חיישני Velocity הם הכרחיים בהנדסה המודרנית, מתן נתונים קריטיים עבור יישומים החל מאוטומציה תעשייתית ניטור גיאופיזיקה.דיוק של חיישנים אלה משפיע ישירות על איכות המדידות שמניעה קבלת החלטות במערכות בקרה, ניטור בריאות מבני, ומחקר מדעי. אותות חיישן Raw מושחתים ללא הרף על ידי רעש וממצאים, ביצוע טכניקות עיבוד אותות חיוני עבור מיצוי הערכות מהירות אמינות.

הבנת חיישנים של Velocity

חיישני Velocity, או vecimeters, למדוד את קצב השינוי של המיקום לאורך זמן.סוגים נפוצים כוללים מדמטרים אגוזאלקטריים משולבים עם integrators, לייזר Doppler vibrometers, חיישנים מגנטיים, ו משקעים גיאוגרפיים סיסמיים.כל טכנולוגיה פועלת על עקרונות פיזיים שונים, אך משתף דרישה בסיסית: המרת מהירות פיזית לתוך אות חשמלי שיכולה להיות מנתחת קרינה מוקדמת, מערכות בקרה תעשייתיות, קרינה פעילה.

הדיוק הטבוע של חיישן מהירות תלוי מנגנון ההעברה שלה, בנייה מכנית, ו calibration. עם זאת, אפילו חיישנים באיכות הגבוהה ביותר מייצרים אותות מזוהמים על ידי רטט מתפתל, רעש תרמי, הפרעה אלקטרומגנטית, וטעויות קוונטיות מן המרה אנלוגית-ל-דיגיטלית.ללא עיבוד אותות מתאים, הפרעות אלה יכולות לסינון מהירות עדינות ודלנות מדידה.

מקורות טעויות ב-Valocity Measurements

הבנת מקורות השגיאה היא הצעד הראשון להפחתה באמצעות עיבוד אותות.רעש חושי נופל לקטגוריות אחדות:

  • (ב) ⁇ :0) יובל (ג'ונסון-ניקוויסט) רעשים מרעישים 1:1 עולה מתנועה אלקטרונית אקראית באלמנטים מנוגדים, יצירת רקע פס רחב.
  • (FLT:0) רעש מכני של 1FLT (המכונה:0) נובע מהרטטים החיצוניים ההופכים לדשן, לעתים קרובות בתדרים נמוכים (למשל, בניית כביש, תנועת רגל).
  • (FLT:0) התערבות אלקטרונית (ElectromagneticהתערבותFLT:1) ממנועי חשמל הסמוכים, משדרי רדיו או קווי חשמל מזרקים פריטים תקופתיים או אימפולסיביים.
  • (FLT:0)Quantization רעש FLT:1 תוצאות מן ההחלטה הסופית של ממירים אנלוגיים-לספריים, הגבלת השינוי הקטן ביותר שניתן לזהותו.
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

לכל סוג שגיאה יש מאפיינים ספקטרליים וסטטיסטיים נפרדים הקובעים אילו טכניקת עיבוד אותות יעילה ביותר.לדוגמה, רעש תרמי הוא לבן ומופץ באופן אחיד בתדרים, בעוד רעש מכני לעתים קרובות מתמקד מתחת 10 הרץ.שרשרת עיבוד מעוצב היטב חייב לטפל מקורות רעש מרובים אלה בו זמנית.

טכניקות עיבוד אותות הליבה להבטחת אוטונומיה

עיבוד אותות כולל מגוון של פעולות מתמטיות החלים על נתוני חיישן גולמי.המטרה היא לדכא רעש תוך שמירה על האמפליטודה של האות ואת המאפיינים של שלב. להלן הן הטכניקות הנפוצות ביותר, עם עקרונות התפעול שלהם ואת הפקעות הסחר המעשי.

שיטות סינון קלאסי

מסננים קואר הם הכלי הבסיסי להסרת רעש מבוסס תדר. מסנן נמוך pass אטנטנסיט גבוה ⁇ רכיבים, אשר שימושי כאשר המהירות הרצויה משתנה לאט (למשל, שיעורי מזון כלי מכונה) מסנן גבוה לחסום סחף סחף נמוך סחף נמוך ⁇ ⁇ , כגון אלה הנגרמים על ידי וריאציות טמפרטורה או נדודי בסיס. פילטרים מבודדים קבוצה מסוימת של עניין, כמו ניטור עבור מכונות רוטטות.

עיצוב מסנן כולל בחירה בין תגובה אימפולס סופי (FIR) לבין תגובה אימפולס אינסופית (IIR) להתנצלות.פילטרים FIR מציעים שלב ליניארי - קריטי לשימור צורת אות - אך דורש משאבים חישוביים יותר.אניIR מסננים להשיג פיזור חד יותר עם פחות ברזים אבל מציג עיוותים שלב שעלול להשפיע על תזמון של אירועים טרנספורמטיביים.

Fourier Transform and Spectral Analysis

הארבעייה הופכת לניתוק של אות זמן אל תדרי הכוח הייחודיים שלה.במהירות חישה, היא מאפשרת זיהוי של מקורות רעש תקופתיים (למשל, 50/60 הרץ קו כוח) והתנהגויות חוזרות של המערכת המכנית.

יישום מעשי לעתים קרובות להשתמש באלגוריתם מהיר של Fourier (FFT) אלגוריתם.עבור נתוני חיישן מהירות, חלון הקיסר או ההנינג מוחל לפני ה-FFT כדי להפחית את הדלפה ספקטרלית טכניקות תת-קרקעיות ניתן להסיר מרכיבים מזוהים מהאות, אם כי יש צורך לקחת טיפול כדי להימנע מלהציג פריטים מוזיקליים על ידי הפחתה של רעש מבוסס FFT הוא LTF:0A התקנים טכניים של F-F:

המונחים:

מסנן קלמן מייצג גישה מבוססת מודל אשר מעריך באופן חוזר את המהירות האמיתית של מדידות רועשות.זה משתמש במודל של שטח המדינה של הדינמיקה של המערכת (למשל, מהירות קבועה או האצה קבועה) יחד עם תיאורים סטטיסטיים של רעש תהליך ורעש מדידה. בכל שלב, המסנן מנבא את המהירות החדשה ולאחר מכן מעדכן את ההערכה בהתבסס על קריאה בפועל, איזון אופטימלי ומדידה.

טכניקה זו היא חזקה במיוחד כאשר רעש החיישן הוא Gaussian ודינמיקה המערכת הם היטב הכריזו.עבור מערכות ליניאריות מסנן Kalman סטנדרטי מספק את השגיאה הריבועית המינימלית הערכות לא ליניאריות - מסנן קלמן מורחב (EKF) ו מסנן קלמן בלתי מוכר (UKF) - להכיל מערכות עם ⁇ לא לינאריות, כגון חיישני מהירות או חיישנים על מבנים רוטטטיביים על גבי קידוד 1F נשאר צורך:

המונחים:

Wavelet משנה את הייצוג של זמן- ⁇ המתאים במיוחד לאותים שאינם מתאמים – אלה עם אירועים טרנסיים, שינויים פתאומיים או תוכן תדרים המתפתח במהירות.בניגוד לטרנספורמציה הארבעה, הגלונים משתמשים בפונקציות קצרות על בסיס בתדרים גבוהים וארוכים בתדרים נמוכים, ומתאים את האופי של אותות פיזיים רבים.

בגללט דה-מינג, האות הוא מופרש לתוך approximation ופרטים coefficients. Noise נוטה להתרכז ב- מהירויות מפורטות בקנה מידה בסדר עם גודל קטן. על ידי יישום סף (קשה או רך) לזיהויים אלה, רעש הוסר תוך שמירה על תכונות אות חדות כמו ספייקטים או שינויים שלב.

פילטר

מסננים הסתגלות באופן אוטומטי להתאים את האפקטיביות שלהם בתגובה לנתוני אותות, מה שהופך אותם אידיאליים לסביבות שבהן תכונות רעש אינן ידועות או זמן-varying. אלגוריתם הריבועים הממוצעים לפחות (LMS) הוא שיטה הסתגלות נפוצה מאוד אשר ממזער את השגיאה בין הפילטר לבין אות הרצוי.עבור חיישני מהירות, רעש הסתגלות ראשוני מבטל משתמש חיישן התייחסות נפרד (למשל, accelrtrar מ-acontrar מ-acontrar-uptexer) מ-atrar-uptend מ-acontrar-acontendrecatend מ-acontendrecatend מ-acontraration.

גישה מתאימה נוספת משתמשת בגרסה מאוחרת של האות עצמו כנקודת ההתייחסות, ניצול העובדה כי רעש פס רחב יש קורלציה נמוכה בעוד רכיב המהירות הדארוניסטית יש מתאם גבוה יותר.זה "פרפר קו אדפטי" יכול לחלץ אותות סינוסאידים קבורים ברעש. יישום בזמן אמת על מעבדי אותות דיגיטליים (DSPs) או מערך השערים הניתנים לחיזוי שדה (FPGA) הוא אפשרי עבור יישומים תעשייתיים רבים.

עיבוד נתונים של Fusion ו-Sense Array

כאשר חיישני מהירות מרובים הם פרוסים - לדוגמה, ניטור בריאות מבני או מערך סיסמי - עיבוד אותות יכול למזג את הנתונים שלהם כדי לשפר את הדיוק עוד יותר.טכניקות כגון קידוד הרגישות של מערך לכיוון מסוים תוך דיכוי רעש מכיוונים אחרים.הפילטר Wiener, הממזער שגיאה מרובעת בין הפלט הממוזג והאות האמיתי, ניתן ליישם על פני ערוצים פשוטים אפילו ספירת חיישנים מקודמים של חיישנים שאינם קשורים לרעש.

השפעה על סודיות חושית

היישום של טכניקות עיבוד אותות אלה מניב שיפורים משמעותיים דיוק חיישן מהירות.חשב לייזר Doppler vibrometer מדידה רטטים על כלי דיוק machining.ללא סינון, אותות גולמיים להציג רצפת רעש של בערך 1 מ"מ / RMS, ectscuring משטח קטן mpude רטטים. לאחר יישום רצועת רצועה מסובבת, את רצפת הרעש ל- 0.1 / מ"מ"מ למטה סטיות מהירות יותר.

ב ניטור סיסמי, גללט דה-מינג מאפשר זיהוי של הגעת P-wave מ רעידות אדמה מרוחקות שאחרת ייקברו ברעש קרקע מקומי.זה משפר את דיוק מערכת האזהרה המוקדמת על ידי צמצום אזעקה וזיהוי לבות. בדומה, בתעופה, סינון הסתגלות מבטל את הרטט האוויר ממקרי החיישן של טיסות, ומאפשר שליטה מדויקת יותר במהלך זעזועים.

ההשפעה הכמותית באה לידי ביטוי לעתים קרובות במונחים של יחס אות-ל-אין (SNR) שיפור שרשרת סינון מעוצב היטב יכול להשיג 20-40 dB SNR שיפור, בתרגום להפחתה של פי עשרה עד מאה במהירות. זה יתרונות ישירות יישומים במורד הזרם: ניטור מצב, שיפור הדיוק מרחיב את זמן המוביל לחיזוי כישלון; בניווט, הוא מקטין את הסחף במערכות הדרכה לא רצויות; כלי מדעי, המאפשר מדידה שלא ניתן בעבר.

יישומים אמיתיים

חיישני המהירות של עיבוד אותות מופרסים על פני תעשיות רבות:

  • (FLT:0) תחזוקה חיזוי תעשייתית: חיישנים Velocity על משאבות, דחוסים וטורבינות להאכיל נתונים מעובדים לתוכנה אבחון המזהה ללבוש, חוסר איזון, ושבועות לא נאותים לפני שכישלון קטסטרופלי מתרחש.
  • (FLT:0) מנוע Active Safety Systems:FLT:1 מהירות חיישנים (אפקט או מגנטיגמנטטיבי) משתמשים Kalman סינון כדי להעריך מהירות רכב, גם במהלך החלקה גלגל.הנתונים האלה מזינים מערכות נגד-lock (ABS) ובקרת יציבות אלקטרונית (ESC).
  • (FLT:0) סוציולוגיה וגיאופיזיקה: אנדרט 1 (Galph 1: ⁇ phone) ממריץ את ההסתה לבודד גלי סיסמית ממעמקים ספציפיים, שיפור הדמיה תת-קרקעית לחיפושי נפט וגז.
  • (FLT:0Medical Biomechanics: FIRLT:1 יחידות מדידה אינרטיבית (IMUs) המכילות חיישנים מהירים מסנן אותות גולמיים כדי לעקוב אחר תנועת גפיים עם דיוק מדרגה, סיוע רובוטיקה שיקום ושליטה אסתטית.
  • (FLT:0) בדיקת טיסה בחלל: FLT:1, מערכות פיטוט-סטטי מסתמכות על מהירות האוויר העוצמתית של לחץ, אבל חיישני מהירות MEMS עם גליון דהה מספקים ונדמנט במהלך תמרונים שגורמים לתנודות לחץ.

אתגרים ושיקולים

למרות היתרונות שלהם, טכניקות עיבוד אותות מציג אתגרים. עיבוד בזמן אמת מטיל דרישות שקיפות קפדניות - למשל, בשליטה רטט פעיל, עיכוב של אפילו כמה מילימטרים יכול לערער את המערכת.אפקטים באורך פינטיט ביישומים קבועים יכול לגרום לאי יציבות מספרית, במיוחד במסננים קלמן עם שיעורי עדכון גבוהים.

דיוק מודל הוא עוד דאגה.קלמן מסננים מניחים כי השחלות רעש ידועות, אשר בפועל חייב להיות מוערך או מכוונן.אם הרעש של תהליך ההנחה הוא נמוך מדי, המסנן מפגר אחרי שינויים אמיתיים; אם גבוה מדי, הפלט הוא רועש.שיטות הסתגלותיות אשר להעריך סטטיסטיקות רעש באינטרנט (למשל, מסננים קלמן הסתגלות) להוסיף מורכבות.

צריכת חשמל היא גם מעצורים באבני חיישן אלחוטיות מופעלות סוללות. בעוד FFT וגללט יכולים להיות מיושם על מיקרובקרים בעלי כוח נמוך, מסנן הסתגלות מלא עשוי לדרוש FPGA או DSP, העלאת דרישות אנרגיה.המסחר בין דיוק ויעילות אנרגיה יש להעריך עבור כל תרחיש פריסה.

כיוונים עתידיים בעיבוד אותות עבור חיישן Velocity

מגמות מתפתחות בעיבוד אותות מבטיחות אפילו דיוק גדול יותר וגמישות. גישות למידת מכונה - במיוחד רשתות עצביות אבולוציה (CNN) ורשתות זיכרון לטווח קצר ארוך (LSTM) - יכולות ללמוד דפוסי רעש מורכבים ישירות מהנתונים, תוך עקיפה את הצורך במודלים מפורשים.

טכניקות חישה מחוספסות להפחית את שיעור הדגימה הנדרשת על ידי ניצול ספיליות אות בתחום משתנה, המאפשרות מדידה גבוהה של מהירות דיוק גבוה מדגימות פחות.זה חשוב במיוחד עבור יישומים פסים גבוהים כמו לייזר vibrometry, שבו שיעורי דגימה יכולים לעלות על 1 MHz.

Edge מחשוב ו-חיישנים היתוך עם שיטות אחרות (מאגרמטרים, גירוסקופים, מגנטים) משלבים מדידות משלימים באמצעות אלגוריתמים של היתוך חיישן. A מהירות הערכה הנגזרת מהאצה משולבת בתוספת מדידה מהירה ישירה, בשילוב באמצעות מסנן קלמן, משיג דיוק העולה על חיישן לבד.

מסקנה

הדיוק של חיישני המהירות מוגבל ביסודו על ידי רעש, אבל טכניקות עיבוד אותות מודרניים מספקים כלים חזקים להתגבר על המגבלות האלה.ממסנן קלאסי לאלגוריתמים הסתגלות ומחיקת גלים, כל שיטה מתייחסת למאפיינים מסוימים של רעש דרישות יישום.הבחירה של הטכניקה תלויה בפרופיל הרעש, מגבלות בזמן אמת, משאבים חישוביים, דיוק הרצוי.