CN102213667A - 面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控*** - Google Patents

Abstract

面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***，包括传感器组，与传感器组连接的数据采集模块，与数据采集模块连接的分析处理模块，和模糊控制模块；一个参数序列构成所述的参数矩阵中的一行数据；以泵的流量作为模糊控制模块的被控变量，以当前时刻的参数矩阵与上一时刻的参数矩阵的匹配程度值和变换率作为模糊控制模块的输入值；所述的匹配程度值和变换率通过传输模块输入显示模块中，所述的数据采集模块通过所述的传输模块与所述的显示模块连接，所述的传感器组获取的实际信号显示于所述的显示模块。

Description

面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***

技术领域

本发明涉及精密模具抛光领域，主要是一种面向固-液两相软性磨粒流精密模具抛光设备的测控***。

技术背景

随着人们现代化生活要求的提升以及国际化商品市场的激烈竞争，我国模具工业无论在设计能力上，数量上，还是在制造质量上都有了较大突破，但是，如日化用品和饮料包装器，IT行业产品，更有光学镜片，相机镜头，镭射唱片等都对模具表面粗糙度提出了极高要求。

目前模具的成型工艺，采用铣削、电火花、线切割、电铸等方法。但是，加工出来的模具表面粗糙度Ra值为10μm，采用高水平的电加工机床表面粗糙度Ra值为0.8-1.6μm，但它的机床设备昂贵并且加工时间较长。在模具设计，制造，粗加工打精加工及最后的抛光过程中，由于模具的表面粗糙度与模具的使用寿命，制品的外观以及是否便于脱模关系密切，因此作为最后一道加工工序——抛光，正变得越来越重要，解决这类表面以及相似的表面的抛光具有重要意义。

现有方法一般都利用工具接触或者靠近工件表面进行加工，如电解光整加工需使用工具电极，研磨抛光需使用研磨具和抛光工具。但是，当需要对精密模具中的沟、槽、孔、棱柱、棱锥、窄缝等异型表面进行光整加工时，由于这类被加工表面过于细微，加之部分模具表面存在有直角转角等难以加工的区域，所以上述有工具加工方法难以对其进行全方位光整加工。

为了突破对精密模具中的沟、槽、孔、棱柱、棱锥、窄缝等异型表面进行光整加工的瓶颈。国内外专家提出了流体加工技术，由于流体的流动特性，可以使流体与加工表面形成“无缝”接触，因此流体加工技术在一些特定的加工场合有着不可比拟的优势。利用带有磨削作用的固体颗粒与粘性液体混合构成磨粒流进行加工是近几年新兴的加工方法。其中固-液两相软性磨粒流精密加工技术是利用处于湍流状态的磨粒流对模具的沟、槽、孔、棱柱、棱锥、窄缝等异型表面进行微力微量的磨削作用。目前关于基于软性磨粒流的抛光主要集中在基础理论研究尤其在对湍流进行精密加工机理的分析。

目前两相流参数检测与应用领域中，根据流型图和流型转换判据虽然可以确定流型，但是在实际工程中最有效的方法还是利用某种仪表直接测量管道内两相流的实际流态。流态的检测方法，根据工作原理可分为二类：①直接测量法，根据两相流的流动形式，直接确定流态，如目测法，高速摄像法，射线衰减法和接触探头法等。②间接测量法，通过对反应两相流波动特性的信号进行统计分析，确定流态。常用的统计分析方法有概率密度函数(PDF)和功率谱密度函数(PSD)，常测量的反应两相流波动特性的信号由静压力，空隙率等。

所述两相流检测方法具有较大的局限性，难以满足实际工程需要；首先，直接测量法中的目测法，在固-液两相软性磨粒流进行高精密加工中，无法通过目测进行检测流态，同时，由于高速摄像法，射线衰减法和接触探头法等方法中的仪器十分昂贵，使用成本太高，难以普及工程应用；其次，在间接测量法中，由于固-液两相软性磨粒流精密加工的微小流道，以及湍流的突出特点是表现其流速，压力等动力特征做紊乱的，无序的脉动，无法用简单的空间和时间函数对湍流进行完整的分析，因此，很难使用测量反应两相流波动特性的信号的静压力，空隙率等这些参数。

在固-液两相软性磨粒流精密模具抛光研究领域，目前探究具有约束模块的流道内磨粒流流动状态与抛光的相关性，主要还在于理论分析与数值仿真计算上。因具有约束模块的流道内的固-液两相软性磨粒流流动的动态特性非常复杂，研究它的运动规律比较困难，不仅需要理论的推导，同时也需要实验的证明和辅助。

发明内容

为克服现有技术的上述问题，本发明提供了一种可准确检测固-液两相软性磨粒流流态，造价低、成本低的面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***。

面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***，包括安装于磨粒流流道上的获取当前时刻的磨粒流流动状态参数的传感器组，与传感器组连接的数据采集模块，与数据采集模块连接、将每个传感器获取的流动状态参数转换为参数序列、并用所有的参数序列构成参数矩阵的分析处理模块，和将当前时刻的参数矩阵与上一时刻的参数矩阵比较、通过控制流道上的泵的流量使磨粒流的流动状态保持稳定的模糊控制模块；

一个参数序列构成所述的参数矩阵中的一行数据；

以泵的流量作为模糊控制模块的被控变量，以当前时刻的参数矩阵与上一时刻的参数矩阵的匹配程度值和变换率作为模糊控制模块的输入值；所述的匹配程度值和变换率通过传输模块输入显示模块中，所述的数据采集模块通过所述的传输模块与所述的显示模块连接，所述的传感器组获取的实际信号显示于所述的显示模块。

进一步，所述的传感器组包括安装于流道、获取流道的实际振动信号的振动传感器，安装于流道底部、获取磨粒流流过时产生的实际压力信号的压力传感器，获取磨粒流实际温度信号的温度传感器，获取磨粒流当前的实际流速信号的流速传感器，获取流道内磨粒流的实际流量信号的流量传感器。

进一步，所述的传感器组与数据采集模块之间设有将各传感器获取的信号转换为单片机能处理的信号的调理模块和将调理模块输出的信号转换为数字信号的A/D转换器。

进一步，所述的数据采集模块包括滤除信号中的干扰噪声、形成纯净信号的数字滤波单元，将纯净信号做标度变换、形成正确比例信号的标度变换单元和补偿正确比例信号的温度漂移的修正补偿单元；

对于压力信号与振动信号采用数字低通滤波：Y(k)＝(1-a)Y(k-1)+aX(k)

其中，a是一个小于1的常数：

a＝T/(T+RC)，T是采样周期，RC为时间常数；

对于温度信号采用一阶滞后滤波，Y(k)＝(1-Q)Y(K-1)+QX(K)

其中，滤波系数：Q＝T/(T+τ)；T为采样周期，τ为数字滤波器的时间常数；

对于流量信号采用滑动平均滤波法，

Y(K)＝Q₁X(K)+Q₂X(K-1)+Q₃X(K-2)；其中Q₁+Q₂+Q₃＝1，且Q₁＞Q₂＞Q₃。

进一步，所述的分析处理模块为对来自数据采集模块的信号进行多尺度细化、形成参数序列的小波包分析单元。

或者，所述的分析处理模块为通过基-2时间抽取快速傅里叶变换算法将参数信号转换为参数序列的快速傅里叶变换分析单元。

本发明的技术构思是：通过在磨粒流流道上设置传感器组来获取流道内的流动条件参数，经分析处理模块将参数转换为参数序列、形成参数矩阵，以当前时刻的参数矩阵与上一时刻的参数矩阵的匹配程度值和变换率作为模糊控制模块的输入值，以泵的流量作为模糊控制模块的被控变量，利用模糊控制算法使磨粒流处于稳定的流动状态。只需获取不同流动条件下磨粒流的状态参数，即可模拟磨粒流的运动规律。

压力传感器、振动传感器、流量传感器、流速传感器、温度传感器的输出信号，经过各自信号调理电路后进入具有多路通道A/D转换器的前端微控制器。在基于有限状态机自动机理论的应用软件架构中，根据实验人员与集成数据采集模块与信号分析与处理模块装置的交互情况，切换并控制不同数据采集通道的开通或关断以此选择不同的测量信号变量，之后通过软件配置选择不同数字信号处理算法来处理数据。在基于有限状态机自动机理论的应用软件架构中针对采集不同的传感器的信号，调用不同的数字滤波程序、采样数据的标度变换程序、温度补偿及引入修正量校正***误差程序进行数据的预处理。

调理电路主要在考虑放大器的精度(失调及温漂)、速度、幅度(工作电压范围及增益)及共模抑制等要求下采用程控增益放大器与仪表放大器，构建包括：放大、滤波、线性化补偿、隔离、保护等调理电路。

数字滤波单元主要是根据不同信号的特点，设计不同的数字滤波程序。压力信号与振动信号，根据其变化速度快高频噪声多等特点采用数字低通滤波；根据工况下温度信号连续且变化滞后的特点，采用一阶滞后滤波；根据入口流量信号连续且上下波动的特点，采用滑动平均滤波法。

基于有限状态机自动机的应用软件架构，建立具有很好的人机交互性与可扩展性的采集功能可配置的数据采集与信号分析与处理的软件架构。在面向固-液两相软性磨粒流精密加工的实验研究用测控***的设计中，前端集成数据采集采集模块及数字信号分析处理模块的装置软件状态机，可以看成一个事件驱动处理机制，是一个纯粹的事件响应引擎内核。基于该有限状态机的面向固-液两相软性磨粒流的测控***软件结构是一个层次化的状态机，包括二个外部中断事件，一个时间事件，三个层次的状态机结构。状态机主要用于捕获嵌入式Linux平台发出的控制流，根据用户的指示选择需要采集的信号及其数字信号分析与处理算法和重要的数据处理运算，并传输至嵌入式Linux平台实时动态图表显示状态，并结合固-液两相软性磨粒流精密加工机理，探索最优加工效果的流动状态。

外部中断事件是前端集成数据采集采集模块与数字信号分析与处理装置的外部电平中断，它由嵌入式Linux平台根据实验人员的指令产生并传输给前端集成数据采集采集模块与数字信号分析与处理装置。主要用于三个状态转换作用：首先用于控制数据采集模块运行于自动数据采集模式状态或者是手动控制数据采集模式状态；其次是控制数据采集模块在手动模式状态中，切换到不同信号(振动信号、压力信号、流量信号、流速信号)单独采集；再次，配置给数字信号分析与处理***不同的数字信号处理算法，包括：小波包分析、快速傅里叶变换分析。

时间事件是在前端集成数据采集模块与数字信号分析与处理装置的微控制器内定时器产生的定时中断。主要应用于自动数据采集模式状态下，依据时间按程序设定的序列顺序采集振动信号、压力信号、流量信号、流速信号后经过数据预处理后在数字信号分析与处理***中根据程序设定的算法进行处理。

层次化的状态机包括三层次，在第一层次中，具有初始化状态、自动数据采集模式状态、手动数据采集模式状态。在第二个层次中，在自动数据采集模式状态下，具有温度信号处理状态、振动信号处理状态、压力信号处理状态、流量信号处理状态、流速信号处理状态、数据处理算法及数据传输状态，在时间事件的驱动下状态循环转换，以达到自动数据采集目的；在手动数据采集模式状态下，具有压力信号状态、振动信号状态、流量信号状态，在外部中断事件驱动下切换不同信号的采集。在第三层次下，即在手动数据采集模式状态下的各个信号采集状态(压力信号状态、振动信号状态、流量信号状态)下，具有小波包分析状态、快速傅里叶变换分析状态，在外部事件驱动下在不同分析算法状态之间切换。

分析处理模块针对具有约束模块的流道内的固-液两相软性磨粒流的不同流动状态所反映出的各种信号特点。通过实验调整其算法参数，提取固-液两相软性磨粒流的不同流动状态的数字信号的信号特征，研究特征数据与固-液两相软性磨粒流的流动状态的相关性，以此辅助理论研究。采用两套数字信号处理算法可进行切换处理：小波包分析算法与快速傅里叶变换分析算法。

小波包分析单元主要基于Mallat算法，根据固-液两相软性磨粒流的中形成湍流具有紊乱的，无序的脉动的特点，在进行5层小波分解后，进行的小波重构中对高频成分进行修正，以突出磨粒流的湍流的特点，以便于进行识别固-液两相软性磨粒流的流动状态。

Mallat算法公式如下：

$C_{j+1,k}=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}h(m-2k)C_{j,m}$

$D_{j+1,k}=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}g(m-2k)C_{j,m}$

其中，h，g分别是尺度系数和小波系数，C_j+1，k，D_j+1，k是j+1层的平滑系数和细节系数。由于滤波器的长度有限，为方便计算将公式变换如下：

$C_{j+1,k}=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}h\left(n\right)C_{j,m}$

$D_{j+1,k}=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}g\left(n\right)C_{j,m}$

由于采用DB4小波，其尺度函数系数为：

h₀＝0.483，h₁＝0.837，h₂＝0.224，h₃＝-0.129。

则DB4小波的小波函数系数是：

g₀＝h₃，g₁＝-h₂，g₂＝h₁，g₃＝h₀

写成C语言的表达形式为：

$C_{j+1}\left[k\right]=\underset{n=0}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}h\left[n\right]C_j[n+2k]$

$D_{j+1}\left[k\right]=\underset{n=0}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}g\left[n\right]D_j[n+2k]$

该公式实际上是一个迭代公式，给定一个初始信号序列{C_j}，以数组为存储形式，可计算出信号特征序列{C_j+1}，{C_j+2}...{C_j+5}等序列。所有的分析处理模块的数据在基于有限状态机软件架构中，均以消息队列的形式在不同程序模块中传递。

快速傅里叶变换分析单元主要基于定点程序实现计算，采用基-2时间抽取快速傅里叶变换算法，在FFT算法的实现过程中，对数据按二进制反序重排采用雷德算法。在理论上，FFT算法都是在输入和输出均为复数序列的条件下得出的，但是在面向固-液两相软性磨粒流精密加工的实验研究用测控***中，实时采集的信号数据都是实数序列。设定信号序列x(n)，其中设定n＝128。

分析处理模块集成于基于有限状态机的软件架构下的前端微控制器中。

模糊控制模块，具有约束模块的流道内的固-液两相软性磨粒流的流动状态作为测控***的对象时，由于其受到多种因素制约，且由于固-液两相软性磨粒流的流动的运动规律认识不足以及***的复杂性，无法建立描述其响应特性的数学模型，不能进一步确定控制模式算法，因此，结合实验研究人员的经验采用模糊语言定义的模糊集合来加以归类分类。将成功的人工控制策略总结成一个描述控制对策的模糊控制查询表，进行计算机的查表操作，以实现模糊控制器。

模糊控制模块在嵌入式Linux平台上实现，以一个Linux操作***的进程形式存在。该控制器以泵的流量为被控变量，以压力信号、振动信号、流量信号等信号的通过小波包提取的特征向量组成的信号矩阵在嵌入式Linux平台上经基于卡尔曼滤波算法的多传感器融合计算程序得出信号特征矩阵。之后经过数字图像处理中的直方图相交法计算特征矩阵的匹配程度值，最后以匹配程度值及其变换率作为模糊控制器的输入量。

显示模块与数据采集***、分析处理***之间的传输模块为三级***：首先前端集成数据采集模块与分析处理模块的装置，通过异步串口传输已经数字信号处理算法处理的数据至嵌入式Linux平台，二者通信具有简单稳定的通信协议；其次，为了凸显嵌入式Linux平台在网络上优点，嵌入式Linux平台与计算机的通信通过以太网协议，在嵌入式Linux平台上实现Web服务器，实验人员通过计算机上的网页浏览器，收集实验数据以及以网页图表形式查看数据，不需要专门的计算机程序。

通信协议，主要以帧为通信单位，帧的格式如下：帧头+总字节数+帧命令+帧内容+校验和。具体细节如下：①帧头：0xAA，0x55(2字节)；②总字节数：该帧包含的字节总数(1字节)，不能超过20字节；③帧命令：该帧的功能(1字节)；④帧内容：帧内容(n字节)；⑤校验和：总字节数、帧命令、帧内容所有字节的校验和(1字节)。

本发明的有益效果在于：

1)该方法在具有约束模块工件上安装多种传感器，通过对多种信号进行特殊的实时信号处理，然后对多传感器信息进行融合，即可准确检测固-液两相软性磨粒流流态，而无需其他昂贵的，如高速摄像法，射线衰减法和接触探头法中使用的仪器。

2)设备造价低，安装方便，易于拆装，适合工程化。

3)采用小波分析技术提取磨粒流流态多种信号的高频信号，用大量实验数据形成磨粒流流态特征表来识别并推断磨粒流的实际流态，大大提高了磨粒流流态识别的准确度。

4)功能完善的基于有限状态自动机的固-液两相软性磨粒流测控软件架构，具有很好的人机交互性与可扩展性的采集功能可配置的数据采集与信号分析处理的软件架构，很有现实意义和应用价值。

5)采用嵌入式Linux技术，利用其完善的网络功能，使得研究人员能够通过计算机网页浏览器进行数据的查看与控制。

附图说明

图1本发明的固-液两相软性磨粒流测控***组成示意图。

图2本发明的前端数据采集与信号处理装置中有限状态机的UML状态图。

图3本发明的前端数据采集与信号处理装置中状态机状态层次示意图。

图4本发明的多传感器数据融合方案示意图。

图5本发明的嵌入式Linux***与计算机程序流程图。

具体实施方式

参照附图，进一步说明本发明：

面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***，包括安装于磨粒流流道上的获取当前时刻的磨粒流流动状态参数的传感器组，与传感器组连接的数据采集模块，与数据采集模块连接、将每个传感器获取的流动状态参数转换为参数序列、并用所有的参数序列构成参数矩阵的分析处理模块，和将当前时刻的参数矩阵与上一时刻的参数矩阵比较、通过控制流道上的泵的流量使磨粒流的流动状态保持稳定的模糊控制模块；

一个参数序列构成所述的参数矩阵中的一行数据；

以泵的流量作为模糊控制模块的被控变量，以当前时刻的参数矩阵与上一时刻的参数矩阵的匹配程度值和变换率作为模糊控制模块的输入值；所述的匹配程度值和变换率通过传输模块输入显示模块中，所述的数据采集模块通过所述的传输模块与所述的显示模块连接，所述的传感器组获取的实际信号显示于所述的显示模块。

所述的传感器组包括安装于流道、获取流道的实际振动信号的振动传感器，安装于流道底部、获取磨粒流流过时产生的实际压力信号的压力传感器，获取磨粒流实际温度信号的温度传感器，获取磨粒流当前的实际流速信号的流速传感器，获取流道内磨粒流的实际流量信号的流量传感器。

所述的传感器组与数据采集模块之间设有将各传感器获取的信号转换为单片机能处理的信号的调理模块和将调理模块输出的信号转换为数字信号的A/D转换器。

所述的数据采集模块包括滤除信号中的干扰噪声、形成纯净信号的数字滤波单元，将纯净信号做标度变换、形成正确比例信号的标度变换单元和补偿正确比例信号的温度漂移的修正补偿单元；

对于压力信号与振动信号采用数字低通滤波：

Y(k)＝(1-a)Y(k-1)+aX(k)

其中，a是一个小于1的常数：

a＝T/(T+RC)，T是采样周期，RC为时间常数；

对于温度信号采用一阶滞后滤波，Y(k)＝(1-Q)Y(K-1)+QX(K)

其中，滤波系数：Q＝T/(T+τ)；T为采样周期，τ为数字滤波器的时间常数；

对于流量信号采用滑动平均滤波法，

Y(K)＝Q₁X(K)+Q₂X(K-1)+Q₃X(K-2)；其中Q₁+Q₂+Q₃＝1，且Q₁＞Q₂＞Q₃。

所述的分析处理模块为对来自数据采集模块的信号进行多尺度细化、形成参数序列的小波包分析单元。

本发明的技术构思是：通过在磨粒流流道上设置传感器组来获取流道内的流动条件参数，经分析处理模块将参数转换为参数序列、形成参数矩阵，以当前时刻的参数矩阵与上一时刻的参数矩阵的匹配程度值和变换率作为模糊控制模块的输入值，以泵的流量作为模糊控制模块的被控变量，利用模糊控制算法使磨粒流处于稳定的流动状态。只需获取不同流动条件下磨粒流的状态参数，即可模拟磨粒流的运动规律。

压力传感器、振动传感器、流量传感器、流速传感器、温度传感器的输出信号，经过各自信号调理电路后进入具有多路通道A/D转换器的前端微控制器。在基于有限状态机自动机理论的应用软件架构中，根据实验人员与集成数据采集模块与信号分析与处理模块装置的交互情况，切换并控制不同数据采集通道的开通或关断以此选择不同的测量信号变量，之后通过软件配置选择不同数字信号处理算法来处理数据。在基于有限状态机自动机理论的应用软件架构中针对采集不同的传感器的信号，调用不同的数字滤波程序、采样数据的标度变换程序、温度补偿及引入修正量校正***误差程序进行数据的预处理。

调理电路主要在考虑放大器的精度(失调及温漂)、速度、幅度(工作电压范围及增益)及共模抑制等要求下采用程控增益放大器与仪表放大器，构建包括：放大、滤波、线性化补偿、隔离、保护等调理电路。

数字滤波单元主要是根据不同信号的特点，设计不同的数字滤波程序。压力信号与振动信号，根据其变化速度快高频噪声多等特点采用数字低通滤波；根据工况下温度信号连续且变化滞后的特点，采用一阶滞后滤波；根据入口流量信号连续且上下波动的特点，采用滑动平均滤波法。

基于有限状态机自动机的应用软件架构，建立具有很好的人机交互性与可扩展性的采集功能可配置的数据采集与信号分析与处理的软件架构。在面向固-液两相软性磨粒流精密加工的实验研究用测控***的设计中，前端集成数据采集采集模块及数字信号分析处理模块的装置软件状态机，可以看成一个事件驱动处理机制，是一个纯粹的事件响应引擎内核。基于该有限状态机的面向固-液两相软性磨粒流的测控***软件结构是一个层次化的状态机，包括二个外部中断事件，一个时间事件，三个层次的状态机结构。状态机主要用于捕获嵌入式Linux平台发出的控制流，根据用户的指示选择需要采集的信号及其数字信号分析与处理算法和重要的数据处理运算，并传输至嵌入式Linux平台实时动态图表显示状态，并结合固-液两相软性磨粒流精密加工机理，探索最优加工效果的流动状态。

外部中断事件是前端集成数据采集采集模块与数字信号分析与处理装置的外部电平中断，它由嵌入式Linux平台根据实验人员的指令产生并传输给前端集成数据采集采集模块与数字信号分析与处理装置。主要用于三个状态转换作用：首先用于控制数据采集模块运行于自动数据采集模式状态或者是手动控制数据采集模式状态；其次是控制数据采集模块在手动模式状态中，切换到不同信号(振动信号、压力信号、流量信号、流速信号)单独采集；再次，配置给数字信号分析与处理***不同的数字信号处理算法，包括：小波包分析、快速傅里叶变换分析。

时间事件是在前端集成数据采集模块与数字信号分析与处理装置的微控制器内定时器产生的定时中断。主要应用于自动数据采集模式状态下，依据时间按程序设定的序列顺序采集振动信号、压力信号、流量信号、流速信号后经过数据预处理后在数字信号分析与处理***中根据程序设定的算法进行处理。

层次化的状态机包括三层次，在第一层次中，具有初始化状态、自动数据采集模式状态、手动数据采集模式状态。在第二个层次中，在自动数据采集模式状态下，具有温度信号处理状态、振动信号处理状态、压力信号处理状态、流量信号处理状态、流速信号处理状态、数据处理算法及数据传输状态，在时间事件的驱动下状态循环转换，以达到自动数据采集目的；在手动数据采集模式状态下，具有压力信号状态、振动信号状态、流量信号状态，在外部中断事件驱动下切换不同信号的采集。在第三层次下，即在手动数据采集模式状态下的各个信号采集状态(压力信号状态、振动信号状态、流量信号状态)下，具有小波包分析状态、快速傅里叶变换分析状态，在外部事件驱动下在不同分析算法状态之间切换。

分析处理模块针对具有约束模块的流道内的固-液两相软性磨粒流的不同流动状态所反映出的各种信号特点。通过实验调整其算法参数，提取固-液两相软性磨粒流的不同流动状态的数字信号的信号特征，研究特征数据与固-液两相软性磨粒流的流动状态的相关性，以此辅助理论研究。采用两套数字信号处理算法可进行切换处理：小波包分析算法与快速傅里叶变换分析算法。

小波包分析单元主要基于Mallat算法，根据固-液两相软性磨粒流的中形成湍流具有紊乱的，无序的脉动的特点，在进行5层小波分解后，进行的小波重构中对高频成分进行修正，以突出磨粒流的湍流的特点，以便于进行识别固-液两相软性磨粒流的流动状态。

Mallat算法公式如下：

$C_{j+1,k}=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}h(m-2k)C_{j,m}$

$D_{j+1,k}=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}g(m-2k)C_{j,m}$

其中，h，g分别是尺度系数和小波系数，C_j+1，k，D_j+1，k是j+1层的平滑系数和细节系数。由于滤波器的长度有限，为方便计算将公式变换如下：

$C_{j+1,k}=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}h\left(n\right)C_{j,m}$

$D_{j+1,k}=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}g\left(n\right)C_{j,m}$

由于采用DB4小波，其尺度函数系数为：

h₀＝0.483，h₁＝0.837，h₂＝0.224，h₃＝-0.129。

则DB4小波的小波函数系数是：

g₀＝h₃，g₁＝-h₂，g₂＝h₁，g₃＝h₀

写成C语言的表达形式为：

$C_{j+1}\left[k\right]=\underset{n=0}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}h\left[n\right]C_j[n+2k]$

$D_{j+1}\left[k\right]=\underset{n=0}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}g\left[n\right]D_j[n+2k]$

该公式实际上是一个迭代公式，给定一个初始信号序列{C_j}，以数组为存储形式，可计算出信号特征序列{C_j+1}，{C_j+2}...{C_j+5}等序列。所有的分析处理模块的数据在基于有限状态机软件架构中，均以消息队列的形式在不同程序模块中传递。

分析处理模块集成于基于有限状态机的软件架构下的前端微控制器中。

模糊控制模块，具有约束模块的流道内的固-液两相软性磨粒流的流动状态作为测控***的对象时，由于其受到多种因素制约，且由于固-液两相软性磨粒流的流动的运动规律认识不足以及***的复杂性，无法建立描述其响应特性的数学模型，不能进一步确定控制模式算法，因此，结合实验研究人员的经验采用模糊语言定义的模糊集合来加以归类分类。将成功的人工控制策略总结成一个描述控制对策的模糊控制查询表，进行计算机的查表操作，以实现模糊控制器。

模糊控制模块在嵌入式Linux平台上实现，以一个Linux操作***的进程形式存在。该控制器以泵的流量为被控变量，以压力信号、振动信号、流量信号等信号的通过小波包提取的特征向量组成的信号矩阵在嵌入式Linux平台上经基于卡尔曼滤波算法的多传感器融合计算程序得出信号特征矩阵。之后经过数字图像处理中的直方图相交法计算特征矩阵的匹配程度值，最后以匹配程度值及其变换率作为模糊控制器的输入量。

显示模块与数据采集***、分析处理***之间的传输模块为三级***：首先前端集成数据采集模块与分析处理模块的装置，通过异步串口传输已经数字信号处理算法处理的数据至嵌入式Linux平台，二者通信具有简单稳定的通信协议；其次，为了凸显嵌入式Linux平台在网络上优点，嵌入式Linux平台与计算机的通信通过以太网协议，在嵌入式Linux平台上实现Web服务器，实验人员通过计算机上的网页浏览器，收集实验数据以及以网页图表形式查看数据，不需要专门的计算机程序。

通信协议，主要以帧为通信单位，帧的格式如下：帧头+总字节数+帧命令+帧内容+校验和。具体细节如下：①帧头：0xAA，0x55(2字节)；②总字节数：该帧包含的字节总数(1字节)，不能超过20字节；③帧命令：该帧的功能(1字节)；④帧内容：帧内容(n字节)；⑤校验和：总字节数、帧命令、帧内容所有字节的校验和(1字节)。

实施例二

本实施例与实施例一的区别在于：所述的分析处理模块为通过基-2时间抽取快速傅里叶变换算法将参数信号转换为参数序列的快速傅里叶变换分析单元。

快速傅里叶变换分析单元主要基于定点程序实现计算，采用基-2时间抽取快速傅里叶变换算法，在FFT算法的实现过程中，对数据按二进制反序重排采用雷德算法。在理论上，FFT算法都是在输入和输出均为复数序列的条件下得出的，但是在面向固-液两相软性磨粒流精密加工的实验研究用测控***中，实时采集的信号数据都是实数序列。设定信号序列x(n)，其中设定n＝128。

本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

Claims (6)

1.面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***，其特征在于：包括安装于磨粒流流道上的获取当前时刻的磨粒流流动状态参数的传感器组，与传感器组连接的数据采集模块，与数据采集模块连接、将每个传感器获取的流动状态参数转换为参数序列、并用所有的参数序列构成参数矩阵的分析处理模块，和将当前时刻的参数矩阵与上一时刻的参数矩阵比较、通过泵的输出流量控制流道上的磨粒流的流动状态保持稳定的模糊控制模块；

一个参数序列构成所述的参数矩阵中的一行数据；

以泵的流量作为模糊控制模块的被控变量，以当前时刻的参数矩阵与上一时刻的参数矩阵的匹配程度值及其变换率作为模糊控制模块的输入值；所述的匹配程度值及其变换率通过传输模块输入显示模块中，所述的数据采集模块通过所述的传输模块与所述的显示模块连接，所述的传感器组获取的实际信号显示于所述的显示模块。

2.如权利要求1所述的面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***，其特征在于：所述的传感器组包括安装于流道、获取流道的实际振动信号的振动传感器，安装于流道底部、获取磨粒流流过时产生的实际压力信号的压力传感器，获取磨粒流实际温度信号的温度传感器，获取磨粒流当前的实际流速信号的流速传感器，获取流道内磨粒流的实际流量信号的流量传感器。

3.如权利要求2所述的面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***，其特征在于：所述的传感器组与数据采集模块之间设有将各传感器获取的微弱模拟信号放大、抗混叠滤波形成合适的可处理的模拟信号的调理模块和将调理模块输出的模拟信号转换为单片机能处理数字信号的A/D转换器。

4.如权利要求3所述的面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***，其特征在于：所述的数据采集模块包括滤除信号中的干扰噪声、形成纯净信号的数字滤波单元，将纯净信号做标度变换、形成正确比例信号的标度变换单元和补偿正确比例信号的温度漂移的修正补偿单元；

对于压力信号与振动信号采用数字低通滤波：Y(k)＝(1-a)Y(k-1)+aX(k)

其中，a是一个小于1的常数：

a＝T/(T+RC)，T是采样周期，RC为时间常数；

对于温度信号采用一阶滞后滤波，Y(k)＝(1-Q)Y(K-1)+QX(K)

其中，滤波系数：Q＝T/(T+τ)；T为采样周期，τ为数字滤波器的时间常数；

对于流量信号采用滑动平均滤波法，

Y(K)＝Q₁X(K)+Q₂X(K-1)+Q₃X(K-2)；其中Q₁+Q₂+Q₃＝1，且Q₁＞Q₂＞Q₃。

5.如权利要求4所述的面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***，其特征在于：所述的分析处理模块为对来自数据采集模块的信号进行多尺度细化、形成参数序列的小波包分析单元。

6.如权利要求4所述的面向固-液两相软性磨粒流精密加工的测控***，其特征在于：所述的分析处理模块为通过基-2时间抽取快速傅里叶变换算法将参数信号转换为参数序列的快速傅里叶变换分析单元。

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