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1、(10)申请公布号 CN 102435209 A (43)申请公布日 2012.05.02 CN 102435209 A *CN102435209A* (21)申请号 201110274486.4 (22)申请日 2011.09.16 G01C 25/00(2006.01) (71)申请人 宁波杉工结构监测与控制工程中心 有限公司 地址 315176 浙江省宁波市望春工业园区杉 杉路 1 号 (72)发明人 李宏伟 王贞 (74)专利代理机构 宁波奥圣专利代理事务所 ( 普通合伙 ) 33226 代理人 邱积权 (54) 发明名称 一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法 (57) 摘要 本发明公。
2、开了一种消除倾角传感器信号基线 漂移的方法， 包括对倾角传感器采集的原始数据 进行低通滤波处理， 对低通滤波处理后的数据进 行重采样处理， 对重采样处理后的数据进行消除 基线漂移处理， 其优点是根据当前数据窗口计算 出当前数据偏移状态量， 构造偏移缓存空间存储 当前数据偏移状态量及之前一段时间的数据偏移 状态量， 根据偏移缓存空间计算出当前数据的基 线偏移量， 采用当前数据减去当前数据的基线偏 移量， 从而获取消除基线漂移的倾角数据 ； 优点 是降低了计算复杂度， 大大减少了计算耗时， 数据 能够达到一点输入一点输出的效果， 提高了实时 性， 使用滑动数据窗口和缓存队列， 保证了前后数 据之间。
3、的关联性， 使得计算结果具有稳定连续性。 (51)Int.Cl. (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 4 页 CN 102435214 A1/2 页 2 1. 一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法， 包括对倾角传感器采集的原始数据进行 低通滤波和重采样处理， 然后进行消除基线漂移处理， 其特征在于消除基线漂移处理的具 体步骤如下 ： A1构造一个固定宽度为 N 的滑动数据窗口， 数据窗口包含以当前时刻为截止点的 过去 N 个时刻的数据， 令当前时刻数据点为， 由点开始向前推移 N 点的数据构成当 前的数据窗口， 即该窗口包含数据。
4、， 随着下一时刻数据的到来， 采用 作为下一时刻的数据窗口， 其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有 1 1.5 分钟的数据量 ； A2 定义 ： 在一个数据窗口内， 某个数据点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点 上的数据的值为这两个数据的差分值 ； 在一个数据窗口内， 当连续为同号的差分值数量超 过数据窗口总数据量的10%15%或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数 据窗口总数据量的 15% 20%， 该数据窗口为有车段数据窗口 ； 在一个数据窗口内， 当连续 为同号的差分值数量小于数据窗口总数据量的10%15%并且正号差分值数量与负号差分 值数量之差小于数据窗口总数据量的 。
5、15% 20%， 该数据窗口为无车段数据窗口 ； 根据步骤 A1 得到的当前时刻滑动数据窗口的数据为， 当该数据窗口为无车段数据窗 口时， 计算该数据窗口中所有数据的均值， 当该数据窗口为有车段数据窗口时， 等于 0 ； A3 构造一个个数为L的偏移缓存空间； 当数据窗口未达到连续滑动N 次的时刻， 将步骤 A2 计算出来的存入； ， ， 中的数据不变 ； 当数据窗 口每连续滑动 N 次的时刻， 将中的数据存入， 中的数据存入， 中的数据 存入， 步骤 A2 计算出来的存入中 ； 其中 L 的取值范围为 10 20 ； A4选取偏移缓存空间中所有不为 0 的数据， 计算其平均值， 作为当前 数。
6、据窗口中最后一个数据的基线偏移量， 判断数据窗口中所有数据 的均值与差值的绝对值是否大于设定阈值， 取=0.005， 如果均值与差值的 绝对值小于， 直接进入步骤 A5， 如果均值与差值的绝对值大于， 则修正偏移缓存 空间 ： 0 存入， 再次计算基线偏移量， 直到均值与差值的绝对值小于； A5用当前时刻数据点的数据减去基线偏移量， 即得到消除漂移以后的数据点 的数据； A6随着下一时刻， 到来新的数据点， 重复循环 A1 A5 步骤， 实时得到消除基线 漂移以后的数据。 2. 根据权利要求 1 所述的一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法， 其特征在于所述 的低通滤波处理如下 ： 权 利 要 。
7、求 书 CN 102435209 A CN 102435214 A2/2 页 3 将倾角传感器实时采集的原始倾角数据分成彼此衔接的若干段， 将实时分段原始数据 信号不断输入到一个具有线性相位的 FIR 低通滤波器进行低通滤波处理， 不断输出滤波后 的实时分段数据信号， 其中 FIR 低通滤波器截止频率为 0.4 0.6Hz。 3. 根据权利要求 1 所述的一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法， 其特征在于重采 样处理如下 ： 对低通滤波处理后的数据信号进行采样频率为 1Hz 的重采样。 权 利 要 求 书 CN 102435209 A CN 102435214 A1/6 页 4 一种消除倾角传。
8、感器信号基线漂移的方法 技术领域 0001 本发明涉及一种倾角传感器信号的处理方法， 尤其是涉及一种消除倾角传感器 信号基线漂移的方法。 背景技术 0002 随着桥梁健康监测技术的快速发展和推广， 桥梁健康监测系统的监测内容和应用 技术也日益丰富， 倾角传感器被广泛的应用于测量桥梁的主梁挠度和桥塔的倾斜， 倾角数 据测量的是所测结构的倾斜角度， 理论上所测结构在不受外界荷载的作用下， 倾角数据在 0 附近， 所测结构在受到外界荷载的作用下， 倾角值会发生显著的变化， 反映出结构的倾斜角 度， 在外界荷载去除后， 倾角数据会回到 0 附近。一段时间内， 倾角数据在零荷载状态下的 变化曲线即为倾角。
9、的基线， 理论上应该是位于 0 附近的一条线。但是实际情况中倾角传感 器受到外界环境的影响， 所测倾角数据会受温度和其他因素的影响发生基线漂移现象， 即 基线不再位于 0 附近， 而是一条偏离 0 位置的曲线。基线漂移直接影响真实倾角的正确性， 应该将其去除。 0003 目前， 常用小波分析法消除基线漂移， 小波分析的方法通过对倾角信号进行小波 分解， 得到信号的低频系数与高频系数， 基线漂移为信号的低频成分， 在小波重构的过程 中， 将低频系数置零， 就可以得到去除基线漂移的信号。 但是由于小波分析的非因果性及不 具备平移不变性， 很难实现递推计算， 从而影响了小波分析法的在线实时应用， 因。
10、此通常用 于离线去除基线漂移， 不满足工程实际的需要。 发明内容 0004 本发明所要解决的技术问题是提供一种实时性强、 耗时短且稳定性高的消除倾角 传感器信号基线漂移的方法。 0005 本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为 ： 一种消除倾角传感器信号基线漂 移的方法， 包括对倾角传感器采集的原始数据进行低通滤波和重采样处理， 然后进行消除 基线漂移处理， 消除基线漂移处理的具体步骤如下 ： A1构造一个固定宽度为 N 的滑动数据窗口， 数据窗口包含以当前时刻为截止点的 过去 N 个时刻的数据， 令当前时刻数据点为， 由点开始向前推移 N 点的数据构成当 前的数据窗口， 即该窗口包含数据，。
11、 随着下一时刻数据的到来， 采用 作为下一时刻的数据窗口， 其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有 1 1.5 分钟的数据量 ； A2 定义 ： 在一个数据窗口内， 某个数据点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点 上的数据的值为这两个数据的差分值 ； 在一个数据窗口内， 当连续为同号的差分值数量超 过数据窗口总数据量的10%15%或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数 据窗口总数据量的 15%20%， 该数据窗口为有车段数据窗口 ； 在一个数据窗口内， 当连续 说 明 书 CN 102435209 A CN 102435214 A2/6 页 5 为同号的差分值数量小于数据窗口总数。
12、据量的10%15%并且正号差分值数量与负号差分 值数量之差小于数据窗口总数据量的 15% 20%， 该数据窗口为无车段数据窗口 ； 根据步骤 A1 得到的当前时刻滑动数据窗口的数据为， 当该数据窗口为无车段数据窗 口时， 计算该数据窗口中所有数据的均值， 当该数据窗口为有车段数据窗口时， 等于 0 ； A3 构造一个个数为L的偏移缓存空间； 当数据窗口未达到连续滑动N 次的时刻， 将步骤 A2 计算出来的存入； ， ， 中的数据不变 ； 当数据窗 口每连续滑动 N 次的时刻， 将中的数据存入， 中的数据存入， 中的数据 存入， 步骤 A2 计算出来的存入中 ； 其中 L 的取值范围为 10 2。
13、0 ； A4选取偏移缓存空间中所有不为 0 的数据， 计算其平均值， 作为当前 数据窗口中最后一个数据的基线偏移量， 判断数据窗口中所有数据 的均值与差值的绝对值是否大于设定阈值， 取=0.005， 如果均值与差值的 绝对值小于， 直接进入步骤 A5， 如果均值与差值的绝对值大于， 则修正偏移缓存 空间 ： 0 存入， 再次计算基线偏移量， 直到均值与差值的绝对值小于； A5用当前时刻数据点的数据减去基线偏移量， 即得到消除漂移以后的数据点 的数据； A6随着下一时刻， 到来新的数据点， 重复循环 A1 A5 步骤， 实时得到消除基线 漂移以后的数据 ； 所述的低通滤波处理如下 ： 将倾角传感。
14、器实时采集的原始倾角数据分成彼此衔接的若干段， 将实时分段原始数据 信号不断输入到一个具有线性相位的 FIR 低通滤波器进行低通滤波处理， 不断输出滤波后 的实时分段数据信号， 其中 FIR 低通滤波器截止频率为 0.4 0.6Hz ； 重采样处理如下 ： 对低通滤波处理后的数据信号进行采样频率为 1Hz 的重采样。 0006 与现有技术相比， 本发明的优点在于采用构造数据窗口， 根据当前数据窗口计算 出当前数据偏移状态量， 构造偏移缓存空间存储当前数据偏移状态量及之前一段时间的数 据偏移状态量， 根据偏移缓存空间计算出当前数据的基线偏移量， 采用当前数据减去当前 数据的基线偏移量， 从而获取。
15、消除基线漂移的倾角数据的方法， 降低了计算复杂度， 大大减 少了计算耗时 ； 能够满足工程实际的需求， 数据能够达到一点输入一点输出的效果， 提高了 实时性 ； 使用滑动数据窗口和缓存队列， 保证了前后数据之间的关联性， 使得计算结果具有 稳定连续性。 附图说明 0007 图 1 为本发明的流程图 ； 说 明 书 CN 102435209 A CN 102435214 A3/6 页 6 图 2 为本发明中实时消除基线漂移的流程图 ； 图 3 为采样频率为 100Hz 采样时长为 24 小时时的原始倾角数据图 ； 图 4 为经滤波重采样后的倾角数据图 ； 图 5 为经滤波重采样后的倾角数据与本发。
16、明实施例一中 L=20 的基线偏移图 ； 图 6 为本发明实施例一中 L=20 消除基线漂移的倾角数据图 ； 图 7 为小波算法消除基线漂移的倾角数据图 ； 图 8 为采用本发明与采用小波算法产生的基线偏移量的统计比较图。 0008 图 9 为经滤波重采样后的倾角数据与实施例三中 L=10 的基线偏移图 ； 图 10 为本发明实施例三 L=10 消除基线漂移的倾角数据图。 具体实施方式 0009 以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。 0010 实施例一 ： 一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法， 将倾角传感器实时采集的 原始倾角数据分成彼此衔接的若干段， 将实时分段原始数据信号不断输入。
17、到一个具有线性 相位的 FIR 低通滤波器进行低通滤波处理， 不断输出滤波后的实时分段数据信号， 其中 FIR 低通滤波器截止频率为 0.4Hz ； 对低通滤波处理后的数据信号进行采样频率为 1Hz 的重采样， 然后进行消除基线漂移处理。 0011 消除基线漂移处理的具体步骤如下 ： A1构造一个固定宽度为 N 的滑动数据窗口， 数据窗口包含以当前时刻为截止点的 过去 N 个时刻的数据， 令当前时刻数据点为， 由点开始向前推移 N 点的数据构成当 前的数据窗口， 即该窗口包含数据， 随着下一时刻数据的到来， 采用 作为下一时刻的数据窗口， 其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有 1 分钟的数。
18、据量 ； A2 定义 ： 在一个数据窗口内， 某个数据点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点 上的数据的值为这两个数据的差分值 ； 在一个数据窗口内， 当连续为同号的差分值数量超 过数据窗口总数据量的 10% 或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数据窗 口总数据量的 15%， 该数据窗口为有车段数据窗口 ； 在一个数据窗口内， 当连续为同号的差 分值数量小于数据窗口总数据量的 10% 并且正号差分值数量与负号差分值数量之差小于 数据窗口总数据量的 15%， 该数据窗口为无车段数据窗口 ； 根据步骤 A1 得到的当前时刻滑 动数据窗口的数据为， 当该数据窗口为无车段数据窗口时， 计算。
19、该数据窗口 中所有数据的均值， 当该数据窗口为有车段数据窗口时， 等于 0 ； A3构造一个个数为 20 的偏移缓存空间； 当数据窗口未达到连续滑 动 N 次的时刻， 将步骤 A2 计算出来的存入； ， ， 中的数据不变 ； 当数 据窗口每连续滑动 N 次的时刻， 将中的数据存入， 中的数据存入， 中的 数据存入， 步骤 A2 计算出来的存入中 ； 说 明 书 CN 102435209 A CN 102435214 A4/6 页 7 A4 选取偏移缓存空间中所有不为0的数据， 计算其平均值， 作为当前 数据窗口中最后一个数据的基线偏移量， 判断数据窗口中所有数据 的均值与差值的绝对值是否大于设。
20、定阈值， 取=0.005， 如果均值与差值的 绝对值小于， 直接进入步骤 A5， 如果均值与差值的绝对值大于， 则修正偏移缓存 空间 ： 0 存入， 再次计算基线偏移量， 直到均值与差值的绝对值小于； A5用当前时刻数据点的数据减去基线偏移量， 即得到消除漂移以后的数据点 的数据； A6随着下一时刻， 到来新的数据点， 重复循环 A1 A5 步骤， 实时得到消除基线 漂移以后的数据。 0012 实施例二 ： 一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法， 将倾角传感器实时采集的 原始倾角数据分成彼此衔接的若干段， 将实时分段原始数据信号不断输入到一个具有线性 相位的 FIR 低通滤波器进行低通滤波处理。
21、， 不断输出滤波后的实时分段数据信号， 其中 FIR 低通滤波器截止频率为 0.5Hz ； 对低通滤波处理后的数据信号进行采样频率为 1Hz 的重采样， 然后进行消除基线漂移处理。 0013 消除基线漂移处理的具体步骤如下 ： A1构造一个固定宽度为 N 的滑动数据窗口， 数据窗口包含以当前时刻为截止点的 过去 N 个时刻的数据， 令当前时刻数据点为， 由点开始向前推移 N 点的数据构成当 前的数据窗口， 即该窗口包含数据， 随着下一时刻数据的到来， 采用 作为下一时刻的数据窗口， 其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有 1.3 分钟的数据量 ； A2 定义 ： 在一个数据窗口内， 某个数据。
22、点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点 上的数据的值为这两个数据的差分值 ； 在一个数据窗口内， 当连续为同号的差分值数量超 过数据窗口总数据量的 12% 或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数据窗 口总数据量的 18%， 该数据窗口为有车段数据窗口 ； 在一个数据窗口内， 当连续为同号的差 分值数量小于数据窗口总数据量的 12% 并且正号差分值数量与负号差分值数量之差小于 数据窗口总数据量的 18%， 该数据窗口为无车段数据窗口 ； 根据步骤 A1 得到的当前时刻滑 动数据窗口的数据为， 当该数据窗口为无车段数据窗口时， 计算该数据窗口 中所有数据的均值， 当该数据窗口为有车段数。
23、据窗口时， 等于 0 ； A3 构造一个个数为15的偏移缓存空间； 当数据窗口未达到连续滑动 N次的时刻， 将步骤A2计算出来的存入； ， ， 中的数据不变 ； 当数据窗 口每连续滑动N次的时刻， 将中的数据存入， 中的数据存入， 中的数据存 入， 步骤 A2 计算出来的存入中 ； 说 明 书 CN 102435209 A CN 102435214 A5/6 页 8 A4选取偏移缓存空间中所有不为 0 的数据， 计算其平均值， 作为当前 数据窗口中最后一个数据的基线偏移量， 判断数据窗口中所有数据 的均值与差值的绝对值是否大于设定阈值， 取=0.005， 如果均值与差值的 绝对值小于， 直接进。
24、入步骤 A5， 如果均值与差值的绝对值大于， 则修正偏移缓存 空间 ： 0 存入， 再次计算基线偏移量， 直到均值与差值的绝对值小于； A5用当前时刻数据点的数据减去基线偏移量， 即得到消除漂移以后的数据点 的数据； A6随着下一时刻， 到来新的数据点， 重复循环 A1 A5 步骤， 实时得到消除基线 漂移以后的数据 ； 实施例三 ： 一种消除倾角传感器信号基线漂移的方法， 将倾角传感器实时采集的原始 倾角数据分成彼此衔接的若干段， 将实时分段原始数据信号不断输入到一个具有线性相位 的 FIR 低通滤波器进行低通滤波处理， 不断输出滤波后的实时分段数据信号 x， 其中 FIR 低 通滤波器截止。
25、频率为 0.6Hz ； 对低通滤波处理后的数据信号 x 进行采样频率为 1Hz 的重采 样， 然后进行消除基线漂移处理。 0014 消除基线漂移处理的具体步骤如下 ： A1构造一个固定宽度为 N 的滑动数据窗口， 数据窗口包含以当前时刻为截止点的 过去 N 个时刻的数据， 令当前时刻数据点为， 由点开始向前推移 N 点的数据构成当 前的数据窗口， 即该窗口包含数据， 随着下一时刻数据的到来， 采用 作为下一时刻的数据窗口， 其中数据窗口长度N的选取要保证数据窗口有 1.5 分钟的数据量 ； A2 定义 ： 在一个数据窗口内， 某个数据点的相邻后一个数据点上的数据减去该数据点 上的数据的值为这两。
26、个数据的差分值 ； 在一个数据窗口内， 当连续为同号的差分值数量超 过数据窗口总数据量的 15% 或者正号差分值数量与负号差分值数量之差大于等于数据窗 口总数据量的 20%， 该数据窗口为有车段数据窗口 ； 在一个数据窗口内， 当连续为同号的差 分值数量小于数据窗口总数据量的 15% 并且正号差分值数量与负号差分值数量之差小于 数据窗口总数据量的 20%， 该数据窗口为无车段数据窗口 ； 根据步骤 A1 得到的当前时刻滑 动数据窗口的数据为， 当该数据窗口为无车段数据窗口时， 计算该数据窗口 中所有数据的均值， 当该数据窗口为有车段数据窗口时， 等于 0 ； A3 构造一个个数为10的偏移缓存。
27、空间； 当数据窗口未达到连续滑动 N 次的时刻， 将步骤 A2 计算出来的存入； ， ， 中的数据不变 ； 当数据窗 口每连续滑动 N 次的时刻， 将中的数据存入， 中的数据存入， 中的数据 存入， 步骤 A2 计算出来的存入中 ； 说 明 书 CN 102435209 A CN 102435214 A6/6 页 9 A4选取偏移缓存空间中所有不为 0 的数据， 计算其平均值， 作为当前 数据窗口中最后一个数据的基线偏移量， 判断数据窗口中所有数据 的均值与差值的绝对值是否大于设定阈值， 取=0.005， 如果均值与差值的 绝对值小于， 直接进入步骤 A5， 如果均值与差值的绝对值大于， 则修。
28、正偏移缓存 空间 ： 0 存入， 再次计算基线偏移量， 直到均值与差值的绝对值小于； A5用当前时刻数据点的数据减去基线偏移量， 即得到消除漂移以后的数据点 的数据； A6随着下一时刻， 到来新的数据点， 重复循环 A1 A5 步骤， 实时得到消除基线 漂移以后的数据。 0015 图 7 给出了小波算法消除基线漂移的倾角数据图， 图 6 给出了通过本发明， 其中 L 取 20 时的消除基线漂移的倾角数据图， 对比图 6 和图 7， 可清楚的看出本发明方法消除基 线漂移后的倾角数据比小波算法消除基线漂移后的倾角数据在 0 附近更平直， 图 8 可以看 出小波算法消除基线漂移的结果受活载影响较大，。
29、 本发明方法的基线漂移具有更高的稳定 性。 0016 针对同一段数据， 采用本发明， 其中 L 取 10 时进行实验， 图 9 给出了滤波重采样 倾角数据与基线偏移的数据图， 图 10 给出了消除基线漂移的倾角数据图， L 取值变小时， 计算时间会进一步缩短， 可以看出， 也可以很好的给出基线的偏移， 虽然不如图 6 的基线光 滑， 但是完全满足实际工程需求。 说 明 书 CN 102435209 A CN 102435214 A1/4 页 10 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 102435209 A CN 102435214 A2/4 页 11 图 3 图 4 图 5 说 明 书 附 图 CN 102435209 A CN 102435214 A3/4 页 12 图 6 图 7 图 8 说 明 书 附 图 CN 102435209 A CN 102435214 A4/4 页 13 图 9 图 10 说 明 书 附 图 CN 102435209 A 。