王麗萍,李醒飛*,吳騰飛,紀(jì) 越,徐夢(mèng)潔,陳 誠(chéng)

(1.天津大學(xué)精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300072;2.天津商業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,天津 300134)

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一種用于磁流體陀螺微弱信號(hào)檢測(cè)的小波降噪方法研究*

王麗萍1,李醒飛1*,吳騰飛1,紀(jì) 越1,徐夢(mèng)潔1,陳 誠(chéng)2

(1.天津大學(xué)精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300072;2.天津商業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,天津 300134)

新型磁流體陀螺可以同時(shí)滿足衛(wèi)星微角顫振在軌測(cè)量的亞微弧度測(cè)量精度及千赫茲帶寬的技術(shù)要求,優(yōu)于當(dāng)前衛(wèi)星系統(tǒng)中所用陀螺,是用于衛(wèi)星微角顫振測(cè)量的理想傳感器。但是其輸出信號(hào)極其微弱并且淹沒在大量噪聲中導(dǎo)致無法有效地實(shí)現(xiàn)檢測(cè)角速度的功能。提出了一種基于自相關(guān)的小波閾值去噪算法提取微弱信號(hào)。該方法通過計(jì)算小波分解各層細(xì)節(jié)分量的自相關(guān)系數(shù),自動(dòng)確定最優(yōu)小波分解層數(shù),并通過該自相關(guān)系數(shù)選擇最優(yōu)去噪閾值。對(duì)傳統(tǒng)閾值去噪算法與所提出的改進(jìn)小波算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能將輸出信號(hào)信噪比提高7 dB～10 dB,適用于所設(shè)計(jì)的磁流體陀螺微弱信號(hào)的檢測(cè)提取。

磁流體陀螺;微弱信號(hào);小波去噪;自相關(guān);自適應(yīng)閾值

隨著高分辨率對(duì)地觀測(cè)、高精度指向等衛(wèi)星平臺(tái)與應(yīng)用技術(shù)發(fā)展,衛(wèi)星平臺(tái)及其有效載荷對(duì)于微角顫振的高精度測(cè)量和控制需求迫切。然而,當(dāng)前衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)中所采用的機(jī)電式陀螺儀、光學(xué)陀螺儀等均不能滿足對(duì)測(cè)量精度和帶寬的要求,上述陀螺儀低噪聲和寬帶寬的性能是相矛盾的,即在帶寬較大時(shí),精度會(huì)降低,在其綜合性能的提升方面存在極大困難;磁流體陀螺作為一種新型角速度傳感器,可以同時(shí)滿足衛(wèi)星微角顫振在軌測(cè)量的亞微弧度測(cè)量精度及千赫茲帶寬的技術(shù)要求[1]。磁流體陀螺特別適用于空間工程應(yīng)用,已應(yīng)用于美國(guó)中繼衛(wèi)星反射鏡試驗(yàn)RME[2]、日本先進(jìn)陸地觀測(cè)衛(wèi)星ALOS[3]、美國(guó)靜止軌道環(huán)境衛(wèi)星GOES-N[4]等高精度航天器,是目前衛(wèi)星微角顫振測(cè)量?jī)x器的主要技術(shù)發(fā)展方向[5]。

與基于其他原理的陀螺儀相似,作為一種高精度的慣性傳感器件,磁流體陀螺同樣面臨著微弱信號(hào)提取與檢測(cè)的問題,其所探測(cè)的微弱寬頻信號(hào)往往湮沒在大量噪聲中。目前,國(guó)內(nèi)針對(duì)磁流體陀螺的研究較為落后,國(guó)外關(guān)于磁流體陀螺微弱信號(hào)提取與檢測(cè)方法的研究也鮮有報(bào)道。美國(guó)休斯飛機(jī)公司(Hughes Aircraft Company)的Charles Pinney和Mark A Hawes介紹了磁流體角速度傳感器本底噪聲的測(cè)量方法,以及利用本底噪聲預(yù)測(cè)傳感器漂移誤差的方法[6]。河北工業(yè)大學(xué)的孫景峰等人設(shè)計(jì)了一種磁流體加速度傳感器,并設(shè)計(jì)了一套包括放大、濾波的預(yù)處理電路和數(shù)據(jù)顯示電路[7]。天津大學(xué)于翔等人進(jìn)行了單流體環(huán)磁流體陀螺儀的角振動(dòng)跟蹤實(shí)驗(yàn)。其所研究的磁流體陀螺輸出經(jīng)過前置放大和帶通濾波后在單一頻率下顯示了良好的角振動(dòng)信號(hào)跟蹤性能[8]。

磁流體陀螺所檢測(cè)的航天器微角振動(dòng)幅值一般在sub-μrad至幾百μrad之間,振動(dòng)頻率在1 kHz以內(nèi),且其工作于環(huán)境惡劣的宇宙環(huán)境中,前級(jí)傳感器輸出信號(hào)達(dá)到nV級(jí),極其微弱,因此研究其微弱信號(hào)的檢測(cè)方法是研發(fā)磁流體陀螺的關(guān)鍵技術(shù)之一。微弱信號(hào)檢測(cè)最常見的方法主要包括相關(guān)檢測(cè)、取樣積分、鎖相放大和雙路消噪法等。但是這些方法或限制輸入信號(hào)為單頻信號(hào)或精度低、噪聲大等原因并不適合所設(shè)計(jì)的磁流體陀螺的信號(hào)檢測(cè)[9-11]。近年來興起的小波變換具有多分辨率特性[12],能更有效地處理信噪比極低的信號(hào),并且很好地保存有用信號(hào)中的尖峰部分和突變部分[13]。然而傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法基本是基于大量實(shí)驗(yàn)確定固定的分解層數(shù)及閾值,計(jì)算量大且針對(duì)不同信號(hào)的適應(yīng)性差,特別是當(dāng)陀螺輸入信號(hào)并不確定時(shí),會(huì)使去噪效果不明顯或過度去噪而使有用信號(hào)失真。

針對(duì)這些問題,本文提出了一種基于自相關(guān)的小波去噪算法,通過計(jì)算小波分解各層細(xì)節(jié)分量的自相關(guān)系數(shù),確定最佳分解層數(shù),并通過該自相關(guān)系數(shù)確定自適應(yīng)的收縮閾值,該方法極大地提高了磁流體陀螺輸出信號(hào)的信噪比。文章第1部分陳述了磁流體陀螺的工作原理及機(jī)械結(jié)構(gòu),第2部分對(duì)經(jīng)過預(yù)處理的輸出信號(hào)進(jìn)行了分析,第3部分提出基于自相關(guān)的小波去噪算法,第4部分進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

圖1 磁流體陀螺工作原理示意圖

1 磁流體陀螺工作原理及機(jī)械結(jié)構(gòu)

磁流體陀螺工作原理基于磁流體動(dòng)力學(xué)效應(yīng)(MHD),即導(dǎo)電流體速度場(chǎng)與磁場(chǎng)的耦合效應(yīng)。如圖1所示,下層環(huán)為永磁體,提供強(qiáng)外磁場(chǎng)。上層環(huán)為流體通道,內(nèi)部裝滿磁流體。當(dāng)外界在磁流體陀螺的敏感軸方向有角速度ω輸入時(shí),永磁體及流體通道相對(duì)慣性空間產(chǎn)生角位移,而磁流體慣性較大,相對(duì)于慣性空間幾乎靜止,因此在磁流體和磁場(chǎng)間產(chǎn)生一個(gè)相對(duì)速度νq。磁流體切割磁感線,從而在金屬外殼和芯柱之間產(chǎn)生與ω成線性關(guān)系的動(dòng)生電動(dòng)勢(shì)E[14]:

(1)

圖2 磁流體陀螺機(jī)械裝配圖

基于上述原理,設(shè)計(jì)的磁流體陀螺結(jié)構(gòu)如圖2所示,圓柱體外殼選用高磁導(dǎo)率的軟磁材料,為永磁體形成閉合磁回路,同時(shí)構(gòu)成流體通道的外壁。外殼內(nèi)底部放置圓片狀永磁體,上面用絕緣的密封套卡住,密封套構(gòu)成流體通道下表面。密封套側(cè)面用密封圈密封,防止磁流體流入縫隙與永磁體接觸;芯柱采用導(dǎo)電材料并構(gòu)成流體通道內(nèi)壁;壓套壓在芯柱的軸肩與外殼下孔肩上,作為流體通道的上壁;螺紋壓蓋緊壓在壓套上,與外殼螺紋配合,壓套與外殼接觸面涂抹環(huán)氧樹脂膠,以防止磁流體溢出流體通道。螺紋壓蓋與芯柱分別鉆有電極槽,安裝電極,方便信號(hào)處理電路采集流體通道內(nèi)、外壁電位信號(hào)。

2 輸出信號(hào)分析

當(dāng)外界輸入角振動(dòng)幅值達(dá)到μrad級(jí)別時(shí),磁流體陀螺前級(jí)傳感器的輸出只有幾十nV,對(duì)于磁流體陀螺微弱信號(hào)的提取,應(yīng)首先將電壓信號(hào)經(jīng)過預(yù)處理電路進(jìn)行放大并初步去噪。放大電路至少要提供1 000倍放大,并且要保證1 kHz的帶寬,因此放大電路采用兩級(jí)級(jí)聯(lián)電路放大的形式,根據(jù)實(shí)驗(yàn)中傳感器輸出信號(hào)大小,將電路放大倍數(shù)設(shè)置為2000。對(duì)于級(jí)聯(lián)電路而言,要降低預(yù)處理電路系統(tǒng)的噪聲系數(shù),可以通過提高第1級(jí)的增益和減小第1級(jí)的噪聲來實(shí)現(xiàn)[15]。信號(hào)經(jīng)過放大后,大量噪聲也相應(yīng)被放大,因此預(yù)處理電路中在每級(jí)放大器后進(jìn)行了二階低通濾波濾除高頻噪聲,截止頻率為1kHz。

當(dāng)輸入角速度信號(hào)為頻率1 Hz、幅值1 V的正弦波時(shí),實(shí)驗(yàn)測(cè)得的電路輸出信號(hào)及其頻譜如圖3所示。

圖3 磁流體陀螺輸出信號(hào)及頻譜

預(yù)處理電路中的濾波電路是基于頻域的處理方法,這種方法要在信號(hào)頻譜和噪聲頻譜沒有重疊的前提下,才能把信號(hào)和噪聲完全分開。實(shí)際中有用信號(hào)的頻譜和噪聲頻譜往往是重疊的,信號(hào)經(jīng)過低通濾波濾除了高頻噪聲,但是通帶內(nèi)的機(jī)械本體噪聲,轉(zhuǎn)臺(tái)機(jī)械噪聲,普通放大器1/f噪聲、外界干擾噪聲與白噪聲等大量噪聲經(jīng)過預(yù)處理電路后相應(yīng)地被放大,造成部分有用信號(hào)被噪聲所湮沒。由圖3可以看出,電路輸出信號(hào)仍然含有許多倍頻信號(hào)及白噪聲,導(dǎo)致有用信號(hào)部分湮沒在噪聲中,難以較好地檢測(cè)角速度信息。

在實(shí)際中,陀螺要檢測(cè)的信號(hào)可能包含許多尖峰或突變部分,并且噪聲也不是平穩(wěn)的白噪聲。對(duì)這種信號(hào)的降噪處理,用傳統(tǒng)的傅立葉變換分析,顯得無能為力。而小波分析能將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上,并且可以根據(jù)信號(hào)特點(diǎn),靈活的選擇分解尺度、閾值及閾值函數(shù),因此根據(jù)輸出信號(hào)的特點(diǎn),本文提出了一種基于自相關(guān)的小波改進(jìn)去噪算法,旨在有效分離磁流體陀螺的有用信號(hào)和噪聲,提高信噪比。

3 基于自相關(guān)的小波閾值去噪

相對(duì)來說,小波變換后,信號(hào)的小波系數(shù)值必然大于那些能量分散且幅值較小的噪聲的小波系數(shù)值[16]。因此,小波閾值去噪的基本思路是將含噪信號(hào)在各尺度上進(jìn)行小波分解,對(duì)細(xì)節(jié)分量設(shè)定一個(gè)閾值,幅值低于該閾值時(shí),將其置零,高于該閾值時(shí)對(duì)其做相應(yīng)的收縮處理,最后重構(gòu)出有效信號(hào)。本文針對(duì)所設(shè)計(jì)的磁流體陀螺輸出信號(hào)的特點(diǎn),提出了基于自相關(guān)的小波閾值去噪算法,其基本流程如圖4所示。首先將含噪信號(hào)進(jìn)行一層小波分解,計(jì)算該層細(xì)節(jié)分量的自相關(guān)系數(shù),判斷其大小,若未顯著增大,說明細(xì)節(jié)分量中包含的主要是噪聲,則有必要再進(jìn)行一層分解,然后重復(fù)上述過程,否則將該層設(shè)置為最優(yōu)分解層數(shù)停止分解,然后根據(jù)各層細(xì)節(jié)分量的自相關(guān)系數(shù)確定各層自適應(yīng)的去噪閾值,根據(jù)該閾值對(duì)各層細(xì)節(jié)分量作收縮處理,最后根據(jù)處理后的細(xì)節(jié)分量和近似分量重構(gòu)出有效信號(hào)。

圖4 改進(jìn)小波去噪算法流程圖

3.1 最優(yōu)分解層數(shù)的改進(jìn)選取方法

在實(shí)際應(yīng)用中,根據(jù)不同研究對(duì)象,最優(yōu)分解層數(shù)也不盡相同。若分解層數(shù)過多,可能會(huì)丟失信號(hào)的奇異性;而分解層數(shù)過少,則可能導(dǎo)致殘留噪聲較多[17]。在小波分解層數(shù)的問題上并沒有嚴(yán)格的指標(biāo)和依據(jù)法則,所以傳統(tǒng)小波去噪方法只能通過大量的實(shí)驗(yàn)才能知道適合的分解層數(shù),工作量大而效率低,實(shí)時(shí)性差。

根據(jù)小波去噪的原理可知,在信號(hào)分解的細(xì)節(jié)分量中,隨著分解尺度的增大,有用信號(hào)幅度逐漸增加,而噪聲不能在尺度間傳遞。由于信號(hào)只與信號(hào)本身相關(guān),與噪聲不相關(guān),而噪聲一般也是不相關(guān)的,那么可以通過計(jì)算細(xì)節(jié)分量的自相關(guān)系數(shù)αj來決定是否繼續(xù)進(jìn)行分解運(yùn)算,如果自相關(guān)性系數(shù)αj非常小,則說明細(xì)節(jié)分量中包含的主要是噪聲,則有必要再進(jìn)行一層分解;如果自相關(guān)系數(shù)αj較大,則說明細(xì)節(jié)分量中包含了相當(dāng)多的有用信號(hào),那么便可以終止小波分解。從而確定最優(yōu)小波分解層數(shù)k。

3.2 根據(jù)自相關(guān)系數(shù)求解各層閾值

由于各層細(xì)節(jié)分量的自相關(guān)系數(shù)αj反映了其中所含信號(hào)及噪聲比重的大小,因此可以將它作為區(qū)分信號(hào)和噪聲的標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),隨著分解尺度的增加,細(xì)節(jié)分量的自相關(guān)系數(shù)αj迅速增大,之后趨于穩(wěn)定,說明噪聲分量開始較大,隨著分解尺度的增加迅速減小,在較高分解尺度上,噪聲引起的小波系數(shù)幅值很小,這就需要小波閾值在較小分解尺度上取較大值,從而盡可能多地去除噪聲,隨分解尺度增加閾值應(yīng)該迅速減小并趨于穩(wěn)定,從而保留更多的有用信號(hào)。指數(shù)函數(shù)符合這一變化趨勢(shì),因此利用指數(shù)函數(shù)對(duì)傳統(tǒng)固定閾值進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)造了符合上述變化趨勢(shì)的函數(shù),如式(2)所示,其中,a,b,c為調(diào)節(jié)因子。

(2)

試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),就本文所設(shè)計(jì)的磁流體陀螺的輸出信號(hào)而言,當(dāng)a=20,b=20,c=2時(shí),去噪效果較好。

3.3 對(duì)小波分量進(jìn)行閾值量化

傳統(tǒng)閾值函數(shù)分為硬閾值和軟閾值兩種。硬閾值函數(shù)處理得到的估計(jì)小波系數(shù)連續(xù)性差,因此重構(gòu)信號(hào)可能會(huì)產(chǎn)生振蕩;而軟閾值方法估計(jì)的小波系數(shù)雖然連續(xù)性好,但是當(dāng)小波系數(shù)較大時(shí),估計(jì)系數(shù)與真實(shí)系數(shù)間總存在恒定的偏差,這將直接影響重構(gòu)信號(hào)與真實(shí)信號(hào)的逼近程度。本文采用了西北工業(yè)大學(xué)趙玉珍等人提出的改進(jìn)閾值函數(shù)進(jìn)行處理。閾值函數(shù)[20]為:

(3)

由該方法估計(jì)出來的數(shù)據(jù)ωj,k的大小是介于軟、硬閾值方法之間的。當(dāng)|ωj,k|≥λ時(shí),ωj,k為非線性函數(shù),且當(dāng)|ωj,k|不斷增大時(shí),ωj,k越來越接近于ωj,k。

最后,根據(jù)小波分解的第k層的近似分量和經(jīng)過閾值量化處理后的第l層到第k層的細(xì)節(jié)分量ωj,k進(jìn)行一維信號(hào)的小波重構(gòu)。

4 小波降噪實(shí)驗(yàn)

圖5 磁流體陀螺測(cè)試平臺(tái)示意圖

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖5所示。將磁流體陀螺樣機(jī)固定于速率轉(zhuǎn)臺(tái)上,用信號(hào)發(fā)生器向轉(zhuǎn)臺(tái)控制端輸入單一頻率正弦信號(hào)模擬待測(cè)角振動(dòng)信號(hào),角速度可以根據(jù)轉(zhuǎn)臺(tái)測(cè)速電機(jī)反饋電壓信號(hào)計(jì)算得到。在示波器上觀測(cè)磁流體陀螺預(yù)處理電路輸出信號(hào)及轉(zhuǎn)臺(tái)測(cè)速電機(jī)反饋電壓信號(hào)。利用Labview采集卡分別采集不同情況下系統(tǒng)輸入信號(hào)及磁流體陀螺輸出信號(hào)數(shù)據(jù),傳輸?shù)接?jì)算機(jī)后利用MATLAB進(jìn)行小波處理。本實(shí)驗(yàn)分別采集了不同頻率、不同輸入幅值時(shí)的輸出數(shù)據(jù)及相應(yīng)的理想信號(hào)進(jìn)行處理分析。

圖6 輸出信號(hào)6層小波分解系數(shù)

以1 Hz頻率下,磁流體陀螺輸出信號(hào)幅值為100 μV時(shí)的信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)為例,由于實(shí)驗(yàn)所用輸入信號(hào)為正弦信號(hào),根據(jù)自相似原則及大量實(shí)驗(yàn),選取了sym6作為小波基函數(shù)。利用sym6小波基對(duì)1 Hz電路輸出信號(hào)進(jìn)行6層小波分解,得到每一層的近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)如圖6所示。

通過自相關(guān)式(4)可以計(jì)算出第j層細(xì)節(jié)系數(shù)cdj的自相關(guān)系數(shù)。

(4)

其中,k為延遲項(xiàng),取k=9。計(jì)算可得|α1|=7.12×10-6,|α2|=2.03×10-5,|α3|=2.32×10-5,|α4|=3.3×10-3,|α5|=0.0288,|α6|=0.7305。一般認(rèn)為:相關(guān)系數(shù)在0.00～±0.30之間,表示微相關(guān);在±0.30～±0.50之間,表示實(shí)相關(guān);在±0.50～±0.80之間,表示顯著相關(guān);在±0.80～±1.00之間,表示高度相關(guān)。由此可知,第1層到第5層的自相關(guān)系數(shù)值很小,說明其細(xì)節(jié)分量主要由噪聲引起,需要對(duì)該層分量做較強(qiáng)的消噪處理,第6層的自相關(guān)系數(shù)值有了顯著的增大,顯示高度相關(guān),說明該層細(xì)節(jié)分量已經(jīng)出現(xiàn)了大量的有用信號(hào),要盡可能地保留該層分量。因此噪聲信號(hào)主要集中在前5層的細(xì)節(jié)分量中,則最優(yōu)分解層數(shù)為5層。根據(jù)本文提出的改進(jìn)閾值算法式(2),可以求得第1層到第5層的閾值分別為λ1=0.1520,λ2=0.1520,λ3=0.1520,λ4=0.1497,λ5=0.1306。

利用前述的閾值函數(shù)結(jié)合各層閾值對(duì)細(xì)節(jié)系數(shù)做閾值量化處理,然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行一維小波重構(gòu),可以得到小波去噪后的信號(hào)如圖7所示。

圖7 原始信號(hào)、小波去噪信號(hào)和理想信號(hào)波形

圖8 小波去噪結(jié)果與理想信號(hào)波形對(duì)比

分別利用傳統(tǒng)小波去噪方法和本文提出的改進(jìn)小波去噪方法對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行對(duì)比處理,得到處理后的波形與理想波形如圖8所示,圖8(a)為應(yīng)用傳統(tǒng)小波去噪方法處理1 Hz信號(hào)后得到的對(duì)比波形,圖8(b)為應(yīng)用本文提出的改進(jìn)小波去噪方法處理1 Hz信號(hào)后得到的對(duì)比波形。

利用式(5)分別計(jì)算不同頻率下、不同幅值的信號(hào)經(jīng)過處理后與理想信號(hào)之間的標(biāo)準(zhǔn)差,它可以衡量處理后的信號(hào)與理想信號(hào)的接近程度,計(jì)算結(jié)果如表1和表2所示,表1中數(shù)據(jù)為不同頻率下幅值為100 μV的陀螺輸出信號(hào)經(jīng)過小波處理后與理想信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差,表2為1 Hz頻率下不同幅值的陀螺輸出信號(hào)經(jīng)過小波處理后與理想信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差。

(5)

其中,Si為理想信號(hào),本實(shí)驗(yàn)中將傳感器輸入信號(hào)作為理想信號(hào),Sn為預(yù)處理電路輸出信號(hào)。

表1 不同頻率下100 μV信號(hào)小波處理的標(biāo)準(zhǔn)差

表2 1 Hz頻率下不同幅值信號(hào)小波處理的標(biāo)準(zhǔn)差

由圖8、表1和表2中數(shù)據(jù)可知,本文提出的小波改進(jìn)去噪算法可以顯著的改善輸出信號(hào)的波形,降低輸出信號(hào)與理想信號(hào)間的標(biāo)準(zhǔn)差,信號(hào)去噪效果良好。

信噪比可以衡量一個(gè)信號(hào)受噪聲干擾的水平,信噪比計(jì)算公式[21]如下:

(6)

利用傳統(tǒng)方法和改進(jìn)方法對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用式(6)對(duì)兩種方法處理后得到的信號(hào)進(jìn)行信噪比計(jì)算,結(jié)果如表3和表4所示,表3為不同頻率下幅值為100 μV的陀螺輸出信號(hào)經(jīng)過小波處理后的信噪比,表4為1 Hz頻率下不同幅值的陀螺輸出信號(hào)經(jīng)過小波處理后的信噪比,其中,信噪比提升為小波處理后的信號(hào)的信噪比減去原始信號(hào)的信噪比得到的差值。

表3 不同頻率下100 μV信號(hào)處理的信噪比

表4 1 Hz頻率下不同幅值信號(hào)處理的信噪比

由表3和表4中的數(shù)據(jù)可以看出,將本文提出的小波改進(jìn)去噪算法應(yīng)用于所設(shè)計(jì)的磁流體陀螺微弱信號(hào)的提取與處理中,可以顯著地提高信噪比。其中表4中信號(hào)的信噪比明顯低于表3中信號(hào)的信噪比,這是因?yàn)樾旁氡扔?jì)算公式中用到的理想信號(hào)為輸入傳感器的正弦信號(hào),而實(shí)驗(yàn)所用轉(zhuǎn)臺(tái)在輸入幅值較小時(shí)響應(yīng)較差,其運(yùn)動(dòng)與輸入正弦信號(hào)存在一定偏差,且幅值越小偏差越大,該偏差被磁流體陀螺感應(yīng)輸出后造成信號(hào)信噪比降低。同時(shí)有用信號(hào)幅值減小也會(huì)造成信號(hào)信噪比降低,但是從表中數(shù)據(jù)仍然可以看出,相對(duì)于傳統(tǒng)小波去噪方法而言,本文提出的小波改進(jìn)去噪算法去噪效果較為顯著,適合于所設(shè)計(jì)的磁流體陀螺微弱信號(hào)的提取。

5 結(jié)論

本文針對(duì)所設(shè)計(jì)的磁流體陀螺傳感器,設(shè)計(jì)了其信號(hào)預(yù)處理電路,并對(duì)電路輸出信號(hào)的特點(diǎn)進(jìn)行了分析,提出了一種改進(jìn)的小波閾值去噪方法。本方法主要基于小波去噪理論以及信號(hào)相關(guān)性算法。首先,對(duì)磁流體陀螺輸出信號(hào)進(jìn)行小波分解,其最優(yōu)分解層數(shù)可通過各層細(xì)節(jié)分量的自相關(guān)系數(shù)確定,然后對(duì)各層細(xì)節(jié)分量作閾值處理,所選閾值可由上述自相關(guān)系數(shù)來估計(jì),最后根據(jù)處理后的細(xì)節(jié)分量重構(gòu)回原信號(hào)。通過實(shí)驗(yàn)研究與計(jì)算分析,結(jié)果說明將改進(jìn)的小波去噪方法應(yīng)用于所設(shè)計(jì)的磁流體陀螺微弱信號(hào)的提取與處理中,可以極大地提高傳感器輸出信號(hào)的信噪比,降低輸出信號(hào)與理想信號(hào)之間的標(biāo)準(zhǔn)差,從而有效地實(shí)現(xiàn)磁流體陀螺檢測(cè)角速度的功能,進(jìn)一步提高磁流體陀螺的分辨率及測(cè)量精度。

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王麗萍(1990-),女,天津大學(xué)碩士研究生,主要研究方向?yàn)閼T性器件制造與測(cè)試系統(tǒng),wliping@tju.edu.cn;

李醒飛(1966-),男,天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院副院長(zhǎng),天津大學(xué)空間儀器與技術(shù)研究所所長(zhǎng),教授,博士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)槎鄠鞲衅魅诤霞夹g(shù)、機(jī)電慣性器件與系統(tǒng)以及海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)?，F(xiàn)兼任中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員,中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)精密機(jī)械分會(huì)常務(wù)理事,lixf@tju.edu.cn。

ResearchoftheWaveletDenoisingAppliedtotheWeakSignalDetectionoftheMagnetofluidGyroscope*

WANGLiping1,LIXingfei1*,WUTengfei1,JIYue1,XUMengjie1,CHENCheng2

(1.State Key Laboratory of Precision Measuring Technology and Instruments,Tianjin University,Tianjin 300072,China;2.College of Mechanical Engineering,Tianjin University of Commerce,Tianjin 300134,China)

New magnetofluid gyroscope which is superior to the gyroscope used in the current satellite system can meet the technical requirements of the submicron measurement accuracy and the kHz bandwidth in the In-orbit measurement of the satellite micro angle vibration,It’s an ideal sensor widely used in measurement of satellite micro angle vibration. But its output signal which is drowned into a lot of noise is so weak that the angular velocity can’t be detected effectively.A wavelet denoising method is proposed using self-correlation to extract the weak signal. This method can choose the optimal wavelet decomposition level and denoising threshold based on the self-correlation coefficient of the detail components. A comparative experiment was made between the traditional wavelet denoising method and the method proposed in this paper. The results show that the SNR of the output signal could be improved by 7 dB～10 dB and it is suitable for the weak signal detection of the magnetofluid gyroscope.

magnetofluid gyroscope;weak signal;wavelet denoising;self-correlation;Adaptive Threshold

項(xiàng)目來源:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61304243)

2014-05-29修改日期:2014-09-01

10.3969/j.issn.1004-1699.2014.10.010

TH73;TN911.23

:A

:1004-1699(2014)10-1355-08