本发明专利技术公开了一种基于改进LMD的光纤陀螺振动信号分析方法，属于惯性导航技术领域。本发明专利技术运用改进的LMD方法对振动信号进行了时频域分解，得到对应原信号中不同频率段的一系列谐波信号，最后通过消除由振动引起的光源波动噪声和陀螺漂移，重构得到去除振动噪声的输出信号。本发明专利技术中的改进LMD方法，采用三次样条插值来替换滑动平均方法，同时采用镜像延拓方法来改善可能存在的端点效应问题，对于分解的终止条件则引入了具有更快收敛速度的OC判定。对于分量信号，应用核主成分方法进行分析，使用能量占比方法分离反映振动影响的有效信号和噪声，最后完成光纤陀螺振动信号的有效分析。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于改进局部均值分解（LocalMeanDecomposition,LMD)的光 纤陀螺振动信号分析方法，属于惯性导航
技术介绍
光纤陀螺作为惯性系统中广泛采用的全固态角速度测量器件，其性能水平对惯性 系统的精度有较大的影响。虽然在理论上，光纤陀螺的全固态、无运动部件的特点，使其与 传统机械陀螺相比具有抗冲击、抗振动等优势，但由于光纤的弹光效应，使得在实际工程应 用中，因冲击、振动等环境因素会引起光纤环的应力产生变化，而器件尾纤振动以及结构的 共振都将引起陀螺误差，使得振动状态下的器件的动态误差增加。为了提高控制系统的精 度，有必要对振动等复杂环境下的光纤陀螺输出信号的特点开展研究。 已有研究者从光纤陀螺主要构件的物理特性出发，分析了光纤长度、光纤缠绕方 式、波导尾纤、环圈骨架谐振结构等对陀螺振动误差的影响，提出了改善其振动性能的一些 措施，但由于安装工艺等方面的限制，一些改进措施的效果也受到影响。而对于振动情形下 光纤陀螺的信号表现形式以及如何对环路改进后的系统中振动误差建模补偿还需做进一 步的研究，从而更好地提升光纤陀螺的振动性能。 通过对陀螺振动信号的分析可知，其具有非平稳信号的时变特性，一般采用时 频域联合分析方法从而获得更为准确的特征信息。JonathanS.Smith于2005年提出了 一种新的信号分析方法--局部均值分解（LocalMeanDecomposition,LMD)，该方法在 Electroencephalogram信号处理方面的时频分析效果要优于传统的分析方法，时频分布的 结构由信号本身的局部特征尺度决定，产生的瞬时频率有物理意义的。在机械故障分析领 域，LMD方法的应用已取得一些创新性的研究成果，但由于经典LMD采用的滑动平均算法对 步长等参数依赖性较大，使得平滑结果有较明显的误差。 为了进一步对分解得到的一定频率段陀螺振动信号进行分析，考虑引入在非线性 特性分析领域广泛应用的核主成分分析（KernelPrincipleComponentAnalysis，KPCA) 方法，该方法可以通过将多维数据特征压缩到少数几维，从而减少噪声等其他成分干扰，突 出有用的信息特征，因而在特征提取、模式识别和信号去噪等方面都有广泛的运用。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：运动载体在受到冲击、振动等环境因素的影响时，会引 起陀螺内部应力改变，光纤线圈和光路器件及尾纤的折射率和偏振特性会发生变化，从而 产生非互易性误差，表现为振动等环境下光纤陀螺动态误差的增大。 为了解决上述技术问题不足，本专利技术提供了一种基于改进LMD的光纤陀螺振动信 号分析方法，对振动情形下光纤陀螺的信号表现形式以及对经过环路改进后的系统中振动 误差进行建模补偿，对于分解得到的信号，应用核主成分方法进行分析，使用能量占比方法 分离反映振动影响的有效信号和噪声，从而提高振动环境下光纤陀螺的测量精度。 本专利技术所采用的技术方案是：通过对光纤陀螺振动特性分析，在光学器件及检测 电路的结构等改进基础上，进一步提出运用时频域方法对陀螺振动信号的特征进行分析， 按照所提出的改进算法，将复杂的非平稳振动信号分解为若干个乘积函数（Production Function，PF)的线性组合，每一个PF分量表示原信号中某一频率段的谐波信号，运用核 主成分分析方法消除由振动引起的高频噪声项，再通过重构的方法得到满足要求的输出信 号，从而提高光纤陀螺的性能。 具体来说，对于具有非平稳性、非线性特征的陀螺信号，小波变换是研究者们经常 采用的处理方法，但考虑到小波阈值消噪的性能与小波基、分界层数、阈值选取等因素有 关，缺乏一定的自适应能力。因此本专利技术考虑引入一种改进的局域均值分解（LMD)方法，这 种区别于一般分解方法的时频分析方法。将复杂的非平稳信号分解为若干个乘积函数的线 性组合，每一个PF分量表示原信号中某一频率段的谐波信号，并表征了其频率和幅值，可 以通过由一个包络信号与纯调频信号乘积表示，而瞬时幅值和瞬时频率也可通过这两项来 体现。不断迭代分解出的PF分量也即为原信号的时频分布。 假设原始信号为X(t)，改进局部均值分解方法的具体流程如下： (1)确定原始信号X(t)中所有极值点η;，并计算任意相邻两个极值点ndPni+1的 平均值叫⑴ 定义局部幅值％表示相邻两个极值点nη1+1的差值的一半，即(2) (2)在经典的LMD方法中常采用滑动平均的方法来拟合由局部均值序列和局部幅 值序列得到的局部均值函数mn(t)和局部包络函数an(t)。而该方法中平滑步长的选择对 处理结果有较大影响，本专利技术考虑采用改进的三次样条插值方法来计算mn (t)和an (t)，其 中镜像延拓方法主要用于处理插值过程中可能存在的过包络和欠包络问题。 根据得到的原始信号中所有的极值点，分别对极大值和极小值进行三次样条插 值，形成上包络函数Eu (t)和下包络函数Ei(t)，进一步得到局部均值函数和局部包络函数： (3) (4) (3)从原始信号中分离出局部均值函数mn(t)后得到： hn (t) =x(t)-mn (t) (5) 再用hn(t)除以局部包络函数值an(t)，得到解调后的hn(t)，即 sn(t) =hn(t)/an(t) (6) (4)根据解调后得到的sn (t)，重复上述⑴（2)步骤得到对应的局部包络函数值 a12 (t)，经典方法中以其是否若满足1-δ<a12⑴< 1+δ，δ为误差小量，来表示Sll⑴为 纯调频信号。本专利技术引入正交性准则（Orthogonalitycriterion, 0C)作为乘积函数的迭 代运算过程终止判断条件，当不满足时，则需根据上述步骤不断迭代计算r次，直到~ (t) 满足条件。正交性准则定义为： 其中，1?⑴为LMD在求解第i个PF分量时计算得到的第j次局部均值函数值。 随着迭代过程的不断进行，π^α)将趋于0, 0C值不断趋于1，而当0C达到最小值时，随着 分解的进行，0C会出现增大或振动变化的情况。基于此，0C达到极小值时的分解次数即为 最佳迭代次数，故相邻两次迭代得到的0C的差值0(；是否小于0作为迭代运算过程终止判 断条件。 e , (5)将迭代过程中得到的所有局部包络函数相乘即为对应的纯调频信号的包络信 号 而包络信号ai(t)与对应调频信号SlJt)的乘积即为从原始信号中分解得到的第 一个PF分量，即PF^t) =aj(t) ·Slr(t)(10) (6)用原始信号x(t)减去PFdt)，得到对应的残差信号Ul(t)，当残差信号不满足 单调性时，将ι^α)作为初始数据循环执行上述步骤（1)至（5)，直到第L个残差函数ujt) 为单调函数为止。故原始信号可由PF分量和单调函数1(〇组成，即(11). 针对分解得到的信号，运用核主成分分析方法进行处理，具体步骤如下： 将第q个PF分量信号表示为PFq={pk，k= 1，2···，M}，pkeRN，Μ为分量参数的 个数，N表示分量参数的维数，现通过非线性函数Φ将分量信号所在的输入空间映射到对 应的特征空间F。 不失一般性，假定在特征空间牛则在特征空间F中的协方差矩阵为：(1Ζ) 对协方差矩阵进行特征值分解本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于改进LMD的光纤陀螺振动信号分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将光纤陀螺输出信号作为原始信号x(t)，根据该原始信号x(t)确定原始信号x(t)中所有极值点ni，并计算任意相邻两个极值点ni和ni+1的平均值mi，定义局部幅值ai表示相邻两个极值点ni和ni+1的差值的一半；步骤2，根据得到的原始信号x(t)中所有的极值点ni，分别对其极大值和极小值进行三次样条插值，形成上包络函数Eu(t)和下包络函数El(t)，根据该包络函数Eu(t)和下包络函数El(t)得到局部均值函数m11(t)和局部包络函数a11(t)；步骤3，从原始信号中分离出局部均值函数m11(t)后得到的数值h11(t)，再将h11(t)除以局部包络函数值a11(t)，得到解调后的值s11(t)；步骤4，根据解调后得到的s11(t)，重复步骤1、2得到对应的局部包络函数值a12(t)，并以正交性准则作为乘积函数的迭代运算过程终止判断条件，当不满足时，则需根据步骤1、2不断迭代计算r次，直到s1r(t)满足条件，其正交性准则定义为：OC=|Σt=0Tx(t)mij(t)Σt=0T[x(t)-mij(t)]mij(t)|;]]>式子中，mij(t)为LMD在求解第i个PF分量时计算得到的第j次局部均值函数值，T为分解得到的PF分量信号总个数；并且取相邻两次迭代得到的OC的差值OCe是否小于0作为迭代运算过程终止判断条件；步骤5，将迭代过程中得到的所有局部包络函数相乘即为对应的纯调频信号的包络信号a1(t)；而包络信号a1(t)与对应调频信号s1r(t)的乘积即为从原始信号中分解得到的第一个PF分量信号PF1(t)；步骤6，用原始信号x(t)减去第一个PF分量信号PF1(t)，得到对应的残差信号u1(t)，当残差信号u1(t)不满足单调性时，将u1(t)作为初始数据循环执行上述步骤1‑5，直到第L个残差函数uL(t)为单调函数为止；从而得到由PF分量信号和单调函数uL(t)组成的原始信号x(t)，步骤7，根据步骤6循环执行过程中得到原始信号x(t)中分解得到的PF分量信号，运用核主成分分析方法进行处理该PF分量信号；步骤8，将步骤7经过核主成分分析后的各分量信号进行重构，得到满足要求的输出信号。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈熙源，宋锐，崔冰波，方琳，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。