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[导读]摘 要 :在建筑物应力异常监测中,针对电阻应变传感器的原始数据噪声离散、容易产生虚警和误报问题,采用单元平均滤波方法解决,选择 N=16 的单元平均滤波,使得滤波后数据与原始数据相比,最大值与最小值之差缩小 5 倍,标准差缩小 4.2 倍,数据的离散性降低、噪声峰值减小,能够显著降低虚警和误报概率。


0 引 言

应变传感器是测量物体受力变形所产生应变的一种传感器,可用于力、力矩、压力、加速度、重量、物体形变等参数的测量、监测。应变片是由敏感栅等构成、用于测量应变的一类常用元件,又可分为电阻式应变片和光学应变片,其中金属导体材料制作的电阻式应变片具有精度高、测量范围广、寿命长、结构简单、环境适应性好、易于实现小型化以及价格低廉等特点。

电阻式应变传感器可用于工业控制、测量、监测等领域,在各行业中获得广泛应用。文献 [1] 介绍了多种应变传感器在大地感知系统中的应用。文献 [2] 介绍了电阻应变传感器应用于公路路面沥青层监测的原理和方法,并给出将电阻应变传感器电压信号转换为应变信号的方法。文献 [3] 介绍了在监测分析铁路站房钢结构形变数据时使用的异常数据剔除方法—拉依达准则和狄克逊准则。文献 [4] 设计了一种基于 CAN 总线和电阻应变传感器的测试系统,可对数据进行测量,并对系统误差成因进行分析。

在一类应力突变检测应用中,如桥梁、大坝、超高层建筑等的健康监测,主要关注监测数据的变化,而由于量化噪声、热噪声等引起的偶然瞬时突变需要从监测数据中剔除,以减少虚警和误报。

1 电阻式应变传感监测节点

为了提高监测敏感性,一般将电阻应变片粘贴到弹性体上,弹性体再安装到被监测部位。弹性体在外力作用下产生弹性变形,使粘贴在其表面的电阻应变片也随之变形,电阻应变片变形后,其阻值将增大或减小,再经相应的测量电路把这一电阻变化转换为电压信号,用 ADC 将电压信号转换为数字量,就完成了将外力引起的形变转换为数据的过程。此数据用低功耗 MCU 进行处理,如发现明显形变则将报警信号上报 ;否则定期上报健康正常信号。将应变片到形变量数字化以及数据处理各部分组合在一起,就形成了一个应变传感监测节点,可以分布式地布置在建筑物的各被监测部位。电阻应变片如图 1 所示,电阻式应变传感节点功能框图如图 2 所示。

一种电阻式应变传感器的数据处理方法



搭建电阻式应变传感监测节点实验系统,监测节点采集到的数据通过 ZigBee 模块发往主机端,在主机端存储数据并分析。电阻式应变传感监测节点实验系统如图 3 所示。

一种电阻式应变传感器的数据处理方法



2 数据采集与分析

采集数据进行分析,首先保持应变片在数据采集期间状态不变,采集 1 000 点数据。此时采集得到的是一个恒定电平叠加系统的噪声,通过分析该数据,可以了解系统噪声的分布规律。此时得到 1 000 点数据的均值为 1 109.1,最大值为 1 168.0,最小值为 1 029.0,最大值和最小值之差为139.0,方差为 352.7,标准差为 18.8,可见一旦数据离散度较高,如果不处理随机噪声峰值就会造成虚警和误报。原始数据幅度与统计分布情况如图 4 所示。

一种电阻式应变传感器的数据处理方法



由图 4 的数据统计分布可知,噪声基本遵从高斯分布,故可用高斯滤波进行降噪处理。常用的一类高斯降噪手段为单元平均滤波,另外,由于单元平均滤波在相邻两个窗口计算时可以共用大部分累加结果,大大降低了计算量,因此适合基于低功耗的 MCU。单元平均滤波基于统计规律,对于第 n 点数据,去掉其自身,取其前后各 N/2(N为偶数)点的数据作算术平均,算术平均值作为该点数据的滤波后值。设滤波前数据序列为 x(n),滤波后数据序列为y(n),即 :

一种电阻式应变传感器的数据处理方法

取单元平均滤波 N=16,即用第 n 点数据的前后各 8 点数据的算术平均值替代第 n 点的数据值,对上述 1 000 点数据进行滤波后,1 000 点数据的均值为 1 109.0,最大值为1 122.8,最小值为 1 095.0,最大值和最小值相差 27.8,方差为 20.3,标准差为 4.5。与滤波前相比,最大值和最小值之差缩小了 5 倍,标准差缩小了 4.2 倍,数据的离散性降低、噪声峰值减小,显著降低了虚警和误报概率。

滤波后数据幅度与统计分布情况如图 5 所示。在数据采集期间,使应变片处于不同的弯曲状态,模拟监测到异常事件的状态,得到变化的数据。利用单元平均滤波方法对变化的数据进行滤波处理能够大大降低噪声,从而降低虚警和误报概率,使真正的异常事件显露出来。如模拟异常监测事件发生时的单元平均滤波效果如图 6 所示。

一种电阻式应变传感器的数据处理方法


3 结 语

电阻式应变传感器因为价格低、精度高、测量范围广、寿命长、结构简单等优点,被广泛应用于建筑物重点部位的应力监测。本文利用单元平均滤波方法对应变传感器的原始数据进行滤波处理,显著降低了噪声,从而降低了虚警和误报概率。



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