本技术公开了一种基于非线性滤波算法实现气体分析仪在线监测的方法,包括如下步骤:预先设置自适应滤波算法的滤波系数,初始滤波计数器的计数值置0,初始化噪声门限值,初始化浓度变化量滤波值;进行实时数据采样,得到t时刻分析仪的浓度值,计算t时刻浓度变化量;更新滤波计数器的计数值;对t时刻浓度变化量和t时刻浓度值进行非线性滤波;更新噪声门限值。本发明响应时间快,而且对白噪声以及高斯噪声有明显的抑制,应用到气体分析仪的污染气浓度的自动监测中,当气体浓度发生阶跃变化时,滤波结果能够及时跟进,当气体浓度趋于稳定时,滤波结果也能趋于平稳,完美地兼顾了平稳性和灵敏度,满足在线监测的需求。
背景技术
线性滤波的原始信号与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,非线性滤波器的原始信号与滤波结果是一种逻辑关系,即用逻辑运算实现。在现实生活中,光学仪器检测的气体浓度实际上是非线性的,一方面,传感器在采集数据的过程中,难免因为各种各样的干扰产生异常值,导致采集到的光谱中引入了较多噪声,需要利用滤波算法降低噪声,但这不可避免会带来响应时间延迟;另一方面,随着现场工况的变化,气体浓度也会随之发生改变,此时需要分析仪的输出结果能及时反映工况,加快响应时间。因此需要提供一种非线性滤波方法,能够在强干扰环境下对采集光谱数据进行有效滤波,同时根据现场工况及时跟进气体浓度的快速变化,不影响分析仪浓度输出的实时性。
目前,常见的滤波算法均不能完美地兼顾平稳性和实时性,而很多现有的改进滤波算法,计算复杂,成本高,不利于工程实现。基于上述缺点,现有技术中尚不存在一种令人满意的实现气体分析仪在线监测的非线性滤波方法。
实现思路