CN111971435B - 沥青密度估算系统以及减小信号噪声的相关方法 - Google Patents

沥青密度估算系统以及减小信号噪声的相关方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111971435B
CN111971435B CN201880091394.2A CN201880091394A CN111971435B CN 111971435 B CN111971435 B CN 111971435B CN 201880091394 A CN201880091394 A CN 201880091394A CN 111971435 B CN111971435 B CN 111971435B
Authority
CN
China
Prior art keywords
measurement signal
signal
processor
period
sampling
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201880091394.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111971435A (zh
Inventor
赵亚昂
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Volvo Construction Equipment AB
Original Assignee
Volvo Construction Equipment AB
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Volvo Construction Equipment AB filed Critical Volvo Construction Equipment AB
Publication of CN111971435A publication Critical patent/CN111971435A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111971435B publication Critical patent/CN111971435B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C19/00—Machines, tools or auxiliary devices for preparing or distributing paving materials, for working the placed materials, or for forming, consolidating, or finishing the paving
    • E01C19/22—Machines, tools or auxiliary devices for preparing or distributing paving materials, for working the placed materials, or for forming, consolidating, or finishing the paving for consolidating or finishing laid-down unset materials
    • E01C19/23—Rollers therefor; Such rollers usable also for compacting soil
    • E01C19/28—Vibrated rollers or rollers subjected to impacts, e.g. hammering blows
    • E01C19/288—Vibrated rollers or rollers subjected to impacts, e.g. hammering blows adapted for monitoring characteristics of the material being compacted, e.g. indicating resonant frequency, measuring degree of compaction, by measuring values, detectable on the roller; using detected values to control operation of the roller, e.g. automatic adjustment of vibration responsive to such measurements
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C23/00—Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
    • E01C23/01—Devices or auxiliary means for setting-out or checking the configuration of new surfacing, e.g. templates, screed or reference line supports; Applications of apparatus for measuring, indicating, or recording the surface configuration of existing surfacing, e.g. profilographs
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • G01N29/12—Analysing solids by measuring frequency or resonance of acoustic waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/36—Detecting the response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/42—Detecting the response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by frequency filtering or by tuning to resonant frequency
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/449—Statistical methods not provided for in G01N29/4409, e.g. averaging, smoothing and interpolation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/46—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by spectral analysis, e.g. Fourier analysis or wavelet analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/42—Road-making materials
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N9/00—Investigating density or specific gravity of materials; Analysing materials by determining density or specific gravity
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N9/00—Investigating density or specific gravity of materials; Analysing materials by determining density or specific gravity
    • G01N9/002—Investigating density or specific gravity of materials; Analysing materials by determining density or specific gravity using variation of the resonant frequency of an element vibrating in contact with the material submitted to analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N9/00—Investigating density or specific gravity of materials; Analysing materials by determining density or specific gravity
    • G01N9/24—Investigating density or specific gravity of materials; Analysing materials by determining density or specific gravity by observing the transmission of wave or particle radiation through the material
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N9/00—Investigating density or specific gravity of materials; Analysing materials by determining density or specific gravity
    • G01N9/36—Analysing materials by measuring the density or specific gravity, e.g. determining quantity of moisture
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
    • G01N2291/023—Solids
    • G01N2291/0232—Glass, ceramics, concrete or stone
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
    • G01N2291/028—Material parameters
    • G01N2291/02818—Density, viscosity

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Road Paving Machines (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

沥青密度估算系统包括：测量装置，被配置成输出测量信号；时间同步单元，被配置成对所述测量信号进行采样以获得采样的测量信号并且跨多个周期标识采样的测量信号的周期性采样点。所述系统还包括时间同步平均单元，被配置成通过以下操作在时域中构造修改的测量信号：对于所述周期内的至少一个采样点，将跨周期的多个所述周期性采样点取平均，以获得对于所述至少一个采样点的平均周期性数据点；以及使用对于所述至少一个采样点的平均周期性数据点来构造所述修改的测量信号。所述系统进一步包括密度计算单元，被配置成基于所述修改的测量信号来确定沥青密度值；以及显示单元，被配置成显示所确定的沥青密度值。

Description

沥青密度估算系统以及减小信号噪声的相关方法
技术领域
本公开涉及信号处理，且更具体来说，涉及沥青密度估算系统中的信号处理以及减小信号噪声的相关方法。
背景技术
压路机中的沥青密度估算系统能够在其施工过程中估算沥青或其它道路材料的压实程度。压路机的振动辊的响应由其振动电机的频率以及压路机的自然振动模式确定。沥青密度估算系统可以基于振动辊的响应来估算路面的压实密度。然而，振动辊的所测量响应受到噪声的影响，所述噪声例如由用于测量滚轮的振动的仪器引入。在不进行处理的情况下，原始信号中的噪声可能会影响数字信号处理(例如，快速傅里叶变换)的结果。这最终会影响沥青密度估算的准确性。由于密度值与在约5％的小范围内的信号功率变化相关(在典型的道路施工应用中，大致89％至94％的密度)，因此降低噪声的影响对于沥青密度估算系统变得非常重要。
Commuri等人的美国专利申请公开No.2015/0030392A1(“Commuri”)公开一种用于压实道路材料的设备，所述设备包括用于在道路施工期间计算刚度的压实分析仪。Commuri进一步公开一种特征提取器模块34，所述特征提取器模块实施快速傅里叶变换以有效地提取滚轮10的响应振动信号的不同频率分量。然而，Commuri并未公开例如在时域中使用信号降噪。
发明内容
根据本发明的第一方面，沥青密度估算系统包括测量装置，所述测量装置被配置成输出测量信号；时间同步单元，所述时间同步单元被配置成：对所述测量信号进行采样以获得采样的测量信号；标识所述采样的测量信号在时域中的周期；标识跨所述周期的多个采样点；以及基于所标识的周期而标识跨多个周期的采样的测量信号的周期性采样点。沥青密度估算系统还包括时间同步平均单元，所述时间同步平均单元被配置成通过以下操作在所述时域中构造修改的测量信号：对于所述周期内的至少一个采样点，将跨周期的多个所述周期性采样点取平均，以获得对于所述至少一个采样点的平均周期性数据点；以及使用对于所述至少一个采样点的平均周期性数据点来构造所述修改的测量信号。沥青密度估算系统还包括密度计算单元，所述密度计算单元被配置成基于所述修改的测量信号来确定沥青密度值；以及显示单元，所述显示单元被配置成显示所确定的沥青密度值。
根据本发明的第二方面，用于减小信号噪声的方法包括：由处理器接收呈模拟DC电信号形式的测量信号；由所述处理器对所述测量信号进行采样以获得采样的测量信号；由所述处理器标识所述采样的测量信号在时域中的周期；由所述处理器标识跨所述周期的多个采样点；由所述处理器基于所标识的周期而标识跨多个周期的采样的测量信号的周期性采样点；对于所述周期内的至少一个采样点，由所述处理器将跨周期的多个所述周期性采样点取平均，以获得对于所述至少一个采样点的平均周期性数据点；以及由所述处理器使用对于所述至少一个采样点的平均周期性数据点来构造所述修改的测量信号。
本公开的附加特征和优点将在以下描述中阐述并且将从描述中部分显而易见，或者可以通过实践本文公开的原理习得。借助于所附权利要求书中特别指出的仪器和组合，可以实现和获得本公开的特征和优点。本公开的这些和其它特征将从以下描述和所附权利要求书中变得更显而易见，或者可以通过实践本文阐述的原理习得。
附图说明
参考附图，下文是对本发明的示例实施例的更详细描述：
图1说明根据实施例的结合沥青密度估算系统的示例压路机；
图2说明示例沥青密度估算系统；
图3说明另一示例沥青密度估算系统；
图4说明用于减小信号噪声的示例过程；
图5说明用于产生触发信号的示例过程；
图6说明用于估算沥青密度的示例过程；
图7说明在时域中不减小信号噪声的情况下原始信号的功率(频域信号)与在时域中减小原始信号的信号噪声之后信号的功率之间的比较；以及
图8说明示例计算机系统。
具体实施方式
公开一种系统、方法和计算机可读介质，所述系统、方法和计算机可读介质可以用于基于用于减小信号噪声的时间同步平均技术估算路面(例如，沥青路面)的沥青压实密度。
下文详细描述本公开的各个实施例。尽管描述特定实施方案，但是应理解，这样做仅出于说明的目的。在不脱离本公开的精神和范围的情况下可以使用其它组件和配置。
图1说明根据实施例的结合沥青密度估算系统100的示例压路机。压路机102可以在例如沥青路面104的路面上行驶。压路机102和沥青路面104可以一起形成联接系统。沥青密度估算系统100可以在其施工期间实时连续地估算沥青路面104的密度。
如图1中所示，压路机102包括在沥青路面104上滚动并压实沥青路面104的压路机滚轮108(例如，具有偏心重量)。沥青密度估算系统100可以包括一个或多个测量装置，例如加速度计106，所述测量装置安装到压路机滚轮108或另外与压路机滚轮108相关联，以在运行期间测量滚轮108的振动。沥青密度估算系统100可以包括沥青压实分析仪110，所述沥青压实分析仪从加速度计106接收例如呈模拟DC信号形式的测量数据或信号，以基于接收到的信号估算沥青路面104的密度。可以经由信号处理单元对接收到的原始信号进行预处理，以例如在原始信号的时域中减小原始信号中的噪声，如下文将详细地描述。信号处理单元可以包括在沥青压实分析仪110中。沥青压实分析仪110可以包括具有一个或多个处理器的计算装置，如本文更详细地描述。
沥青压实分析仪110可以包括密度计算单元，所述密度计算单元基于从加速度计106接收到的信号计算沥青密度，如下文更详细地描述。
沥青密度估算系统100可以进一步包括显示器112，用于显示从沥青密度分析仪110输出的密度。密度输出可以在显示器112上示为对应于沥青路面104的密度图。压路机102的操作员可以查看和依赖密度输出，以测量沥青路面104的压实度。可以基于沥青路面104的状况连续地且自动地更新密度输出。
沥青密度估算系统100可以进一步包括一个或多个温度传感器114，用于测量沥青路面104的表面温度。全球定位系统(GPS)116也可以包括在沥青密度估算系统100中。GPS可以用于在压路机100移动时提供压路机100的位置并且可以与沥青密度分析仪110进行协调，使得可以相对于GPS坐标映射路面104上的密度的位置。沥青密度估算系统100可以进一步包括流动站无线电(rover radio)118，用于校准GPS位置以确保GPS定位精度。
为了减小从与压路机滚轮108相关联的测量装置(例如，加速度计106)收集的原始信号中的噪声，可以使用本文中称为时间同步平均(TSA)技术的时域降噪技术。TSA技术可以用于减小或最少化信号噪声，所述信号噪声的源可以归因于或追溯到时域。这可以包括在测量信号时产生的加速度计106噪声。根据实施例，加速度计输出可以是在0到5伏特的范围内的模拟DC电信号。
TSA技术不同于典型的递归和非递归滤波器，因为TSA技术不使用未滤波信号的连续采样值。相反，TSA技术取原始信号波上相同相对位置处的采样值的平均值。为了便于理解，首先基于以下假设显示针对特定示例信号的TSA技术的公式，然后通过使用等式中的参数呈现通用周期信号的公式。
在此示例中，原始信号可以是利用具有零均值以及特定标准偏差的随机数信号增强的正弦波，用于TSA的采样值的数目是4，信号的基本频率是50Hz，且采样频率是1000Hz。在此情况下，波形周期是20ms(1/50Hz)，以每毫秒一个采样的速率每周期20个采样(20ms/(1/1000Hz))表示。因此，在360度的完整波长上存在20个不同(但重复)的相对位置点(具有两个连续点之间的18度间隔)。
针对用于使用TSA处理的通用周期信号限定以下参数：
n：信号波上的数据点的参考索引数目；
n+1：紧跟着参考数目的数据点；
p：波的周期，在以上示例中等于20；
k：用于计算平均值的采样数目，在以上示例中等于4；
X：原始信号；以及
Y：TSA之后的信号。
对于上文假设的特定示例信号，TSA技术公式如下：
Y(n+3*20)＝((X(n)+X(n+20)+X(n+2*20)+X(n+3*20))/4
Y(n+1+3*20)＝((X(n+1)+X(n+1+20)+X(n+1+2*20)+X(n+1+3*20))/4
Y(n+2+3*20)＝((X(n+2)+X(n+2+20)+X(n+2+2*20)+X(n+2+3*20))/4
…
Y(n+20-1+3*20)＝((X(n+20-1)+X(n+20-1+20)+X(n+20-1+2*20)+X(n+20-1+3*20))/4
具有上述定义参数的通用周期信号的TSA技术公式如下：
Y(n+(k-1)*p)＝((X(n)+X(n+p)+…+X(n+(k-1)*p))/k
Y(n+1+(k-1)*p)＝((X(n+1)+X(n+1+p)+…+X(n+1+(k-1)*p))/k
Y(n+2+(k-1)*p)＝((X(n+2)+X(n+2+p)+…+X(n+2+(k-1)*p))/k
…
Y(n+p-1+(k-1)*p)＝((X(n+p-1)+X(n+p-1+p)+…+X(n+p-1+(k-1)*p))/k
在上面的公式的行中，项之间的省略号表示符合相邻项定义的相同模式的附加项。行之间的省略号表示符合相邻等式定义的相同模式的附加等式。
换句话说，通过TSA技术产生的修改后的信号可以表示为：
Figure BDA0002686536120000061
其中：
K：周期数(用于计算一个新数据点的原始数据点的数目)
p：周期
图2说明可以结合TSA技术的示例沥青密度估算系统200。系统200可以包括被配置成输出测量信号204的测量装置202。时间同步单元206可以被配置为对测量信号202进行采样(例如，以4000Hz的采样速率)，以获得采样的测量信号。时间同步单元206还可以标识采样的测量信号在时域中的周期并且标识跨所述周期的多个采样点。为了确定周期，可以跟踪采样的测量信号的每两个连续的峰/谷中的采样数目差，这可以形成具有这些采样数目差作为元素的矢量或这些采样数目差的序列。可以将采样数目差的序列取平均，以获得平均的采样数目差。采样率然后可以除以平均的采样数目差，以获得采样的测量信号的频率。可以通过反转频率来确定周期。
另外，时间同步单元206可以基于所标识的周期而标识跨多个周期的采样的测量信号的周期性采样点。具体地，在多个周期中的每一者中，具有相对相同位置或相位(例如，在周期的每个18度处)的每个采样点被标识为跨多个周期在所述相对相同位置或相位处的周期性采样点。
仍参考图2，系统200还可以包括时间同步平均单元208，所述时间同步平均单元被配置成基于采样的测量信号204在时域中构造修改的测量信号210。例如，对于周期内的至少一个采样点，时间同步平均单元208可以将跨周期的多个周期性采样点取平均，以获得至少一个采样点的平均周期性数据点。时间同步平均单元208将用于每个周期内的多个采样点的周期性采样点取平均，以获得每个周期内的多个平均周期性数据点。时间同步平均单元208可以使用对于至少一个采样点的(一个或多个)平均周期性数据点来构造修改的测量信号。例如，在每个周期中的每个采样位置处，可以获得平均周期性数据点。通过基于采样率绘制那些周期性数据点，可以构造修改的测量信号。基于随机噪声与触发信号不相干的假设，平均过程可以逐渐消除原始信号的随机噪声。仅与触发信号同步且相干的信号可以保留在平均计算中。通过TSA技术，由标准偏差表示的信号噪声的减小量与用于计算信号值的平均值的数的平方根成反比。
系统200可以进一步包括密度计算单元212，所述密度计算单元被配置成基于修改的测量信号210确定沥青密度值214。系统200还可以包括显示单元，所述显示单元被配置成显示所确定的沥青密度值216。例如，密度计算单元212可以使用数字信号处理技术(例如，快速傅里叶变换)来从修改的测量信号中提取振动特征或特性。另外，神经网络(NN)分类器可以将振动特性与沥青路面的密度相关联，如通过Commuri等人的美国专利申请公开No.2015/0030392A1所公开，所述专利申请的全部内容以引用方式并入本文中。用于基于振动特性计算沥青密度的其它技术可以在授予Commuri的美国专利No.8,190,338、授予Jaselskis的美国专利No.5,952,561，以及Commuri的美国专利申请公开No.2006/0096354中找到。用于基于振动特性计算沥青密度的附加技术可以在Minchin等人的“ComputerApplications in Intelligent Compaction(智能压实中的计算机应用)”，《土木工程计算杂志》，2008年7月/8月第4期第22卷中找到。
测量装置202可以是加速度计106(参看图1)，因此测量信号204可以是反映滚轮108(参看图1)的振动的信号。
时间同步单元206可以是可以包括一个或多个处理器、存储器，和/或任何其它硬件的任何合适的信号处理单元。单元206可以用于产生内部触发信号并且使用内部触发信号来使测量信号204同步。根据实施例，时间同步单元206可以使用触发信号来标识跨多个周期的采样的测量信号的周期性采样点。触发信号可以具有基于测量信号的基本频率的周期或频率值。例如，触发信号可以具有与从加速度计106接收的原始信号(例如，测量信号)的基本频率相等的频率。
内部触发信号的设计和标识可以具有以下考虑因素、特征和/或优点：
(1)触发信号消除了使用快速傅里叶变换结果来确定信号基本频率或周期。相反，触发信号使用来自时域的原始振动数据来执行此操作。
(2)触发信号通过检测局部最大值或最小值来标识“正弦波”类信号中的峰或谷。
(3)如果峰附近的一个采样值小于前一采样值和后一采样值，则可以避免峰的重复计数。
(4)在其中两个连续采样的局部最大值具有相同值的平坦峰的情况下，可以避免峰的双重计数或不对峰进行计数。
(5)触发信号保持跟踪每两个连续峰(例如19、20、20和19)中的采样数目差。
(6)触发信号取采样数目差的序列或矢量的平均值，从而得出“正弦”波的平均周期(峰到峰)。
(7)原始信号的平均基本频率等于1000除以平均周期。
(8)可以添加其它特征以增强鲁棒性，以确保所有峰到峰采样数目差均接近其均值或中值。
(9)在采样数目差的序列中的最小值或最大值与平均值明显不同的情况下，可以使用中值代替序列的均值来计算平均周期。
可以连续地更新触发信号。在一些情况下，由于例如不同的路面材料，可以改变滚轮108的操作振动频率。在其它情况下，压路机102的操作员可以切换到不同的操作频率。在这些情况下，可以相应地改变测量信号的基本频率。为了使不同基本频率的测量信号同步，可以相应地更新触发信号。
时间同步平均单元208可以是可以包括一个或多个处理器、存储器，和/或任何其它硬件的任何合适的信号处理单元。如上所述，单元208可以用于执行TSA技术，以从测量信号204产生具有减小的噪声的修改后信号210。
密度计算单元212可以是可以包括一个或多个处理器、存储器，和/或任何其它硬件的任何合适的装置。可以通过例如上述方法的任何合适方法基于修改的测量信号210来确定沥青密度值214。
图3说明另一示例沥青密度估算系统300。时间同步单元206可以进一步包括触发信号发生器302，用于产生触发信号以使测量信号204同步。触发信号发生器302可以是可以包括一个或多个处理器、存储器，和/或任何其它硬件的任何合适的装置。
触发信号可以是内部触发信号。例如，内部触发信号可以通过以下操作产生：通过分别确定局部最大值或最小值来标识采样的测量信号的峰或谷；计算连续峰或连续谷之间的采样点的平均数；将采样点的平均数四舍五入成正整数；以及将正整数用作触发信号。内部触发信号的产生可以进一步包括用采样的测量信号的采样率除连续峰或连续谷之间的采样点的所计算平均数，以获得触发信号的频率值。例如，可以跟踪采样的测量信号的每两个连续的峰/谷中的采样数目差，这可以形成具有那些采样数目差作为元素的矢量或那些采样数目差的序列。可以将采样数目差的序列取平均，以获得平均的采样数目差。可以将此平均值四舍五入成正整数，所述正整数可以用作TSA技术的内部触发。然后可以将采样率除以平均的采样数目差，以获得采样的测量信号的频率。可以通过反转频率来确定周期。
系统300可以进一步包括信号处理单元310。单元310可以被配置成接收修改的测量信号210，并且经由例如快速傅里叶变换技术将修改的测量信号210从时域信号变换成频域信号。
如上文结合图2的密度计算单元212所描述，可以将频域信号312输入到神经网络分类器314中，以从频域信号312产生沥青密度值214。
图4说明根据示例实施例的用于减小信号噪声的示例方法400。方法400可以在系统100、200和/或300中实施并且可以包括以下步骤。
在步骤402处，可以由处理器接收呈模拟DC电信号形式的测量信号。例如，测量信号可以是由测量单元202产生的信号204，并且处理器可以是本文所公开的处理器中的一个或多个。
在步骤404处，可以对测量信号进行采样以获得采样的测量信号。
在步骤406处，可以标识采样的测量信号在时域中的周期。
在步骤408处，可以标识跨周期的多个采样点。
在步骤410处，可以基于所标识的周期而标识跨多个周期的采样的测量信号的周期性采样点。
在步骤412处，对于周期内的至少一个采样点，将跨周期的多个周期性采样点取平均，以获得至少一个采样点的平均周期性数据点。根据实施例，可以针对每个周期内的多个采样点计算平均周期性数据点。
在步骤414处，可以使用至少一个采样点的平均周期性数据点来构造修改的测量信号。
方法400可以进一步包括使用触发信号标识跨多个周期的采样的测量信号的周期性采样点。触发信号可以具有基于测量信号的基本频率的周期或频率值。
图5说明用于产生触发信号的示例过程500。方法500可以由本文所描述的处理器中的一个或多个实施并且可以包括以下步骤。
在步骤502处，通过分别确定原始信号中的局部最大值或最小值，可以标识采样的测量信号的峰或谷。
在步骤504处，可以计算连续峰或连续谷之间的采样点的平均数。例如，可以跟踪采样的测量信号的每两个连续的峰/谷中的采样数目差，这可以形成具有那些采样数目差作为元素的矢量或那些采样数目差的序列。可以将采样数目差的序列取平均以获得平均的采样数目差(例如，连续峰或谷之间的采样点的平均数)。
在步骤506处，可以使用采样的测量信号的采样率除连续峰或连续谷之间的采样点的所计算平均数，以获得触发信号的频率值。
在步骤508处，例如响应于测量信号的基本频率的变化，可以连续地更新触发信号。为了使不同基本频率的测量信号同步，可以相应地更新触发信号。
图6说明用于估算沥青密度的示例过程600。方法600可以在本文所描述的处理器中的一个或多个上实施并且可以包括以下步骤。步骤602至614分别与方法400的步骤402至414相似或相同，因此本文不再重复先前所描述的步骤602至614的细节。
在步骤602处，可以从压路机滚轮接收呈模拟DC电信号形式的测量信号。例如，测量信号可以是由与压路机滚轮相关联的加速度计输出的模拟DC信号。
在步骤604处，可以对测量信号进行采样以获得采样的测量信号。
在步骤606处，可以标识采样的测量信号在时域中的周期。
在步骤608处，可以标识跨周期的多个采样点。
在步骤610处，可以基于所标识的周期而标识跨多个周期的采样的测量信号的周期性采样点。
在步骤612处，对于周期内的至少一个采样点，将跨周期的多个周期性采样点取平均，以获得至少一个采样点的平均周期性数据点。
在步骤614处，可以使用至少一个采样点的平均周期性数据点来构造修改的测量信号。
在步骤616处，可以将修改的测量信号变换成沥青密度值。步骤616可以进一步包括将修改的测量信号从时域信号变换成频域信号，并且将频域信号与沥青密度值相关。例如，可以使用上文结合图2的密度计算单元212描述的技术获得密度值。
在步骤618处，可以例如通过显示在单元216上而输出沥青密度值。
图7说明在不减小信号噪声的情况下原始信号的功率(从时域信号导出的频域信号)与在使用TSA技术减小信号噪声之后信号的功率之间的比较。具体来说，图7将来自TSA技术的信号的功率值704(来自快速傅里叶变换)与未通过TSA预处理的信号的功率值702相比较。附图是针对100秒的测试数据。可以看出，TSA功率时间轨迹704比其基线对应部分702平滑。这表明通过TSA技术减小随机噪声(例如，在使用加速度计测量振动时)影响。这验证了TSA技术的技术优势。因为路面密度估算与振动信号功率密切相关，所以由于信号噪声影响减小，可以提高密度估算精度。
可以提供一种用于存储指令的计算机可读介质，所述指令用于当程序在具有一个或多个处理器的计算机上执行时执行方法400、500和/或600的步骤。图8说明可以用于实践本文所公开的概念的示例计算机系统。然而，本领域普通技术人员将从本公开理解，可以使用任何数目的计算机系统，例如膝上型个人计算机(PC)，平板PC或可编程逻辑控制器(PLC)来实施本文所描述的系统和方法。
参考图8，示例性系统包括通用计算装置800，包括处理单元(CPU或处理器)820和系统总线880，所述系统总线将包括例如只读存储器(ROM)840和随机存取存储器(RAM)850的系统存储器830的各种系统组件耦合到处理器820。系统800可以包括与处理器820直接连接、接近处理器820或集成为处理器820的一部分的高速存储器的缓存。系统800将数据从存储器830和/或存储装置860复制到缓存，以供处理器820快速存取。以此方式，缓存可以提供性能提升，从而避免处理器820等待数据时的延迟。这些和其它模块可以控制处理器820或被配置成控制处理器820以执行各种动作。也可以使用其它系统存储器830。存储器830可以包括具有不同性能特性的多个不同类型的存储器。可以了解，本公开可以在具有多于一个处理器820的计算装置800上或在联网在一起以提供更大处理能力的计算机装置的群组或集群上操作。处理器820可以包括任何通用处理器以及被配置成控制处理器820的硬件模块或软件模块，例如存储在存储装置860中的模块1862、模块2 864和模块3 866，以及专用处理器，其中软件指令并入到实际处理器设计中。处理器820本质上可以是完全独立的计算系统，包含多个核心或处理器、总线、存储器控制器、缓存等。多核处理器可以是对称的或不对称的。
系统总线810可以是几种总线结构中的任一种，包括使用各种总线架构中的任一种的存储器总线或存储器控制器、外围总线和局部总线。存储在ROM 840等中的基本输入/输出(BIOS)可以提供基本例程，所述基本例程有助于例如在启动期间在计算装置800内的元件之间传递信息。
在一个方面中，执行特定功能的硬件模块可以包括存储于有形计算机可读存储介质中的软件组件，所述软件组件与执行功能所需的硬件组件，例如处理器820、总线810、显示器870等连接。在另一方面中，系统可以使用处理器和计算机可读存储介质来存储指令，所述指令在由处理器执行时使处理器执行方法或其它特定动作。根据装置的类型，例如装置800是小型手持式计算设备，台式计算机还是计算机服务器，预期基本组件和适当的变形。
尽管本文描述的示例实施例采用硬盘860，但是可以存储可由计算机访问的数据的其它类型的计算机可读介质，例如磁带盒、闪存卡、数字多功能盘、盒式磁带、随机存取存储器(RAM)850和只读存储器(ROM)840也可以用于示例操作环境中。有形计算机可读存储介质、计算机可读存储装置，或计算机可读存储器装置明确地排除例如瞬态波、能量、载波信号、电磁波和信号本身的介质。
为了实现与计算装置800的用户交互，输入装置890表示任何数目的输入机构，例如用于语音的麦克风、用于手势或图形输入的触敏屏幕、键盘、鼠标、运动输入、语音等。输出装置870也可以是本领域技术人员已知的多个输出机构中的一个或多个。在一些情况下，多模式系统使用户能够提供多种类型的输入以与计算装置800通信。通信接口810通常控制和管理用户输入和系统输出。对在任何特定硬件布置上的操作没有限制，因此在开发时，此处的基本特征可以容易地替代改进的硬件或固件布置。
在方法400、500和600中概述的步骤是示例性的并且可以在其任何组合中实施，包括排除、添加或修改某些步骤的组合。
上述各种实施例仅借助于图示提供并且不应解释为限制本公开的范围。在不遵循本文示出和描述的示例实施例和应用的情况下并且在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以对本文描述的原理进行各种修改和改变。

Claims (15)

1.一种沥青密度估算系统，包括：
测量装置，所述测量装置被配置成输出测量信号；
密度计算单元，所述密度计算单元被配置成基于修改的测量信号来确定沥青密度值；
显示单元，所述显示单元被配置成显示所确定的沥青密度值；
其特征在于：
时间同步单元，所述时间同步单元利用时间同步平均并且被配置成：
对所述测量信号进行采样，以获得采样的测量信号，
标识所述采样的测量信号在时域中的周期，
标识跨所述周期的多个采样点，以及
基于所标识的周期而标识跨多个周期的采样的测量信号中的相同相对位置处的周期性采样点；以及
时间同步平均单元，所述时间同步平均单元被配置成通过以下操作在所述时域中构造所述修改的测量信号：
对于所述周期内的至少一个采样点，将跨周期的在所采样的测量信号中的相同相对位置处的多个所述周期性采样点取平均，以获得对于所述至少一个采样点的平均周期性数据点，以及
使用对于所述至少一个采样点的所述平均周期性数据点来构造所述修改的测量信号。
2.根据权利要求1所述的沥青密度估算系统，其中所述时间同步单元使用触发信号来标识跨所述多个周期的所述采样的测量信号的所述周期性采样点。
3.根据权利要求2所述的沥青密度估算系统，其中所述触发信号具有基于所述测量信号的基本频率的周期和/或频率值。
4.根据权利要求2所述的沥青密度估算系统，其中所述时间同步单元通过以下操作产生所述触发信号：
通过分别确定局部最大值或最小值来标识所述采样的测量信号的峰或谷；
计算连续峰或连续谷之间的采样点的平均数；
将所述采样点的平均数四舍五入成正整数；以及
将所述正整数用作所述触发信号。
5.根据权利要求4所述的沥青密度估算系统，进一步包括：
将正整数除以所述采样的测量信号的采样率，以获得所述触发信号的频率值。
6.根据权利要求2所述的沥青密度估算系统，其中连续地更新所述触发信号。
7.一种压路机，包括：
压路机滚轮；以及
根据权利要求1所述的沥青密度估算系统，其中所述测量装置包括加速度计，所述加速度计被配置成测量所述压路机滚轮的振动，所述加速度计适合于输出呈模拟DC电信号形式的所述测量信号。
8.一种用于减小信号噪声的方法，包括：
由处理器接收呈模拟DC电信号形式的测量信号；
由所述处理器对所述测量信号进行采样，以获得采样的测量信号；
由所述处理器使用对于至少一个采样点的平均周期性数据点来构造所述修改的测量信号；
使用时间同步平均，其特征在于：
由所述处理器标识所述采样的测量信号在时域中的周期；
由所述处理器标识跨所述周期的多个采样点；
由所述处理器基于所标识的周期而标识跨多个周期的所述采样的测量信号中的相同相对位置处的周期性采样点；
对于所述周期内的所述至少一个采样点，由所述处理器将跨周期的在所采样的测量信号中的相同相对位置处的多个所述周期性采样点取平均，以获得对于所述至少一个采样点的平均周期性数据点。
9.根据权利要求8所述的方法，进一步包括：
由所述处理器使用触发信号来标识跨所述多个周期的所述采样的测量信号的所述周期性采样点。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述触发信号具有基于所述测量信号的基本频率的周期和/或频率值。
11.根据权利要求10所述的方法，进一步包括通过以下操作产生所述触发信号：
由所述处理器通过分别确定局部最大值或最小值来标识所述采样的测量信号的峰或谷；
由所述处理器计算连续峰或连续谷之间的采样点的平均数；
由所述处理器将所述采样点的平均数四舍五入成正整数；以及
将所述正整数用作所述触发信号。
12.根据权利要求11所述的方法，进一步包括：
由所述处理器将所述正整数除以所述采样的测量信号的采样率，以获得所述触发信号的频率值。
13.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：
使用所述处理器连续地更新所述触发信号。
14.一种用于估算沥青密度的方法，包括：
由所述处理器将来自权利要求9的修改的测量信号变换成频域信号；
由所述处理器将所述频域信号与沥青密度值相关；以及
输出所述沥青密度值。
15.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储用于当程序在具有处理器的计算机上运行时执行权利要求8至14中任一项的步骤的指令。
CN201880091394.2A 2018-03-21 2018-03-21 沥青密度估算系统以及减小信号噪声的相关方法 Active CN111971435B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/US2018/023456 WO2019182575A1 (en) 2018-03-21 2018-03-21 Asphalt density estimation system, and related method of reducing signal noise

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111971435A CN111971435A (zh) 2020-11-20
CN111971435B true CN111971435B (zh) 2023-04-04

Family

ID=67987962

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880091394.2A Active CN111971435B (zh) 2018-03-21 2018-03-21 沥青密度估算系统以及减小信号噪声的相关方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11572664B2 (zh)
EP (1) EP3768895B1 (zh)
CN (1) CN111971435B (zh)
WO (1) WO2019182575A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020038567A1 (de) * 2018-08-21 2020-02-27 Moba Mobile Automation Ag System zur verdichtungsmessung
CN115759408B (zh) * 2022-11-21 2024-03-08 贵州电网有限责任公司 一种输变电设备寿命预测方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4422333A (en) * 1982-04-29 1983-12-27 The Franklin Institute Method and apparatus for detecting and identifying excessively vibrating blades of a turbomachine
US5621656A (en) * 1992-04-15 1997-04-15 Noise Cancellation Technologies, Inc. Adaptive resonator vibration control system
US5614670A (en) 1993-10-29 1997-03-25 Board Of Regents, The University Of Texas System Movable seismic pavement analyzer
US5952561A (en) 1997-03-19 1999-09-14 Iowa State University Research Foundation, Inc. Real time asphalt pavement quality sensor using a differential approach
US7669458B2 (en) 2004-11-10 2010-03-02 The Board Of Regents Of The University Of Oklahoma Method and apparatus for predicting density of asphalt
US8190338B2 (en) * 2008-09-02 2012-05-29 The Board Of Regents Of The University Of Oklahoma Method and apparatus for compaction of roadway materials
CN101691731B (zh) * 2009-08-27 2011-06-15 中交二公局第三工程有限公司 机场高速公路排水性沥青路面施工工艺
CN104364445A (zh) 2012-04-06 2015-02-18 俄克拉何马大学董事会 用于测定道路硬度的方法和设备
CN103344702A (zh) * 2013-06-09 2013-10-09 武汉市政工程设计研究院有限责任公司 一种利用超声波检测装置检测沥青混凝土降噪性能的方法
CN106940370A (zh) * 2017-02-14 2017-07-11 北京市道路工程质量监督站 沥青路面压实度检测方法、装置及系统

Also Published As

Publication number Publication date
EP3768895C0 (en) 2023-12-06
US20210363706A1 (en) 2021-11-25
CN111971435A (zh) 2020-11-20
EP3768895A4 (en) 2021-11-03
EP3768895B1 (en) 2023-12-06
US11572664B2 (en) 2023-02-07
WO2019182575A1 (en) 2019-09-26
EP3768895A1 (en) 2021-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Tu et al. Integration of non-time-resolved PIV and time-resolved velocity point sensors for dynamic estimation of velocity fields
Schneiders et al. Resolving vorticity and dissipation in a turbulent boundary layer by tomographic PTV and VIC+
Brindise et al. Proper orthogonal decomposition truncation method for data denoising and order reduction
CN111971435B (zh) 沥青密度估算系统以及减小信号噪声的相关方法
Huhn et al. FFT integration of instantaneous 3D pressure gradient fields measured by Lagrangian particle tracking in turbulent flows
Zhou et al. A novel method based on the pseudo-orbits to calculate the largest Lyapunov exponent from chaotic equations
Moreau et al. Estimation of power spectral density from laser Doppler data via linear interpolation and deconvolution
Griesmaier et al. A multifrequency MUSIC algorithm for locating small inhomogeneities in inverse scattering
Liu et al. Impact force identification via sparse regularization with generalized minimax-concave penalty
Cestnik et al. Inferring the phase response curve from observation of a continuously perturbed oscillator
Cheng et al. Background error covariance iterative updating with invariant observation measures for data assimilation
Verdini et al. Turbulent heating in the accelerating region using a multishell model
Smolik et al. Vector field radial basis function approximation
Joh et al. MUSIC-type imaging of perfectly conducting cracks in limited-view inverse scattering problems
Yang et al. Fast adaptive mesh augmented lagrangian digital image correlation
Gagnon et al. On the stochastic simulation of hydroelectric turbine blades transient response
Yang et al. Two regularization methods to identify time-dependent heat source through an internal measurement of temperature
Chandramouli et al. Fast 3D flow reconstructions from 2D cross-plane observations
Jia et al. Real-time generation of atmospheric turbulence phase screen with non-uniform fast fourier transform
Wu et al. An improved adjoint-based ocean wave reconstruction and prediction method
Silva et al. Spatio-temporal decomposition of 2D travelling waves from video measurements
Aucejo et al. On a general Iteratively Reweighted algorithm for solving force reconstruction problems
Cheng et al. A modified regularization method for an inverse heat conduction problem with only boundary value
Bonan et al. A moving-point approach to model shallow ice sheets: a study case with radially symmetrical ice sheets
Nordevall Method development of automotive ultrasound simulations

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant