CN107908133B - 一种频率自适应采集分发方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种频率自适应采集分发方法，对结构应力、应变、温度等测量信号，测试设备以能满足测试需求的高频率采集处理得原始数据A，对原始数据A降低采样频率处理获取数据B；对数据B线性插值扩充得到数据C；将原始数据A与数据C相减得到差值；将原始数据A和差值A‑C傅里叶转换分别得到频域数据；分别判断选取满足频域原始幅值FA(ω)和频域差值幅值FA‑C(ω)都不超过对应阈值的最佳频率，如果此频率能保证数据不失真，则以此最终确定的频率存储并分发数据，否则以高频率存储并分发数据。本发明既可以保证测试数据的精确性，根据测量数据的变化情况自适应的改变采样频率，保证采集数据不失真的同时减少存储资源的浪费。
Description
技术领域
本发明涉及船舶或海洋平台结构应力采集领域，具体涉及一种频率自适应采集分发方法。
背景技术
数据采集技术已经在现代社会中各个领域中被广泛应用。由于集成电路制造技术的不断提高，出现了高性能、高可靠性的单片数据采集系统，测量速率每秒可达到几十万次以上。然而采集数据的频率选择仍然是一个需要权衡的问题。
针对实际工程测量如结构应力、应变或温度等测量信号，为保证准确记录被测信号变化情况，往往将采集分发频率设置过高而产生巨大的数据量，导致产生数据传输耗时长、处理量大、占用存储空间和分发通信量等问题；但如果采集分发频率设置过低，当数据出现剧烈变化，如测量结构受到瞬间载荷时，得到的数据又无法准确地表达被测量的物理量在该段短时间内的变化情况。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种频率自适应采集分发方法，根据测量数据的变化情况自动确定保证采集数据不失真的采集分发频率。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种频率自适应采集分发方法，包括如下步骤：
S1：根据被测信号需求确定高频率fH，采集设备以该频率fH采集并存储一段时间的时历数据,筛选其中坏点，坏点剔补处理后得到原始数据A；
当时历数据达到以下标准时定义为坏点：
其中，D为某时间点的数据；为获取的数据的平均值；σ为获取的数据的标准差值；
S2：对原始数据A按预设分发频率fP进行降低频率处理得数据B，处理如下：
其中，A(i)、B(i)代表原始数据A和数据B中的第i个数据，当不是整数时四舍五入取整，N为原始数据A的数据个数；
S3：将降低频率处理的数据B线性插值扩充到高频率fH得数据C，
n为数据B的数据量，B(i)、C(i)代表数据B和数据C中的第i个数据；
S4：将原始数据A减去数据C得到频率为fH的差值数据，并对原始数据A和差值原始数据A-C进行傅里叶变换，傅里叶变换公式如下：
其中，F(ω)是被测信号在频域内频率ω处的幅值；T是测量的时间范围；f(t)为时间t时的被测信号时域幅值；ω为频率；t为时间；
S5：给定频域原始数据幅值阈值和频域差值幅值阈值；分别判断预设分发频率fP对应的频域原始幅值FA(ω)和频域差值幅值FA-C(ω)是否超过对应阈值，
若FA(ω)和FA-C(ω)都不超过对应阈值，则输出该预设分发频率fP，以该频率采集；
若FA(ω)和FA-C(ω)有任何一个超过对应阈值，则计算新的分发频率，超过阈值的数据对应的最大频率为fE，取大于两倍fE的最小10的倍数为新的分发频率fP1；以新的分发频率fP1依次重复一次步骤S2、S3、S4、S5；
分别判断fP1对应的频域原始幅值FA(ω)和频域差值幅值FA-C(ω)是否超过对应阈值，
若FA(ω)和FA-C(ω)都不超过对应阈值，则输出该分发频率fP1，以该频率采集；
若FA(ω)和FA-C(ω)有任何一个超过对应阈值，则直接选取初始高频率fH为最终分发频率，继续采集。
进一步的，所述的被测信号包括结构应力测量信号、应变测量信号或温度测量信号。
进一步的，所述的坏点剔补处理，将坏点数据替换为以下定值：
其中，表示符号值，当时取1，当时取-1，当取0。
进一步的，所述傅里叶变换采用离散傅里叶变换：
其中，N是测量的总数据点量；tj是第j个数据对应的时间。
相比现有技术,本发明具有如下有益效果：
1.本发明根据被测信号数据的变化特点，自动确定出保证采集数据不失真的分发频率，当数据变化平缓时分发频率较低，当数据变化剧烈时分发频率较高，解决数据量大和数据采集频率不足的问题，使采集设备能以合适的频率存储并分发数据。
2.本发明既可以保证原始数据的精确性，根据测量数据的变化情况自适应的改变采样频率，保证采集数据不失真的同时减少存储资源的浪费。
附图说明
图1一种频率自适应采集分发方法流程图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例以本发明的技术方案为依据开展，给出了详细的实施方式和具体的操作过程。
步骤1：采用结构应力测量设备测试船舶或海洋平台的结构应力，以能满足测试需求的高频率fH，100Hz进行采集，得到结构应力时历数据,由于测量设备或测量环境等问题有时会出现坏点，对时历数据进行坏点剔补处理，得原始数据A。
步骤2：按预设分发频率低频率如5Hz，对原始数据A进行降低采样频率处理获取数据B；
步骤3：然后对数据B进行线性扩充插值，得到频率为fH的结构应力数据C；
步骤4：将原始数据A减去数据C得到差值数据，并用傅里叶变换将原始数据A和差值原始数据A-C从时域转换到频域得到频域原始数据幅值和频域差值数据幅值；
步骤5：给定频域原始数据幅值阈值和频域差值幅值阈，分别判断5Hz对应的频域原始幅值FA(ω)和频域差值幅值FA-C(ω)是否超过对应阈值，
若FA(ω)和FA-C(ω)都不超过对应阈值，则输出该分发频率fP5Hz，以该频率采集；
若FA(ω)和FA-C(ω)有任何一个超过对应阈值，则计算新的分发频率fP，如两组数据中超过阈值的数据对应的最大频率fE如9Hz，取大于两倍fE的最小10的倍数如20Hz作为新的分发频率fP1；以新的分发频率fP1，依次重复一次步骤S2、S3、S4、S5；
分别判断20Hz对应的频域原始幅值FA(ω)和频域差值幅值FA-C(ω)是否超过对应阈值，
若FA(ω)和FA-C(ω)都不超过对应阈值，则输出该分发频率fP20Hz，以该频率采集；
若FA(ω)和FA-C(ω)有任何一个超过对应阈值，因后续还有数据需要采集，不能在选频率上耽误太多时间，则直接选取初始高频率fH100Hz为最终分发频率，继续采集。
以上实施例为本申请的优选实施例，本领域的普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进，在不脱离本申请总的构思的前提下，这些变换或改进都应当属于本申请要求保护的范围之内。
Claims (4)
1.一种频率自适应采集分发方法，包括如下步骤：
S1：根据被测信号需求确定高频率fH，采集设备以该频率fH采集并存储一段时间的时历数据,筛选其中坏点，坏点剔补处理后得到原始数据A；
当时历数据达到以下标准时定义为坏点：
其中，D为某时间点的数据；为获取的数据的平均值；σ为获取的数据的标准差值；
S2：对原始数据A按预设分发频率fP降低频率处理得数据B，处理如下：
其中，A(i)、B(i)代表原始数据A和数据B中的第i个数据，当不是整数时四舍五入取整，N为原始数据A的数据个数；
S3：将降低频率处理的数据B线性插值扩充到高频率fH得数据C，
n为数据B的数据量，B(i)、C(i)代表数据B和数据C中的第i个数据；
S4：将原始数据A减去数据C得到频率为fH的差值数据，并对原始数据A和差值原始数据A-C进行傅里叶变换，傅里叶变换公式如下：
其中，F(ω)是被测信号在频域内频率ω处的幅值；T是测量的时间范围；f(t)为时间t时的被测信号时域幅值；ω为频率；t为时间；
S5：给定频域原始数据幅值阈值和频域差值幅值阈值；分别判断预设分发频率fP对应的频域原始幅值FA(ω)和频域差值幅值FA-C(ω)是否超过对应阈值，
若FA(ω)和FA-C(ω)都不超过对应阈值，则输出该预设分发频率fP，以该频率采集；
若FA(ω)和FA-C(ω)有任何一个超过对应阈值，则计算新的分发频率，超过阈值的数据对应的最大频率为fE，取大于两倍fE的最小10的倍数为新的分发频率fP1；以新的分发频率fP1依次重复一次步骤S2、S3、S4、S5；
分别判断fP1对应的频域原始幅值FA(ω)和频域差值幅值FA-C(ω)是否超过对应阈值，
若FA(ω)和FA-C(ω)都不超过对应阈值，则输出该分发频率fP1，以该频率采集；
若FA(ω)和FA-C(ω)有任何一个超过对应阈值，则直接选取初始高频率fH为最终分发频率，继续采集。
2.根据权利要求1所述的一种频率自适应采集分发方法，其特征在于，所述的被测信号包括结构应力测量信号、应变测量信号或温度测量信号。
3.根据权利要求1所述的一种频率自适应采集分发方法，其特征在于，所述的坏点剔补处理，将坏点数据替换为以下定值：
其中，表示符号值，当时取1，当时取-1，当取0。
4.根据权利要求1所述的一种频率自适应采集分发方法，其特征在于，所述傅里叶变换采用离散傅里叶变换：
其中，N是测量的总数据点量；tj是第j个数据对应的时间。
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