CN101539402B - 实时测量数据的处理方法 - Google Patents

Abstract

一种实时测量数据的处理方法，它是采用系统误差和随机误差分类处理，并逐一修正的四步数据修正方法。本发明采用高阶多项式的数学模型来对被测物处在径向不同位置上的测量数据进行非线性修正；采用一阶多项式的数学模型将被测物处在相关方向不同位置上的测量数据进行偏离修正；为消除系统误差中固定不变的部分而采用常数修正；为了消除随机误差而利用过往数据对实时数据进行滚动滤波修正。本发明的处理方法保证了对数据的实时响应，又去除了以往数据处理方法对随机误差不能有效消除的弱点，以较低的处理工作量，实现了高效、高稳定的对实时测量数据的误差修正。

Description

实时测量数据的处理方法

技术领域

本发明属于数据处理领域，涉及一种针对实时测量数据的误差和干扰的处理方法。

背景技术

工业现场的多种测量仪器，如光电测量、超声测量、激光测量等，在线测量具有数据量大、易受干扰、变化规律难以预测等特点。对于这类数据的一般处理方法比较简单，仅采用大数平均法，即对所获得的数据依照一定的时间间隔进行平均处理；或者是使用统计学中的标准差等概念进行衡量和评价。经过平均处理的数据虽可以减小干扰的影响，减少一部分随机误差，但实时性差，不能反映出测量数据的真实情况。而标准差等统计概念对数据的评价也是不全面的，更不能实现对有用数据中包含的噪声和各种干扰因素的处理。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述的缺陷，提出一种实时测量数据的处理方法，它是将系统误差和随机误差进行分类后逐一修正的数据处理方法。

本发明的解决方案是：

一种实时测量的数据处理方法，其特征在于：它包括以下步骤：

一、校准：

1、使用至少两路有重合区域的传感器对同一标准被测物进行测量；

2、获取修正系数：

使用导轨将标准被测物置于上述的重合区域测量区，并在被修正传感器径向上能够使得标准被测物移动固定的步长，采集每次移动后静止时被修正传感器测得的标准被测物两侧边缘值x₁、x₂，相减获得每次移动后静止时的标准被测物外径x，由于标准被测物的实际外形尺寸y是已知的，根据移动步长指定标准被测物左侧边缘值p₁，并指定右侧边缘值p₂为左侧边缘值p₁与y的和，将这两组数据和修正前的两组位置值数据x₁、x₂，代入公式(1)，并根据公式(1)，列出超定方程组，求解得到非线性修正系数a_1i、a_2i；

$\left\{\begin{array}{c}{p}_1=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{1i}{x}_1^i\\ p_2=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{2i}{x}_2^i\end{array}\right.---\left(1\right)$

二、修正：

1、非线性修正：

采用高阶多项式的数学模型来对标准被测物处在径向不同位置上的测量数据x进行修正；使用上述步骤求得的非线性系数，将测得的标准被测物两侧边缘值x₁、x₂代入式(2)，获得修正后的位置值p₁’、p₂’，将修正后的位置值相减得到标准被测物直径的测量数据x’；

$\left\{\begin{array}{c}{p}_1^{\text{'}}=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{1i}{x}_1^i\\ p_2^{\text{'}}=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{2i}{x}_2^i\end{array}\right.---\left(2\right)$

2、动态偏离：

采用一阶多项式的数学模型，将标准被测物处在法向平行位置上的测量数据进行修正；

通过计算在位置关系上与被修正传感器相关方向放置的其它组传感器的测量数据x_v，和标准被测物在被修正传感器法向测量区中间位置的测量值x_m，还有被修正传感器相关方向不同位置的测量误差平均值E_e及被修正传感器测量值x’，获得偏离修正后的测量值x”为：

x″＝(x_v-x_m)·E_e+x′        (2)

3、校零：

校零是通过数据零点的移动来进行固定的系统误差的补偿，目的是为了降低系统误差中固定不变的部分，将标准被测物放置于测量区中心位置，采集被修正传感器的测量数据，由被修正传感器经过动态偏离修正后的测量数据x”和标准被测物的已知实际外形尺寸y，根据公式(4)，计算得到校零系数c，在测量时，便将校零系数作为固定的系统误差，加入测量数据；

c＝y-x″        (4)

4、滚动滤波：

滚动滤波是为了消除随机误差所引起的野值而设计的，原理是通过在时间上连续的前n个时刻数据的平均值来设定滤波门限，对当前时刻采集的数据进行判断筛选，如果在门限之内，则将数据送入后续处理过程，否则重新采集数据进行判断。

本发明具有以下优点：它解决了工业现场高温或温度变化剧烈情况下的对在线产品宽度、厚度的高精密测量装置的形变问题。通过采用微晶石为原料的测量装置结构，极大地减小了装置形变所引起的测量误差。

附图说明

图1是本发明的示意图。

图2是本发明的数据处理流程图。

图3是本发明中滚动滤波的计算流程图。

图4是采样时序图。

图5是本发明一种实施方式的测量示意图。

具体实施方式

实施例：本发明的一种实时测量系统是依照图1固定好两路光电传感器1、2的发射端和接收端，确保两传感器光路垂直；将标准被测物安装于移动导轨上，置于两传感器测量区的重合部分内，即可对于传感器1开始进行非线性修正、动态偏离、校零和滚动滤波四个步骤的数据处理参数的计算和获取；

本发明的一种针对实时测量领域的数据处理方法，以下由一种测量标准被测物外径的光电装置为例进行说明，由传感器直接获得的测量数据为标准被测物外径的两侧边缘值，如图5所示。一种实时测量数据的处理方法，包括校准和修正，校准是为了获得数据处理所需要的上述四步骤系数，然后使用该系数对测量数据进行修正处理。本实施例中的两传感器互相垂直放置，

一、校准的具体步骤如下：

1、标准被测物放置在移动导轨上，将移动导轨移动方向调整到与传感器1的径向方向平行，之后，标准被测物由导轨带动，在两传感器重合区域内运动，每次运动固定的步长1mm，对标准被测物进行测量，采集每次移动后静止时传感器1测量的标准被测物两侧边缘值x₁、x₂；

2、将上述获得的标准被测物两侧边缘值相减，得到每次移动后静止时的标准被测物外径x，如图2所示；

3、获取修正系数：

标准被测物的标称外径y是已知的，根据移动步长指定标准被测物左侧边缘值p₁，并指定右侧边缘值p₂为左侧边缘值p₁与y的和，将这两组数据和修正前的两组位置值数据x₁、x₂，代入公式(1)，并根据公式(1)，列出超定方程组，求解得到非线性修正系数a_1i、a_2i；

$\left\{\begin{array}{c}{p}_1=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{1i}{x}_1^i\\ p_2=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{2i}{x}_2^i\end{array}\right.---\left(1\right)$

二、修正的具体步骤如下：

1、非线性修正：使用上述步骤求得的非线性修正系数，将测得的两侧边缘值x₁、x₂代入式(2)，获得修正后的位置值p₁’、p₂’，将修正后的位置值相减得到标准被测物直径的测量数据x’；

$\left\{\begin{array}{c}{p}_1^{\text{'}}=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{1i}{x}_1^i\\ p_2^{\text{'}}=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{2i}{x}_2^i\end{array}\right.---\left(2\right)$

修正前后的测量数据如表1所示：

表1修正前后的测量数据

9322.941	11550.35	17.998	22.999
				9805.023	12038.57	18.999	24.002
10286.49	12527.3	19.998	25.003
				10769.49	13016.67	21.001	26.003
11251.62	13506.87	22.000	27.001
				11733.53	13996.24	22.998	27.995
12218.29	14490.22	24.000	28.996
				12702.92	14987	25.001	30.000
13187.64	15483.2	26.001	31.001
				13671.22	15981.16	26.999	32.003

14154.91

16476.71

28.000

32.998

2、动态偏离：

(1)将导轨移动方向调整到与传感器1的法向方向平行；

(2)之后，标准被测物由导轨带动，在两传感器重合区域内运动，以每次运动固定步长1mm为例，采集每次移动后静止时传感器2测量的标准被测物两侧边缘值；

(3)将传感器2直接读取的标准被测物两侧边缘值相减，获得测量数据x_v；

(4)当标准被测物移动到传感器1法向测量区中间位置时，将传感器1直接读取的标准被测物两侧边缘值相加除以2，获得标准被测物在法向测量区中间位置的测量值x_m；

(5)经过上述非线性修正后获得传感器1输出的两侧边缘值之差为x’；

(6)采集传感器1在法向测量区中所有移动位置的两侧边缘值，将其分别相减，获得在这些位置上的标准被测物外径，再与标准被测物真实值相减之后求平均，获得测量误差平均值E_e；

根据公式(3)，计算得到经动态偏离修正后的测量值x”：

x″＝(x_v-x_m)·E_e+x′        (3)

3、校零：将标准被测物放置于测量区中心位置，采集传感器1的测量数据，由传感器1经过动态偏离修正后的测量数据x”和标准被测物的已知实际外形尺寸y，根据公式(4)，计算得到校零系数c，在测量时，便将校零系数作为固定的系统误差，加入测量数据；

c＝y-x″        (4)

4、滚动滤波：将经过以上修正步骤的非线性修正、动态偏离和校零三步处理的数据，再根据图3的流程进行滚动滤波处理：

(1)首先通过如采样时序图4中所示，采集在时间上连续的前n个时刻(t₁至t_n时刻)的测量数据，

(2)再将上述所获得的测量数据进行平均，获得平均值，

(3)之后，由过往数据的平均值的(1±f)％设定滤波门限，其中滤波门限中的f为手动输入，

(4)随后，对当前时刻采集的数据进行判断筛选，

A、如果在门限之内，

a、将当前时刻数据送入平均数据队列，

b、再将前第n时刻数据送入后续其他数据处理或直接显示并存储，

B、如不在门限之内，重新采集数据进行判断。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (1)

1.一种实时测量数据的处理方法，其特征在于：它包括以下步骤：校准和修正，

(1)校准的具体步骤如下：

A、使用至少两路有重合区域相互垂直放置的传感器对同一标准被测物进行测量；

B、获取修正系数：

使用导轨将标准被测物置于上述重合区域测量区，并在被修正传感器径向上能够使得标准被测物移动固定的步长，采集每次移动后静止时被修正传感器测得的标准被测物两侧边缘值x₁、x₂，相减获得每次移动后静止时的标准被测物外径x，由于标准被测物的实际外形尺寸y是已知的，根据移动步长指定标准被测物左侧边缘值p₁，并指定右侧边缘值p₂为左侧边缘值p₁与y的和，将这两组数据和修正前的两组位置值数据x₁、x₂，代入公式(1)，并根据公式(1)，列出超定方程组，求解得到非线性修正系数a_1i、a_2i；

$\left\{\begin{array}{c}{p}_1=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{1i}{x}_1^i\\ p_2=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{2i}{x}_2^i\end{array}\right.---\left(1\right)$

(2)、修正的具体步骤如下：

A、非线性修正：使用上述步骤求得的非线性修正系数，将测得的标准被测物两侧边缘值X₁、X₂代入式(2)，获得修正后的位置值p₁’、p₂’，将修正后的位置值相减得到标准被测物直径的测量数据x’；

$\left\{\begin{array}{c}{p}_1^{\′}=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{1i}{x}_1^i\\ p_2^{\′}=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{2i}{x}_2^i\end{array}\right.---\left(2\right)$

B、动态偏离：

(a)将导轨移动方向调整到与被修正传感器的法向方向平行或0-90度内的其他固定角度的不同位置上的测量数据进行修正；

(b)之后，标准被测物由导轨带动，在各传感器重合区域内运动，每次运动步长固定，采集每次移动后静止时其它路传感器测量的标准被测物两侧边缘值；

(c)将其它路传感器直接读取的标准被测物两侧边缘值相减，获得测量数据x_v；

(d)当标准被测物移动到被修正传感器法向测量区中间位置时，将被修正传感器直接读取的标准被测物两侧边缘值相加除以2，获得标准被测物在法向测量区中间位置的测量值x_m；

(e)经过上述非线性修正后获得被修正传感器输出的两侧边缘值之差为x’；

(f)采集被修正传感器在法向测量区中所有移动位置的两侧边缘值，将其分别相减，获得在这些位置上的标准被测物外径，再与标准被测物真实值相减之后求平均，获得测量误差平均值E_e；

根据公式(3)，计算得到经动态偏离修正后的测量值x”：

x″＝(x_v-x_m)·E_e+x′        (3)

C、校零：将标准被测物放置于测量区中心位置，采集被修正传感器的测量数据，由被修正传感器经过动态偏离修正后的测量数据x”和标准被测物的已知实际外形尺寸y，根据公式(4)，计算得到校零系数c，在测量时，便将校零系数作为固定的系统误差，加入测量数据；

c＝y-x″      (4)

D、滚动滤波：将经过以上修正步骤的非线性修正、动态偏离和校零三步处理的数据，再进行滚动滤波处理：

(a)首先通过采集在时间上连续的前n个时刻t₁至t_n时刻的测量数据，

(b)再将上述所获得的测量数据进行平均，获得平均值，

(c)之后，由过往数据的平均值的(1±f)％设定滤波门限，其中滤波门限中的f为手动输入，

(d)随后，对当前时刻采集的数据进行判断筛选，

1)、如果在门限之内，

I、将当前时刻数据送入平均数据队列，

II、再将前第n时刻数据送入后续其他数据处理或直接显示并存储，

2)、如不在门限之内，重新采集数据进行判断。

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