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航空絞車組件測試中扭矩信號采集的去噪研究

2019-11-16 12:26丁嵐劉廣順周民張田田
物聯網技術 2019年10期
關鍵詞:隔離信息采集伺服系統

丁嵐 劉廣順 周民 張田田

摘 要:電動救生絞車在直升機飛行救援中占有不可取代的位置,正是因為其具有安全性高、重量輕等優點,被廣泛應用在醫療救護、搶險救援、反恐維和第一線。文中針對救生絞車驅動組件的測試信息采集展開研究,對敏感信號進行隔離處理,以及對易受干擾部位進行屏蔽接地是核心的硬件處理方式;基于貝葉斯閾值的自適應小波去噪算法,濾除高次諧波干擾,捕獲信息更準確,可靠地反映出被測組件的力矩信息是軟件的核心。

關鍵詞:絞車組件測試;伺服系統;信息采集;隔離;屏蔽接地;小波閾值去噪

中圖分類號:TP202文獻標識碼:A文章編號:2095-1302(2019)10-00-03

0 引 言

早在1945年,美國西科斯基公司首次在使用直升機的救援任務中引入了絞車。在直升機的發展過程中,絞車也同樣經歷了機械驅動、液壓驅動、電機驅動這三個發展階段。由此,絞車體系在技術的不斷發展中形成。市面上大致存在機械絞車、液壓絞車和電動絞車三種類型。其中,電動絞車表現出更加完美的特性,主要特點為體積小、重量輕、設備安全性高,進行機械控制的同時也可采用電力進行控制,適用范圍更廣。

直升機電動絞車在災害救援中的表現非常突出[1],并在眾多領域中都能看見電動絞車的身影。隨著電動救生絞車的發展,人們對它的要求也在逐步提升,為更好地提升直升機在救援任務中的表現,本文對電動救生絞車及其組件進行了進一步的研究,提出了一系列優化方案。

電動救生絞車及其組件的相關檢測技術并不是完美的,仍存在許多問題。本文提出關于如何改善伺服系統產生的高次諧波對采集系統產生干擾的解決方案。驅動伺服驅動器后,驅動電流傳遞到伺服驅動器,由于伺服系統的非線性特質,高次諧波將耦合到電流信號中。最常見的耦合方式為傳導、電磁輻射和感應耦合等方式,高次諧波會串擾到電源以及一些敏感信號[2]。扭矩信號的本質特征在高次諧波的串擾作用下會失真,甚至會采集到錯誤信息,無法準確控制絞車工作,導致絞車在工作過程中出現失控的情況。本文主要研究如何在軟件測控系統中利用算法改善噪聲對采集扭矩信號的影響。

1 基于貝葉斯閾值的自適應小波去噪算法

在實際應用中,采用隔離和屏蔽等方式能較大程度地減弱耦合干擾和高次諧波對信號采集的影響;為了準確地采集扭矩信號,引用去噪算法對信號進行預處理,從而使得數據準確性更好,系統更加穩定。

近年來,小波理論發展迅速,在小波變換的基礎上,對噪聲的處理也趨向于多樣化[3-4]。從方法上進行區分,小波去噪可分為模極大值法[5]、相關性法[6]、小波閾值法[7]三類。其中,小波閾值法是最常用的一種方法。

1.1 問題描述

小波去噪流程如圖1所示,具體步驟如下:

(1)利用小波分解,提取含噪信號X的特征信息;

(2)選取合適的閾值與閾值函數處理小波系數,置零小波系數,原理類似于低通濾波;

(3)重構經過處理的小波系數,最終得到去噪信號S'。

在小波系數降噪過程中,扭矩信號采集的準確程度直接取決于λ。若λ值過大則會導致本應為有用信號的小波系數在計算過程中被丟掉;若λ值過小則無法完全濾除有用信號中的噪聲,直接影響扭矩信號,導致信號失真,不能達到去噪的目的[9]。

因此,如何選取合適的閾值與閾值函數成為小波去噪算法中的核心問題。具有自適應能力的貝葉斯閾值與本文中的閾值函數相結合,能夠減弱電動絞車組件測試臺中高次諧波對采集信號的干擾,并配合改進的閾值函數,能夠更好地進行小波去噪處理。

1.2 基于貝葉斯理論的小波去噪算法

1.2.1 選取閾值

如何選取閾值是決定小波系數能否完美濾噪的重要內容。在信號被分解為不同層次后,現階段的算法無法為每一層次的小波系數分配不同的閾值,固定的閾值則會導致小波系數的去噪能力下降。為了能夠為每一層次的小波系數匹配不同的閾值,本文采用貝葉斯閾值,該閾值根據貝葉斯統計理論推導得出,能夠適應不同的小波系數,準確匹配不同的閾值。

2.2 測試臺性能優化后結果展示

為了改善高次諧波對絞車組件試驗臺造成的影響,硬件主要使用的方法是對敏感信號進行隔離處理,以及對易受干擾部位進行屏蔽接地;軟件主要采用基于貝葉斯閾值的自適應小波去噪算法濾除高次諧波的干擾,使得捕獲的信息更準確,能夠可靠地反映被測組件的力矩信息。

圖6所示為硬件電路保持原始狀態,且不采用任何去噪算法時所獲取的采集系統傳輸過來的實時扭矩信號。圖7所示為采用本文提出的優化方法,且在測控系統中使用基于貝葉斯閾值的自適應小波去噪算法時,所獲取的采集系統傳輸的實時扭矩信號。

從圖6中可以看出,未優化測試試驗臺時,采集系統傳輸的扭矩波形存在非常多的毛刺與尖峰,穩定性很差,扭矩信息無法被準確地反映出來。而從圖7可以看出,優化改進后采集到的扭矩波形一直穩定在0 N·m附近,并且不存在較大的毛刺與尖峰,效果對比顯著。

3 結 語

本文基于某型直升機救生絞車測試系統做出優化處理方案,主要研究救生絞車中驅動裝置的性能測試問題,圍繞如何在軟件測控系統中對系統傳輸過來的扭矩信號進行去噪處理展開。由于伺服系統中高次諧波的存在對采集系統采集到的信號造成嚴重干擾,因此,本文從硬件電路與測控軟件系統兩個方向提出了相應的有效的改善方案,使得高次諧波的干擾問題得到了明顯改善,采集信息更為準確,時效性更強。

參 考 文 獻

[1]張明亮.直升機絞車的發展概述[J].黑龍江科技信息,2013(19):74.

[2]王進峰.變頻器應用中的干擾及其抑制[J].水泥工程,2012(1):71-72.

[3]吳勇.基于小波的信號去噪方法研究[D].武漢:武漢理工大學,2007.

[4]程正興,楊守志,馮曉霞.小波分析的理論、算法、進展和應用[M].北京:國防工業出版社,2007.

[5]齊翠麗.基于小波閾值法和模極大值法的語音去噪算法研究[D].秦皇島:燕山大學,2012.

[6]宋坤坡,夏順仁,徐清.考慮小波系數相關性的超聲圖像降噪算法[J].浙江大學學報(工學版),2010,44(11):2203-2208.

[7]劉慧.基于貝葉斯閾值的小波域圖像去噪研究[J].微型機與應用,2017(21):39-40.

[8] CHANG S G,YU B,VETTERLI M.Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression.[J].IEEE transactions on image processing,2002,9(9):1532-1546.

[9]唐鵬,郭寶平.改進型閾值函數尋優法的小波去噪分析[J].信號處理,2017,33(1):102-110.

[10]馬文.基于小波變換的心電信號去噪研究[D].蘭州:蘭州大學,2009.

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