计算机控制系统抑制干扰的技术分析

计算机控制系统抑制干扰的技术分析
随着计算机控制系统应用的广泛，其稳定性和可靠性成为工业生产和科学研究的重要
保障。

然而在实际的生产和实验环境中，会存在各种干扰和噪声，如电磁干扰、机械振动、温度和湿度等环境变化等，这些干扰会对计算机控制系统的性能和可靠性造成很大影响。

因此，在计算机控制系统中，抑制干扰成为了一个重要的技术问题。

本文将对计算机控制
系统抑制干扰的技术进行分析。

一、干扰抑制的基本思路
在计算机控制系统中，干扰抑制的基本思路是将干扰信号与控制信号相区别，并将其
从控制信号中滤除。

在目前的干扰抑制技术中，主要采用以下几种方法：数字滤波技术、
神经网络技术、自适应控制技术、模糊控制技术、小波变换技术等。

不同抑制技术的选择
取决于干扰的类型、大小和控制系统的特点。

二、数字滤波技术
数字滤波技术是计算机控制系统中常用的一种抑制干扰的技术。

基本思路是在数字信
号中滤除干扰信号。

数字滤波器比传统滤波器更加灵活，可以采用不同的数字滤波方法进
行滤波，从而实现对不同干扰信号的滤除，如低通滤波、高通滤波、带通滤波和陷波滤波等。

数字滤波器可以使用开源软件搭建，如MATLAB等，也可以使用DSP芯片进行实现。

数字滤波技术应用广泛，适用于控制系统中大多数常见的干扰信号。

三、神经网络技术
神经网络技术是一种基于神经元模型和结构的模拟人类神经系统的计算模型。

它的主
要优点是可以自适应地学习和自适应地调整权值，从而可以有效地处理复杂、非线性干扰
信号。

通过将神经网络模型应用于控制系统中，可以构建出一种能够抑制干扰信号的控制
系统。

神经网络技术对于一些噪声随时间变化的情况，尤其是那些难以准确建模的非线性、时变干扰有着较好的抑制效果。

但是，神经网络技术也存在一些缺陷，如网络结构设计困难、学习算法复杂等。

四、自适应控制技术
自适应控制技术是指控制系统可以自适应地调整自己的控制策略以适应系统环境的变化。

自适应控制技术可以采用模型参考自适应控制、自适应自校验控制、广义自校验控制
等多种方法进行控制，具有较好的抗干扰能力。

自适应控制技术可以适应不稳定的系统、
复杂的控制环境和多元的干扰信号。

但是，在应用自适应控制技术时，要对系统进行较为
准确的建模，增加系统的复杂度和运算量。

五、模糊控制技术
模糊控制技术是一种利用模糊逻辑和模糊集合进行控制的技术。

它克服了传统控制理
论对于精确模型和解析算法的要求，可以处理系统建模不准确、不完全和不确定的情况。

通过将模糊控制技术应用于控制系统中，可以构建出一种适应不同干扰信号的控制系统，
具有较好的抑制效果。

但是，模糊控制技术的性能也受到多种因素的影响，如知识库的设
计和规模、隶属函数的选取等。

六、小波变换技术
小波变换技术是一种基于数学小波理论进行信号分析和处理的技术。

它在一定程度上
能够有效的分析、识别和去除信号中的噪声和干扰。

用小波分析技术对信号进行分析和变换，通常会得到一个浅深不一、长度大小各异的小波分量集合，通过对这个集合重组，把
元素排序快速提出干扰，从而达到干扰去除的目的。

小波变换抗干扰能力较强，特别适合
处理非线性和非稳态噪声。

但在某些特定情况下，小波变换也存在着无法克服的缺陷，如
对频域时关系复杂的信号难以处理。

七、结论
通过对几种干扰抑制技术进行分析，我们可以发现，每种技术都有其特点和适用场合。

根据具体的应用场景，可以选用不同的技术进行干扰抑制。

计算机控制系统在抑制干扰的
同时，还需要考虑到系统的可靠性、精度和实时性等方面的需要，从而达到优化控制的目的。