CN102025336A

CN102025336A - 随机噪声信号的检测和滤波方法

Info

Publication number: CN102025336A
Application number: CN2010102890669A
Authority: CN
Inventors: 高秉官
Original assignee: SOONHAN ENGINEERING CORP
Current assignee: SOONHAN ENGINEERING CORP
Priority date: 2009-09-14
Filing date: 2010-09-14
Publication date: 2011-04-20
Anticipated expiration: 2030-09-14
Also published as: KR101168968B1; JP2011069821A; US20110066403A1; EP2296272A3; TWI514372B; EP2296272A2; KR20110028909A; TW201110110A; US8437986B2; JP5425027B2; CN102025336B

Abstract

本发明涉及随机噪声信号检测和滤波方法；更具体地，本发明涉及随机噪声信号检测和滤波方法，其中在通过使用通用的模拟信号输出的传感器所测量的、被分析的信号的分析结果超出预先确定的临界值的情况下，所述被分析的信号被看作随机信号并且被过滤，从而使得精确的监测和状态分析成为可能。

Description

随机噪声信号的检测和滤波方法

技术领域

本发明涉及随机噪声信号检测和滤波(filtering)方法；更具体地，本发明涉及随机噪声信号检测和滤波方法，其中在通过使用通用的模拟信号输出的传感器所测量的、被分析的信号的分析结果超出预先确定的临界值(critical value)的情况下，所述被分析的信号被看作随机信号并且被过滤，从而使得精确的监测和状态分析(condition analysis)成为可能。

背景技术

一般来说，根据传感器在测量长度、重量、速度、加速度、温度、压力等方面的用途，存在各种类型的传感器。

另外，借助于传感器所测量的数据可以被用在目标设备处的监测和状态分析中，并且还可以被用在自动化工业性作业中以借助于被输出的传感器信号来实时地控制其它系统。

通常来说，大多数通过传感器同时流入的噪声信号具有规定的周期(prescribed cycle)；具有这种规定的周期的噪声信号可以使用涉及经典滤波方法的滤波器，诸如低通滤波器、高通滤波器或者带通滤波器。但是，取决于传感器所使用的周围环境，不具有特定周期的噪声信号的流入有时可能与具有规定周期的噪声信号一起出现。

如果特定的噪声使在这种时候所测量的传感器信号失真，那么不正确的判读或者控制可能被进行，这可能会引起有关产品质量或者生产率的问题。

具体地，非常难以对不具有规定形式或者周期的噪声信号使用处理方法，并且为了处理这样的信号需要无节制的时间量(inordinateamount of time)；因此，它们在需要实时控制的生产工作中更加成问题。

图1是相对于随机信号与正常信号一起的流入每次采样(persampling)的按小时(per hour)的速度计算结果的图表。参考图1，随机信号和正常信号之间的区分是模糊的，并且可看出检测不规则信号的困难。这些结果是高频噪声的结果，这样的高频噪声接受(accept)各种输出传感器信号，并且通过计算被接受的数据的均值(代表值(representative value))，这样的噪声可以被消除。

发明内容

因此，为了解决这些问题的目的而产生了本发明。随机噪声信号检测和滤波方法的目的是在利用传感器的通用模拟信号输出形式的时候通过在传感器信号被测量时恰当地过滤(filter)与传感器信号一起流入的噪声信号而得到所需的信号。

根据本发明的随机噪声信号检测和滤波方法的特征在于该方法包括以下步骤：计算当前从传感器被输入的数据与被存储在寄存器中的先前的数据相比较的差值(difference value)(速度(speed))的步骤；将上述计算结果与临界值相比较的步骤；进行关于被比较的结果(thecompared results)是大于最大临界值还是小于最小临界值的比较的步骤；以及如果被比较的结果大于所述最大临界值或者小于所述最小临界值，所述结果作为随机信号被调整(regulated as a random signal)，并且用当前的数据替换先前的数据的步骤。

此外，根据本发明的随机噪声信号检测和滤波方法的特征在于该方法包括以下步骤：计算当前从传感器被输入的数据与被存储在寄存器中的先前的数据相比较的差值(速度)的步骤；将上述计算结果与临界值相比较的步骤；进行关于被比较的结果是大于最大临界值还是小于最小临界值的比较的步骤；如果被比较的结果大于所述最大临界值或者小于所述最小临界值，上述信号是规定的(the above signal isprescribed)，上述步骤被重复，根据所获取的数据计算均值(mean value)并且将这个均值存储在所述寄存器中的步骤；以及将被存储在所述寄存器中的均值作为下面的{公式1}的数据(N)的值输入，数据(1)在N个单元的数据的平均(average)再次被计算的同时被丢弃，这个平均取代先前被存储在专用存储器(specific memory)或者缓冲器中的均值并且被用于下一次计算所述速度的步骤。

{公式1}均值＝{数据(1)+数据2+，....数据(N)}/N。

此外，在所述计算当前从传感器被输入的数据与被存储在寄存器中的先前的数据相比较的差值(速度)的步骤中，以被存储在所述寄存器中的先前的数据的预先确定的频率使用当前从所述传感器被输入的数据的均值。

另外，在所述进行关于被比较的结果是大于最大临界值还是小于最小临界值的比较的步骤中，如果被比较的结果大于所述最大临界值或者小于所述最小临界值，当前输入的数据被先前的数据或者预先确定的数据取代。

如上所述，根据本发明的随机噪声信号检测和滤波方法能够得到以下效果：

首先，通过详细的信号测量使得对目标系统的精确的监测和状态分析成为可能，并且可以减少故障/错误来提高产品生产率和质量。

第二，可以通过方法的简化来减少滤波所需要的计算时间；因此，所述方法可以被应用于需要实时控制的地方，诸如对于FPD或者用于检验半导体的设备(equipment)。

第三，在将这样的方法应用于实时控制时，可以防止由于随机噪声信号所引起的设备故障和错误，并且可以提高产品生产率。

附图说明

图1是相对于随机信号和正常信号一起的流入每次采样的小时间隔(hourly interval)的速度计算结果的图表。

图2是描绘根据本发明的随机信号检测过程的流程图。

图3是根据本发明计算速度的结果的图表，其中计算10个单元的数据的平均的结果被用于检测随机信号。

图4是根据本发明检测和过滤随机信号的结果的图表。

具体实施方式

下面，通过参考附图更详细地描述根据本发明的随机噪声信号检测和滤波方法。在说明本发明时，在对相关的公开可用的技术或者结构(composition)的专门说明被认为有可能使本发明的内容成为多余的地方，对这样的内容的详细说明被省略。另外，在此所提及的术语已是考虑到本发明的功能所定义的；所以，它们可能根据客户、操作者或者用户的目的而不同。因此，所述定义必须基于涉及本发明的一般细节(general details)。

图2是描绘根据本发明的随机信号检测过程的流程图，图3是根据本发明计算用于检测随机信号的差值的结果的图表，以及图4是根据本发明过滤随机信号的结果的图表。

当通过参考图2至图4来说明根据本发明的随机信号检测过程的时候，在随机噪声信号被包含在传感器的模拟输出形式的输出中的情况下，本发明的方法涉及检测并且消除这样的随机信号。

总的来说，随机信号不具有规定周期(音频频率)或者大小(振幅)。因此，这样的随机信号用常规的滤波方法是无法检测的。通常，这样的随机信号以突发的振动(hunting)(间歇振荡(popping))信号的形式出现，并且这样的振动信号(hunting signal)与正常地被输入的信号相比具有更陡峭(rapid)的斜率(slope)和大小(size)。

举例来说，这意味着当前被输入的信号与在过去被输入的信号相比突然地更大或者更小。因此，如根据本发明的随机信号检测过程所提出的，在当前被输入的信号和在过去被输入的信号之间的差(速度)被计算并且这个计算得到的值大于预先确定的临界值的情况下，当前被输入的信号被忽略不计(ignore)并且下一个信号的输入再次被接收。

但是，在大量高频噪声信号的流入正在发生的环境中，在正常信号和随机信号之间这样的速度波动率(speed fluctuation rate)没有较大的差异。因此，为了应用本发明的方法，相对于在过去被输入的信号对高频噪声的处理必须预先地发生以便计算速度。对于高频噪声，通过使用{公式1}对两个或多个被测量的信号求平均来产生解决方案(produce the solution)。

这样计算得到的均值(代表值)被存储在专用存储器或者缓冲器中并且被用于表示过去的信号(past signal)。

举例来说，在一个单元的数据(one unit of data)被接收之后，读取先前已被计算并且被存储的均值并且如在{公式2}中所记录的那样计算两个单元的数据之间的差，从而计算速度。

{公式2} 速度＝(数据(N)-均值)/采样时间

应用上述滤波方法的结果在图4中被示出。在应用所述滤波方法之前以及在预先计算速度值之后，可以看到在建立恰当的速度容限(margin)(例如7mm/s)之后应用所述滤波方法的结果，只有宏观的(macroscopic)传感器计算信号剩余并且瞬间捕获的信号(momentaryhunted signal)全都被过滤。

应用上述滤波方法的结果在图4中被示出。在该图中，在应用滤波方法之前以及在预先计算速度值之后的结果，在建立恰当的速度容限(例如7mm/s)之后应用所述滤波方法，以及在其中只有计算得到的宏观传感器信号剩余并且瞬时被捕获的信号(instantaneously huntedsignal)全都被过滤的滤波的结果全都可以被观察到。

剩余的经过滤的信号(filtered signal)作为{公式1}的数据(N)的值被输入，数据(1)被排除，并且N个数据的平均再次被计算，这个平均被用于取代先前被存储在专用存储器或者缓冲器中的均值，并且被用于下一次计算速度。

此处，在随机信号被包含在传感器的模拟形式的输出中的情况下，通过参考如在图2中所描绘的描述根据本发明的随机信号检测过程的流程图，对检测和去除这样的随机信号的方法的详细说明被提供。

首先，如果从传感器的模拟形式的输出获取一个新的单元的数据(one new unit of data)，则将这个单元的数据与先前已被记录在寄存器内的数据比较。

随后，将先前的数据从新数据中减去并且计算速度。

因此，如果计算得到的速度超出临界值，则新的数据被排除，再次从传感器获取单个信号，并且重复先前的过程。

在计算得到的速度不超过临界值的情况下，在重复这个过程的同时计算均值。

此后，以这种方式所计算的均值被存储在寄存器中。因此，随着这个过程被重复，随机信号通过这个过程全都被过滤。

如先前就被过滤的以及被剩余的信号而言所描述的，这些作为{公式1}的数据(N)的值被输入，数据(1)在N个单元的数据的平均再次被计算的同时被丢弃，这个平均取代先前被存储在专用存储器或者缓冲器中的均值并且被用于下一次计算速度。

已经基于优选的实施例说明了如上所述的发明，但是这些实施例并非旨在限制本发明，而是被用于示意的目的。因此，对于本领域的技术人员，对上述实施例施加各种改变、修正或者调整而不背离本发明的范围是可能的。因此，本发明的保护范围必须被解释为包括被包含在本发明的技术的实质内的改变、修正或者调整的所有例子。

Claims

1.随机噪声信号检测和滤波方法，其特征在于，所述方法包括：

计算当前从传感器被输入的数据与被存储在寄存器中的先前的数据相比较的差值(速度)的步骤；

将上述计算结果与临界值相比较的步骤；

进行关于被比较的结果是大于最大临界值还是小于最小临界值的比较的步骤；以及

如果被比较的结果大于所述最大临界值或者小于所述最小临界值，所述结果作为随机信号被调整并且用当前的数据替换先前的数据的步骤。

2.随机噪声信号检测和滤波方法，其特征在于，所述方法包括：

将上述计算结果与临界值相比较的步骤；

进行关于被比较的结果是大于最大临界值还是小于最小临界值的比较的步骤；

如果被比较的结果大于所述最大临界值或者小于所述最小临界值，上述信号是规定的，上述步骤被重复，根据所获取的数据计算均值并且将这个均值存储在所述寄存器中的步骤；以及

将被存储在所述寄存器中的均值作为下面的{公式1}的数据(N)的值输入，数据(1)在N个单元的数据的平均再次被计算的同时被丢弃，这个平均取代先前被存储在专用存储器或者缓冲器中的均值并且被用于下一次计算所述速度的步骤，

{公式1}均值＝{数据(1)+数据2+，....数据(N)}/N。

3.如权利要求1或2所述的随机噪声信号检测和滤波方法，其中，在计算当前从传感器被输入的数据与被存储在寄存器中的先前的数据相比较的差值(速度)的步骤中，以被存储在所述寄存器中的先前的数据的预先确定的频率使用当前从所述传感器被输入的数据的均值。

4.如权利要求1或2所述的随机噪声信号检测和滤波方法，其中，在计算当前从传感器被输入的数据与被存储在寄存器中的先前的数据相比较的差值(速度)的步骤中，所述速度代替被存储在所述寄存器中的先前的数据作为预先确定的标准常数值被计算。

5.如权利要求1所述的随机噪声信号检测和滤波方法，其中，在进行关于被比较的结果是大于最大临界值还是小于最小临界值的比较的步骤中，如果被比较的结果大于所述最大临界值或者小于所述最小临界值，当前输入的数据被先前的数据取代。

6.如权利要求1所述的随机噪声信号检测和滤波方法，其中，在进行关于被比较的结果是大于最大临界值还是小于最小临界值的比较的步骤中，如果被比较的结果大于所述最大临界值或者小于所述最小临界值，当前输入的数据被所述预先确定的标准常数值取代。