焊接电流信号滤波算法研究

0 前言

在焊接过程中，由于外部环境以及负载变化等多因素影响，导致焊接电源电流信号出现频繁波动，严重影响了数字化的电源控制系统性能[1]。焊接电源是一个由强电和弱电组合而形成的一个电源系统，在焊接过程中，焊接电源自身电流很大，强大的电流形成了强而光的电磁场，强大的电磁场对电源电流产生了强干扰导致电源电流波形发生变化[2]；此外当外部电网电压由于负载变化而产生变化时，从而也会使焊接电源电流波形出现波动 [3]。而高品质的电源电流对于焊接质量的保证至关重要，为此为了提高焊接质量就需要对焊接电源中夹杂的信号进行滤除。

为了获得高品质的焊接电源电流，国内外学者提出了许多有效的滤波方法，如粒子滤波算法、均值滤波算法、卡尔曼滤波算法、小波包滤波算法等[4-9]。均值滤波算法是目前电源滤波系统中最常用的方法，加权平均滤波法、脉冲干扰滤波法都是在均值滤波算法基础上提出的，但该方法需要保存的样本容量过大，在要求计算速度较快时并不适用。卡尔曼滤波算法是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出对数据观测，对系统状态进行最优估算。但在实时控制的电弧电流中，系统状态方程不能随时得到。自适应滤波算法通过利用已经获得的滤波器结果，对滤波器此刻的参数进行自适应调整，从而实现最优滤波。格型滤波器对信号的传递是以预测误差的方法进行，通过对信号的预测以提高系统的稳定，该算法具有较快的收敛性。

这次论坛的召开，将对贵州省荞麦产业发展起到极大的促进作用，鼓励和支持青年科技工作者投身到荞麦产业发展之中，为发展特色杂粮产业、助推脱贫和乡村振兴起到积极的推动作用。

文中针对双丝电流信号干扰复杂、多样化的特点，提出了一种基于梯度自适应格型(Gradient Adaptive Lattice，GAL)的焊接电源滤波算法。首先建立了梯度自适应格型滤波方程，提出采用梯度格型自适应联合估计的方法对电源信号进行滤波。针对选择不同的参数滤波效果不同，确定了最佳的滤波参数，最后对提出的算法进行了仿真验证。

有组织犯罪译自英文“Organized Crime”，原本为犯罪学上的概念，即它是以犯罪活动的组织性特征为主要标准，从犯罪现象中划分出来的一种特殊的犯罪类型。鉴于该种犯罪现象的快速发展和其所具有的特殊的社会危害性，各国纷纷对其进行了法律规制，从而有组织犯罪也上升为一个法律概念。① 如美国制定了《联邦有组织犯罪控制法》、联合国制定了《联合国打击跨国有组织犯罪公约》等。与此不同，其他一些国家的立法则并没有直接使用有组织犯罪的概念，而是根据本国的具体情况，规定了不同的有组织犯罪形态，如意大利的黑手党组织犯罪、日本的暴力团犯罪、中国的黑社会性质组织犯罪等。

1 传统GAL滤波方程

传统的GAL滤波算法属于梯度类算法，即[12-13]：

(1)

由上式可得：

“主动性”的提高最重要的是提高人的内在主动因素。诸如：需要、动机、理想、抱负和价值观等。①增加学生的需要，要让学生觉得“吃不饱、想吃、好吃”，这就要求学习是有趣的、刺激的、可探索的。②灌输正面积极的意识，让学生认识和重新认识体育学习的价值和意义（因为动机、理想、抱负和价值观都是认识领域的问题），要通过各种体育活动切身体会健康和快乐的含义，感受群体、友谊的力量，最终感悟到生命的意义。从而强壮“主动性”的“机体”，让它面对被动因素具有良好的抗阻作用，不被侵害。

(2)

εm-1n用递推公式表示为：

不是为钱反而可疑。而且首饰向来是女太太们的一个弱点。她不是出来跑单帮吗，顺便捞点外快也在情理之中。他自己是搞特工的，不起疑也都狡兔三窟，务必叫人捉摸不定。她需要取信于他，因为迄今是在他指定的地点会面，现在要他同去她指定的地方。

(3)

M阶传统GAL滤波流程图如图1所示。

从而可得两个递推式为：

fmn=fmn-1+kmnbm-1n-1

(4)

bmn=bmn-1+kmnfm-1n

(5)

在GAL算法中格型节内的步长因子根据系统的预测误差而相应变化。通过对步长因子的调整，以实现对焊接电源电流信号的自适应滤波。GAL算法由式子(2),(4),(5)三个迭代式子实现前项和后项信号的不断更新。

图1 M阶格型预测信号流程图

2 GAL联合估计

传统的格型滤波算法在处理信号时，并不是对实际信号进行直接估计，在焊接电源滤波时，需要对输入信号x(n)所包含的有关过程进行测量和估计，为此文中在传统格型基础上，利用信号误差序列对期望信号做出了联合估计。GAL联合处理器(Gradient AdaptiveLattice Joint，GALJ)结构如图2所示，由该处理器完成最优估计[13] ：

图2 GAL联合处理器

(1)将输入信号x(n)转化为前项预测误差序列fn和后向预测误差序列bn。

(2)回归滤波器,在图2中下部，通过一组权值h0，h1，…hM对输入的后向预测误差序列b0n，b1n，…bMn进行计算，并对期望响应dn进行估计[13]。

由图2可知， dn的估计值为：

(6)

估计误差为：

emn=dn-ymn

(7)

由上式可得m阶回归参数的时间更新为：

(8)

其中,为步长参数;为欧式范数的平方：

(9)

综上，期望响应估计器可由式(6),(7),(8)进行迭代实现不断更新。

企业合并重组后，其成本支出将在短期内增加。造成这一问题的原因主要有两个方面。首先，合并企业的经营范围通常会存在一定的交集，因此其生产要素会部分重叠。在合理整合这部分生产要素前，企业必然会为其支付相应的开支。其次，合并重组后新企业的内部管理将进入磨合期，在这一过程中，企业的要素流转效率将进一步下降，其运营成本也将相应提高。总之，合并重组将改变企业的资源配置与运营结构，常态环境下的财务管理机制难以对各环节进行有效评价。

3 仿真验证

为了获得性能优良的GAL算法，通过仿真试验对迭代步长μ和节数M进行不断调整，通过调整上述参数以获得最佳的滤波性能 [13]。由于滤波对象是实测信号，在对滤波效果评定时不能选择常规的信噪比进行评价，为了更好的评价系统滤波性能，采用残差相关系数评价指标(Residuals Related Coefficient，RRC),该值越小说明滤除的杂波与预测信号相关度越低[13]。

(10)

其中，ei=xi-yi。

仿真所用的焊接电源主要参数为：三相电源输入电压为(1±10%)380 V，频率为50 Hz，额定输入功率为25 kVA，输出电流调节范围为1～500 A，输出电压调节范围为12～60 V。

CCK-8与台盼蓝染色结果说明，高浓度的OPC可以抑制喉癌TU686细胞的增殖活力。但是OPC在TU686细胞中诱导的自噬流在其中具体发挥何种作用，仍需进一步研究。

图3为采用文中所设计的GAL焊接电源滤波算法的滤波效果，表1为不同步长滤波时所用时间。由表1可以看出滤波所花费时间与步长关系并不大。在步长0.1时RRC的值为负值，说明滤除的噪声与滤波后的信号相关度较低，也由此可知，系统所滤除的杂波基本都为无用信号，有价值的信号被完整保留。

图4为传统格型滤波算法和改进后的联合格型算法滤波效果，基于改进的格型滤波算法相比传统格型滤波方法具有更好的电流滤波效果，说明改进的格型滤波算法具有良好的适应性。

苏长河跌跌撞撞地出去，开了门，一把抓住苏石，激动地摸着他的脸，似乎在确认他是不是苏石？苏石第一次碰到这种事，觉得父亲好生奇怪，难道还有谁要冒充他不成？“石头，真的是你回来了。”苏长河从儿子手上抢过大包小包，苏石不让，苏长河坚持要拎，苏石就匀了一大一小两只包给他，自己也拎了一大一小两只包。父子俩一起进屋来。苏长河问他晚饭还没有吃吧？苏石说还没呢。苏长河就叫柳红，柳红柳红，快出来做饭，石头到现在还饿着呢。

图3 不同步长GAL焊接电源滤波算法的滤波效果

表1 不同步长GALJ滤波效果

序号步长阶数时间RRCGALJ10.10050.004 70.004 6GALJ20.01050.004 40.112 2GALJ30.00150.004 20.233 6

图4 噪声干扰下滤波效果

4 结束语

文中针对双丝电流信号干扰复杂、多样化的特点，提出了一种基于梯度自适应格型的焊接电源滤波算法。首先建立了梯度自适应格型滤波方程，提出采用梯度格型自适应联合估计的方法对对电源信号进行滤波。针对选择不同的参数对滤波效果不同，确定了最佳的滤波参数。最后对提出的算法进行了仿真，仿真结果表明该滤波算法能够有效滤除焊接电源中的各种杂波，对提高焊接质量具有重要作用。

参考文献

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