基于LabVIEW的振动加速度信号积分方法研究

在工程应用中,振动加速度信号因受噪音、趋势项误差等因素的干扰,其积分后的数据精度会受到严重影响,制约该类传感器的使用。为了克服该问题,本文分别介绍了修正后的时域积分法和频域积分法。且基于LabVIEW虚拟仪器平台,分别编写了两种算法的仿真程序,定量对比了两种算法积分精度。最终以旋转机械振动故障诊断实验台为对象,实时采集振动加速度信号并进行积分运算。结果表明,修正后的频域积分法结果与实际振动速度、位移信号更为接近。     

基于加速度多重基线校正的移动车辆下桥梁动位移间接测量方法

针对桥梁荷载试验中传统的动位移直接测量方法设备仪器安装复杂、操作难度大代价高、甚至在特殊条件下难以实现等问题，以现有相关研究成果为基础，提出一种基于实测加速度动静分离和多重基线校正策略的桥梁动位移间接测量方法。通过对加速度数据进行基线校正消除其整体偏移误差，利用快速傅里叶变换滤波消除高频噪声干扰，动静分离得到准静态和自由振动响应并分别积分后叠加。考虑动静响应特征差异提出一种新型多重基线校正方法，实现了趋势项误差的有效消除。基于所建立的位移估计方法框架和流程，通过20~40km/h多种车速下实桥现场动载试验获得的加速度和直接法动位移测试数据，对本文方法进行了试验验证。动位移估计值与直接测试值时程曲线吻合程度良好，峰值相对误差1.68%~5.29%，表明所提出的动位移估计算法具有较高的精度和工程适用性。     

Android手机传感器的桥梁振动检测试验

 针对Android智能手机传感器默认采样模式存在的采样率设置固化、欠采样和过采样问题,开发了能够自定义采样率和采样精度,具有采样历元、时间间隔和数据等同步记录功能的手机传感器信号采集软件。模拟加速度信号的功率谱分析和位移积分重构研究表明,L-S谱分析法和频域位移积分法能够有效处理含噪声和非均匀采样的手机加速度信号。利用谷歌Nexus 5（NX 5）、小米3（Mi 3）两个Android手机和SPAN-IGM-A1惯性组合导航系统进行徐州汉桥加速度信号采集和振动检测对比试验,试验结果有效验证了便携式、低成本Android智能手机进行桥梁振动检测的可行性。     

基于MATLAB的FIR数字高通滤波器分析和设计

以FIR数字高通滤波器为例,详细分析时域卷积运算和频域加权算法的物理意义。并利用MATLAB的声音处理函数作为数据接口,利用多媒体播放器作为交互界面,利用MATLAB的FDA-Tool作为滤波器设计工具,设计一组语音高通滤波器,通过对比滤波前后的语音效果,可加深对数字信号处理的认识。     

基于MATLAB的FIR数字高通滤波器分析和设计

以FIR数字高通滤波器为例,详细分析时域卷积运算和频域加权算法的物理意义.并利用MATLAB的声音处理函数作为数据接口,利用多媒体播放器作为交互界面,利用MATLAB的FDATool作为滤波器设计工具,设计一组语音高通滤波器,通过对比滤波前后的语音效果,可加深对数字信号处理的认识.     

相互作用分析中地震动输入长周期校正研究

由于长周期误差信号的影响．仅通过直流分量滤波处理地震加速度记录,积分获得的地震波位移时程曲线仍存在很严重的零线飘移现象．通过利用最小二乘法构建原始加速度均值的二次多项式拟合曲线,提出了简便的加速度记录长周期误差时域校正法,在几乎不改变地震加速度频谱主要性质的前提下,很好地改善了加速度记录的积分性质．具体的工程应用验证了其有效性．并显示在大跨度结构-地基动力相互作用时域分析中,地震波输入位移时程对结构总体响应有着明显影响。     

汽车轮心实际行驶位移提取方法

为解决实车试验中轮心位移量获取困难的问题,提出了一种汽车轮心实际行驶位移的提取方法。针对某款量产车型设计了轮心实际行驶数据的采集试验,利用最小二乘法原理使用直线滑动平均法对离散数据进行线性平滑预处理。在此基础上,提出基于带通滤波的频域积分法对轮心加速度数据进行积分变换求位移,并分析了工程中对加速度信号进行积分变换时误差产生的原因,找出解决办法,从而获取汽车轮心的实际行驶位移。最后,将提取到的轮心位移与试验采集所得轮心位移数据进行对比验证,误差在2%以内,效果良好,本文提出方法具有可行性。     

融合高度数据的行走定位算法研究

为了提高航姿参考系统跟踪人体行走位移的能力,抑制垂直方向位移的严重漂移,在系统中加入高度计芯片BMP180,并提出了基于互补滤波的信息融合算法,用于提高定位精度.分析发现:漂移是加速度二次积分过程中误差累计造成的,时间越长,精度越差;与之相对,高度计的测量结果几乎没有漂移,但短时精度很低;互补滤波融合了两者的优势,取长补短,提高了垂直方向位移的估计精度.新增加的芯片BMP180价格低廉,互补滤波算法计算量小,实验结果表明垂直方向位移的漂移已经完全消除.     

图像的多图加权求和去噪

本文提出了一种基于同一图像的多图加权求和的去噪方式。由于均值滤波器和中值滤波器对不同噪声的抑制作用,单独采用哪种滤波器都不能达到很好的去噪效果。因此,本文将图像分别进行均值滤波和中值滤波,将得到的两幅图像与原信号进行加权求和,原图像的信息对滤波后的图像起到一定的补偿效果     

混凝土泵送管道振动监测与分析

为了实时掌握混凝土泵送状态,避免泵管振动位移过大而发生泵送故障或爆管事故,采用试验和理论分析相结合的方法研究混凝土泵送过程中泵管振动特征。在混凝土泵管控制截面上布置加速度传感器,以动态采集方式获取泵送过程中泵管控制截面的振动加速度,并采用IIR切比雪夫II型数字滤波器对采集的加速度数据进行降噪处理,通过时域积分计算获取泵管控制截面的振动速度和振动位移;在此基础上分析泵管泵送过程中的振动加速度和振动位移的变化规律。研究结果表明:在正常泵送阶段,靠近泵源处泵管振动加速度周期性不明显,但随着泵管延伸,泵管振动加速度变化的周期性加强;混凝土泵送时泵管以X方向振动为主,并定义了位移特征系数λx表征泵管的振动状态;泵管控制截面的最大加速度与泵送压力有良好的相关性,泵送压力越大,泵管振动的最大加速度越大;在正常泵送条件下,泵管控制截面的振动加速度在一定范围内变化,且泵管的振动位移与泵压呈线性关系,第1段水平直管振动位移最大,经过弯管后泵管振动位移大幅降低并趋于稳定。泵管振动监测及分析能及时发现混凝土泵送异常状态,泵送管道的支撑形式、位置及弯管对泵管振动加速度和振动位移影响较大。     

引入模糊推理与强跟踪滤波技术的变结构多模型估计

针对固定结构多模型方法(FSMM)应用于机动目标跟踪时滤波精度不高的问题,提出了一种模糊混合网格变结构多模型方法(FHGMM).FHGMM中的全体模型集由模糊基础模型网格(FBMG)和模糊修正模型网格(FAMG)组成.在此框架下,首先利用模糊推理技术对FBMG的拓扑结构进行实时调整,然后将模糊强跟踪滤波方法应用于FAMG区域中心的更新,并实时生成能够在系统模式空间自由滑动的FAMG,最后利用最优融合原理得到系统的整体估计.仿真结果表明,FHGMM与FSMM相比,目标位置、速度、加速度的滤波误差均值分别从5.5 m、1.037 m/s、0.187 m/s2减小到5.15 m、0.96 m/s、0.13 m/s2,算法单拍时间从0.02 s增加到0.037 s.     

基于加速计的三维空间运动追踪系统

针对基于激光与电磁场的空间追踪系统测量过程易受外界基准参考系制约的缺点,提出了一种不受测量环境限制的三维空间运动追踪系统.该系统基于三轴加速度传感器,采用双状态卡尔曼滤波器对传感器输出信号进行滤波处理,依据加速计非线性特性逐个修正加速度数值,使用多项式箅法对空间运动速度与位移积分计算结果进行重建,最后求得被追踪物体在三维空间中的瞬时运动状态与运动轨迹.实验测得该追踪系统在加速计x,y和z轴方向位移误差分别为10.7%,7.5%和11.7%,三维空间中的位移误差为8.88%.     

基于实测应变的典型热防护结构位移场实时重构

为了保证使役环境下高速飞行器结构的安全性,以高速飞行器典型热防护结构为对象,对其实时变形重构方法进行研究.将分布式光纤光栅应变测量技术与基于改进Ko位移理论的重构算法相结合,实现了基于实测应变数据的结构全场位移重构和演示.以四点弯加载工况下的典型热防护结构位移场重构为例,开展了数值仿真研究,验证了算法的精度;并进一步开展了典型热防护结构的四点弯试验,结合MATLAB程序和LabVIEW数据采集系统,实现了变载荷工况下结构底部金属板位移场的实时重构演示,并利用局部测点的实测位移验证了重构位移场的精度.试验结果表明:在非固支工况下,改进Ko位移理论能够重构出典型热防护结构全场位移,验证了基于改进Ko位移理论的重构算法在非固支工况下结构变形实时重构研究中的有效性和准确性.     

基于BP神经网络的桥梁移动荷载识别精度

为了识别作用于桥梁结构上的移动荷载,基于反向传播神经网络方法,开展了输入参数对荷载识别精度影响的分析.首先利用ANSYS模拟移动集中力通过简支T梁桥,得到了主梁跨中位移、速度和加速度时程曲线;其次基于MATLAB建立反向传播神经网络结构,分别将桥梁结构的位移、速度和加速度动态响应数据作为反向传播神经网络的输入参数,移动荷载大小作为输出参数,研究不同输入参数对荷载识别精度的影响;然后分别选取位移和速度、位移和加速度、速度和加速度以及三者组合的工况进行多参数输入的优化设计;最后,以某4跨预应力混凝土连续T梁桥工程为背景,以重车下的竖向加速度实测数据验证了该反向传播神经网络用于识别实桥上简单移动荷载的可行性.结果 表明:利用反向传播神经网络进行移动荷载大小识别时,单输入参数的识别精度由高到低依次为加速度、速度、位移,建议在实际工程中采用较易获取的加速度数据作为输入参数进行荷载识别;多参数组合输入可以提高移动荷载的识别精度,其中速度和加速度组合可以实现较优的识别效果;实测数据证明了该反向传播神经网络用于简单的实桥荷载识别是可行的.相关研究结果可为桥梁载荷识别及桥梁结构的性能评价提供参考.     

基于四元数表示的彩色图像泊松噪声去噪

为了整体处理彩色图像,提出了一种基于四元数的去除泊松噪声的加权平均滤波器.首先,基于彩色图像四元数表示法,将一幅彩色图像表示为一个纯四元数矩阵,并利用四元数代数理论定义了重建图像和原始图像之间的四元数均方误差;然后,结合非局部均值滤波的基本思想,采用拉格朗日乘数法推导出使QMSE紧上界最小的加权系数;最后,基于这些最优加权系数,对四元数表示的像素值进行加权平均,构造出四元数最优权值非局部均值滤波器,并将其应用于彩色图像泊松噪声去噪.针对常用标准图像的对比实验结果表明,所提的滤波器优于现有的四元数滤波器以及传统的基于向量方法的滤波器和基于分量独立处理方法的滤波器.     

小波基带宽的变化对结构损伤识别的影响

分析了小波变换在结构损伤检测中的应用 ,证实选择具有不同带宽小波基对检测结果可起到关键性作用 .小波变换可以看作是一组带通滤波器 ,小波滤波器通过多尺度带通和自相关加强特性 ,对结构的动力信号进行实时检测 .利用灵活的多尺度带通小波滤波器组 ,对结构振动信号作滤波分析 ,结构所有的自然频率特性可以同时在时频空间出现 .通过观察不同带宽内振动信号的时频变化来判断结构损伤存在     

桥梁动挠度计算的加速度积分方法

车辆通过时桥梁动挠度的测量与加速度测量相比有很多困难,因此考虑由加速度积分求得桥梁的动挠度.车辆进桥时实测振动信号表明桥梁的初始状态不是完全静止的,初始加速度、速度均是未知量.文章对测试加速度进行减去均值处理以消除初始加速度的影响,根据车辆出桥后梁在平衡位置处振动的特性消除初始速度的影响.算例表明,常荷载通过桥梁时由加速度积分所得动挠度与精确解吻合得很好.现场实验表明,采用本文的方法对测试加速度积分计算桥梁的动挠度是可靠和可行的.     

广义系统最优与自校正信息融合滤波器

对带多个传感器广义离散随机线性系统,利用典范型分解,基于线性最小方差各分量按标量加权融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合降阶滤波器,它要求并行计算一系列标量权重。推得了任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算公式。同时当系统含有未知噪声统计信息时,基于相关函数又给出了分布式自校正分量融合降阶滤波器。与各局部估计以及状态向量按标量加权融合估计相比,分量融合滤波具有更高的精度。仿真研究验证了其有效性。     

粒子群优化算法在齿轮箱振动信号去噪中的应用

 以振动频谱分析和粒子群优化算法为主要理论依据,以风力涡轮机齿轮箱为例,提出一种基于一维加速搜索算法和粒子群优化的齿轮箱振动信号去噪方法。利用一维加速搜索算法缩减搜索范围,应用粒子群优化算法提升优化效果,对切比雪夫带通滤波器和Morlet小波滤波器的设计参数进行优化,并对齿轮箱故障振动信号进行滤波处理。仿真实验结果表明,此方法能够实现快速有效滤波去噪,适用于齿轮箱实时故障诊断的研究,具有一定的理论研究价值和实践应用价值。     

δ-广义标记多伯努利滤波器的非线性应用扩展

针对非线性模型下δ-广义标记多伯努利(δ-GLMB)滤波器的序贯蒙特卡洛(SMC)实现过程计算复杂度过高、难以实现快速准确滤波的问题,给出了δ-GLMB滤波器的积分卡尔曼高斯混合(QK-GM)实现过程。该算法基于Gauss-Hermite数值积分规则获取一组带权重的积分点,利用这些积分点求取多目标密度函数的均值和协方差矩阵。将该算法与已有的扩展卡尔曼高斯混合(EK-GM)实现、无味卡尔曼高斯混合(UK-GM)实现和SMC实现在不同的杂波强度和检测概率条件下就多目标跟踪精度和时间消耗等方面做了较为详细的对比,结果表明,与SMC实现方法相比,QK-GM-δ-GLMB算法能以完全可接受的时间开销为代价,将多目标跟踪精度提高10%以上。该算法为δ-GLMB滤波器在非线性场景中的应用提供了一种新的实现方法。