基于改进高斯随机测量矩阵的切削力信号压缩感知方法

高速加工过程中，依据传统Nyquist-Shannon采样定理进行信号采集通常会面临海量数据的存储、传输和处理难题。基于压缩感知理论提出了一种切削力信号采集新方法，实现信号压缩式采集。选择高斯随机矩阵作为基础测量矩阵，并结合近似正交三角分解和最小相关系数法对高斯随机矩阵进行重新设计，提高其压缩测量性能，再借助高效的压缩采样匹配追踪算法从测量值中恢复得到原始切削力信号。实验结果表明，改进的高斯随机测量矩阵具有更高的重构精度和稳定性，所提出的压缩感知方法在保证切削力数据重构效率和精度的同时，显著减少了数据量。     

基于盲源分离技术的故障特征信号分离方法

信号采集过程中，传感器测量到的信号是实际振动信号在此测量方向的投影值，由于其他不相干振源的影响，测量信号由多个振动信号成分组成。在分析多振源信号混合模型的基础上，采用盲源分离技术分离不同的振源信号，讨论分离结果的广义初等相等性质的影响，研究估计振源数目的方法和选取测量信号的方法，利用二阶特征矩阵联合近似对角化算法，从测量信号中分离故障特征源信号。该算法可减小信号采集不当造成的影响，有效提高特征信号的提取。     

小流量涡街信号的随机共振特性与频率检测方法

分析了小流量涡街信号特性,探讨了信号与随机共振系统的阈值和克莱默斯逃逸率之间的关系,提出一种基于幅值和频率双重调制的随机共振方法,用于检测小流量涡街信号的频率。该方法以外加控制信号的幅值和频率作为调控变量,采用多参数控制方式使小流量涡街信号产生随机共振。经数值仿真及实验研究,表明该方法能将小流量涡街信号通过随机共振得到增强,有效获取涡街频率,实现小流量测量,为随机共振的控制和微弱信号的检测提供一种新方法。     

脉冲与时域反射测量

测量是科学技术的中枢。科学技术的发展，都是从测量得到信息，因此，它对测量技术提出了越来越高的要求。反过来，科学技术也为测量技术的发展提供了条件。现在是信息和智能化时代，微电子技术。计算技术、通信技术和自动控制技术持续高速发展，从而也促进了电子测量技术中脉冲和时域反射测量技术的发展。在电子测量技术中，被测信号的物理特性都是与正弦波信号有关的各种参数，如电压或电流的有效值、功率、频率、失真和频谱等，以及用正弦波信号作为测试信号来测量网络。这些都是电子测量技术的主要工作，而对于时域瞬变信号的脉冲参数测…     

基于单片机控制的ECPR光功率数据采集系统

电定标热释电辐射计ECPR（Electrically Calibrated Pyroelectric Radiometer）是测量光辐射功率的一种高精度电替代绝对辐射计ESR（Electrical Substitution Radiometer），它通过使用光信号加热热释电表面和电加热热释电器件表面相等效的基本原理，通过测量电加热的功率值，并通过误差测量和分析加以修正该测量值，从而得到光功率值。它将光功率的测量标准溯源到电功率的标准上来，这样测量具有很高的精度。通常可以达到1％的不确定度。介绍了利用单片机和A／D器件等构成的光电信号采集系统，通过该系统可以测量由光功率等效成的电功率，从而获得光功率值。     

汽车座椅噪声的在线检测

国内汽车座椅的噪声检测主要是在环境噪音不超过30 dB的消声室中进行的,这种方法的缺陷在于消声室的建造费用高、检测效率低以及操作者的技能影响测量精度。针对上述缺陷,提出了一种基于奇异值分解的随机共振联合去噪方法,该方法可以去除外界噪声的干扰,有效地提取座椅振动噪声的特征信号,为后续振动噪声的在线评定奠定基础。仿真和实例结果均表明:基于奇异值分解的随机共振联合去噪方法比单独使用奇异值分解与多稳随机共振方法检测到的信号频率更准确,可以增强信号的幅值,从而更好地检测出被噪声淹没的微弱信号。     

虚拟仪器技术在点火提前角测量中的应用

介绍了用笔记本计算机、信号调理电路以及数据采集卡DAQ-6024E构成的基于虚拟仪器技术的汽油发动机点火提前角测试系统。测试信号可以从发动机直接引出，经过信号调理和信号合成电路后进入数据采集卡。系统软件用图形化编程语言LabVIEW设计，测试结果可以直观地在计算机屏幕上显示。系统能测量点火提前角，显示、存储多缸的测量值，非正常工况下报警等功能。各测量参数均以博世综合测试系统和元征X431ECU诊断盒的测量值为参照。     

基于蒙特卡洛方法的冗余传感器信号测量算法

核电厂从安全角度出发针对同一测量信号(温度、压力、流量等)往往设置了多个冗余传感器。为了减少操纵员工作负荷,如何规避测量误差、传输延时和传感器故障等因素影响,正确地将多个信号综合成一个最真实的信号进行显示和处理就显得尤为重要。设计的冗余传感器信号测量算法可根据信号数据质量计算其数据质量权重,然后利用蒙特卡洛方法根据测量信号的测量误差计算每个测量值的计算权重,综合考虑数据质量权重和测量误差权重后,通过对所有信号进行加权平均值计算得出最终的真实信号值。该算法可以有效地减小测量值同真实值之间的误差,并能够极大减小数据传输超时导致数据质量降级、传感器故障导致数据值偏差过大等因素对计算结果的影响,使得计算值尽量接近真实值。通过使用MATLAB对均值法、卡尔曼滤波法和冗余传感器信号测量算法进行比较,得出冗余传感器信号测量算法在有效性和准确性两方面都表现最为优越。     

智能微波开关微波信号识别方法

智能微波开关是采用波束障碍原理,测量物位的智能传感器。为了更加可靠地检测微波信号以消除干扰,其发射和接收采用了调制和解调的方法,解调电路将检波到的微波信号解调,得到微波幅值信号、低频信号、高频信号。文中用单片机MSP430F149的模数转换模块测量微波幅值信号,用定时器的比较/捕获模块测量低频信号和高频信号。测量得到的微波幅值、低频频率、高频频率分别与标称值进行二值比较,3个比较结果表决判断微波信号的畅通/阻断,在延时窗口内为智能微波开关的输出提供依据。实验结果表明该方法能准确地识别出微波信号,系统可以安全可靠地工作。     

基于压缩传感理论的随机等效采样信号的重构

随机等效采样技术通过对周期信号进行多次随机时间间隔取样,以时间间隔为序排列采样数据,形成具有较高等效采样率的波形。然而,由于时间间隔的非均匀性,很难采集到足够的有效信号重构原始波形。为了克服这种信息不足引起的重构误差,提出了一种基于压缩传感理论的随机等效采样信号重构方法,构造了随机等效采样测量矩阵。该方法能够对周期信号以低于信号奈奎斯特频率的采样率进行随机采样,通过最优化问题从有限的采样值中重构原始信号。最后通过实验对该方法的可行性进行了验证。     

基于奇异值分解的压缩感知噪声信号重构算法

压缩感知是通过对信号信息采样的信号处理新方法,它对可压缩信号可以大大降低采样数据.为提高噪声信号在压缩感知中的重构精度,本文提出了一种基于对观测矩阵奇异值分解的噪声信号重构算法,该算法对随机观测矩阵进行奇异值分解,通过均值算法修改对角矩阵的特征值,产生新的观测矩阵用于线性测量,理论证明了新观测矩阵比原观测矩阵具有更高的重构精度.仿真结果表明,算法重构精度在一维信号提高了3％～5％,二维信号的PSNR值提高1～2 dB.     

基于模型识别的高温微型压力传感器

高温测量是急需解决的测量问题之一。介绍一种将放大电路与信号传感器件分离的基于模型识别技术的高温微型电容式压力传感器。电阻电容信号滤波网络和信号的模型识别组成一个微型传感系统，在对滤波网络进行激励和模型识别后就可以得到变化的电容值。这种MEMS技术制作的硅玻璃键合的电容式压力传感器，可以在小于300℃环境下工作。此高温测量系统既满足高精度测量的要求，也避免了在高温环境中进行信号放大的难题。     

一种测量任意频率值信号相位起伏的方法

一种测量任意频率值信号相位起伏的方法周渭，宣宗强（西安电子科技大学）当测量与标频频率不同信号的相位起伏时，常要经过频率变换使它们在同频情况下进行比相，因而设备结构较复杂。使用新概念、新方法可以方便地完成两频率信号间的相对相位差或时差测量。［１］两不同...     

基于滤波的压缩感知信号采集方案

压缩感知中常选择随机矩阵作为测量矩阵来进行随机线性投影采样,但过多自由元素使得随机矩阵硬件实现、存储和计算困难,因此设计易于硬件实现的测量矩阵是将压缩感知推向实用化的关键.根据信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程,提出一种新的基于滤波的压缩感知信号采集方案,实现了信号在托普利兹测量矩阵下有用信息的高效获取.仿真实验说明托普利兹测量矩阵比随机矩阵更易实现信号采样和重构,并具有硬件实现简单、存储量小、计算复杂度低的优点.     

NiCr合金薄膜测力传感器设计制作与力学标定

为了满足切削力信号精确测量的要求,制作了两种结构的切削力测量用镍铬合金薄膜传感器样品、可调式改良应变测试仪桥盒,进行了传感器静力学标定与实际切削力测量试验。使用DASP 36通道振动与噪声信号采集分析系统与YD-15型动态电阻应变仪进行采集与读取测量时的电压信号与应变信号,将采集的应变信号经MATLAB转换为压力应变曲线图,将传感器应变、输出电压值与其对应的理论仿真值进行对比,结果表明测量值与其误差较小,两种传感器的力学测量性能良好。     

实时雷达信号处理仪的设计

1.引言雷达是用来测量物体距离的仪器。在雷达机的屏幕上一般是通过测量物体的回波信号与坐标原点的距离r和角度值θ来确定物体的位置和移动的情况。国内不少雷达机目前仍采用人工测量的方法,由观察员从雷达屏上量出物体回波信号的角度值和半径距离值,然后进行记录运算。这种测量方法,速度很慢,特别是对于处于移动状态的物体,测量误差相当大。为了能准确快速地测量出物体的状态,我们研制了实时雷达信号处理仪。它能够根据雷达机输出的模拟信号,迅速准确地求出物体的正切角度值和半径值,可以连续记录     

基于K-SVD字典学习算法的稀疏表示振动信号压缩测量重构方法

针对目前机械振动信号频带越来越宽,依据传统香农-内奎斯特采样定理进行数据采集时,将会得到巨量振动数据,对存储、传输和处理带来困难的问题,提出了基于K-SVD字典学习算法的稀疏表示振动信号压缩测量重构方法。首先分析了振动信号在基于K-奇异值分解(K-Singular value decomposition,K-SVD)字典学习算法得到的过完备字典上的近似稀疏性,即可压缩性;然后利用高斯随机矩阵对振动信号进行压缩测量;最后基于压缩测量值采用正交匹配追踪算法对原始振动信号进行重构。仿真测试结果表明,当振动信号压缩率在60%~90%时,基于K-SVD字典学习算法构造的过完备字典比基于离散余弦过完备字典压缩感知重构相对误差小。该方法既可以得到较高的信号压缩比又有着精确的信号重构性能,在不丢失振动信息的情况下,大大减少了原始振动数据量。     

旋转机械振动信号频域随机压缩与故障诊断

提出一种旋转机械故障诊断方法,该方法由频域随机压缩和稀疏表示分类两部分组成。频域随机压缩实现了故障特征的提取,首先通过傅里叶变换得到振动信号的幅值序列,然后构造随机测量矩阵对幅值序列进行压缩测量,压缩测量值作为故障特征向量。在稀疏表示分类中,以有故障标签的特征向量构成故障特征库,将待测特征向量的分类问题转化为稀疏优化问题,应用正交匹配追踪求得待测特征在故障特征库上的表示系数,然后利用表示系数求出待测特征的类重构偏差,根据类重构偏差可以得到诊断结果。齿轮和轴承故障诊断实验证实了本文所提方法的有效性。     

微机械陀螺信号虚拟野值降噪方法

本文提出了一种建立在信号小波函数虚拟野值思想上的微机械(MEMS)陀螺信号降噪方法。同时针对微机械陀螺信号中含有野值的问题,设计了一维信号小波函数线性压缩的野值剔除方法。首先,本文提出了对信号小波函数模极大值邻域进行线性压缩的信号野值剔除方法,有效地改善了重构时野值点附近信号的震荡问题。然后,提出了信号小波函数虚拟野值降噪方法,利用野值剔除思想设计小波函数降噪阈值,重构信号获得了比通用阈值降噪方法更好的信噪比,实现了信号的平滑和增强。最后,针对船用测量的应用背景对滤波后的信号进行了分析和对比,并给出实现在线滤波的条件。结果显示,陀螺信号零偏稳定性获得提高,同时滤波后信号能够满足系统测量带宽要求。     

一种用于涡街流量计的程控放大器

涡街信号的幅值随频率成平方关系而变化,输出信号幅值的差别很大。为了保证测量精度,要求信号幅值控制在一个合适的范围内。为此,采用数字电位器和低功耗运算放大器研制了一种程控放大器。通过TMS320LF2407A DSP芯片计算涡街信号的绝对平均值来确定和调节放大器的增益,以适应涡街信号幅值的变化。实验结果表明,程控放大器的设计和幅值调整方法是有效的。