基于平滑预测策略的多传感器风洞支杆抑振方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107462394A(43)申请公布日2017.12.12(21)申请号201710599475.0(22)申请日2017.07.24(71)申请人大连理工大学地址116024辽宁省大连市甘井子区凌工路2号(72)发明人刘巍姜雨丰刘惟肖袁晓晶张家昆鲁继文周孟德刘昱王世红贾振元(74)专利代理机构大连理工大学专利中心21200代理人关慧贞(51)Int.Cl.G01M9/06(2006.01)权利要求书3页说明书5页附图1页(54)发明名称基于平滑预测策略的多传感器风洞支杆抑振方法(57)摘要本发明基于平滑预测策略的多传感器风洞支杆抑振方法属于风洞试验技术领域，涉及一种基于平滑预测策略的多传感器风洞支杆抑振方法。该方法采用视觉测量的方法实时观测振动相位状态，利用加速度传感器得到振动信息，针对滤波处理时发生的信号时滞，结合视觉测量和加速度传感器的信息，应用平滑预测策略，得到实时的加速度预测值作为测量信号；通过控制器计算，经过功率放大器放大，实现对压电作动器的控制进而实现风洞模型振动的主动抑制。该方法兼具加速度传感器准确和视觉测量快速的优点，弥补了以往试验方法由于滤波延时的问题，可靠性强、鲁棒性好，适合风洞实验实际测量中的应用。CN107462394ACN107462394A权利要求书1/3页1.一种基于平滑预测策略的多传感器风洞支杆抑振方法，其特征是，该方法采用视觉测量的方式实时观测振动相位状态，利用加速度传感器得到振动信息，针对滤波处理时发生的信号时滞，结合视觉测量和加速度传感器的信息，应用平滑预测策略，得到实时的加速度预测值作为测量信号，通过控制器计算，经过功率放大器放大，实现对压电作动器的控制进而实现风洞模型振动主动抑制；方法的具体步骤如下：步骤一搭建基于平滑预测策略的多传感器风洞支杆抑振系统将风洞支杆(10)一端固定，另一端安装在飞行器模型(9)上，并在飞行器模型(9)前端粘贴自发光标记点，并按要求布置加速度传感器(8)；将图像采集卡(3)、数据采集卡(4)、数据传输卡(5)分别安装到计算机(2)上，工业相机(1)和加速度传感器(8)分别与计算机(2)连接；作动器(11)安装到风洞支杆(10)的尾端，再依次将作动器(11)与功率放大器(7)、控制器(6)和工业相机(1)相连接形成反馈回路；步骤二视觉振动图像采集系统标定采用张氏标定法以精密二维靶标对视觉振动图像采集系统进行标定；利用靶标角点求解坐标与实际坐标的偏差函数对张氏标定方法求解出的工业相机的内外参数进行优化，得到内外参数的全局最优解；通过该方法即得到工业相机坐标系与世界坐标系下的对应关系；计算得到表征二者关系的转换矩阵：其中，R为旋转矩阵，T为平移矩阵；步骤三视觉信号获得振动信息首先，进行参数法阈值处理，采用参数法均一阈值处理；将自发光标记点附近的区域从背景中分离出来；用公式(2)计算阈值处理后的图像，将大于一个特定阈值的像素设为白色，小于该阈值的像素设为黑色，将感兴趣区域从背景中分离出来；其中，(x,y)为图像上某点坐标，f(x,y)为(x,y)处的灰度值，T为阈值，g(x,y)为阈值处理后的(x,y)处的灰度值；其次，连通区域，提取坐标；将这些像素点组成的多个连通区域进行识别，对完成分割后的图像进行连通、区域腐蚀、再次连通和感兴趣区域膨胀的处理，并根据预设值排除不符合要求的连通区域，分析出代表自发光标记点的连通区域S；这里，使用灰度重心法确定该位置，灰度图像中目标S的灰度重心坐标(x0,y0)为：最后，求取世界系下的坐标，利用所得的像素坐标，结合式(1)中求得的R、T矩阵，计算在世界坐标系中标记点的坐标(X,Y)；这里，Y代表支杆在竖直方向上实时振动的情况；2CN107462394A权利要求书2/3页步骤四视觉和加速度传感器信息综合，获得相位差和延时量由视觉系统获得实时的运动状态信息；对于形如x(t)＝Asin(ωt)的正弦运动，其加速度为a(t)＝-ω2Asin(ωt)形式；可以看出，加速度与位移成180°的相位差，即-x能代表实时的加速度相位；视觉信号得到的振动位移信号为Y(t)，由式(5)，得到转换为表征加速度相位的信号a1＝-Y(t)(5)由加速度传感器得到的信号为a2，其比a1有一定的滤波延时量Δt；比较a1、a2，获取相位差为θ；利用构建的相位与滤波延时量的关系，计算对应的滤波延时量为Δt秒；Δt＝εθ(6)其中，ε为滤波延时量-相位差增益系数；然后，计算滤波延时采样数其中，Ts为采样周期；步骤五结合平滑预测策略处理，获得实时振动信息由视觉系统得到的信号，分两种情况叙述；1)在趋势不改变，即一阶导数不变号的部分，采取平滑预测策略，由之前m个采样点的数值，估算实时期望信号数值