CN109558041A - 基于gpu加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法 - Google Patents

基于gpu加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法，包括：滤波去噪模块对接收数据进行滤波去噪，同时将计算出的滤波结果矩阵传递给端点检测模块；端点检测模块对滤波结果矩阵的数据进行端点检测；端点检测模块将计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵一同传送给叶尖间隙计算模块；叶尖间隙计算模块根据端点检测模块计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵来计算叶尖间隙值；叶尖间隙计算模块将计算出的叶尖间隙矩阵和脉冲矩阵传给映射关系建立模块；映射关系建立模块将叶尖间隙矩阵中的每一个元素与通道号、叶片号和发动机旋转圈数建立映射关系，并将叶尖间隙矩阵以及脉冲矩阵传递给叶尖间隙监测参数计算模块。

Description

基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法
技术领域
本发明涉及叶尖间隙测量领域，特别是一种基于GPU(图形处理器)加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法。
背景技术
航空发动机转子叶片的叶尖间隙是其性能分析和评估的重要参数，对发动机的工作效率、安全性和可靠性等都具有重要影响。典型的航空发动机，叶片转子的转速约在0～20000r/min，叶片数通常为8～100个，且叶尖间隙传感器的动态响应时间约为几个微秒。这使得单通道叶尖间隙传感器信号的传输速率就高达十几兆字节每秒，而对叶片信息的采集通常会使用多传感器多通道同时测量采集，造成数据量更加庞大。
现有的叶尖间隙数据处理方法大多是将采集卡或记录仪所采集的数据，上传至上位机中，再利用高性能的CPU直接计算采集数据。这种处理方法虽然简单，但CPU计算负担较大。且高性能的CPU价格昂贵，使得检测系统成本增加。同时，即便是高性能的CPU，其计算能力和计算资源也十分有限，使得一台上位机难以同时检测较多的传感器通道。
中国专利申请空开号CN107101600A，公开日2017年8月29日，发明创造名称为基于微波的动叶片叶尖间隙和振动参数融合测量装置，该申请公开了一种基于微波传感器的动叶片叶尖间隙测量装置。其不足之处是系统需要额外增加由单片机MCU，FPGA和DSP共同构成的硬件处理装置，增加了硬件系统的复杂度，使系统体积增大。
文献[1](任瑞冬，陈钊.基于LabVIEW的发动机叶尖间隙采集软件设计[J].电子测量技术.2017，37(6)：77-81)公布了一种发动机叶尖间隙采集系统，其不足之处是，系统只能采集叶尖间隙数据，不能对数据进行实时处理和波形显示，功能单一，实时性较差，人机交互能力差。
发明内容
本发明提供了一种基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法，本发明能够同时完成叶尖间隙信号实时显示，发动机叶片间隙参数实时显示，叶尖间隙信号实时存储的、实时性高、具有良好人机交互界面，详见下文描述：
一种基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法，所述方法包括以下步骤：
数据拆解与数据重组模块从上位机接收缓存中取出接收的数据，并按照千兆以太网拆解，按照传感器通道顺序重组数据；滤波去噪模块对接收数据进行滤波去噪，同时将计算出的滤波结果矩阵传递给端点检测模块；
端点检测模块对滤波结果矩阵的数据进行端点检测；端点检测模块将计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵一同传送给叶尖间隙计算模块；
叶尖间隙计算模块根据端点检测模块计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵来计算叶尖间隙值；
叶尖间隙计算模块将计算出的叶尖间隙矩阵和脉冲矩阵传给映射关系建立模块；
映射关系建立模块将叶尖间隙矩阵中的每一个元素与通道号、叶片号和发动机旋转圈数建立映射关系，并将叶尖间隙矩阵以及脉冲矩阵传递给叶尖间隙监测参数计算模块。
其中，所述端点检测模块对滤波结果矩阵的数据进行端点检测具体为：
计算上阈值矩阵Tup、下阈值矩阵Tdown、上阈值判别矩阵Jup和下阈值判别矩阵Jdown；
进而获取第i通道信号的上阈值判别端点矩阵、第i通道信号的下阈值判别端点矩阵，通过上、下阈值判别端点矩阵、结合GPU计算出端点矩阵Z。
进一步地，所述叶尖间隙计算模块根据端点检测模块计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵来计算叶尖间隙值具体为：
获取第i通道的滤波结果yi(n)中第K·N+j个脉冲的最大值、获取滤波去噪模块输出的对应结果的最小值，根据最大值和最小值获取第j个叶片在第K+1圈中到第i个叶尖间隙传感器的间隙值；
通过端点矩阵和滤波结果矩阵获取脉冲矩阵和脉冲间隙矩阵，进而获取峰峰值矩阵，求取叶尖间隙矩阵。
其中，所述映射关系建立模块将叶尖间隙矩阵中的每一个元素与通道号、叶片号和发动机旋转圈数建立映射关系具体为：
第i个传感器第j个脉冲的叶片号Bladei，j与第i个传感器第j个脉冲的叶尖间隙值Li，j之间的映射关系为：
Bladei，j＝BL(Li，j)＝j％N+Δi
其中，j％N表示取j/N结果的余数；
第i个传感器第j个脉冲的通道号Chaneli，j与第i个传感器第j个脉冲的叶尖间隙值Li，j之间的映射关系为：
Channeli，j＝CH(Li，j)＝i
其中，CH(Li，j)为通道号Chaneli，j与叶尖间隙值Li，j间的映射函数；
第i个传感器第j个脉冲产生时，发动机旋转圈数Turni，j与第i个传感器第j个脉冲的叶尖间隙值Li，j之间的映射关系为：
Turni，j＝TU(Li，j)＝j\N
其中，TU(Li，j)为发动机旋转圈数Turni，j与叶尖间隙值Li，j间的映射函数，j\N表示取j/N结果的商。
本发明提供的技术方案的有益效果是：
(1)本发明针对叶尖间隙信号端点检测过程和GPU矩阵计算速度快的特点，将叶尖间隙信号端点检测的过程转换为矩阵计算的过程，重复发挥了GPU矩阵计算速度快的优势；
(2)本发明针对叶尖间隙信号峰峰值计算过程和GPU矩阵计算速度快的特点，将叶尖间隙信号峰峰值计算过程转换为矩阵计算的过程，重复发挥了GPU矩阵计算速度快的优势；
(3)本发明针对用户通常以通道号、叶片号和发动机旋转圈数为衡量参考的特点，建立了叶尖间隙与通道号映射关系、叶尖间隙与叶片号映射关系、叶尖间隙与发动机旋转参数的映射关系，提高了系统人机交互能力；
(4)本发明针对叶尖间隙信号实时显示过程中用户只关心脉冲信号的特点，将叶尖间隙信号简化为脉冲矩阵，去除了用户不关心的信息，提高了显示效率减轻了系统负担，使得系统能够实时显示且人机交互能力更好。
附图说明
图1为基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法的工作示意图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
1：叶尖间隙传感器； 2：叶尖间隙信号调理模块；
3：AD采集模块； 4：数据传输模块；
5：上位机； 6：上位机接收缓存；
7：第一磁盘阵列； 8：CPU；
9：第二磁盘阵列； 10：叶尖间隙检测参数计算模块；
11：映射关系建立模块； 12：数据拆解与数据重组模块；
13：GPU； 14：叶尖间隙计算模块；
15：端点检测模块； 16：滤波去噪模块；
17：显示控制模块； 18：显示器；
19：用户端。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
为克服现有技术的前述不足，本发明实施例主要解决的技术问题是：
(1)克服现有技术中CPU计算能力不足，需要多台计算机同时工作而使得软件系统体积大，系统成本高的缺点，提供一种通过单一计算机控制多个GPU实现快速处理叶尖间隙信号的方法和系统；
(2)克服现有技术中硬件系统复杂，系统成本高的缺点，提供一种硬件系统简单，系统成本低的叶尖间隙处理系统；
(3)克服现有技术中系统人机交互性差，实时性差，系统功能单一的缺点，提供一种人机交互性好，实时性强，系统功能丰富的叶尖间隙检测方法和系统。
实施例1
一种基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法，参见图1，该方法包括以下步骤：
101：数据拆解与数据重组模块从上位机接收缓存中取出接收的数据，并按照千兆以太网拆解，按照传感器通道顺序重组数据；滤波去噪模块对接收数据进行滤波去噪，同时将计算出的滤波结果矩阵传递给端点检测模块；
102：端点检测模块对滤波结果矩阵的数据进行端点检测；端点检测模块将计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵一同传送给叶尖间隙计算模块；
103：叶尖间隙计算模块根据端点检测模块计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵来计算叶尖间隙值；
104：叶尖间隙计算模块将计算出的叶尖间隙矩阵和脉冲矩阵传给映射关系建立模块；
105：映射关系建立模块将叶尖间隙矩阵中的每一个元素与通道号、叶片号和发动机旋转圈数建立映射关系，并将叶尖间隙矩阵以及脉冲矩阵传递给叶尖间隙监测参数计算模块。
其中，步骤102中的端点检测模块对滤波结果矩阵的数据进行端点检测具体为：
计算上阈值矩阵Tup、下阈值矩阵Tdown、上阈值判别矩阵Jup和下阈值判别矩阵Jdown；
进而获取第i通道信号的上阈值判别端点矩阵、第i通道信号的下阈值判别端点矩阵，通过上、下阈值判别端点矩阵、结合GPU计算出端点矩阵Z。
其中，步骤103中的叶尖间隙计算模块根据端点检测模块计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵来计算叶尖间隙值具体为：
获取第i通道的滤波结果yi(n)中第K·N+j个脉冲的最大值、获取滤波去噪模块输出的对应结果的最小值，根据最大值和最小值获取第j个叶片在第K+1圈中到第i个叶尖间隙传感器的间隙值；
通过脉冲矩阵获取脉冲间隙矩阵，进而获取峰峰值矩阵，求取叶尖间隙矩阵。
本发明实施例具有下述优点：
(1)本发明实施例针对叶尖间隙信号端点检测过程和GPU矩阵计算速度快的特点，将叶尖间隙信号端点检测的过程转换为矩阵计算的过程，重复发挥了GPU矩阵计算速度快的优势；
(2)本发明实施例针对叶尖间隙信号峰峰值计算过程和GPU矩阵计算速度快的特点，将叶尖间隙信号峰峰值计算过程转换为矩阵计算的过程，重复发挥了GPU矩阵计算速度快的优势；
(3)本发明实施例针对用户通常以通道号、叶片号和发动机旋转圈数为衡量参考的特点，建立了叶尖间隙与通道号映射关系、叶尖间隙与叶片号映射关系、叶尖间隙与发动机旋转参数的映射关系，提高了系统人机交互能力；
(4)本发明实施例针对叶尖间隙信号实时显示过程中用户只关心脉冲信号的特点，将叶尖间隙信号简化为脉冲矩阵，去除了用户不关心的信息，提高了显示效率减轻了系统负担，使得系统能够实时显示且人机交互能力更好。
实施例2
下面结合图1对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：
图1中：1为叶尖间隙传感器；2为叶尖间隙信号调理模块；3为AD采集模块；4为数据传输模块；5为系统上位机；6为上位机接收缓存；7为第一磁盘阵列；8为CPU；9为第二磁盘阵列；10为叶尖间隙检测参数计算模块；11为映射关系建立模块；12为数据拆解与数据重组模块；13为GPU；14为叶尖间隙计算模块；15为端点检测模块；16为滤波去噪模块；17为显示控制模块；18为显示器；19为用户端。
1)用户根据自身需求，通过显示器18和显示控制模块17，设置相关的监视参数和参数现实形式，并按照一定的命令格式，告知给CPU 8中的叶尖间隙检测参数计算模块10。
2)叶尖间隙传感器1被安装在机匣上，在发动机正常工作期间，发动机叶片不断旋转，叶片与叶尖间隙传感器1之间的距离是随着叶片旋转不断变化的，记叶片与叶尖间隙传感器1之间的距离为L，叶尖间隙传感器的输出模拟信号为V，则：
其中，K为常数是已知量，V0与叶尖间隙传感器1的自身参数有关，V0是未知的变化量。本发明实施例的最终目的是获取叶尖间隙值，而叶尖间隙值是指叶片与叶尖间隙传感器1之间距离的最小值Lmin。
当没有叶片经过叶尖间隙传感器1时，可以认为叶片到叶尖间隙传感器1之间的距离L为无穷大，记此时叶尖间隙传感器输出为Vmin，则：
Vmin＝V0
当叶片与叶尖间隙传感器1之间的距离达到最小值Lmin时，记此时叶尖间隙传感器输出为Vmax，则：
进而可知：
Vpp＝Vmax-Vmin
进一步地，因为K为常数是已知量，系统通过计算叶尖间隙传感器1输出模拟信号的峰峰值Vpp即可求得叶尖间隙值Lmin。
进一步地，假设发动机共有N个叶片、M个叶尖间隙传感器，当第j个发动机叶片在第K+1圈中刚刚经过第i个叶尖间隙传感器时，共有K·N+j个叶片经过第i个叶尖间隙传感器，该叶尖间隙传感器会产生K·N+j个脉冲，为了计算第j个叶片在第K+1圈中到第i个叶尖间隙传感器的间隙值Lmin，i，K·N+j则需要计算第i个叶尖间隙传感器产生的第K·N+j个脉冲的峰峰值Vpp，i，K·N+j。
进一步地，一个叶尖间隙传感器单独对应一个通道，因此下述“第i个叶尖间隙传感器输出信号”、“第i通道的信号”和“第i通道的滤波结果”为同一段信号经过叶尖间隙信号调理模块2和滤波去噪模块16后的结果。
3)叶尖间隙传感器1输出的模拟信号V被传输给叶尖间隙信号调理模块2，叶尖间隙信号调理模块2对模拟信号V进行简单的调制解调后，再将调制解调后的模拟信号传递给AD采集模块3。
4)AD采集模块3将采集的数据信息传输给传输模块4，传输模块4依据千兆以太网协议，将采集数据根据时间顺序组帧发送至上位机接收缓存6中。
5)上位机接收缓存6接收数据传输模块4传递上来的数据，在缓存到一定深度后，发送消息告知数据拆解与数据重组模块12。
6)数据拆解与数据重组模块12从上位机接收缓存6中取出接收的数据，并按照千兆以太网拆解，然后按照传感器通道顺序重组数据。数据重组后被存入第二磁盘阵列9中，同时将重组数据按照其传感器通道号分别传送至对应的GPU 13中。
7)滤波去噪模块16对接收数据进行滤波去噪，计算过程如下：
设数据拆解与数据重组模块12输出的第i通道的信号为xi(n)，滤波去噪模块16输出的第i通道的滤波结果为yi(n)，滤波器系数h为[h0，h1，…，hm]，则滤波过程可以描述为其中表示卷积。
进一步地，由上述可知共有M个叶片，故而共有M个通道的信号，将滤波过程扩展为矩阵的表达形式：
其中，H为滤波器系数矩阵，X为输入信号矩阵，Y为滤波结果矩阵。
进一步地，滤波过程由原来的卷积积分运算，转变为矩阵乘法运算，依靠GPU 13优秀的并行计算能力和矩阵处理能力，滤波结果矩阵Y可以被快速地计算出来。
进一步地，滤波去噪模块16将计算出的滤波结果矩阵Y传递给端点检测模块15。
8)由上述步骤2)可知，为了计算第j个叶片到第i叶尖间隙传感器的间隙值Lmin，i，j，则需要计算第i叶尖间隙传感器产生的第j个脉冲的峰峰值Vpp，i，j；为了计算峰峰值Vpp，i，j的值，需要先计算出第j个脉冲的端点。
进一步地，端点检测模块15对滤波结果矩阵Y的数据进行端点检测，计算过程如下：
为了计算出脉冲的端点，需要先计算上阈值矩阵Tup、下阈值矩阵Tdown、上阈值判别矩阵Jup和下阈值判别矩阵Jdown，上阈值矩阵Tup和下阈值矩阵Tdown可以写作：
Tup＝Y-ΔupE
Tdown＝Y-ΔdownE
其中，Δup为上阈值是一恒定常数，Δdown为下阈值是一恒定常数，E为单位矩阵。
进一步地判别矩阵可以写作：
其中，表示上阈值判别矩阵Jup第i列列向量，同时也表示第i通道信号的判别矩阵；表示下阈值判别矩阵Jdown第i列列向量，同时也表示第i通道信号的判别矩阵。
进一步地，定义函数Find(A)；Find(A)可以得到列向量A中所有小于零的元素的行位置，并将所得到的行位置按照从小到大的顺序依次排列，即：
其中，an为矩阵A中的第n个元素，fk为矩阵A中某个小于0的元素的行位置，fk按照从小到大的顺序排在了第k个。
进一步地，定义第i通道信号的上阈值判别端点矩阵为：
其中，共有个元素，且
进一步地，定义第i通道信号的下阈值判别端点矩阵为：
其中，共有个元素，且
进一步地，在得到上阈值判别端点矩阵和下阈值判别端点矩阵后，进而可以计算第i通道信号的端点矩阵Zi，定义计算过程seek(A，B)：
其中，且a1＜…＜am＜b1＜…＜an＜bk＜…＜bn。
进一步地，第i通道信号的端点矩阵Zi为：
Z＝[Z1 … Zi]
其中，为第i通道信号的左端点矩阵，为第i通道信号的右端点矩阵，Z为各个通道端点矩阵组合而成的端点矩阵。
进一步地，脉冲端点检测过程由原来的遍历搜索，转变为矩阵运算，依靠GPU 13优秀的并行计算能力和矩阵处理能力，端点矩阵Z可以被快速计算出来。
进一步地，端点检测模块15将计算出的端点矩阵Z与滤波去噪模块16计算出的滤波结果矩阵Y一同传送给叶尖间隙计算模块14。
9)叶尖间隙计算模块14需要根据端点检测模块15计算出的端点矩阵Z与滤波去噪模块16计算出的滤波结果矩阵Y来计算叶尖间隙值Lmin；
进一步地，由上述可知，为了计算叶尖间隙值Lmin，应先计算叶尖间隙传感器输出脉冲信号的峰峰值Vpp。
进一步地，滤波去噪模块16输出的第i通道的滤波结果yi(n)中的即为第j个脉冲，记为yi，j(t)；由于和Zi的行数均为ki，则yi(n)中共有ki个脉冲信号；第i通道的滤波结果yi(n)中的即为第j个脉冲间隙信号，记为ni，j(t)。
进一步地，由上述可知，在第K+1圈中，第j个叶片到第i个叶尖间隙传感器的间隙值Lmin，i，K·N+j，对应着第i通道的滤波结果yi(n)中第K·N+j个脉冲yi，K·N+j(t)，记yi，K·N+j(t)的最大值记为Maxi，K·N+j，则由步骤2)的描述可知：
进一步地，在第K+1圈中，第j个叶片已经经过第i个叶尖间隙传感器，而第j+1个叶片还未到来时，滤波去噪模块16输出的对应结果为ni，K·N+j(t)，记ni，K·N+j(t)的最小值为Mini，K·N+j，则由步骤2)的描述可知：
Mini，K·N+j＝V0
进一步地，第j个叶片在第K+1圈中到第i个叶尖间隙传感器的间隙值Lmin，i，K·N+j可以表示为：
进一步地，将上述计算过程扩展为矩阵的表达形式，根据端点矩阵Z和滤波结果矩阵Y，可以获得脉冲矩阵Pulse，记脉冲矩阵Pulse为：
其中，Pulsei表示第i通道的脉冲矩阵；为第M通道滤波结果中的第kM个脉冲，即第M通道的滤波结果yM(n)中的部分。
进一步地，根据端点矩阵Z和滤波结果矩阵Y，可以获得脉冲间隙矩阵Space，记脉冲间隙矩阵Space为：
其中，Spacei表示第i通道的脉冲矩阵；为第kM个脉冲已经过去，第kM+1个脉冲还没到来时滤波去噪模块的输出，即第M通道的滤波结果yM(n)中的部分。
进一步地，记运算符Ma和Mi为：
其中，am，n(t)为第m行，第n列函数序列，Max(am，n(t))为第m行第n列函数序列的最大值，Min(am，n(t))为第m行第n列函数序列的最小值。
则，峰峰值矩阵Peak为：
Peak＝Ma(Pulse)-Mi(Space)＝[Peak1 … PeakM]
其中，Peaki表示第i通道的峰峰值矩阵，Ma(Pulse)为峰峰值矩阵的最大值矩阵，Mi(Space)为峰峰值矩阵的最小值矩阵。
进一步地，记运算符./和.*为：
进一步地，叶尖间隙矩阵L为：
L＝K./Peak＝[L1 … LM]
其中，Li表示第i通道的叶尖间隙矩阵。
进一步地，叶尖间隙计算过程由原来的遍历搜索，转变为矩阵运算，依靠GPU 13优秀的并行计算能力和矩阵处理能力，叶尖间隙矩阵L可以被快速计算出来。
进一步地；叶尖间隙计算模块14将计算出的叶尖间隙矩阵L和脉冲矩阵Pulse传给映射关系建立模块11。
10)映射关系建立模块11需要将叶尖间隙矩阵L中的每一个元素与通道号、叶片号和发动机旋转圈数建立映射关系；
进一步地，针对叶片号，由于各个叶尖间隙传感器安装的位置不同，不同传感器的同一个脉冲对应的叶片号是不同的，设第i个传感器第j个脉冲对应叶片号为BNi，j，则第i个传感器的叶片号差Δi为：
Δi＝BNi，j-BN1，j＝…＝BNi，j-BN1，j＝…
叶片号差矩阵为Δ＝[Δ1 … Δm]；叶片号差Δi只和传感器安装位置有关，因此叶片号差矩阵Δ是一个已知的整数矩阵。
进一步地，第i个传感器第j个脉冲的叶片号Bladei，j与第i个传感器第j个脉冲的叶尖间隙值Li，j之间的映射关系为：
Bladei，j＝BL(Li，j)＝j％N+Δi
其中，j％N表示取j/N结果的余数。
进一步地，第i个传感器第j个脉冲的通道号Chaneli，j与第i个传感器第j个脉冲的叶尖间隙值Li，j之间的映射关系为：
Channeli，j＝CH(Li，j)＝i
其中，CH(Li，j)为通道号Chaneli，j与叶尖间隙值Li，j间的映射函数。
进一步地，第i个传感器第j个脉冲产生时，发动机旋转圈数Turni，j与第i个传感器第j个脉冲的叶尖间隙值Li，j之间的映射关系为：
Turni，j＝TU(Li，j)＝j\N
其中，TU(Li，j)为发动机旋转圈数Turni，j与叶尖间隙值Li，j间的映射函数，j\N表示取j/N结果的商。
进一步地，映射关系建立模块11将建立好的映射关系BL(Li，j)、CH(Li，j)、TU(Li，j)、叶尖间隙矩阵Li，j以及脉冲矩阵Pulse传递给叶尖间隙监测参数计算模块10。
11)叶尖间隙监测参数计算模块10，根据映射关系BL(Li，j)、CH(Li，j)、TU(Li，j)，求取出用户端19关心的参数，并存入第一磁盘阵列7中，同时将计算结果和脉冲矩阵Pulse发送给显示控制模块17。
例如，用户端19希望知道发动机旋转第K圈时，所有叶片的叶尖间隙值的平均值，则叶尖间隙监测参数计算模块10根据映射关系TU-1(K)，得到第K圈内所有叶片的叶尖间隙值组成的集合，再计算该集合内所有元素的平均值即可。
12)显示控制模块17将接收到用户关心参数的计算结果，根据用户的需求，以不同的表现形式呈现在相应的显示器18上；同时，显示控制模块17根据脉冲矩阵Pulse可以将脉冲波形实时显示在显示器18上。
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
数据拆解与数据重组模块从上位机接收缓存中取出接收的数据，并按照千兆以太网拆解，按照传感器通道顺序重组数据；滤波去噪模块对接收数据进行滤波去噪，同时将计算出的滤波结果矩阵传递给端点检测模块；
端点检测模块对滤波结果矩阵的数据进行端点检测；端点检测模块将计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵一同传送给叶尖间隙计算模块；
叶尖间隙计算模块根据端点检测模块计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵来计算叶尖间隙值；
叶尖间隙计算模块将计算出的叶尖间隙矩阵和脉冲矩阵传给映射关系建立模块；
映射关系建立模块将叶尖间隙矩阵中的每一个元素与通道号、叶片号和发动机旋转圈数建立映射关系，并将叶尖间隙矩阵以及脉冲矩阵传递给叶尖间隙监测参数计算模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法，其特征在于，所述端点检测模块对滤波结果矩阵的数据进行端点检测具体为：
计算上阈值矩阵Tup、下阈值矩阵Tdown、上阈值判别矩阵Jup和下阈值判别矩阵Jdown；
进而获取第i通道信号的上阈值判别端点矩阵、第i通道信号的下阈值判别端点矩阵，通过上、下阈值判别端点矩阵、结合GPU计算出端点矩阵Z。
3.根据权利要求1所述的一种基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法，其特征在于，所述叶尖间隙计算模块根据端点检测模块计算出的端点矩阵与滤波去噪模块计算出的滤波结果矩阵来计算叶尖间隙值具体为：
获取第i通道的滤波结果yi(n)中第K·N+j个脉冲的最大值、获取滤波去噪模块输出的对应结果的最小值，根据最大值和最小值获取第j个叶片在第K+1圈中到第i个叶尖间隙传感器的间隙值；
通过端点矩阵和滤波结果矩阵获取脉冲矩阵和脉冲间隙矩阵，进而获取峰峰值矩阵，求取叶尖间隙矩阵。
4.根据权利要求1所述的一种基于GPU加速的叶尖间隙信号采集、处理和传输方法，其特征在于，所述映射关系建立模块将叶尖间隙矩阵中的每一个元素与通道号、叶片号和发动机旋转圈数建立映射关系具体为：
第i个传感器第j个脉冲的叶片号Bladei,j与第i个传感器第j个脉冲的叶尖间隙值Li,j之间的映射关系为：
Bladei,j＝BL(Li,j)＝j％N+Δi
其中，j％N表示取j/N结果的余数；
第i个传感器第j个脉冲的通道号Chaneli,j与第i个传感器第j个脉冲的叶尖间隙值Li,j之间的映射关系为：
Channeli,j＝CH(Li,j)＝i
其中，CH(Li,j)为通道号Chaneli,j与叶尖间隙值Li,j间的映射函数；
第i个传感器第j个脉冲产生时，发动机旋转圈数Turni,j与第i个传感器第j个脉冲的叶尖间隙值Li,j之间的映射关系为：
Turni,j＝TU(Li,j)＝j\N
其中，TU(Li,j)为发动机旋转圈数Turni,j与叶尖间隙值Li,j间的映射函数，j\N表示取j/N结果的商。
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