基于EMD的强振动环境中破片速度测试信号处理*

刘 吉,刘小彦,张 斌,赵冬娥

(1 电子测试技术重点实验室,太原 030051;2 中北大学信息与通信工程学院,太原 030051)



基于EMD的强振动环境中破片速度测试信号处理*

刘 吉1,2,刘小彦1,张 斌2,赵冬娥1

(1 电子测试技术重点实验室,太原 030051;2 中北大学信息与通信工程学院,太原 030051)

针对强振动环境中破片速度测试信号难于处理的问题,在对静爆振动信号进行分析的基础上,提出了基于EMD的信号处理方法。在获取信号的各阶本征模函数(IMF)的基础上,结合信号的特征,构建适用的带通滤波系统;再通过相关函数值确定过靶信号的对应关系;然后通过斜率最大法获取信号的特征点,从而计算出破片的飞行速度。多次实验结果表明,该算法对于强振动环境中的破片速度测试信号处理有较强的适用性,具有一定的实用价值。

强振动;EMD算法;本征模函数;互相关函数;破片速度

0 引言

战斗部通过爆破产生高速破片群,利用破片对目标的高速撞击来杀伤和摧毁目标,因而破片的杀伤力与其飞行速度值密切相关。破片速度作为衡量其杀伤、摧毁能力的重要参数,因而战斗部破片速度测试对战斗部威力的研究也显得极其重要。目前国内破片速度测试大多仍采用兵器弹体速度测量常用的定距测时法,光幕靶因其精度高、抗干扰能力强等独特优势而得到广泛的应用[1]。

战斗部破片具有数量多、体积小、形状不规则、散布不均匀、速度矢量方向各异等特点,且爆破环境极度恶劣,多种干扰因素同时存在,给测试信号的处理带来诸多不便;尤其是在强振动环境中,破片信号受振动信号的影响较大,造成过靶信号的特征点识别的难度大幅增加,因而对强振动环境中破片信号处理算法的研究显得尤为重要。

文中在对爆破振动信号进行一系列分析的基础上,提出采用经验模态分解(EMD)算法对强振动环境中的破片信号进行预处理,再进行过靶信号特征点拾取,得出同一破片穿过两个测速靶的时间间隔Δt,通过v=s/Δt计算出破片的速度值。

1 激光光幕破片速度测试系统

激光测速系统采用的是定距测时法,主要由测试主机、地面合作目标、数据采集系统、专用测试软件等组成,如图1所示。

图1 系统组成示意图

测试主机以线性激光作为光源,在光学系统的调节下形成距离确定、互相平行的两个激光光幕,分别与相应的地面合作目标共同形成两个靶面,即启动靶和停止靶,从而构成区截测试装置。激光经地面合作目标反射到光信号接收模块,有破片穿过光幕时系统接收到的光通量会发生变化,光电探测模块会将光通量的变化转换为电信号,再由信号调理模块对信号进行滤波、放大等处理,从而得到破片的过靶信号;通过高速数据采集系统对过靶信号进行采集并存储,然后通过专用测试软件处理得出破片的速度值[2]。

2 强振动环境中破片信号处理

2.1 破片信号预处理

在强振动环境中,获取的破片信号起伏较大,对信号的处理造成极大的干扰。文中针对强振动环境中破片速度测试信号的特点,提出通过EMD算法,选取合适的本征模函数,构造出相应的带通滤波系统,对信号进行滤波之后,再对其进行后续处理。

2.1.1 EMD算法

EMD算法(即经验模态分解法)是由美国国家宇航局美籍华人黄锷(N.E.Huang)等人于1998年首次提出的一种新型自适应信号处理方法,特别适用于非线性非平稳信号的分析处理[3]。经验模态分解理论认为信号都是由一系列的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)组成,而每一个IMF都可以看作是信号的固有模态,能够表达信号的局部特征。经验模态分解法具有多分辨率和自适应的特点,可在无需基函数的情况下将一个时间序列信号分解成一组不同尺度的本征模态函数。得到信号的IMF后,结合信号本身的尺度特征,将某些IMF进行组合,便可形成低通、带通、高通滤波效应[4]。IMF需满足两个条件:1)信号在整个时间范围内,局部极值点和过零点的数目必须相等,或最多相差一个;2)在任意时间点上,局部极大值形成的包络线和局部极小值形成的包络线的平均值为零。

2.1.2 破片信号的分解

原始破片信号大都不是本征模态函数,获取其本征模函数的过程可以形象的理解为一个“筛”的过程,具体步骤如下:

1)找出原始信号y(t)的所有局部极大值点和所有局部极小值点。

2)对所获取的极值点数组进行3次样条插值,分别拟合出信号的上包络线ymax1(t)和下包络线ymin1(t),使得y(t)满足:

ymin1(t)≤y(t)≤ymax1(t)

(1)

上下包络线的均值曲线为:

(2)

原始信号与均值曲线的相减,则有:

h1,1(t)=y(t)-m1,1(t)

(3)

3)为了得到本征模函数,“筛”的过程需要重复进行多次。依次以hi(t)为原信号,重复2)中的步骤,反复筛选k次,直到h1,k(t)满足本征模函数的条件[5]。此时的h1,k(t)满足:

h1,k(t)=h1,k-1(t)-m1,k(t)

(4)

令c1(t)=h1,k(t),则称c1(t)为破片原始信号y(t)的第一阶本征模函数(IMF1)。

4)从获取本征模函数的过程可以看出,c1(t)中包含着原始信号y(t)中频率最高的分量。破片原始信号y(t)减去其第一阶本征模函数c1(t),可以得到信号的余波r1(t),即:

r1(t)=y(t)-c1(t)

(5)

5)重复上述步骤,直到最后得到一个不可再分解的余波函数。在整个筛分过程中可得到信号的多个IMF分量,而且各阶本征模函数ci(t)是按照严格的频率由高到低依次排列的,且满足:

r2(t)=r1(t)-c2(t)

r3(t)=r2(t)-c3(t)

⋮

rn(t)=rn-1(t)-cn(t)

(6)

由式(5)、式(6)可得:

(7)

即破片原始信号可以表示为各本征模函数与余波函数的和[6]。

2.2 破片信号的降噪

余波函数实质上就是原始信号的宏观变化趋势的体现,选取余波函数与部分低阶和高阶本征模函数构造出合理的滤波系统,即:

yj(t)=rn(t)+∑ci(t)

(8)

滤波之后的信号为:

y′(t)=y(t)-yj(t)

(9)

此时的y′(t)就是一个滤除了强振动信号和绝大部分其它干扰信号的破片过靶信号。

2.3 破片过靶信号对应关系的确定

鉴于爆破试验中,破片数量多,所以同一破片的两个过靶信号的识别问题也是影响测试结果的一个重要方面。文中通过计算两个通道的过靶信号的相关系数来有效的解决信号的归属问题。在激光光幕测速系统中,破片过靶信号由一系列离散序列组成,互相关函数Rxy(m)可表示为:

(10)

其中:n、m分别表示数据点;x(n)与y(n-m)则表示相应的数据点的幅值。由上式可知,相关函数Rxy(m)是两信号之间数据点数差m的函数[7]。以启动靶的第一个过靶信号为例,只需将该信号与停止靶的过靶信号依次求出相关函数的值,通过|Rxy(m)|最大时的m值便可确定与其对应的过靶信号。

2.4 破片过靶信号特征点拾取

当破片穿过区截测速装置时,会引起光通量的变化,光电转换模块将光通量的变化转换成电信号,经过调理电路后,系统的数据采集模块可以获取启动靶、停止靶所对应的过靶波形,信号处理的关键点就在于准确的找到同一破片对应的两个过靶信号,并合理的提取其特征时刻,从而得出破片的飞行速度。

假设区截测速装置的靶距(即两个平行光幕间的距离)为sm,采样率为fsHz,某一破片F对应于启动靶、停止靶的特征点分别为p1、p2,则该破片的飞行速度vF满足

(11)

式中:vF的单位为m/s;Δt的单位为s,表达式为:

(12)

Δt表示该破片分别经过启动靶与停止靶的时间间隔。

文中通过斜率最大法获取过靶信号的特征点,从而得出各破片穿过区截装置的时间间隔Δt。采用斜率最大法拾取特征点的步骤:首先对破片穿过光幕时所得到的波形进行对时间求导,根据求导的值可以得到两个斜率关于时间的波形图;然后分别找出这两个波形中的最大值。这两个值所对应的时刻就是破片的同一位置分别穿过启动靶和停止靶的时刻[8],这两个时刻的差值就是该破片分别穿过区截测速装置的两个靶面的时间间隔Δt,然后再根据公式v=s/Δt算出破片的飞行速度。

3 实验验证

为验证该方案的可行性,采用激光光幕破片速度测试系统对不同型号、不同爆炸当量的战斗部破片的速度进行了测试。某次典型的强振动环境中破片速度测试数据的原始波形如图2所示,由图可以看出,破片信号受振动信号影响而大幅波动,给过靶信号的识别带来极大的不便。

图2 强振动环境中典型破片信号原始波形

对原始信号进行经验模态分解,得到的各阶本征模函数与余波函数如图3所示。

图3 各阶本征模函数与对应的余波函数

结合系统可测破片信号的参数,选取IMF1、IMF4与余波函数构成一个带通滤波器,对其进行滤波后,并进行阈值处理后的信号如图4所示。

通过互相关算法得出对应的两个通道获取的过靶信号的归属情况如图5所示,其中标号相同的过靶信号属于同一破片。在此基础上,利用斜率最大法,找出各过靶信号的特征点,从而得出破片的飞行速度,结果如表1所示。

图4 处理后的过靶信号波形

图5 两个通道破片过靶信号对应关系

表1 某型号战斗部预制破片速度测试表

由以上结果可知,将EMD算法应用于强振动环境中的破片信号处理中,可以有效的滤除振动信号及绝大部分其它干扰信号,起到滤波、降噪的作用。基于EMD算法的滤波系统具有较强的自适应性,可以针对信号的特征将过靶信号提取出来,从而准确的计算出破片的飞行速度,因而将该算法用于强振动环境中破片信号处理是切实可行的。

4 结论

文中提出将EMD算法应用于强振动环境中破片速度测试信号处理中,为恶劣环境中破片过靶信号处理提供了一种自适应信号预处理方法。利用EMD算法的自适应性,将强振动环境中破片信号的各阶本征模函数分解出来,结合激光测速系统获取的破片过靶信号本身的特征,合理的构建带通滤波系统,对破片过靶信号进行滤波;然后通过计算各过靶信号的互相关函数值,确定其对应关系;最后利用斜率最大法获取过靶信号的特征点,从而计算出破片的飞行速度。

[1] 蔡荣立, 倪晋平, 田会. 光幕靶技术研究进展 [J]. 西安工业大学学报, 2013, 33(8): 603-610.

[2] 刘吉, 赵冬娥, 于丽霞, 等. 激光光幕战斗部破片速度测试系统的信号处理 [J]. 弹箭与制导学报, 2013, 33(2): 49-51.

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[4] 张超. 基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究 [D]. 西安: 西安电子科技大学, 2012.

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Signal Processing of Fragment Velocity Measurement in Strong Vibration Environment Based on EMD

LIU Ji1,2,LIU Xiaoyan1,ZHANG Bin2,ZHAO Dong’e1

(1 National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology, North University of China, Taiyuan 030051, China;2 School of Information and Communication Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China)

In view of difficulty in signal processing for warhead velocity measurement in strong vibration environment, an adaptive filtering algorithm was proposed based on EMD for preprocessing after a series of analysis of static explosion signal. Fragment signal was dissociated for intrinsic mode function (IMF), and bandpass filter system was constructed according to the characteristic of fragment target signal. Then, the cross-correlation value of target signal was calculated in two channels to determine corresponding relationship between them. Finally, characteristic point of the target signal was obtained by maximum slope method to calculate instantaneous speed of fragment. Multiple experimental results show that the algorithm has a certain practical value, which could provide an effective signal preprocessing method to obtain fragment velocity test results in strong vibration environment accurately.

strong vibration; empirical mode decomposition algorithm; intrinsic mode function; cross-correlation function; fragment velocity

2015-05-11

电子测试技术重点实验室基金(9140C12040515X);山西省研究生优秀创新项目(20143080)资助

刘吉(1980-),男,黑龙江巴彦人,副教授,硕士生导师,研究方向:光电技术与仪器。

TJ765.4

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