CN117630554A - 一种用于导电滑环的测试装置及测试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种用于导电滑环的测试装置包括：传感器组件、控制器、电源和数据处理器；所述传感器组件与所述数据处理器电性连接，所述数据处理器与所述控制器电性连接，所述控制器与所述电源电性连接；所述传感器组件用于测量导电滑环的多种参数，将所述数据通过电信号传输给所述数据处理器；所述数据处理器通过自适应算法生成所述控制器的调整算法，以通过所述控制器实现导电滑环的自适应测试控制；通过使用传感器组件和自适应算法，系统能够实时监测和调整信号处理参数，从而减少噪声、失真和干扰，提高测试的可靠性；系统能够根据实时信号分析结果自动调整测试参数，以应对不同测试条件和信号变化，从而实现导电滑环的自适应测试控制。
Description
技术领域
本发明提出了一种用于导电滑环的测试装置及测试方法，属于导电滑环测试领域。
背景技术
导电滑环的测试装置是一种专门设计用来测试和评估导电滑环性能的设备。导电滑环，又称为旋转接头或滑环，是一种用于在固定结构和旋转结构之间传输电力和信号的机电设备；
现有技术中的导电滑环的测试装置具有以下缺陷：
信号处理的非适应性，现有技术可能缺乏足够的自适应机制来实时调整信号处理参数，导致在变化的测试条件下无法保持信号质量；
有限的信号分析能力，可能缺少高级信号处理方法，如高阶傅里叶变换，限制了对信号细节的深入分析；
数据融合和多通道处理不足，现有技术可能未能有效整合多个传感器数据或未能对多通道信号进行有效预处理，影响信号质量和准确性；
异常检测和机械特性分析的不足，缺乏高效的异常检测和机械性能特征分析可能导致信号问题和机械故障的延迟识别。
反馈控制的局限性，现有系统可能缺乏灵活的反馈控制机制，限制了在信号受干扰或变化时的响应能力。
发明内容
一种用于导电滑环的测试装置包括：传感器组件、控制器、电源和数据处理器；
所述传感器组件与所述数据处理器电性连接，所述数据处理器与所述控制器电性连接，所述控制器与所述电源电性连接；
所述传感器组件用于测量导电滑环的多种参数，将所述数据通过电信号传输给所述数据处理器；
所述数据处理器通过自适应算法生成所述控制器的调整算法，以通过所述控制器实现导电滑环的自适应测试控制；
通过使用传感器组件和自适应算法，系统能够实时监测和调整信号处理参数，从而减少噪声、失真和干扰，提高测试的可靠性，确保数据的准确性；系统能够根据实时信号分析结果自动调整测试参数，以应对不同测试条件和信号变化，从而实现导电滑环的自适应测试控制；通过高级信号分析和自适应滤波器，系统可以在不同频率分量上获得最佳信噪比，同时保持适当的信号灵敏度，有助于提高信号质量和测试准确性；系统还具备自适应异常检测功能，有助于及时识别并处理任何异常或干扰，确保测试的可靠性和稳定性；采用高频率和多通道传感器数据的高速采样，捕获导电滑环的关键参数，包括电信号波形、频谱、谐波分量和信号质量参数，有助于全面了解被测试对象的性能。
优选地，
所述传感器组件包括电信号传感器和信号质量传感器；
所述电信号传感器用于捕获导电滑环的电信号的波形、频谱、谐波分量和干扰情况；
所述信号质量传感器用于检测导电滑环的信号噪声、失真、相位差异和信号噪声比。
优选地，
所述数据处理器执行数据采集、多通道信号预处理、高级信号分析、机械性能特征提取和自适应异常检测；
所述数据采集包括对高频率和多通道传感器数据的高速采样；
所述多通道信号预处理包括多通道对齐、校准、滤波、降噪和时域转换；
所述高级信号分析使用高阶傅里叶变换算法。
优选地，
所述自适应算法包括自适应信号调整和多模态数据融合；
所述性能调整算法包括多变量控制策略，以动态调整信号处理参数和多变量控制机制，以最大程度地提高信号质量和测试准确性。
一种用于导电滑环的测试方法，包括所述的用于导电滑环的测试装置；
还包括：
首先进行数据采集和传感器检测，获取导电滑环传输的电信号；
然后经过信号处理和自适应算法调整，以优化信号质量。
优选地，其特征在于，所述数据采集方法包括：
采用高频率和多通道传感器数据的高速采样，以捕获导电滑环的关键参数，包括电信号波形、频谱、谐波分量和信号质量参数。
优选地，使用所述高阶傅里叶变换算法分析所述导电滑环的测试方法包括：
输入所述导电滑环的测试数据，所述测试数据为来自导电滑环的波形、频谱、谐波分量和信号质量参数；
将输入的测试数据重新排列为按位逆序的顺序；
其中测试数据信号在频域中被拆分成较小的子信号，并在不同频率上进行加权叠加，所述加权叠加以递归方式进行，将信号分解为越来越小的子问题；
将计算得到的结果按位合并，形成频域中的完整信号；
根据所述完整信号产生频谱图，所述频谱图其中包括了不同频率分量的振幅信息；
分析频谱图，可以了解信号中的主要频率成分，评估信号的质量，以及检测任何异常或干扰。
优选地，所述性能调整算法自动识别和分析所述导电滑环传输的电信号中的波形、频谱、谐波分量和信号质量参数；
使用自适应滤波器，通过不断调整滤波器系数，以最小化输入信号与期望信号之间的均方误差以降低噪声和失真的影响；
基于实时信号分析结果，将确定需要调整的信号处理参数；
自动调整相应的信号处理参数；
在参数调整之后，持续监测信号的性能；
所述信号的性能包括信号的噪声水平、失真情况以及信号质量的改进情况。
优选地，
还包括反馈控制方法，所述反馈控制方法包括：
根据测试情况进行自适应调整，如果信号在测试过程中受到干扰或发生变化，相应地调整参数；
还包括自适应滤波、自适应增益控制和自适应异常检测。
本发明具有如下有益效果：
高度自适应性：通过自适应算法，该系统能够根据实时的信号分析结果，自动调整信号处理参数，从而最大程度地减少信号中的噪声、失真和干扰。这有助于提高信号质量，确保测试的准确性。
多参数测量：传感器组件具备测量多种参数的能力，包括电信号的波形、频谱、谐波分量、信号噪声、失真等。这意味着系统可以全面评估导电滑环的性能。
高频率和多通道数据采集：数据采集方法采用高频率和多通道传感器数据的高速采样，确保了关键参数的准确捕获。这有助于获得更多的测试信息。
高级信号分析：采用高阶傅里叶变换算法进行信号分析，使系统能够深入了解信号的频谱特性，识别主要频率成分和噪声。这对于检测异常和评估信号质量非常有帮助。
多模态数据融合：自适应算法中的多模态数据融合可以帮助综合不同信号特性，以更好地调整信号处理参数，从而提高信号质量。
反馈控制：系统具有反馈控制方法，可以实时调整参数以适应不同的测试条件和信号情况。这确保了测试的可靠性，即使在不同的环境中也能获得准确的结果。
自适应滤波和异常检测：系统采用自适应滤波和自适应异常检测，这有助于进一步减少噪声和检测任何异常信号。
附图说明
图1一种用于导电滑环的测试装置及测试方法的主要流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施例进行说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1:
一种用于导电滑环的测试装置包括：传感器组件、控制器、电源和数据处理器；
所述传感器组件与所述数据处理器电性连接，所述数据处理器与所述控制器电性连接，所述控制器与所述电源电性连接；
所述传感器组件用于测量导电滑环的多种参数，将所述数据通过电信号传输给所述数据处理器；
所述数据处理器通过自适应算法生成所述控制器的调整算法，以通过所述控制器实现导电滑环的自适应测试控制；
通过使用传感器组件和自适应算法，系统能够实时监测和调整信号处理参数，从而减少噪声、失真和干扰，提高测试的可靠性，确保数据的准确性；系统能够根据实时信号分析结果自动调整测试参数，以应对不同测试条件和信号变化，从而实现导电滑环的自适应测试控制；通过高级信号分析和自适应滤波器，系统可以在不同频率分量上获得最佳信噪比，同时保持适当的信号灵敏度，有助于提高信号质量和测试准确性；系统还具备自适应异常检测功能，有助于及时识别并处理任何异常或干扰，确保测试的可靠性和稳定性；采用高频率和多通道传感器数据的高速采样，捕获导电滑环的关键参数，包括电信号波形、频谱、谐波分量和信号质量参数，有助于全面了解被测试对象的性能。
具体地，
所述传感器组件包括电信号传感器和信号质量传感器；
所述电信号传感器用于捕获导电滑环的电信号的波形、频谱、谐波分量和干扰情况；
所述信号质量传感器用于检测导电滑环的信号噪声、失真、相位差异和信号噪声比。
具体地，
所述数据处理器执行数据采集、多通道信号预处理、高级信号分析、机械性能特征提取和自适应异常检测；
所述数据采集包括对高频率和多通道传感器数据的高速采样；
所述多通道信号预处理包括多通道对齐、校准、滤波、降噪和时域转换；
所述高级信号分析使用高阶傅里叶变换算法。
具体地，
所述自适应算法包括自适应信号调整和多模态数据融合；
所述性能调整算法包括多变量控制策略，以动态调整信号处理参数和多变量控制机制，以最大程度地提高信号质量和测试准确性。
一种用于导电滑环的测试方法，包括所述的用于导电滑环的测试装置；
还包括：
首先进行数据采集和传感器检测，获取导电滑环传输的电信号；
然后经过信号处理和自适应算法调整，以优化信号质量。
具体地，其特征在于，所述数据采集方法包括：
采用高频率和多通道传感器数据的高速采样，以捕获导电滑环的关键参数，包括电信号波形、频谱、谐波分量和信号质量参数。
具体地，使用所述高阶傅里叶变换算法分析所述导电滑环的测试方法包括：
输入所述导电滑环的测试数据，所述测试数据为来自导电滑环的波形、频谱、谐波分量和信号质量参数；
将输入的测试数据重新排列为按位逆序的顺序；
其中测试数据信号在频域中被拆分成较小的子信号，并在不同频率上进行加权叠加，所述加权叠加以递归方式进行，将信号分解为越来越小的子问题；
将计算得到的结果按位合并，形成频域中的完整信号；
根据所述完整信号产生频谱图，所述频谱图其中包括了不同频率分量的振幅信息；
分析频谱图，可以了解信号中的主要频率成分，评估信号的质量，以及检测任何异常或干扰。
通过多通道信号预处理和高阶傅里叶变换，获得不同通道的频谱信息，然后使用自适应算法动态调整滤波器系数以最小化噪声。
更新滤波器系数的过程可以表示为：
这里，h(t)表示滤波器系数，μ表示学习率，J表示损失函数，而dJ/dh(t)表示损失函数对滤波器系数的梯度。
使用高阶傅里叶变换算法，系统能够有效地分析导电滑环的频谱信息，包括不同频率分量的振幅信息，这有助于全面了解被测试对象的频谱特性；通过分析频谱图，系统可以检测到任何异常或干扰，从而提高测试的可靠性和准确性，确保数据的质量；自适应算法能够动态调整滤波器系数，以最小化噪声并提高信号的质量。这有助于降低噪声和失真的影响，从而产生更清晰和准确的测试结果；系统使用多通道信号预处理，可以获得不同通道的频谱信息，从而提供更丰富的数据，有助于综合分析导电滑环的性能；系统根据实时信号分析结果自动调整滤波器系数，确保信号处理参数始终适应变化的测试条件，进一步提高信号质量和测试准确性。
具体地，所述性能调整算法自动识别和分析所述导电滑环传输的电信号中的波形、频谱、谐波分量和信号质量参数；
使用自适应滤波器，通过不断调整滤波器系数，以最小化输入信号与期望信号之间的均方误差以降低噪声和失真的影响；
基于实时信号分析结果，将确定需要调整的信号处理参数；
自动调整相应的信号处理参数；
在参数调整之后，持续监测信号的性能；
所述信号的性能包括信号的噪声水平、失真情况以及信号质量的改进情况。
自适应信号调整通过自适应滤波，使用自适应滤波器来调整信号s(t)。滤波后的信号表示为y(t)，其计算公式如下：
(t))＝s(t)h(t)
这里，*表示卷积操作，h(t)表示自适应滤波器的冲激响应。
算法能够自动识别和分析导电滑环传输的电信号的波形、频谱、谐波分量和信号质量参数，从而实现自适应信号调整；通过使用自适应滤波器，算法不断调整滤波器系数，以最小化输入信号与期望信号之间的均方误差。这有效地降低了信号中的噪声和失真，提高了信号的质量；根据实时信号分析结果，算法确定需要调整的信号处理参数，并自动调整这些参数。这确保了系统能够适应不同测试条件，保持信号质量；算法持续监测信号的性能，包括噪声水平、失真情况以及信号质量的改进情况。这有助于实时监测测试过程，确保信号的稳定性和准确性；自适应信号调整通过自适应滤波器的应用，使用自适应滤波器来调整信号s(t)。滤波后的信号y(t)由卷积操作得出，具体滤波器冲激响应h(t)的应用确保了信号的高质量处理。
具体地，
还包括反馈控制方法，所述反馈控制方法包括：
根据测试情况进行自适应调整，如果信号在测试过程中受到干扰或发生变化，相应地调整参数；
还包括自适应滤波、自适应增益控制和自适应异常检测。
本实施例的有益效果为：
高度自适应性：通过自适应算法，该系统能够根据实时的信号分析结果，自动调整信号处理参数，从而最大程度地减少信号中的噪声、失真和干扰。这有助于提高信号质量，确保测试的准确性。
多参数测量：传感器组件具备测量多种参数的能力，包括电信号的波形、频谱、谐波分量、信号噪声、失真等。这意味着系统可以全面评估导电滑环的性能。
高频率和多通道数据采集：数据采集方法采用高频率和多通道传感器数据的高速采样，确保了关键参数的准确捕获。这有助于获得更多的测试信息。
高级信号分析：采用高阶傅里叶变换算法进行信号分析，使系统能够深入了解信号的频谱特性，识别主要频率成分和噪声。这对于检测异常和评估信号质量非常有帮助。
多模态数据融合：自适应算法中的多模态数据融合可以帮助综合不同信号特性，以更好地调整信号处理参数，从而提高信号质量。
反馈控制：系统具有反馈控制方法，可以实时调整参数以适应不同的测试条件和信号情况。这确保了测试的可靠性，即使在不同的环境中也能获得准确的结果。
自适应滤波和异常检测：系统采用自适应滤波和自适应异常检测，这有助于进一步减少噪声和检测任何异常信号。
Claims (9)
1.一种用于导电滑环的测试装置，其特征在于，包括：
传感器组件、控制器、电源和数据处理器；
所述传感器组件与所述数据处理器电性连接，所述数据处理器与所述控制器电性连接，所述控制器与所述电源电性连接；
所述传感器组件用于测量导电滑环的多种参数，将所述数据通过电信号传输给所述数据处理器；
所述数据处理器通过自适应算法生成所述控制器的性能调整算法，以通过所述控制器实现导电滑环的自适应测试控制。
2.根据权利要求1所述的用于导电滑环的测试装置，其特征在于，
所述传感器组件包括电信号传感器和信号质量传感器；
所述电信号传感器用于捕获导电滑环的电信号的波形、频谱、谐波分量和干扰情况；
所述信号质量传感器用于检测导电滑环的信号噪声、失真、相位差异和信号噪声比。
3.根据权利要求2所述的用于导电滑环的测试装置，其特征在于，
所述数据处理器执行数据采集、多通道信号预处理、高级信号分析、机械性能特征提取和自适应异常检测；
所述数据采集包括对高频率和多通道传感器数据的高速采样；
所述多通道信号预处理包括多通道对齐、校准、滤波、降噪和时域转换；
所述高级信号分析使用高阶傅里叶变换算法。
4.根据权利要求3所述的用于导电滑环的测试装置，其特征在于，
所述自适应算法包括自适应信号调整和多模态数据融合；
所述性能调整算法包括多变量控制策略，所述多变量控制策略采用多个传感器反馈数据进行实时决策，动态调整信号处理参数，包括滤波器设置、增益调整和噪声抑制级别；还包括信号质量监测机制，实时评估信号的稳定性和可靠性。
5.一种用于导电滑环的测试方法，其特征在于，包括权利要求4所述的用于导电滑环的测试装置；
还包括：
首先进行数据采集和传感器检测，获取导电滑环传输的电信号；
然后经过信号处理和自适应算法调整，所述自适应算法调整，包括根据实时信号分析结果，自动调整信号处理参数，包括滤波器系数、增益控制和异常检测参数。
6.根据权利要求5所述的一种导电滑环的测试方法，其特征在于，所述数据采集方法包括：
采用高频率和多通道传感器数据的高速采样，以捕获导电滑环的关键参数，包括电信号波形、频谱、谐波分量和信号质量参数。
7.根据权利要求6所述的一种导电滑环的测试方法，其特征在于，
使用所述高阶傅里叶变换算法分析所述导电滑环的测试方法包括：
输入所述导电滑环的测试数据，所述测试数据为来自导电滑环的波形、频谱、谐波分量和信号质量参数；
将输入的测试数据重新排列为按位逆序的顺序；
其中测试数据信号在频域中被拆分成具有频率范围的子信号，这些子信号在不同频率上进行加权叠加，以递归方式将信号分解为递减的子问题；
将计算得到的结果按位合并，形成频域中的完整信号；
根据所述完整信号产生频谱图，所述频谱图其中包括了不同频率分量的振幅信息。
8.根据权利要求7所述的一种导电滑环的测试方法，其特征在于，
所述性能调整算法自动识别和分析所述导电滑环传输的电信号中的波形、频谱、谐波分量和信号质量参数；
使用自适应滤波器，通过不断调整滤波器系数，以最小化输入信号与期望信号之间的均方误差以降低噪声和失真的影响；
基于实时信号分析结果，将确定需要调整的信号处理参数；
自动调整相应的信号处理参数；
在参数调整之后，持续监测信号的性能；
所述信号的性能包括信号的噪声水平、失真情况以及信号质量的改进情况。
9.根据权利要求8所述的一种导电滑环的测试方法，其特征在于，
还包括反馈控制方法，所述反馈控制方法包括：
根据测试情况进行自适应调整，如果信号在测试过程中受到干扰或发生变化，相应地调整参数；
还包括自适应滤波、自适应增益控制和自适应异常检测。
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