传感器结构松动检测的方法技术

本发明专利技术涉及传感器结构松动检测的方法，本方法以传感器为监测对象，读取收集传感器的输出信息，设计高通滤波器，将输出信号和高通滤波器系数通过卷积公式计算得出新的序列，对新序列所有元素取绝对值，累加一定长度的元素，通过累加值与判断阈值的比较，做出松动抖动的判断；本发明专利技术能够对传感器有无松动抖动做出判断，提高传感器使用的可靠性和安全性。

【技术实现步骤摘要】
传感器结构松动检测的方法
本专利技术涉及传感器安全监测领域，尤其涉及传感器结构松动检测的方法。
技术介绍
传感器作为一种检测装置，是实现自动检测和自动控制的首要环节，在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。然而传感器输出的信号和传感器的状态密切相关，传感器的松动、抖动和损坏都会直接影响设备的正常工作状态，传感器的松动、抖动都与传感器的机械安装有关，传感器安装螺丝的松动，机械自身的抖动都会对传感器的信号输出产生影响。密切观察传感器的状态至关重要，目前尚无就针对传感器的松动、抖动、损坏检测的有效解决方案，而传感器松动、抖动、损坏作为系统失常工作的诱因很难被发现。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种传感器结构松动检测的方法，本专利技术以传感器为监测对象，实现传感器松动、抖动、损坏等异常状况的实时监测。传感器结构松动检测的方法，包括以下步骤：(1)设置k阶高通滤波器产生k阶滤波器系数：设置传感器采样频率为η，并根据传感器滤波需求设置滤波器阶数、阻带频率和通带频率；设计高通滤波器，并导出设置好的滤波器系数，滤波器系数记为滤波器系数序列b(m)，滤波器系数序列b(m)的长度记为l，序列号m从1开始；(2)采集传感器的输出信号：已知采样频率为η，实时采集传感器的输出信息，将采集的数据按照采集顺序记为传感器数据序列a(z)，序列号z从1开始；(3)连续不断采集传感器数据，将传感器数据序列a(z)和滤波器系数序列b(m)带入卷积公式得出新的序列y(n),并实时不断的计算y(n),卷积公式如下：其中：y(n)为经过卷积运算以后所得到的一个新的序列，n为经过卷积运算以后所得到的一个新的序列y(n)的序号，a(n-i)为传感器数据序列，b(i)为滤波器系数序列，l为滤波器系数序列的长度，i为1,2，3……l-2,l-1，l；(4)将新的序列y(n)中每个元素取绝对值，取新序列中的任意一段长度为len的数据并相加得到判断变量sum；其中序列y(n)中序列号n＜l的数据均视为无效数据而舍去；其中sum为最终松动抖动所用到的判断变量，len为取得该任意一段数据的长度参数,y(n)为卷积公式产生的新的序列，n为序列y(n)的序号，x为该任意一段数据的起始序列号，x≥l；(5)将判断变量sum与判断阈值对比，大于判断阈值则说明传感器输出数据有问题；小于判断阈值说明传感器正常；优选的，判断阈值的设定方法为：1)分别采集传感器静止时和抖动时的输出数据，按照步骤(1)到(4)，得出静止时的判断变量sum1和抖动时的判断变量sum2；2)数据长度len相同的情况下，多次重复采集两组数据，得到静止时判断变量的平均值和抖动时判断变量的平均值为3)调节数据长度len，直到平均值和有明显区别后，设定判断阈值为：明显区别是指，所有的sum2值中的最小值，大于所有sum1值里的最大值；并且所有的sum2值的平均值大于所有的sum1值的平均值即优选的，所述步骤(1)中n阶滤波器系数可通过MATLAB软件中的FDATool工具产生；所述工具FDATool中ResponseType选择Highpass，设置滤波器阶数FilterOrder中的Specifyorder，或者直接选择Minimumorder，设置采样频率Fs、带阻频率Fstop和带通频率Fpass，其他参数默认，然后导出设置好的滤波器系数，滤波器系数记为序列b(m)，序列b(m)的长度记为l，序列号m从1开始；所述采样频率Fs为传感器自身输出频率，所述带阻频率Fstop为振动、抖动频率，所述带通频率Fpass为传感器输出连续增长或连续减小的方向切换频率。优选的，所述步骤(5)中判断传感器结构是否松动的方法为：累计多次采集传感器的数据，如果判断变量sum连续多次大于判断阈值，检查传感器安装，是否为机械松动。优选的，所述传感器为测量的物理量在整个量程内的变化是连续性的，输出信号在整个量程内也是连续性变化的传感器。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：1、本专利技术可以实现对传感器松动、抖动、损坏等异常状况的实时监测；2、本专利技术能够对传感器有无松动抖动做出判断，提高传感器使用的可靠性和安全性。附图说明图1是本专利技术传感器结构松动检测的方法的流程图；图2是传感器正常输出的波形图；图3是传感器抖动时未做处理的输出波形图；图4是matlab软件FDATool工具的高通滤波器参数设置；图5是传感器抖动后经过本专利技术判断出抖动的示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细的说明。如图1所示，为本专利技术传感器结构松动检测的方法，包括以下步骤：(1)设置k阶高通滤波器产生k阶滤波器系数：设置传感器采样频率为η，并根据传感器滤波需求设置滤波器阶数、阻带频率和通带频率；设计高通滤波器，并导出设置好的滤波器系数，滤波器系数记为滤波器系数序列b(m)，滤波器系数序列b(m)的长度记为l，序列号m从1开始；(2)采集传感器的输出信号：已知采样频率为η，实时采集传感器的输出信息，将采集的数据按照采集顺序记为传感器数据序列a(z)，序列号z从1开始；(3)连续不断采集传感器数据，将传感器数据序列a(z)和滤波器系数序列b(m)带入卷积公式得出新的序列y(n),并实时不断的计算y(n),卷积公式如下：其中：y(n)为经过卷积运算以后所得到的一个新的序列，n为经过卷积运算以后所得到的一个新的序列y(n)的序号，a(n-i)为传感器数据序列，b(i)为滤波器系数序列，l为滤波器系数序列的长度，i为1,2，3……l-2,l-1，l；(4)将新的序列y(n)中每个元素取绝对值，取新序列中的任意一段长度为len的数据并相加得到判断变量sum；其中序列y(n)中序列号n＜l的数据均视为无效数据而舍去；其中sum为最终松动抖动所用到的判断变量，len为取得该任意一段数据的长度参数,y(n)为卷积公式产生的新的序列，n为序列y(n)的序号，x为该任意一段数据的起始序列号，x≥l；(5)将判断变量sum与判断阈值对比，大于判断阈值则说明传感器输出数据有问题；小于判断阈值说明传感器正常；其中，判断阈值的设定方法为：1)分别采集传感器静止时和抖动时的输出数据，按照步骤(1)到(4)，得出静止时的判断变量sum1和抖动时的判断变量sum2；2)数据长度len相同的情况下，多次重复采集两组数据，得到静止时判断变量的平均值和抖动时判断变量的平均值为3)调节数据长度len，直到平均值和有明显区别后，设定判断阈值为：明显区别是指，所有的sum2值中的最小值，大于所有sum1值里的最大值；并且所有的sum2值的平均值大于所有的sum1值的平均值即实施例1对传感器结构松动进行检测，所检测的传感器为测量的物理量在整个量程内的变化是连续性的，输出信号在整个量程内也是连续性变化的。为了检测出波形的噪声，设计一组与传感器配套的高通滤波器系数，设计高通滤波器的目的是为了允许高于某一截频的频率通过，所设计出来的滤波器系数可用于判断传感器的松动、抖动情况。以某一种角度传感器为例，滤波器以MATLAB软件为工具设计为例，该传感器的信号输出频率为1本文档来自技高网...

【技术保护点】
传感器结构松动检测的方法，包括以下步骤：(1)设置k阶高通滤波器产生k阶滤波器系数：设置传感器采样频率为η，并根据传感器滤波需求设置滤波器阶数、阻带频率和通带频率；设计高通滤波器，并导出设置好的滤波器系数，滤波器系数记为滤波器系数序列b(m)，滤波器系数序列b(m)的长度记为l，序列号m从1开始；(2)采集传感器的输出信号：已知采样频率为η，实时采集传感器的输出信息，将采集的数据按照采集顺序记为传感器数据序列a(z)，序列号z从1开始；(3)连续不断采集传感器数据，将传感器数据序列a(z)和滤波器系数序列b(m)带入卷积公式得出新的序列y(n),并实时不断的计算y(n),卷积公式如下：其中：y(n)为经过卷积运算以后所得到的一个新的序列，n为经过卷积运算以后所得到的一个新的序列y(n)的序号，a为传感器数据序列，b为滤波器系数序列，l为滤波器系数序列的长度，i为1,2，3……l‑2,l‑1，l；(4)将新的序列y(n)中每个元素取绝对值，取新序列中的任意一段长度为len的数据并相加得到判断变量sum；其中序列y(n)中序列号n＜l的数据均视为无效数据而舍去；其中sum为最终松动抖动所用到的判断变量，len为取得该任意一段数据的长度参数，y(j)为卷积公式产生的新的序列，j为序列y(j)的序号，x为该任意一段数据的起始序列号，x>＝l；(5)将判断变量sum与判断阈值对比，大于判断阈值则说明传感器输出数据有问题；小于判断阈值说明传感器正常。...

【技术特征摘要】
1.传感器结构松动检测的方法，包括以下步骤：(1)设置k阶高通滤波器产生k阶滤波器系数：设置传感器采样频率为η，并根据传感器滤波需求设置滤波器阶数、阻带频率和通带频率；设计高通滤波器，并导出设置好的滤波器系数，滤波器系数记为滤波器系数序列b(m)，滤波器系数序列b(m)的长度记为l，序列号m从1开始；(2)采集传感器的输出信号：已知采样频率为η，实时采集传感器的输出信息，将采集的数据按照采集顺序记为传感器数据序列a(z)，序列号z从1开始；(3)连续不断采集传感器数据，将传感器数据序列a(z)和滤波器系数序列b(m)带入卷积公式得出新的序列y(n),并实时不断的计算y(n),卷积公式如下：其中：y(n)为经过卷积运算以后所得到的一个新的序列，n为经过卷积运算以后所得到的一个新的序列y(n)的序号，a(n-i)为传感器数据序列，b(i)为滤波器系数序列，l为滤波器系数序列的长度，i为1,2，3……l-2,l-1，l；(4)将新的序列y(n)中每个元素取绝对值，取新序列中的任意一段长度为len的数据并相加得到判断变量sum；其中序列y(n)中序列号n＜l的数据均视为无效数据而舍去；其中sum为最终松动抖动所用到的判断变量，len为取得该任意一段数据的长度参数，y(n)为卷积公式产生的新的序列，n为序列y(n)的序号，x为该任意一段数据的起始序列号，x≥l；(5)将判断变量sum与判断阈值对比，大于判断阈值则说明传感器输出数据有问题；小于判断阈值说明传感器正常。2.根据权利要求1所述的传感器结构松动检测的方法，其特征是，判断阈值的设定方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐昺，
申请(专利权)人：嘉兴海格力思电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33