[發明專利]電磁感應的狀態識別的信號處理方法

無效

• 申請號: 201110026093.1
• 申請日: 2011-01-25
• 公開（公告）號: CN102096798A
• 公開（公告）日: 2011-06-15
• 發明（設計）人: 陳進;從飛云;董廣明;肖文斌;王小玲;唐海峰;王志陽;明陽
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06K7/10
• 分類號: G06K7/10
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王錫麟;王桂忠

技術領域

本發明涉及的是一種信號處理技術領域的方法，具體是一種電磁感應的狀態識別的信號處理方法。

背景技術

隨著科學技術的不斷發展，機械設備的更新換代也越來越快，而隨著設備的不斷更新，其電氣自動化水平也越來越高，其結構也越加地復雜，因此對設備運行狀態的識別也變得越來越困難。通過傳統的依靠人自身的經驗和能力已經很難判斷設備的運行狀況了。而近年來出現的很多計算機狀態識別技術就能很好地解決這問題。

對于新出現的一些帶有復雜電氣控制功能的設備，對其進行狀態識別往往比較困難。目前比較成熟的狀態識別方法有隱馬爾科夫算法、神經網絡算法、支持向量機算法，這些狀態識別方法在理論上已經比較成熟，而且也有很多成功應用于設備狀態識別的案例，但是，這些算法目前還存在著一些不足，如需要大量的先驗數據進行訓練支撐，加大了系統實現的難度；往往所需的計算量很大，往往導致識別系統運行緩慢；針對性不強，無法滿足很多設備的特殊識別要求。

經過對現有技術的檢索發現，文獻“基于改進的隱馬爾科夫模型的語音識別方法“，發表于2008年12月15日，中南大學學報(自然科學版)，詳細論述了利用隱馬爾科夫方法對語音信號進行狀態識別的實現，取得了比較良好的效果，但是此方法需要大量的先驗數據進行訓練，計算量大，同時訓練數據的大小也會影響識別的準確性，但該技術計算復雜度較高且需要大量先驗數據訓練支持才能實現對電磁感應信號的不同狀態進行區分。

發明內容

本發明針對現有技術存在的上述不足，提供一種電磁感應的狀態識別的信號處理方法，通過電磁感應傳感器將設備電路中的感應電流提取出來，利用接線器、數據采集卡將提取出來的感應電流信號進行高精度的A/D轉換，使其轉變為數字信號，對所得數字信號進行主頻帶能量分析。

本發明是通過以下技術方案實現的，本發明包括以下步驟：

1)對所獲數字信號進行傅立葉變換，得到其頻域特征向量V；

2)對頻域特征向量進行幅值歸一化操作：其中：F＝V/S，S為向量所有幅值元素的能量和，F為更新后的歸一化頻域特征向量記；

3)找出歸一化頻域特征向量F中的最大幅值處，以其對應的頻率點為中心，取其分析帶寬的5％作為主頻帶并計算此頻帶內的所有頻率成分能量和E，并根據能量和E進行狀態識別，判斷設備當前正處于工作狀態。

所述的狀態識別是指：根據預先定義的四個不同等級的能量作為對應的工作狀態，根據能量和E所屬位置確定對應的工作狀態。

本發明的優勢在于：

1)不需要大量的先驗數據支撐，只需要對不同狀態下給出一個參考能量即可實現判斷；

2)計算量小，識別速度快，對計算硬件需求小，可滿足便攜式儀器的需求；

3)對于電磁感應控制類設備的識別精度高，可用于精確狀態識別。

附圖說明

圖1是電磁感應狀態識別的實現框圖。

圖2是電磁感應狀態識別方法流程示意圖。

具體實施方式

下面對本發明的實施例作詳細說明，本實施例在以本發明技術方案為前提下進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發明的保護范圍不限于下述的實施例。

實施例1

如圖1和圖2所示，本實施例包括以下步驟：

1)對所獲數字信號進行傅立葉變換，得到其頻域特征向量V；

2)對頻域特征向量進行幅值歸一化操作：其中：F＝V/S，S為向量所有幅值元素的能量和，F為更新后的歸一化頻域特征向量記；

3)找出歸一化頻域特征向量F中的最大幅值處，以其對應的頻率點為中心，取其分析帶寬的5％作為主頻帶并計算此頻帶內的所有頻率成分能量和E，并根據能量和E進行狀態識別，判斷設備當前正處于工作狀態。

本方法已經成功應用于某大學圖書館設備自動借還書機上的書本自動識別系統，并取得了良好的狀態識別效果。此圖書自動借還設備可實現對其感應區的書本數目的自動識別，從而判斷對不同書本采取不同的操作模式。設備狀態識別部分主要由以下及部分組成：感應區，磁條感應線圈，信號A/D模塊，識別軟件。

在自動還書機的感應區放置一本書，通過本方法提供的方法計算得到最后提取的能量E，經過計算得到E為0.401，與不放書本時候得到的E為0.711比較，有了很大的變化，能夠很好地識別此狀態。

實施例2

利用實施例1的設備，在感應區放置兩本書時，計算能量E為0.357，與無書和一本書狀態下有明顯的區別效果。

實施例3