基于能量阈值算法的电梯门运行速度估计方法   0    0

本发明公开了一种基于能量阈值算法的电梯门实时运行速度估计方法。本发明包括如下步骤：步骤1、通过加速度传感器获取原始电梯门运行的加速度信号；步骤2、对获得的加速度信号进行去趋势项处理；步骤3、通过快速傅里叶变换转换为频域，滤波去噪；步骤4、对滤波后的频域信号进行傅里叶逆变换，计算加速度信号的能量；步骤5、对电梯的运行阶段设定阈值，去除抖动噪声信号；步骤6、对最终加速度信号q(t)进行积分处理，得到相对应的实时速度信号。本发明去除电梯开关门瞬间及开关门间隙存在的抖动干扰信号，同时还能保证减少有用信号的损失，积分得到速度信号。

1.基于能量阈值算法的电梯门实时运行速度估计方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1、通过加速度传感器获取原始电梯门运行的加速度信号；
1‑1、将加速度传感器水平放置在电梯门的一侧；
1‑2、人为控制电梯门的开关，通过加速度传感器记录电梯门每一次开门和关门时加速度信号数据；
步骤2、对获得的加速度信号进行去趋势项处理；
步骤3、通过快速傅里叶变换转换为频域，滤波去噪；
步骤4、对滤波后的频域信号进行傅里叶逆变换，计算加速度信号的能量；
步骤5、对电梯的运行阶段设定阈值，去除抖动噪声信号；
步骤6、对最终加速度信号q(t)进行积分处理，得到相对应的实时速度信号。

2.根据权利要求1所述的基于能量阈值算法的电梯门实时运行速度估计方法，其特征在于步骤2具体实现如下：
2‑1、对获取的加速度信号数据，计算其趋势项；
实测获取的电梯门加速度信号的采样数据为{xk}(k＝1,2,3,...,n)，n为采样数据的长L
度，为了便于计算，将采样数据长度扩展为N，且使N＝2 ，L为使N≥n的最小整数，令采样时间间隔Δt＝1，设一个多项式函数：
确定多项式函数 的各待定系数aj(j＝0,1,...,m)，使得多项式函数 与采样数据xk的误差平方和E最小，即
满足E有极值的条件为：
依次取E对ai求偏导，产生一个m+1元线性方程组：
解方程组，求出m+1个待定系数aj(j＝0,1,...,m)；以上各式中，j为设定的多项式阶次，其值范围为0≤j≤m；
2‑2、获得消除线性趋势项后的加速度信号；
消除线性趋势项的计算公式为：
m≥2时为曲线趋势项；在实际电梯门加速度信号处理中，取m＝1，2，3，对采样数据进行多项式趋势项消除的处理后得到yk。

3.根据权利要求2所述的基于能量阈值算法的电梯门实时运行速度估计方法，其特征在于步骤3具体实现如下：
3‑1、离散傅里叶变换；
由于实际采样信号是离散的并且时间T内采样信号的样本长度N是有限的，将去趋势项处理后的{yk}(k＝1,2,3,...,n)作为N点序列y(r)(r＝0,1,2,...N‑1)，在对电梯门加速度信号进行傅里叶变换时需要采用傅里叶变换的离散算法，离散傅里叶变换(DFT)的表达式为：
式中：Y(k1)等效于Y(k1·Δf)，采样频率 (k1,r＝0,1,2,...N‑1)；
3‑2、快速傅里叶变换(FFT)；
3‑2‑
1.由于受采样信号的长度以及计算成本的限制，采用快速傅里叶变换对去趋势项的信号y(r)进行处理：
N点序列y(r)的N点离散傅里叶变换可表示成：
‑j2π/N
其中，W＝e
(k1)r
利用傅里叶变化系数W 的周期性，即
(k1)r k1(r+N) (k1+N)r
W ＝W ＝W
利用其对称性，即
(k1)r+N/2 (k1)r
W ＝‑W
3‑2‑
2.根据其周期性可将长序列的离散傅里叶变换分解为短序列的离散傅里叶变换；
L
将样本长度N＝2的经过去趋势项处理的序列y(r)(r＝0,1,2,...,N‑1)，先按r的奇偶分成两组：
分别求其 点的离散傅里叶变化，得到前半部分为：
后半部分为：
3‑2‑
3.重复步骤3‑2‑2，即可得到y(r)的FFT变换结果d(r)(r＝0,1,2,...N‑1)；
3‑3、对幅频信号进行频域滤波；
采用有限冲激响应FIR数字滤波器，FIR滤波器的差分方程形式可表示为：
式中：d(n1)和p(n1)分别为经过快速傅里叶变换的输入时域信号序列和经过频域滤波的输出频域信号序列；bk3为滤波系数，n1≥0，k3＝0,1,2,...N‑1；
FIR滤波器的冲激响应函数h(n)的z变换为系统传递函数，可表示为：
则其冲激响应函数为：

4.根据权利要求3所述的基于能量阈值算法的电梯门实时运行速度估计方法，其特征在于步骤4具体实现如下：
步骤4、对滤波后的频域信号进行傅里叶逆变换，计算加速度信号的能量；
4‑1、频域信号的傅里叶逆变换；
式中：f(r)等效于f(rΔt)，采样时间间隔Δt＝1，r＝0,1,
2...N‑1；
4‑2、对加速度信号进行归一化；
首先对幅值小于设定阈值A的加速度信号进行归一化，通过归一化处理后再滤除抖动干扰噪声；一般情况下，抖动干扰噪声的幅值均小于归一化系数C，而其他有用信号大于C；
因此，对加速度信号，除以预设的归一化系数后有效的作进一步处理区分干扰信号和有用信号；
其中，f(t)＝f(r·Δt)；
对归一化处理后的加速度信号g(t)平方得到其能量波形，有利于设定阈值B去除大部分抖动信号；
4‑3、加速度信号的能量计算；
加速度信号f(t)的能量E1定义为：
对傅里叶逆变换后的信号的幅值作平方处理。

5.根据权利要求4所述的基于能量阈值算法的电梯门实时运行速度估计方法，其特征在于步骤5具体实现如下：
步骤5、对电梯的运行阶段设定阈值，去除抖动噪声信号；
5‑1、将低幅值的抖动和高幅值的有用信号运行段进行区分，确定信号的运行段，最大程度上的减少有用信号的损失；对作平方处理后的波形设置准确的阈值B，并进行判断，大于阈值的波形保留，小于阈值的波形归零：
并将判断后的波形命名为能量信号幅值u(t)；
5‑2、将能量信号幅值与归一化系数相乘，获取最终加速度信号q(t)具体如下：
q(t)＝u(t)·C
步骤6、对最终加速度信号q(t)进行积分处理，得到相对应的实时速度信号r(k5)：
最终加速度信号q(t)的采样数据为{qk5}(k5＝1,2,3,...,n)，数值积分中取采样时间步长Δt为积分步长，梯形数值求积公式为：