CN102435209B - 一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法 - Google Patents

一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法，包括对倾角传感器采集的原始数据进行低通滤波处理，对低通滤波处理后的数据进行重采样处理，对重采样处理后的数据进行消除基线漂移处理，其优点是根据当前数据窗口计算出当前数据偏移状态量，构造偏移缓存空间存储当前数据偏移状态量及之前一段时间的数据偏移状态量，根据偏移缓存空间计算出当前数据的基线偏移量，采用当前数据减去当前数据的基线偏移量，从而获取消除基线漂移的倾角数据；优点是降低了计算复杂度，大大减少了计算耗时，数据能够达到一点输入一点输出的效果，提高了实时性，使用滑动数据窗口和缓存队列，保证了前后数据之间的关联性，使得计算结果具有稳定连续性。

Description

一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法
技术领域
 本发明涉及一种倾角传感器信号的处理方法，尤其是涉及一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法。
背景技术
随着桥梁健康监测技术的快速发展和推广，桥梁健康监测系统的监测内容和应用技术也日益丰富，倾角传感器被广泛的应用于测量桥梁的主梁挠度和桥塔的倾斜，倾角数据测量的是所测结构的倾斜角度，理论上所测结构在不受外界荷载的作用下，倾角数据在0附近，所测结构在受到外界荷载的作用下，倾角值会发生显著的变化，反映出结构的倾斜角度，在外界荷载去除后，倾角数据会回到0附近。一段时间内，倾角数据在零荷载状态下的变化曲线即为倾角的基线，理论上应该是位于0附近的一条线。但是实际情况中倾角传感器受到外界环境的影响，所测倾角数据会受温度和其他因素的影响发生基线漂移现象，即基线不再位于0附近，而是一条偏离0位置的曲线。基线漂移直接影响真实倾角的正确性，应该将其去除。
目前，常用小波分析法消除基线漂移，小波分析的方法通过对倾角信号进行小波分解，得到信号的低频系数与高频系数，基线漂移为信号的低频成分，在小波重构的过程中，将低频系数置零，就可以得到去除基线漂移的信号。但是由于小波分析的非因果性及不具备平移不变性，很难实现递推计算，从而影响了小波分析法的在线实时应用，因此通常用于离线去除基线漂移，不满足工程实际的需要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种实时性强、耗时短且稳定性高的消除倾角传感器信号基线漂移的方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法，包括对倾角传感器采集的原始数据进行低通滤波和重采样处理，然后进行消除基线漂移处理，消除基线漂移处理的具体步骤如下：
A1．构造一个固定宽度为N的滑动数据窗口，数据窗口包含以当前时刻为截止点的过去N个时刻的数据，令当前时刻数据点为                                               ，由点开始向前推移N点的数据构成当前的数据窗口，即该窗口包含数据，随着下一时刻数据的到来，采用作为下一时刻的数据窗口，其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有1～1.5分钟的数据量；
A2．定义：在一个数据窗口内，某个数据点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点上的数据的值为这两个数据的差分值；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量超过数据窗口总数据量的10%～15%或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数据窗口总数据量的15%—20%，该数据窗口为有车段数据窗口；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量小于数据窗口总数据量的10%～15%并且正号差分值数量与负号差分值数量之差小于数据窗口总数据量的15%～20%，该数据窗口为无车段数据窗口；根据步骤A1得到的当前时刻滑动数据窗口的数据为，当该数据窗口为无车段数据窗口时，计算该数据窗口中所有数据的均值，当该数据窗口为有车段数据窗口时， 等于0；
 A3．构造一个个数为L的偏移缓存空间；当数据窗口未达到连续滑动N次的时刻，将步骤A2计算出来的存入；….. ，，中的数据不变；当数据窗口每连续滑动N次的时刻，将中的数据存入…..，中的数据存入，中的数据存入，步骤A2计算出来的存入中；其中L的取值范围为10～20；
 A4．选取偏移缓存空间中所有不为0的数据，计算其平均值，作为当前数据窗口中最后一个数据的基线偏移量，判断数据窗口中所有数据的均值与差值的绝对值是否大于设定阈值，取=0.005，如果均值与差值的绝对值小于，直接进入步骤A5，如果均值与差值的绝对值大于，则修正偏移缓存空间： 0存入，再次计算基线偏移量，直到均值与差值的绝对值小于； 
A5．用当前时刻数据点的数据减去基线偏移量，即得到消除漂移以后的数据点的数据；
A6．随着下一时刻，到来新的数据点，重复循环A1～A5步骤，实时得到消除基线漂移以后的数据；
所述的低通滤波处理如下：
将倾角传感器实时采集的原始倾角数据分成彼此衔接的若干段，将实时分段原始数据信号不断输入到一个具有线性相位的FIR低通滤波器进行低通滤波处理，不断输出滤波后的实时分段数据信号，其中FIR低通滤波器截止频率为0.4～0.6Hz；
重采样处理如下：对低通滤波处理后的数据信号进行采样频率为1Hz的重采样。
与现有技术相比，本发明的优点在于采用构造数据窗口，根据当前数据窗口计算出当前数据偏移状态量，构造偏移缓存空间存储当前数据偏移状态量及之前一段时间的数据偏移状态量，根据偏移缓存空间计算出当前数据的基线偏移量，采用当前数据减去当前数据的基线偏移量，从而获取消除基线漂移的倾角数据的方法，降低了计算复杂度，大大减少了计算耗时；能够满足工程实际的需求，数据能够达到一点输入一点输出的效果，提高了实时性；使用滑动数据窗口和缓存队列，保证了前后数据之间的关联性，使得计算结果具有稳定连续性。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明中实时消除基线漂移的流程图；
图3为采样频率为100Hz采样时长为24小时时的原始倾角数据图；
图4为经滤波重采样后的倾角数据图；
图5为经滤波重采样后的倾角数据与本发明实施例一中L=20的基线偏移图；
图6为本发明实施例一中L=20消除基线漂移的倾角数据图；
图7为小波算法消除基线漂移的倾角数据图；
图8为采用本发明与采用小波算法产生的基线偏移量的统计比较图。
图9为经滤波重采样后的倾角数据与实施例三中L=10的基线偏移图；
图10为本发明实施例三L=10消除基线漂移的倾角数据图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
实施例一：一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法，将倾角传感器实时采集的原始倾角数据分成彼此衔接的若干段，将实时分段原始数据信号不断输入到一个具有线性相位的FIR低通滤波器进行低通滤波处理，不断输出滤波后的实时分段数据信号，其中FIR低通滤波器截止频率为0.4Hz；对低通滤波处理后的数据信号进行采样频率为1Hz的重采样，然后进行消除基线漂移处理。
消除基线漂移处理的具体步骤如下：
A1．构造一个固定宽度为N的滑动数据窗口，数据窗口包含以当前时刻为截止点的过去N个时刻的数据，令当前时刻数据点为，由点开始向前推移N点的数据构成当前的数据窗口，即该窗口包含数据，随着下一时刻数据的到来，采用作为下一时刻的数据窗口，其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有1分钟的数据量；
A2．定义：在一个数据窗口内，某个数据点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点上的数据的值为这两个数据的差分值；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量超过数据窗口总数据量的10%或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数据窗口总数据量的15%，该数据窗口为有车段数据窗口；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量小于数据窗口总数据量的10%并且正号差分值数量与负号差分值数量之差小于数据窗口总数据量的15%，该数据窗口为无车段数据窗口；根据步骤A1得到的当前时刻滑动数据窗口的数据为，当该数据窗口为无车段数据窗口时，计算该数据窗口中所有数据的均值，当该数据窗口为有车段数据窗口时， 等于0；
 A3．构造一个个数为20的偏移缓存空间；当数据窗口未达到连续滑动N次的时刻，将步骤A2计算出来的存入；….. ，，中的数据不变；当数据窗口每连续滑动N次的时刻，将中的数据存入…..，中的数据存入，中的数据存入，步骤A2计算出来的存入中；
 A4．选取偏移缓存空间中所有不为0的数据，计算其平均值，作为当前数据窗口中最后一个数据的基线偏移量，判断数据窗口中所有数据的均值与差值的绝对值是否大于设定阈值，取=0.005，如果均值与差值的绝对值小于，直接进入步骤A5，如果均值与差值的绝对值大于，则修正偏移缓存空间： 0存入，再次计算基线偏移量，直到均值与差值的绝对值小于； 
A5．用当前时刻数据点的数据减去基线偏移量，即得到消除漂移以后的数据点的数据；
A6．随着下一时刻，到来新的数据点，重复循环A1～A5步骤，实时得到消除基线漂移以后的数据。
实施例二：一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法，将倾角传感器实时采集的原始倾角数据分成彼此衔接的若干段，将实时分段原始数据信号不断输入到一个具有线性相位的FIR低通滤波器进行低通滤波处理，不断输出滤波后的实时分段数据信号，其中FIR低通滤波器截止频率为0.5Hz；对低通滤波处理后的数据信号进行采样频率为1Hz的重采样，然后进行消除基线漂移处理。
消除基线漂移处理的具体步骤如下：
A1．构造一个固定宽度为N的滑动数据窗口，数据窗口包含以当前时刻为截止点的过去N个时刻的数据，令当前时刻数据点为，由点开始向前推移N点的数据构成当前的数据窗口，即该窗口包含数据，随着下一时刻数据的到来，采用作为下一时刻的数据窗口，其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有1.3分钟的数据量；
A2．定义：在一个数据窗口内，某个数据点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点上的数据的值为这两个数据的差分值；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量超过数据窗口总数据量的12%或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数据窗口总数据量的18%，该数据窗口为有车段数据窗口；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量小于数据窗口总数据量的12%并且正号差分值数量与负号差分值数量之差小于数据窗口总数据量的18%，该数据窗口为无车段数据窗口；根据步骤A1得到的当前时刻滑动数据窗口的数据为，当该数据窗口为无车段数据窗口时，计算该数据窗口中所有数据的均值，当该数据窗口为有车段数据窗口时， 等于0；
 A3．构造一个个数为15的偏移缓存空间；当数据窗口未达到连续滑动N次的时刻，将步骤A2计算出来的存入；….. ，，中的数据不变；当数据窗口每连续滑动N次的时刻，将中的数据存入…..，中的数据存入，中的数据存入，步骤A2计算出来的存入中；
 A4．选取偏移缓存空间中所有不为0的数据，计算其平均值，作为当前数据窗口中最后一个数据的基线偏移量，判断数据窗口中所有数据的均值与差值的绝对值是否大于设定阈值，取=0.005，如果均值与差值的绝对值小于，直接进入步骤A5，如果均值与差值的绝对值大于，则修正偏移缓存空间： 0存入，再次计算基线偏移量，直到均值与差值的绝对值小于； 
A5．用当前时刻数据点的数据减去基线偏移量，即得到消除漂移以后的数据点的数据；
A6．随着下一时刻，到来新的数据点，重复循环A1～A5步骤，实时得到消除基线漂移以后的数据；
实施例三：一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法，将倾角传感器实时采集的原始倾角数据分成彼此衔接的若干段，将实时分段原始数据信号不断输入到一个具有线性相位的FIR低通滤波器进行低通滤波处理，不断输出滤波后的实时分段数据信号x，其中FIR低通滤波器截止频率为0.6Hz；对低通滤波处理后的数据信号x进行采样频率为1Hz的重采样，然后进行消除基线漂移处理。
消除基线漂移处理的具体步骤如下：
A1．构造一个固定宽度为N的滑动数据窗口，数据窗口包含以当前时刻为截止点的过去N个时刻的数据，令当前时刻数据点为，由点开始向前推移N点的数据构成当前的数据窗口，即该窗口包含数据，随着下一时刻数据的到来，采用作为下一时刻的数据窗口，其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有1.5分钟的数据量；
A2．定义：在一个数据窗口内，某个数据点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点上的数据的值为这两个数据的差分值；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量超过数据窗口总数据量的15%或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数据窗口总数据量的20%，该数据窗口为有车段数据窗口；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量小于数据窗口总数据量的15%并且正号差分值数量与负号差分值数量之差小于数据窗口总数据量的20%，该数据窗口为无车段数据窗口；根据步骤A1得到的当前时刻滑动数据窗口的数据为，当该数据窗口为无车段数据窗口时，计算该数据窗口中所有数据的均值，当该数据窗口为有车段数据窗口时， 等于0；
 A3．构造一个个数为10的偏移缓存空间；当数据窗口未达到连续滑动N次的时刻，将步骤A2计算出来的存入；….. ，，中的数据不变；当数据窗口每连续滑动N次的时刻，将中的数据存入，….. 中的数据存入，中的数据存入，步骤A2计算出来的存入中；
 A4．选取偏移缓存空间中所有不为0的数据，计算其平均值，作为当前数据窗口中最后一个数据的基线偏移量，判断数据窗口中所有数据的均值与差值的绝对值是否大于设定阈值，取=0.005，如果均值与差值的绝对值小于，直接进入步骤A5，如果均值与差值的绝对值大于，则修正偏移缓存空间： 0存入，再次计算基线偏移量，直到均值与差值的绝对值小于； 
A5．用当前时刻数据点的数据减去基线偏移量，即得到消除漂移以后的数据点的数据；
A6．随着下一时刻，到来新的数据点，重复循环A1～A5步骤，实时得到消除基线漂移以后的数据。
图7给出了小波算法消除基线漂移的倾角数据图，图6给出了通过本发明，其中L取20时的消除基线漂移的倾角数据图，对比图6和图7，可清楚的看出本发明方法消除基线漂移后的倾角数据比小波算法消除基线漂移后的倾角数据在0附近更平直，图8可以看出小波算法消除基线漂移的结果受活载影响较大，本发明方法的基线漂移具有更高的稳定性。
针对同一段数据，采用本发明，其中L取10时进行实验，图9给出了滤波重采样倾角数据与基线偏移的数据图，图10给出了消除基线漂移的倾角数据图， L取值变小时，计算时间会进一步缩短，可以看出，也可以很好的给出基线的偏移，虽然不如图6的基线光滑，但是完全满足实际工程需求。

Claims (3)

1.一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法，包括对倾角传感器采集的原始数据进行低通滤波和重采样处理，然后进行消除基线漂移处理，其特征在于消除基线漂移处理的具体步骤如下：
A1.构造一个固定宽度为N的滑动数据窗口，数据窗口包含以当前时刻为截止点的过去N个时刻的数据，令当前时刻数据点为xN，由xN点开始向前推移N点的数据构成当前的数据窗口，即该窗口包含数据x1,x2,x3,......xN，随着下一时刻数据xN+1的到来，采用x2,x3,......xN,xN+1作为下一时刻的数据窗口，其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有1～1.5分钟的数据量；
A2.定义：在一个数据窗口内，某个数据点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点上的数据的值为这两个数据的差分值；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量超过数据窗口总数据量的a％或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数据窗口总数据量的b％，该数据窗口为有车段数据窗口；在一个数据窗口内，当连续为同号的差分值数量小于数据窗口总数据量的a％并且正号差分值数量与负号差分值数量之差小于数据窗口总数据量的b％，该数据窗口为无车段数据窗口；根据步骤A1得到的当前时刻滑动数据窗口的数据为x1,x2,x3,......xN，当该数据窗口为无车段数据窗口时，计算该数据窗口中所有数据的均值p，当该数据窗口为有车段数据窗口时，p等于0；当a＝10时，b＝15；当a＝12时，b＝18；当a＝15时，b＝20；
A3.构造一个个数为L的偏移缓存空间P1,P2,P3,......PL；当数据窗口未达到连续滑动N次的时刻，将步骤A2计算出来的p存入PL；PL-1…..P3，P2，P1中的数据不变；当数据窗口每连续滑动N次的时刻，将PL中的数据存入PL-1…..，P3中的数据存入P2，P2中的数据存入P1，步骤A2计算出来的p存入PL中；其中L的取值范围为10～20；
A4.选取偏移缓存空间P1,P2,P3,......PL中所有不为0的数据，计算其平均值，作为当前数据窗口中最后一个数据xN的基线偏移量yN，判断数据窗口中所有数据x1,x2,x3,......xN的均值与yN差值的绝对值是否大于设定阈值δ，取δ＝0.005，如果均值与yN差值的绝对值小于δ，直接进入步骤A5，如果均值与yN差值的绝对值大于δ，则修正偏移缓存空间：0存入PL，再次计算基线偏移量yN，直到均值与yN差值的绝对值小于δ；
A5.用当前时刻数据点的数据xN减去基线偏移量yN，即得到消除漂移以后的数据点的数据x′N；
A6.随着下一时刻，到来新的数据点xN+1，重复循环A1～A5步骤，实时得到消除基线漂移以后的数据。
2.根据权利要求1所述的一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法，其特征在于所述的低通滤波处理如下：
将倾角传感器实时采集的原始倾角数据分成彼此衔接的若干段，将实时分段原始数据信号不断输入到一个具有线性相位的FIR低通滤波器进行低通滤波处理，不断输出滤波后的实时分段数据信号x，其中FIR低通滤波器截止频率为0.4～0.6Hz。
3.根据权利要求1所述的一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法，其特征在于重采样处理如下：对低通滤波处理后的数据信号x进行采样频率为1Hz的重采样。
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