陳玉青，雷智強(qiáng)，劉會(huì)倩

（1.中北大學(xué) 機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院，山西 太原 030051；2.中國(guó)人民解放軍66336部隊(duì)92分隊(duì)，河北 高碑店 074000；3.長(zhǎng)城汽車股份有限公司，河北 保定 071000）

0 引言

目前結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)越來(lái)越得到重視。能否真實(shí)地檢測(cè)到足夠精確的并能充分反映結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性的激勵(lì)信號(hào)，直接決定著后續(xù)診斷技術(shù)的使用效果及精度。在振動(dòng)信號(hào)的采集過(guò)程中，經(jīng)常使用到的是ICP加速度傳感器。由于傳感器粘合不恰當(dāng)、外界環(huán)境的影響等因素，會(huì)導(dǎo)致采集信號(hào)的失真，有時(shí)會(huì)嚴(yán)重影響對(duì)信號(hào)的后續(xù)分析。在某單位的高速自動(dòng)機(jī)射擊實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上完成射擊實(shí)驗(yàn)時(shí)，采集到的振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)了失真。本文重點(diǎn)討論消除加速度傳感器失真的方法。

1 振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理的方法——消除趨勢(shì)項(xiàng)

在某單位的高速自動(dòng)機(jī)射擊實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上完成射擊實(shí)驗(yàn)時(shí)，采集到的振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)了失真，如圖1所示。

常用的消除趨勢(shì)項(xiàng)的方法是多項(xiàng)式最小二乘法，這是一種用解析表達(dá)式來(lái)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算擬合的算法，通過(guò)它能獲得在最小平方差意義上的測(cè)試數(shù)據(jù)與數(shù)學(xué)模型的最佳擬合。最小二乘法既可以消除數(shù)字信號(hào)中的線性趨勢(shì)項(xiàng)，又可消除非線性高階多項(xiàng)式趨勢(shì)項(xiàng)。

本文采用最小二乘法進(jìn)行多項(xiàng)式趨勢(shì)項(xiàng)消除，如圖2所示，嘗試了從2次多項(xiàng)式到20次多項(xiàng)式的多項(xiàng)式趨勢(shì)項(xiàng)消除。從圖2中可以看出，從9次多項(xiàng)式開(kāi)始，才有一些明顯的調(diào)整效果，但是在調(diào)整信號(hào)失真的同時(shí)也出現(xiàn)了波動(dòng)?？梢?jiàn)，其對(duì)此信號(hào)的失真處理效果不是很理想。

圖1 采集到的失真信號(hào)和正常信號(hào)對(duì)比

2 EMD方法

EMD算法是一種信號(hào)的全新分析技術(shù)，它將信號(hào)按照時(shí)間尺度從大到小的順序分解成多個(gè)I MF和一個(gè)余量的組合，即先分解高頻再分解低頻。

圖3是對(duì)失真信號(hào)的EMD分解。

從圖3可以看出，分量I MF1，I MF2，I MF3，I MF4是原信號(hào)的主要成分，屬于原始信號(hào)的優(yōu)勢(shì)頻段，其他的I MF是實(shí)驗(yàn)儀器的漂零或者信號(hào)的微弱變化趨勢(shì)（見(jiàn)圖4）。EMD作為一種新的主成分分析方法，其按照頻率從高到低提取信號(hào)本身所固有的全部模態(tài)函數(shù)，并且分解出來(lái)的幾個(gè)I MF分量包含了原始信號(hào)中最顯著的信息，可以通過(guò)I MF的重構(gòu)和余項(xiàng)的消除來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)失真的還原（見(jiàn)圖4

圖2 多項(xiàng)式最小二乘法消除趨勢(shì)項(xiàng)

圖3 失真信號(hào)的EMD分解

圖4 消除失真后的信號(hào)

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)信號(hào)的失真處理，本文嘗試了很多方法，最后找到了基于EMD的沖擊信號(hào)的失真還原辦法。從處理的效果可以看出，該方法大大提高了數(shù)據(jù)的可靠性和真實(shí)性。本文也從側(cè)面再次驗(yàn)證了EMD算法應(yīng)用的廣泛性和有效性。

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