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    含初值的遙測(cè)速度和位移振動(dòng)信號(hào)時(shí)域提取方法研究?

    2018-07-10 09:18:28徐洪洲王萬(wàn)金張志國(guó)
    艦船電子工程 2018年6期
    關(guān)鍵詞:估計(jì)值遙測(cè)頻域

    徐洪洲 王萬(wàn)金 張志國(guó)

    (91550部隊(duì)94分隊(duì) 大連 116023)

    1 引言

    飛行器飛行試驗(yàn)鑒定過(guò)程中,結(jié)構(gòu)的振動(dòng)位移和速度是考核飛行器結(jié)構(gòu)健康狀況的指標(biāo)之一,準(zhǔn)確有效地獲取位移和速度信號(hào)是遙測(cè)振動(dòng)信號(hào)處理分析的重要組成部分[1]。鑒于測(cè)量環(huán)境和無(wú)線(xiàn)傳感器測(cè)量設(shè)備的限制,位移和速度振動(dòng)信號(hào)往往不易直接獲取,比較而言加速度振動(dòng)信號(hào)反而較為容易采集,通過(guò)加速度同位移和速度之間的微分關(guān)系,可以計(jì)算得到位移和速度的信號(hào)[2~3],為試驗(yàn)結(jié)果的分析及鑒定提供數(shù)據(jù)。該計(jì)算過(guò)程主要采用頻域法和時(shí)域法,其中:頻域法實(shí)現(xiàn)方便快捷,即將采集到的加速度信號(hào)通過(guò)快速傅里葉變換轉(zhuǎn)換到頻域,再利用頻域的微積分性質(zhì),在頻域中對(duì)轉(zhuǎn)換后的加速度信號(hào)進(jìn)行積分,可以獲取位移和速度信號(hào)的頻域信號(hào),之后再進(jìn)行傅里葉逆變換,將頻域信號(hào)轉(zhuǎn)換到時(shí)域[4~5]。由于信號(hào)經(jīng)過(guò)了變換域的正變換和逆變換的處理,容易產(chǎn)生截?cái)嗾`差,且無(wú)法得到其初始值,隨著實(shí)時(shí)分析對(duì)資源和效率的要求,考慮頻域法較為耗資源,選取更為有效的方法并合理估計(jì)初始值是遙測(cè)振動(dòng)信號(hào)處理的難點(diǎn)所在[6~7]。

    2 考慮初始值的加速度振動(dòng)信號(hào)時(shí)域積分

    對(duì)遙測(cè)加速度振動(dòng)信號(hào)a(k)(k =1,2,…n )進(jìn)行一次數(shù)值積分,得到a(k)的一次積分v(k)(k =1,2,…n-1) 為

    其中,fs為采樣頻率,Rk為積分誤差。

    假設(shè)速度初始值v(0)=0,則由式(1)得

    可以證明在高采樣的情況下,加速度信號(hào)的一次積分誤差對(duì)積分結(jié)果的影響可以忽略[8]。,舍棄通過(guò)梯形法進(jìn)行數(shù)值積分過(guò)程中的誤差,實(shí)際遙測(cè)速度振動(dòng)信號(hào)可以通過(guò)(n-1)來(lái)估計(jì)其真值v(n-1),即

    對(duì)遙測(cè)加速度振動(dòng)信號(hào)a(k)進(jìn)行二次積分,得位移s(k)(k =1,2,…n-2 )為

    假設(shè)位移初始值s(0)=0,則由式(3)得

    同理,可證明在高采樣的情況下,加速度信號(hào)的二次積分誤差對(duì)積分結(jié)果的影響可以忽略[9]。,則實(shí)際遙測(cè)位移振動(dòng)信號(hào)可以通過(guò)(n-1)來(lái)估計(jì)其真值s(n-1),即

    上述通過(guò)加速度振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)值積分獲取速度和位移信號(hào)過(guò)程中,假設(shè)速度初始值v(0)和位移初始值s(0 )均為零,當(dāng)v(0)≠0,s(0 )≠0時(shí),速度振動(dòng)信號(hào)v(n -1)=v(n -1)+v(0),位移振動(dòng)信號(hào),二次積分后的一 次 趨 勢(shì) 項(xiàng) 即 為 v(0)·(n-1)/fs+s(0),可以采用最小二乘法通過(guò)多項(xiàng)式擬合得到v(0)和s(0 )的估計(jì)值 v(0 )和 s(0 )[10],在此基礎(chǔ)上對(duì)速度和位移振動(dòng)信號(hào)的估計(jì)值進(jìn)行修正,即

    3 仿真信號(hào)分析

    采用的仿真位移振動(dòng)信號(hào)為sin(2pi10t)+sin(2pi50t)+sin(2pi100t),其對(duì)應(yīng)的速度和加速度信號(hào)分別為2pi10 cos(2pi10t)+2pi50 cos(2pi50t)+2pi100 cos(2pi100t))和 -(2pi10)^2sin(2pi10t)-(2pi50)^2sin(2pi50t)-(2pi100)^2sin(2pi100t),采樣頻率 fs為5000Hz,采樣數(shù)據(jù)長(zhǎng)度n為1024。

    圖1為仿真加速度振動(dòng)信號(hào),圖2為采用式(2)的時(shí)域積分模型提取的速度振動(dòng)信號(hào)估計(jì)值,圖3為采用式(4)模型提取的位移振動(dòng)信號(hào)估計(jì)值,從圖3可以看出位移振動(dòng)信號(hào)估計(jì)值中含有趨勢(shì)項(xiàng),采用最小二乘擬合多項(xiàng)式來(lái)估算一次多項(xiàng)式,其結(jié)果如圖4所示;圖5為速度振動(dòng)信號(hào)的真實(shí)值和采用式(5)模型提取的修正值,圖6為速度修正值和真實(shí)值的相對(duì)誤差,在0.1%~0.5%以?xún)?nèi),表示采用式(5)的速度振動(dòng)信號(hào)修正模型是有效的;圖7為位移振動(dòng)信號(hào)真實(shí)值和采用式(6)模型提取的修正值,圖8為位移修正值和真實(shí)值的相對(duì)誤差,在0.0%~0.25%以?xún)?nèi),表示采用式(6)的位移振動(dòng)信號(hào)修正模型是有效的;綜合上述仿真分析結(jié)果,文中提出的含有初值情況下的速度和位移振動(dòng)信號(hào)獲取模型是可行的,能夠有效地通過(guò)加速度振動(dòng)信號(hào)提取速度和位移振動(dòng)信號(hào)。

    4 實(shí)測(cè)信號(hào)分析

    以飛行器飛行試驗(yàn)采集的遙測(cè)加速度振動(dòng)信號(hào)為例,通過(guò)文中所提模型對(duì)速度和位移振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行提取,檢驗(yàn)方法的可行性。圖9為飛行器某次飛行試驗(yàn)采集的結(jié)構(gòu)加速度振動(dòng)信號(hào),采樣頻率為5000Hz,采樣數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為252。

    圖9 為飛行器飛行試驗(yàn)采集的遙測(cè)加速度振動(dòng)信號(hào),圖10為采用式(2)的時(shí)域積分模型提取的遙測(cè)速度振動(dòng)信號(hào)估計(jì)值,圖11為采用式(4)模型提取的遙測(cè)位移振動(dòng)信號(hào)估計(jì)值,從圖11可以看出遙測(cè)位移振動(dòng)信號(hào)估計(jì)值中含有趨勢(shì)項(xiàng),采用最小二乘擬合多項(xiàng)式來(lái)估計(jì)一次多項(xiàng)式,結(jié)果如圖12所示;圖13為采用式(5)模型提取的遙測(cè)速度振動(dòng)信號(hào)修正值;圖14為采用式(6)模型提取的遙測(cè)位移振動(dòng)信號(hào)修正值;從圖10和圖11可以看出通過(guò)時(shí)域數(shù)值積分法直接求取的速度和位移振動(dòng)信號(hào)估計(jì)值其初值是為零的,這是由于時(shí)域積分過(guò)程中沒(méi)有考慮初值造成的,導(dǎo)致圖11所示的位移振動(dòng)信號(hào)中含有趨勢(shì)項(xiàng),影響了結(jié)果的準(zhǔn)確性;通過(guò)文中所提方法通過(guò)最小二乘擬合多項(xiàng)式來(lái)估計(jì)速度和位移信號(hào)的初始值,進(jìn)而對(duì)信號(hào)進(jìn)行修正是可行的,且由上節(jié)仿真信號(hào)的驗(yàn)證結(jié)果能夠表明圖13和圖14所示的修正結(jié)果置信度是較高的,給飛行器飛行試驗(yàn)結(jié)構(gòu)健康診斷提供較為可靠的信息。

    5 結(jié)語(yǔ)

    鑒于在飛行器的飛行試驗(yàn)過(guò)程中,其結(jié)構(gòu)的振動(dòng)速度和位移不易直接獲取,提出利用加速度同位移和速度之間的微分關(guān)系,通過(guò)采集的遙測(cè)加速度振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域內(nèi)直接進(jìn)行數(shù)值積分獲取速度和位移振動(dòng)信號(hào)[11],考慮速度和位移初始值非零時(shí)對(duì)積分結(jié)果的影響,采用最小二乘擬合多項(xiàng)式方法進(jìn)行速度和位移初始值的估計(jì),在此基礎(chǔ)上對(duì)積分結(jié)果進(jìn)行了修正,確保結(jié)果的準(zhǔn)確性[12]。方法在仿真加速度振動(dòng)信號(hào)上進(jìn)行了應(yīng)用,速度和位移獲取結(jié)果的相對(duì)誤差可以控制在千分之五以?xún)?nèi),高精度的獲取結(jié)果表明方法的適用性和可靠性,并將其應(yīng)用于飛行器飛行試驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中,獲取了遙測(cè)速度和位移振動(dòng)信號(hào),結(jié)果的置信度較高,在飛行器結(jié)構(gòu)健康狀況評(píng)價(jià)中具有積極意義。

    [1]Yang J,Li J,Lin G.A simple approach to integration of acceleration data for dynamic soil structure interaction analysis[J].Soil Dynamites and Earthquake Engineer?ing,2006(26):725-734.

    [2]Huibin Li,Quan Qin,Liangzhong Qian,Lau C K.Time Domain Modal Identification of Tsing Ma Suspension Bridge[C]//Proc.of IMAC 19, Kissimmee,F(xiàn)lorida,USA,2001:1585-1591.

    [3]Stathis C.Stiros.Errors in Velocities and displacements de?duced from accelerographs:An approach based on the the?ory of error propagation[J].Soil Dynamics and Earth?quake Engineering,2008(285):415-420.

    [4]Chang Ming,Kazuhiro O,Kanji U.Some experimental ob?servations of(L,K)evolution strategies[C]//Proceedings of the 2001 Congress on Evolutionary Computation.Seoul:Coex Center,2001(1):663-670.

    [5]Thong Y,Wiilfson M,Crowe J,Hayes-Gill B,Jones D.Numerical double integration of acceleration measure?ments in noise[J].Meas Sci Technol,2004(36):73-92.

    [6]Darryll Pines,A Emin Aktan.Status of structural health monitoring of long-span bridges in the United States[C]//Proc.Struct.EngngMate;r.4,2002,372-380.

    [7]Lee SG et al.Integration of measured acceleration to deter?mine the vibration characteristics of bridges[J].Journal of Korea Computational Structural Engineering Institute,1996,4(6):107-115.

    [8]Yang Shiow-Shung,Tseng Ching-Shiow.An orthogonal neural network for function approximation[J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics Part B:Cy?bernetics,1996,26(5):779-785.

    [9]張志涌.精通MATLAB6[M].第5版.北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2004,6(1):149-158.

    [10]李紅.數(shù)值分析[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2003,4(1):214-225

    [11]周小祥,陳爾奎,呂桂慶,等.基于數(shù)字積分和LMS的振動(dòng)加速度信號(hào)處理[J].自動(dòng)化儀表,2006,27(9):51-53.

    [12]鄭君里,應(yīng)啟晰,楊為理.信號(hào)與系統(tǒng)(第二版)[M].北京:高等教育出版社,2004,19(3):183-187.

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