本發(fā)明涉及直流電壓信號(hào)處理，具體為一種全橋應(yīng)變測(cè)量的直流電壓信號(hào)處理方法及相關(guān)設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、對(duì)于機(jī)械設(shè)備而言，零件強(qiáng)度滿足要求是機(jī)械設(shè)備安全、正常運(yùn)行的必要保障，因此，為確保機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵零件在設(shè)計(jì)、制造等流程的可靠性，通常會(huì)對(duì)零件進(jìn)行應(yīng)變測(cè)試和強(qiáng)度校驗(yàn)。傳統(tǒng)的應(yīng)變測(cè)量方法的數(shù)據(jù)采樣頻率較低，通常為離散的應(yīng)變輸出信號(hào)，難以精確表示應(yīng)變輸出信號(hào)隨負(fù)載或時(shí)間的連續(xù)的變化情況。此外，受到外部干擾等多種因素的影響，從應(yīng)變傳感器采集到的輸出數(shù)據(jù)往往不可避免地帶有噪聲成分，這會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生偏差，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?lái)重大安全風(fēng)險(xiǎn)。因此在分析之前需采用合適的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理。

2、現(xiàn)有的對(duì)應(yīng)變信號(hào)的處理和分析方法：最常用的降噪方法是基于傅里葉變換的低通濾波方法。該方法利用傅里葉變換將原始信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行分析，然后通過(guò)設(shè)置截止頻率使超過(guò)該頻率的高頻信號(hào)被阻隔、減弱，低頻信號(hào)被保留從而達(dá)到濾波作用。此外，還有一些基于信號(hào)分解與重構(gòu)的降噪方法：如小波降噪、emd降噪等。李萌等人針對(duì)采集到的路面層間應(yīng)變信號(hào)進(jìn)行濾波處理，首先利用基于傅里葉變換的低通濾波方法進(jìn)行處理，然后選用小波濾波方法對(duì)路面層間應(yīng)變信號(hào)進(jìn)行分解，保留信號(hào)中低頻有效成分、削弱高頻噪聲成分后將信號(hào)重構(gòu)，有效提高信號(hào)的信噪比。(李萌,紀(jì)少波,王豪,等.路面層間應(yīng)變信號(hào)的預(yù)處理方法[j].山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2019,49(3):73-79.)；楊敏等人提出了一種基于改進(jìn)eemd的鋼結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)應(yīng)變信號(hào)處理方法，該方法首先向原始信號(hào)中多次加入隨機(jī)生成的高斯白噪聲得到噪聲協(xié)助信號(hào)；將每次得到的噪聲協(xié)助信號(hào)進(jìn)行emd分解；將每次分解得到的各階imf分量和殘余量分別取平均；將得到的各階imf分量的平均值以及殘余量的平均值進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，最終得到去噪后的鋼結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)應(yīng)變信號(hào)。(南京大學(xué).基于改進(jìn)eemd的鋼結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)應(yīng)變信號(hào)處理方法:cn201810351509.9[p].2018-09-21.)。

3、盡管上述方法能夠?qū)?yīng)變信號(hào)進(jìn)行降噪處理，但是由于應(yīng)變輸出電壓信號(hào)屬于直流電壓信號(hào)，從頻域上看，其頻譜組成應(yīng)當(dāng)主要為零頻率成分，即理想的應(yīng)變輸出信號(hào)的頻譜圖通常表現(xiàn)為一個(gè)位于零頻率位置的尖峰，而其他頻率處的幅度會(huì)隨著頻率增加而迅速衰減。因此，由于濾波器構(gòu)造原理與自身性能的限制，基于傅里葉變換的低通濾波方法只能濾除一定程度的噪聲，不能達(dá)到理想的降噪效果，難以獲得精確的輸出電壓信號(hào)。而基于信號(hào)分解與重構(gòu)的降噪方法會(huì)將采集到的原始信號(hào)進(jìn)行了多次分解，分解后的分量?jī)H能代表信號(hào)的部分信息，不能保證重構(gòu)信號(hào)中的信息完整性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種全橋應(yīng)變測(cè)量的直流電壓信號(hào)處理方法及相關(guān)設(shè)備，以解決現(xiàn)有技術(shù)中全橋應(yīng)變測(cè)量的輸出電壓信號(hào)處理的技術(shù)問(wèn)題。

2、本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種全橋應(yīng)變測(cè)量的直流電壓信號(hào)處理方法，包括

4、采集全橋應(yīng)變測(cè)量系統(tǒng)輸出的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)；

5、對(duì)所采集的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

6、對(duì)預(yù)處理后的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)波動(dòng)趨勢(shì)壓縮；

7、對(duì)自適應(yīng)波動(dòng)趨勢(shì)壓縮后的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)平滑樣條擬合，獲得準(zhǔn)確的連續(xù)的直流電壓輸出信號(hào)。

8、優(yōu)選的，對(duì)所采集的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理中包括如下過(guò)程：

9、對(duì)電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行低通濾波，去除信號(hào)中的高頻噪聲，然后對(duì)電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行截取，去掉電壓信號(hào)數(shù)據(jù)開始階段的異常部分，得到預(yù)處理后的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)。

10、優(yōu)選的，自適應(yīng)波動(dòng)趨勢(shì)壓縮的具體過(guò)程如下：

11、根據(jù)預(yù)處理后的信號(hào)點(diǎn)數(shù)以及采樣頻率fs設(shè)置最小滑窗寬度wmin，最小滑窗寬度wmin通常與信號(hào)點(diǎn)數(shù)和采樣頻率呈整數(shù)倍關(guān)系，然后根據(jù)最小滑窗寬度wmin將預(yù)處理后的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分；

12、計(jì)算每個(gè)最小滑窗內(nèi)的數(shù)據(jù)特征量，對(duì)最小滑窗特征數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)融合；

13、計(jì)算得到每個(gè)最小滑窗的融合特征值后，通過(guò)計(jì)算相鄰最小滑窗的融合特征值變化率η；當(dāng)相鄰滑窗的融合特征值變化率η小于判別閾值系數(shù)λ時(shí)，將滑窗合并，反之不合并；

14、完成所有信號(hào)的滑窗自適應(yīng)合并連接后，針對(duì)不同滑窗分別進(jìn)行波動(dòng)趨勢(shì)壓縮，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行波動(dòng)較大的離群點(diǎn)進(jìn)行修正處理去波動(dòng)趨勢(shì)。

15、進(jìn)一步的，進(jìn)行波動(dòng)趨勢(shì)壓縮時(shí)，利用滑窗內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行判別，當(dāng)數(shù)據(jù)與平均值的距離大于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，認(rèn)為該數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)，并將其重新賦值為平均值，否則保持原數(shù)值。

16、優(yōu)選的，在進(jìn)行自適應(yīng)平滑樣條擬合時(shí)，利用最小二乘求解擬合函數(shù)，對(duì)擬合的估計(jì)函數(shù)添加一個(gè)懲罰因子λ，并通過(guò)求解懲罰因子的極小值來(lái)確定估計(jì)函數(shù)。

17、進(jìn)一步的，自適應(yīng)平滑樣條擬合計(jì)算公式如下：

18、

19、其中，f為擬合模型函數(shù)，λ為平滑參數(shù)。

20、第二方面，本發(fā)明還提供了一種全橋應(yīng)變測(cè)量的直流電壓信號(hào)處理系統(tǒng)，包括

21、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集全橋應(yīng)變測(cè)量系統(tǒng)輸出的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)；

22、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)所采集的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

23、波動(dòng)趨勢(shì)壓縮模塊，用于對(duì)預(yù)處理后的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)波動(dòng)趨勢(shì)壓縮；

24、平滑樣條擬合模塊，用于對(duì)自適應(yīng)波動(dòng)趨勢(shì)壓縮后的電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)平滑樣條擬合，獲得準(zhǔn)確的連續(xù)的直流電壓輸出信號(hào)。

25、第三方面，本發(fā)明還提供了一種移動(dòng)終端，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述所述全橋應(yīng)變測(cè)量的直流電壓信號(hào)處理方法的步驟。

26、第四方面，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述所述全橋應(yīng)變測(cè)量的直流電壓信號(hào)處理方法的步驟。

27、第五方面，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令指示計(jì)算設(shè)備執(zhí)行如上述所述的全橋應(yīng)變測(cè)量的直流電壓信號(hào)處理方法對(duì)應(yīng)的操作。

28、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益的技術(shù)效果：

29、本發(fā)明提供了一種全橋應(yīng)變測(cè)量的直流電壓信號(hào)處理方法及相關(guān)設(shè)備，用于對(duì)應(yīng)變測(cè)量的直流電壓信號(hào)進(jìn)行降噪以及數(shù)據(jù)擬合處理。首先，在全橋測(cè)量系統(tǒng)輸出端布置數(shù)據(jù)采集器和計(jì)算機(jī)，采集全橋應(yīng)變測(cè)量系統(tǒng)中的輸出信號(hào)；其次，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行低通濾波，去除信號(hào)中的高頻噪聲，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)截取；接著，對(duì)電壓信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)波動(dòng)趨勢(shì)壓縮，進(jìn)一步去除信號(hào)中的交流成分，強(qiáng)化信號(hào)中的直流分量的變化趨勢(shì)；最后，對(duì)輸出電壓信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)平滑樣條擬合，獲得準(zhǔn)確的連續(xù)的直流電壓輸出信號(hào)，提高了直流電壓輸出信號(hào)的準(zhǔn)確性。

30、進(jìn)一步的，本發(fā)明針對(duì)零件進(jìn)行的應(yīng)變測(cè)試和強(qiáng)度校驗(yàn)，可以明確地計(jì)算出零件的強(qiáng)度和承載極限，保證零件在設(shè)計(jì)和加工過(guò)程的合格性和可靠性，這對(duì)于保證零件設(shè)計(jì)和制造符合質(zhì)量要求是不可缺少的測(cè)試流程，尤其是在載荷較大、工況復(fù)雜的機(jī)械設(shè)備生產(chǎn)制造中；通過(guò)對(duì)零件的應(yīng)變測(cè)試和強(qiáng)度校驗(yàn)，可以防止因加工材料質(zhì)量不合格、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理或工藝流程不規(guī)范等原因?qū)е碌牧慵|(zhì)量不合格，確保零件的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)質(zhì)量，從而保證機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程的安全性，此外，準(zhǔn)確的應(yīng)變測(cè)量系統(tǒng)能夠在零件承載達(dá)到極限前提前預(yù)警，進(jìn)而避免嚴(yán)重事故的發(fā)生，這對(duì)于零件的健康狀況監(jiān)測(cè)和安全維護(hù)具有重要意義。

31、進(jìn)一步的，本發(fā)明中，通過(guò)使用收集到的電橋應(yīng)變測(cè)量過(guò)程的輸出電壓信號(hào)，依據(jù)直流電壓信號(hào)的頻率特性進(jìn)行低通濾波，去除噪聲干擾，然后利用幅值特性壓縮信號(hào)波動(dòng)趨勢(shì)，最后借助平滑樣條擬合實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的電橋應(yīng)變測(cè)量系統(tǒng)的直流電壓輸出，并通過(guò)實(shí)際測(cè)量中的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本發(fā)明的可行性。

32、進(jìn)一步的，本技術(shù)通過(guò)對(duì)電壓信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、自適應(yīng)波動(dòng)趨勢(shì)壓縮以及自適應(yīng)平滑樣條擬合獲得更加豐富準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，并且在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中未損失有效信號(hào)，并獲得了連續(xù)的隨時(shí)間或負(fù)載變化的應(yīng)變輸出電壓信號(hào)，而非傳統(tǒng)的離散輸出信號(hào)；并通過(guò)自適應(yīng)波動(dòng)趨勢(shì)壓縮算法，可在低通濾波器的基礎(chǔ)上，從信號(hào)幅值上進(jìn)行波動(dòng)壓縮處理，進(jìn)一步壓縮信號(hào)中交流成分的幅值，降低噪聲干擾，強(qiáng)化直流分量，并獲得更準(zhǔn)確的輸出電壓擬合信號(hào)。