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发布日期:2022年01月24日
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涡街信号处理中基于FFT幅值区间约束的自适应滤波算法

2016-05-23

通过对涡街信号特点的研究,分析FFT在涡街信号处理中的可行性,提出FFT幅值区间约束的概念,对中低频涡街信号频率进行估计,并用该估计频率设计自适应滤波器进行信号处理。

1 信号处理系统方案设计

1.2 算法设计

高频部分可直接用施密特触发器统计频率。对于低于200Hz的流量,首先用FFT算法对各频段的幅值进行解析,根据幅值约束条件选出涡街信号的估计频率;然后将此估计频率作为自适应滤波器的期望输入,动态的调整自适应滤波器;最后将滤波后的信号进行频率统计,显示在终端上。

2 FFT频率估计

2.1 FFT谱分析法

本文仅从频率估计的角度应用FFT算法。算法分析中所用频率量程为45Hz~3000Hz(25mm口径,气体)。

2.2 采样频率fs的选择

FFT分析只适合处理中低流速时的涡街信号。本文选取fs=5fmax=1000Hz。

2.3 采样总时间T的选择

本文以±2Hz误差为依据初步选取采样总时间为0.5s。

2.4 利用频谱泄漏选取采样点数

一般情况下取采样点数N=512。利用频谱泄漏,可以提高最大频率点两侧幅值,防止最大频率点幅值被平分。

2.5 涡街信号幅值的有效区间约束

选取理论幅值±100%为有效幅值区间。

3 自适应滤波算法

本文采用基于LMS算法的开环自适应滤波器,如图6所示。输入信号值采样得到的涡街信号,期望信号指FFT输出的估计信号。自适应算法根据输入信号与期望信号来设计系统滤波器,系统的传递函数可以表示为

   (7)

其中N为样本点数,n为FIR滤波器阶数,x为输入信号,d为期望信号。

4 实验仿真

本文选取采样频率1000Hz,300个采样点补零至512点进行FFT分析。自适应算法步长为0.008,滤波器的阶数将在下述仿真实验中确定。所用信号为强烈震动时,在线采集的涡街信号。流量发生装置的显示流量为49.10Hz。

4.1 FFT频率估计

如图7所示涡街信号FFT分析。由式(4)各频率点理论幅值为0.4f2mV,即涡街信号幅值上下限分别为0.2f2mV和0.8f2mV。FFT变换后,48.83Hz所在点满足幅值要求。故经FFT后涡街信号的估计频率为48.83Hz。

4.2自适应算法滤波

以d(t)=0.4·48.83·48.83·sin(2·pi·48.83·t)mV为期望信号进行自适应滤波,不同滤波器阶数的结果如图8~图10所示。

  

可以看出,n=16时,由于系统阶数较低,无法完整滤除噪声。N=32与n=64均可达到滤波要求。放弃前0.05s系统未初始化导致的不稳定时间,将得到的波形用施密特阈值翻转法统计频率可得表1。

考虑到计算复杂度选取自适应滤波的阶数n=32.此时误差为-0.16%。

5 结束语

本算法严格控制了计算量,计算精度误差不大于0.3%,抗噪声能力强,适合工业现场仪表的使用。

 

 

文章摘自樊辰阳,陈洁,刘晓佳,黄绍峰.涡街信号处理中基于FFT幅值区间约束的自适应滤波算法[J].工业控制计算机,2015,28(4),54-56.

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