[发明专利]一种结合频谱能量形态拟合的加速度滤噪和积分方法

说明书

本发明公开了一种结合频谱能量形态拟合的加速度滤噪和积分方法，假设峰值主频临近区域的频谱曲线符合高斯函数分布，根据该区域内带噪信号的累积能量变化，拟合得到相关高斯函数的参数，从而根据三倍半径原则确定主频有效信息的分布范围，进而通过有效频段内的频域积分和傅立叶逆变换，得到相应的速度和位移信号。相对于传统频域积分方法，本发明方法可以实现积分频段的自动确定，能得到简谐激励下更高的积分精度和随机激励下稳定且良好的积分精度，抗噪性能更强。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及一种结合频谱能量形态拟合的加速度滤噪和积分方法。

背景技术

已有积分滤噪方法可以分为时域法和频域法两大类。时域法中较具代表性的是多项式拟合去除趋势项法，该方法用于纠正含直流分量的加速度积分响应，积分滤噪效果明显。但是在加速度受到复杂噪声影响时，采用该法积分所得的响应效果不理想。因此，针对振动测试实践中的复杂干扰环境，工程实际中更多采用的是频域积分滤噪方法，典型的方法包括数字滤波法、低频衰减法和频率截止法等。

采用数字滤波法对加速度积分所得速度和位移进行校正可取得较好效果，但滤波的同时会造成各频率成分的相位失真，得到的响应在时间上有延迟现象，需做相位纠正。

低频衰减算法中引入目标频率和积分精度两个参数，兼顾了趋势项误差控制和有效信息保留，但积分精度参数的取值需要多次调试。

有国际研究通过对不同积分方法的对比，将低频截止法作为最佳积分滤噪方法之一推荐应用。该法操作简单，直接将带噪加速度频域幅值的低频部分做置零处理，相当于理想滤波器去掉低频成分，然后再根据加速度、速度、位移频谱之间的比例关系，由傅里叶逆变换得到对应的时域波形。其他学者在此基础上，又加入了高频截止滤波，以同时消除低频趋势项和高频干扰噪声。总体上而言，频率截止法易于实现，积分效果优越，但存在对截止频率的设置非常敏感的问题。

实际上，在其它信号处理领域，已有研究通过谱曲线形态的拟合来进行信号特征提取和降噪处理。如有学者采用高斯曲线拟合光谱曲线的峰形、峰高和峰位等数据，利用拟合得到的特征参量表征光谱信息；也有学者对声发射信号的频谱曲线做平滑处理，最后重构回时域，可以消除有色噪声的干扰。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种结合频谱能量形态拟合的加速度滤噪和积分方法，相对于传统频域积分方法，本方法可以实现积分频段的自动确定，能得到简谐激励下更高的积分精度和随机激励下稳定且良好的积分精度，抗噪性能更强。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：一种结合频谱能量形态拟合的加速度滤噪和积分方法，包括以下步骤：

S1信号预处理：对采集得到的加速度信号做均值处理，然后进行傅里叶变换得到其幅值谱；

S2分段频谱曲线形态假设：观察幅值谱可以得到m个峰值主频，假设每个主频及其附近区域都符合高斯函数假设，为每个主频划分出各自区域，频段范围归一化；

S3分段累积信号能量计算：将各个主频的区域内的能量累加起来，能量归一化；

S4参数拟合与有效频段确定：利用含有高斯误差函数的公式进行拟合能量曲线，从而求出与信号预处理后得到的幅值谱函数相似度较高的高斯函数的参数；高斯函数中心位置左右三倍半径范围可定义为其有效宽度；根据该准则，求出各个主频对应的有效频段；

S5根据加速度有效频段DFT谱进行频域积分：根据加速度与速度和位移频谱之间的比例关系得到加速度、速度和位移频谱，再根据傅里叶逆变换得到加速度、速度和位移时程。

优选的，步骤S2具体包括：

S2-1设实测加速度信号X(n)的对应频谱H(k)包含m个峰值主频，按从小到大的顺序依次为f₁,f₂,...,f_m，如此整个频率范围可按如下方式分为m段：