[发明专利]一种压力传感器阶跃响应信号稳定值的估计方法

说明书

本发明涉及一种压力传感器阶跃响应信号稳定值的估计方法，其特征在于：其中包含下列步骤：(1)利用离散余弦变换及其逆变换对压力传感器阶跃响应信号进行预处理，得到能量集中且消除了振幅量化误差的重构信号；(2)利用经验模态分解将重构信号分解为不同频带的分量，用低频分量之和估计其趋势信号；(3)计算趋势信号在时间方向的梯度曲线与横坐标轴围成闭合区域面积最小的区间，利用重构信号在该区间的均值估计压力传感器阶跃响应信号稳定值。上述方法对压力传感器阶跃响应信号的数据样本量和高频噪声无特定要求，且能充分利用信号的趋势信息，实现阶跃响应信号稳定值的有效估计。

技术领域

本发明属于计量测试领域，涉及一种压力传感器阶跃响应信号稳定值的估计方法。

背景技术

阶跃压力广泛地存在于爆炸测试、医学仪器、材料冲击测试、航空发动机等领域。在实际测量中，阶跃压力的稳定时间一般为几毫秒到十几毫秒。阶跃压力属于一种瞬变的动态过程，不仅测试环境复杂，而且很难控制。压力传感器的阶跃响应信号在阶跃压力的稳定时间内存在波动，导致信号的稳定值难以准确估计，严重地影响阶跃压力的测量精度。

阶跃响应信号稳定值的常用估计方法为区间均值法，该方法根据主观判断得到传感器阶跃响应信号的稳定区间，然后采用稳定区间内的均值估计出阶跃响应信号的稳定值。该方法不需要任何拟合和迭代运算，能快速的得到阶跃响应信号的稳定值。由于估计精度依赖于人的主观判断，很难有效地保证估计结果的可靠性；并且一旦阶跃响应信号包含幅值较大的低频波动，则无法直接获取稳定区间导致方法失效。为此出现了一种基于趋势估计的阶跃响应信号稳定值估计方法，先估计传感器阶跃响应信号的趋势曲线；根据趋势曲线在时间方向的梯度估计稳定区间；利用信号在稳定区间内的均值估计出阶跃响应信号的稳定值。最常用的趋势估计方法为基于多项式回归模型的最小二乘法，这种估计方法的精度在很大程度上取决于多项式的阶数。其他的趋势估计方法还有移动平均、信号平滑和傅里叶滤波等，但是都仅适用于平稳信号和线性信号，不适用于阶跃压力的动态测量中。经验模态分解是一种基于信号转换的信号处理方法，将信号分解为一系列窄带分量，对信号的分布无特定要求，广泛地应用于结构损伤检测、航迹关联、目标定位和振动测试等领域的信号趋势估计中。在阶跃压力的测量过程中，由于压力幅值的瞬态变化，导致传感器阶跃响应信号出现幅值很大的突变现象，且当采集系统的振幅分辨率比较低时，阶跃响应信号存在显著的振幅量化误差，制约了经验模态分解方法在阶跃响应信号趋势估计中的效率。本发明将离散余弦变换和经验模态分解的优点相结合，提出一种压力传感器阶跃响应信号稳定值的估计方法。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种压力传感器阶跃响应信号稳定值的估计方法，针对传感器在阶跃压力测量过程中受低频噪声干扰导致阶跃响应信号稳定值无法准确估计的问题，利用离散余弦变换及其逆变换对采集的压力传感器阶跃响应信号进行预处理，得到能量集中且消除振幅量化误差的重构信号；采用经验模态分解方法将重构信号分解为不同频段的分量，采用低频分量之和估计出重构信号的趋势；根据趋势信号在时间方向的梯度曲线与横坐标轴围成闭合区域的最小面积得到稳定区间，采用重构信号在稳定区间内的均值估计出压力传感器阶跃响应信号的稳定值。

本发明的技术解决方案：一种压力传感器阶跃响应信号稳定值的估计方法，由以下步骤实现：

(1)阶跃响应信号重构；

(2)阶跃响应信号趋势估计；

(3)阶跃响应信号稳定值估计。

其中，步骤(1)所述的阶跃响应信号重构，具体实现过程如下：

利用离散余弦变换对采集的压力传感器阶跃响应信号进行预处理，得到变换信号为