申请/专利权人：山东利恩斯智能科技有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117421937B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G01H17/00;G01P15/00;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明涉及一种基于S‑G算法抑制传感器随机振动信号零漂趋势的方法，属于传感器信号分析处理技术领域。本发明方法在采用S‑G算法作为零漂趋势抑制方法的基础上，基于均方根值准则，优化选取适合的算法参数，有效提升S‑G算法的计算效率，较大程度的保留原始信号中的有用信息，进一步实现传感器零漂现象的有效抑制，提升了原始信号的有效利用程度，解决了工业传感器在较强冲击下造成的传感器信号零漂导致信号失效的问题。

主权项：1.一种基于S-G算法抑制传感器随机振动信号零漂趋势的方法，其特征在于，包括如下步骤：1截取长度为L的平稳时域信号，记为SA，并计算SA的RMS值RSA，其计算式如下： 式中，|·|表示取绝对值运算；2以长度L对原始信号进行信号分段技术处理，每段信号分别记为Sλ，λ＝1,2,3,…,n，并计算Sλ的RMS值RSλ，计算如下： 式中，Nλ表示每段信号Sλ包含的数据点数；3采用绝对均方根差指标判断分段后的信号是否需要零漂抑制，绝对均方根差指标的计算如下：|RSλ-RSA|≤δ式中，δ表示绝对均方根差指标，当RSλ与RSA的绝对值小于等于δ时，表明分段后的信号其波动趋势接近于平稳信号，不做调整；当RSλ与RSA的绝对值大于δ时，表明分段后的信号其波动趋势与平稳信号存在差异，需要对信号进行调整优化；4S-G算法的性能取决于窗长W和阶次α，W取奇数且要满足W＞α，α取3～6，窗长W＝[Wmin,Wstep,Wmax]，其中Wmin表示最小窗长，Wstep表示步进窗长，Wmax表示最大窗长；5采用S-G算法调整零漂信号，具体为：首先对发生零漂的每段Sλ，通过分步长调整S-G算法的性能，得到不同窗长Wj对应的零漂信号的抑制曲线ESj，j为Sλ的窗长调整次数，j＝1,2,3,…；分步长调整过程从Wmin开始，步长为Wstep，直到达到Wmax；然后依次求取Sλ与ESj的残差信号Iλ，进一步地获取Iλ对应的RMS值RIλ；最后，求取RMS值RIλ中的最小值Mλ，并以最小值Mλ所对应的Wj作为零漂抑制的优化窗长，对应获取该优化窗长的残差信号Iλ作为零漂抑制后的信号；6将调整信号与未调整信号整合，实现信号重构。

全文数据：

权利要求：

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