摘要
针对动态扭矩传感器在数据采集过程中存在的脉冲干扰、高斯噪声干扰等引起的误差问题,提出采用滑动平均滤波与卡尔曼滤波算法相结合方式对卡尔曼滤波算法进行改进。既提高了动态扭矩传感器的测量精度,又保证了数据采集系统的频率特性。
Aiming at the error problem caused by pulse interference and Gaussian noise interference in the process of data acquisition of dynamic torque sensor,a combination of moving average filter and Kalman filter algorithm is proposed to improve the Kalman filter algorithm.It not only improves the measurement accuracy of dynamic torque sensor,but also ensures the frequency characteristics of data acquisition system.
作者
高华东
崔婕
GAO Hua-Dong;CUI Jie(China Academy of Aerospace Aerodynamics,Beijing100074,China)
出处
《机电产品开发与创新》
2021年第3期5-6,18,共3页
Development & Innovation of Machinery & Electrical Products
基金
国家自然科学基金(61502340)
天津市自然科学基金(18JCQNJC01000)
天津市教委科研计划项目(2018KJ133)
天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室开放基金(TJKL-CTACS-201907)。
关键词
动态扭矩传感器
卡尔曼滤波算法
频率特性
Dynamic torque sensor
Kalman filtering algorithm
Frequency characteristic
