一種適應對象運動特性的互相關測速方法與流程

2023-12-02 21:22:46

本發明屬於速度測量技術領域。特別涉及一種適應對象運動特性的互相關測速方法。

背景技術：

隨著工業4.0時代的到來，準確實時測量工業過程中各類運動對象的移動速度對精確控制和調整生產過程參數具有重要的現實意義。

傳統的互相關算法已經廣泛應用於測量工業中的流體和平動物體的速度，它通過計算布置在被測對象運動方向前、後兩個傳感器輸出信號的互相關函數的峰值來獲得渡越時間，進而利用兩個傳感器的距離得到運動速度。然而該算法的精度和速度都有待優化。

現有的互相關優化算法包含極性相關法、拋物線擬合算法、自適應相關算法等。極性相關法將兩個傳感器信號1比特量化後進行互相關運算，因而運算量大大減小、運算速度提高，但測量精度下降，若仍保證較高的測量精度，測量範圍將受限制。拋物線擬合算法是對互相關函數值峰值附近的3個點使用拋物線擬合的方法求出了最大峰值的準確位置從而得到渡越時間，該方法在採樣間隔較大的條件下提高了互相關運算的精度，然而若這3個代表點中有1點由於實際測量條件等因素的幹擾而偏離真值，計算結果將出現較大的誤差。北京航空航天大學徐立軍等提出的「一種用於渡越時間測量的自適應相關算法」更適用於被測速度平穩或者變化緩慢的情況。當被測速度變化較大時不能截得理想的下遊擾動信號，而影響計算速率，甚至不能得到正確的測量結果。因此，需要一種適應對象運動特性的互相關測速來有效地提高測速精度和速度。

技術實現要素：

本發明目的在於提供一種適應對象運動特性的互相關測速方法，其特徵在於，包括以下步驟：

步驟1，由已知被測對象速度的上限值v1和下限值v2(v1≥v2)，依據下式(1)確定初始渡越時間的上限值τ1和下限值τ2(τ1≥τ2)：

其中，l為布置於被測對象移動方向前、後兩個傳感器的間距；所述前、後兩個傳感器為超聲傳感器或靜電傳感器，則將v1、v2分別設為被測對象在合理客觀條件下或理論上的最大值和最小值；所述前、後兩個傳感器為與測量被測對象特性的相關類型的傳感器；

步驟2，從t0時刻開始，利用兩個傳感器以採樣率f0採集信號，其中f0滿足香農採樣定理，且能使採樣信號保持原始模擬信號的主要特徵；

步驟3，根據上述被測速度下限值v2和前、後側傳感器信號的波動情況合理選取採樣時間長度t值，至少選取略大於2τ1的值；

步驟4.以t0時刻為起始位置，截取採樣時間長度為t的前側傳感器信號，以(t0+τ2-δt)時刻為起始位置截取採樣時間長度為t的後側傳感器信號，其中δt的選取根據被測對象速度變化特性確定；

步驟5.根據速度測量精度要求判斷是否需要對原數據列進行稀疏化處理；當精度要求較低時，等間隔抽取一部分採樣數據，對原數據列進行稀疏化處理。

步驟6.利用下式(2)使信號幅度歸一化：

其中，序列ai、bi(i＝1,2,…,n)分別表示前、後側傳感器信號的第i個採樣值，amin、bmin分別表示前、後側傳感器信號中採樣數據的最小值，amax、bmax分別表示採樣數據的最大值，序列ai,norm、bi,norm(i＝1,2,…,n)分別表示歸一化處理後的ai、bi；

步驟7.從歸一化處理後的採樣值(a1,norm,a2,norm,…,an,norm)中，以a1,norm為起始點截取前側傳感器信號(a1,norm,a2,norm,…,an,norm)，定義為序列ai,norm；從歸一化處理後的採樣值(b1,norm,b2,norm,…,bn,norm)中以b1,norm為起始點截取後側傳感器信號(b1,norm,b2,norm,…,bn,norm)，定義為序列bi,norm；m為位移量，0≤m≤n-n，序列bi,norm隨m值變化而不斷更新，m值每增加1，序列bi,norm向右移動一位，得到的新序列(b1+m,norm,b2+m,norm,…,bn+m,norm)，定義為序列bi+m,norm；

步驟8.對上述的每一數據序列進行零均值化處理，以簡化互相關函數運算：

其中，是序列ai,norm的平均值，是序列bi+m,norm的平均值，序列xi和序列yi+m分別為序列ai,norm和序列bi+m,norm經零均值化處理後的結果；

為簡化計算，以(b1,norm,b2,norm,…,bn,norm)的均值來近似代替序列bi+m,norm的均值即利用下式對序列ai,norm和序列bi+m,norm進行零均值化處理：

步驟9.利用互相關函數方程計算相關係數r(m)：

測量數據序列在時間上的連續性使得第i和第i+1個相關係數中分母變化很小，因此只計算上式分子，並找出最大值所對應的位移量；

步驟10.由展開式和可到互相關函數分母部分的迭代公式：

此時互相關函數分母裡的採用上式滾動更新的方法來加快計算速度，即計算下一步時，從求和值中減去原數列的第一個元素(y1+m2)，再加上新數列中的最後一個元素(yn+m+12)；

根據對象運動特徵在上一步得到的位移量前後分別取若干個鄰近位移量依次代入互相關函數方程(5)中計算，並作相鄰兩點間插值樣條運算,獲得細化的互相關函數局部曲線，得到曲線達峰值時所對應的位移量進而得到剩餘渡越時間τr；

步驟11.計算渡越時間τ＝τ2-δt+τr從而得到相關速度v＝l/τ。

本發明的有益效果是：

1.該方法根據被測速度範圍和速度測量精度要求來改變處理的採樣時間長度和採樣值數量，可適應實際工況中被測速度變化較大的情況，有效地減少了不必要的運算、提高了實時處理速度，達到更準確、快速地測量工業過程中各類運動對象移動速度的目的。

2.本發明對採樣信號進行幅度歸一化處理，消除了測量傳感器測量特性差別並加快了算法的收斂速度，有利於運用到智能嵌入式信號處理系統進行快速運算。

3.發明中計算互相關函數時先粗略得到函數峰值對應的位移量，再精確計算實際位移量，利用插值樣條運算得到準確的渡越時間，並利用滾動更新的方法提高運算速度，達到快速、精確確定運動對象速度的目的。

附圖說明

圖1為在採樣時間長度t內的a,前側傳感器信號；b，後側傳感器信號。

圖2為截取得到的a,前側傳感器信號序列；b，後側傳感器信號序列。

圖3為適應對象運動特性的互相關測速方法的流程圖。

具體實施方式：

本發明提供一種適應對象運動特性的互相關測速方法。下面結合附圖和實例對本發明予以說明如下：

1.布置於被測對象移動方向前、後的兩個傳感器間距為0.2m，根據經驗被測對象速度範圍在v2＝6.8m/s至v1＝7.2m/s間，確定初始渡越時間範圍在27.8ms至29.4ms之間；其中，所述前、後兩個傳感器為與測量被測對象特性的相關類型的傳感器；比如，本實施例為速度傳感器或時間傳感器；

2.利用兩個傳感器以採樣率50khz採集信號。

3.如圖1所示，圖1為採樣得到的前、後側傳感器信號。根據初始被測速度下限值6.8m/s和前、後側傳感器信號的波動情況將採樣時間長度設置為60ms；以20.2ms時刻為起始位置截取採樣時間長度為60ms的前側傳感器信號，δt設為1ms，以47ms時刻為起始位置截取採樣時間長度為60ms的後側傳感器信號。

4.根據速度測量精度要求判斷是否需要對原數據列進行稀疏化處理。本方案精度要求較低，截取得到的前、後側傳感器信號採樣點數分別為3000個，等間隔抽取600個採樣數據進行處理便可達到精度要求。

5.信號幅度歸一化，序列ai,norm、bi,norm(i＝1,2,…,600)分別表示歸一化處理後的採樣數據。

6.參見附圖2，圖2是截取信號得到前側傳感器信號序列ai,norm和後側傳感器信號序列bi+m,norm的過程。從歸一化處理後的採樣值(a1,norm,a2,norm,…,a600,norm)中以a1,norm為起始點截取前側傳感器信號(a1,norm,a2,norm,…,a400,norm)，定義為序列ai,norm；從歸一化處理後的採樣值(b1,norm,b2,norm,…,b600,norm)中以b1,norm為起始點截取後側傳感器信號(b1,norm,b2,norm,…,b400,norm)，定義為序列bi,norm。m為位移量，0≤m≤200，序列bi,norm隨m值變化而不斷更新後得到的新序列(b1+m,norm,b2+m,norm,…,b400+m,norm)，定義為序列bi+m,norm。

7.對序列ai,norm和序列bi+m,norm進行零均值化處理後分別得到序列xi和序列yi+m。

8.根據互相關函數方程僅計算相關係數r(m)的分子部分，並找出最大值所對應的位移量21。

9.在位移量21前後分別取5個鄰近位移量依次代入互相關函數中計算，即將位移量16–26代入計算，方程分母裡的採用滾動更新的方法。並作相鄰兩點間9點三次插值運算,獲得細化的、含101個點的互相關函數局部曲線，計算得到r(m)達到最大值時所對應的位移量19.3，進而得到剩餘渡越時間1.93ms。

10.計算渡越時間τ＝τ2-δt+τr＝27.8ms-1ms+1.93ms＝28.73ms從而得到互相關速度6.96m/s。

由實驗裝置設定得到的參考移動速度為7.0m/s，本方法的相對誤差為0.6％。利用傳統互相關方法得到的相關速度為6.88m/s，相對誤差為1.7％，通過與參考速度對比,採用適應被測對象的互相關方法測量移動速度的相對誤差比傳統互相關算法減小了1.1％；運算量比傳統互相關算法減小了88.79％。