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在汽车标定中,使用最多的滤波算法即低通滤波,很多朋友可能知道怎么标定,但是不清楚具体的原理,因此本文将介绍一阶低通滤波的原理、算法建模仿真和优缺点:
- 一阶滤波算法的原理
一阶滤波,又叫一阶惯性滤波,或一阶低通滤波。
一阶低通滤波的算法公式为:
Y(n)=αX(n) + (1-α)Y(n-1)
式中:α=滤波系数;X(n)=本次采样值;Y(n-1)=上次滤波输出值;Y(n)=本次滤波输出值。 一阶低通滤波法采用本次采样值与上次滤波输出值进行加权,得到有效滤波值,使得输出对输入有反馈作用。
2. 算法建模仿真
以节气门控制为例,用simulink进行建模仿真,如下图:
假定期望节气门开度变化:0-30%,调整滤波系数分别为0.05和0.1,低通滤波后得到如下曲线:
由图可知:
1)滤波系数越大,则更快达到目标开度,但曲线平滑性较差
2)同样的滤波系数越小,则更慢达到目标开度,但曲线更加平滑,且稳定
,因此在实际标定过程中,我们需要根据实际情况,平衡灵敏度和稳定性,来确定最终的滤波系数。
3. 一阶滤波算法的优缺点
最终,总结一下一阶低通滤波算法的优缺点:系数越小,滤波结果越平稳,但是灵敏度越低;滤波系数越大,灵敏度越高,但是滤波结果越不稳定。
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