在工業自動化領域，PLC的模擬量輸入濾波技術可是門玄學。有些老手甚至聲稱，只要掌握了這些濾波技巧，就能成為控制界的“大神”。今天，我們就來揭開這層神秘的面紗，看看那些被老手們稱為“神器”的濾波方法吧！
以下十種濾波技術，不僅能幫你有效對抗各種干擾，還能提升信號的準確性，讓你的PLC系統更加穩定。話不多說，讓我們進入正題！
方法：
根據經驗判斷，設定兩次采樣的允許最大偏差值（A）。每次新值出現時，如果與上次值之差小于等于A，則視為有效值；如果大于A，則視為無效，用上次值替代。
優點：
這種方法對于偶然的脈沖干擾有不錯的抑制效果。想象一下，你正在測量液位，突然有人在水面丟了一塊石頭，水花四濺，這時限幅濾波法就會幫你過濾掉這些“無效數據”。
缺點：
對周期性干擾無能為力，平滑度也不高。就像在嘈雜的派對上找一個安靜的角落，雖然能隔絕部分噪音，但無法完全靜下來。
方法：
連續采樣N次（N取奇數），將采樣值按大小排列，取中間值為有效值。
優點：
對于溫度、液位等變化緩慢的參數非常有效。就像是在一堆參差不齊的照片中挑選一張最具代表性的，不容易受到極端數據的影響。
缺點：
不適用于流量、速度等快速變化的參數。因為這些參數變化太快，類似于抓住風中的蝴蝶，不易捕捉。
方法：
連續取N個采樣值進行算術平均。N值越大，信號平滑度越高，靈敏度越低；N值越小，信號平滑度越低，靈敏度越高。
優點：
適用于一般有隨機干擾的信號。這就像是平均一下你每天的心情，忽略那些短暫的高峰和低谷。
缺點：
對于實時控制要求較高的場合不適用，因為計算速度較慢，容易浪費RAM。換句話說，這方法像是讓你用慢動作觀看電影，每個細節都看得清楚，但體驗感一般。
方法：
將連續N個采樣值看作一個隊列，新數據進入隊尾，舊數據從隊首移除。然后計算隊列中的算術平均值。
優點：
對周期性干擾有良好的抑制效果，適合高頻振蕩系統。這種方法就像是一條生產線，舊貨品不斷移出，新貨品不斷加入，保持了系統的穩定性。
缺點：
靈敏度較低，對偶然出現的脈沖性干擾效果差。偶爾出個“大波動”，系統反應可能會有些遲緩。
方法：
類似于中位值濾波法和算術平均濾波法的結合。連續采樣N個數據，去掉一個最大值和一個最小值，再計算剩下的數據的算術平均值。
優點：
能夠有效消除偶然的脈沖性干擾。就像是把最極端的好評和差評剔除掉，更客觀地反映真實情況。
缺點：
測量速度較慢，和算術平均濾波法一樣，容易浪費RAM。
方法：
將限幅濾波法和遞推平均濾波法相結合。新數據先進行限幅處理，再進行遞推平均濾波。
優點：
結合了兩種方法的優點，對于脈沖干擾有較好的抑制作用。
缺點：
同樣存在浪費RAM的問題。
方法：
設定參數a（0到1之間），每次的濾波結果等于（1-a）乘以本次采樣值加上a乘以上次濾波結果。
優點：
對周期性干擾有良好的抑制作用，適合波動頻率較高的場合。
缺點：
存在相位滯后問題，靈敏度較低。像是在行駛的汽車上裝了個滯后顯示器，總是慢半拍。
方法：
對遞推平均濾波法的改進，不同時刻的數據賦予不同權重，越接近當前的數據權重越大。
優點：
適合有較大純滯后時間常數的系統，能更及時地反映變化。
缺點：
對于滯后時間較小、變化較慢的信號，效果不理想。
方法：
設置一個濾波計數器，將每次采樣值與當前有效值比較，如果相等則清零，不相等則計數器+1，超過上限則替換當前有效值。
優點：
對變化緩慢的參數有較好的濾波效果，能避免控制器在臨界值附近的反復開關跳動。
缺點：
對于快速變化的參數不太適用。
方法：
將限幅濾波法和消抖濾波法相結合。先限幅后消抖。
優點：
結合了兩種方法的優點，改進了消抖濾波法的某些缺陷，避免將干擾值引入系統。
缺點：
對快速變化的參數不宜。
通過以上十種濾波方法的介紹，我們可以看出，每種方法都有其獨特的優點和缺點。選擇適合自己系統的濾波方法，既能提高信號的準確性，也能延長設備的使用壽命。無論你是初學者還是經驗豐富的工程師，都可以從這些濾波技術中找到適合自己需求的工具。
畢竟，PLC濾波就像是給你的系統戴上了一副“降噪耳機”，讓你在工業噪聲中也能聽到清晰的“信號之聲”。
