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面向喷浆机械臂电液比例控制系统的降噪处理研究

2024-05-30 129 上传者：管理员

摘要：考虑到系统辨识数据的预处理能够提高喷浆机械臂电液比例控制系统的建模精度，采用小波变换滤波算法对采集的传感器数据进行滤波降噪处理。应用表明，在以sym5为小波基函数时，信噪比数值最大且均方根误差最小，降噪效果最好。滤波降噪结果能够为电液比例控制系统数学模型的精确辨识奠定基础。

关键词：
喷浆机械臂
小波基函数
数据预处理
电液比例控制系统
降噪处理
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随着煤矿巷道、隧道等地下工程的快速推进，喷浆支护的作业范围和强度也大大提高。目前大部分喷浆作业依然是人工操作，不可避免地产生损害工人健康、施工效率低下、施工质量参差不齐等问题。因此，喷浆机器臂的研发和应用得到了越来越多的重视，可极大减少人工参与。喷浆机器臂的关节大多采用液压系统驱动，由电液比例控制系统控制电液比例阀液压工作装置运动实现对作业面的自动喷浆。然而，在负载变化、数据采集设备自身误差、机械臂抖动等干扰信号的影响下，采集的用于电液比例控制系统模型辨识的数据会受到干扰，不可避免地存在噪声。因此，若要获得电液比例控制系统精确的数学模型，在进行参数辨识之前，需要对系统辨识数据进行降噪滤波预处理。在大量工程实践中，小波变换滤波算法对辨识数据的滤波降噪处理效果理想，能够为电液比例控制系统数学模型的精确辨识做准备。

1、喷浆机器臂简介

本文研究的喷浆机械臂的工作装置由大臂、小臂、喷枪手腕以及喷头组成。由1台三相异步电动机带动液压泵产生液压动力，经阀控系统及辅助元件传递到各关节处的液压执行元件，从而使机械臂做出相应动作。其中，大臂和小臂皆可做旋转运动及伸缩运动，喷枪手腕可绕轴旋转，从而带动喷头做画圆转动。通过安装在液压缸内部的磁致伸缩位置传感器及编码器，采集喷浆臂大臂在快速运动状态时油缸移动速度的数据，采样时间为0.5 ms。

2、降噪算法

小波变换是对傅里叶变换的继承和发展，于20世纪80年代首次被提出。傅里叶变换对平稳信号的处理能力较强，但在处理非平稳信号时效果并不理想，但在工程应用中恰恰是非平稳信号居多，如生物电信号、传感器数据等，而小波变换在这方面就起到了重要作用。经科研工作者的理论研究和大量工程项目的实际测试，以小波变换为基础的小波阈值降噪算法在各行业的信号处理、数据滤波中得到广泛应用。小波阈值降噪流程图如图1所示。

图1 小波阈值降噪流程图

小波阈值降噪可以概括为3个步骤：

(1）第1步对含噪信号c(t）进行小波分解，设c(t）长度为n，且n=2j，利用小波变换获得各尺度系数。

(2）第2步进行阈值处理，根据所选取的阈值规则进行信号处理，过滤无效噪声，保留有效信号。通常阈值设为

(3）第3步将处理后的小波系数和尺度系数进行重构处理，得到降噪后的信号。

常用的阈值方式有2种，分别为软阈值函数和硬阈值函数。硬阈值函数只是简单的将小波系数保留原值或置零，数据处理较为粗糙；而软阈值函数则是将大于阈值门限的小波系数进一步收敛，小于阈值门限的系数归零。大量实验表明，经软阈值方式处理后的去噪数据更光滑，更接近真实数据。

3、滤波效果分析

本文使用MATLAB软件对大臂快速运动时油缸移动速度数据进行小波阈值降噪，采用软阈值函数的方式。固定阈值、启发式阈值、极大极小阈值和无偏似然估计阈值是工程应用中4种常用的阈值确定方法。为了找到更适合的阈值方法，首先以db4作为小波基函数，进行降噪处理，不同的阈值方法降噪效果如图2所示。

图2 不同阈值方法降噪效果图

由图2可知，4种阈值方法中，无偏似然估计阈值降噪效果最差。降噪效果的评价指标有两类：均方根误差（RMSE）与信噪比（SNR）。RMSE计算方法

式中n———信号长度；

c(n）———原始信号；

———降噪后的信号。

SNR计算方法

RMSE的数值越小，说明原始数据与降噪后数据越接近，滤波效果越好；而SNR表示真实信号与噪声信号的比值，数值越大则滤波效果越好。通过式（2）和式（3）计算得到的4种阈值方法所对应的信噪比与均方根误差结果如表1所示。由表1中数据可知，在以db4为小波基函数时，采用固定阈值降噪效果最好。

表1 不同阈值方法降噪效果评价

通过以上仿真实验确定了在以db4作为小波基函数时，采用固定阈值的方法滤波效果最佳。下面将分析在固定阈值方法下，选用不同的小波基函数仿真实验对滤波效果的影响。仿真结果表明，以sym N和db N作为小波基函数时，滤波效果明显优于Haar等其他小波基函数。在固定阈值的方法下以sym3、sym4、sym5、sym6为小波基函数的滤波效果图如图3所示。在固定阈值的方法下以db3、db4、db5、db6为小波基函数的滤波效果图如图4所示。

图3 不同阶的sym N小波函数降噪效果图

图4 不同阶的db N小波函数降噪效果图

上述不同小波基函数所对应的信噪比与均方根误差结果如表2所示，由图3和图4及表2可知，在以sym5为小波基函数时，信噪比数值最大且均方根误差最小，降噪效果最好。

4、结语

(1）本文以喷浆机械臂大臂快速运动时油缸移动速度数据为对象，采用小波变换滤波算法对辨识数据进行滤波预处理；

表2 不同阈值方法降噪效果评价

(2）结果表明，油缸速度数据采用软阈值函数，sym5作为小波基函数，以固定阈值的降噪方法可以有效地实现滤波处理。

参考文献:

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