計算機振動(dòng)測量與分析系統

摘要：介紹一種高效率、高精度的振動(dòng)測量和分析方法。與傳統方法不同，該方法是基于計算機及其運行環(huán)境的一種無(wú)接觸測量方法，通過(guò)測量與分析軟件實(shí)現對振動(dòng)圖象的數字化處理，從而獲得傳統方法無(wú)法達到的滿(mǎn)意效果。

關(guān)鍵詞：振動(dòng) 測量與分析 圖象處理

太陽(yáng)能電池帆板是人造衛星的主要能源。在衛星巡航時(shí)，太陽(yáng)能電池帆板必須隨時(shí)根據陽(yáng)光照射的方向來(lái)調整自己的方位。這就相當于在不斷給太陽(yáng)能電池帆板施加激勵，由于電池帆板具有薄而大的物理特性，所以這個(gè)激勵很容易導致振顫。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(yáng)能電池帆板，以至于衛星無(wú)法正常工作。因此，對衛星的電池帆板的振動(dòng)特性做一個(gè)詳細而精確的測量與分析，并由此來(lái)決定帆板的控制結構與控制規律，對于保障衛星的安全運行具有重大的意義。這正是開(kāi)發(fā)這個(gè)系統的初衷。同時(shí)，任何一個(gè)力學(xué)系統在工作時(shí)都有可能發(fā)生振動(dòng)，而且這些振動(dòng)往往會(huì )影響該系統的正常工作。而當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，這種方法測量系統龐大，數據分析效率低下，甚至有時(shí)會(huì )損壞待測結構并且所獲得的結果具有較大的隨機性。所以，提出一種基于計算機的高效、高精度的測量與分析的方法具有廣闊前景和深遠意義。

1 系統整體組成框圖

計算機振動(dòng)測量分析系統主要由待測物體部分、光學(xué)成像部分、數據傳輸部分、計算分析部分和結果輸出部分構成。其具體結構如圖１所示。

2 系統主要硬件介紹

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的控制電路、輸出電路。當有一束平行光照射到鏡頭上時(shí)，所有的成像單元處于導通狀態(tài)，輸出的圖象為全亮平面（圖２ａ）；當有一個(gè)Ｕ形物體擋在鏡頭前方時(shí)，由于部分光線(xiàn)被擋住，導致部分成像單元處于截止狀態(tài)，所以輸出圖象就會(huì )形成一個(gè)Ｕ形的陰影（圖２ｂ）。當物體振動(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(lái)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(guò)來(lái)的電信號與計算機之間的接口是圖象采集卡。本系統所使用的圖象采集卡為ＤＨ－ＶＲＴ－ＣＧ２００圖象卡，是一種基于ＰＣＩ總線(xiàn)的高速彩色圖象采集卡。該卡輸入彩色視頻信號經(jīng)過(guò)數字解碼器、模數轉換器和色空變換等處理，通過(guò)ＰＣＩ 總線(xiàn)傳送到計算機上的ＶＧＡ卡實(shí)時(shí)顯示，同時(shí)還能將數據送到內存實(shí)時(shí)存儲，以便作進(jìn)一步的數據處理。數據的傳送是由采集卡自身控制的，無(wú)須ＣＰＵ的參與。其傳送速度可以達到４０ＭＢ／ｓ，每秒可傳送２４幅清晰的圖像。

3 系統的軟件構成

3.1 與圖象采集卡有關(guān)的函數

由于圖象數據是采集卡直接送到內存的，所以必須有配套的庫函數來(lái)進(jìn)行這方面的處理。主要的庫函數包括圖象卡的調用，圖象參數的選擇和內存的申請與釋放。通過(guò)這些庫函數的調用，我們可以很方便地選擇一定的色空格式將圖象數據送到指定的內存塊去。

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

由于從攝像機傳送過(guò)來(lái)的數據是物體及其周?chē)h(huán)境的真實(shí)反映，所以存在著(zhù)各種外在的干擾。即使在實(shí)驗中盡量改善測量環(huán)境，如讓與待分析振動(dòng)無(wú)關(guān)的物體（如支撐物等）不要進(jìn)入圖象，增加光線(xiàn)照射的強度，來(lái)減少物體自身投影的影響。但是有用信號中混有的干擾信號總是無(wú)法完全消除的。因此，在對原始圖象進(jìn)行識別處理之前，必須將上述的干擾因素排除，也就是要先對原始采樣信號進(jìn)行濾波。由于干擾信號的存在具有隨機性，所以本系統設計了“動(dòng)態(tài)分區濾波”的方法來(lái)進(jìn)行處理。該方法的具體算法如下：第一步，將整個(gè)圖象區用十字形劃分為四塊Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３和Ｂ４，如圖３所示。

然后通過(guò)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（０）代表第零次分區，以下上標意義與此相同。

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

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

然后將這四個(gè)灰度值和母分區灰度值Ｈ１作比較，定義如下控制量：

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

3.2.2 二值化算法

濾波以后，就可以對圖象進(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到最佳效果。如果該閾值選得過(guò)亮，那么圖象就會(huì )在物體本身之外產(chǎn)生許多黑斑，達不到分辨的目的；如果該閾值選得過(guò)暗，又會(huì )使待測物體的外形變小，導致數據失真。為了對圖象進(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。在計算機顯示器上，每個(gè)像素的顏色有Ｒ，Ｇ，Ｂ三部分構成，當Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５時(shí)，該點(diǎn)為白色，也就是對應為亮點(diǎn)；當Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝０時(shí)該點(diǎn)為黑色，也就是對應為暗點(diǎn)。由于圖象是黑白的，所以對于同一點(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)驗背景選定為白色，而且已經(jīng)對圖象進(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該很平滑。所以通過(guò)對這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(guò)實(shí)驗，在此閾值控制下，圖象的二值化效果一般能夠滿(mǎn)足要求。為了進(jìn)行彌補，系統另外設置了人工控制的模式。也就是在閾值附近通過(guò)手動(dòng)控件進(jìn)行調整，并隨時(shí)監控圖象處理的結果，直到滿(mǎn)意為止。

3.2.3 圖象線(xiàn)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)行后處理的數據。首先按列找到二值化處理后圖象的陰影上、下邊沿，按著(zhù)兩個(gè)邊沿數據求一個(gè)平均值Ｙａｖｉ[ｉ]。將這些值看成是一維振動(dòng)結構的中心線(xiàn)，在忽略物體材料的微小不均勻性的情況下，該曲線(xiàn)的形態(tài)就能認為是物體的振動(dòng)形態(tài)。如圖５所示。

將這些數據存儲到文件中，準備進(jìn)行參數求解和分析。由于顯示器的最小單位是像素，所以在求?。伲?ａｖｉ)時(shí)必須用整型數據進(jìn)行運算。這樣在所得到的中心線(xiàn)上會(huì )出現一些不光滑的地方。對此系統將數據讀到分析模塊中時(shí)，采用了線(xiàn)性插值和二次曲線(xiàn)插值的方法來(lái)進(jìn)行平滑處理，獲得了良好的效果。

3.2.4 振動(dòng)參數分析的算法

通過(guò)上述各步驟的圖象處理工作，可以獲得結構（如橫梁）上的任意點(diǎn)的Ｘ(ｋ）采樣函數。參數分析的基本算法就是對Ｘ（ｋ）進(jìn)行離散傅立葉變換，并在頻域內進(jìn)行分析處理。通過(guò)對幅值／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。這個(gè)模塊的功能通過(guò)調用Ｍａｔｌａｂ庫函數和編程來(lái)實(shí)現。

4 對系統的測試和結果

試件采用圖１(ａ)所示的一維振動(dòng)結構，其具體結構如圖６所示。

用本系統對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玻璃，總長(cháng)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)量適當的砝碼作為配重來(lái)減緩振動(dòng)頻率。根據振動(dòng)理論，如果改變配重Ｍ１和Ｍ２的質(zhì)量，或者改變長(cháng)度ａ和ｂ的值（見(jiàn)圖１）都會(huì )引起各階振型所對應的頻率發(fā)生移動(dòng)。因此，在改變這些參數的條件下進(jìn)行了大量的數據采集與分析實(shí)驗。選取了兩張有代表性的頻譜曲線(xiàn)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應的頻率發(fā)生了移動(dòng)。而且經(jīng)過(guò)計算可以發(fā)現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，根據振動(dòng)理論，必然會(huì )發(fā)生這種現象。由此也就間接地證明了本系統的可用性。還通過(guò)建立初步數學(xué)模型并結合振動(dòng)理論的方法進(jìn)行了一些估算，其結果也與實(shí)驗結果相吻合。

5 系統改進(jìn)和進(jìn)一步的工作

本系統達到了精確、高效的目的。有待改進(jìn)的問(wèn)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 )出現圖象嚴重模糊，這就對圖象提取的算法提出了很高的甚至是不可達到的要求。為了使本系統能適用于高頻分析，必須采用采集速度更快的圖像采集卡。其次，通過(guò)上面兩張頻譜圖看到高階振型的頻率的譜功率相當的微小，以至幾乎無(wú)法發(fā)現。為了解決這個(gè)問(wèn)題，一方面可以通過(guò)提高攝像頭的分辨率的途徑，使得隱藏在噪音信號中的小幅值高階振型能夠較好地分辨出來(lái)；同時(shí)還可以通過(guò)使用激振器進(jìn)行激勵以及改進(jìn)圖像處理的算法等方法來(lái)加以改善。在這些改進(jìn)的基礎上，這種基于計算機圖象處理的振動(dòng)測量和分析方法將有很廣闊的應用前景。

對于一維結構進(jìn)行了大量的測量和分析實(shí)驗，已經(jīng)取得了較好的結果。還要針對二維面結構進(jìn)行測量分析。主要設想是利用現有分析一維結構的結果，通過(guò)在面結構上畫(huà)線(xiàn)條，或者打光柵的方法，實(shí)現將二維結構一維化來(lái)進(jìn)行測量和分析。具體結果將在后續的文章中介紹。