CN1067534A - 速度反馈信号的滤波方法 - Google Patents

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Abstract

一种升降电动机驱动装置中速度反馈信号的滤 波方法，该驱动装置配备有速度控制器，升降电动机 (3)的转速即在速度控制器中测出。本发明的滤波方 法包括：对速度反馈信号进行取样；用滤除速度反馈 信号中杂波的预测方法预测下一个取样信号。然后 通过使预测过程延迟相当于一个取样信号的时间来 预测最后的取样信号。

Description

本发明涉及一种升降机电动机驱动装置中速度反馈信号的滤波方法，该驱动装置配备有速度控制器，升降机电动机的转速即在速度控制器中测出。
为抑制升降机驱动装置中速度反馈信号的杂波，通常采用低通滤波器。但这些低通滤波器延迟了主信号的处理时间，从而使伺服系统更难以控制。此外，也有人采用非线性中间滤波器对测速发电机测出的反馈信号进行滤波，但这些滤波器也在控制回路中产生不希望有的延迟作用。例如，S.J.Ovaska在1988年9月第三卷第3期的电气与电子工程师协会仪表和测量学报（IEEE  Transactions  on  Instrumentation  and  Measurement）。第466-468页上发表的题为“测速计信号杂波的多级数字预滤波”的文章中就涉及到对出现在测速计信号中的杂波进行处理。
本发明的目的是消除现有技术的上述缺点。本发明对配备有速度控制器的升降机驱动装置中速度反馈信号的滤波方法是按本申请提出的权利要求书中所述的方式对速度反馈信号的取样信号进行预测和延迟进行的。根据本发明所提供的升降机电动机驱动装置中速度反馈信号的一种滤波方法，该驱动装置配备有速度控制器，电动机的转速即在该速度控制器中测定，其特征在于，该方法包括：
对速度反馈信号进行取样;
用滤除速度反馈信号的杂波的预测方法预测下一个取样信号;然后通过使上述预测延迟一段相当于一个取样信号的时间来估算出最后的取样信号。
本发明的滤波方法既适用于抑制一般测速发电机产生的速度反馈信号中的杂波，也适用于减少包含在速度信号中的由脉冲编码器的脉冲持续时间计算得出的随机误差。本发明的滤波方法不会在控制回路中产生任何额外的延迟。采用这种方法可以提高速度控制器遵循基准的能力，从而提高升降机系统给乘客带来的舒适程度。
下面参照附图借助于一个实例详细说明本发明的内容。
图1是升降机系统连同其电动机驱动装置的示意图;
图2是测出的速度信号典型杂波频谱和FIR（有限脉冲响应）式预测器输出的频谱;
图3是中间延迟的示意图;
图4是FIR延迟的示意图;
图5是的测出的典型速度信号的示意图;
图6是用一般方法滤波的速度信号的示意图;
图7a和7b是FIR预测器的频率响应曲线;
图8是按本发明的滤波方法加以滤波的速度信号的示意图。
在图1所示的升降机系统中，变频器2由接插件1a-1c连接到三相网络L1-L3上，以便给三相鼠笼式电动机（M）3馈电。轴4把电动机的转动传给牵引皮带轮5，皮带轮5则借助于起重缆绳6带动升降机箱7和平衡锤8运动。变频器由配备有速度控制器的控制单元9控制。电动机转速由测速发电机10测定。返回到控制单元9的速度反馈信号由滤波器11进行滤波。
本发明的滤波方法采用了频率响应为低通式的预测器。按照本发明，预测器的输出经过了相当于一个取样的延迟，以便估算出所获得的最后的实际取样。
图2示出了升降电动机速度反馈信号的典型频率响应曲线13和频率响应为低通式的预测器的频率响应曲线14的简化示意图。从图2可以看出，这种预测器通过对高频的抑制，有效地消除了速度信号中的杂波。
例如，P.Heinonen和Y.Neuvo在1988年6月第36卷第6期的电子与电气工程师学会学报（IEEE  Transactions  on  Acoustics，Speech  and  Signal  Processing）第892-899页上发表的题为“具预测性FIR子结构的FIR中间混合滤波器”（Multistage  Digital  Prefiltering  of  Noisy  Tachometer  Signals）一文中介绍了适宜与本发明的滤波方法配用的FIR（有限脉冲响应）式预测方法。在本发明的滤波方法中，除上述文章中所述的FIR式预测器外，还可以采用其它型式的预测器。此外，还可以采用IIR（无限脉冲响应）式预测器。例如，Oppenheim  A.V和Schefer  R.W发表的题为离散时间信号处理的文章（Discrete-Time  Signal  Processing，Englewood  Cliffs，NJ：Prentice-Hall，1989，pp.290-317）中就介绍了FIR和IIR式的预测器。
IIR滤波器（预测器）可以数学方式表示为下列恒定系数的微分方程式：
Figure 921044488_IMG2
FIR滤波器（预测器）可以数学方式表示为下列恒定系数的微分方程式：
Figure 921044488_IMG3
当一些初步值已知时，这些预测器适宜对低次多项式的未来值进行外插处理。在实际应用中，多项式的次数不大于三项。升降机速度基准曲线由这类一次和二次曲线段组成。
所使用的上述预测器能有效地减少迭加到主信号上的正常分布和均匀分布的杂波。
按照本发明，预测滤波器11的输入端供以按一定的取样频率测出/计算出的速度取样信号，滤波器11的输出端则预测下一个取样信号。通过输出延迟一个相当于一个取样信号的时间可以预测出最迟出现的真实取样信号。该预测过程中包括的杂波偏差（幂级）低于所测取样信号中的杂波。
我们也可以不用延迟器12而采用持续时间相当于例如三个取样信号的中间滤波器15（图3），这时，总的延迟时间等于一个取样信号。例如，参考文献“非线性数字滤波器;原理与应用”（I.Pitas，A.N.Venetsanopoulos：Nonliner  Digital  Filters;Principles  and  Applications，Kluwer  Academic  Publishers，Boston，MA，1990，pp.63-65）中就介绍了中间滤波器。中间滤波器可置于预测器之前或之后。这样就可以进一步减少杂波的特快瞬变部分。此外还可以采用例如持续时间相当于三个取样信号的线性相位FIR滤波器（图4），其中各取样信号的加权因数a、b和c对称于滤波器的中心，各取样信号在加法元件16中加起来。用FIR延迟器可以滤除例如电源中的杂波，中间延迟器则可用以滤除象脉冲之类的杂波。
为观测本发明滤波方法的作用，我们进行了这样的试验：对取样时间间隔为500赫，持续时间相当于2000个取样信号的无杂波速度信号进行了一系列的计算机模拟试验。
往无杂波速度信号上加上标准偏差为0.02并且均匀分布的双极杂波。
先用中间滤波器（持续时间24个取样信号）滤除速度信号中的杂波（图5，用中水平轴线表示时间，数值2000相当于4秒），在抑制杂波方面，用该中间滤波器滤除正常和均匀分布的杂波是最佳的。结果，在其它方面都极其优异，只是滤波器的输出（虚线）比实际信号（实线）延迟了（图6，水平轴线与图5中的一样）。采用其它类型的低通滤波器时，也取得了类似的结果。
接着，用本发明的延迟FIR预测器（持续时间24个取样信号）滤除同一信号中的杂波，该预测器的频率响应曲线如图7a（振幅）和7b（相位）所示。图7a和7b中的水平轴线表示频率。数值1相当于奈奎斯特（Nyquist）频率，等于所使用的取样频率的一半。杂波电平减少的程度不象中间滤波器的情况那么大，但在此情况下，主信号没有延迟（图8，其中水平轴线相当于图5中的水平轴线）。预测器的各系数按P.Heinonen和Y.Neuvo的上述文章中给出的（17）式计算。
将得出的结果用各种不同持续时间（N）的预测器按下表进行分析（包含在未滤波信号的误差幂已归一化为数值1）。
N  输入误差幂  中间滤波器误差幂  预测器误差幂
8  1.0  0.5085  0.6181
16  1.0  1.3837  0.2634
24  1.0  2.8611  0.1646
32  1.0  4.9042  0.1253
40  1.0  7.5069  0.1053
应用最小平方和法和可以用数学式计算出输出误差幂（包括杂波分量和延迟时间）。
P输出（中间滤波器）＝0.01461N1.675
输出误差幂大致上与滤波器持续时间的平方成正比，即误差幂随滤波器持续时间而增加。
P输出（预测滤波器）＝6.008N-1.114
输出误差幂几乎与预测滤波器中的系数量成反比，即误差幂随滤波器持续时间而减小。
本技术领域的内行人士都知道，本发明并不局限于上述实施例，可以对这些实例进行修改而并不脱离下述权利要求书的范围。

Claims (6)

1、升降机电动机驱动装置中速度反馈信号的一种滤波方法，该驱动装置配备有速度控制器，电动机(3)的转速即在该速度控制器中测定，其特征在于，该方法包括：
对速度反馈信号进行取样；
用滤除速度反馈信号的杂波的预测方法预测下一个取样信号；然后通过使上述预测延迟一段相当于一个取样信号的时间来估算出最后的取样信号。
2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，取样以基本不变的取样频率进行。
3、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用持续时间等于预定数量取样信号的中间滤波器（15）延迟预测过程，其中总的延迟时间等于一个取样信号的持续时间。
4、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用持续时间等于预知数量取样信号的FIR（有限脉冲响应）滤波器（16）延迟预测过程，其中总的延迟时间等于一个取样信号的持续时间。
5、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对下一个取样信号的预测是借助外插低次（例如最高三次）多项式的低通式预测方法进行的。
6、根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对下一个取样信号的预测是用FIR或IIR（无限脉冲响应）式预测方法进行的。
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