采用AD654芯片的直流电压传感器及其温度漂移补偿

提出一种基于电压-频率变换的光电式电压传感器及电压传感信号温度漂移的补偿方法。电压传感系统主要包括电阻分压器、电压-频率变换芯片、发光二极管、光纤、光电探测与信号处理单元等。利用两块AD654型芯片分别作为被测电压和温度传感单元,通过对两路光传感信号进行非线性数据拟合等方式实现了对电压传感信号温度漂移的实时补偿。实验测量了0.6 kV~5.0 kV范围内的直流电压,并实现了电压传感信号的温度漂移补偿,在-40℃~+60℃的温度范围内,电压传感信号温度漂移的平均相对误差约为±0.7%。

基于集合经验模态分解的心电信号自适应降噪及基线漂移修正

在心电信号的采集过程中,各种噪声的干扰会引起信号失真及基线漂移,进而影响对心脏信号的精准判断。针对此,提出一种基于集合经验模态分解的自适应算法。首先,对含有噪声及基线漂移的心电信号进行集合经验模态分解(EEMD),分解出固有模态函数(IMF)分量。然后,筛选出需要处理的IMF分量。最后,通过自适应窗口处理带噪的低阶IMF以及移除导致基线漂移的高阶IMF,从而达到降噪和修正基线漂移的目的。在MIT-BIH数据库中的实验结果表明,基于EEMD方法的降噪效果良好,在同等肌电噪声情况下,与基于EMD的自适应窗口法对比,在平均信噪比上提升1.7507,增幅约为13%;在同等基线漂移情况下,与基于EEMD的阈值法对比,在平均基线矫正率上下降0.0795,降幅约为14%。

Research on fiber optic gyro signal de-noising based on wavelet packet soft-threshold

Gyro＇s drift is not only the main drift error which influences gyro＇s precision but also the primary factor that affects gyro＇s reliability. Reducing zero drift and random drift is a key problem to the output of a gyro signal. A three-layer de-nosing threshold algorithm is proposed based on the wavelet decomposition to dispose the signal which is collected from a running fiber optic gyro （FOG）. The coefficients are obtained from the three-layer wavelet packet decomposition. By setting the high frequency part which is greater than wavelet packet threshold as zero, then reconstructing the nodes which have been filtered out noise and interruption, the soft threshold function is constructed by the coefficients of the third nodes. Compared wavelet packet de-noise with forced de-noising method, the proposed method is more effective. Simulation results show that the random drift compensation is enhanced by 13.1%, and reduces zero drift by 0.052 6°/h.

基于透射图融合的图像传感信号温度漂移智能补偿方法

不同空间环境温度影响图像传感信号,导致图像传感信号出现温度漂移的问题,为了提升图像传感信号温度漂移补偿效果,提出基于透射图融合的图像传感信号温度漂移智能补偿方法。该方法详细分析了温度对图像传感信号的影响,确定图像传感信号的温度漂移问题,根据分析结果,引入透射图融合方法,增强处理图像传感信号质量,结合最小二乘拟合方法,构建图像传感信号智能补偿模型,修正图像传感信号,实现图像传感信号温度漂移补偿。实验结果表明,通过分析采用该方法补偿的图像传感器信号,补偿误差仅为0.65×104,补偿消耗时间不超过0.4 s,验证了该方法的有效性和可行性。

旋转式能量回收装置转速测量方法研究

海水淡化旋转式能量回收装置的转子转速最能直接体现装置的运转状态,但转子被外筒体完全包裹,转子转速无法直接测量。为此,对旋转式能量回收装置振动频率与转子转频进行了分析,提出了一种基于振动信号的旋转式能量回收装置转子转速测量方法。首先,通过实验采集了不同流量下装置的振动和转速数据,并且对装置振动频率与转子转频进行了分析,发现了装置振动主要频率与转子8倍转频有良好的对应关系,建立了振动主频与转子转频的关系式;然后,在此基础上研究了从振动信号中获取转频信息的信号处理与转频计算方法,包括使用小波变换消除振动信号中的基线漂移,利用包络法进行了信号解调以凸显转频信息,为了准确地计算旋转式能量回收装置转子的转速,通过振动能量估计了转频的范围;最后,为了对该转速测量方法的准确性进行验证,在实验平台上对其进行了实验。研究结果表明:在装置平稳运转状态下,该方法测量转速最大误差率为2.55%,在非平稳运转状态下的最大误差率为4.58%,能够满足在线、准确地测量旋转式能量回收装置转子转速的要求。

基于加速度信号分解和正则化的宽频位移重构方法

实际工程应用中,位移测量通常需要设置参考点,导致大型结构的位移难以直接测量。为此,本文提出了一种基于加速度信号分解和正则化的位移重构新方法,直接利用易获取(无需参考点)、精度高的加速度数据来恢复结构的位移信息。首先,建立位移与加速度的离散线性方程,直接求解该方程得出,位移是加速度的二重积分。但由于直接积分对低频噪声十分敏感,导致出现低频漂移现象。因此在离散线性方程的基础上引入Tikhonov正则化,克服求解中的病态性,解决低频漂移问题。为了提高位移重构精度,还发展了基于重叠窗的位移重构方案,每个窗的区间长度应取信号主频周期的3倍左右。研究发现,该方法适合于单一主频(或窄频)加速度的位移重构,对宽频位移重构通常效果较差。为了提高宽频位移重构精度,本文进一步提出有限带宽信号分解方法,将宽频加速度信号分解为若干窄频信号,然后,利用正则化方法对每个窄频信号进行高精度的位移重构。最后,数值和实验算例结果表明,所提方法确实能从宽频加速度信号中准确重构出结构的位移响应。

基于组合小波变换的表面肌电信号的去噪研究

针对表面肌电信号(sEMG)在采集过程中存在高频噪声和基线漂移干扰的问题,将小波变换阈值去噪和小波变换数字滤波阈值去噪相结合,相对于单一的去噪方法,组合小波去噪方式在不仅能解决基线漂移的问题,而且在去除高频噪声时效果更加理想。实验结果证明了这种方法的优越性。

基于BP神经网络的静电悬浮加速度计温漂补偿研究

静电悬浮加速度计在运行过程中受到温度的影响,会在低频带与被测加速度信号耦合,导致输出产生漂移。为进一步提高其测量精度,提出了一种基于神经网络的温漂补偿方法。模拟静电悬浮加速度计实际在轨环境条件,在热真空罐中进行温控实验,采集测温点温度及其相对应的加速度计位移检测和反馈电压数据。利用BP神经网络的非线性映射能力,建立了关于静电悬浮加速度计的测温点温度与温漂影响的补偿模型。根据静电悬浮加速度计采集到的测温点温度数据,直接预测得到六个输出通道的温漂影响数据。实验结果表明,利用所提出的神经网络模型进行温漂补偿,能有效抑制静电悬浮加速度计的温度漂移。

分段经验模态分解的直流漂移消除方法

在低频模拟信号采集及处理电路中,常常存在着噪声与直流漂移的问题影响信号的测量。为了从原始信号中准确去除直流漂移分量及存在的噪声从而获得有用信号,提出了一种基于分段经验模态分解直流漂移消除的方法,并通过合适且有效的去噪方法处理使得采样信号更加真实准确。首先,对信号进行经验模态分解,求取本征模态函数分量的局部极值点进行区间分段,之后分别对每一段信号再次进行经验模态分解,选取每一段信号的低频分量重构出该段信号的直流漂移分量。最后,利用自相关函数筛选出噪声占主要成分的本征模态函数分量进行能量分析,将所有分段整合,得到去除直流漂移且降噪之后的信号。本研究通过仿真对此方法进行了说明,比较了该方法与多项式拟合、小波分析、高通滤波等方法的效果。并对微创外科手术机器人力传感器的应变信号进行了处理。实验结果表明:按照已有数据计算可将信噪比提升到6.39 dB以上,均方根误差有明显减少;该方法能够有效消除应变信号中的直流漂移,并且也能达到降噪的目的。

基于STM32的电化学氧分析仪的研究与设计

气体分析仪的研究主要围绕污染气体排放和瓦斯爆炸等领域,研究方法和检测技术比较成熟,但在电力传输、医疗和潜水等众多领域,氧气分析仪的需求越来越迫切,该文针对现有电化学氧气传感器存在的温漂大、使用寿命短,测量误差大的问题,基于STM32硬件平台,通过恒温控制室、精密信号处理电路、大气压对比传感电路和软件部分的研究,完成了一款新型氧分析仪的设计,经过实验测试,该分析仪线性误差小于4%RS,24小时漂移误差绝对值小于1.5%FS,温漂系数小,稳定性好,应用广泛。

某纯电动汽车制动踏板信号漂移现象分析及优化

制动踏板模拟信号对纯电动汽车制动能量回收功能及行车制动功能的正常实现具有直接影响。由于车辆在行驶过程中受装配一致性、运行交变负荷、道路震动等因素影响,制动踏板顶杆的长度会发生变化,从而引起制动踏板顶杆行程变化,导致制动踏板模拟信号数值异常。结合某纯电动汽车制动踏板信号漂移现象展开研究,从机械结构和电气连接两个方面阐述了导致制动踏板模拟信号漂移的原因和两种基本解决措施,即通过精确调整顶杆螺母固定位置,从而改变制动踏板顶杆行程的方式,使得制动踏板模拟信号数值始终处于大于330的状态;更改整车控制器制动踏板模拟信号数值范围,使得制动踏板模拟信号数值处于该范围之内。该研究解决了纯电动车辆制动踏板模拟信号漂移问题,为同类结构车辆制动踏板信号漂移问题的解决提供了参考。

基于卡尔曼滤波算法的卫星导航高精度定位方法

为保证卫星导航的定位精准性,降低定位误差,提出基于卡尔曼滤波算法的卫星导航高精度定位方法。该方法采用支持向量机分类卫星导航信号,获取信号中不含伪距的直达信号,依据该信号获取终端接收机的三维空间坐标;将该坐标和接收机的时钟偏差以及频率漂移作为核心,采用改进的卡尔曼滤波算法获取终端接收机的位置坐标,即卫星导航的定位结果;并采用粒子群算法优化卡尔曼滤波算法获取的定位结果,以此提升卫星导航定位精准性。测试结果显示:该方法具有较好的应用性能,在X、Y、Z三个方向上的定位误差结果均在5 m以内;高程定位误差均在3.5 m以内,可精准完成导航载体所在位置的定位,掌握导航载体的运动轨迹。

基于经验模式分解的通信信号异常漂移检测

由于混合数字通信信号包含多个信道,且每个信道的特征不同,数据量相对较大,受到多种干扰的影响,信噪比较低,导致其异常漂移检测精度低。为此,提出多信道混合数字通信信号异常漂移检测方法。采用多线性主成分分析方法对通信信号展开降维处理;利用经验模式分解方法对降维后的通信信号分解,通过IMF能量确定异常漂移分量所处位置,实现通信信号异常漂移检测;建立RBF神经网络非线性滤波器,将信号漂移分量输入滤波器中,完成多信道混合数字通信信号的漂移校正。仿真结果表明,所提方法的信号降维效果好,信号异常漂移检测平均绝对误差较低,数字通信信号异常漂移校正质量高。

独立分量分析融合小波能量阈值的电子鼻信号去漂移方法

电子鼻在长期使用过程中,由于受到传感器老化和温湿度波动等因素的影响,使得电子鼻信号存在着漂移现象,制约了电子鼻的准确检测。为了提高电子鼻鉴别多组分复杂食品时的长期稳健性,提出了一种独立分量分析(independent component analysis,ICA)融合小波能量阈值的去漂移信号方法。首先,运用ICA分解电子鼻信号以获得各个独立成分;其次,根据各个独立成分的小波能量值选择独立成分,以剔除漂移信号;最后,运用所选择的独立成分重构电子鼻信号。选用6种白酒样品和6种食醋样品进行电子鼻鉴别验证:在分别提取2类样品去漂移前后的电子鼻信号积分值(integral value,INV)特征后,分别对6种白酒样品和6种食醋样品进行了Fisher判别分析(fisher discriminant analysis,FDA),FDA的鉴别正确率分别由去漂移前的34.3%(白酒样品)、75.7%(食醋样品)提升到去漂移后的100%(白酒样品)、99.7%(食醋样品)。Fisher判别分析结果表明,所提出的电子鼻信号去漂移方法是有效的。与其他独立分量分析方法相比,该方法不受先验信息的影响,更便于实际应用,研究结果不仅适用于白酒、食醋样品的鉴别,也为其他类型的样品鉴别提供参考。

冷轧带钢板形检测误差及异常信号补偿模型

针对冷轧带钢板形检测通道的信号误差或异常等问题,基于接触式板形检测原理、压磁传感器及其电磁特性,建立板形检测误差及异常信号补偿模型。综合理论模型和中试数据,深入分析零点残存电压、带钢边部板形误差、检测辊挠度、安装精度等因素对原始板形信号的影响,解决板形信号不稳定的问题。以1050冷轧机为例,根据轧机配置和工艺参数,在线计算带钢起始和末尾通道号、边部信号误差、检测辊挠度误差等补偿量,制定满足在线板形控制要求的板形检测辊允许安装误差,提出异常信号紧急处理措施,防止板形误调事故,实现稳定轧制,有利于提高板形检测精度和板形控制精度。

基于空域追踪算法的基线漂移信号噪声修正

为了消除基线漂移信号噪声对信号的干扰影响,提出一种基于空域追踪的修正算法.通过非线性滤波器从原始信号中粗提出基线信号,利用多步迭代微分算子从基线漂移信号中分解出更加精准的基线信号,再从原始信号中移除基线漂移信号,完成基线漂移信号噪声修正.选取多种类型测试数据(包括心电信号与噪声数据)来验证算法的有效性,结果表明,同传统的四种基线漂移信号修正算法相比,所提出的算法可以高效去除基线漂移信号的干扰.

基于小波变换的自适应滤波器消除ECG中基线漂移

设计了一种新的基于小波变换的自适应滤波器 ,其参考信号选择原始信号经小波分解后的高频部分 .该滤波器可有效消除心电信号中基线漂移 .经MIT/BIH心电数据库检验 ,取得满意的结果 .

基于斩波及数字信号处理技术的无零漂积分器

论述了基于斩波及数字信号处理 (DigitalSignalProcessing ,DSP)技术的长时间无零漂积分器的设计和实现。通过对传统模拟积分器及数字信号处理等方面的深入调研 ,给出了实际积分电路的误差分析 ,并据此采用了斩波技术和数字信号处理技术 ,以解决零点漂移、非线性误差和泄漏等传统模拟积分器存在的问题 ,设计并制做了一个适合于等离子体物理的托卡马克装置放电实验中诊断信号测量的长时间无零漂积分器。

形态滤波方法在振动信号降噪中的应用

针对在旋转机械振动信号采集过程中引入的噪声污染和基线漂移等问题,采用形态开-闭和闭-开组合运算对染噪的振动信号进行处理.采用形态滤波方法对振动信号进行降噪处理,无须考虑振动信号的频谱特征.在对信号进行基线漂移校正时,所取直线结构元素的长度为采样信号周期长度的一半即可,但是为了得到更好的效果,可以将结构元素取得长一些.为消除信号中混入的尖峰脉冲干扰,结构元素的长度应该远小于待滤波函数的长度,并大于干扰脉冲的宽度.通过在仿真信号中加入不同的噪声干扰检验形态滤波方法的降噪能力,并将形态滤波方法用于现场信号的降噪处理,处理后的信号较好地保持了原信号的特征,说明该方法具有良好的滤波降噪效果,而且算法简单,便于工程现场的使用.

宽范围交流大电流高准确度测量方法研究

在继电保护系统中常需测量一次侧大电流。电力系统中,一次侧电流变化范围很大,传统的方法难以满足要求。将Rogowski线圈和数字信号处理技术有机地结合,实现了在大电流范围内进行高准确度的测量。Rogowski线圈不饱和特性使之能够测量大范围的电流,结合数字信号处理的无零漂积分器的测量方法,消除了模拟信号调理电路的零点漂移,并把其非线性因素影响降低到比较低的水平,它测量大电流具有较高的准确度,实现简单,是一种测量宽范围变化的交流电流的较为理想的选择。