CN110083884A - 一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法 - Google Patents
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Abstract
一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，主要解决传统滑动DFT算法在嵌入式设备上实现长数据序列多点滑动计算时复杂性高和实时性差的问题。首先确定频谱分析的数据点数和相应的滑动点数，嵌入式数据采集设备每采集到一个完整的滑动数据，将滑动前后数据进行作差预处理，再通过其内置的现场可编程逻辑阵列（FPGA）器件对预处理后数据块进行并行FFT计算，将上面计算得到的结果加滑动之前的频谱值，再乘旋转因子得到滑动之后的频谱值。该方法和传统的滑动DFT计算相比，减小计算的复杂度，有效提高了数据处理的效率，大大减少了从采集到得到频谱结果的时间，实时性更好。
Description
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域领域，特别是涉及一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法。
背景技术
机械设备可作为状态监测和诊断的信息是多种多样的，目前在诊断技术上应用最多的是机械的振动信号，这是因为由振动引起的机械损坏是机器故障的主要原因。据统计，因振动产生的机械故障率达60％。比较典型的是随着机组容量不断增大，许多机组轴系加长，在西方发达国家发生了多起因轴系刚度不够造成的异常振动，致使机组损伤的事故。另外因为振动信号中含有丰富的信息，绝大多数机械故障都能从振动状态的异常得到反应。近年来，振动测试和分析技术的迅速发展以及嵌入式技术日新月异的发展，信号检测与处理技术已成为故障诊断中的主要手段。嵌入式谱分析主要是运用嵌入式设备对机械设备的振动信号进行采集，在运算芯片中进行实时谱分析。现场设备的实时谱分析对及时发现设备故障、提前进行故障报警具有重要作用。
近年来，DFT的滑动窗算法及其应用相继被提出来。在一维DFT滑动窗算法研究方面，Farhang-Boroujeny B等人提出一种滑动FFT的算法，这种算法是基于原来蝶形计算的结构上，保存滑动后需要的中间节点的计算结果，只改变滑动点影响的节点值，这种方法计算结果在点数较多时比较复杂，实现困难。Jacobsen等人介绍了滑动DFT算法，极大的减少了DFT的计算量，这种方法在计算滑动点是少数的时候比较简单，在滑动点数大于log2N时就不能减少算法的计算量。Duda K在这个基础之上通过添加修正的旋转因子来提高滑动时计算结果的稳定性。
机械设备的故障诊断离不开特征信息的提取，频域信息作为重要的特征信息是诊断信息中不可或缺的一部分。在嵌入式环境下对机械设备的振动信号进行谱分析主要依靠FFT算法。在现场工况复杂，诊断时对频谱信息需要更高的频率分辨率的情况下，需要对振动信号进行长序列谱分析。在嵌入式设备上进行长序列谱分析，对嵌入式设备的要求较高，实现困难。在嵌入式设备采集到一部分数据点时，这部分数据点不足进行长序列谱分析时，需要结合前面采集的数据进行谱分析。这时在嵌入式设备直接进行传统的滑动DFT计算，实现复杂，计算时间较长，占用硬件资源也很多。为提高计算的实时性，针对上述问题，本发明提出针对长序列下滑动点数较多时解决方法。
发明内容
为了解决多点滑动频谱计算问题，本发明提供一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，针对传统滑动DFT算法在解决嵌入式设备中的长数据序列滑动点数较多情况时，存在算法实现困难，数据计算量大等问题，本发明利用滑动结合分块的方法解决长数据序列多点滑动谱分析问题，提高计算的实时性和计算效率，为达此目的，本发明提供一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，其计算处理步骤如下：
第一步，根据实际信号和所需要的频谱信息，确定每次频谱分析的总点数N点和滑动点数M点，M为2的幂次方；
第二步，嵌入式数据采集设备采集需要分析频谱的信号，当采集的信号的点数达到数量M时，将这一部分的数据进行信号的处理；
第三步，数据处理部分，将滑动窗新进来的点即采集到的这部分数据点同滑动窗滑动出去的点对应作差；
第四步，数据处理部分，将第三步数据处理后的这部分数据点乘旋转因子W，旋转因子的确定和数据点的位置有关；
第五步，数据处理部分，将上面第四步得到的预处理的数据，进行M点FFT并行处理，得到计算结果，并将计算结果按照一定顺序排列；
第六步，将第五步得到的计算结果加上滑动前的频谱值再乘上对应的旋转因子，得到滑动后N点的频谱结果。
作为本发明进一步改进，所述步骤3中，作差的具体推导形式如下：
设频谱分析的总点数N点，滑动点数为M点，n为采样数据的时域上顺序，x(n)为采样数据的第n点，e(n)为顺序上相差N点的采样数据差值，WM为旋转因子，
作为本发明进一步改进，所述步骤4和5中，旋转因子和并行FFT处理推导如下：
设频谱分析的总点数为N点，滑动点数为M点，n为采样数据的时域上顺序，x(n)为采样数据的第n点，K为FFT模块并行的数量，r为频域上的顺序，WM为旋转因子，表达式为
。
作为本发明进一步改进，所述步骤6中，具体推导如下：
设频谱分析的总点数N点，滑动点数为M点，n为采样数据的时域上顺序，x(n)为采样数据的第n点，k为频域上的顺序，WM为旋转因子，表达式为是滑动计算后的频谱序列值，X(k)为滑动计算前的频谱值：
由这个公式可以得到，即为步骤五并行FFT计算模块的得到的计算结果，经过重新排序后，再加上滑动之前的N点频谱值X(k)乘上对应的旋转因子，得到滑动后的N点频谱值XM(k)。
本发明一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，有益效果：
(1)本发明将长序列滑动点数较多情况下利用滑动DFT计算，转变为利用滑动的数据并行计算并结合滑动前的频谱值得到滑动后的频谱值，从单点滑动转变为多点滑动，提高设备的计算效率和频谱计算实时性；
(2)本发明相对于传统的滑动DFT算法，算法实现流程简化，可编程性更强，在实际嵌入式设备上应用更加方便；
(3)本发明对解决超大点数的多点滑动谱分析问题具有可行性。
附图说明
图1为本发明计算时间分布图；
图2为本发明在嵌入式设备实现流程图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提供一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，针对传统滑动DFT算法在解决嵌入式设备中的长数据序列滑动点数较多情况时，存在算法实现困难，数据计算量大等问题，本发明利用滑动结合分块的方法解决长数据序列多点滑动谱分析问题，提高计算的实时性和计算效率。
实施例1：一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，其中计算时间分布图如图1所示，嵌入式设备实现流程图如图2所示，其计算处理步骤如下：
第一步，根据实际信号和所需要的频谱信息，确定每次频谱分析的总点数32768点和滑动点数2048点；
第二步，嵌入式数据采集设备采集需要分析频谱的信号，当采集的信号的点数达到数量2048点时，将这一部分的数据进行信号的处理；
第三步，数据处理部分，将滑动窗新进来的点即采集到的这部分数据点同滑动窗滑动出去的点对应作差；
设频谱分析的总点数N为32768点，滑动点数为M为2048点，
第四步，数据处理部分，将第三步数据处理后的这部分数据点乘旋转因子W，旋转因子的确定和数据点的位置有关；
第五步，数据处理部分，将上面第四步得到的预处理的数据，进行2048点FFT并行处理，得到计算结果，并将计算结果按照一定顺序排列；
设频谱分析的总点数N为32768点，滑动点数为M为2048点，
第六步，将第五步得到的计算结果加上滑动前的频谱值再乘上对应的旋转因子，得到滑动后32768点的频谱结果。
由这个公式可以得到，步骤五并行FFT计算模块的得到的计算结果，经过重新排序后，再加上滑动之前的32768点频谱值X(k)乘上对应的旋转因子，得到滑动后的32768点频谱值XM(k)。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。
Claims (4)
1.一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，其计算处理步骤如下，其特征在于：
第一步，根据实际信号和所需要的频谱信息，确定每次频谱分析的总点数N点和滑动点数M点，M为2的幂次方；
第二步，嵌入式数据采集设备采集需要分析频谱的信号，当采集的信号的点数达到数量M时，将这一部分的数据进行信号的处理；
第三步，数据处理部分，将滑动窗新进来的点即采集到的这部分数据点同滑动窗滑动出去的点对应作差；
第四步，数据处理部分，将第三步数据处理后的这部分数据点乘旋转因子W，旋转因子的确定和数据点的位置有关；
第五步，数据处理部分，将上面第四步得到的预处理的数据，进行M点FFT并行处理，得到计算结果，并将计算结果按照一定顺序排列；
第六步，将第五步得到的计算结果加上滑动前的频谱值再乘上对应的旋转因子，得到滑动后N点的频谱结果。
2.根据权利要求1所述的一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，其特征在于：所述步骤3中，作差的具体推导形式如下：
设频谱分析的总点数N点，滑动点数为M点,n为采样数据的时域上顺序,x(n)为采样数据的第n点，e(n)为顺序上相差N点的采样数据差值,WM为旋转因子，
3.根据权利要求1所述的一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，其特征在于：所述步骤4和5中，旋转因子和并行FFT处理推导如下：
设频谱分析的总点数为N点，滑动点数为M点，n为采样数据的时域上顺序,x(n)为采样数据的第n点，K为FFT模块并行的数量，r为频域上的顺序，WM为旋转因子，表达式为
4.根据权利要求1所述的一种嵌入式环境下长数据序列多点滑动快速谱分析方法，其特征在于：所述步骤6中，具体推导如下：
设频谱分析的总点数N点，滑动点数为M点，n为采样数据的时域上顺序，x(n)为采样数据的第n点，k为频域上的顺序，WM为旋转因子，表达式为是滑动计算后的频谱序列值，X(k)为滑动计算前的频谱值：
由这个公式可以得到，即为步骤五并行FFT计算模块的得到的计算结果，经过重新排序后，再加上滑动之前的N点频谱值X(k)乘上对应的旋转因子，得到滑动后的N点频谱值XM(k)。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN110674456A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-10 | 电子科技大学 | 一种信号采集系统的时频转换方法 |
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2019
- 2019-04-04 CN CN201910270736.3A patent/CN110083884A/zh active Pending
Cited By (2)
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| CN110674456A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-10 | 电子科技大学 | 一种信号采集系统的时频转换方法 |
| CN110674456B (zh) * | 2019-09-26 | 2022-11-22 | 电子科技大学 | 一种信号采集系统的时频转换方法 |
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