随钻声波测井仪井下信号采集处理电路设计

该文针对随钻声波小信号的特殊性以及井下仪器的工作要求,着重阐述了一种具有自动增益控制、滤波放大以及自测试等功能的数据采集系统电路设计。该数据采集系统首先接收来自换能器的微弱电信号,经过适当的滤波放大之后对该信号进行同步采样,系统根据当前采样值进行自动增益控制,并且把采样数据进行打包处理最终对数据进行存储。此外,该系统还可利用内嵌自测试模块对自检信号采样以达到校准采样精度的目的。实验结果表明,该井下信号采集处理电路系统噪声小,噪声抑制能力强,能够满足随钻声波测井实时性、低功耗的要求,在井下高温高压的恶劣环境中能够可靠地长时间工作。     

基于平均周期图法提高光纤光栅微弱振动信号检测能力的研究

光纤布拉格光栅(FBG)用于微弱振动检测时,当被测振动太微弱时系统输出传感信号的信噪比小于1,从时域采集的数据很难直接测得到信号的幅度和频率信息。提出一种信号处理方法,即将传感器在时域测量获得的连续数据分段后,对每段数据分别进行快速傅里叶变换获得其对应的功率谱信号,然后将频域信号做叠加平均得到新的数据。实验结果表明,采用这种频域叠加平均的方法处理后,FBG传感信号在频域内的信噪比提高了15.6dB,明显提升了微弱信号的检测能力。初步实验表明:该系统对FBG波长变化的检测灵敏度可提高到1.5fm。该信号处理方法特别适合噪声环境恶劣、被测信号以一定频率持续存在的工程应用领域,对实际环境下微小振动的识别与检测具有较大的意义。     

自适应滤波算法在微弱振动测量中的应用

将递归最小二乘自适应滤波算法应用于激光多普勒测振技术中,搭建了相应的微弱振动测量装置。模拟仿真与实验中,通过与设计的切比雪夫低通滤波算法对比,结果表明:该递归最小二乘自适应滤波算法能够有效抑制随机高斯白噪声,还原出原始信号;能够对简谐振动信号实现有效滤波,并且可以还原出淹没在噪声中的低频20 Hz信号;文中算法可以去除语音噪声,使声音更加纯净,增强语音信号,以此验证了该算法在外差振动测量中的可行性。该算法简单易用、收敛性强、速度快,尤其对于随机噪声的去除比普通的低通滤波器更加有效。     

基于ARM的微弱信号采集系统的设计

为提取噪声背景下的微弱信号,提出了一种硬件与软件相结合的实现方案。采用仪表放大技术和单片机控制技术相结合对数据进行检测和处理。该系统优化硬件调理电路设计,保证采集数据的精度要求。利用ARM实现基于数字相关的算法,改善信噪比,有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。最后通过对模拟低频微弱电流信号的检测实验,充分显示了该系统在微弱信号检测方面的实用性和有效性。     

强混沌噪声背景下弱信号检测

提出了一种强混沌噪声中检测微弱正弦信号的新方法。该方法主要利用了数据平滑处理和自适应处理,故在硬件设计上容易实现。计算机仿真实验结果表明：能够比较精确地检测到强混沌噪声中的微弱信号,检测到微弱信号的信噪比可达到-80dB。     

基于STM32的自然电位法的研究

为了测量海底自然电场产生的微弱信号,提出一种基于STM32的海底自然电位法检测系统.该系统以微弱信号的检测为核心,采用仪表运放对微弱信号进行放大处理,经AD转换后传输给单片机,单片机将采集的数据进行处理后通过串口输出,可以方便地查看测量结果.经实验验证,可以在海底热液硫化物矿体勘探中得到成功应用.     

LMS算法在分布式光纤测温系统中的应用

信号采集和数据处理是分布式光纤测温系统的核心,信号中的噪声决定了整个系统的测量精度,空间分辨率,采集速度及最终的请求响应时间。通常系统采集到微弱的温度信息的反斯托克斯信号会被完全淹没在噪声中。因此,得到含有温度信息的有用信号就显得尤为重要。文中针对系统中噪声信号的特征,提出一种变步长的最小均方根自适应滤波算法,对拉曼散射的温度信号进行去噪处理并进行Matlab仿真。仿真结果表明,该算法有效提高了去噪的效果,从而可提升整个系统的测量精度,空间分辨率。     

基于拉曼散射的分布式光纤测温系统的分析研究

基于拉曼散射的分布式光纤测温系统利用光纤作为温度的传导介质,测量沿光纤走向的连续空间的温度场分布.通过高速采集卡采集敷据,并将数据进行去掉噪声干扰和累加的处理,得到准确的温度数据.这种系统的实用性是可以对光纤沿线的温度数据实时和定点监控.通过对拉曼散射所产生的斯托克斯光/反斯托克斯光与温度关系的研究,确定分布式光纤测温系统的温度测量方法,对所采集的信号利用小波变换进行去噪声和微弱信号的处理.     

相关系数SVD增强随机共振的单向阀故障诊断

针对大型往复式高压隔膜泵关键部件单向阀的磨损击穿故障通常遭受强噪声污染,故障难以检测的问题,从单向阀振动信号分析入手,提出一种相关系数SVD增强随机共振的单向阀故障诊断方法.该方法首先将含有噪声的单向阀振动信号进行奇异值分解（SVD）,然后利用相关系数法筛选出包含故障特征信息最多的分量信号,再将其输入到随机共振系统中进行处理,达到检测强噪声背景下单向阀磨损击穿故障的目的.仿真结果表明,提出方法解决了强噪声背景下故障特征提取困难的问题;实测数据表明,该方法能够有效检测单向阀磨损击穿故障.     

锁相放大技术提取微弱信号的极限性能仿真与分析

锁相放大技术是一种基于频谱搬移原理,能够从干扰极大环境中提取出特定载波频率信号振幅的技术。该技术以提取信号的高信噪比、高精确度等优点被广泛应用于混杂于背景噪声中的微弱信号幅值的提取。文中利用Simulink仿真研究了锁相放大技术从较强的背景噪声中提取微弱信号的极限性能的特性,采用均值与偏离度判断信噪比的极限范围,并通过改变仿真模块参数,包括积分时间、信号与噪声的功率比与振幅比、噪声类型等,详细分析了提取微弱信号的信噪比极限范围。研究结果显示,对于含均匀高斯噪声的信号,提取微弱信号的信噪比极限为-52.04 dB;对于含白噪声的信号,提取的信噪比极限为-49.03 dB。该研究对使用锁相放大技术对微弱信号的实际测量有很好的理论参考意义,对分析基于锁相放大技术的测量系统的整体信噪比有一定的帮助。