基于小波變換的加速度計(jì)信號(hào)降噪及參數(shù)辨識(shí)方法研究.pdf

1、加速度計(jì)是用于測(cè)量載體運(yùn)動(dòng)方向加速度的傳感器，由于其測(cè)量的方便及可靠性被廣泛應(yīng)用于航空航天、建筑、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域。加速度計(jì)動(dòng)態(tài)模型為加速度信號(hào)測(cè)量提供了基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)其模型的參數(shù)辨識(shí)，能夠描述加速度計(jì)的動(dòng)態(tài)特性，從而提高加速度測(cè)量信號(hào)的精度。然而，加速度計(jì)測(cè)量信號(hào)容易受到噪聲和低頻非線性的影響，加速度計(jì)測(cè)量信號(hào)中的噪聲，制約了其動(dòng)態(tài)模型參數(shù)辨識(shí)的準(zhǔn)確性。濾除加速度計(jì)信號(hào)中的噪聲，能夠有效地對(duì)提高加速度計(jì)信號(hào)分析精度及加速度計(jì)動(dòng)態(tài)模型參數(shù)辨

2、識(shí)精度?，F(xiàn)有的基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)的降噪方法能夠自適應(yīng)分解信號(hào)，然而其在降噪過程中存在端點(diǎn)效應(yīng)、模態(tài)混疊等問題，導(dǎo)致其降噪精度較低?；谛〔ㄗ儞Q的信號(hào)降噪方法通過從多分辨率分析測(cè)量信號(hào)，獲取測(cè)量信號(hào)的噪聲部分，并實(shí)現(xiàn)有效濾除。然而，該方法過度依賴測(cè)量信號(hào)的單一性，并沒有充分考慮加速度計(jì)比較法沖擊激勵(lì)校準(zhǔn)中加速度計(jì)輸出信號(hào)間的相關(guān)性，降噪精度因此受到制約。因此，研究基于小波變

3、換的加速度計(jì)信號(hào)降噪及參數(shù)辨識(shí)方法，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文在分析加速度計(jì)輸出信號(hào)小波系數(shù)相關(guān)性與噪聲的關(guān)系基礎(chǔ)上，提出了一種基于序列相關(guān)性和小波變換的加速度計(jì)信號(hào)降噪方法，利用同一激勵(lì)下不同加速度計(jì)響應(yīng)信號(hào)小波系數(shù)間的相關(guān)性，將互相關(guān)系數(shù)引入小波閾值降噪的閾值計(jì)算過程中，能夠有效降低加速度計(jì)輸出信號(hào)中的噪聲，降低噪聲對(duì)加速度計(jì)頻率響應(yīng)函數(shù)估計(jì)精度的影響。
　　針對(duì)加速度計(jì)的測(cè)量噪聲及其頻率響應(yīng)函數(shù)中低頻非線

4、性模態(tài)對(duì)其動(dòng)態(tài)模型參數(shù)辨識(shí)精度的影響，提出一種基于小波降噪和加權(quán)最小二乘的加速度計(jì)動(dòng)態(tài)模型參數(shù)頻域辨識(shí)方法，利用小波降噪預(yù)處理后的信號(hào)，得到頻率響應(yīng)，然后利用加速度計(jì)諧振頻率附近的頻率響應(yīng)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，通過排列熵判斷序列的復(fù)雜度，并調(diào)整加權(quán)最小二乘中的權(quán)重矩陣，能夠有效降低測(cè)量噪聲和低頻非線性對(duì)參數(shù)辨識(shí)結(jié)果的影響，提高了參數(shù)辨識(shí)精度。
　　利用MATLAB仿真平臺(tái)和加速度計(jì)比較法沖擊激勵(lì)校準(zhǔn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，基于序列相關(guān)性和