一种类磁栅液压缸集成位移传感器信号预处理方法与流程

本发明涉及信号处理技术领域，主要应用在航空航天液压作动机构的位移测量方面。

背景技术：

电液控制系统在航空、航天领域有着广泛的应用，液压缸作为电液控制系统的关键执行部件，其位移的高精确、高可靠测量对系统精确控制至关重要。随着飞机液压系统朝着高压化、大功率、变压力、集成化、多余度等方向发展，具有紧凑结构的新型液压作动机构，如电动静液作动器、单出杆对称缸等，越来越受到关注。相比传统液压缸位移测量方式，类磁栅集成位移传感器能有效解决安装干涉、不易维修、长度受限制等方面的问题，同时由于其高集成度，可以方便的与EHA等新型液压作动机构进行集成，结构优势明显。

类磁栅液压缸集成位移传感器诞生于力士乐集团公司，是目前唯一具有实际产品应用的活塞杆标尺位移传感器。然而考虑到加工和安装时可能带来的误差，传感器输出信号往往含有一些缺陷，并且输出信号属于连续的周期性模拟信号，还无法直接用于高精度的液压缸位移测量。传感器输出信号的预处理直接影响到了液压缸位移的测量精度，为此本发明公开了一种类磁栅液压缸集成位移传感器信号预处理方法。

技术实现要素：

响应信号中的直流分量来源于敏感头工作时的静态激励磁场。由于传感器工作时，需要通过活塞杆标尺周期结构对该静态激励磁场进行调制，使敏感元件产生周期响应。因此，该静态磁场是周期响应的基础，无法从根源上直接消除，只能从信号输出端将该直流分量滤除。参照已有的技术，高通滤波器是比较好的方式。采用高通滤波器滤除直流分量时，信号在初始阶段有一个比较大的延时，随着时间的增加，滤波器逐渐进入稳定工作状态，在该状态下，高通滤波器可以有效滤除直流分量。而初始阶段的延时，产生于直流分量阶跃输入。因此，高通滤波器进入稳定工作状态是直流分量滤除的前提。为确保高通滤波器稳定工作，传感器平稳工作前，需有一定的预热时间，预热时间的大小可由直流分量的幅值和传递函数中的相应结构参数确定。

脉冲干扰以随机的幅值和位置出现在响应信号中，属于干扰信号。为保证传感器测量精度，在实际工作时，需有效消除该干扰。然而由信号的频谱理论可知，脉冲信号属于全频带信号，具有典型的非线性，仅通过信号频率滤波的形式，很难将其消除。为此广大科技人员进行了大量的探索，发展了多种脉冲信号滤除方法。如信号中值滤波、差分排序脉冲噪声检测法DRID(Differentical Rank Impulse Detector)、改进的DRID方法、信号认知滤除法等，在已有的滤除脉冲信号方法中，中值滤波是比较常用的方法，然而该方法无法有效适应频率变化情况，并且该方法延时较大；差分排序脉冲噪声检测法DRID及其改进算法运算量比较大，适用于离线场合；信号认知滤除法需预先对信号进行学习，信号频率或幅值发生变化后，不能很好的适应。基于此，还需研究专用的脉冲干扰在线滤除方法。

叠加有脉冲干扰的信号曲线，在干扰位置处，曲线产生了跳跃，无脉冲干扰时，曲线相对光滑，即曲线的变化速度相对平稳。因此，依据该特点，可对脉冲干扰进行识别和滤除。可认为相邻两次采样的增量值近似相等。当信号中叠加有脉冲干扰时，则会破坏相邻两次采样的增量值近似相等的条件，由此可通过两次采样增量值的关系来识别脉冲干扰的位置，利用两次增量近似相等的条件，估计被干扰前的信号值，从而达到滤除脉冲干扰的目的。

本发明通过对类磁栅液压缸集成位移传感器信号预处理进行研究，提出了一套包含直流分量滤除和脉冲信号滤除功能的信号预处理方法，为类磁栅液压缸集成位移传感器信号的高精度应用奠定了基础。可有效地提高预处理信号质量，为液压作动机构的液压缸位移测量提供了可靠保障，对提高电动静液作动器、单出杆对称缸等液压缸位移测量有重要的实际应用价值。

附图说明

图1是本发明含有直流分量的不同频率信号高通滤波仿真图。

图2是本发明含有脉冲干扰的信号图。

图3是本发明脉冲滤波后的信号图。

具体实施方式

直流分量滤除

对传感器响应而言，如要求的最低运行速度为V_Lmin(mm/s)，活塞杆齿距为S_PT(mm)，为确保信号的质量，依据双十指标对滤波器进行考核，由此得到的高通滤波器通带截止频率为：ω_CHp＝2πV_Lmin/S_PT。在该频率下所得到的高通滤波器幅频特性A_H(ω_CHp)和相频特性分别满足如下条件。

-10°≤φ_H(ω_CHp)≤10°。

为了明晰高通滤波器的性能，还应知晓滤波器的阻带截止频率ω_CHr。如设定阻带截止频率幅值衰减为10％，则阻带截止频率满足以下条件。

A_H(ω_CHr)＝20lg0.1＝-20。

其中，A_H(ω_CHr)为在滤波器的阻带截止频率下的幅频特性；ω_CHr为滤波器的阻带截止频率。

对该高通滤波器，选用二阶系统来描述。典型的传递函数如下式所示。

其中，H(s)为高通滤波器传递函数；A_k为传递函数增益；T₁为时间常数1；T₂为时间常数2。

上述传递函数中有三个未知数A_k、T₁、T₂，只需求出相应未知数，即可确定高通滤波器的传递函数。考虑到高通滤波器所应满足的条件，传递函数的幅值和相角应满足以下方程。

通过以上方程，求解出A_k、T₁、T₂，即可确定高通滤波器的传递函数。为验证高通滤波器的有效性，对含有直流分量的不同频率信号进行了仿真，见图1。由图1可以明显看出，信号在初始阶段有一个比较大的延时，随着时间的增加，滤波器逐渐进入稳定工作状态，在该状态下，高通滤波器可以有效滤除直流分量。而初始阶段的延时，产生于直流分量阶跃输入。因此，高通滤波器进入稳定工作状态是直流分量滤除的前提。为确保高通滤波器稳定工作，传感器平稳工作前，需有一定的预热时间，预热时间的大小可由直流分量的幅值和传递函数中的相应结构参数确定。

脉冲干扰滤除

传感器信号中不含脉冲干扰时，其表达式如下式：

如果该信号的采集频率为f_A，则在t_i时刻的信号与前一时刻的变化量为。

变化量的通项为：

上式中，当nω/(2f_A)很小时，Δf_so(t_i)则会很小，前后两次的信号幅值可看作连续变化。考虑到高次谐波的次数n通常在10以内，而基频信号ω与活塞杆标尺齿距S_PT和传感器最大工作速度V_Lmax有关，通常也为有限值。在此基础上，只要采集频率f_A足够大，即可使Δf_so(t_i)很小。

依据增量的通项公式，可推出在采集频率f_A下，增量的增量通项公式为：

由于nω/(2f_A)很小，当nω/(2f_A)<0.1时，相邻两次的增量差值会小于A_n/(50)。nω/(2f_A)更小时，相邻两次的增量差值会成几何级速率降低。因此，当nω/(2f_A)很小时，可认为相邻两次采样的增量值近似相等。当信号中叠加有脉冲干扰时，则会破坏相邻两次采样的增量值近似相等的条件，由此可通过两次采样增量值的关系来识别脉冲干扰的位置，利用两次增量近似相等的条件，估计被干扰前的信号值，从而达到滤除脉冲干扰的目的。因此，在t_i+1/f_A时刻，相应的脉冲干扰滤除算法下式所示：

上式中，f_so(t_i)为t_i时刻传感器的响应；Δf_so(t_i)＝f_so(t_i)-f_so(t_i-1/f_A)为t_i时刻传感器的响应增量；Δf_so(t_i+1/f_A)＝f_so(t_i+1/f_A)-f_so(t_i)为t_i+1/f_A时刻传感器的响应增量；δ_Ts为脉冲响应的识别阈值，由于正常情况下相邻两次的增量可近似认为相等，因此，如果有脉冲出现，则会有较大跳跃。如果设定脉冲的最小幅值为正常响应幅值的1/10，则δ_Ts可设为1+1/10。

为验证脉冲干扰滤除算法的有效性，通过在典型的Chrip信号中叠加随机脉冲干扰作为算法的数据输入，所求得的输出即为脉冲干扰滤除后的信号，整个算法的效果如图2、图3所示。

以上所述的具体实施例，对被发明的目的、技术方案和有益效果进行了详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。