本发明属于飞行器防除冰领域，具体涉及一种尾桨温度传感器信号的fir滤波方法。
背景技术：
直升机旋翼防除冰系统是采用电源加热的方式，实现主桨叶除冰功能和尾桨叶防冰功能，尾桨防冰控制通过在尾桨叶加热组件绝缘隔热层内布置了两个温度传感器，采样两个温度传感器的温度来实现尾桨加热控制。
但是由于尾桨集流环组件高速旋转时，电刷压力的脉动、外部振动的干扰会引起电刷与导电环之间的接触电阻抖动，使被传递的温度传感器信号产生畸变，硬件滤波后仍不能有效去除全部毛刺，当毛刺较宽或连续出现毛刺时，多次采样的温度信号去掉最大值和最小值，然后再取平均的算法就会计算出错误的温度，从而误判为温度传感器失效，导致尾桨丧失防冰功能，因此必须采用有效的软件滤波方式去除毛刺获取尾桨温度传感器温度信号。
技术实现要素：
发明目的：提供一种尾桨温度传感器信号的fir滤波方法，有效的去除干扰毛刺，获取尾桨温度传感器温度信号。
技术方案：本发明尾桨温度传感器信号的fir滤波方法，包括以下步骤：
(1)根据温度传感器的信号确定低通截止频率；
(2)利用matlab中的fir滤波器设计分析器，将所述低通截止频率、采样频率以及预设的滤波阶数n作为输入，获得相应的滤波参数数组h[i](0≤i≤n－1)、幅频响应和相频响应；
(3)设置dsp的adc采样频率，结合上述滤波参数数组h[i](0≤i≤n－1)，对实时采样温度信号数组x[i](0≤i≤k－1)，进行以下滤波处理，得到滤波温度数组f(m)：
其中，k为采样温度信号数组的长度；
(4)对滤波温度数组进行平滑滤波，求平均值获得尾桨温度传感器的温度值。
在所述步骤(1)中，通过dsp在使用环境下测量温度传感器的信号，将温度信号中毛刺出现的频率作为fir滤波方法的低通截止频率。
在所述步骤(2)中，根据信号发送的时间需求，确定尾桨温度传感器的温度信号更新时间，并据此设置尾桨温度传感器的采样频率。
在所述步骤(2)中，根据需要对滤波参数进行细微调整。
在所述步骤(4)中，采取去大去小的方式消除尖峰信号。
本发明利用实际的软硬件环境采集分析含噪声的尾桨温度传感器信号，利用matlab中的fir滤波器设计分析器，获取fir滤波参数，通过dsp实现温度信号采样和滤波处理，去除干扰毛刺，获取尾桨温度传感器温度信号。
有益效果：本发明提供的基于fir滤波的集流环噪声处理方法可有效提取出淹没在噪声中的尾桨温度传感器温度信号，具有测量精度高、性能稳定可靠、测量范围宽等特点。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面对本发明做进一步详细说明。
参见图1，本发明的具体步骤如下：
1.通过dsp在使用环境下测量温度传感器的信号，将温度信号中毛刺出现的频率作为fir滤波方法的低通截止频率；根据信号发送的时间需求，确定尾桨温度传感器的温度信号更新时间，并据此设置尾桨温度传感器的采样频率；
2.利用matlab中的fir滤波器设计分析器，根据上述低通截止频率和采样频率，以及预设的滤波阶数n，获得相应的滤波参数数组h[i](0≤i≤n－1)、幅频响应和相频响应，根据需要对滤波参数进行细微调整；
3.设置dsp的adc采样频率，结合上述滤波参数数组h[i](0≤i≤n－1)，对实时采样温度信号数组x[i](0≤i≤k－1)，进行以下滤波处理，得到滤波温度数组f(m)：
其中，k为采样温度信号数组的长度；
4.将滤波后得出的温度数组采取去大去小后求平均的方式消除尖峰信号，并最终得出尾桨温度传感器的温度值。
采用该滤波措施后，经过大量试验证明，尾桨温度传感器温度信号未出现误判，说明采取的滤波措施正确有效，能很好的滤除集流环高速旋转带来的干扰，保证尾桨温度采样正确。