文档介绍：计算机控制系统的控制算法
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数字滤波和数据处理
计算机控制系统采集生产过程的各种物理参数，如温度、压力、流量、料位和成分等。
这些原始数据中可能混杂了干扰噪声，需要进行数字滤波。N。用这样的滤波算法，对于测量信号会引入滞后，N越大，滞后越严重。
为了增加最新采样数据在递推平均中的比重，以提高系统对当前采样值的灵敏度，可以采用加权递推平均滤波算法。
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加权递推平均滤波算法是递推平均滤波算法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权，通常越接近当前时刻的数据，权取得越大，N项加权递推平均滤波算法为
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其中τ为对象的纯迟后时间。
上式中，C0，C1，……， CN-1为常数，且满足如下条件：
C0 ＋ C1 ＋ …… ＋ CN-1 ＝1
C0 > C1 > …… > CN-1 > 0
用加权系数法选取常系数 Ci
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因为τ越大，R 越小，则给予新的采样值的权系数就越大，而给予先前采样值权系数就越小，从而提高了新的采样值在平均过程中的比重。
所以加权递推平均滤波算法适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统，而对于纯滞后时间常数较小、采样周期较长、变化缓慢的信号，则不能迅速反映系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。
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6. 一阶惯性滤波法
在模拟量输入通道等硬件电路中，常用一阶惯性 RC 模拟滤波器来抑制干扰，当用这种模拟方法来实现对低频干扰的滤波时，首先遇到的问题是要求滤波器有大的时间常数和高精度的 RC网络。时间常数 T 越大，要求 RC 值越大，其漏电流也随之增大，从而使RC网络的误差增大，降低了滤波效果。
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一阶惯性滤波算法是一种以数字形式通过算法来实现动态的 RC 滤波方法，它能很好克服上述模拟滤波器的缺点，在滤波常数要求大的场合，此法更为实用。一阶惯性滤波算法为
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yn 未经滤波的第 n 次采样值
Tf 滤波时间常数
T 采样周期
根据一阶惯性滤波的频率特性，若滤波系数α越大，则带宽越窄，滤波频率也越低。因此，需要根据实际情况，适当选取α 值，使得被测参数既不出现明显的波纹，反应又不太迟缓。
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以上讨论了六种数字滤波方法，在实际应用中，究竞选取哪一种数字滤波方法，应视具体情况而定。
平均值滤波法适用于周期性干扰；
中位值滤波法和限幅滤波法适用于偶然的脉冲干扰；
惯性滤波法适用于高频及低频的干扰信号；
加权平均值滤波法适用于纯迟延较大的被控制对象。
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如果同时采用几种滤波方法，一般先用中位值滤波法或限幅滤波法，然后再用平均值滤波法。
如果应用不恰当，非但达不到滤波效果，反而会降低控制品质。
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数据处理
采用了上述数字滤波方法，虽然可以得到比较真实的被测参数，但有时并不能直接使用这些采样数据，还需要对它们作某些数学处理。例如，对孔板差压信号进行开方运算、热电偶信号的线性化处理等。
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1. 线性化处理
计算机从模拟量输入通道得到的检测信号与该信号所代表的物理量之间不一定成线性关系。例如，差压变送器输出的孔板差压信号同实际的流量之间成平方根关系；热电偶的热电势与其所测温度的关系成非线性等。
而在计算机内部参与运算和控制的二进制数希望与被测参数之间成线性关系，其目的是既便于运算又便于数字显示。为此，必须对非线性参数进行线性化处理。
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用孔板测量气体或液体的流量，差压变送器输出的孔板差压信号△P同实际流量Q之间是平方根关系，即
当计算机内没有开方函数时，则软件开发者用数值分析的方法计算平方根，可采用牛顿(Newton)迭代法。
(1) 孔板差压与流量
式中，K 是流量系数。
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(2) 热电偶的热电势与温度
热电偶是常见的测温元件，但热电势与温度成非线性关系，因而需要线性化。常用热电偶的热电势 E 与温度 T 存在如下式所示的关系
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当计算机不能实时进行上述运算时，则对于上式表示的热电偶的热电势 E 与温度 T 的非线性关系，可以采取分段的办法处理，即用多段折线代替非线性函数，线性化时首先判断测量数据处于哪一折线区间内，然后按相应的线性化公式计算出线性值。折线段数