4.1.47 Альфа-бета фильтр
Датчик выдаёт отфильтрованное значение исходного датчика. Фильтрация производится по дискретно измеряемым значениям исходного датчика, которые определяются через заданный временной интервал. Отфильтрованное значение датчика имеет постоянное значение на интервале между измерениями исходного датчика.Считается, что измеренное на каждом шаге значение исходного датчика имеет следующий вид:
,где 
– номер шага измерения значения исходного датчика;
– номер шага измерения значения исходного датчика;
– измеренное значение исходного датчика на k-м шаге;
– истинное значение исходного датчика на k-м шаге;
– шумовая добавка на k-м шаге.Отфильтрованное значение и его производная по времени определяются в каждой точке измерения исходного датчика по следующим формулам:
где 
– отфильтрованное значение исходного датчика на k-м шаге, которое приблизительно равно ;
– отфильтрованное значение исходного датчика на k-м шаге, которое приблизительно равно ;
– прогнозируемое значение исходного датчика для k-го шага, полученное по результатам обработки предыдущих шагов;
– отфильтрованное значение производной исходного датчика по времени на k-м шаге;
– прогнозируемое значение производной исходного датчика по времени для k-го шага, полученное по результатам обработки предыдущих шагов;
– временной интервал между измерениями значения исходного датчика;
– коэффициенты фильтра.Прогнозируемые значения вычисляются по следующим формулам:
На k-м шаге расчёта фильтра алгоритм работает следующим образом:
1) 
: 
;
: ;2) 
:
:− 
;
;− 
;
;− 
;
;− 
;
;3) 
:
:− 
;
;− 
;
;− 
;
;− 
.
.Коэффициенты 
– константы. Для сходимости и стабильности значения коэффициентов должны быть положительными и малыми:
– константы. Для сходимости и стабильности значения коэффициентов должны быть положительными и малыми:− 
;
;− 
.
.В качестве начального приближения можно взять 
. Значения коэффициентов обычно корректируются экспериментально. Как правило, более высокие значения обычно приводят к более быстрой реакции для отслеживания переходных изменений, в то время как меньшие снижают уровень шума в оценках состояния.
. Значения коэффициентов обычно корректируются экспериментально. Как правило, более высокие значения обычно приводят к более быстрой реакции для отслеживания переходных изменений, в то время как меньшие снижают уровень шума в оценках состояния.Низкие значения 
обеспечивают более сильное сглаживание за счёт более медленной реакции на скачкообразные изменения сигнала. Увеличение значения уменьшает задержку и ухудшает сглаживание.
обеспечивают более сильное сглаживание за счёт более медленной реакции на скачкообразные изменения сигнала. Увеличение значения уменьшает задержку и ухудшает сглаживание.Увеличение 
снижает стабильность фильтра.
снижает стабильность фильтра.На рис. 8 показан пример использования датчика альфа-бета фильтра с и шагом 0.01 [ s ], Wx – исходный датчик.
и шагом 0.01 [ s ], Wx – исходный датчик.
Рис. 8 Пример использования датчика альфа-бета фильтра
Синтаксис метода создания
alphaBetaFilter(Sensor, alpha, beta, deltaT, work=...)
Обязательные позиционные параметры метода
sensor Sensor
Исходный датчик.
scalar alpha [-]
Коэффициент альфа. Константа.
.
.scalar beta [-]
Коэффициент бета. Константа.
.
.scalar deltaT [time]
Временной интервал между измерениями.
Необязательные именованные параметры метода
work = [on:/off:]
Параметр определяет состояние датчика (работает или не работает) сразу после перевода проекта из режима редактирования в режим исследования. Это состояние элемента можно менять в процессе расчёта с помощью объектов событие (event) и изменение механизма (reform). По умолчанию work=on:.
work = on:Сразу после перевода проекта из режима редактирования в режим исследования датчик работает, то есть считает отфильтрованное значение исходного датчика.
work = off:Сразу после перевода проекта из режима редактирования в режим исследования датчик не работает, то есть не имеет значения, не считает опорные точки.