CN108062052A - 一种智能工厂信号采集滤波方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能工厂信号采集滤波方法，步骤为：首先进行时间窗多点采样实现电平高低状态确认，然后通过时间窗平移实现电平状态切换识别，最后通过软件实现滤波。电平表现上一般为高、低电平切换的方波信号，本质上是对高、低电平的一种状态确认和转换识别。本发明的滤波方法，也就是聚焦于这两点，即电平状态确认和转换识别。本发明核心是使用时间窗多点采样和时间窗平移，来实现对信号的滤波。和传统的单点采样不一样，单点采样若采集在干扰信号的叠加时刻，则信号状态识别可能出错。该滤波方法，原理不复杂，软件实现容易。该滤波方法，不仅仅只能应用于工厂环境，也可应用于其他干扰较大的环境和项目中。

Description

一种智能工厂信号采集滤波方法

技术领域

本发明涉及一种信号采集滤波方法，特别涉及一种智能工厂信号采集滤波方法，属于智能工厂信号采集技术领域。

背景技术

智能工厂是智能制造领域的一个应用分支。智能工厂不可或缺的一个环节是从机床上获取数据，数据包括加工工艺参数和所生产产品数据。从机床上获取数据，有两种方式，一是从机床控制***PLC(Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器)直接读取数据，二是用状态传感器(如接近开关)产生数据。不管哪种方式从数据源获取数据，因工厂环境干扰因素多(PLC本身产生的干扰、机床运动控制电机产生的干扰等)，都面临一个数据源信号在采集过程中被环境干扰的问题。

工厂数据源信号采集，往往外接设备，采集某一执行部件的状态，在信号中表现为高电平或者低电平。由于环境的干扰，在正常低电平的时候，可能会产生一个不期望的短时高电平尖峰，在正常高电平的时候，也有可能会产生一个不期望的短时间低峰。针对非预期的短时干扰电平，信号处理过程中，需要使用滤波方法去除干扰，以获得真实数据。滤波有硬件滤波和软件数字滤波，本专利提出一种软件滤波方法，以在工厂较恶劣的环境中也能将信号去伪存真，得到真实数据。

发明内容

本发明针对环境干扰较大的以电平表示的数字信号，提出一种软件滤波方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：

本发明提供了一种智能工厂信号采集滤波方法，步骤为：

一、时间窗多点采样实现电平高低状态确认：

实际信号在理想信号的基础上，叠加了干扰信号，在实际信号中单点采样，若在低电平时段内的A点采样，低电平被识别为了高电平，若在高电平时段内的B点采样，高电平被识别为了低电平，则信号状态确认出错；

高低电平状态确认算法为：在时间窗T内，间隔时间为t多点采样，采样点总数为N，采样点分别为1到N，每个采样点得到一个或高或低的信号状态；若N个电平状态中，至少有M(M<＝N)个为低电平，则时间窗总电平识别为低电平，否则为高电平，其中的参数T、t、N和M需要根据信号的时域实际宽度确定，M可取N/2；将时间窗总电平作为时间窗后边沿时刻的电平，电平状态确认完成；

二、时间窗平移实现电平状态切换识别：

当前信号电平确认方法：在时域时间轴上，以间隔t一直采样，并至少记录N个采样点电平，时间窗宽度T为t*(N-1)，从最后一次采样开始，在过去时间的历史采样中，取N个采样点的电平状态，其中若至少有M(M<＝N)个为低电平，则当前电平识别为低电平，否则为高电平，该方法和前述时间窗多点采样的原理是一致的，只是时间窗多点采样的时间窗后边沿为当前时刻；

时间窗平移是指：时间窗宽度固定，一直以最后一次采样时间点为参考，N个历史电平记录一直在滚动更新，当前信号状态在最新一次采样后也一直在同步更新，这样，信号电平状态判断所依据的时间窗在时域上表现为一个移动的时间窗口，即为时间窗平移；

电平状态的切换识别：随着时间窗的平移，当前时间窗信号状态同步更新，当时间窗信号状态从高到低或从低到高变换时，电平状态的切换就识别了出来，可以触发业务的应对处理；

三、软件实现

信号通过隔离器件，如继电器或光耦，接入微处理器的某个GPIO引脚；

软件开辟几个变量：

一个可容纳N位状态的变量V，初始值各位都为1；

开辟一个计数变量C，初始值为0；

开辟电平状态变量S，初始值为0；

软件创建一个周期为t的定时器，以周期t读取GPIO引脚状态，状态为高则置位V的第0位，状态为低则清V的第0位，然后将V左移一位，C加1；

软件判断C是否大于等于N：

若C>＝N，则统计变量V低N位状态为0的个数，若个数大于等于M，则当前时间窗信号状态Sc为低，否则Sc为高，判断Sc和S是否一致，不一致则识别到电平状态切换，并置S＝Sc；

若C<N，重复进入上一步。

作为本发明的一种优选技术方案，该方法基于时间窗判断状态，需要在历史数据的基础上判断，若时间窗过大，对当前信号状态的反映滞后，对于实时性要求较高的场合不太合适，若在有实时性要求但要求不高的场合中使用该方案，时间窗宽度要设置合理。

本发明所达到的有益效果是：数字信号，电平表现上一般为高、低电平切换的方波信号，本质上是对高、低电平的一种状态确认和转换识别。本专利的滤波方法，也就是聚焦于这两点，即电平状态确认和转换识别。本专利核心是使用时间窗多点采样和时间窗平移，来实现对信号的滤波。和传统的单点采样不一样，单点采样若采集在干扰信号的叠加时刻，则信号状态识别可能出错。该滤波方法，原理不复杂，软件实现容易。该滤波方法，已经应用于智能工厂实际项目中，效果较好。该滤波方法，不仅仅只能应用于工厂环境，也可应用于其他干扰较大的环境和项目中。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明理想信号与实际信号的对比图；

图2是本发明的时间窗多点采样图；

图3时本发明的时间窗平移图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

如图1-3所示，本发明提供了一种智能工厂信号采集滤波方法，步骤为：

一、时间窗多点采样实现电平高低状态确认：

实际信号在理想信号的基础上，叠加了干扰信号，在实际信号中单点采样，若在低电平时段内的A点采样，低电平被识别为了高电平，若在高电平时段内的B点采样，高电平被识别为了低电平，则信号状态确认出错；

高低电平状态确认算法为：在时间窗T内，间隔时间为t多点采样，采样点总数为N，采样点分别为1到N，每个采样点得到一个或高或低的信号状态；若N个电平状态中，至少有M(M<＝N)个为低电平，则时间窗总电平识别为低电平，否则为高电平，其中的参数T、t、N和M需要根据信号的时域实际宽度确定，M可取N/2；将时间窗总电平作为时间窗后边沿时刻的电平，电平状态确认完成；

二、时间窗平移实现电平状态切换识别：

当前信号电平确认方法：在时域时间轴上，以间隔t一直采样，并至少记录N个采样点电平，时间窗宽度T为t*(N-1)，从最后一次采样开始，在过去时间的历史采样中，取N个采样点的电平状态，其中若至少有M(M<＝N)个为低电平，则当前电平识别为低电平，否则为高电平，该方法和前述时间窗多点采样的原理是一致的，只是时间窗多点采样的时间窗后边沿为当前时刻；

时间窗平移是指：时间窗宽度固定，一直以最后一次采样时间点为参考，N个历史电平记录一直在滚动更新，当前信号状态在最新一次采样后也一直在同步更新，这样，信号电平状态判断所依据的时间窗在时域上表现为一个移动的时间窗口，即为时间窗平移；

电平状态的切换识别：随着时间窗的平移，当前时间窗信号状态同步更新，当时间窗信号状态从高到低或从低到高变换时，电平状态的切换就识别了出来，可以触发业务的应对处理；

三、软件实现

信号通过隔离器件，如继电器或光耦，接入微处理器的某个GPIO引脚；

软件开辟几个变量：

一个可容纳N位状态的变量V，初始值各位都为1；

开辟一个计数变量C，初始值为0；

开辟电平状态变量S，初始值为0；

软件创建一个周期为t的定时器，以周期t读取GPIO引脚状态，状态为高则置位V的第0位，状态为低则清V的第0位，然后将V左移一位，C加1；

软件判断C是否大于等于N：

若C>＝N，则统计变量V低N位状态为0的个数，若个数大于等于M，则当前时间窗信号状态Sc为低，否则Sc为高，判断Sc和S是否一致，不一致则识别到电平状态切换，并置S＝Sc；

若C<N，重复进入上一步。

该方法基于时间窗判断状态，需要在历史数据的基础上判断，若时间窗过大，对当前信号状态的反映滞后，对于实时性要求较高的场合不太合适，若在有实时性要求但要求不高的场合中使用该方案，时间窗宽度要设置合理。

数字信号，电平表现上一般为高、低电平切换的方波信号，本质上是对高、低电平的一种状态确认和转换识别。本专利的滤波方法，也就是聚焦于这两点，即电平状态确认和转换识别。本专利核心是使用时间窗多点采样和时间窗平移，来实现对信号的滤波。和传统的单点采样不一样，单点采样若采集在干扰信号的叠加时刻，则信号状态识别可能出错。该滤波方法，原理不复杂，软件实现容易。该滤波方法，已经应用于智能工厂实际项目中，效果较好。该滤波方法，不仅仅只能应用于工厂环境，也可应用于其他干扰较大的环境和项目中。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种智能工厂信号采集滤波方法，其特征在于，步骤为：

一、时间窗多点采样实现电平高低状态确认：

实际信号在理想信号的基础上，叠加了干扰信号，在实际信号中单点采样，若在低电平时段内的A点采样，低电平被识别为了高电平，若在高电平时段内的B点采样，高电平被识别为了低电平，则信号状态确认出错；

高低电平状态确认算法为：在时间窗T内，间隔时间为t多点采样，采样点总数为N，采样点分别为1到N，每个采样点得到一个或高或低的信号状态；若N个电平状态中，至少有M(M<＝N)个为低电平，则时间窗总电平识别为低电平，否则为高电平，其中的参数T、t、N和M需要根据信号的时域实际宽度确定，M可取N/2；将时间窗总电平作为时间窗后边沿时刻的电平，电平状态确认完成；

二、时间窗平移实现电平状态切换识别：

当前信号电平确认方法：在时域时间轴上，以间隔t一直采样，并至少记录N个采样点电平，时间窗宽度T为t*(N-1)，从最后一次采样开始，在过去时间的历史采样中，取N个采样点的电平状态，其中若至少有M(M<＝N)个为低电平，则当前电平识别为低电平，否则为高电平，该方法和前述时间窗多点采样的原理是一致的，只是时间窗多点采样的时间窗后边沿为当前时刻；

时间窗平移是指：时间窗宽度固定，一直以最后一次采样时间点为参考，N个历史电平记录一直在滚动更新，当前信号状态在最新一次采样后也一直在同步更新，这样，信号电平状态判断所依据的时间窗在时域上表现为一个移动的时间窗口，即为时间窗平移；

电平状态的切换识别：随着时间窗的平移，当前时间窗信号状态同步更新，当时间窗信号状态从高到低或从低到高变换时，电平状态的切换就识别了出来，可以触发业务的应对处理；

三、软件实现

信号通过隔离器件，如继电器或光耦，接入微处理器的某个GPIO引脚；

软件开辟几个变量：

一个可容纳N位状态的变量V，初始值各位都为1；

开辟一个计数变量C，初始值为0；

开辟电平状态变量S，初始值为0；

软件创建一个周期为t的定时器，以周期t读取GPIO引脚状态，状态为高则置位V的第0位，状态为低则清V的第0位，然后将V左移一位，C加1；软件判断C是否大于等于N：

若C>＝N，则统计变量V低N位状态为0的个数，若个数大于等于M，则当前时间窗信号状态Sc为低，否则Sc为高，判断Sc和S是否一致，不一致则识别到电平状态切换，并置S＝Sc；

若C<N，重复进入上一步。

2.根据权利要求1所述的一种智能工厂信号采集滤波方法，其特征在于，该方法基于时间窗判断状态，需要在历史数据的基础上判断，若时间窗过大，对当前信号状态的反映滞后，对于实时性要求较高的场合不太合适，若在有实时性要求但要求不高的场合中使用该方案，时间窗宽度要设置合理。