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        航天產(chǎn)品多余物自動檢測信號提取方法

        2022-08-02 14:08:52周曉娜
        關(guān)鍵詞:振動信號檢測

        嚴(yán) 明, 胡 雋, 周曉娜, 王 晶

        1. 北京東方計量測試研究所, 北京 100094

        2. 北京控制工程研究所, 北京 100094

        0 引 言

        航天產(chǎn)品多余物檢測是航天產(chǎn)品質(zhì)量問題把關(guān)的一個重要方面,也一直被航天質(zhì)量管理所重視.傳統(tǒng)的多余物檢測方法主要是通過人工目測、照相、晃動產(chǎn)品耳聽噪聲的方法,這些方法受到主觀因素約束比較大,容易形成漏檢[1].粒子碰撞噪聲檢測是近些年來提出的一種多余物的檢測方法,這種方法不僅可以實(shí)現(xiàn)高靈敏度的多余物檢測,還可以實(shí)現(xiàn)多余物質(zhì)地和尺寸的自動判斷[2],在文獻(xiàn)中得出多余物碰撞次數(shù)或波形中尖峰數(shù)分布按概率與碰撞的彈性程度正相關(guān)的結(jié)論.

        從已經(jīng)應(yīng)用的產(chǎn)品上來說,DZJC-3型多余物自動檢測系統(tǒng)是由哈爾濱工業(yè)大學(xué)研發(fā)的主要多余物檢測系統(tǒng)之一,已經(jīng)在航空航天的多余物檢測中發(fā)揮重要作用.

        隨著粒子碰撞噪聲檢測方法研究的日益深入及工程應(yīng)用的普及,很多文獻(xiàn)對粒子碰撞噪聲檢測方法做了深入研究,其中文獻(xiàn)[3]通過轉(zhuǎn)動導(dǎo)彈艙體來檢測在裝配過程中可能遺漏的多余物.在檢測過程中,由于導(dǎo)彈艙體的旋轉(zhuǎn),多余物會撞擊導(dǎo)彈艙體的艙壁,從而在聲學(xué)上會產(chǎn)生一系列的尖端脈沖.文獻(xiàn)中通過旁置麥克風(fēng)陣列的形式來采集多余物粒子碰撞噪聲,通過設(shè)置能量閾值的判別方法來判別多余物的存在,其中多余物的位置通過傳聲器的陣列中聲音信號能量最強(qiáng)的傳感器的位置來估計.這種方法的缺點(diǎn)是多余物產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲是一種振動信號,如果通過麥克風(fēng)陣列的方式采集勢必存在較大的衰減,因此比較適合采用壓電式的振動傳感器來采集多余物粒子碰撞噪聲.

        文獻(xiàn)[4]中討論了多余物粒子碰撞噪聲采集系統(tǒng)的電路設(shè)計問題,文獻(xiàn)還是以麥克風(fēng)聲音采集的電路為主,采用三級放大和帶通濾波的方法放大分離背景噪聲和粒子碰撞噪聲,取得了一定的效果.

        文獻(xiàn)[5-7]中主要研究的是信號提取及識別算法,其中在文獻(xiàn)[6]中用微粒與平板的碰撞產(chǎn)生聲波的數(shù)學(xué)模型對粒子碰撞噪聲信號進(jìn)行描述,得出了微粒撞擊工件壁面所產(chǎn)生信號的主頻與多余物微粒的撞擊速率、微粒彈性模量、壁面彈性模量、微粒粒徑以及微粒密度之間的定量關(guān)系并且以傅里葉變換功率譜密度和頻譜質(zhì)心為評價參量作為多余物識別的依據(jù).

        但是在實(shí)際的多余物檢測系統(tǒng)中,不可避免地會采集到機(jī)械驅(qū)動裝置的耦合噪聲,從而造成多余物信號識別的誤差,因此本文針對粒子碰撞噪聲檢測方法在實(shí)際應(yīng)用中信號提取問題,通過對粒子碰撞噪聲時頻域內(nèi)的成分變化情況進(jìn)行分析,區(qū)別出機(jī)械驅(qū)動裝置噪聲和粒子碰撞噪聲在時頻分布中的不同,提出了一種在復(fù)雜噪聲背景環(huán)境下可以有效提取多余物信號的最小均方自適應(yīng)濾波算法,這個算法主要利用機(jī)械驅(qū)動裝置噪聲和粒子碰撞噪聲時間相關(guān)性的不同來提取粒子碰撞噪聲信號,同時對具有短時平穩(wěn)性的機(jī)械驅(qū)動裝置噪聲有壓制作用.這個算法可以從粒子碰撞噪聲檢測方法實(shí)施過程中由于轉(zhuǎn)臺或者振動臺等可動部件帶來的機(jī)械噪聲中提取多余物特征信號.

        1 粒子碰撞噪聲檢測方法

        基于粒子碰撞噪聲的多余物檢測方法主要是通過把待測產(chǎn)品用夾具固定在轉(zhuǎn)臺或者振動臺上,用音頻傳感器或者振動傳感器拾取產(chǎn)品在轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)動或者振動臺振動時的振動信號,如果沒有多余物存在,振動傳感器采集到的是轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)動或者振動臺振動帶來的背景噪聲信號.當(dāng)有多余物存在的情況下,振動傳感器采集到的不僅有轉(zhuǎn)臺或者振動臺信號,還會采集到由于多余物碰撞產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲信號.采集得到的振動信號傳入計算機(jī),由算法進(jìn)行信號分離和識別工作,系統(tǒng)圖如圖1所示.

        圖1 粒子碰撞噪聲檢測系統(tǒng)示意圖

        粒子碰撞噪聲信號由轉(zhuǎn)動或者振動環(huán)境下,多余物碰撞產(chǎn)生,因此是類似于聲發(fā)射的信號波形.而背景噪聲則是轉(zhuǎn)臺機(jī)構(gòu)或者振動臺機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的機(jī)構(gòu)噪聲波形.其中轉(zhuǎn)臺機(jī)構(gòu)屬于旋轉(zhuǎn)機(jī)械,產(chǎn)生的是頻譜以線譜群為特征的穩(wěn)態(tài)噪聲,這種噪聲環(huán)境背景下可以用譜減法[5]提取出多余物產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲信號.

        但是在以振動臺為驅(qū)動載體的多余物檢測系統(tǒng)中,振動臺產(chǎn)生的噪聲背景信號與轉(zhuǎn)臺噪聲背景不同,是具有循環(huán)平穩(wěn)時變噪聲信號,因此需要采用新的方法提取粒子碰撞噪聲信號.本文設(shè)計了歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法(NLMS),利用多余物粒子碰撞噪聲信號時域上的突發(fā)性來提取信號,取得很好的效果.

        2 粒子碰撞噪聲成分分析

        粒子碰撞噪聲是由振動臺驅(qū)動工件產(chǎn)生的多余物噪聲,其中混雜各種噪聲成分,采集實(shí)際的粒子碰撞噪聲信號,采用短時傅立葉變換進(jìn)行分析可以得到時頻譜圖如圖2所示,圖中橫坐標(biāo)為時間,縱坐標(biāo)是信號在時間片上的頻譜分布,由時頻頻譜圖可以分析出粒子碰撞噪聲在時間上的變化情況.由橢圓標(biāo)出的頻譜是由振動臺產(chǎn)生以短時平穩(wěn)為特點(diǎn)的機(jī)械噪聲部分,而由箭頭指出的部分為多余物碰撞產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲部分.可以看出粒子碰撞噪聲是一種寬頻的沖擊噪聲,這個和機(jī)械噪聲存在差異性,可以作為分離機(jī)械噪聲和粒子碰撞噪聲的依據(jù).而分離短時平穩(wěn)信號和沖擊噪聲最有效的算法就是自適應(yīng)噪聲抵消算法,因此本文設(shè)計了自適應(yīng)的最小二乘算法作為提取粒子碰撞噪聲的方法.

        圖2 粒子碰撞噪聲時頻譜圖

        3 歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法

        自適應(yīng)濾波器算法最常見的應(yīng)用場景是利用單純噪聲通道的數(shù)據(jù)經(jīng)過自適應(yīng)濾波以后,抵消含噪聲的信號通道中的噪聲[8].歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法是從最小均方自適應(yīng)算法(LMS)變化而來[9],其特點(diǎn)是通過信號功率的歸一化來控制濾波器更新的步長,這樣可以避免LMS算法在迭代中濾波器發(fā)散的情況[10].具體算法如圖3所示,X(n)=[x(n-k+1) …x(n)]為采樣序列的k個采樣點(diǎn),其中x(n)點(diǎn)為當(dāng)前時刻的采樣點(diǎn),W(n)=[wk…w2w1]為自適應(yīng)濾波器的系數(shù)向量,y(n)為第二個通道實(shí)際采樣點(diǎn)的值,那么

        圖3 NLMS算法結(jié)構(gòu)圖

        (1)

        e(n)表示的是估計誤差.

        與LMS算法不同的是,歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法采用式

        (2)

        更新迭代自適應(yīng)濾波器系數(shù),其中r為穩(wěn)定因子,u為步長,需要算法運(yùn)行前設(shè)置.

        這里X(n)中的x(n)對應(yīng)的就是單純噪聲通道當(dāng)前的采樣值,y(n)對應(yīng)的是含噪聲的信號通道當(dāng)前的采樣值.隨著NLMS誤差更新到最小值時,噪聲通道的噪聲與自適應(yīng)濾波器系數(shù)的乘積的和∑x(n-i+1)*wi為理論上等于y(n)中的噪聲分量.此時誤差信號e(n)就是含噪信號通道中的信號分量,達(dá)到了自適應(yīng)濾波的效果.不同于普通的LMS算法,由于NLMS算法對信號功率的歸一化避免了自適應(yīng)濾波算法中最常見的誤差發(fā)散問題,因此NLMS算法在工程實(shí)踐中得到了廣泛應(yīng)用,而且在強(qiáng)噪聲環(huán)境的信號處理中具有優(yōu)良的性能[11-12].

        4 基于NLMS的粒子碰撞噪聲提取

        在本文的方法中,利用粒子碰撞噪聲的時間上的非平穩(wěn)特性來作為提取的依據(jù),具體來說,如圖4所示使用采集的粒子碰撞噪聲信號序列延時后的數(shù)據(jù)作為噪聲信號輸入給NLMS自適應(yīng)濾波器來抵消實(shí)時采集數(shù)據(jù)的噪聲,當(dāng)振動傳感器采集的是轉(zhuǎn)臺或者振動臺的噪聲時,由于噪聲的平穩(wěn)性,采樣延時的噪聲數(shù)據(jù)和當(dāng)前采集的噪聲數(shù)據(jù)存在比較大的關(guān)聯(lián)性,通過NLMS自適應(yīng)濾波器的自適應(yīng)抵消作用就可以把噪聲抵消掉,當(dāng)多余物產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲信號進(jìn)來時,由于粒子碰撞噪聲信號具有突發(fā)性,在采樣延時的信號數(shù)據(jù)中沒有粒子碰撞噪聲信號的成分,這樣已經(jīng)達(dá)到誤差收斂狀態(tài)的NLMS自適應(yīng)濾波器不會利用采樣延時的噪聲數(shù)據(jù)抵消粒子碰撞噪聲信號數(shù)據(jù),因此信號處理流程結(jié)果上就達(dá)到了抵消轉(zhuǎn)臺和振動臺噪聲同時保留粒子碰撞噪聲信號的效果.

        圖4 粒子碰撞噪聲信號提取示意圖

        5 仿真分析

        為了驗(yàn)證算法的有效性,采用了計算機(jī)仿真的方法給予驗(yàn)證,通過人為制造粒子碰撞噪聲信號并添加多個隨機(jī)頻率和幅值的正弦背景噪聲信號作為干擾.實(shí)驗(yàn)中的粒子碰撞噪聲信號通過單個鋸齒波調(diào)制500 Hz正弦波產(chǎn)生,如圖5所示.

        圖5 粒子碰撞噪聲信號示意圖

        經(jīng)過添加一個振幅為2 V的主要正弦噪聲信號和10個在幅度0~0.1 V范圍內(nèi)隨機(jī)分布的正弦噪聲信號疊加,得到背景噪聲下的粒子碰撞噪聲信號如圖6所示.用基于NLMS的粒子碰撞噪聲信號提取濾波算法處理含噪聲信號以后,得到粒子碰撞噪聲信號波形如圖7所示,可見NLMS算法不僅對穩(wěn)態(tài)的背景噪聲有抑制作用,并且對具有聲發(fā)射信號性質(zhì)的粒子碰撞噪聲信號有很強(qiáng)的增強(qiáng)作用,有利于航天產(chǎn)品多余物的檢測.

        圖6 背景噪聲下的粒子碰撞噪聲信號

        圖7 濾波后的粒子碰撞噪聲信號

        6 實(shí)際應(yīng)用

        本文采用基于NLMS的粒子碰撞噪聲信號提取濾波算法處理實(shí)際的多余物檢測系統(tǒng)采集的信號.產(chǎn)品內(nèi)的多余物是人為放置的M4螺絲釘,大約3 mm長度.用壓電式振動傳感器配合振動臺執(zhí)行器采集產(chǎn)品內(nèi)多余物振動時產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲,如圖8所示.信號在由傳感器采集以后,首先經(jīng)過數(shù)字低通濾波器,然后在此基礎(chǔ)上經(jīng)過基于NLMS的粒子碰撞噪聲信號提取濾波算法處理,輸出信號波形如圖9所示,在實(shí)驗(yàn)中通過設(shè)置振動臺的周期在1.28 s時間處產(chǎn)生了粒子碰撞噪聲信號,在1.28 s時間之前為振動臺產(chǎn)生的噪聲,由圖中可以看出在信噪比角度看來,1.28 s之前的由振動臺產(chǎn)生的背景噪聲信號都可以被很大程度上削弱,可見經(jīng)過基于NLMS的粒子碰撞噪聲信號提取濾波算法濾波以后,不僅算法可以削弱平穩(wěn)性強(qiáng)的振動臺背景噪聲,而且可以把原來信號中所固有的直流緩變偏置項(xiàng)去除,這個對后端通過信號幅度閾值來識別多余物的方法也是必要的.

        圖8 實(shí)際環(huán)境中粒子碰撞噪聲原始信號

        圖9 實(shí)際濾波得到的粒子碰撞噪聲信號

        實(shí)驗(yàn)的結(jié)果與仿真的結(jié)果相比,不同之處是在實(shí)驗(yàn)結(jié)果中雖然信噪比提高了,但是從幅度的角度來看,粒子碰撞噪聲信號和振動臺噪聲信號都受到了壓制.這個是因?yàn)椴煌诜抡鎸?shí)驗(yàn)中的情況,在實(shí)際應(yīng)用中粒子碰撞噪聲信號和振動臺噪聲信號存在一定程度的相關(guān)性,比如某些頻譜上的重合.

        7 結(jié) 論

        本文提出了一種新的航天產(chǎn)品多余物檢測中粒子碰撞噪聲信號的信號提取方法.新的方法主要是應(yīng)用歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法到粒子碰撞噪聲信號檢測中,從而不僅可以削弱轉(zhuǎn)臺或者振動臺帶來的平穩(wěn)性背景噪聲,而且可以把信號中緩變的直流偏置去除.這樣可以在后端處理中應(yīng)用信號幅度閾值來判別多余物的存在.當(dāng)然也可以通過振動臺的主動振動控制來達(dá)到相同的效果,但是會需要引入更復(fù)雜的環(huán)節(jié)[13].

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