計(jì)算機(jī)振動(dòng)測量與分析系統(tǒng)

摘要：介紹一種高效率、高精度的振動(dòng)測量和分析方法。與傳統(tǒng)方法不同，該方法是基于計(jì)算機(jī)及其運(yùn)行環(huán)境的一種無接觸測量方法，通過測量與分析軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)圖象的數(shù)字化處理，從而獲得傳統(tǒng)方法無法達(dá)到的滿意效果。

關(guān)鍵詞：振動(dòng) 測量與分析 圖象處理

太陽能電池帆板是人造衛(wèi)星的主要能源。在衛(wèi)星巡航時(shí)，太陽能電池帆板必須隨時(shí)根據(jù)陽光照射的方向來調(diào)整自己的方位。這就相當(dāng)于在不斷給太陽能電池帆板施加激勵(lì)，由于電池帆板具有薄而大的物理特性，所以這個(gè)激勵(lì)很容易導(dǎo)致振顫。在一定條件下，還有可能演變成共振，這樣就非常容易損壞太陽能電池帆板，以至于衛(wèi)星無法正常工作。因此，對(duì)衛(wèi)星的電池帆板的振動(dòng)特性做一個(gè)詳細(xì)而精確的測量與分析，并由此來決定帆板的控制結(jié)構(gòu)與控制規(guī)律，對(duì)于保障衛(wèi)星的安全運(yùn)行具有重大的意義。這正是開發(fā)這個(gè)系統(tǒng)的初衷。同時(shí)，任何一個(gè)力學(xué)系統(tǒng)在工作時(shí)都有可能發(fā)生振動(dòng)，而且這些振動(dòng)往往會(huì)影響該系統(tǒng)的正常工作。而當(dāng)前所使用的測量和分析方法主要是力學(xué)測量與分析方法，這種方法測量系統(tǒng)龐大，數(shù)據(jù)分析效率低下，甚至有時(shí)會(huì)損壞待測結(jié)構(gòu)并且所獲得的結(jié)果具有較大的隨機(jī)性。所以，提出一種基于計(jì)算機(jī)的高效、高精度的測量與分析的方法具有廣闊前景和深遠(yuǎn)意義。

1 系統(tǒng)整體組成框圖

計(jì)算機(jī)振動(dòng)測量分析系統(tǒng)主要由待測物體部分、光學(xué)成像部分、數(shù)據(jù)傳輸部分、計(jì)算分析部分和結(jié)果輸出部分構(gòu)成。其具體結(jié)構(gòu)如圖１所示。

2 系統(tǒng)主要硬件介紹

2.1 ＣＣＤ黑白攝像頭

ＣＣＤ攝像管是電荷耦合器件，在硅片上集成了以陣列分布的成像單元及相應(yīng)的控制電路、輸出電路。當(dāng)有一束平行光照射到鏡頭上時(shí)，所有的成像單元處于導(dǎo)通狀態(tài)，輸出的圖象為全亮平面（圖２ａ）；當(dāng)有一個(gè)Ｕ形物體擋在鏡頭前方時(shí)，由于部分光線被擋住，導(dǎo)致部分成像單元處于截止?fàn)顟B(tài)，所以輸出圖象就會(huì)形成一個(gè)Ｕ形的陰影（圖２ｂ）。當(dāng)物體振動(dòng)時(shí)，在任何時(shí)刻物體的形態(tài)都被以這種方式記錄下來了。光電三極管分布越密，分辨率就越高。

2.2 圖象采集卡

攝像頭傳送過來的電信號(hào)與計(jì)算機(jī)之間的接口是圖象采集卡。本系統(tǒng)所使用的圖象采集卡為ＤＨ－ＶＲＴ－ＣＧ２００圖象卡，是一種基于ＰＣＩ總線的高速彩色圖象采集卡。該卡輸入彩色視頻信號(hào)經(jīng)過數(shù)字解碼器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器和色空變換等處理，通過ＰＣＩ 總線傳送到計(jì)算機(jī)上的ＶＧＡ卡實(shí)時(shí)顯示，同時(shí)還能將數(shù)據(jù)送到內(nèi)存實(shí)時(shí)存儲(chǔ)，以便作進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)的傳送是由采集卡自身控制的，無須ＣＰＵ的參與。其傳送速度可以達(dá)到４０ＭＢ／ｓ，每秒可傳送２４幅清晰的圖像。

3 系統(tǒng)的軟件構(gòu)成

3.1 與圖象采集卡有關(guān)的函數(shù)

由于圖象數(shù)據(jù)是采集卡直接送到內(nèi)存的，所以必須有配套的庫函數(shù)來進(jìn)行這方面的處理。主要的庫函數(shù)包括圖象卡的調(diào)用，圖象參數(shù)的選擇和內(nèi)存的申請(qǐng)與釋放。通過這些庫函數(shù)的調(diào)用，我們可以很方便地選擇一定的色空格式將圖象數(shù)據(jù)送到指定的內(nèi)存塊去。

3.2 關(guān)于圖像提取的算法

3.2.1 動(dòng)態(tài)分塊濾波算法

由于從攝像機(jī)傳送過來的數(shù)據(jù)是物體及其周圍環(huán)境的真實(shí)反映，所以存在著各種外在的干擾。即使在實(shí)驗(yàn)中盡量改善測量環(huán)境，如讓與待分析振動(dòng)無關(guān)的物體（如支撐物等）不要進(jìn)入圖象，增加光線照射的強(qiáng)度，來減少物體自身投影的影響。但是有用信號(hào)中混有的干擾信號(hào)總是無法完全消除的。因此，在對(duì)原始圖象進(jìn)行識(shí)別處理之前，必須將上述的干擾因素排除，也就是要先對(duì)原始采樣信號(hào)進(jìn)行濾波。由于干擾信號(hào)的存在具有隨機(jī)性，所以本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了“動(dòng)態(tài)分區(qū)濾波”的方法來進(jìn)行處理。該方法的具體算法如下：第一步，將整個(gè)圖象區(qū)用十字形劃分為四塊Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３和Ｂ４，如圖３所示。

然后通過下面的公式求出每塊的平均灰度值Ｈ１、Ｈ２、Ｈ３和Ｈ４。其中Ｈ的上標(biāo)（０）代表第零次分區(qū)，以下上標(biāo)意義與此相同。

再將每一個(gè)分塊按上述方法分成四等份Ｂ１１、Ｂ１２、Ｂ１３和Ｂ１４，這樣就把噪音信號(hào)進(jìn)行“分而濾之”的處理，如圖４所示。

利用類似的公式對(duì)每小塊求出塊平均灰度值Ｈ１１、Ｈ１２、Ｈ１３和Ｈ１４。

然后將這四個(gè)灰度值和母分區(qū)灰度值Ｈ１作比較，定義如下控制量：

可以重復(fù)以上的步驟，直到控制量δ小于某一指定值，可以認(rèn)為在此時(shí)的每一小塊中所出現(xiàn)的灰度值奇異點(diǎn)為干擾信號(hào)。這樣，就能用當(dāng)前的塊灰度平均值代替塊中的各點(diǎn)灰度值，從而也就到達(dá)了濾去噪音信號(hào)的目的。

3.2.2 二值化算法

濾波以后，就可以對(duì)圖象進(jìn)行二值化處理了。二值化算法的核心在于如何獲得一個(gè)良好的灰度閾值，使得圖象的二值化處理能達(dá)到最佳效果。如果該閾值選得過亮，那么圖象就會(huì)在物體本身之外產(chǎn)生許多黑斑，達(dá)不到分辨的目的；如果該閾值選得過暗，又會(huì)使待測物體的外形變小，導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真。為了對(duì)圖象進(jìn)行更好的提取，必須選擇一個(gè)較好的閾值自動(dòng)選擇算法。在計(jì)算機(jī)顯示器上，每個(gè)像素的顏色有Ｒ，Ｇ，Ｂ三部分構(gòu)成，當(dāng)Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５時(shí)，該點(diǎn)為白色，也就是對(duì)應(yīng)為亮點(diǎn)；當(dāng)Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝０時(shí)該點(diǎn)為黑色，也就是對(duì)應(yīng)為暗點(diǎn)。由于圖象是黑白的，所以對(duì)于同一點(diǎn)，其Ｒ，Ｇ，Ｂ的值大致相同，首先將屏幕上每個(gè)像素的Ｒ值讀到一個(gè)二維矩陣Ｒ[ｉ][ｊ]中，由于實(shí)驗(yàn)背景選定為白色，而且已經(jīng)對(duì)圖象進(jìn)行了濾波處理，因此得到的圖象點(diǎn)的Ｒ值的分布應(yīng)該是在振動(dòng)物體的位置上有個(gè)突起的峰（谷），而其他位置上變化應(yīng)該很平滑。所以通過對(duì)這ｉ×ｊ個(gè)值求平均值得到Ｒａｖｉ作為原始閾值是具有分辨能力的。通過實(shí)驗(yàn)，在此閾值控制下，圖象的二值化效果一般能夠滿足要求。為了進(jìn)行彌補(bǔ)，系統(tǒng)另外設(shè)置了人工控制的模式。也就是在閾值附近通過手動(dòng)控件進(jìn)行調(diào)整，并隨時(shí)監(jiān)控圖象處理的結(jié)果，直到滿意為止。

3.2.3 圖象線化處理算法

該算法的主要目的就是從圖象中提取到可以進(jìn)行后處理的數(shù)據(jù)。首先按列找到二值化處理后圖象的陰影上、下邊沿，按著兩個(gè)邊沿?cái)?shù)據(jù)求一個(gè)平均值Ｙａｖｉ[ｉ]。將這些值看成是一維振動(dòng)結(jié)構(gòu)的中心線，在忽略物體材料的微小不均勻性的情況下，該曲線的形態(tài)就能認(rèn)為是物體的振動(dòng)形態(tài)。如圖５所示。

將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到文件中，準(zhǔn)備進(jìn)行參數(shù)求解和分析。由于顯示器的最小單位是像素，所以在求?。伲?ａｖｉ)時(shí)必須用整型數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。這樣在所得到的中心線上會(huì)出現(xiàn)一些不光滑的地方。對(duì)此系統(tǒng)將數(shù)據(jù)讀到分析模塊中時(shí)，采用了線性插值和二次曲線插值的方法來進(jìn)行平滑處理，獲得了良好的效果。

3.2.4 振動(dòng)參數(shù)分析的算法

通過上述各步驟的圖象處理工作，可以獲得結(jié)構(gòu)（如橫梁）上的任意點(diǎn)的Ｘ(ｋ）采樣函數(shù)。參數(shù)分析的基本算法就是對(duì)Ｘ（ｋ）進(jìn)行離散傅立葉變換，并在頻域內(nèi)進(jìn)行分析處理。通過對(duì)幅值／相位圖的分析，就能得到各階振型的頻率和其它所需要的各種參數(shù)。這個(gè)模塊的功能通過調(diào)用Ｍａｔｌａｂ庫函數(shù)和編程來實(shí)現(xiàn)。

4 對(duì)系統(tǒng)的測試和結(jié)果

試件采用圖１(ａ)所示的一維振動(dòng)結(jié)構(gòu)，其具體結(jié)構(gòu)如圖６所示。

用本系統(tǒng)對(duì)其振型作了鑒定性的測量和分析。所使用的待測物體的材料為有機(jī)玻璃，總長為１１０ｃｍ，寬度為５ｃｍ，厚度為０．４ｃｍ。攝像頭垂直照射在厚度方向上。由于采用的采集卡的采集速度為２４幅／秒，所以在該試件上加上兩個(gè)質(zhì)量適當(dāng)?shù)捻来a作為配重來減緩振動(dòng)頻率。根據(jù)振動(dòng)理論，如果改變配重Ｍ１和Ｍ２的質(zhì)量，或者改變長度ａ和ｂ的值（見圖１）都會(huì)引起各階振型所對(duì)應(yīng)的頻率發(fā)生移動(dòng)。因此，在改變這些參數(shù)的條件下進(jìn)行了大量的數(shù)據(jù)采集與分析實(shí)驗(yàn)。選取了兩張有代表性的頻譜曲線進(jìn)行比較。如圖７、圖８所示。

在上述兩張頻譜圖上，可以清晰地看到一階振型和二階振型所對(duì)應(yīng)的頻率發(fā)生了移動(dòng)。而且經(jīng)過計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)兩張圖上頻率比值也發(fā)生了變化。這正是由于改變了配重Ｍ１和Ｍ２在待測物體上的位置，根據(jù)振動(dòng)理論，必然會(huì)發(fā)生這種現(xiàn)象。由此也就間接地證明了本系統(tǒng)的可用性。還通過建立初步數(shù)學(xué)模型并結(jié)合振動(dòng)理論的方法進(jìn)行了一些估算，其結(jié)果也與實(shí)驗(yàn)結(jié)果相吻合。

5 系統(tǒng)改進(jìn)和進(jìn)一步的工作

本系統(tǒng)達(dá)到了精確、高效的目的。有待改進(jìn)的問題是：首先，由于所采用的攝像頭的采樣頻率為電視頻率，所以在振動(dòng)頻率高于２Ｈｚ時(shí)會(huì)出現(xiàn)圖象嚴(yán)重模糊，這就對(duì)圖象提取的算法提出了很高的甚至是不可達(dá)到的要求。為了使本系統(tǒng)能適用于高頻分析，必須采用采集速度更快的圖像采集卡。其次，通過上面兩張頻譜圖看到高階振型的頻率的譜功率相當(dāng)?shù)奈⑿?，以至幾乎無法發(fā)現(xiàn)。為了解決這個(gè)問題，一方面可以通過提高攝像頭的分辨率的途徑，使得隱藏在噪音信號(hào)中的小幅值高階振型能夠較好地分辨出來；同時(shí)還可以通過使用激振器進(jìn)行激勵(lì)以及改進(jìn)圖像處理的算法等方法來加以改善。在這些改進(jìn)的基礎(chǔ)上，這種基于計(jì)算機(jī)圖象處理的振動(dòng)測量和分析方法將有很廣闊的應(yīng)用前景。

對(duì)于一維結(jié)構(gòu)進(jìn)行了大量的測量和分析實(shí)驗(yàn)，已經(jīng)取得了較好的結(jié)果。還要針對(duì)二維面結(jié)構(gòu)進(jìn)行測量分析。主要設(shè)想是利用現(xiàn)有分析一維結(jié)構(gòu)的結(jié)果，通過在面結(jié)構(gòu)上畫線條，或者打光柵的方法，實(shí)現(xiàn)將二維結(jié)構(gòu)一維化來進(jìn)行測量和分析。具體結(jié)果將在后續(xù)的文章中介紹。