【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及振动感知，特别是涉及一种基于北斗差分的高灵敏振动感知方法。
技术介绍
1、随着工业和建筑行业的快速发展，对于高精度和高灵敏度的振动监测需求日益增加。传统的振动监测方法受限于设备精度、环境干扰和成本等因素，难以满足某些高风险场景的监测需求。
2、北斗卫星导航系统(beidounavigation satellite system，bds)是中国自行研制的全球卫星导航系统，也是继gps、glonass之后的第三个成熟的卫星导航系统。北斗卫星导航系统和美国gps、俄罗斯glonass、欧盟galileo，是联合国卫星导航委员会已认定的供应商。
3、北斗卫星导航系统由空间段、地面段和用户段三部分组成，可在全球范围内全天候、全天时为各类用户提供高精度、高可靠定位、导航、授时服务，并且具备短报文通信能力，已经初步具备区域导航、定位和授时能力，定位精度为分米、厘米级别，测速精度0.2米/秒，授时精度10纳秒。
4、北斗卫星导航系统(bds)提供的差分定位技术，具有高精度和强抗干扰能力。基于此，一种能够利用北斗卫星导航系统(bds)提供的差分定位技术，实现振动监测的技术亟待出现。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种基于北斗差分的高灵敏振动感知方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，包括：
4、在监测目标上安装至少一对北斗差
5、利用差分技术对所述北斗卫星信号进行差分处理，得到接收器之间的相对位置变化信息；
6、对所述相对位置变化信息进行数据预处理，得到预处理数据；
7、将所述预处理数据输入至训练好的目标振动识别模型中，得到识别结果；
8、基于四分位法，根据所述识别结果对所述监测目标进行振动感知。
9、优选地，所述目标振动识别模型的训练方法包括：
10、获取历史监测目标的相对位置变化信息构成的训练数据集；
11、对所述训练数据集进行预处理，并对预处理后的数据进行数据融合，得到振动特征数据；
12、基于希尔伯特-黄变换算法对所述振动特征数据进行提取，得到振动信号；
13、根据监测目标的结构机理分析，确定振动影响变量；
14、以所述振动影响变量为预设模型的输入参数，以所述振动信号为预设模型的输出参数，采用xgboost算法对预设模型进行训练和精度验证，得到训练好的目标振动识别模型。
15、优选地，基于四分位法，根据所述识别结果对所述监测目标进行振动感知，包括：
16、根据所述识别结果和所述监测目标的预设的预设的振动模式信号进行对比，得到振动残差曲线；
17、采用所述四分位法对所述振动残差曲线进行振动变化分析，并根据分析结果判定所述监测目标是否为异常振动状态，若是，则将所述监测目标的振动状态确定为异常状态，若否，则将所述监测目标的振动状态确定为正常状态。
18、优选地，对所述训练数据集进行预处理，并对预处理后的数据进行数据融合，得到振动特征数据，包括：
19、根据3σ法对所述训练数据集的离群值判定，并根据判定结果对所述训练数据集进行剔除，得到剔除后的数据；
20、根据牛顿插值法对所述剔除后的数据进行填补，得到所述预处理后的数据；所述预处理后的数据包括水平向振动数据和垂直向振动数据；
21、根据预设的振动影响因子分别对所述水平向振动数据和所述垂直向振动数据进行特征提取，得到水平向振动特征数据和垂直向振动特征数据；
22、对所述水平向振动特征数据和所述垂直向振动特征数据进行融合，得到所述振动特征数据。
23、优选地，对所述水平向振动特征数据和所述垂直向振动特征数据进行融合的计算公式为：
24、
25、其中，xi表示第i个所述水平向振动特征数据，yi表示第i个所述垂直向振动特征数据，zi表示第i个所述所述振动特征数据。
26、优选地，对所述相对位置变化信息进行数据预处理，得到预处理数据，包括：
27、基于小波基函数对所述相对位置变化信息进行多尺度分解，得到不同分解尺度下的小波系数；
28、基于不同分解尺度下的小波系数的中值构建去噪阈值；
29、利用所述去噪阈值构建去噪函数；
30、基于所述去噪函数对不同分解尺度下的小波系数进行处理得到去噪后的小波系数；
31、对所述去噪后的小波系数进行逆小波变换，得到去噪后的所述预处理数据。
32、优选地，基于不同分解尺度下的小波系数的中值构建去噪阈值，包括：
33、根据不同分解尺度下的小波系数的中值计算相应分解尺度下小波系数的均方差；
34、根据小波系数的均方差构建去噪阈值；所述去噪阈值的计算公式为：
35、
36、其中，λj表示去噪阈值，σj表示第j个分解尺度下小波系数的均方差，median(ω0)表示第j个分解尺度下小波系数的中值，kj表示第j个分解尺度下信号的长度。
37、优选地，所述去噪函数为：
38、
39、其中，表示第j个分解尺度下第k个滤波后的小波系数，ωj,k表示第j个分解尺度下第k个原始小波系数，a表示预设参数，sign表示符号函数。
40、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
41、本专利技术提供了一种基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，包括：在监测目标上安装至少一对北斗差分接收器，用于接收北斗卫星信号；利用差分技术对所述北斗卫星信号进行差分处理，得到接收器之间的相对位置变化信息；对所述相对位置变化信息进行数据预处理，得到预处理数据；将所述预处理数据输入至训练好的目标振动识别模型中，得到识别结果；基于四分位法，根据所述识别结果对所述监测目标进行振动感知。本专利技术提高了振动监测的灵敏度和精度，适用于不同环境下的振动监测，具有广泛的应用前景。
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1.一种基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，所述目标振动识别模型的训练方法包括：
3.根据权利要求1所述的基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，基于四分位法，根据所述识别结果对所述监测目标进行振动感知，包括：
4.根据权利要求2所述的基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，对所述训练数据集进行预处理，并对预处理后的数据进行数据融合，得到振动特征数据，包括：
5.根据权利要求4所述的基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，对所述水平向振动特征数据和所述垂直向振动特征数据进行融合的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，对所述相对位置变化信息进行数据预处理，得到预处理数据，包括：
7.根据权利要求6所述的基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，基于不同分解尺度下的小波系数的中值构建去噪阈值，包括：
8.根据权利要求7所述的基于北斗差分的高灵敏振动
...【技术特征摘要】
1.一种基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，所述目标振动识别模型的训练方法包括：
3.根据权利要求1所述的基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，基于四分位法，根据所述识别结果对所述监测目标进行振动感知，包括：
4.根据权利要求2所述的基于北斗差分的高灵敏振动感知方法，其特征在于，对所述训练数据集进行预处理，并对预处理后的数据进行数据融合，得到振动特征数据，包括：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：古前彬，张雷，
申请(专利权)人：深圳特发东部服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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