CN113176729B - Pid控制器的噪声干扰检测方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Pid控制器的噪声干扰检测方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种PID控制器的噪声干扰检测方法，包括：获取第一噪声干扰数据和第二噪声干扰数据，其中，所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据；根据预设的噪声功率增益模型对所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量；通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态。本发明还公开了一种PID控制器的噪声干扰检测装置、设备及介质，有效避免PID控制器由于噪声无法工作的问题。

Description

PID控制器的噪声干扰检测方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及火电机组过程控制技术领域，尤其涉及一种PID控制器的噪声干扰检测方法、装置、设备及介质。
背景技术
在火电机组过程控制领域，比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative，PID)控制器有广泛的运用。然而，PID(Common PID，CPID)控制器中的常用微分器(Common differentiator，CD)存在高频噪声干扰放大的问题。另外，在PID控制器中的比例控制(Proportional control，PC)的增益过高时，同样会引起较大的噪声干扰放大的问题。在高频噪声干扰水平较高时，例如高频噪声功率增益(High frequency noise powergain，HFNPG)较高，会对PID控制器的输出信号造成严重的干扰，甚至造成PID控制器不能正常工作。
发明内容
本发明提供一种PID控制器的噪声干扰检测方法、装置、设备及介质，能有效避免PID控制器由于噪声无法工作的问题。
本发明提供一种PID控制器的噪声干扰检测方法，包括：
获取第一噪声干扰数据和第二噪声干扰数据，其中，所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据；
将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别进行滤波处理；
根据预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量；
通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态。
作为上述方案的改进，所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据，具体包括：
根据比例控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第三噪声干扰数据；
根据微分控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第四噪声干扰数据；
根据积分控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第五噪声干扰数据；
将所述第三噪声干扰数据、所述第四噪声干扰数据与所述第五噪声干扰数据进行加法运算，得到所述第二噪声干扰数据。
作为上述方案的改进，所述根据预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量，具体包括：
将所述滤波后的第一噪声干扰数据及所述滤波后的第一噪声干扰数据对应的第一噪声干扰滞后数据分别进行平方运算，分别得到对应的计算后的第一噪声干扰数据和计算后的第一噪声干扰滞后数据；
将计算后的第一噪声干扰数据和计算后的第一噪声干扰滞后数据进行减法运算，得到第六噪声干扰数据；
将所述第六噪声干扰数据进行积分计算得到第七噪声干扰数据；
将所述滤波后的第二噪声干扰数据及所述滤波后的第二噪声干扰数据对应的第二噪声干扰滞后数据分别进行平方运算，分别得到对应的计算后的第二噪声干扰数据和计算后的第二噪声干扰滞后数据；
将计算后的第二噪声干扰数据和计算后的第二噪声干扰滞后数据进行减法运算，得到第八噪声干扰数据；
将所述第八噪声干扰数据进行积分计算得到第九噪声干扰数据；
将所述第七噪声干扰数据和所述第九噪声干扰数据进行除法计算得到所述噪声功率增益量。
作为上述方案的改进，所述方法通过如下步骤获取所述待检测的PID控制器，具体包括：
所述待检测的PID控制器根据原PID控制器的工作参数进行构建。
作为上述方案的改进，所述工作参数包括：微分控制的增益、微分控制的微分时间常数、比例控制的增益、微分控制传递函数、积分控制传递函数和比例控制传递函数。
作为上述方案的改进，所述通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态，具体包括：
判断所述噪声功率增益量是否小于预设的噪声干扰阈值；
当判断结果为小于预设的噪声干扰阈值，则所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态为噪声干扰小；
当判断结果为不小于预设的噪声干扰阈值，则所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态为噪声干扰大。
作为上述方案的改进，所述将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别进行滤波处理，具体包括：
将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别通过高通滤波器进行处理。
本发明还提供了一种PID控制器的噪声干扰检测装置，其包括：
获取模块，用于获取第一噪声干扰数据和第二噪声干扰数据，其中，所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据；
滤波模块，用于将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别进行滤波处理；
计算模块，用于根据预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量；
检测模块，用于通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态。
本发明还提供了一种PID控制器的噪声干扰检测设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的PID控制器的噪声干扰检测方法。
本发明还提供了一种存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的PID控制器的噪声干扰检测方法。
与现有技术相比，本发明实施例公开的PID控制器的噪声干扰检测方法、装置、设备及介质，将第一噪声干扰数据和经过待检测的PID控制器得到的第二噪声干扰数据分别进行滤波处理，通过预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算得到噪声功率增益量，从而通过噪声功率增益量的情况确定PID控制器的干扰状态，进而避免PID控制器由于噪声无法工作的问题。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种PID控制器的噪声干扰检测方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例提供的获取所述第一噪声干扰数据的具体示意图；
图3是本发明一实施例提供的第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据的具体示意图；
图4是本发明一实施例提供的步骤S20的具体示意图；
图5是本发明一实施例提供的待检测的PID控制器输入信号的仿真实验结果图；
图6是本发明一实施例提供的待检测的PID控制器输出信号的仿真实验结果图；
图7是本发明一实施例提供的待检测的PID控制器的噪声功率增益的仿真实验结果图；
图8是本发明一实施例提供的一种PID控制器的噪声干扰检测装置的示意图；
图9是本发明一实施例提供的一种PID控制器的噪声干扰检测设备的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明一实施例提供的一种PID控制器的噪声干扰检测方法，包括：
S10，获取第一噪声干扰数据和第二噪声干扰数据，其中，所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据；
S20，将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别进行滤波处理；
S30，根据预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量；
S40，通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态。
在本实施例中，所述待测PID控制器的输入信号具体为火电机组的给水流量给定和给水流量过程响应的偏差信号。
需要说明的是，所述待检测的PID控制器根据原PID控制器的工作参数进行构建。原PID控制器即实际使用的PID控制器。其中，所述工作参数包括：微分控制的增益、微分控制的微分时间常数、比例控制的增益、微分控制传递函数、积分控制传递函数和比例控制传递函数。
进一步地，由于PID控制器中的常用微分器存在高频噪声干扰放大的问题，所以将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别通过高通滤波器进行处理。
示例性地，第一噪声干扰数据与第二噪声干扰数据分别对应一个高通滤波器。
HPF:
Figure BDA0003050347230000061
HPF:
Figure BDA0003050347230000062
其中，HPF:A(s)为所述高通滤波器A的传递函数，HPF:B(s)为所述高通滤波器B的传递函数。THPF为所述高通滤波器A和所述高通滤波器B共同的时间常数，单位为s。所述高通滤波器A和所述高通滤波器B结构和参数完全相同，均采用二阶高通滤波器的形式。
综上所述，将第一噪声干扰数据和经过待检测的PID控制器得到的第二噪声干扰数据，将第一噪声干扰数据和第二噪声干扰数据分别进行滤波处理，通过预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算得到噪声功率增益量，从而通过噪声功率增益量的情况确定PID控制器的干扰状态，进而避免PID控制器由于噪声无法工作的问题。
进一步地，所述方法通过如下步骤获取所述第一噪声干扰数据，具体包括：
根据伪随机数函数获取随机噪声干扰数据；
根据所述随机噪声干扰数据、预设的比例调节增益量及噪声干扰数据调节增益量进行计算，得到所述第一噪声干扰数据。
NJSS(t)＝[rand()％200-100]KFPRKNJSSOR,
具体地，参见图2，KFPR＝0.01                              (2)
公式(2)中，NJSS(t)为所述第一噪声干扰数据。rand()为伪随机数函数，输出范围0～32768整型实数，单位为无量纲。％为求余数(Finding remainder，FR)，％200为求200的余数，输出范围0～200整型实数，单位为无量纲。100为国定浮点实数，单位为无量纲。KFPR为固定比例调节(Fixed proportion regulation，FPR)的增益，即预设的比例调节增益量，单位为无量纲，固定KFPR＝0.01。KNJSSOR为第一噪声干扰数据输出调节(Noise jamming signalsource output regulation，NJSSOR)的增益，单位为无量纲。
对公式(3)进行分解，如下：
1)获取伪随机数函数，表达为
rand()    (3)
公式(3)中，rand()为伪随机数函数，输出范围0～32768整型实数，单位为无量纲，即随机噪声干扰数据。
2)将所述伪随机数函数的输出接入到求余数的输入端，在所述求余数的输出端得到求余数信号(Finding remainder signal，FRS)，表达为
FRS(t)＝rand()％200   (4)
公式(4)中，FRS(t)为所述求余数信号，输出范围0～200整型实数，单位为无量纲。％200为求200的余数。rand()为所述伪随机数函数。
3)将所述求余数信号接入到减法运算(Subtraction operation，SO)的被减数输入端，将国定浮点实数100接入到所述减法运算的减数输入端，在所述减法运算的输出端得到减法运算信号(Subtraction operation signal，SOS)，表达为
SOS(t)＝FRS(t)-100   (5)
公式(5)中，SOS(t)为所述减法运算信号，输出范围±100浮点实数，单位为无量纲。FRS(t)为所述求余数信号。
4)将所述减法运算信号接入到所述固定比例调节的输入端，在所述固定比例调节的输出端得到固定比例调节信号(Fixed proportion regulation signal，FPRS)，表达为
FPRS(t)＝KFPRSOS(t)   (6)
公式(6)中，FPRS(t)为所述固定比例调节信号，输出范围±1浮点实数，单位为无量纲。KFPR为所述固定比例调节的增益，固定KFPR＝0.01。SOS(t)为所述减法运算信号。
5)将所述固定比例调节信号接入到所述噪声干扰数据输出调节的输入端，在所述噪声干扰数据输出调节的输出端得到所述第一噪声干扰数据，表达为
NJSS(t)＝KNJSSORFPRS(t)   (7)
公式(7)中，NJSS(t)为所述第一噪声干扰数据，单位为无量纲。KNJSSOR为所述噪声干扰数据调节增益量，单位为无量纲。FPRS(t)为所述固定比例调节信号。
作为上述方案的改进，所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据，具体包括：
根据比例控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第三噪声干扰数据；
根据微分控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第四噪声干扰数据；
根据积分控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第五噪声干扰数据；
将所述第三噪声干扰数据、所述第四噪声干扰数据与所述第五噪声干扰数据进行加法运算，得到所述第二噪声干扰数据。
具体地，参见图3，
Figure BDA0003050347230000091
公式(8)中，CPID(s)为所述PID控制器的传递函数；PC(s)为比例控制的传递函数。KP为所述比例控制的增益，单位为无量纲；IC(s)为积分控制的传递函数。TI为所述积分控制的积分时间常数，单位为s；CDC(s)为微分控制的传递函数。KD为所述微分控制的增益，单位为无量纲。TD所述微分控制的微分时间常数，单位为s。
用ISCPID(t)表达所述PID控制器输入信号，单位为无量纲，用OSCPID(t)表达所述PID控制器输出信号，单位为无量纲。
作为上述方案的改进，所述根据预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量，具体包括：
将所述滤波后的第一噪声干扰数据及所述滤波后的第一噪声干扰数据对应的第一噪声干扰滞后数据分别进行平方运算，分别得到对应的计算后的第一噪声干扰数据和计算后的第一噪声干扰滞后数据；
将计算后的第一噪声干扰数据和计算后的第一噪声干扰滞后数据进行减法运算，得到第六噪声干扰数据；
将所述第六噪声干扰数据进行积分计算得到第七噪声干扰数据；
将所述滤波后的第二噪声干扰数据及所述滤波后的第二噪声干扰数据对应的第二噪声干扰滞后数据分别进行平方运算，分别得到对应的计算后的第二噪声干扰数据和计算后的第二噪声干扰滞后数据；
将计算后的第二噪声干扰数据和计算后的第二噪声干扰滞后数据进行减法运算，得到第八噪声干扰数据；
将所述第八噪声干扰数据进行积分计算得到第九噪声干扰数据；
将所述第七噪声干扰数据和所述第九噪声干扰数据进行除法计算得到所述噪声功率增益量。
其中，参见图4，噪声功率增益计算表达为
Figure BDA0003050347230000101
将公式9)分解为
Figure BDA0003050347230000102
公式(10)中，HFNPG(t)为所述噪声功率增益的计算结果，单位为无量纲。HPFS:A(t)为滤波后的第一噪声干扰数据，单位为无量纲。HPFS:A(t-TPL)为第一噪声干扰数据的纯滞后信号，单位为无量纲。HPFS:B(t)为滤波后的第二噪声干扰数据，单位为无量纲。HPFS:A(t-TPL)为第二噪声干扰滞后数据的纯滞后信号，单位为无量纲。TPL为共同的纯滞后时间常数，单位为s。
对公式(10)进行分解，如下：
1)将滤波后的第一噪声干扰数据接入到平方运算A(Square operation of A，SO:A)的输入端，在所述平方运算的输出端得到平方运算信号(Square operation signal ofA，SOS:A)，表达为
SOS:A(t)＝[HPFS:A(t)]2   (11)
其中，SOS:A(t)为计算后的第一噪声干扰数据，单位为无量纲。HPFS:A(t)为滤波后的第一噪声干扰数据，单位为无量纲。
2)将第一噪声干扰数据接入到纯滞后的输入端，在所述纯延时C的输出端得到纯滞后信号C(Pure lag signal of C，PLS:C)
PLS:C(t)＝HPFS:A(t-TPL)   (12)
其中，PLS:C(t)为第一噪声干扰滞后数据，单位为无量纲。HPFS:A(t-TPL)为第一噪声干扰数据的纯滞后信号，TPL为共同的纯滞后时间常数，单位为s。
3)将第一噪声干扰滞后数据接入到平方运算C的输入端，在所述平方运算C的输出端得到平方运算信号，表达为
SOS:C(t)＝[PLS:C(t)]2   (13)
其中，SOS:C(t)为计算后的第一噪声干扰滞后数据，单位为无量纲。PDLS:C(t)为所述纯滞后信号C，单位为无量纲。
4)将计算后的第一噪声干扰数据接入到代数运算A(Algebraic operation of A，AO:A)的加法输入端，将计算后的第一噪声干扰滞后数据接入到所述代数运算A的减法输入端，在所述代数运算A的输出端得到代数运算信号A(Algebraic operation signal of A，AOS:A)，表达为
AOS:A(t)＝SOS:A(t)-SOS:C(t)   (14)
其中，AOS:A(t)为第六噪声干扰数据，单位为无量纲。SOS:A(t)为计算后的第一噪声干扰数据，单位为无量纲。SOS:C(t)为算后的第一噪声干扰滞后数据，单位为无量纲。
5)将第六噪声干扰数据接入到积分运算A(Integral operation of A，IO:A)的输入端，在所述积分运算A的输出端得到积分运算信号A(Integral operation signal of A，IOS:A)即第七噪声干扰数据，表达为
Figure BDA0003050347230000121
其中，IOS:A(t)为第七噪声干扰数据，单位为无量纲。AOS:A(t)为第六噪声干扰数据，单位为无量纲。
6)将第二噪声干扰数据接入到平方运算B(Square operation of B，SO:B)的输入端，在所述平方运算B的输出端得到平方运算信号B(Square operation signal of B，SOS:B)即计算后的第二噪声干扰数据，表达为
SOS:B(t)＝[HPFS:B(t)]2   (16)
其中，SOS:B(t)为计算后的第二噪声干扰数据，单位为无量纲。HPFS:B(t)为第二噪声干扰数据，单位为无量纲。
7)将第二噪声干扰数据接入到纯滞后D(Pure lag of D，PL:D)的输入端，在所述纯延时D的输出端得到纯滞后信号D(Pure lag signal of D，PLS:D)即第二噪声干扰滞后数据：
PLS:D(t)＝HPFS:B(t-TPL)   (17)
其中，PLS:D(t)为第二噪声干扰滞后数据，单位为无量纲。HPFS:B(t-TPL)为第二噪声干扰数据的纯滞后信号，TPL为共同的纯滞后时间常数，单位为s。
8)将第二噪声干扰滞后数据接入到平方运算D(Square operation of D，SO:D)的输入端，在所述平方运算D的输出端得到平方运算信号D(Square operation signal of D，SOS:D)，即计算后的第二噪声干扰滞后数据，表达为
SOS:D(t)＝[PLS:D(t)]2   (18)
其中，SOS:D(t)为计算后的第二噪声干扰滞后数据，单位为无量纲。PDLS:D(t)为所述纯滞后信号D，单位为无量纲。
9)将计算后的第二噪声数据接入到代数运算B(Algebraic operation of B，AO:B)的加法输入端，将计算后的第二噪声干扰滞后数据接入到所述代数运算B的减法输入端，在所述代数运算B的输出端得到第八噪声干扰数据，表达为
AOS:B(t)＝SOS:B(t)-SOS:D(t)   (19)
其中，AOS:B(t)为所述第八噪声干扰数据，单位为无量纲。SOS:B(t)为计算后的第二噪声干扰数据，单位为无量纲。SOS:D(t)为计算后的第二噪声干扰滞后数据，单位为无量纲。
10)将所述第八噪声干扰数据接入到积分运算B(Integral operation of B，IO:B)的输入端，在所述积分运算B的输出端得到积分运算信号B(Integral operation signalof B，IOS:B)，表达为
Figure BDA0003050347230000131
其中，IOS:B(t)为第九噪声干扰数据，单位为无量纲。AOS:B(t)为所述第八噪声干扰数据，单位为无量纲。
11)将所述积分运算信号A接入到除法运算(Division operation，DO)的被除数输入端，将所述积分运算信号B接入到所述除法运算的除数输入端，在所述除法运算的输出端得到所述噪声功率增益的计算结果，表达为
Figure BDA0003050347230000141
其中，NPG(t)为所述噪声功率增益量的计算结果，单位为无量纲。IOS:A(t)为第七噪声干扰数据，单位为无量纲。IOS:B(t)为第九噪声干扰数据，单位为无量纲。
作为上述方案的改进，所述通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态，具体包括：
判断所述噪声功率增益量是否小于预设的噪声干扰阈值；
当判断结果为小于预设的噪声干扰阈值，则所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态为噪声干扰小；
当判断结果为不小于预设的噪声干扰阈值，则所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态为噪声干扰大。
在本实施例中，如果噪声功率增益变化范围小于10，则判断待检测的PID控制器的噪声干扰水平较低。如果噪声功率增益变化范围大于等于10，则判断待检测的PID控制器的噪声干扰水平较高。
举例而言，参见图5-7，KP＝0.725，TI＝385s，KD＝6.75，TD＝15s。设置所述高通滤波器A和所述高通滤波器B共同的时间常数为：THPF＝30s。设置所述高频噪声功率增益计算的参数为：TPL＝1000s。用伪随机信号模拟在所述PID控制器输入信号中的噪声干扰信号，伪随机信号输出范围±0.01，单位为无量纲。
使所述PID控制器输入信号在过程时间t＝3000s～6000s有一梯形变化，梯形的幅值为0.25，梯形的上升时间、平顶时间、下降时间均为1000s，目的是考察所述PID控制器输入信号变化对所述PID控制器的高频噪声功率增益的计算结果的影响。用ISCPID(t)表达所述PID控制器输入信号，单位为无量纲。用OSCPID(t)表达所述PID控制器输出信号，单位为无量纲。
在数字离散计算间隔为1s，得到所述PID控制器输入信号的仿真实验结果，为图4所示。得到所述PID控制器输出信号的仿真实验结果，为图5所示。得到所述PID控制器的高频噪声功率增益的仿真实验结果，为图6所示。
参见图8，是本发明一实施例提供的一种PID控制器的噪声干扰检测装置的结构示意图。
本发明另一实施例提供了一种PID控制器的噪声干扰检测装置，包括：
获取模块10，用于获取第一噪声干扰数据和第二噪声干扰数据，其中，所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据；
滤波模块20，用于将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别进行滤波处理；
计算模块30，用于根据预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量；
检测模块40，用于通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态。
本发明实施例提供的一种PID控制器的噪声干扰检测装置，将第一噪声干扰数据和经过待检测的PID控制器得到的第二噪声干扰数据，将第一噪声干扰数据和第二噪声干扰数据分别进行滤波处理，通过预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算得到噪声功率增益量，从而通过噪声功率增益量的情况确定PID控制器的干扰状态，进而避免PID控制器由于噪声无法工作的问题。
参见图9，是本发明一实施例提供的PID控制器的噪声干扰检测设备的示意图。该实施例的PID控制器的噪声干扰检测设备包括：处理器11、存储器12以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器11上运行的计算机程序。所述处理器11执行所述计算机程序时实现上述各个PID控制器的噪声干扰检测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。或者，所述处理器11执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述PID控制器的噪声干扰检测设备中的执行过程。
所述PID控制器的噪声干扰检测设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述PID控制器的噪声干扰检测设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是PID控制器的噪声干扰检测设备的示例，并不构成对PID控制器的噪声干扰检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述PID控制器的噪声干扰检测设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器11可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述PID控制器的噪声干扰检测设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个PID控制器的噪声干扰检测设备的各个部分。
所述存储器12可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述PID控制器的噪声干扰检测设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述PID控制器的噪声干扰检测设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种PID控制器的噪声干扰检测方法，其特征在于，包括：
获取第一噪声干扰数据和第二噪声干扰数据，其中，所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据；
将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别进行滤波处理；
根据预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量；
通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态；
所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据，具体包括：
根据比例控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第三噪声干扰数据；
根据微分控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第四噪声干扰数据；
根据积分控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第五噪声干扰数据；
将所述第三噪声干扰数据、所述第四噪声干扰数据与所述第五噪声干扰数据进行加法运算，得到所述第二噪声干扰数据；
所述根据预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量，具体包括：
将所述滤波后的第一噪声干扰数据及所述滤波后的第一噪声干扰数据对应的第一噪声干扰滞后数据分别进行平方运算，分别得到对应的计算后的第一噪声干扰数据和计算后的第一噪声干扰滞后数据；
将计算后的第一噪声干扰数据和计算后的第一噪声干扰滞后数据进行减法运算，得到第六噪声干扰数据；
将所述第六噪声干扰数据进行积分计算得到第七噪声干扰数据；
将所述滤波后的第二噪声干扰数据及所述滤波后的第二噪声干扰数据对应的第二噪声干扰滞后数据分别进行平方运算，分别得到对应的计算后的第二噪声干扰数据和计算后的第二噪声干扰滞后数据；
将计算后的第二噪声干扰数据和计算后的第二噪声干扰滞后数据进行减法运算，得到第八噪声干扰数据；
将所述第八噪声干扰数据进行积分计算得到第九噪声干扰数据；
将所述第七噪声干扰数据和所述第九噪声干扰数据进行除法计算得到所述噪声功率增益量。
2.如权利要求1所述的PID控制器的噪声干扰检测方法，其特征在于，所述方法通过如下步骤获取所述待检测的PID控制器，具体包括：
所述待检测的PID控制器根据原PID控制器的工作参数进行构建。
3.如权利要求2所述的PID控制器的噪声干扰检测方法，其特征在于，所述工作参数包括：微分控制的增益、微分控制的微分时间常数、比例控制的增益、微分控制传递函数、积分控制传递函数和比例控制传递函数。
4.如权利要求1所述的PID控制器的噪声干扰检测方法，其特征在于，所述通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态，具体包括：
判断所述噪声功率增益量是否小于预设的噪声干扰阈值；
当判断结果为小于预设的噪声干扰阈值，则所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态为噪声干扰小；
当判断结果为不小于预设的噪声干扰阈值，则所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态为噪声干扰大。
5.如权利要求1所述的PID控制器的噪声干扰检测方法，其特征在于，所述将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别进行滤波处理，具体包括：
将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别通过高通滤波器进行处理。
6.一种PID控制器的噪声干扰检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取第一噪声干扰数据和第二噪声干扰数据，其中，所述第一噪声干扰数据通过待检测的PID控制器得到所述第二噪声干扰数据；
滤波模块，用于将所述第一噪声干扰数据和所述第二噪声干扰数据分别进行滤波处理；
计算模块，用于根据预设的噪声功率增益模型对滤波后的第一噪声干扰数据和滤波后的第二噪声干扰数据进行计算，得到噪声功率增益量；
检测模块，用于通过所述噪声功率增益量确定所述待检测的PID控制器的噪声干扰状态；
所述获取模块具体用于：
根据比例控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第三噪声干扰数据；
根据微分控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第四噪声干扰数据；
根据积分控制传递函数对所述第一噪声干扰数据进行计算，以得到第五噪声干扰数据；
将所述第三噪声干扰数据、所述第四噪声干扰数据与所述第五噪声干扰数据进行加法运算，得到所述第二噪声干扰数据；
所述计算模块具体用于：
将所述滤波后的第一噪声干扰数据及所述滤波后的第一噪声干扰数据对应的第一噪声干扰滞后数据分别进行平方运算，分别得到对应的计算后的第一噪声干扰数据和计算后的第一噪声干扰滞后数据；
将计算后的第一噪声干扰数据和计算后的第一噪声干扰滞后数据进行减法运算，得到第六噪声干扰数据；
将所述第六噪声干扰数据进行积分计算得到第七噪声干扰数据；
将所述滤波后的第二噪声干扰数据及所述滤波后的第二噪声干扰数据对应的第二噪声干扰滞后数据分别进行平方运算，分别得到对应的计算后的第二噪声干扰数据和计算后的第二噪声干扰滞后数据；
将计算后的第二噪声干扰数据和计算后的第二噪声干扰滞后数据进行减法运算，得到第八噪声干扰数据；
将所述第八噪声干扰数据进行积分计算得到第九噪声干扰数据；
将所述第七噪声干扰数据和所述第九噪声干扰数据进行除法计算得到所述噪声功率增益量。
7.一种PID控制器的噪声干扰检测设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的PID控制器的噪声干扰检测方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至5中任意一项所述的PID控制器的噪声干扰检测方法。
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