【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业振动检测，具体涉及基于步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识方法及系统。
技术介绍
1、振动现象在工业领域比较普遍，设备的老化、损坏等情况通常可以通过振动数值的变化反映出来。目前工业上采用的传感器多是接触式，在被测物体上安装多个方位的固定传感器以监测设备的振动情况。而传感器发生松动，受环境影响老化、精度下降等情况发生时，集控人员无法准确获取设备的振动参数，给安全生产带来了一定的隐患。
2、频率步进雷达信号是一种以增大信号带宽为代价来提高雷达距离分辨力的宽带信号，其在信号处理时通常采用离散傅里叶变换(idft)处理的方法生成一维距离像，然而该方法可能出现虚假的散射中心，并且散射中心受固定距离分辨率的限制等缺点。prony算法是用指数函数的一组线性组合来描述等间距采样数据的数学模型，可以从中分析出信号的幅值、相位等信息，但是在噪声干扰下，该模型的求解成为一个高度非线性问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识方法及系统，以解决采用离散傅里叶变换(idft)处理的方法时造成的虚假散射中心和散射中心受固定距离分辨率的限制的问题，同时解决prony算法构建的模型在噪声干扰下，该模型的求解问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识方法，包括如下步骤：
4、步骤1，应用图像识别算法，识别被测物体区域
5、步骤2，使用频率步进雷达，向被测物体目标区域发射等间隔电磁脉冲信号，目标在雷达电磁波作用下产生散射的雷达回波；
6、步骤3，接收雷达回波后，对信号进行采样，采样间隔是频率步进量；
7、步骤4，应用prony算法，获取回波信号中的振幅、相位信息。
8、进一步地，对步骤1中的图像识别算法识别图形，在经过机器学习后能识别封闭图形，封闭图形指的是形状规则的圆形、椭圆形、正方形或矩形。
9、进一步地，步骤2中等间隔电磁脉冲，一帧步进频率波形由n个载频以固定频率增量δf递增的脉冲组成；每个脉冲的脉宽为tp，脉冲重复周期为tr，每个脉冲的频率fn为：
10、fn＝fo+nδf，n＝o，1，...，n-1
11、步进频率雷达发射信号为：
12、xn(t)＝u(t)exp(j2πf0t)，n＝0，1，...，n-1
13、
14、其中
15、所以脉间步进频率雷达信号为：
16、
17、进一步地，步骤3中，将被测物体目标区域视作点模型，其与雷达距离为r，第n个子脉冲回波信号采样值为：
18、
19、进一步地，步骤4中假设n个采样点由p个指数函数模拟，n＞＞2p，其离散函数形式为：
20、
21、其中xn为第n个采样数据，p为阶数，σi和zi为留数和极点；
22、bi＝aiexp(jθi)
23、zi＝exp[(σi+j2πfi)δt]
24、其中ai为振幅，θi为初相位，σi为衰减因子，fi为频率，i＝1，2，...，p；
25、利用xn构造矩阵r
26、
27、其中pe为扩展后的阶数，且pe＞＞p；
28、
29、使用奇异值分解和最小二乘法(svd-tls)得到r的有效秩pe
30、求解下式：
31、
32、得到ai，i＝1，2，...，pe
33、求解下式：
34、
35、根为极点zi
36、使用奇异值分解和最小二乘法(svd-tls)求解下式
37、
38、获得留数值bi
39、最终得到：
40、
41、一种基于步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识系统，包括如下模块：
42、识别模块：应用图像识别算法，识别被测物体区域封闭图形；
43、发射模块，使用频率步进雷达，向被测物体目标区域发射等间隔电磁脉冲信号，目标在雷达电磁波作用下产生散射的雷达回波；
44、接收模块，接收雷达回波后，对信号进行采样，采样间隔是频率步进量；
45、获取信息模块，应用prony算法，获取回波信号中的振幅、相位信息。
46、进一步地，识别模块中的图像识别算法识别图形，在经过机器学习后能识别封闭图形，封闭图形指的是形状规则的圆形、椭圆形、正方形或矩形。
47、进一步地，发射模块中等间隔电磁脉冲，一帧步进频率波形由n个载频以固定频率增量δf递增的脉冲组成；每个脉冲的脉宽为tp，脉冲重复周期为tr，每个脉冲的频率fn为：
48、fn＝fo+nδf，n＝0，1，...，n-1
49、步进频率雷达发射信号为：
50、xn(t)＝u(t)exp(j2πf0t)，n＝0，1，...，n-1
51、
52、其中
53、所以脉间步进频率雷达信号为：
54、
55、进一步地，接收模块中，将被测物体目标区域视作点模型，其与雷达距离为r，第n个子脉冲回波信号采样值为：
56、
57、进一步地，获取信息模块中假设n个采样点由p个指数函数模拟，n＞＞2p，其离散函数形式为：
58、
59、其中xn为第n个采样数据，p为阶数，σi和zi为留数和极点；
60、bi＝aiexp(jθi)
61、zi＝exp[(σi+j2πfi)δt]
62、其中ai为振幅，θi为初相位，σi为衰减因子，fi为频率，i＝1，2，...，p；
63、利用xn构造矩阵r
64、
65、其中pe为扩展后的阶数，且pe＞＞p；
66、
67、使用奇异值分解和最小二乘法(svd-tls)得到r的有效秩pe
68、求解下式：
69、
70、得到ai，i＝1，2，...，pe
71、求解下式：
72、
73、根为极点zi
74、使用奇异值分解和最小二乘法(svd-tls)求解下式：
75、
76、获得留数值bi
77、最终得到：
78、
79、相对于现有技术，本专利技术的有益效果是：
80、借由上述方案，通过基于频率步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识方法，该方法采用图像识别算法对被测物体区域进行定位，可有效避免采集到非测试区域振动的雷达信号干扰问题，降低prony算法非线性的影响，实现非接触式对设备指定位置的振动参数进行辨识。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于：对步骤1中的图像识别算法识别图形，在经过机器学习后能识别封闭图形，封闭图形指的是形状规则的圆形、椭圆形、正方形或矩形。
3.根据权利要求1所述的基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于：步骤2中等间隔电磁脉冲，一帧步进频率波形由N个载频以固定频率增量Δf递增的脉冲组成；每个脉冲的脉宽为Tp，脉冲重复周期为Tr，每个脉冲的频率fn为：
4.根据权利要求1所述的基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于：步骤3中，将被测物体目标区域视作点模型，其与雷达距离为R，第n个子脉冲回波信号采样值为：
5.根据权利要求1所述的基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于：步骤4中假设N个采样点由p个指数函数模拟，N>>2p，其离散函数形式为：
6.基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识系统
7.根据权利要求6所述基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识系统，其特征在于，
8.根据权利要求6所述基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识系统，其特征在于，获取信息模块中假设N个采样点由p个指数函数模拟，N>>2p，其离散函数形式为：
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1-5中任一项所述基于步进雷达和点模型Prony算法的振动参数辨识方法。
...【技术特征摘要】
1.基于步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的基于步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于：对步骤1中的图像识别算法识别图形，在经过机器学习后能识别封闭图形，封闭图形指的是形状规则的圆形、椭圆形、正方形或矩形。
3.根据权利要求1所述的基于步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于：步骤2中等间隔电磁脉冲，一帧步进频率波形由n个载频以固定频率增量δf递增的脉冲组成；每个脉冲的脉宽为tp，脉冲重复周期为tr，每个脉冲的频率fn为：
4.根据权利要求1所述的基于步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于：步骤3中，将被测物体目标区域视作点模型，其与雷达距离为r，第n个子脉冲回波信号采样值为：
5.根据权利要求1所述的基于步进雷达和点模型prony算法的振动参数辨识方法，其特征在于：步骤4中假设n个采样点由p个指数函数模拟，n>>...
【专利技术属性】
技术研发人员：王娜，
申请(专利权)人：西安科立华电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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