CN110274683B - 可协同计算的三轴智能振动传感器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及结构实时监测技术领域，针对结构监测用的振动传感器，涉及一种可协同计算的三轴智能振动传感器，包括三轴振动传感器、RC低通滤波器、同步3通道模数转换器、微处理器单元、通信模块、电源模块、FLASH存储器和数据存储器。所述微处理器完成数据采集、数据特征值处理、数据异常判别的协同处理功能，并通过通信模块实现与上位机的交互。所述微处理器的协同计算包括低通FIR滤波数据降噪，特征值的提取，异常数据的剔除、超阈值报警等。本发明通过把部分运算过程，部分存储功能分布在智能传感器上，减少服务器的计算压力，降低对网络的需求，避免因为服务器计算压力过大造成的时延，造成故障处理不及时。

Description

可协同计算的三轴智能振动传感器

技术领域

本发明涉及结构实时监测技术领域，针对结构监测用的振动传感器，涉及一种可协同计算的三轴智能振动传感器。

背景技术

传统的结构健康监测系统，振动传感器节点主要完成数据采集及传输功能，所有的数据处理及分析由本地监控中心或者远程监控中心服务器完成。当一个系统接入大量的动态传感器时，大量数据同时进入服务器，监控中心的网络及数据处理负担将非常重，这会对预警的实效性产生严重的影响，可能一些简单的结构状态异常都要延迟很久才能发现并报警，导致结构运营维护人员无法及时应急处置结构状态异常状况。因此有必要开发一种可协同计算的智能振动传感器，对采集的数据进行必要的预处理，并过滤掉冗余数据，不仅能减轻监控中心的数据处理及存储负担，也使报警及处置更加及时。

发明内容

为了解决上述技术问题，针对结构监测用的振动传感器，本发明提供一种可协同计算的三轴智能振动传感器，采用分布式计算的思想，让传感器的微处理器协同计算，协助处理数据，以减轻监控中心的数据处理及存储负担，使报警及处置更加及时。

本发明采取的技术方案是：一种可协同计算的三轴智能振动传感器，包括三轴振动传感器、RC低通滤波器、同步3通道模数转换器、微处理器单元、通信模块、电源模块、FLASH存储器和数据存储器，所述三轴振动传感器的输出连接到RC低通滤波器的输入，RC低通滤波器的输出连接到同步3通道模数转换器的输入，所述模数转换器的输出连接到微处理器单元的输入，所述微处理器单元与通信模块、FLASH和数据存储器相连，所述通信模块与监控中心PC通过有线或无线的方式相连，所述电源模块为其它电路单元供电。

所述微处理器完成数据采集、数据特征值处理、数据异常判别的协同处理功能，并通过通信模块实现与上位机的交互。

优选地，所述数据存储器配置16GB以上的存储空间，当网络出现大的故障时，可以把原始数据较长时间的存储在智能传感器上，提升传感器稳定性，也可起到数据备份作用，当服务器数据丢失或损坏可以重新上传。

所述FLASH存储器用于存储系统的运行程序及特征值。

所述微处理器与上位机的交互，包括请求实时数据、采集频率更换请求等。

具体地，所述微处理器的协同计算包括低通FIR滤波数据降噪，特征值的提取，异常数据的剔除、超阈值报警等。

所述FIR滤波对采集到的振动信号进行信号调理和FIR滤波处理，从而降低信号噪声，提高信号的准确性。

所述特征值的提取包括：

a)均值的计算：初始均值μ由N个采集数据求平均得到(N是一个足够大的自然数)。每采集一个数据a_i，对均值进行更新。均值的更新通过加权的方式计算，原均值的权重为(N-1)/N，新采集数据a_i的权重为1/N:

b)正幅值最大值A_max的计算：当数据a_i>A_max,将数据a_i记录为新的正幅值最大值A_max,否则保持不变。

c)负幅值最小值A_min的计算：当数据a_i<A_min，将数据a_i记录为新的负幅值最小值A_min,否则保持不变。

d)记a′_i＝a_i-μ是数据减去均值以后的值。

e)根据a′_i>0、a′_i≤0将a′_i分为两组数据，其均值记为

计算方法同均值μ。

所述微处理器协同计算的工作流程是：

以L表示超阈值计数器，K表示不超阈值计数器，初始值均为0；Q表示启动报警的连续异常数据点数。

S1：连续采集数据，并进行FIR低通滤波；

S2：对一个新采集的数据a_i，以1/N加权更新均值μ，计算特征值a′_i，

并存储到FLASH空间；

S3：计算新数据点a_i与均值μ差值的绝对值，并与阈值α进行比较：

(1)如果|a_i-μ|＜α，则对超阈值计数器L进行判断：

①如果L＝0，则数据a_i直接存储到临时存储空间AD上；

②如果0＜L＜Q，则剔除该新数据点之前的异常数据(视为脉冲干扰信号或孤点异常信号)，删除与之相关的特征值，并将L清零，将新数据点a_i存储到临时存储空间AD上；

③如果L≥Q,则判断不超阈值计数器K是否达到半个采集周期数，如果没达到，则K＝K+1，将新数据点存储到临时存储空间AD上；如果达到，则认为第一个超门限值前半个周期，到最后一个超门限值后半个周期的数据段是一个完整的报警波形，这个报警波形将从临时存储地址AD移动到固定数据存储空间，更新A_max和A_min，并将L清零，将新数据点存储到临时存储空间AD上。

(2)如果|a_i-μ|≥α，则超阈值计数器L＝L+1，不超阈值计数器K清零，再把数据a_i存储到临时存储空间AD上。

S4:产生报警波形时，传感器报警，并上传计算的特征值和结构异常的数据到服务器，以便于服务器较快的做出判断和进一步的数据处理，也方便后期数据的导出和分析。

本发明的有益效果是，通过把部分运算过程，部分存储功能分布在智能传感器上，减少服务器的计算压力，降低对网络的需求，避免因为服务器计算压力过大造成的时延，造成故障处理不及时。

附图说明

图1是本发明可协同计算的三轴智能振动传感器的结构图。

图2是微处理器协同计算的工作流程。

具体实施方式

以下结合附图对本发明进行详细描述。

本发明可协同计算的三轴智能振动传感器的结构图如图1所示，包括三轴振动传感器、RC低通滤波器、同步3通道模数转换器、微处理器单元、通信模块、电源模块、FLASH存储器和数据存储器，所述三轴振动传感器的输出连接到RC低通滤波器的输入，RC低通滤波器的输出连接到同步3通道模数转换器的输入，所述模数转换器的输出连接到微处理器单元的输入，所述微处理器单元与通信模块、FLASH和数据存储器相连，所述通信模块与监控中心PC通过有线或无线的方式相连，所述电源模块为微处理器供电。

所述微处理器完成数据采集、数据特征值处理、数据异常判别的协同处理功能，并通过通信模块实现与上位机的交互。

优选地，所述数据存储器配置16GB以上的存储空间，当网络出现大的故障时，可以把原始数据较长时间的存储在智能传感器上，提升传感器稳定性，也可起到数据备份作用，当数据丢失或损坏可以重新上传。

所述FLASH存储器用于存储系统的运行程序及特征值。

所述微处理器与上位机的交互，包括请求实时数据、采集频率更换请求等。。

具体地，所述微处理器的协同计算包括FIR低通滤波数据降噪，特征值的提取，异常数据的剔除、超阈值报警等。

所述FIR低通滤波对采集到的振动信号进行信号调理和低通FIR滤波处理，从而降低信号噪声，提高信号的准确性。

所述特征值的提取包括：

a)均值的计算：初始均值μ由N个采集数据求平均得到(N是一个足够大的自然数)。每采集一个数据a_i，对均值进行更新。均值的更新通过加权的方式计算，原均值的权重为(N-1)/N，新采集数据a_i的权重为1/N。在本实施例中，设N为1000，则每次均值更新时，原均值的权重为0.999，新采集数据a_i的权重为0.001，均值的更新公式为：

μ＝0.999μ+0.001a_i

b)正幅值最大值A_max的计算：当数据a_i>A_max,将数据a_i记录为新的正幅值最大值A_max,否则保持不变。

c)负幅值最小值A_min的计算：当数据a_i<A_min，将数据a_i记录为新的负幅值最小值A_min,否则保持不变。

d)记a′_i＝a_i-μ是数据减去均值以后的值。

e)根据a′_i>0、a′_i≤0将a′_i分为两组数据，其均值记为

计算方法同均值μ。

所述微处理器协同计算的工作流程如图2所示：

以L表示超阈值计数器，K表示不超阈值计数器，初始值均为0；Q表示启动报警的连续异常数据点数。

S1：连续采集数据，并进行FIR低通滤波；

S2：对一个新采集的数据a_i，以1/N加权更新均值μ，计算特征值a′_i，

并存储到FLASH空间；

S3：计算新数据点a_i与均值μ差值的绝对值，并与阈值α进行比较：

(1)如果|a_i-μ|＜α，则对超阈值计数器L进行判断：

①如果L＝0，则数据a_i直接存储到临时存储空间AD上；

②如果0＜L＜Q，则剔除该新数据点之前的异常数据(视为脉冲干扰信号或孤点异常信号)，删除与之相关的特征值，并将L清零，将新数据点a_i存储到临时存储空间AD上；

③如果L≥Q,则判断不超阈值计数器K是否达到半个采集周期数，如果没达到，则K＝K+1，将新数据点存储到临时存储空间AD上；如果达到，则认为第一个超门限值前半个周期，到最后一个超门限值后半个周期的数据段是一个完整的报警波形，这个报警波形将从临时存储地址AD移动到固定数据存储空间，更新A_max和A_min，并将L清零，将新数据点存储到临时存储空间AD上。

(2)如果|a_i-μ|≥α，则超阈值计数器L＝L+1，不超阈值计数器K清零，再把数据a_i存储到临时存储空间AD上。

S4:产生报警波形时，传感器报警，并上传计算的特征值和结构异常的数据到服务器，以便于服务器较快的做出判断和进一步的数据处理，也方便后期数据的导出和分析。

本发明不限于上述实施方式，本领域技术人员所做出的对上述实施方式任何显而易见的改进或变更，都不会超出本发明的构思和所附权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.一种可协同计算的三轴智能振动传感器，其特征在于，包括三轴振动传感器、RC低通滤波器、同步3通道模数转换器、微处理器单元、通信模块、电源模块、FLASH存储器和数据存储器，所述三轴振动传感器的输出连接到RC低通滤波器的输入，RC低通滤波器的输出连接到同步3通道模数转换器的输入，所述同步3通道模数转换器的输出连接到微处理器单元的输入，所述微处理器单元与通信模块、FLASH存储器和数据存储器相连，所述通信模块与监控中心PC通过有线或无线的方式相连，所述电源模块为其它电路单元供电；所述微处理器单元完成低通FIR滤波数据降噪，数据特征值的提取，异常数据的剔除、超阈值报警的协同计算功能，并通过通信模块实现与上位机的交互；

所述特征值的提取包括均值、正幅值最大值、负幅值最小值；所述均值的计算方法为：初始均值μ由N个采集数据求平均得到，N是一个自然数，每采集一个数据a_i，对均值进行更新；均值的更新通过加权的方式计算，原均值的权重为(N-1)/N，新采集数据a_i的权重为1/N，

记a′_i＝a_i-μ是数据减去均值以后的值；

根据a′_i>0、a′_i≤0将a′_i分为两组数据，其均值分别记为

计算方法同均值μ；

所述微处理器单元协同计算的工作流程是：

以L表示超阈值计数器，K表示不超阈值计数器，初始值均为0；Q表示启动报警的连续异常数据点数；

S1：连续采集数据，并进行FIR低通滤波；

S2：对一个新采集的数据a_i，以1/N加权更新均值μ，计算特征值a′_i，

并存储到FLASH空间；

S3：计算新数据点a_i与均值μ差值的绝对值，并与阈值α进行比较：

(1)如果|a_i-μ|＜α，则对超阈值计数器L进行判断：

①如果L＝0，则数据a_i直接存储到临时存储空间AD上；

②如果0＜L＜Q，则剔除该新数据点之前的异常数据，视为脉冲干扰信号或孤点异常信号，删除与之相关的特征值，并将L清零，将新数据点a_i存储到临时存储空间AD上；

③如果L≥Q，则判断不超阈值计数器K是否达到半个采集周期数，如果没达到，则K＝K+1，将新数据点存储到临时存储空间AD上；如果达到，则认为第一个超门限值前半个周期，到最后一个超门限值后半个周期的数据段是一个完整的报警波形，这个报警波形将从临时存储空间AD移动到固定数据存储空间，更新正幅值最大值A_max和负幅值最小值A_min，并将L清零，将新数据点存储到临时存储空间AD上；

(2)如果|a_i-μ|≥α，则超阈值计数器L＝L+1，不超阈值计数器K清零，再把数据a_i存储到临时存储空间AD上；

S4：产生报警波形时，传感器报警，并上传计算的特征值和结构异常的数据到服务器，以便于服务器较快的做出判断和进一步的数据处理，也方便后期数据的导出和分析。

2.根据权利要求1所述的可协同计算的三轴智能振动传感器，其特征在于，所述数据存储器配置16GB以上的存储空间，当网络出现大的故障时，把原始数据较长时间的存储在智能振动传感器上，提升传感器稳定性，也起到数据备份作用，当服务器数据丢失或损坏重新上传。

3.根据权利要求1所述的可协同计算的三轴智能振动传感器，其特征在于，所述FLASH存储器用于存储系统的运行程序及特征值。

4.根据权利要求1所述的可协同计算的三轴智能振动传感器，其特征在于，所述微处理器单元与上位机的交互，包括请求实时数据、采集频率更换请求。

5.根据权利要求1所述的可协同计算的三轴智能振动传感器，其特征在于，所述FIR滤波对采集到的振动信号进行信号调理和FIR滤波处理。

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