滑动平均法的基本原理及应用
第1期火炮发射与控制学报
GUNLAUNCH&CONTROLJOURNAL・21・
滑动平均法的基本原理及应用
裴益轩郭民
(摘要)阐述了滑动平均法的基本原理和一般方法,介绍了该方法的特点,结合工程实例。给出了在动态
测试中消除高频干扰信号的具体算法。
[关键词丁:滑动平均法动态测试数据处理
1问题的提出
在动态测试数据中,对确定性成分和不确定成分进行分离,一般采用某些函数或多项式对数据拟合来实现。但有时测试数据较复杂,并不知其函数形式,或难以选用某种多项式来表示其确定性成分;有时只要消除动态测试数据中的随机起伏,无需用某种函数或某些函数之和的形式来表示其变化规律,而只需利用点函数值表示出其确定性交化规律即可。例如测量火炮身管膛内压力随时间变化的过程曲线。这种情况下,可采用平滑与滤波的数据处理方法,即滑动平均法,该方法虽然是一种古典的数据处理方法,但在实际测试数据处理中常常用到它,而且不失为一种好的方法,本文就该方法的特点及需要研究的一些问题做以探讨。
2滑动平均法的基本原理
动态测试数据了(£)由确定性成分,(f)和随机性成分z(t)组成,且前者为所需的测量结果或有效信号,后者即随机起伏的测试误差或噪声,即z(£)一e0),经离散化采样后,可相应地将动态测试数据写成
扯=六+句_『=1,2,…,Ⅳ(1)
为了更精确地表示测量结果,抑制随机误差{白)的影响,常对动态测试数据{弘)作平滑和滤波处理。具体地说,就是对非平稳的数据{了』),在适当的小区间上视为接近平稳的,而作某种局部平均,以减小{o)所造成的随机起伏。这样沿全长Ⅳ个数据逐一小区问上进行不断的局部平均,即可得出较平滑的测量结果{乃),而滤掉频繁起伏的随机误差。
例如,对于Ⅳ个非平稳数据{儿),视之为每,,1个相邻数据的小区间内是接近平稳的,即其均值接近于常量。于是可取每m个相邻数据的平均值,来表示该m个数据中任一个的取值,并视其为抑制了随机误差的测量结果或消除了噪声的信号。通常多用该均值来表示其中点数据或端点数据的测量结果或信号。例如取力t等于5,并用均值代替这5个点最中间的一个就有下式
y3—1/5(yl+y2+y3+矾+y5)
同理,汕一1/5(了。+y。+孔+y;+y。),即^一弘。依此类推,可得一般表达式为。
/:一弘一焘,厶肌+1五一,2+l,,l+2,…,Ⅳ一以n
1n
(2)
式中,2,z+1=m,显然,这样所得到的{,^=弧),其随机起伏因平均作用而比原来数据{弘)减小了,即更加平滑了,故称之为平滑数据。由此也可得出对随机误差或噪声的估计,即取其残差为
以一弘一^忌=’2+1,疗+2,…,Ⅳ一n(3)
上述动态测试数据的平滑与滤波方法就称为滑动平均。通过滑动平均后,可滤掉数据中频繁随机起伏,显示出平滑的变化趋势,同时还可得出随机误差的变化过程,从而可以估计出其统计特征量。需要指出文稿收到日期:2000一11—16
万 方数据
・22・火炮发射与控制学报2001年的是,式(2)中只能得到大部分取值,而缺少端部的取值,即是<雄+1和是>Ⅳ一n的部分有优一1个测量结果或信号无法直接得到,通常称其为端部效应,需设法补入。
3滑动平均的一般方法
按式(2)进行滑动平均是沿全长N个数据,不断逐个滑动地取,,z个相邻数据作直接的算术平均。也即该m个相邻数据弘一。,弘一。+1’...'弘,…,弘+。对其所表示的平滑数据^一弘而言是等效的,按所谓等权平均处理。实际上,相距平滑数据^一肌较远的数据对平:滑的作用可能要小于较近者,即是不等权的,因而对不同复杂变化的数据,其滑动的m个相邻数据宜取不同的加权平均来表示平滑数据。
因此,更一般的滑动平均方法是沿全长的Ⅳ个数据,不断逐个滑动地取m个相邻数据作加权平均来表示平滑数据,其一般算式为
’毛^一弘=厶咄弘+f
t一口五一g+1,g+2,…,Ⅳ一P(4)
点
式中,咄为权系数,且己咄一1;户、g为小于m的任一正整数,且夕+g+1一m。这些参数的不同取法就形成不同的滑动平均方法。如户=g一2,且咄一l/(2,z+1),即为式(2)的算法,称为等权中心平滑法。特别是取户一。或g—o即为常用的端点平滑。当咄一1/优(对所有的i)时即为等权端点平滑,其算式写成
^锄一去蒌y州
^动一去i互,y州
其中,前式为前端点平滑法,后式为后端点平滑法。志一N—p+1,Ⅳ一户+2,…,Ⅳ(5)
应当指出,滑动平均法的参数选取将直接影响对数据的平滑效果,如式(4)中舰取得较大,则局部平均的相邻数据偏多,尽管平滑作用较大,有利于抑制频繁随机起伏的随机误差,然而也可能将高频变化的确定性成分一起被平均而削弱;反之,若m取得较小,则可能对低频随机起伏未作平均而减小,即不利于抑制随机误差,因此应按平滑的目的及数据的实际变化情况,来合理选取滑动平均的参数m(以及户和g)与{咄)。在动态测试数据处理中应用较多的是最简单的5~11点等权中心平滑或2、3次加权中心平滑。4滑动平均法的特点及应用实例
4.1滑动平均法的特点
滑动平均法的最主要特点在于简捷性。它相对于其它动态测试数据处理方法而言,算法很简便,计算量较小,尤其可采用递推形式来计算,可节省存贮单元,快速且便于实时处理非平稳数据等,这些是滑动平均法的优点,也是这种古老算法至今仍有实用价值的主要原因。
另一方面,滑动平均法又存在一定的主观性和任意性。因为其应
700
用效果很大程度上取决于各种算法参数的选定。通常依据动态
测试过程本身变化的机理,以及实际测试数据的具体变化状态,
而靠经验来尽量合理地选定滑动平均算法的参数。\委600A500
4.2在火炮膛压测试中的应用
根据火炮身管膛内压力时间曲线(即户一t曲线)测试的要求,
研制了多通道膛压数据采集处理系统,选用采样频率为1MHz4003456l/m
图1数据平滑前的夕一z曲线的5通道AD采集板,该采集板采用电子开关(即轮流采样)方式
采样,每个通道相邻两数据之间的间隙为5}£s,每个通道可采集有效数据2ooo个。下面以某滑膛炮试验
万方数据
第1期裴益轩等:滑动平均法的基本原理及应用・23・数据为例来说明滑动平均法的应用,该炮的户一t曲线变化较为平缓,但其上叠加了许多高频干扰信号如图1所示,该户一f曲线的整个过程需要12ms,为了不使显示的图太大并便于观察对比,图中只截取了p.f曲线3ms到6ms间的部分。
通过分析发现这些干扰信号频率在40kHz以上,故我们采用5点3次中心平滑法对数据进行平滑处理。5点3次平滑法公式如下(端部效应公式实际上未用到在此未列出)
弘一1/35(一3y^一2+12弘一l+17挑+1勿^+l一3弘+2)志=3,4,…,Ⅳ一2
使用该平滑法,消除了叠加的高频干扰信号,即消除了40kHz以上的高频干扰,得到了如图2所示的较平滑的p—t曲线。其平滑效果相当于5点3次多项式拟合,而且其
算法更简捷。700
4.3工业现场控制中的应用
我们曾研制用于工业现场控制的单片机控制系统,该系统量∞o
要求在检测某些油缸的压力达到一系列设定值时,自动控制一^500
系列继电器,继而控制电机,再反过来控制油缸的压力。这是一400
个典型的闭环控制系统,如图3所示。
由于工业现场的环境干扰较多,采集得到的压力数据一般
含有高频干扰信号与毛刺,这些干扰信号不但极易误触发继电图2数据平滑后的户一l曲线器而且使数码显示的值不稳。在这种情况下,我们采取适
当提高采样频率,采用5点等权中心平滑法,即对式(2)取
咒一2来对数据进行实时的处理,选用等权中心平滑法的
原因是该算法可以最大限度的消弱毛刺偏离稳态值的幅
度,例如某一毛刺的压力值为60MPa,相邻点压力值不
超过稳态值50MPa的2%,毛刺的压力值超出稳态值的图3工业现场的闭环控制系统
20%,其值已能触发该系统的某一继电器56MPa的设定值。而通过平滑处理后毛刺的压力值降为52MPa,这样就不会误触发该继电器了。.通过平滑处理后较好地解决了数据显示不稳及继电器误触发的问题。
参考文献
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2张洪巨等.BAsIc语言程序库——自动化工程中常用算法.北京:清华大学出版牡,1983
3黄俊钦.测试系统动力学.北京:清华大学出版社,1996
TheFundamentalPrincipleandApplicationofSlidingAVerageMethod
PeiYixuanGuoMin
Abstract:Thispaperstatestheprincipleandgeneralmethodofslidingaveragemethod.Thefeaturesofthismethodareexplainedindeta订.Combinedwiththeengineeringapplicationexample,thecalculationmethodofhowtoeIiminatethehighfrequencynoiseinthedataofdynamictestisalsodiscussed.Keywords:SlidingaVeragemethod;Dynamictest;Dataprocessing
万 方数据
滑动平均法的基本原理及应用
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英文刊名:
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被引用次数:裴益轩, 郭民, Pei Yixuan, Guo Min火炮发射与控制学报GUN LAUNCH & CONTROL JOURNAL2001,""(1)8次
参考文献(3条)
1. 林洪桦 动态测试数据处理 1995
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