关键词：滑模；自适应；指数增益
基金项目：本论文受吉林省自然科学基金(20210101471JC)和吉林省产业技术研究与开发专项(2019004-2)资助
1 引言
控制系统中常使用传感器进行信号采集，但由于环境等各种不确定因素，传感器采集的信号容易被噪声破坏干扰，被干扰后的传感器信号会降低系统的性能甚至影响系统的稳定性。因此，需要使用滤波器对被噪声干扰的信号进行滤波处理。很多学者为达到不同的目的，提出了各种不同的滤波器 [1-5]，如卡尔曼滤波器、中值滤波器、滑模滤波器等，滑模滤波器作为一种物理实现简单的非线性滤波器，被国内外学者广泛研究。
Jin 等提出的一种结构简单的滑模滤波器（ TD-J ），此滤波器的主要优点是并不需要对信号源进行建模，且当输入恒定时，可以实现输出对输入信号的有限时间收敛，并可以有效去除随机噪声。但其存在系统状态远离跟踪目标时收敛速度过慢的缺点。针对 TD-J 这一缺点，本文提出一种基于自适应指数增益的滑模滤波器，在距离滑模面远时此滤波器获得大的增益，迫使系统状态在远离滑模面时加速收敛。在距离滑模面近时获得一个小增益，提高滤波器的滤波效果。
接下来在第二部分是 TD-J 的工作原理，第三部分是本文所提出的基于自适应指数增益滤波器的工作原理，第四部分是 TD-J 和基于自适应指数增益滤波器的仿真验证，第五部分是结论。
2 传统滤波器的工作原理
3 基于自适应指数增益的滑模滤波器
为了解决 TD-J 存在的问题，本文提出一种基于自适应指数增益的滑模滤波器，其表达式如下：
4 仿真验证
5 结语
本文提出的基于自适应指数增益的滤波器相对于 TD-J 响应更快，达到了远距离加快收敛的目的。下一步工作如下：
（1）还需对提出的新滤波器用其他信号进行效果验证，观察新滤波器是否达到预期提高滤波器性能的目的；
（2）还需进一步调整指数项 β 的值，寻找最佳值；
（3）还需采用另一种无抖振的离散方式，消除抖振。
参考文献：
[1] 蒋明.数字滤波器的设计与算法实现[J].微电子学与计算机.2020,2(1):16-19.
[2] GALLAGHER N. Wise G. A theoretical analysis of the properties of median filters[J]. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1981, 29(6):1136-1141.
[3] JIN S, LV Z, XIONG X, YU J. A Chattering-Free sliding mode filter enhanced by frst order derivative feed forward[J]. IEEE Access, 2020, 8(1):41175-41185.
[4] UTKIN V I, POZNYAK A S. Adaptive sliding mode control with application to supertwist algorithm: Equivalent control method[J]. Auto Matica, 2013, 49(1):39--47.
[5] 宋波,陈江,于再兴.调频滤波器研制初探[J].军事通信技术 .2001.22(1):1-8.
[6] JIN S. KIKUUWE R, YAMAMOTO M. Parameter selection guidelines for a parabolic sliding mode filter based on frequency and time domain characteristics[J]. Journal of Control Science and Engineering,2012, 2012(Pt.2): 1-13.
[7] JIN S. KIKUUWE R, YAMAMOTO M. Real-time quadratic sliding mode filter for removing noise[J]. Advanced Robotics, 2012, 26(8-9):877-896.
(注：本文转载自《电子产品世界》2022年7月期)
