Filter s funkciami príslušnosti

Číslo patentu: U 6400

Dátum: 01.03.2013

Autori: Židek Kamil, Boržíková Jana, Mižák Jozef, Piteľ Ján

Stiahnuť PDF súbor.

Text

Pozerať všetko

(22) Dátum podania prihlášky 5. 4. 2012 (13) Druh dokumentu yl(32) Dátum podania prioritnej prihlášky (51) Int- C 1- 0013.01)(33) Krajina alebo regionálna organizácia priority H 04 B 15/00(43) Dátum zverejnenia prihlášky 2. 10. 2012 HIMB U 00 Vestník UPV SR c. 10/2012 G 05 N 7/00 ÚRAD (45) Dátum oznámenia o zápise pRIEMySELNÉHQ úžitkového vzoru l. 3. 2013 VLASTNÍCTVA Vestník UPV SR č. 3/2013 SLOVENSKEJ REPUBLIKY (47) Dátum zápisu a sprístupnenieúžitkového vzoru verejnosti 25. l. 20 | 3(62) Číslo pôvodnej prihlášky v pripade vylúčenej prihlášky(67) Číslo pôvodnej patentovej prihlášky v pripade odbočenia PP 21-2012(86) Číslo podania medzinárodnej prihlášky podľa PCT(87) Číslo zverejnenia medzinárodnej prihlášky podľa PCT(96) Číslo podania európskej patentovej prihlášky(73) Majiteľ Technická univerzita v Košiciach, FV T, KMIK, Prešov, SKFilter s funkciami príslušnosti fungujúci tak, že z aktuálnej vzorky na vstupe a z predchádzajúcich zapamätaných vzoriek nefiltrovanćho signálu v bloku (4) sa cez viackanálový spoj v blokoch násobenia (6) a (7), využívajúc pritom výstupy z blokov priraďovania váh (2) a (3), a v blokoch sumácie (8) a (9) vypočitava čitateľ a menovateľ bloku (10) delenia, ktorého výstup je hodnota filtrovaného signálu, pričom jeho posledná vzorka je výstupným spojom uložená do pamäťového bloku (5). Priradenie váh jednotlivým vzorkám na výpočet je realizované v blokoch (2) a (3) na základe zvolenej funkcie príslušnosti v selektore (l).Technické riešenie sa týka zariadení, kde dochádza k získavaniu takých signálov zo snímača meranej veličiny, ktoré obsahujú rušivé zložky. Tieto stochastické zložky sťažujú alebo znemožňujú ďalšie spracovanie takto ziskaného signálu, komplikujú riadenie založené na takomto signáli, či skresľujú štatistické vyhodnocovanie, pretože pri týchto činnostiach sa rušivé zložky ešte zosilnia.Na správnu realizáciu systému automatického riadenia je potrebné mať k dispozícii neskreslenú informáciu o skutočných hodnotách regulovaných a prípadne aj poruchových veličín. Ale v praxi bežne získaný signál zo snímača meranej veličiny obsahuje rušivé zložky. Tieto vznikajú priamo v meracom reťazci z fyzikálnej podstaty použitých prvkov a taktiež sa dostávajú do meracieho reťazca z okolitého prostredia. Chyby v signáloch sa dajú zmenšiť, resp. dá sa im predísť filtráciou. Filtrácia signálu spočíva V oddeleni deterministíckých a stochastických zložiek pomocou filtrov.Problémom je vhodne eliminovať z nameraného signálu extrémne odlišné hodnoty, ktoré vznikajú jednorazovo najmä vplyvom rušenia pri prenose signálu. A naopak, v prípade odchýlky dlhodobého trendu nameraných hodnôt mimo predpokladané-ho intervalu (napr. výrazný pokles alebo nárast meranej veličiny) dosiahnuť, aby sa tieto hodnoty neeliminovali. Základnou požiadavkou na filterje teda to, aby stochastické zmeny neovplyvnili výstup filtra, a tým aj meranie resp. reguláciu veličiny. Dlhodobejšie zmeny hodnôt mimo predpokladaného intervalu (zmeny na determínistickej zložke signálu) naopak musia ovplyvniť výstup z filtra a prejaviť sa na trende meranej veličiny.Na filtráciu veličín existuje množstvo filtrov opísaných napríklad v literatúre http//www.kemt.fei. tukesk/predmeg/KEMTI l lMPM/materialy/DAQ 4.pdfĺ Niektoré z týchto filtrov nevyhovujú z dôvodu,že stochastická zložka značne ovplyvňuje výstup filtra (napríklad filtre zo zotrvačnosťou l. rádu, resp. vyšších rádov). Časť z nich na svoje použitie vyžaduje matematický opis meraného deja (napríklad Kalrnanov filter). Známe sú aj spriemerňovacie filtre na báze kĺzavého priemeru, prípadne na báze kĺzavého váženého priemeru s exponenciálnym zabúdaním, ale tie nie sú vždy vhodné pre ich spôsob priraďovania váh starším vzorkám filtrovaného signálu. Častou požiadavkou však je, aby najnižšia váha nebola priradená najstaršej vzorke, ale vzorke s vysokým podielom stochastickej zložky. Ďalšou dôležitou požiadavkou je, aby algoritmus filtra bol matematicky a programátorsky relatívne jednoduchý pre použitie aj v číslicových regulátoroch s obmedzenou výpočtovou kapacitou. A v neposlednom rade je potrebné, aby použitie filtra nebolo obmedzované v dôsledku veľkého množstva stochastických hodnôt V meraných priebehoch.Uvedené nedostatky odstraňuje navrhované technické riešenie, ktorého podstata spočíva v tom, že na odstránenie alebo účinné potlačenie stochastických zložiek je použitý nový princíp filtra s priraďovaním váh hodnotám signálu na základe funkcie príslušnosti.Vzorka nefiltrovaného signálu u(t,-) v časovom okamihu t,- obsahuje deterministickú aj stochastickú zložku, t. j.kde u., (n) je deterministická zložka a u, (t) je stochastická zložka.Stochastickú zložku signálu u,(t,) je možné v istom časovom okamihu t, potlačiť tak, že aktuálna hodnota nefiltrovaného signálu sa nahradí vypočítanou hodnotou kĺzavého váženého priemeru počítaného z predchádzajúcich k vzoriek nefiltrovaného signálu, t. j.kde j l,, k a kje zvolený počet vzoriek, u(tj) je k posledných vzoriek signálu obsahujúcich deterministickú aj stochastickú zložku, v,- sú počitané váhy z intervalu (0, 1 pre k posledných nameraných vzoriek signálu obsahujúcich deterministickú aj stochastickú zložku, pričom váha každej vzorky sa pri každom prepočte novej filtrovanej hodnoty upraví podľa posledného výstupu filtra.Ďalším vzorkovaním nefiltrovaného signálu sa posúvajú hodnoty vzoriek o jednu pozíciu, t. j. na prvú pozíciu sa ukladá nová získaná vzorka a proces sa opakuje výpočtom nového kĺzavého váženého priemeru s novým prepočtom váh.Pre výpočet váhy v,- je možne vyberať take funkcie príslušnosti, ktoré hodnotám v okolí očakávanej hod ll)noty deterrninistického signálu bez rušivých zložiek priradia vyššie váhy a vzdialenejším hodnotám (hodnotám signálu obsahujúcim stochastickú rušivú zložku) priradia nižšie váhy. Tým sa dosiahne to, že ich podielna aritmetickom priemere bude nižší a nepremietne sa vo vyfiltrovanej hodnote ílti). V prípade, že V časo uf vom úseku lt li dôjde k situácii, že hodnoty filtrovaného signálu sa začnú vychyľovať V dôsledku iných ako rušivých zložiek, navrhovaný filter takýto stav po výpočte k kĺzavých priemerov identifikuje ako hodnoty deterministického signálu. Vzhľadom na priebeh a vlastnosti funkcii sú ako funkcie príslušnosti vhodné napr. tieto ñinkcie (trojuholníková, zvonová, GaussoVa)kde s je definované ako citlivosť funkcie a je hodnota posledného výstupu filtra.Filter s funkciami príslušnosti potom pozostáva z dvoch základných častí. Hlavná časť filtra je tvorená skupinou blokov so vstupom neñltrovaného signálu obsahujúcom deterministickú aj stochastickú zložku a výstupom tiltrovaného signálu počítaného pomocou vzťahu (2). Tento výpočet je realizovaný pomocou blokov priraďovania váh vzorkám nefiltrovaného signálu podľa fimkcií príslušnosti definovaných napr. vzťahmi(3), (4), (5), bloku výberu typu funkcie príslušnosti, blokov násobenia hodnôt vzoriek neñltrovaného signálu s váhou podľa zvolených fimkcií príslušnosti, blokov sumácie a bloku delenia. Pomocná časť filtra pozostáva z pamäťových blokov a slúži na zapamätanie a posuv posledných vzoriek nefiltrovaného signálu obsahujúceho deterministickú aj stochastickú zložku a výstupného filtrovaneho signálu.Prehľad obrázkov na výkresochTechnické riešenie je bližšie vysvetlené pomocou výkresu, pričom obr. l znázorňuje celkove blokové usporiadanie a vzájomné prepojenie funkčných častí filtra.Na obr. l je znázomený príklad uskutočnenia technického riešenia. znázorňuje celkové blokové usporiadanie a vzájomné prepojenie funkčných časti filtra Všeobecne pre k vzoriek. Filter s funkciami príslušnosti sa skladá z bloku l na výber typu funkcie príslušnosti, z blokov g a g priraďovania váh vzorkám signálu na základe zvolenej funkcie príslušnosti, z blokov Q a j na zapamätanie a posuv posledných vzoriek nefiltrovaného a vyfiltrovaného signálu, z blokov Q a 7 násobenia hodnoty vzoriek nefiltrovaného signálu s váhou podľa zvolenej ñinkcie príslušnosti a z blokov §, 2 a Q na Výpočet hodnoty filtrovaného signálu. Vstupným spojom je nefiltrovaný signál obsahujúci detenninistickú aj stochastickú zložku privádzaný do blokov g, Q a Q. V bloku g sa aktuálnej vzorke neñltrovaného signálu priradí váha na základe zvolenej funkcie príslušnosti a poslednej vzorky vyfiltrovaného signálu, v bloku Q sa aktuálna vzorka nefiltrovaného signálu zapamätá pre ďalšie použitie a v bloku Q vynásobí s priradenou váhou privedenou spojom z bloku g. Výber typu funkcie príslušnosti zabezpečuje selektor L spojom vstupujúcim do blokov g a g priraďovania váh vzorkám signálu, do ktorých je privádzaná informácia o poslednej vzorke vyfiltrovaného signálu (výstupu filtra) zapamätaná v bloku j. Predchádzajúce vzorky nefiltrovaného signálu zapamätané V bloku 3 sú viackanálovým spojom privádzané do blokov g a 1. V bloku g sa týmto vzorkám nefiltrovaného signálu priradia váhy na základe zvolenej funkcie príslušnosti a poslednej vzorky Vyfiltrovaného signálu a v bloku 1 sa vzorky nefiltrovaného signálu vynásobia s priradenými váhami privedenými z bloku g. Výstupy z blokov Q a 7 sú privedené do sumačného bloku §, V ktorom sa vynásobené hodnoty vzoriek nefiltrovaného signálu s váhami podľa zvolenej funkcie príslušnosti spočítajú. Výstup bloku § je privedený ako čitateľ do bloku m delenia. Výstupy z blokov g a g sú privedené do sumačného bloku 9, V ktorom sa priradené váhy na základe zvolenej funkcie príslušnosti a poslednej vzorky filtrovaného signálu spočitajú. Výstup bloku gje privedený ako menovateľ do bloku m delenia. Výstupný spoj z bloku Q delenia je výstupom filtra (aktuálna hodnota filtrovaného signálu) aje vstupom do bloku Q pamäte poslednej vzorky vyfiltrovaného signálu.Filter podľa navrhovaného riešenia je možné použiť všade tam, kde je potrebné spracovať analógový signál obsahujúci deterministickú aj stochastickú zložku a je potreba odstránenia parazitnej stochastickej zložky zo signálu. Typickým príkladom môžu byť signály zo snímačov veličín v prostrediach, ktoré sú silne zarušené extemými šumami a ovplyvnené rômymi chybami, ako napríklad pri meraní a riadení spaľovacích, chemických a výrobno-technologických procesov, v prevádzkach so silným elektromagnetickým rušením a pod. Filter s funkciami príslušnosti je možné realizovať ako analógovo-číslicový obvod, alebo fLmkciu jednotlivých blokov je možné vytvárať vo forme softvéru realizovaného v číslicových regulátoroch resp. pri spracovaní signálu v počítači.Filter s funkciami príslušnosti, v y z n a č u j ú c i s a t ý m , že pozostáva z bloku (l) na výber typu funkcie príslušnosti, ktorý je pripojený k blokom (2) a (3) priraďovania váh vzorkám signálu na základe zvolenej funkcie príslušnosti, z bloku (4) nazapamätanie a posuv vzoriek neñltrovanćho signálu pripojeného k bloku (3) priraďovania váhy, z bloku (S) pre zapamätanie poslednej vzorky vyfiltrovaného signálu, z blokov (6) a (7) násobenia hodnoty vzoriek nefiltrovaného signálu s váhou podľa zvolenej ftmkcie príslušnosti tak, že vstupom do bloku (6) je výstup bloku(2) priraďovania váh a vstupný spoj neñltrovaného signálu vstupujúci zároveň do blokov (2) a (4) a vstupom do bloku (7) je výstup bloku (4) pamäte poslednej vzorky nefiltrovaného signálu a výstup bloku (3) priraďovania váh, pričom výpočet hodnoty ñltrovanćho signálu je realizovaný v blokoch (8), (9) a (10) tak, že vstupmi do bloku (8) sú výstupy blokov (6) a (7) násobenia, vstupmi do bloku (9) sú výstupy blokov (2) a (3) priraďovania váh a výstupy blokov (8) a (9) sú pripojene k bloku (10), ktorý je pripojený k bloku (5) poslednej vzorky vyfiltrovaného signálu, ktorého výstup je vstupom do blokov (2) a (3) priraďovania váh.

MPK / Značky

MPK: G06N 7/00, H04B 1/00, H04B 15/00

Značky: príslušnosti, funkciami, filter

Odkaz

<a href="http://skpatents.com/5-u6400-filter-s-funkciami-prislusnosti.html" rel="bookmark" title="Databáza patentov Slovenska">Filter s funkciami príslušnosti</a>

Podobne patenty