CN103499741A - 基于物联网电力测温设备的重采样高信噪比频谱获取方法 - Google Patents

基于物联网电力测温设备的重采样高信噪比频谱获取方法 Download PDF

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李鸿儒
吴昊
王飞
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Beijing Hualongtong Technology Co Ltd
Tianjin 712 Communication and Broadcasting Co Ltd
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Beijing Hualongtong Technology Co Ltd
Tianjin 712 Communication and Broadcasting Co Ltd
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Abstract

本发明涉及一种基于物联网电力测温设备的重采样高信噪比频谱获取方法。在标签射频采样时，若一次回波周期内得到的采样点数不足，则重复进行多个周期的回波信号采样，然后将以上多组采样结果按顺序依次组合，最后使用组合后的采样数据进行傅里叶变换，最终得到高信噪比的标签频谱数据。采用多次重复采样的方法，在系统耗时增加较少的情况下，大幅增加了系统信噪比，提升了频谱分析的准确率。利用SAW-RFID实现设备运行时的实时监控，可以令电力运营部门预测故障，提前解决问题，避免了故障发生时带来的巨额经济损失以及人员伤亡。

Description

基于物联网电力测温设备的重采样高信噪比频谱获取方法
技术领域
本发明涉及物联网中利用声表面波射频识别技术（SAW-RFID）对电力系统相关设备进行温度测量的一种数字信号处理的方法，特别是涉及一种基于物联网电力测温设备的重采样高信噪比频谱获取方法。
背景技术
随着物联网技术的深入发展，物品管理、设备运行监控等成为物联网的重要前端技术。利用SAW-RFID实现设备运行时的时时监控，可令电力运营部门预测故障，提前解决问题，避免了故障发生时带来的巨额经济损失以及人员伤亡。
利用SAW-RFID测温设备进行测温的原理是：随着标签温度的改变，标签的响应频点也会按一定规律变化。首先测温设备向标签发射射频信号，接下来测量标签返回的射频信号，然后对接收到的射频信号进行分析处理，得到标签的响应频点。最终将标签的响应频点转换为对应的温度。
具体的温度测量的过程如下：首先测温设备向标签发射固定频率的射频信号，持续一段时间后停止发射，测温设备再对标签返回的射频信号进行能量检测，记录此频点的能量值。之后测温设备进行频率递进，再次测量该标签在其它频点下返回的射频信号的能量值。按上述方法扫描标签的整个带宽。利用以上采集到的所有数据，找到该标签的最大回波能量所在的频点。使用这个频点下采样的标签回波信号的频率值，进行傅里叶变换，得到标签回波信号的频谱数据。利用该频谱数据分析得到其中的峰峰值，即为该标签此时的回波频率。将回波频率代入公式进行计算，即可得到标签此时的温度值。
    采样标签回波信号的频率值时，因制作工艺限制，标签回波时间有限。同时，因AD器件成本限制，采样频率较低。以上条件造成时域信号采样点数远远达不到傅里叶变换的输入要求。使用此数据进行傅里叶变换后的频谱数据信噪比很低。需要一种不改变系统硬件，且对系统性能影响较小的，能有效提高信噪比的重采样方法。
发明内容
       鉴于上述技术现状，本发明提供一种基于物联网电力测温设备的重采样高信噪比频谱获取方法。本方法优化设计之后，应用于物联网电力测温设备中，可以有效解决因标签回波时间不足、AD采样频率低造成的信噪比低的问题。本方法通过采集多组标签回波信号，然后将多组回波信号频率采样值组合起来，最后对组合数据进行傅里叶变换，最终得到高信噪比的标签频谱数据。
       本发明采取的技术方案是：一种基于物联网电力测温设备的重采样高信噪比频谱获取方法，其特征在于，在标签射频采样时，若一次回波周期内得到的采样点数不足，则重复进行多个周期的回波信号采样，然后将以上多组采样结果按顺序依次组合，最后使用组合后的采样数据进行傅里叶变换，最终得到高信噪比的标签频谱数据，本方法包括如下步骤：
       步骤一：计算需要进行的采样组数，设标签的有效回波时间为A us，测温设备AD采样率为B MHz，则标签一个回波周期内可获得（A × B）个采样点，设使用的傅里叶变换算法的最佳输入点数为M，则需要采集N组数据，以达到傅里叶变换的输入要求，N = M ÷（A × B）。
       步骤二：对标签进行N次采样，将得到的N组采样数据依次组合，得到个数为M的组合后的采样数据。
       步骤三：对组合后的M个采样数据进行傅里叶变换，得到频谱数据。
本发明所产生的有益效果是：优化设计之后的方法应用于物联网电力测温设备中，可以有效解决在测温设备信号处理过程中，不能达到傅里叶变换所需采样点数的要求，但需要获得高信噪比频谱数据的问题。经过重复多次采样，以较小的系统成本达到了提升系统信噪比目的。摆脱了标签制作工艺的及AD器件成本的限制，节省了资金。在系统耗时增加较少的情况下，提升了频谱分析的准确率。利用SAW-RFID实现设备运行时的实时监控，可以令电力运营部门预测故障，提前解决问题，避免了故障发生时带来的巨额经济损失以及人员伤亡。
附图说明
       图1是1组（128个）采样点进行傅里叶变换的频谱图；
       图2是16组（2048个）采样点组合后进行傅里叶变换的频谱图。
具体实施方式
以下结合附图和实例对本发明作进一步说明：在物联网电力测温设备（WL-002）中，标签的有效回波时间A为15.4us左右，设备使用的AD模块最大采样频率B是8.33MHz。因此，测温设备对标签一次发射接收只能得到A × B=128个有效采样点。在物联网电力测温设备（WL-002）中，匹配硬件的傅里叶变换算法的最佳输入点数M为2048，如果只对这128个采样点进行2048点傅里叶变换，得到的频谱如图1所示，曲线中峰峰值频率点附近比较平缓，信噪比不高。
在进行N = M ÷ ( A × B ）= 2048 ÷ ( 5.4 * 8.33 )  = 16次射频发射接收，得到16组采样数据后，将这16组采样数据按采样先后顺序首尾相接依次组合，得到2048个采样点的采样数据。然后对这2048个采样数据进行傅里叶变换，得到的频谱如图2所示，曲线中峰峰值频率点附近非常陡峭，信噪比相比图1有很大提高。
对于一个频点来说，设锁相环稳定需要4ms，发射需要30us，信号稳定需要8us，接收需要16us，2048点快速傅里叶变换运算大约需要2ms。那么，若只进行一个周期的采样并进行傅里叶变换，耗时大约为4ms+30us+8us+16us+2ms=6.054ms。若进行16个周期的连续采样并进行傅里叶变换，耗时大约为4ms+(30us+8us+16us)*16+2ms=6.864ms。相比于单周期采样，16周期采样耗时增加了(6.864ms-6.054ms)/6.054ms*100%=13.38%。因此，本方法对系统整体性能影响较小。
在利用SAW-RFID测温设备进行测温，查找标签回波频率时，因标签回波时间有限，使用AD器件采样信号的数量远远达不到傅里叶变换的要求，因此傅里叶变换后的计算结果信噪比较低。
以上涉及的傅里叶变换算法为业内公知技术，在此不需要赘述。结合以上说明，即可实现本发明。

Claims (1)

1.一种基于物联网电力测温设备的重采样高信噪比频谱获取方法，其特征在于，在标签射频采样时，若一次回波周期内得到的采样点数不足，则重复进行多个周期的回波信号采样，然后将以上多组采样结果按顺序依次组合，最后使用组合后的采样数据进行傅里叶变换，最终得到高信噪比的标签频谱数据，本方法包括如下步骤：
步骤一：计算需要进行的采样组数，设标签的有效回波时间为A us，测温设备AD采样率为B MHz，则标签一个回波周期内可获得（A × B）个采样点，设使用的傅里叶变换算法的最佳输入点数为M，则需要采集N组数据以达到傅里叶变换的输入要求，N = M ÷（A × B）；
步骤二：对标签进行N次采样，将得到的N组采样数据依次组合，得到个数为M的组合后的采样数据；
步骤三：对组合后的M个采样数据进行傅里叶变换，得到频谱数。
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