CN115031875A - 基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及*** - Google Patents
基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN115031875A CN115031875A CN202210958082.5A CN202210958082A CN115031875A CN 115031875 A CN115031875 A CN 115031875A CN 202210958082 A CN202210958082 A CN 202210958082A CN 115031875 A CN115031875 A CN 115031875A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency
- excitation
- sweep
- value
- amplitude
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
- G01L1/00—Measuring force or stress, in general
- G01L1/10—Measuring force or stress, in general by measuring variations of frequency of stressed vibrating elements, e.g. of stressed strings
- G01L1/106—Constructional details
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H13/00—Measuring resonant frequency
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
- G06F17/141—Discrete Fourier transforms
- G06F17/142—Fast Fourier transforms, e.g. using a Cooley-Tukey type algorithm
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Discrete Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明提出了一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及***,涉及工程监测技术领域。根据低压扫频激励方式涉及的激励波形、激励步长、激励范围、激励次数等影响因素,设计了预扫频激励、分段扫频激励和复扫频激励三个阶段。首先通过预扫频激励阶段对仪器质量进行初判,筛选质量欠佳的仪器进行分段式扫频激励;进入分段扫频激励阶段后,通过对比回波信号在不同分段激励区间的频域幅度谱情况,获得最可靠的自振信号频率值;随后依据该频率值缩小激励区间进行强化复激励,即复扫频激励阶段,以提升振弦传感器的激励效果,同时获得更可靠的频率测值,形成了激励输入与测量结果输出的闭环反馈和评价机制,实现了振弦传感器的自适应激励。
Description
技术领域
本发明涉及工程监测技术领域,具体而言,涉及一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及***。
背景技术
振弦式传感器因测量精度高、零点飘移小、抗干扰能力强、安装简便等优点,在水库大坝、桥梁、基坑等工程安全监测项目中广泛应用。振弦传感器内部有一张紧的钢弦,具有一个初始应力和对应的自振频率,当传感器受到外界的拉力或压力时,致使钢弦被拉紧或放松,钢弦的应力产生变化,其自振频率亦随之产生变化。振弦传感器就是通过测量仪表对钢弦进行有效激励,实现自由振荡后,拾取振荡的回波频率来实现对钢弦应力的测量。
对振弦传感器进行高质量的激励,是解决振弦传感器可靠测量问题的关键。为保证振弦传感器的长期工作的可靠性,现阶段其激励方式绝大多数采用低压扫频激励方式。顾名思义,低压扫频激励是对振弦传感器施加一连串由不同频率组成的低电压脉冲信号进行激励。因振弦传感器的自振频率通常设计在400Hz-6000Hz之间,尽管无法预知待测振弦仪器的自振频率,但扫频区间覆盖了自振频率,故钢弦得以有效激励,实现自振,并输出自振波形信号,从而实现频率的测量。
低压扫频激励有多种扫频策略,国内外许多学者专家对此进行了长足的研究。全频激励策略为最直接简单的方式,但是所产生的激励回波的能量有限,导致激励质量差;分频段激励方法提高了测量的可靠性和测量结果的稳定性,但是在工程实践中因无法预知待测频率位于的频率区间,从而降低了可操作性;一种反馈式低压激励方式,采用低压拨弦预激励和扫频复激励方式来优化激励策略,但是低压拨弦预激励效果差,导致复激励不可靠;一种自适应的扫频激励方法,通过改变扫频脉冲序列递增步长将激励过程分为预扫频激励与复扫频激励两个阶段,这种激励方式虽能够大幅提升复激励的激励质量,但是所采用的等精度测频法抗干扰性差,仍未解决预激励本身存在的可靠性不足的问题。
综上可知,现有的低压扫频激励方式存在激励效果差,导致激励回波的能量有限而不易测量的问题,以及频率测量的可靠性低的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及***,其能够有效改善振弦传感器的激励质量,提高振弦传感器频率测量的可靠性和准确性。
本发明的实施例是这样实现的:
第一方面,本申请实施例提供一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法,其包括:
步骤一:预扫频激励阶段,设置预扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得预测频率值和幅值,判断幅值是否小于预设幅值阈值,若是,则进入第二步,若否,则将自振频率值赋值为预测频率值并进入第三步;
步骤二:分段扫频激励阶段,将预扫频激励范围分为若干段,并设置每一段的扫频步长和激励次数,在每一段的扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得对应的频率值和幅值,将每一段对应的幅值进行比较以得到最大幅值,并将该最大幅值对应的频率值作为最大频率值,判断最大幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则将自振频率值赋值为最大频率值并进入第三步,若否,则返回错误信息;
步骤三:复扫频激励阶段,根据自振频率值设置复扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得复测频率值和幅值,判断幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则返回复测频率值,若否,则返回错误信息。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述预扫频激励阶段的扫频步长为10-30Hz。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述复扫频激励阶段的扫频步长为1-3Hz。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析的步骤包括:
对自振回波信号进行等间隔采样,获得离散信号序列;
对离散信号序列进行FFT变换,获得离散的频率-幅值序列;
基于频率-幅值序列绘制并生成频谱图以获得频率值和幅值。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述基于频率-幅值序列绘制并生成频谱图以获得频率值和幅值的步骤包括:
搜索频谱图中模值最大的点对应的频率,并将该点对应的模值记为所述自振回波信号的幅值;
通过基于谱插值的频率估计算法,求解频谱图主瓣内最大谱线和两侧次大谱线的数学关系式,计算获得自振信号的频率值。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,还包括对自振回波信号进行带通滤波处理。
第二方面,本申请实施例提供一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励***,其包括:
预扫频激励模块,用于设置预扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得预测频率值和幅值,判断幅值是否小于预设幅值阈值,若是,则分段扫频激励模块工作,若否,则将自振频率值赋值为预测频率值并由复扫频激励模块工作;
分段扫频激励模块,用于将预扫频激励范围分为若干段,并设置每一段的扫频步长和激励次数,在每一段的扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得对应的频率值和幅值,将每一段对应的幅值进行比较以得到最大幅值,并将该最大幅值对应的频率值作为最大频率值,判断最大幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则将自振频率值赋值为最大频率值并由复扫频激励模块工作,若否,则返回错误信息;
复扫频激励模块,用于根据自振频率值设置复扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得复测频率值和幅值,判断幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则返回复测频率值,若否,则返回错误信息。
第三方面,本申请实施例提供一种电子设备,其包括存储器,用于存储一个或多个程序;处理器。当上述一个或多个程序被上述处理器执行时,实现如上述第一方面中任一项上述的方法。
第四方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项上述的方法。
相对于现有技术,本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果:
本申请实施例提供一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及***,根据低压扫频激励方式涉及的激励波形、激励步长、激励范围、激励次数等影响因素,设计了预扫频激励、分段扫频激励和复扫频激励三个阶段。首先通过预扫频激励阶段对仪器质量进行初判,筛选质量欠佳的仪器进行分段式扫频激励;进入分段扫频激励阶段后,通过对比回波信号在不同分段激励区间的频域幅度谱情况,获得最可靠的自振信号频率值;随后依据该频率值缩小激励区间进行强化复激励,即复扫频激励阶段,以提升振弦传感器的激励效果,同时获得更可靠的频率测值,从而形成了激励输入与测量结果输出的闭环反馈和评价机制,实现了振弦传感器的自适应激励,可用于已埋振弦监测仪器的可靠性评价和鉴定工作中,为鉴别埋入式仪器失效问题提供一定的技术支撑。另外,在对回波信号进行测频时,采用基于FFT的频谱分析法进行测量,通过对混入噪声的自振回波信号以预设的时间进行间隔采样,形成离散的信号幅值序列,经FFT变换后,形成在频谱图上一一“分离”的频谱信息,从而实现信号由时域波形到频域谱线的转变,以便于进行自振信号的可靠识别、提取,可进一步提高自振信号频率测量的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法一实施例的流程图;
图2为本发明提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法一实施例的原理示意图;
图3为本发明提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法一实施例中扫频步长取值对激励效果的影响的对比示意图;
图4为本发明提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法一实施例中工况1下的三组激励方法得到的回波波形图;
图5(a)为工况1下对照组1的频谱测频结果图;
图5(b)为工况1下对照组2的频谱测频结果图;
图5(c)为工况1下实验组的频谱测频结果图;
图6为本发明提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法一实施例中工况2下的三组激励方法得到的回波波形图;
图7(a)为工况2下对照组1的频谱测频结果图;
图7(b)为工况2下对照组2的频谱测频结果图;
图7(c)为工况2下实验组的频谱测频结果图;
图8为本发明提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励***一实施例的结构框图;
图9为本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。
图标:1、存储器;2、处理器;3、通信接口;11、预扫频激励模块;12、分段扫频激励模块;13、复扫频激励模块。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
实施例
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。
第一方面,请参照图1和图2,图1所示为本申请实施例提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法的流程图,图2为本发明提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法的原理示意图,该方法包括以下步骤:
步骤一:预扫频激励阶段,设置预扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得预测频率值和幅值,判断幅值是否小于预设幅值阈值,若是,则进入第二步,若否,则将自振频率值赋值为预测频率值并进入第三步。
示例性的,上述步骤一具体包括以下步骤:
(a)首先设置预扫频激励范围为振弦全频段工作频率范围400-6000Hz,其中,扫频范围是指扫频激励输入的起始与终止激励信号所组成的频率区间;设置扫频步长为20Hz,其中,扫频步长是指扫频激励过程输入的脉冲序列按照一定的频率级差递增,该递增级差即为扫频步长;设置每个频率点的扫频激励次数为1次,其中,激励次数是指在对钢弦进行扫频时,每个脉冲频率所激励的次数。
根据幅值检验钢弦是否被可靠激振。当幅值>预设幅值阈值时,认为钢弦得到了可靠激振,说明经过预扫频激励得到的预测频率值已经大致接近振弦传感器的自振频率,所以直接将自振频率值赋值为该预测频率值,并进入第三步复扫频激励阶段,进行小范围的复扫频激励,以得到振弦传感器的更准确的自振频率。而当幅值<预设幅值阈值时,认为钢弦未得到可靠激振,即不确定振弦传感器的大致自振频率,意味着需要进行更细致的扫频激励,所以进入第二步分段扫频激励阶段,以获得较为准确的自振频率。
通过上述步骤一,对振弦传感器的质量进行了初判,并对质量欠佳的振弦传感器进行分段式扫频激励,使后续的分段激励阶段具有针对性,体现了自适应性。
步骤二:分段扫频激励阶段,将预扫频激励范围分为若干段,并设置每一段的扫频步长和激励次数,在每一段的扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得对应的频率值和幅值,将每一段对应的幅值进行比较以得到最大幅值,并将该最大幅值对应的频率值作为最大频率值,判断最大幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则将自振频率值赋值为最大频率值并进入第三步,若否,则返回错误信息。
示例性的,上述步骤二具体包括以下步骤:
(a)首先将预扫频激励范围(400-6000Hz)分为6段,其中,第一段的频率范围为400-600Hz,设置扫频步长为2Hz,激励次数为1次;第二段的频率范围为600-1000Hz,设置扫频步长为2Hz,激励次数为1次;第三段的频率范围为1000-2000Hz,设置扫频步长为5Hz,激励次数为1次;第四段的频率范围为2000-3000Hz,设置扫频步长为5Hz,激励次数为1次;第五段的频率范围为3000-4000Hz,设置扫频步长为5Hz,激励次数为1次;第六段的频率范围为4000-6000Hz,设置扫频步长为10Hz,激励次数为1次。分段时,考虑到扫频范围对激励的影响主要表现在两方面:一是针对不同的传感器,缩小扫频范围,可缩短激励时间;二是扫频范围过宽,会影响测频时的共振信号强度,因为当钢弦达到共振点时,此时尚未结束激励过程,待到实际测频时自振信号幅度已逐渐衰减,所以通过计算和实验,对扫频区间进行了合理分段,以提升激励质量。
从6段范围对应的幅值中提取出最大幅值,并将最大幅值对应的频率值记为。然后将最大幅值与预设幅值阈值进行比较,若最大幅值>预设幅值阈值,则认为钢弦得到了可靠激振,最大幅值对应的频率值已比较接近振弦传感器的自振频率,所以直接将自振频率值赋值为该频率值,并进入第三步复扫频激励阶段,进行小范围的复扫频激励,以得到振弦传感器的更准确的自振频率。若最大幅值<预设幅值阈值,说明钢弦仍未得到可靠激振,这可能是仪器损坏或者操作不当等导致的,所以返回错误信息并结束测试。
通过上述步骤二,对质量欠佳的振弦传感器进行了分段式扫频激励,通过对比回波信号在不同分段区间的激励质量,判别出最可靠的自振频率,避免了误选取工频谐振、基频倍频等干扰信号频率作为复激励阶段频率依据的情况,有效保障复激励阶段的可靠性,体现了自适应性。虽然在过程中,分段激励增加了少数质量欠佳的传感器的单次测频时间(约4s,通常频率测值刷新1次约为2s),损失了一定的测量效率,但显著提高了此类仪器测频的可靠性。
步骤三:复扫频激励阶段,根据自振频率值设置复扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得复测频率值和幅值,判断幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则返回复测频率值,若否,则返回错误信息。
示例性的,上述步骤三具体包括以下步骤:
将幅值和预设幅值阈值进行对比,当幅值>预设幅值阈值时,认为钢弦得到了可靠激振,说明经过复扫频激励得到的复测频率值已经非常接近振弦传感器的真实自振频率,所以直接将复测频率值作为检测结果输出。当幅值<预设幅值阈值时,说明钢弦未得到可靠激振,所以返回错误信息并结束测试。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述预扫频激励阶段的扫频步长可以为10-30Hz,例如20Hz;上述复扫频激励阶段的扫频步长可以为1-3Hz,例如2Hz。
在本实施例所提供的技术方案中,考虑到扫频步长是一柄“双刃剑”,一方面扫频步长越小,递增过程中的序列脉冲频率能更接近钢弦自振频率,同时有效激励次数增多,有助于提升激励效果;但另一方面,扫频过程耗时越长,激励过程虽能更接近共振点,但是达到共振点后距离测频开始之间时间延长,激励效果随之降低。所以在预扫频激励阶段,由于其扫频范围较大,为了兼具效率和检测效果,扫频步长可以设置得稍微大一点,例如20Hz,以获得振弦传感器的大致自振频率值。然后在复扫频激励阶段中,由于扫频范围相对较窄,所以扫频步长可以设置得比较小,例如2Hz,以获得更为准确的自振频率值。
示例性的,可以选取基康BGK4450-200型测缝计(自由状态下,自振频率约1580Hz)为对象,然后通过示波器,观察测缝计经激励后,增益为3000的多级运放输出端口的自振荡波形情况分析激励效果。具体的,请参照图3,图3为扫频范围为1550Hz-1600Hz,激励次数为1次时,得到的传感器的回波波形对比图,其中,图3中的(a)图的扫频步长为10Hz,图3中的(b)图的扫频步长为2Hz。观察可知,扫频步长为2Hz时的激励效果显著优于步长为10Hz时的激励效果,说明当激励范围和激励次数固定后,扫频步长越短,波形图中回波幅值越大,所以复扫频激励阶段的扫频步长设置为2Hz,可以进一步提高测得的自振频率值的准确性。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析的步骤具体如下:
首先,对自振回波信号进行带通滤波处理,以滤除自振回波信号中的噪声或虚假成分,抑制干扰信号,提高信噪比,使得后续得到的频谱图质量更好。示例性的,可以利用巴特沃斯四阶带通滤波器进行滤波。然后,对自振回波信号进行等间隔采样,获得离散信号序列,接着对离散信号序列进行FFT变换,获得离散的频率-幅值序列,最后基于频率-幅值序列绘制并生成频谱图,形成在频谱图上一一“分离”的频谱信息,从而实现信号由时域波形到频域谱线的转变。进一步地,基于频率-幅值序列绘制并生成频谱图后,搜索频谱图中模值最大的点对应的频率,并将该点对应的模值记为所述自振回波信号的幅值,并且,通过基于谱插值的频率估计算法,求解频谱图主瓣内最大谱线和两侧次大谱线的数学关系式,计算获得自振信号的频率值,以实现自振信号频率的精确测量。需说明的是,上述通过基于谱插值的频率估计算法,计算获得自振信号的频率值的过程属于现有技术,此处不再赘述。示例性的,可选择Rife算法、Candan算法、Fang算法、Kay算法等。
请参照图4、图5(a)-图5(c)、图6、图7(a)-图7(c),其所示为采用本申请提出的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法的相关实验结果图。示例性的,实验对象选用基康BGK4200型应变计。该应变计为卡槽式设计,钢弦体与“卡槽”内部的激励/接收线圈为活动式结构,若安装埋设时卡槽与钢弦体接触面错位,则会影响磁励的回波信号,导致测值不可靠或失效。从应变计的这一特点入手,设置了两种工况下的对照实验,工况1:应变计卡槽接触面良好;工况2:应变计卡槽面明显错位,接触不良。两种工况下,皆设置了2个对照组和1个实验组,然后在同一工况下进行组间对比。其中,对照组1采用全频激励方法,对照组2采用预激励+复激励的方法,实验组采用本申请所提出的预激励+分段激励+复激励的自适应扫频激励方法,并且三组激励方法均采用频谱分析法进行测频。
工况1:应变计卡槽接触面良好。请参照图4、图5(a)-图5(c),其中,图4中的(a)图、图4中的(b)图、图4中的(c)图分别为三组激励方法下得到的回波波形图,图5(a)、图5(b)、图5(c)分别为三组激励方法下得到的频谱测频结果图,具体的,相关测值结果如下表所示:
由此可知,应变计卡槽接触面良好,即处于良好工作状态时,三组实验均可测得可靠的频率测值877.9Hz,但对照组1回波信号的信号频谱幅值最小(0.19Vrms),测值轻微波动;对照组2的回波信号质量介于实验组和对照组1之间;实验组回波信号质量最佳,信号频谱幅值最大(达到1.67Vrms,是对照组1的8.8倍),测值稳定性好。
工况2:应变计卡槽面明显错位,接触不良。请参照图6、图7(a)-图7(c),其中,图6中的(a)图、图6中的(b)图、图6中的(c)图分别为三组激励方法下得到的回波波形图,图7(a)、图7(b)、图7(c)分别为三组激励方法下得到的频谱测频结果图,具体的,相关测值结果如下表所示:
由此可知,工况2中应变计工作状态不良时,对照组1、2测读到的频率均为50Hz噪声信号,且回波信号幅值低;而实验组仍可测得可靠的频率值879.2Hz,信号频谱幅值达到0.48Vrms,信噪比也较高。
综合两种工况下的实验结果可知,本申请所提出的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法即便在复杂工况下亦能有效地激励钢弦,提升频率测值的可靠性。
基于同样的发明构思,本发明还提出一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励***,请参照图8,图8为本申请实施例提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励***的结构框图。该***包括:
预扫频激励模块11,用于设置预扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得预测频率值和幅值,判断幅值是否小于预设幅值阈值,若是,则分段扫频激励模块12工作,若否,则将自振频率值赋值为预测频率值并由复扫频激励模块13工作;
分段扫频激励模块12,用于将预扫频激励范围分为若干段,并设置每一段的扫频步长和激励次数,在每一段的扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得对应的频率值和幅值,将每一段对应的幅值进行比较以得到最大幅值,并将该最大幅值对应的频率值作为最大频率值,判断最大幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则将自振频率值赋值为最大频率值并由复扫频激励模块13工作,若否,则返回错误信息;
复扫频激励模块13,用于根据自振频率值设置复扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得复测频率值和幅值,判断幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则返回复测频率值,若否,则返回错误信息。
请参照图9,图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。该电子设备包括存储器1、处理器2和通信接口3,该存储器1、处理器2和通信接口3相互之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器1可用于存储软件程序及模块,如本申请实施例所提供的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励***对应的程序指令/模块,处理器2通过执行存储在存储器1内的软件程序及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口3可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
其中,存储器1可以是但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)等。
处理器2可以是一种集成电路芯片,具有信号处理能力。该处理器2可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以理解,图9所示的结构仅为示意,电子设备还可包括比图9中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置。图9中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言,显然本申请不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下,能够以其它的具体形式实现本申请。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (10)
1.一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法,其特征在于,包括:
步骤一:预扫频激励阶段,设置预扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得预测频率值和幅值,判断幅值是否小于预设幅值阈值,若是,则进入第二步,若否,则将自振频率值赋值为预测频率值并进入第三步;
步骤二:分段扫频激励阶段,将预扫频激励范围分为若干段,并设置每一段的扫频步长和激励次数,在每一段的扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得对应的频率值和幅值,将每一段对应的幅值进行比较以得到最大幅值,并将该最大幅值对应的频率值作为最大频率值,判断最大幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则将自振频率值赋值为最大频率值并进入第三步,若否,则返回错误信息;
步骤三:复扫频激励阶段,根据自振频率值设置复扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得复测频率值和幅值,判断幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则返回复测频率值,若否,则返回错误信息。
2.如权利要求1所述的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法,其特征在于,所述预扫频激励阶段的扫频步长为10-30Hz。
4.如权利要求1所述的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法,其特征在于,所述复扫频激励阶段的扫频步长为1-3Hz。
5.如权利要求1所述的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法,其特征在于,所述通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析的步骤包括:
对自振回波信号进行等间隔采样,获得离散信号序列;
对离散信号序列进行FFT变换,获得离散的频率-幅值序列;
基于频率-幅值序列绘制并生成频谱图以获得频率值和幅值。
6.如权利要求5所述的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法,其特征在于,所述基于频率-幅值序列绘制并生成频谱图以获得频率值和幅值的步骤包括:
搜索频谱图中模值最大的点对应的频率,并将该点对应的模值记为所述自振回波信号的幅值;
通过基于谱插值的频率估计算法,求解频谱图主瓣内最大谱线和两侧次大谱线的数学关系式,计算获得自振信号的频率值。
7.如权利要求1所述的一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法,其特征在于,还包括对自振回波信号进行带通滤波处理。
8.一种基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励***,其特征在于,包括:
预扫频激励模块,用于设置预扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得预测频率值和幅值,判断幅值是否小于预设幅值阈值,若是,则分段扫频激励模块工作,若否,则将自振频率值赋值为预测频率值并由复扫频激励模块工作;
分段扫频激励模块,用于将预扫频激励范围分为若干段,并设置每一段的扫频步长和激励次数,在每一段的扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得对应的频率值和幅值,将每一段对应的幅值进行比较以得到最大幅值,并将该最大幅值对应的频率值作为最大频率值,判断最大幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则将自振频率值赋值为最大频率值并由复扫频激励模块工作,若否,则返回错误信息;
复扫频激励模块,用于根据自振频率值设置复扫频激励范围、扫频步长和激励次数,在扫频激励结束后通过频谱分析法对获得的自振回波信号进行分析以获得复测频率值和幅值,判断幅值是否大于预设幅值阈值,若是,则返回复测频率值,若否,则返回错误信息。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储一个或多个程序;
处理器;
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210958082.5A CN115031875B (zh) | 2022-08-11 | 2022-08-11 | 基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210958082.5A CN115031875B (zh) | 2022-08-11 | 2022-08-11 | 基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115031875A true CN115031875A (zh) | 2022-09-09 |
CN115031875B CN115031875B (zh) | 2022-11-22 |
Family
ID=83130731
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210958082.5A Active CN115031875B (zh) | 2022-08-11 | 2022-08-11 | 基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115031875B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115267331A (zh) * | 2022-09-29 | 2022-11-01 | 天津安力信通讯科技有限公司 | 一种基于多频谱分析的信号方位定位方法及*** |
CN117892065A (zh) * | 2024-03-14 | 2024-04-16 | 江西飞尚科技有限公司 | 一种振弦传感器信号修正方法、***、计算机及存储介质 |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003315145A (ja) * | 2002-04-18 | 2003-11-06 | Nippon Densan Corp | 回転機械の振動計測方法及び設計方法 |
US20100005887A1 (en) * | 2008-07-08 | 2010-01-14 | Abb Technology Ag | Vibration-type measuring device |
CN101641582A (zh) * | 2007-02-06 | 2010-02-03 | 坎贝尔科学股份有限公司 | 使用频谱分析的振弦式传感器 |
GB201103680D0 (en) * | 2011-03-03 | 2011-04-20 | Weston Aerospace Ltd | Noise reduction system and method |
CN103968973A (zh) * | 2014-05-23 | 2014-08-06 | 重庆建工第三建设有限责任公司 | 一种振弦式传感器激振方法 |
CN103998905A (zh) * | 2011-11-17 | 2014-08-20 | 坎贝尔科学股份有限公司 | 用于测量振动物体频率的***和方法 |
JP6034524B1 (ja) * | 2016-04-08 | 2016-11-30 | Jfeテクノリサーチ株式会社 | 共振周波数推定方法 |
CN106277850A (zh) * | 2015-05-24 | 2017-01-04 | 上海微电子装备有限公司 | 激光准同步扫描方法 |
CN107966223A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-27 | 东南大学 | 一种振弦传感器激振优化方法和振弦采集装置 |
CN108151643A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-12 | 北京铁科工程检测中心 | 一种基于振弦式传感器的动态数据测量方法及装置 |
CN108686916A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-10-23 | 浙江工商职业技术学院 | 一种超声波信号发生器的分段智能扫频方法 |
CN110702150A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-17 | 贵州省质安交通工程监控检测中心有限责任公司 | 一种优化的振弦采集仪扫频激振方法 |
US20200212885A1 (en) * | 2018-12-28 | 2020-07-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Resonator and method of manufacturing the resonator, and strain sensor and sensor array including the resonator |
CN114485735A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-13 | 哈尔滨工业大学 | 一种自适应扫频激励的弦式无线传感器 |
-
2022
- 2022-08-11 CN CN202210958082.5A patent/CN115031875B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003315145A (ja) * | 2002-04-18 | 2003-11-06 | Nippon Densan Corp | 回転機械の振動計測方法及び設計方法 |
CN101641582A (zh) * | 2007-02-06 | 2010-02-03 | 坎贝尔科学股份有限公司 | 使用频谱分析的振弦式传感器 |
US20100005887A1 (en) * | 2008-07-08 | 2010-01-14 | Abb Technology Ag | Vibration-type measuring device |
GB201103680D0 (en) * | 2011-03-03 | 2011-04-20 | Weston Aerospace Ltd | Noise reduction system and method |
CN103998905A (zh) * | 2011-11-17 | 2014-08-20 | 坎贝尔科学股份有限公司 | 用于测量振动物体频率的***和方法 |
CN103968973A (zh) * | 2014-05-23 | 2014-08-06 | 重庆建工第三建设有限责任公司 | 一种振弦式传感器激振方法 |
CN106277850A (zh) * | 2015-05-24 | 2017-01-04 | 上海微电子装备有限公司 | 激光准同步扫描方法 |
JP6034524B1 (ja) * | 2016-04-08 | 2016-11-30 | Jfeテクノリサーチ株式会社 | 共振周波数推定方法 |
CN107966223A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-27 | 东南大学 | 一种振弦传感器激振优化方法和振弦采集装置 |
CN108151643A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-12 | 北京铁科工程检测中心 | 一种基于振弦式传感器的动态数据测量方法及装置 |
CN108686916A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-10-23 | 浙江工商职业技术学院 | 一种超声波信号发生器的分段智能扫频方法 |
US20200212885A1 (en) * | 2018-12-28 | 2020-07-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Resonator and method of manufacturing the resonator, and strain sensor and sensor array including the resonator |
CN110702150A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-17 | 贵州省质安交通工程监控检测中心有限责任公司 | 一种优化的振弦采集仪扫频激振方法 |
CN114485735A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-13 | 哈尔滨工业大学 | 一种自适应扫频激励的弦式无线传感器 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ZENGGUANG QIN等: "Wavelet Denoising Method for Improving Detection Performance of Distributed Vibration Sensor", 《IEEE PHOTONICS TECHNOLOGY LETTERS》 * |
刘奎等: "基于扫频振动环境的燃气陀螺仪动态漂移控制技术", 《中国惯性技术学报》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115267331A (zh) * | 2022-09-29 | 2022-11-01 | 天津安力信通讯科技有限公司 | 一种基于多频谱分析的信号方位定位方法及*** |
CN115267331B (zh) * | 2022-09-29 | 2022-12-16 | 天津安力信通讯科技有限公司 | 一种基于多频谱分析的信号方位定位方法及*** |
CN117892065A (zh) * | 2024-03-14 | 2024-04-16 | 江西飞尚科技有限公司 | 一种振弦传感器信号修正方法、***、计算机及存储介质 |
CN117892065B (zh) * | 2024-03-14 | 2024-05-31 | 江西飞尚科技有限公司 | 一种振弦传感器信号修正方法、***、计算机及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115031875B (zh) | 2022-11-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115031875B (zh) | 基于频谱反馈的振弦传感器自适应扫频激励方法及*** | |
CN109375060B (zh) | 一种配电网故障波形相似度计算方法 | |
Wright | Short-time Fourier transforms and Wigner-Ville distributions applied to the calibration of power frequency harmonic analyzers | |
CN104090214B (zh) | 一种电缆故障检测及老化分析方法 | |
US8676543B2 (en) | Determining the resonance parameters for mechanical oscillators | |
US10942210B2 (en) | Reflected-wave processing apparatus | |
CN106768757B (zh) | 基于变采样率采样的振动台超低频正弦扫频信号幅值识别方法 | |
US20080270440A1 (en) | Data Compression for Producing Spectrum Traces | |
CN111830419A (zh) | 一种燃料电池在线阻抗测量方法及装置 | |
CN109596354B (zh) | 基于自适应共振频带识别的带通滤波方法 | |
CN102988041A (zh) | 心磁信号噪声抑制中的信号选择性平均方法 | |
CN204719133U (zh) | 一种用于结构健康监测的压电阻抗测量设备 | |
KR101579896B1 (ko) | 다중 대역 신호를 이용한 케이블 상태 분석 시스템 및 방법 | |
CN111812404B (zh) | 一种信号处理方法以及处理装置 | |
Osvath et al. | Comment and discussion on digital processing of PD pulses | |
D'Elia et al. | Software customization to provide digital oscilloscope with enhanced period-measurement features | |
CN108983097B (zh) | 电机共振检测***和检测方法 | |
Koo et al. | A possible application of the PD detection technique using electro-optic Pockels cell with nonlinear characteristic analysis on the PD signals | |
CN114019236A (zh) | 一种电网谐波单通道混叠目标信号检测方法和装置 | |
Shi et al. | Dual-Guidance-Based optimal resonant frequency band selection and multiple ridge path identification for bearing fault diagnosis under time-varying speeds | |
Tao et al. | Design of aircraft cable fault diagnose and location system based on aircraft airworthiness requirement | |
RU124411U1 (ru) | Система обработки и анализа данных цифровых регистраторов для мониторинга переходных режимов в энергообъединении | |
Belega et al. | Choice of the window used in the interpolated discrete Fourier transform method | |
CN111239638B (zh) | 一种交流电压源输出频率周期性和随机性变化的检测方法 | |
Li et al. | Time delay estimation algorithm of partial discharge ultrasound signal based on wavelet transform image convolution |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |