一种大型吊装设备故障分析信号FIR滤波器设计方法研究

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摘要：在大型吊装设备工作时，需要采集设备的振动信号和电机转速信号作为故障诊断的数据来源，但由于不同电机转速下混入的高频噪声信号频率不相同，导致传统低通滤波器无法得到信噪比较高的信号，对故障诊断准确率造成影响，急需设计可灵活修改各种参数的低通滤波器。使用MATLAB设计了FIR数字低通滤波器，而后使用QuartusⅡ软件在FPGA上实现该滤波器。使用Modelsim软件对FIR滤波器进行波形仿真，并把数据导出至MATLAB分析。结果表明，所设计的FIR低通滤波器具有良好的滤波效果，满足了预期的设计要求，也可方便修改各种滤波参数，达到了预期的设计目的。

关键词：低通滤波;FIR数字滤波器;FPGA;MATLAB

中图分类号：TU745

文献标识码：A

DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.09.001

1 引言

军事装备中常用各种大型吊装设备来完成武器装备的吊装和安放，设备的工作运行状态需要实时监控，通过状态监控和故障诊断预判提高识别问题的概率，确保武器装备的安全。传统故障诊断设备采集设备开车后的电机转速和振动信号，通过故障诊断算法完成判断，而采集到的振动信号包含大量的高频干扰信号，传统滤波器设置10倍工频作为截止频率，在转速达到6 000 r/min以上时可较好地滤除高频干扰，而在转速在2 000 -6 000 r/min时由于截止频率过高，无法达到滤除效果。而数字FIR滤波器如能方便修改参数矩阵，就可以实现改变各项滤波参数灵活配置滤波器的要求，为达到滤波要求，本文摸索出一种方便利用MATLAB和QUARTUS II设计FIR滤波器的方法和流程，实践证明，能够改善振动信号去噪能力，可提高信噪比。

2 FIR滤波器的原理及设计方法

2.1 FIR滤波器数学模型

数字滤波是将输入的信号序列按规定的算法处理，得到所期望的输出序列。一个线性时不变系统的输出序列v（n）与输入序列x（n）之间应满足常系数线性差分方程：窗、Kaiser窗等，前三种窗函数都是以增加主瓣宽度为代价换取一定程度的旁瓣抑制。只有Kaiser窗是通过调整参数值来折中选择主瓣宽度和旁瓣衰减，因此具有很高的灵活性。

3 基于MATLAB&QUARTUS¨的FIR滤波器设计

3.1

数字滤波器总体设计方案 FIR滤波器设计流程如图2所示。

MATLAB数学工具优势在于不仅可以完成基本的数学运算，对信号进行处理，而且根据各专门领域中的特殊需要提供了许多可选的工具箱，本文采用其设计滤波器专用的Filter Design& Analysis To01（ FDA）工具箱，该工具箱使用方便，操作简单，可输出需要的滤波器参数数组。

QUARTUSⅡ是Altera公司的综合性FPGA开发软件，内嵌自带的综合器和仿真器，可以完成从设计输入到硬件配置的完整FPGA设计流程。QUARIUSⅡ支持Altera的IP核，用户可以充分利用成熟的模块，简化设计的复杂性，加快设计速度。

设计时将二者结合使用，发挥各自的优势，先利用MATLAB的Filter Design& Analysis To01（ FDA）工具箱进行数字低通滤波器的设计，再将滤波器参数导人QUARTUSⅡ中进行编程，整个设计流程如图2所示。

3.2 基于MATLAB的数字低通滤波器参数设计

利用MATLAB中的數字滤波器设计模块FDATOOL进行低通滤波器的设计，步骤如下。在MATLAB指令窗口中输入“FDATOOL”，弹出窗口如图3所示。

根据整体设计要求，将滤波器参数设置如下。

类型（Filer Type）：低通（Low Pass）。

设计方法（Design Method）： FIR。

采用窗函数法（ Window）：Kaiser窗。

采样频率Fs为2 000 Hz。

截止频率Fc为500 Hz。

滤波器的阶数取16，因此Filter order取15。

阻带衰减不小于50 dB，beta值取4.5。

数字滤波器分析方面，FIR滤波器幅频响应如图4所示。

设计好滤波器后，通过FDA工具中的Analysis按钮进行滤波器分析，启动幅频响应分析如图4所示，其中x轴为频率，y轴为幅度值（单位为dB）。

由图4可以得到，频率在200 Hz以下的信号基本没有发生衰减，而频率在500 Hz及以上的信号则发生了较大幅度的衰减，并且不小于50 dB。指标达到了滤波器的设计要求。FIR滤波器相频响应分析如图5所示。由图5可知设计的FIR滤波器在通带内为线性相位响应，即该滤波器是一个线性相位的滤波器。线性相位意味着通带信号保真，满足了设计要求。

导出滤波器系数方面，利用MATLAB的FDA工具箱设计完成FIR低通滤波器并且满足设计要求后，再将滤波器系数，即一个包含16个滤波器参数的数组导出到TXT文本中供QUARTUSⅡ在设计FIR IP核时调用。

3.3 基于FPGA的数字低通滤波器设计

在完成MATLAB软件仿真及数据准备之后，开始进行FPGA设计工作，流程如图6所示。

建立工程，设置FIR核参数，如图7所示。根据需要将FIR核的参数设置滤波器系数位宽（Bit Width）为12 bit，目标器件（ Device Family）为CycloneⅣE，流水线级数（ Pipline Level）为1，输入数据及滤波器系数的存储资源保持默认值为Logic Cells，滤波器结构（Structure）为DistributedArithmetic：Fully parallel。滤波器系数通过外部文件（FirCoe.txt）导人，如图8所示。

编写Verilog HDL程序，实现滤波功能，主要程序如下：

module FirIPDa （reset_n， clk， Sin， S_out）;

input reset_n;

//复位信号，低电平有效

input

clk; //FPGA系统时钟2kHz

input signed [11：0]S_in; //数据输入频率为2kHz

output signed [24：0]S_out.//滤波后的输出数据

wire ast sink_valid， astsourceready，

wire ast_ source_valid;

wire[1：0]ast_sourceerror;

wire [1：0]ast_sink_error;

assign astsink_valid-1fb1;

assign ast_sourceread～l"bl;

assign astsink_error2"d0;

fir firinst（.clk（clk）， .reset_n（reset_n），

.ast sink data（S_in），

.ast_ sink valid（ast_sink_valid），

.ast_ sourceready（ast_sourceready），

.ast sink_ error（ast_sink_error），

.ast source_data（Sout），

.ast sink ready（ast_sink_ready），

.ast_ source_valid（astsource_valid），

.ast_ sourceerror（ast_sourceerror》;

endmodule

利用Modelsim进行仿真并将仿真结果输出至外部文件中，再使用MATLAB软件对测试结果进行分析对比，对比情况如图9.图10所示。

图10输入信号与输出信号的时域波形对比

从图9中可以看出，800 Hz附近的噪聲信号衰减都大于50 dB，而200 Hz附近的信号几乎没有改变，满足了设计要求。从图10中可以看出，输入信号有两个峰值，经过滤波后变为了单峰，并且保留下来那个信号的幅度也有所加强，满足了设计要求。

4 结束语

本文完整地论述了基于MATLAB和FPGA的FIR低通滤波器的设计思路和仿真，达到了对FIR滤波器设计的要求，仿真实验验证了设计的正确性，使得设备故障诊断信号源的信噪比大大提高，为后期故障诊断算法运行提供高质量的信号。这一方法可以应用到各种采用FIR滤波器的数字系统中，提高信号滤波效果。

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