[发明专利]面向单线圈磁感应式磨粒探测传感器的信号识别方法有效
申请号: | 201910185035.X | 申请日: | 2019-03-12 |
公开(公告)号: | CN109839334B | 公开(公告)日: | 2020-08-14 |
发明(设计)人: | 武通海;韩宇 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | G01N15/00 | 分类号: | G01N15/00;G01N15/02;G01N15/10 |
代理公司: | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人: | 弋才富 |
地址: | 710049 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 面向 线圈 感应 式磨粒 探测 传感器 信号 识别 方法 | ||
1.面向单线圈磁感应式磨粒探测传感器的信号识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、将无磨粒通过单线圈磁感应式磨粒探测传感器时采集的信号作为本底噪声信号,对本底噪声信号进行降噪和滤波处理,得到残余噪声信号,以残余噪声信号的幅值上限作为探测触发阈值;
步骤二、将单个已知尺寸的磨粒通过该传感器时的信号作为原始信号,将经过与步骤一相同的降噪和滤波处理的原始信号中各采样点的幅值与触发阈值比较,低于触发阈值处输出低电平,否则输出高电平,从而单独形成方波信号,高电平的部分记录了磨粒信号所在位置,方波的个数代表磨粒的个数;
步骤三、再次对步骤二中未处理前的原始信号进行降噪处理,得到降噪信号;根据方波信号记录的磨粒信号的位置,从降噪信号的对应位置将磨粒信号截取出来;
步骤四、对磨粒尺寸进行梯度分级,在每个尺寸等级下以大量已知近似尺寸的磨粒单独进行实验,收集原始信号并做降噪、滤波、计数、截取处理,以此得到的每个磨粒信号都作为样本信号,对样本信号提取若干特征,组成一个特征向量,映射到多维特征空间中则成为一个点,所有这些点组成的集合为磨粒信号的尺寸-特征库;
步骤五、监测油液中未知尺寸的单个或多个磨粒时,参照图5,根据所述步骤一至四首先对原始磨粒信号进行降噪、滤波、定位和计数,再将原始信号所包含的每一个去噪磨粒信号截取出来,分别进行函数拟合和特征提取,并分别形成相应个数的特征向量,这些向量映射到所述步骤四的同一个特征空间则成为该空间内的点。
步骤六、将未知尺寸磨粒信号对应的特征向量依次映射到多维特征空间中成为该空间内的点,在一定空间范围内计算其与同范围内尺寸-特征库中点的欧氏距离,直到找到尺寸-特征库中与其最近的点,并将其划分至最近点所属的尺寸等级,完成未知磨粒的尺寸识别。
2.根据权利要求1所述的一种面向单线圈磁感应式磨粒探测传感器的信号识别方法,其特征在于,所述步骤一至五中的降噪方法均为奇异值分解法;所述步骤一、二、四和五中的滤波方法均为
Savitsky-Golay滤波。
3.根据权利要求1所述的一种面向单线圈磁感应式磨粒探测传感器的信号识别方法,其特征在于,所述的步骤一,具体步骤如下:
S1,利用奇异值分解法分别进行降噪处理,得到残余噪声信号,设一段信号长度为a,其奇异值分解步骤为:
1)令M和N取整数,建立M×N维的零矩阵O,从第一个元素位置开始,按行依次填充信号数据,直至填完所有信号数据;
2)按照公式(1)对矩阵O进行奇异值分解,其中U、V分别为左、右奇异矩阵,Σ为对角矩阵;由于此对角矩阵中对角线上的值衰减非常快,因此仅取第一个奇异值重构信号即可;重构信号R,即降噪信号的算法如公式(2)所示;
公式(1):
公式(2):
S2,对残余噪声信号进行S-G滤波,得到滤波后的残余噪声信号;
S3,多次录制本底噪声并重复以上两步,统计经过S-G滤波后的残余噪声信号的幅值上限,作为探测触发阈值。
4.根据权利要求1所述的一种面向单线圈磁感应式磨粒探测传感器的信号识别方法,其特征在于,所述的步骤二,具体步骤如下:
S1,输入经过SVD降噪和S-G滤波的、长度为a的信号,设置当前采样点的序号i=1,当前信号集合的序号j=1;
S2,从第i个采样点开始,依次判断该点处信号幅值是否高于触发阈值,是则输出高电平,否则输出低电平;
S3,判断至第n个点,输出为高电平时,将该点的序号in加入当前信号集合Ij中,令Ij={i1,i2,…,in};输出为低电平时,先判断在第n-1个点处输出是否为高电平,若是则停止向Ij中添加对象并保存Ij,同时创建Ij+1使之成为当前集合,令i=1,回到步骤S2;若否则进行步骤S4;
S4,完成S3步骤后,判断当前采样点序号i是否大于等于信号长度a,是则进行步骤S5,否则令i=i+1,回到步骤S2;
S5,当i≥a时,判断当前信号集合是否为空集,若是则输出波形数量为0;若否则输出波形数量为当前信号集合的序号j。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安交通大学,未经西安交通大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910185035.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。