信号采样的数据帧为处理对象，选择N=10~20个数据点作为信号统计对象，采用先进先出结构的数据缓冲区对实际信号采样的数据帧进行存储；

步骤二、对存储的该数据帧中的N个数据按从小到大顺序排序，排序后的数据点依次定义为T₀、T₁、 T₂、T_……、T_n-1、 T_n，将排序后的数据点反映在数轴上；

步骤三、对排序后的数据进行分析，T₀和T_n分别对应采样数据的最小值和最大值，对长度区间[T₀，T_n]进行划分，取中点值X_p，将长度区间[T₀，T_n]划分为[T₀，X_p]、[X_p，T_n]两个区间，或取三等分点值Q_a和Q_b，将长度区间[T₀，T_n]划分为[T₀，Q_a]、[Q_a，Q_b]、[Q_b，T_n]三个区间；

步骤四、分别统计落在经划分的各区间内数据点的数量，针对[T₀，X_p]、[X_p，T_n]两个区间，其数据点数量分别为m和N-m，则数据点概率分别为m/N和(N-m)/N；针对[T₀，Q_a]、[Q_a，Q_b]、[Q_b，T_n]三个区间，其数据点数量分别为k、j和N-k-j，则数据点概率分别为k/N、j/N和(N-k-j)/N；

步骤五、对采样的N个数据点进行筛选，选择概率大的划分区间的数据进入低通滤波器，对满足概率要求的统计区间，该区间内数据点个数为M，设定低通滤波器要求的数据点个数为L，当M<L时，扩展该区间的两端点长度至M=L，当M≥L时，该区间数据点从小到大依次选择L个数据点，满足低通滤波器的输入数据要求；

步骤六、经统计结果筛选的数据点进入低通滤波器，在筛选数据中，干扰信号的大能量采样点已被排除，且在各个频率段分量所包含的能量非常小，实现干扰信号和理想信号的分离，针对筛选后数据信号，设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz，通过低通滤波器输出期望信号。    

由于本发明车用电机系统信号处理方法采用了上述技术方案，对由理想信号和干扰信号叠加组成的实际信号进行信号统计，选择N=10~20个数据点采用先进先出结构进行存储；对存储的数据点按从小到大顺序排序，构成长度区间，对该长度区间按二等分或三等分划分区间，分别计算划分区间内数据点数量和概率，大概率划分区间的数据进入低通滤波器，并数据点数量与低通滤波器要求的数据点数量匹配，设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz，最终通过低通滤波器输出期望信号。本方法对车用电机系统信号进行实时处理，有效抑制在理想信号中引入的干扰信号，简化了信号滤波及处理算法，保证了整车稳定、可靠运行。

附图说明

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明：

图1为本发明车用电机系统信号处理方法的流程图；

图2为本发明车用电机系统信号处理方法的原理框图。

具体实施方式

如图1和图2所示，本发明车用电机系统信号处理方法包括如下步骤：

步骤一、采样的实际信号由理想信号和干扰信号叠加组成，对采样的实际信号进行信号统计，以实际信号采样的数据帧为处理对象，如数据帧的长度太短，信号统计功能无法实现，数据帧的长度太长，造成信号处理延时，因此选择N=10~20个数据点作为信号统计对象，采用先进先出结构的数据缓冲区对实际信号采样的数据帧进行存储；

步骤二、对存储的该数据帧中的N个数据按从小到大顺序排序，排序后的数据点依次定义为T₀、T₁、 T₂、T_……、T_n-1、 T_n，将排序后的数据点反映在数轴上；

步骤三、对排序后的数据进行分析，T₀和T_n分别对应采样数据的最小值和最大值，对长度区间[T₀，T_n]进行划分，取中点值X_p，将长度区间[T₀，T_n]划分为[T₀，X_p]、[X_p，T_n]两个区间，或取三等分点值Q_a和Q_b，将长度区间[T₀，T_n]划分为[T₀，Q_a]、[Q_a，Q_b]、[Q_b，T_n]三个区间；

步骤四、分别统计落在经划分的各区间内数据点的数量，针对[T₀，X_p]、[X_p，T_n]两个区间，其数据点数量分别为m和N-m，则数据点概率分别为m/N和(N-m)/N；针对[T₀，Q_a]、[Q_a，Q_b]、[Q_b，T_n]三个区间，其数据点数量分别为k、j和N-k-j，则数据点概率分别为k/N、j/N和(N-k-j)/N；

步骤五、对采样的N个数据点进行筛选，选择概率大的划分区间的数据进入低通滤波器，对满足概率要求的统计区间，该区间内数据点个数为M，设定低通滤波器要求的数据点个数为L，当M<L时，扩展该区间的两端点长度至M=L，当M≥L时，该区间数据点从小到大依次选择L个数据点，满足低通滤波器的输入数据要求；

步骤六、经统计结果筛选的数据点进入低通滤波器，在筛选数据中，干扰信号的大能量采样点已被排除，且在各个频率段分量所包含的能量非常小，实现干扰信号和理想信号的分离，针对筛选后数据信号，设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz，通过低通滤波器输出期望信号。由于1kHz是电机系统最高信号频率，Fpass等于1kHz才能保证0~1kHz频率范围内的信号通过；电机系统功率模块开关频率为5kHz，因此Fstop必须远小于5kHz，才能将功率模块开关引入的干扰滤除，10kHz是电机系统实际的信号采样频率。为得到较好的滤波效果，一般期望过渡带宽|Fstop-Fpass|尽量小，利用Matlab滤波器设计工具设计低通滤波器，在设定低通滤波器Fpass = 1000Hz、Fstop = 2000Hz时，设计需要25阶低通滤波器；而本方法通过信号统计和筛选环节后，初步实现了干扰信号和理想信号的分离，且不存在能量较大的干扰点，且对高频干扰不需要很强的抑制能力，可以尽量增加低通滤波器的过渡带宽|Fstop-Fpass|，设定低通滤波器Fpass = 1000Hz、Fstop = 3000Hz时，则设计需要11阶低通滤波器，可见低通滤波器的阶数有较明显的变化，从而简化了信号滤波环节。

在实际应用中，车用电机系统信号的采样频率范围10kHz~50kHz，根据香农采样定理，理想信号R(t)的最大带宽小于采样频率的一半，车用电机系统的干扰信号是周期性脉冲干扰且能量较大，与电机系统功率模块的工作方式有关，通过传导影响电机系统的其它信号。本方法的原理为采样由理想信号R(t)和干扰信号G(t)叠加组成的实际信号U(t)，信号采样结果通过信号统计，根据采样信号出现的概率，对采样点进行筛选，对干扰信号和理想信号进行初步的分离，然后通过低通滤波器得到期望信号输出Y(t)。

本方法对采样的信号进行合理的统计和评估，设定低通滤波器的上限截止频率和最大截止频率，简化了低通滤波器的设计，且没有复杂的信号处理算法，没有明显增加运算执行时间，提高了信号处理的实时性，同时能较好抑制在理想信号中引入的干扰信号，保证了整车稳定、可靠运行。

Claims (1)

1.一种车用电机系统信号处理方法，其特征在于本方法包括如下步骤：

步骤一、采样的实际信号由理想信号和干扰信号叠加组成，对采样的实际信号进行信号统计，以实际信号采样的数据帧为处理对象，选择N=10~20个数据点作为信号统计对象，采用先进先出结构的数据缓冲区对实际信号采样的数据帧进行存储；

步骤二、对存储的该数据帧中的N个数据按从小到大顺序排序，排序后的数据点依次定义为T₀、T₁、 T₂、T_……、T_n-1、 T_n，将排序后的数据点反映在数轴上；

步骤三、对排序后的数据进行分析，T₀和T_n分别对应采样数据的最小值和最大值，对长度区间[T₀，T_n]进行划分，取中点值X_p，将长度区间[T₀，T_n]划分为[T₀，X_p]、[X_p，T_n]两个区间，或取三等分点值Q_a和Q_b，将长度区间[T₀，T_n]划分为[T₀，Q_a]、[Q_a，Q_b]、[Q_b，T_n]三个区间；

步骤四、分别统计落在经划分的各区间内数据点的数量，针对[T₀，X_p]、[X_p，T_n]两个区间，其数据点数量分别为m和N-m，则数据点概率分别为m/N和(N-m)/N；针对[T₀，Q_a]、[Q_a，Q_b]、[Q_b，T_n]三个区间，其数据点数量分别为k、j和N-k-j，则数据点概率分别为k/N、j/N和(N-k-j)/N；

步骤五、对采样的N个数据点进行筛选，选择概率大的划分区间的数据进入低通滤波器，对满足概率要求的统计区间，该区间内数据点个数为M，设定低通滤波器要求的数据点个数为L，当M<L时，扩展该区间的两端点长度至M=L，当M≥L时，该区间数据点从小到大依次选择L个数据点，满足低通滤波器的输入数据要求；

步骤六、经统计结果筛选的数据点进入低通滤波器，在筛选数据中，干扰信号的大能量采样点已被排除，且在各个频率段分量所包含的能量非常小，实现干扰信号和理想信号的分离，针对筛选后数据信号，设定低通滤波器的上限截止频率Fpass=1kHz、最大截止频率Fstop=3kHz，通过低通滤波器输出期望信号。

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