CN104990717B - 一种磁浮列车传感器信号处理方法 - Google Patents

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Abstract

一种磁浮列车传感器信号处理方法，该方法包括获取传感器当前时刻采样值以及当前时刻之前连续若干采样时刻的采样值，将采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁，形成最佳拟合曲线；根据虚拟柔性梁的外伸位置预测下一采样时刻的采样值；获取下一采样时刻采样值，若下一采样时刻的采样值与预测值的差异超过设定的阈值，则认为传感器中出现虚假信号，需要对其进行剔除，并用预测值代替采样值，反之则保留采样值。利用该方法可有效地对传感器信号中混杂的毛刺、野值进行剔除，即对传感器的虚假信号进行校正；采用本发明提供的处理方法既可以对虚假信号进行判断和校正，也可以利用虚拟柔性梁的形状拟合传感器数据，从而达到平滑降噪的效果。

Description

一种磁浮列车传感器信号处理方法
技术领域
本发明主要涉及中低速磁浮列车领域，特别是涉及一种适用于中低速磁浮列车的传感器信号的处理方法。
背景技术
中低速磁浮列车是一种依靠电磁力实现无接触悬浮的车辆***，其核心***是悬浮控制***。悬浮控制***用于对各种传感器，如悬浮间隙传感器、电磁铁垂向加速度传感器、电流传感器等信号进行采集，经过一定的运算后输出合适的电压来控制电磁铁的电流。然而，由于工作环境的原因，这些传感器获取的信号有时可能存在虚假信息。例如，在磁浮列车的牵引电机及其它大功率电气设备工作时，可能会产生短时较强的电磁场干扰，可能会导致间隙传感器、电流传感器等输出短暂的脉冲信号，这种错误的脉冲会对悬浮***产生冲击甚至导致悬浮电磁铁磕碰轨道；再如，当磁浮列车的间隙传感器通过轨道接缝时，测量间隙会因为轨道不连续而输出较大的值，这种虚假信号同样会干扰间隙测量的正常值。
因此，如何减小这种虚假信号对悬浮控制***的影响，以保证悬浮间隙平稳，成为本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种可在磁浮列车运行过程中实时对传感器信号进行检测和判断，对检测到的虚假信号进行剔除，从而减小传感器虚假信号对悬浮控制***的影响，保证列车悬浮间隙平稳。
本发明解决其技术问题采用的技术方案是，一种磁浮列车传感器信号处理方法，包括以下步骤：
步骤1：获取传感器当前时刻采样值以及当前时刻之前连续若干采样时刻的采样值，将采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁，形成最佳拟合曲线；
其中，所述采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁为：
采样值在纵轴上和虚拟柔性梁之间通过虚拟线性弹簧连接，虚拟线性弹簧根据采样值和虚拟柔性梁的位置差异产生拉力作用于虚拟柔性梁上，使得虚拟柔性梁发生位移和弯曲，多个采样值同时作用，使梁的受力和弯矩达到平衡，确定梁的弯曲变形，构建处于平衡状态下的虚拟柔性平衡梁；
步骤2：根据虚拟柔性梁的外伸位置预测下一采样时刻的采样值；
步骤3：获取下一采样时刻采样值，若下一采样时刻的采样值与预测值的差异超过设定的阈值，则认为传感器中出现虚假信号，反之则认为传感器信号正常。
优选的，当所述传感器出现虚假信号时，用预测值代替采样值，反之则保留采样值。
优选的，虚拟柔性梁的抗弯刚度EI和虚拟线性弹簧刚度ks可调节，以适合不同频带范围的传感器信号。
优选的，所述采样时刻个数可根据传感器的类型和用途确定。
优选的，相邻采样时刻之间时间间隔在一次虚拟柔性梁构建过程中是相同的。
优选的，所述采样时刻之间的时间间隔可根据传感器的类型和用途确定。
优选的，所述预测下一采样时刻的采样间隔，可以大于或等于采样时刻的采样间隔。
本发明之磁浮列车传感器信号处理方法可以有效地对传感器信号中混杂的毛刺、野值进行剔除，即对传感器的虚假信号进行校正；采用虚拟线性弹簧确定采样值和虚拟柔性梁之间的约束力，使这些采样值和虚拟柔性梁达到力学上的平衡，因此，这种平衡可以有效拟合传感器的采样数据，得到采样数据变化趋势更加平滑可信；虚拟柔性梁的抗弯刚度和虚拟线性弹簧刚度均可任意调节，以适合不同频带范围的传感器信号。采用本发明处理方法既可以对虚假信号进行判断和校正，也可以利用虚拟柔性梁的形状拟合传感器数据，从而达到平滑降噪的效果。
附图说明
图1为本发明磁浮列车传感器信号处理方法一种实施方式的的流程图；
图2为虚拟柔性梁和采样值之间约束关系坐标示意图；
图3为用虚拟柔性梁判断和校正虚假信号的坐标示意图；
图4 为磁浮列车间隙传感器通过轨道接缝的示意图；
图5 为间隙传感器通过轨道接缝时虚假信号校正原理示意图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
参照图1，本发明磁浮列车传感器信号处理方法，包括以下步骤：
步骤1：获取传感器当前时刻采样值以及当前时刻之前连续若干采样时刻的采样值，将采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁，形成最佳拟合曲线；
获取传感器当前时刻采样值以及当前时刻之前若干采样时刻的采样值，将采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁，通过多个采样值来固定虚拟柔性梁的位置，虚拟柔性梁的形状即为这些采样值的平滑拟合，从而形成最佳拟合曲线。
优选的，相邻采样时刻的采样周期在一次虚拟柔性梁构建过程中是相同的。
步骤2：根据虚拟柔性梁的外伸位置预测下一采样时刻的采样值；
虚拟柔性梁形状变化趋势代表了信号的真实变化趋势，虚拟柔性梁的外伸段可以作为未来信号的近似预测，因而可根据虚拟柔性梁的外伸位置预测下一采样时刻的采样值。
步骤3：获取下一采样时刻采样值，若下一采样时刻的采样值与预测值的差异超过设定的阈值，则认为传感器中出现虚假信号，反之则认为传感器信号正常。
由于作为磁浮列车的被控对象，磁浮列车的电磁铁和转向架惯性较大，因此悬浮***真实测量信号不可能存在较大的突变。如果下一采样时刻传感器信号值和虚拟柔性梁预测信号的差异超过设定的阈值，那么可以认为采集到的传感器信号是虚假的。
优选的，所述预测下一采样时刻的采样间隔，可以大于或等于采样时刻的采样间隔。
通过上述实施方式，中低速磁浮列车获取传感器信号后无需使用滤波器，可对虚假信号进行判断和校正，也可以利用虚拟柔性梁的形状拟合传感器数据，有效地对传感器信号中混杂的毛刺、野值进行剔除，从而达到平滑降噪的效果。
作为一种可选方式，上述实施方式的步骤1中将所述采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁的步骤可进一步包括：所述采样值在纵轴上和虚拟柔性梁之间通过虚拟线性弹簧连接，虚拟线性弹簧根据采样值和虚拟柔性梁的位置差异产生拉力作用于虚拟柔性梁上，使得虚拟柔性梁发生位移和弯曲。多个采样值同时作用，最终可以使梁的受力和弯矩达到平衡，梁的弯曲变形也能确定下来，从而构建处于平衡状态下的虚拟柔性平衡梁。采用虚拟线性弹簧来确定采样数据值和虚拟柔性梁之间的约束力，使这些采样值和虚拟柔性梁达到力学上的平衡，因此，这种平衡可以有效拟合传感器的采样数据，得到采样数据变化趋势更加平滑可信。
在实际应用过程中，优选的，阈值可以设置为平均预测误差三倍，即当下一采样时刻的采样值和虚拟柔性梁预测值的误差是平均预测误差的三倍以上，则说明传感器采集的信号异常，此时就应舍弃采样信号。所述平均预测误差可以通过对虚拟柔性梁上所有采样时刻的采样值和虚拟柔性梁之间的误差绝对值进行平均得到。
进一步的，上述实施方式的步骤3还可以包括，当所述传感器出现虚假信号时，用虚拟柔性梁预测的信号值来代替采样值，反之则保留采样值。
参照图2、图3，本发明的一种具体实施方式中，根据若干个采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁时需要计算虚拟柔性梁的位移和斜率。为便于说明，这里以4个采样时刻的采样值为例进行阐述。
由于需要用到传感器当前时刻采样值之前连续3个采样时刻的采样值，因此在程序里首先需要开辟一个长度为3的队列，用于存储之前3个时刻的采样值。图2中，p4是当前时刻的采样值，p1至p3分别是当前时刻采样值之前连续3个采样时刻的采样值。设存在一条虚拟的虚拟柔性梁，其抗弯刚度为EI，在每个采样时刻都有一根刚度为ks的虚拟线性弹簧连接采样值和虚拟柔性梁，这样在虚拟线性弹簧的作用下梁会发生扭转及弯曲变形，用y表示。
在平衡状态下，梁沿x方向所受的剪切力为
(1)
由于梁的最右端是自由的，因此当x>3时梁上的剪切力为零，即
(2)
这些作用力同样会对梁产生扭矩，因此梁受到的弯矩为
(3)
由于梁的最右侧是自由的，因此在x=3的位置，梁的弯矩应当为零，因此可以得出
(4)
假设梁的抗弯刚度为EI，那么梁的弯矩和变形的关系为
（5）
因此梁的斜率可以由分布于梁上的弯矩沿x方向积分得到，即
(6)
这里c1是一个待定常数。梁的位移可以通过对上式进一步积分得到：
(7)
这里c2是另外一个待定常数。得到梁的位移后，各个虚拟线性弹簧对梁产生的拉力就可以计算出来了：
(8)
结合(2)式和(4)式，可以联立得到以下方程组：
(9)
其中，，.。
解方程，即可得到未知参数f1~f4，以及c1和c2。由此通过式(6)和式(7)就可分别得到梁上各采样时刻的斜率和位移。
对于基于更多采样时刻的采样值作为约束条件构建的虚拟柔性梁来说，可以通过递推的方式构建方程组(9)。通过观察A矩阵可以发现，该矩阵的元素大致可以分成四块，左上4×4子矩阵A11，右上4×2子矩阵A12，左下2×4子矩阵A21，和右下2×2零矩阵A22。对于A11来说，其矩阵元素以1/6(k s /EI), 23/6(k s /EI), 33/6(k s /EI), …的形式出现并排列，A12和A21中的元素也有明显的变化规律。类似地，X和B中的元素也有明显的变化规律。例如，对于采样时刻个数为5作为约束条件的虚拟柔性梁来说，A、X、B的形式可以直接由递推写出：
，，。
具体的方案中，根据传感器信号的类型和用途来调整采样时刻个数。采样时刻数目越多，平滑性能越好，预测越可信。但采样时刻过多，性能提高不明显，反而会增大运算量。当采样传感器为受脉冲噪声污染的电流传感器和因数据通信误码引发的间隙传感器为例，采样时刻的数目可以取4~15之间。
通过式(9)解出X后，就可以通过式(6)和式(7)就可分别得到梁上各采样时刻的斜率和位移。从而可以根据若干个采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁，形成最佳拟合曲线。
进一步的，本发明中虚拟柔性梁的抗弯刚度EI和虚拟线性弹簧刚度k s 可调节，以适合不同频带范围的传感器信号。EI和k s 的比值越大，虚拟柔性梁变形越小，平滑作用也越好，此时适合带宽较窄的信号；反之可适合带宽较宽的信号。
当虚拟柔性梁处于平衡状态后，根据虚拟柔性梁的外伸位置可预测下一采样时刻的采样值：对于采样时刻为N个约束条件的虚拟柔性梁来说，梁上最右端采样时刻处的斜率和位移分别为
, (10)
; (11)
对于磁浮列车这样的实际***来说，传感器采集到的信号具有连续性，因此对于未来时刻h (h > N −1)，信号的预测值为
(12)
例如，对于图3所示的4个采样时刻作为约束条件虚拟柔性梁来说，在下一采样时刻(x=4)的预测值为
(13)
用虚拟柔性梁可以预测未来一段时间传感器信号可能的取值，如果在后续的采样中，传感器采集的数据与预测值的差异超过设定的阈值，则可以判断传感器采集到的信号可能是虚假的，此时就需要舍弃这些采样值，而用预测值代替采样值。
参照图4和图5， 一种具体实施方式中，根据传感器信号的类型和不同的用途来调整采样时间间隔。下面以检测传感器为磁浮列车间隙传感器，当磁浮列车间隙传感器通过轨道接缝为例，来进一步说明采样时刻的时间间隔的选取。对于校正间隙传感器通过接缝时产生的虚假信号来说，采样时刻之间的间隔应相应增大。例如，对于20mm的轨道接缝和30mm直径的间隙传感器探头来说，当磁浮列车以18km/h (5m/s)的速度通过该接缝时，间隙传感器探头输出虚假信号的时间跨度为(0.02+0.03×2)/5 = 0.016s，如图4所示。此时采样时刻的时间间隔可以取16~20ms，这可以通过对传感器的采样数据进行抽样得到。在这种情形下，由于虚拟柔性梁是连续的，其延伸预测范围内的取值也是连续的，因此在这些范围内的采样值均可以由这些预测值代替。从总体上看，叠加在正常信号上的“突起”被延伸预测信号“修剪”掉了，如图5所示。对于速度更高的情形，传感器通过接缝的时间也越短，此时间间隔同样可以有效判断出虚假信号并予以校正。通过对磁浮列车间隙传感器通过轨道接缝时的虚假信号校正。它可以使磁浮列车在通过轨道接缝时更加平稳，减小电磁铁磕碰轨道的概率。
在另一种具体实施方式中，当传感器为受脉冲噪声污染的电流传感器和因数据通信误码引发的间隙传感器，这两种传感器短时毛刺一般只持续1~2个控制周期，此时采样时刻之间的间隔可以取为和悬浮控制器控制周期一致即可。
以上对本发明所提供的一种磁浮列车传感器信号处理方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.一种磁浮列车传感器信号处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：获取传感器当前时刻采样值以及当前时刻之前连续若干采样时刻的采样值，将采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁，形成最佳拟合曲线；
其中，所述采样值作为约束条件构建虚拟柔性梁为：
采样值在纵轴上和虚拟柔性梁之间通过虚拟线性弹簧连接，虚拟线性弹簧根据采样值和虚拟柔性梁的位置差异产生拉力作用于虚拟柔性梁上，使得虚拟柔性梁发生位移和弯曲，多个采样值同时作用，使梁的受力和弯矩达到平衡，确定梁的弯曲变形，构建处于平衡状态下的虚拟柔性平衡梁；
步骤2：根据虚拟柔性梁的外伸位置预测下一采样时刻的采样值；
步骤3：获取下一采样时刻采样值，若下一采样时刻的采样值与预测值的差异超过设定的阈值，则认为传感器中出现虚假信号，反之则认为传感器信号正常。
2.根据权利要求1所述的磁浮列车传感器信号处理方法，其特征在于，当所述传感器出现虚假信号时，用预测值代替采样值，反之则保留采样值。
3.根据权利要求1所述的磁浮列车传感器信号处理方法，其特征在于，虚拟柔性梁的抗弯刚度EI和虚拟线性弹簧刚度k s 可调节，以适合不同频带范围的传感器信号。
4.根据权利要求1所述的磁浮列车传感器信号处理方法，其特征在于，所述采样时刻个数根据传感器的类型和用途确定。
5.根据权利要求1所述的磁浮列车传感器信号处理方法，其特征在于，相邻采样时刻之间时间间隔在一次虚拟柔性梁构建过程中是相同的。
6.根据权利要求4所述的磁浮列车传感器信号处理方法，其特征在于，所述采样时刻之间的时间间隔根据传感器的类型和用途确定。
7.根据权利要求1所述的磁浮列车传感器信号处理方法，其特征在于，所述预测下一采样时刻的采样间隔，大于等于采样时刻的采样间隔。
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