涡街信号处理中基于FFT幅值区间约束的自适应滤波算法
通过对涡街信号特点的研究，分析fft在涡街信号处理中的可行性，提出fft幅值区间约束的概念，对中低频涡街信号频率进行估计，并用该估计频率设计自适应滤波器进行信号处理。
1 信号处理系统方案设计
1.2 算法设计
高频部分可直接用施密特触发器统计频率。对于低于200hz的流量，首先用fft算法对各频段的幅值进行解析，根据幅值约束条件选出涡街信号的估计频率；然后将此估计频率作为自适应滤波器的期望输入，动态的调整自适应滤波器；最后将滤波后的信号进行频率统计，显示在终端上。
2 fft频率估计
2.1 fft谱分析法
本文仅从频率估计的角度应用fft算法。算法分析中所用频率量程为45hz~3000hz（25mm口径，气体）。
2.2 采样频率fs的选择
fft分析只适合处理中低流速时的涡街信号。本文选取fs=5fmax=1000hz。
2.3 采样总时间t的选择
本文以±2hz误差为依据初步选取采样总时间为0.5s。
2.4 利用频谱泄漏选取采样点数
一般情况下取采样点数n=512。利用频谱泄漏,可以提高频率点两侧幅值，防止频率点幅值被平分。
2.5 涡街信号幅值的有效区间约束
选取理论幅值±99%为有效幅值区间。
3 自适应滤波算法
本文采用基于lms算法的开环自适应滤波器，如图6所示。输入信号值采样得到的涡街信号，期望信号指fft输出的估计信号。自适应算法根据输入信号与期望信号来设计系统滤波器，系统的传递函数可以表示为
（7）
其中n为样本点数，n为fir滤波器阶数，x为输入信号，d为期望信号。
4 实验仿真
本文选取采样频率1000hz，300个采样点补零至512点进行fft分析。自适应算法步长为0.008，滤波器的阶数将在下述仿真实验中确定。所用信号为强烈震动时，在线采集的涡街信号。流量发生装置的显示流量为49.10hz。
4.1 fft频率估计
如图7所示涡街信号fft分析。由式（4）各频率点理论幅值为0.4f2mv，即涡街信号幅值上下限分别为0.2f2mv和0.8f2mv。fft变换后，48.83hz所在点满足幅值要求。故经fft后涡街信号的估计频率为48.83hz。
4.2自适应算法滤波
以d(t)=0.4·48.83·48.83·sin（2·pi·48.83·t）mv为期望信号进行自适应滤波，不同滤波器阶数的结果如图8~图10所示。
可以看出，n=16时，由于系统阶数较低，无法完整滤除噪声。n=32与n=64均可达到滤波要求。放弃前0.05s系统未初始化导致的不稳定时间，将得到的波形用施密特阈值翻转法统计频率可得表1。
考虑到计算复杂度选取自适应滤波的阶数n=32.此时误差为-0.16%。
5 结束语
本算法严格控制了计算量，计算精度误差不大于0.3%，抗噪声能力强，适合工业现场仪表的使用。
文章摘自樊辰阳，陈洁，刘晓佳，黄绍峰.涡街信号处理中基于fft幅值区间约束的自适应滤波算法[j].工业控制计算机,2015,28(4),54-56.
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（7）
其中n为样本点数，n为fir滤波器阶数，x为输入信号，d为期望信号。
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4.1 fft频率估计
如图7所示涡街信号fft分析。由式（4）各频率点理论幅值为0.4f2mv，即涡街信号幅值上下限分别为0.2f2mv和0.8f2mv。fft变换后，48.83hz所在点满足幅值要求。故经fft后涡街信号的估计频率为48.83hz。
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以d(t)=0.4·48.83·48.83·sin（2·pi·48.83·t）mv为期望信号进行自适应滤波，不同滤波器阶数的结果如图8~图10所示。
可以看出，n=16时，由于系统阶数较低，无法完整滤除噪声。n=32与n=64均可达到滤波要求。放弃前0.05s系统未初始化导致的不稳定时间，将得到的波形用施密特阈值翻转法统计频率可得表1。
考虑到计算复杂度选取自适应滤波的阶数n=32.此时误差为-0.16%。
5 结束语
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文章摘自樊辰阳，陈洁，刘晓佳，黄绍峰.涡街信号处理中基于fft幅值区间约束的自适应滤波算法[j].工业控制计算机,2015,28(4),54-56.
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