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[發明專利]位移傳感器的在線校準方法在審

專利信息
申請號: 201910756972.6 申請日: 2019-08-16
公開(公告)號: CN110645934A 公開(公告)日: 2020-01-03
發明(設計)人: 荊根強;彭璐;張冰;羅翥;劉璐;袁鑫 申請(專利權)人: 交通運輸部公路科學研究所
主分類號: G01B21/04 分類號: G01B21/04;G01B7/02;G01B11/02
代理公司: 11321 北京市京大律師事務所 代理人: 劉瑋
地址: 100088*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 初始數據序列 匹配數據 校準 參考 校準傳感器 在線校準 特征點 參考傳感器 傳感器響應 位移傳感器 多次循環 計量性能 監測數據 匹配算法 橋梁監測 特性差異 同步采集 誤差校準 現場條件 激勵源 極值點 輸入量 傳感器 試驗 分段 匹配 錯位 分析
【說明書】:

發明屬于橋梁監測技術領域,公開了一種位移傳感器的在線校準方法,其包括:同步采集參考傳感器和待校準傳感器的監測數據以分別獲取參考初始數據序列和待校準初始數據序列;利用基于特征點的分段匹配算法對參考初始數據序列和待校準初始數據序列進行匹配,得到參考匹配數據序列和待校準匹配數據序列,特征點包括極值點;對參考匹配數據序列和待校準匹配數據序列進行分析,獲取待校準傳感器的計量性能。本發明解決了因激勵源變化和傳感器響應特性差異所導致的錯位問題,從而獲取兩個傳感器對同一輸入量的對應測量結果;還解決了因限于在線校準的現場條件,而導致無法通過多次循環正反行程試驗的方法進行基本誤差校準試驗的問題。

技術領域

本發明屬于橋梁監測技術領域,特別涉及一種位移傳感器的在線校準方法。

背景技術

位移傳感器是動態監測目標位置與參考位置之間相對位移的傳感器,如屬于位移傳感器種類的激光投射式位移計常用于橋梁等動態撓曲度及平行位移的長期監測,在大壩、碼頭、高層建筑等變形、振動、位移監測領域也有廣泛應用。目前,對激光位移計的溯源性校準方法主要依據校準規范《JJF1305-2011線位移傳感器校準規范.2011》的相關規定:采集激光位移計輸出量值與參考儀器的輸出結果進行比對,采用最小二乘法獲得參比直線,并計算得到線性度、基本誤差、靈敏度等校準結果。然而此方法主要用于傳感器安裝前的溯源性校準,對于野外長期、無間斷工作的在用系統則難以實施。

針對傳感器在線校準問題,國內外學者已經開展了大量有益的嘗試。如有的提出了一種基于標準球的CMM(Coordinate Measuring Machine,坐標測量機)外部校準方法,利用與CMM同步運動的激光傳感器在線獲取距離參考數據。有的利用慣性測量單元和位置傳感器融合數據,結合EKF(Extended Kalman Filter,擴展卡爾曼濾波)方法來估計運動學參數,實現了機器人的運動參數在線校準。有的針對三角法激光位移傳感器測量過程中的傾角誤差問題,提出了量化補償模型。有的提出了集成系統中里程計的在線校準及定位補償方法。有的提出了一種基于平面的全局校準方法,通過獲取靶標平面分別在視覺系統和激光跟蹤儀坐標系中的平面方程,求解坐標轉換矩陣,實現系統全局校準。有的提出了一種可用于微納級在線校準的夾持裝置。上述針對特定領域的在線校準方法為相關研究奠定了基礎,但仍受限于具體的應用條件而無法通用。

發明內容

為了解決上述問題,本發明提供了一種位移傳感器的在線校準方法,其包括:同步采集參考傳感器和待校準傳感器的監測數據以分別獲取參考初始數據序列和待校準初始數據序列,所述參考傳感器以與所述待校準傳感器具有共源激勵的方式設置,并和所述待校準傳感器為同一種位移傳感器;利用基于特征點的分段匹配算法對所述參考初始數據序列和待校準初始數據序列進行匹配,得到參考匹配數據序列和待校準匹配數據序列,所述特征點包括極值點;對所述參考匹配數據序列和所述待校準匹配數據序列進行統計分析,獲取所述待校準傳感器的計量性能。

優選地,所述利用基于特征點的分段匹配算法對所述參考初始數據序列和待校準初始數據序列進行匹配,得到參考匹配數據序列和待校準匹配數據序列,所述特征點包括極值點,具體包括:獲取同一時間段的所述參考初始數據序列的特征點和待校準初始數據序列的特征點;分別以所述參考初始數據序列的特征點和所述待校準初始數據序列的特征點為節點對所述參考初始數據序列和所述待校準初始數據序列進行分段得到所述參考分段數據序列和待校準分段數據序列,所述特征點包括極值點;在所述參考分段數據序列的各分段區間內確定與所述待校準分段數據序列的各分段區間內的采樣點對應的匹配點,形成所述參考匹配數據序列;在所述待校準分段數據序列的各分段區間內確定與所述參考分段數據序列的各分段區間內的采樣點對應的匹配點,形成所述待校準匹配數據序列。

優選地,在所述獲取參考初始數據序列和待校準初始數據序列之后,所述方法還包括:分別對所述參考初始數據序列和所述待校準初始數據序列進行平滑處理;將經平滑處理后的所述參考初始數據序列的極值點作為所述參考初始數據序列的極值點,將經平滑處理后的所述待校準初始數據序列的極值點作為所述待校準初始數據序列的極值點。

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