一种过程信号的近似微分信号提取方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明实施例公开了一种过程信号的近似微分信号提取方法及装置，解决了理想微分运算存在的高频增益过高问题、实际微分信号存在的超前相位不足的技术问题。本发明实施例过程信号的近似微分信号提取方法包括：根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号；根据过程对象的预设惯性常数计算LCR带通滤波参数；根据LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取过程信号的近似微分信号。
【专利说明】
-种过程信号的近似微分信号提取方法及装置
技术领域
[0001] 本发明设及自动控制技术领域，尤其设及一种过程信号的近似微分信号提取方法 及装置。
【背景技术】
[0002] 随着先进控制理论的鹏起，经典控制理论和信号处理技术发展，特别是计算机技 术的高度发展，为一些新技术的产生和应用创造了良好的客观条件。模型是现代先进控制 理论应用的重要前提和基础，实际工程中，高阶对象在工业系统中普遍存在，由于高阶模型 难W建立和应用，目前在模型降阶方面的研究较多经典控制理论仍然具有较大的发展空 间，在实际工业系统中，经典的PID控制技术仍然在大量应用。微分、实际微分、二阶实际微 分等属于一种信号超前处理方法，对提高传统PID控制品质具有显著的作用。
[0003] 提取过程信号的微分信号在工业控制领域具有重要的意义，微分运算包括理想微 分运算和实际微分运算，理想微分运算具有良好的特性，主要表现在理想微分信号的超前 相位恒等于+90°。由于实际过程信号中普遍存在噪声干扰包括高频干扰等，随着干扰频率 的增加，理想微分运算在频域的幅值增益将趋于无穷大，简单理解存在干扰放大效应，运既 是理想微分运算存在的致命缺陷。在实际过程系统中，理想微分运算难W实现和难W运用， 多采用实际微分运算，但实际微分信号存在超前相位不足的问题。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取方法及装置，解决了理想 微分运算存在的高频增益过高问题、实际微分信号存在的超前相位不足的技术问题。
[0005] 本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取方法，包括：
[0006] 根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程 信号；
[0007] 根据所述过程对象的所述预设惯性常数计算LCR带通滤波参数；
[000引根据所述LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静 态增益，获取所述对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。
[0009] 优选地，根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励 的过程信号之前还包括：
[0010] 获取所述过程对象的预设阶数和预设惯性常数。
[0011] 优选地，根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励 的过程信号具体包括：
[0012] 根据所述预设阶数和所述预设惯性常数确定Laplace形式的所述过程对象传递函 数；
[0013] 根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程 信号。
[0014] 优选地，根据所述过程对象的所述预设惯性常数计算LCR带通滤波参数具体包括：
[0015] 根据LCR滤波表达式，确定所述LCR带通滤波参数的计算方式；
[0016] 根据所述过程对象的所述预设惯性常数结合所述LCR带通滤波参数的计算方式计 算出所述LCR带通滤波参数。
[0017] 优选地，根据所述LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通 滤波器静态增益，获取所述过程信号的近似微分信号具体包括：
[0018] 对所述过程信号进行LCR带通滤波，获取所述过信号的LCR带通滤波信号，所述LCR 带通滤波信号包含所述过程信号的近似微分信号；
[0019] 根据所述LCR带通滤波信号与获取到的所述LCR带通滤波器静态增益，获取对象阶 跃激励的过程信号的近似微分信号。
[0020] 本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取装置，包括：
[0021] 过程对象阶跃激励单元，用于根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应 的过程对象阶跃激励的过程信号；
[0022] LCR带通滤波参数计算单元，用于根据所述过程对象的所述预设惯性常数计算LCR 带通滤波参数；
[0023] 近似微分信号获取单元，用于根据所述LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号 与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取所述对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。
[0024] 优选地，过程信号的近似微分信号提取装置还包括：
[0025] 预设数获取单元，用于获取所述过程对象的预设阶数和预设惯性常数。
[0026] 优选地，过程对象阶跃激励单元具体包括：
[0027] 过程对象确定子单元，用于根据所述预设阶数和所述预设惯性常数确定Laplace 形式的所述过程对象传递函数；
[0028] 过程信号获取子单元，用于根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的 过程对象阶跃激励的过程信号。
[0029] 优选地，LCR带通滤波参数计算单元具体包括：
[0030] LCR带通滤波参数的计算方式确定子单元，用于根据LCR滤波表达式，确定所述LCR 带通滤波参数的计算方式；
[0031 ] LCR带通滤波参数计算子单元，用于根据所述过程对象的所述预设惯性常数结合 所述LCR带通滤波参数的计算方式计算出所述LCR带通滤波参数。
[0032] 优选地，近似微分信号获取单元具体包括：
[0033] LCR带通滤波信号获取子单元，用于对所述过程信号进行LCR带通滤波，获取所述 过信号的LCR带通滤波信号，所述LCR带通滤波信号包含所述过程信号的近似微分信号；
[0034] 近似微分信号获取子单元，用于根据所述LCR带通滤波信号与获取到的所述LCR带 通滤波器静态增益，获取对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。
[0035] 从W上技术方案可W看出，本发明实施例具有W下优点：
[0036] 本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取方法及装置，其中，过程 信号的近似微分信号提取方法包括:根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的 过程对象阶跃激励的过程信号;根据过程对象的预设惯性常数计算LCR带通滤波参数;根据 LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取对象 阶跃激励的过程信号的近似微分信号。本实施例中，通过根据获取的预设阶数和预设惯性 常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号，然后根据过程对象的预设惯性常数计 算LCR带通滤波参数，最后根据LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带 通滤波器静态增益，获取对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号，解决了目前在实际过 程系统中，理想微分运算难W运用，多采用实际微分运算，导致的实际微分信号存在超前相 位不足的技术问题。
【附图说明】
[0037] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可 W根据运些附图获得其它的附图。
[0038] 图1为本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取方法一个实施例的 流程示意图；
[0039] 图2为本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取方法另一个实施例 的流程示意图；
[0040] 图3为本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取装置一个实施例的 结构示意图；
[0041] 图4为本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取装置另一个实施例 的结构示意图；
[0042] 图5为LCR带通滤波器电路示意图；
[0043] 图6为对象阶跃激励过程信号和对象阶跃激励(过程信号）的近似微分信号的实验 结果图；
[0044] 图7为近似微分信号与理想微分信号的实验对比结果图；
[0045] 图8为近似微分提取方法抗白噪声干扰特性实验结果图；
[0046] 图9为理想微分运算抗白噪声干扰特性实验结果。
【具体实施方式】
[0047] 本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取方法及装置，解决了理想 微分运算存在的高频增益过高问题、实际微分信号存在的超前相位不足的技术问题。
[0048] 为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明 实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述 的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域 普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护 的范围。
[0049] 请参阅图1，本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提取方法一个实 施例包括：
[0050] 101、根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的 过程信号；
[0051] 本实施例中，当需要提取过程信号的微分信号时，首先需要根据获取的预设阶数 和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号。
[0052] 102、根据过程对象的预设惯性常数计算LCR带通滤波参数；
[0053] 当根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过 程信号之后，需要根据过程对象的预设惯性常数计算LCR带通滤波参数。
[0054] 103、根据LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静 态增益，获取对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。
[0055] 当根据过程对象的预设惯性常数计算LCR带通滤波参数之后，需要根据LCR带通滤 波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取对象阶跃激励的 过程信号的近似微分信号。
[0056] 本实施例中，通过根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象 阶跃激励的过程信号，然后根据过程对象的预设惯性常数计算LCR带通滤波参数，最后根据 LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取过程 信号的近似微分信号，解决了目前在实际过程系统中，理想微分运算难W运用，多采用实际 微分运算，导致的实际微分信号存在超前相位不足的技术问题。
[0057] 上面是对过程信号的近似微分信号提取方法的过程进行详细的描述，下面将对具 体过程进行详细的描述，请参阅图2,本发明实施例提供的一种过程信号的近似微分信号提 取方法另一个实施例包括：
[0058] 201、获取过程对象的预设阶数和预设惯性常数；
[0059] 本实施例中，当需要提取过程信号的微分信号时，首先需要获取过程对象的预设 阶数和预设惯性常数。
[0060] 202、根据预设阶数和预设惯性常数确定Laplace形式的过程对象传递函数；
[0061 ]当获取过程对象的预设阶数和预设惯性常数之后，需要根据预设阶数和预设惯性 常数确定Laplace形式的过程对象传递函数。
[0062] 203、根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的 过程信号；
[0063] 当根据预设阶数和预设惯性常数确定Laplace形式的过程对象传递函数之后，需 要根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号。
[0064] 204、根据LCR滤波表达式，确定LCR带通滤波参数的计算方式；
[0065] 当根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过 程信号之后，需要根据LCR滤波表达式，确定LCR带通滤波参数的计算方式。
[0066] 205、根据过程对象的预设惯性常数结合LCR带通滤波参数的计算方式计算出LCR 带通滤波参数；
[0067] 当根据LCR滤波表达式，确定LCR带通滤波参数的计算方式之后，需要根据过程对 象的预设惯性常数结合LCR带通滤波参数的计算方式计算出LCR带通滤波参数。
[0068] 206、对过程信号进行LCR带通滤波，获取对象阶跃激励的过程信号的近似微分信 号；
[0069] 当根据过程对象的预设惯性常数结合LCR带通滤波参数的计算方式计算出LCR带 通滤波参数之后，需要对过程信号进行LCR带通滤波，获取过信号的LCR带通滤波信号，LCR 带通滤波信号包含过程信号的近似微分信号。
[0070] 207、根据LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取过程信号的 近似微分信号。
[0071 ]当对过程信号进行LCR带通滤波，获取过信号的LCR带通滤波信号之后，需要根据 LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取对象阶跃激励的过程信号的近 似微分信号。
[0072] 下面W-具体应用场景对图2进行详细的描述，如图5至图7所示：
[0073] 过程对象为预设阶数n和预设惯性常数Ta的等容惯性环节；
[0074] 获取所述过程对象的预设阶数n和预设惯性常数Ta;
[0075] 获取过程对象阶跃激励的过程信号；
[0076] 根据所述对象的惯性常数设置预设数的LCR带通滤波参数；
[0077] 对所述过程信号进行LCR带通滤波，获取所述过信号的LCR带通滤波信号；
[0078] 所述LCR带通滤波信号为包含述过程信号的近似微分信号；
[0079] 获取所述LCR带通滤器静态增益，将所述LCR带通滤波信号除W所述LCR带通滤器 静态增益，获取所述对象阶跃激励过程信号的近似微分信号；
[0080] 将本发明的近似微分信号提取方法与理想微分运算进行对比，W说明本发明的近 似微分信号提取方法的优越性。
[0081] SlOl、过程对象为预设阶数n和预设惯性常数Ta的等容惯性环节：
[0082] 所述过程对象表达为式(1):
[0083]
( 1 )
[0084] 巧中，Wn(S)刃Laplace形式的过程对象传递函数，n为预设阶数、单位无量纲，Ta为 惯性常数、单位SdI代表对象的静态增益为1。
[0085] 解释:一种过程信号的近似微分信号提取方法并不关屯、对象的静态增益，将对象 的静态增益进行归一化处理。
[0086] S102、获取所述过程对象的预设阶数n和预设惯性常数Ta:
[0087] 可W采用基于时域的过程模型辨识法、基于频域的过程模型辨识法、基于最小等 乘二的过程模型辨识法、基于为随机激励的过程模型辨识法等获取过程对象的预设阶数n 和预设惯性常数Ta。
[0088] 在一个实施例中，预设阶数n = 4，惯性常数Ta = IOOs。
[0089] S103、获取过程对象阶跃激励的过程信号，所述过程对象为预设阶数n的等容惯性 环节：
[0090] 在一个实施例中，预设阶数n = 4,惯性常数Ta=100s。
[0091] 所述过程对象表达为式(2):
[0092]
(2)
[0093] 式中，W4(s)为Laplace形式的过程对象传递函数;4为预设阶数，单位无量纲;Ta为 对象惯性常数，单位S。
[0095]
[0094] 所述过程对象阶跃激励的过程信号表达为式(3):
[0096] ( 3 )
[0097]
[0098] 式中，Y4(t)为所述过程对象在单位阶跃激励下的过程信号，Ydi(t)、Yd2(t)、Yd3 (t)、Yd4(t)为所述过程信号中的1阶、2阶、3阶、4阶微分信号成分。
[0099] S104、根据所述对象的惯性常数设置预设数的LCR带通滤波参数：
[0100] 所述LCR滤波表达为式(4):
[0101]
(4)
[010^ 式中，Wlcr(S)、Ylcr(s)、X(s)为Laplace形式的LCR带通滤波器传递函数、输出信号、 输入信号，R表示为电阻，单位Q ; Ti表示为积分常数，单位S; Td表示为微分常数，单位S;令Ti = Td = To,并且令R^O,表达为式巧）：
[0103]
[0104] (5)
[010引 AT 巾迎_俯?做器电阻，单位Q ;T。为所述LCR带通滤波参数，单位S; ?O 表述为中屯、频率，单位rad/s。
[0106] 在一个实施例中，所述LCR带通滤波参数为所述惯性常数的0.1倍，表达为式(6):
[0107]
(6)
[0108] 式中，T。为所述LCR带通滤波参数，单位S; Ta为所述惯性常数，单位S。
[0109] S105、对所述过程信号进行LCR带通滤波，获取所述过信号的LCR带通滤波信号：
[0110] 对所述过程信号Y4(t)进行LCR带通滤波，表达为式(7): (7)
[0111]
[0112]
[0113] 式中，Y4-LCR(t)为所述过程信号Y4(t)的LCR带通滤波信号，包含微分信号Ydi(t)、 Yd2(t)、Yd3(t)、Yd4(t)的成分和稳态正弦成分，G(COd)为1阶对象在中屯、频率《。的频域幅值 增益、单位无量纲，(P(G、）为1阶对象在中屯、频率O。的频域移相、单位rad。
[0114] S106、所述LCR带通滤波信号包含所述过程信号的近似微分信号：
[0115] 在一个实施例中，预设阶数n = 4,惯性常数Ta=IOOs,LCR带通滤波器电阻R取 0.0 OOl Q，LCR带通滤波参数T。取0.1 Ta= IOs，计算得到LCR带通滤波信号中各种成分的相对 比例，如下表所示：
[0116]
[0117] 表中可见，所述LCR带通滤波信号的成分W4阶微分信号Yd4(t)为主，则所述LCR带 通滤波信号可简化为式(8):
[0118] Y4-LCR(t)^RG(co〇)Yd4(t) (8)
[0119] 式中，G( O。)为一阶对象在中屯、频率O。的幅值增益、单位无量纲，RG( O。)为LCR带 通滤器静态增益，单位Q ; Y4-LeR( t)为所述LCR带通频滤信号，近似为LCR带通滤波静态增益 RG( W。)乘4阶微分信号Yd4(t)。
[0120] 说明，实际LCR带通滤波器电阻R趋于0时，稳态正弦分量幅值不随过程时间衰减。 实际LCR带通滤波器电阻R不可能趋于0,但可W取有限（正实数)小值，可认为稳态正弦分量 幅值在有限的过程时间内不衰减。
[0121] S107、获取所述LCR带通滤器静态增益，将所述LCR带通滤波信号除W所述LCR带通 滤器静态增益，获取所述对象阶跃激励过程信号的近似微分信号：
[0122] 获取LCR带通滤器静态增益，表达为式(9):
[0123] 化 CR = RG(OO)
[0124]
(9)
[01巧]式中，Glcr为LCR带通滤器静态增益、单位Q，G( CO。)为一阶对象在中屯、频率O。的幅 值增益、单位无量纲。
[01%]所述LCR带通滤波信号Y4-LGR(t)除WLCR带通滤波器静态增益Glgr,获取所述过程信 号Y4(t)的近似微分信号，表达为式(10):
[0127]
(10)
[012引式中，Y4-LCR-D(t)为LCR带通滤波器获取的所述过程信号Y4(t)的近似微分信号，近 似为4阶微分信号Yd4(t)。
[0129] S108、将本发明的近似微分信号提取方法与理想微分运算进行对比，W说明本发 明的近似微分信号提取方法的优越性：
[0130] 在一个实施例中，预设阶数n = 4,惯性常数Ta=IOOs,LCR带通滤波器电阻R取0.25 Q，LCR带通滤波参数Td取0.1 Ta=IOSo
[0131] 对所述过程信号Y4(t)进行理想微分运算，获得理想微分信号，表达为式(11): [0132； (11)
[0133] 式中，Td为微分常数、单位S，在微分常数Td等于所述惯性常数Ta时，所述过程信号 Y4(t)的理想微分运算信号Y4-d(t)、为4阶微分信号Yd4(t)。
[0134] 理想微分运算在频域幅值增益，表达为式(12):
[0135] Gd(U)=TdU (12)
[0136] 式中，Gd(CO)为理想微分运算在频域的幅值增益，单位无量纲。随着频率《的增 加，增益Gd(CO)将趋于无穷大。
[0137] 相比较，LCR带通滤频域幅值增益表达为式（13):
[0138； (13)
[0139] 巧中，Glcr( CO)为LCR带通滤波器在频域的幅值增益，单位无量纲。随着频率O的增 加，增益Glcr( CO)将趋于零，运既是近似微分信号提取方法与理想微分运算(包括实际微分 运算)的本质区别所在。
[0140] LCR带通滤波器，图5所示，在一个实施例中，所述预设阶数n等于4,所述惯性常数 Ta等于IOOs，LCR带通滤波器电阻R取0.25 Q，LCR带通滤波参数T。取0.1 Ta= IOs，实验得到对 象单位阶跃激励响应过程信号和对象单位阶跃激励响应过程信号的近似微分信号的实验 结果，如图6所示，近似微分信号与理想微分信号的实验对比结果、如图7所示。
[0141 ]图7所示为近似微分信号与理想微分信号基本相同。
[0142] 在相同的实施例中，进行白噪声加扰实验，在白噪声相对均值0.01，得到的实验结 果:近似微分提取方法抗白噪声干扰特性实验结果、图8所示，理想微分运算抗白噪声干扰 特性实验结果、图9所示。
[0143] 本实施例中，通过根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象 阶跃激励的过程信号，然后根据过程对象的预设惯性常数计算LCR带通滤波参数，最后根据 LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取过程 信号的近似微分信号，解决了目前在实际过程系统中，理想微分运算难W运用，多采用实际 微分运算，导致的实际微分信号存在超前相位不足的技术问题。
[0144] 进一步地，对象阶跃激励响应与正弦激励响应之间存在某种内在的关联，在较高 的正弦激励频率下，可通过对象正弦激励响应获取对象阶跃激励响应的暂态分量，一种点 频滤波器能够将对象阶跃激励转换为正弦激励的效果，客观上实现了阶跃激励响应暂态分 量的提取，进而推导了一种主要由LCR滤波器为基础的新型过程对象或过程信号降阶方法， 信号降阶机理与比例微分降阶方法完全不同，具有良好的抗噪声干扰特性，能够实现较高 阶数的信号降阶处理。文中方法完善了信号分析和处理方法，具有良好的理论意义和实际 应用价值。数学分析、仿真实验和实际应用结果，验证了新方法的正确性和有效性。
[0145] 请参阅图3,本发明实施例中提供的一种过程信号的近似微分信号提取装置的一 个实施例包括：
[0146] 过程对象阶跃激励单元301，用于根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取 对应的过程对象阶跃激励的过程信号；
[0147] LCR带通滤波参数计算单元302,用于根据过程对象的预设惯性常数计算LCR带通 滤波参数；
[0148] 近似微分信号获取单元303,用于根据LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号 与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。
[0149] 本实施例中，通过过程对象阶跃激励单元301根据获取的预设阶数和预设惯性常 数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号，然后LCR带通滤波参数计算单元302根据 过程对象的预设惯性常数计算LCR带通滤波参数，最后近似微分信号获取单元303根据所述 LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取对象 阶跃激励的过程信号的近似微分信号，解决了目前在实际过程系统中，理想微分运算难W 运用，多采用实际微分运算，导致的实际微分信号存在超前相位不足的技术问题。
[0150] 上面是对过程信号的近似微分信号提取装置的各单元进行详细的描述，下面将对 子单元进行详细的描述，请参阅图4,本发明实施例中提供的一种过程信号的近似微分信号 提取装置的另一个实施例包括：
[0151] 预设数获取单元401，用于获取过程对象的预设阶数和预设惯性常数。
[0152] 过程对象阶跃激励单元402,用于根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取 对应的过程对象阶跃激励的过程信号；
[0153] 过程对象阶跃激励单元402具体包括：
[0154] 过程对象确定子单元4021，用于根据预设阶数和预设惯性常数确定Laplace形式 的过程对象传递函数；
[0155] 过程信号获取子单元4022,用于根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对 应的过程对象阶跃激励的过程信号。
[0156] LCR带通滤波参数计算单元403,用于根据过程对象的预设惯性常数计算LCR带通 滤波参数；
[0157] LCR带通滤波参数计算单元403具体包括：
[0158] LCR带通滤波参数的计算方式确定子单元4031，用于根据LCR滤波表达式，确定LCR 带通滤波参数的计算方式；
[0159] LCR带通滤波参数计算子单元4032,用于根据过程对象的预设惯性常数结合LCR带 通滤波参数的计算方式计算出LCR带通滤波参数。
[0160] 近似微分信号获取单元404,用于根据LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号 与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。
[0161 ]近似微分信号获取单元404具体包括：
[0162] LCR带通滤波信号获取子单元4041，用于对过程信号进行LCR带通滤波，获取过信 号的LCR带通滤波信号，LCR带通滤波信号包含过程信号的近似微分信号；
[0163] 近似微分信号获取子单元4042,用于根据LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信 号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。
[0164] 本实施例中，通过过程对象阶跃激励单元402根据获取的预设阶数和预设惯性常 数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号，然后LCR带通滤波参数计算单元403根据 过程对象的预设惯性常数计算LCR带通滤波参数，最后近似微分信号获取单元404根据LCR 带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取对象阶跃 激励的过程信号的近似微分信号，解决了目前在实际过程系统中，理想微分运算难W运用， 多采用实际微分运算，导致的实际微分信号存在超前相位不足的技术问题。
[0165] 所属领域的技术人员可W清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统， 装置和单元的具体工作过程，可W参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再寶述。
[0166] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所掲露的系统，装置和方法，可W 通过其它的方式实现。例如，W上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的 划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可W有另外的划分方式，例如多个单元或组件 可W结合或者可W集成到另一个系统，或一些特征可W忽略，或不执行。另一点，所显示或 讨论的相互之间的禪合或直接禪合或通信连接可W是通过一些接口，装置或单元的间接禪 合或通信连接，可W是电性，机械或其它的形式。
[0167] 所述作为分离部件说明的单元可W是或者也可W不是物理上分开的，作为单元显 示的部件可W是或者也可W不是物理单元，即可W位于一个地方，或者也可W分布到多个 网络单元上。可W根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目 的。
[0168] 另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可W集成在一个处理单元中，也可W 是各个单元单独物理存在，也可W两个或两个W上单元集成在一个单元中。上述集成的单 元既可W采用硬件的形式实现，也可W采用软件功能单元的形式实现。
[0169] 所述集成的单元如果W软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用 时，可W存储在一个计算机可读取存储介质中。基于运样的理解，本发明的技术方案本质上 或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可WW软件产品的形式 体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用W使得一台计算机 设备(可W是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全 部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM,Read-Only Memo巧）、随机存取存储器(RAM,Random Access Memcxry)、磁碟或者光盘等各种可W存储程 序代码的介质。
[0170] W上所述，W上实施例仅用W说明本发明的技术方案，而非对其限制;尽管参照前 述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:其依然可W对前 述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换;而运些 修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
【主权项】
1. 一种过程信号的近似微分信号提取方法，其特征在于，包括： 根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号； 根据所述过程对象的所述预设惯性常数计算LCR带通滤波参数； 根据所述LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增 益，获取所述对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。2. 根据权利要求1所述的过程信号的近似微分信号提取方法，其特征在于，根据获取的 预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号之前还包括： 获取所述过程对象的预设阶数和预设惯性常数。3. 根据权利要求1所述的过程信号的近似微分信号提取方法，其特征在于，根据获取的 预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号具体包括： 根据所述预设阶数和所述预设惯性常数确定Laplace形式的所述过程对象传递函数； 根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程对象阶跃激励的过程信号。4. 根据权利要求1所述的过程信号的近似微分信号提取方法，其特征在于，根据所述过 程对象的所述预设惯性常数计算LCR带通滤波参数具体包括： 根据LCR滤波表达式，确定所述LCR带通滤波参数的计算方式； 根据所述过程对象的所述预设惯性常数结合所述LCR带通滤波参数的计算方式计算出 所述LCR带通滤波参数。5. 根据权利要求1所述的过程信号的近似微分信号提取方法，其特征在于，根据所述 LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获取到的LCR带通滤波器静态增益，获取对象 阶跃激励的过程信号的近似微分信号具体包括： 对所述过程信号进行LCR带通滤波，获取所述过信号的LCR带通滤波信号，所述LCR带通 滤波信号包含所述过程信号的近似微分信号； 根据所述LCR带通滤波信号与获取到的所述LCR带通滤波器静态增益，获取对象阶跃激 励的过程信号的近似微分信号。6. -种过程信号的近似微分信号提取装置，其特征在于，包括： 过程对象阶跃激励单元，用于根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过 程对象阶跃激励的过程信号； LCR带通滤波参数计算单元，用于根据所述过程对象的所述预设惯性常数计算LCR带通 滤波参数； 近似微分信号获取单元，用于根据所述LCR带通滤波参数对应的LCR带通滤波信号与获 取到的LCR带通滤波器静态增益，获取所述对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。7. 根据权利要求5所述的过程信号的近似微分信号提取装置，其特征在于，过程信号的 近似微分信号提取装置还包括： 预设数获取单元，用于获取所述过程对象的预设阶数和预设惯性常数。8. 根据权利要求6所述的过程信号的近似微分信号提取装置，其特征在于，过程对象阶 跃激励单元具体包括： 过程对象确定子单元，用于根据所述预设阶数和所述预设惯性常数确定Laplace形式 的所述过程对象传递函数； 过程信号获取子单元，用于根据获取的预设阶数和预设惯性常数计算获取对应的过程 对象阶跃激励的过程信号。9. 根据权利要求6所述的过程信号的近似微分信号提取装置，其特征在于，LCR带通滤 波参数计算单元具体包括： LCR带通滤波参数的计算方式确定子单元，用于根据LCR滤波表达式，确定所述LCR带通 滤波参数的计算方式； LCR带通滤波参数计算子单元，用于根据所述过程对象的所述预设惯性常数结合所述 LCR带通滤波参数的计算方式计算出所述LCR带通滤波参数。10. 根据权利要求6所述的过程信号的近似微分信号提取装置，其特征在于，近似微分 信号获取单元具体包括： LCR带通滤波信号获取子单元，用于对所述过程信号进行LCR带通滤波，获取所述过信 号的LCR带通滤波信号，所述LCR带通滤波信号包含所述过程信号的近似微分信号； 近似微分信号获取子单元，用于根据所述LCR带通滤波信号与获取到的所述LCR带通滤 波器静态增益，获取对象阶跃激励的过程信号的近似微分信号。
【文档编号】H03H7/12GK105978521SQ201610464290
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年6月22日
【发明人】李军, 陈文
【申请人】广东电网有限责任公司电力科学研究院