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时间:2018-07-26
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1、加速度检测仪数据校正摘要声屏障是一种控制铁路、公路、高速铁路等各种道路行车对周围环境的噪声污染有效措施之一。声屏障检测仪是用来对声屏障的工作状态进行检测,有针对性的对声屏障进行维修。其原理是通过内部的加速度传感器来记录车辆经过时声屏障振动而产生的加速度数值。本文旨在通过对实验采样数据进行误差分析,并建立数学模型对加速度数据进行校正,尽量消除误差,使得速度和位移的计算结果基本符合物体运动事实。针对问题一,要求我们建立适当的数学模型,基于给定数据对模型进行仿真计算,判断声屏障检测仪是否存在明显误差,从随机误差、系统误差2个角度对数据进行误差分析。于
2、是,我们采用Simpson公式,根据加速度、速度、位移三者的之间的物理公式,用MATLAB软件进行数据仿真并得到、关系图。根据仿真结果,我们定性得出结果与理论分析存在明显差异,因此可以认为该声屏障检测仪存在明显误差。对于随机误差,由于样本容量较大,我们认为随机误差服从正态分布,并用MATLAB计算求得三组数据的标准差无偏估计量,依次为=0.5831,=0.7063,=1.0250。根据正态分布的原则,落在内的概率为99.7%,几乎不可能落在领域外,所以可认为随机误差。对于系统误差,通过仿真的关系图分析可知,在无脉动风的情况下,速度与时间的关系图
3、近似为一条直线,即此时有一个值为常数的加速度存在。因此,该声屏障检测仪存在定值系统误差。针对问题二,要求我们基于速度和位移的数值积分计算模型和误差分析结果,建立数学模型来对加速度数据进行校正。对于随机误差,我们采用卡尔曼滤波法消去随机误差,用MATLAB仿真得到消除随机误差后的加速度-时间图像,并计算得到经过两次滤波后各组数据的标准差无偏估计值依次为=0.5557,=0.6623,=0.9559。通过滤波后数据的标准偏差与处理前的进行比较,可以发现该数据处理方法到达了消除随机误差的效果。对于系统误差,我们首先采用去直流的方法对滤波后的数据进行处
4、理,然后在无脉动风的情况下,采用线性回归模型,用MATLAB计算求出三组数据的系统误差,然后消去。在有脉动风的情况下,用MATLAB拟合工具箱拟合得到傅里叶级数的三角函数形式为。根据分析我们得到,系统误差总是使得加速度的绝对值增大,因此,我们通过加速度绝对值减去系统误差的方式消除系统误差。最后,在有效消除随机误差和系统误差后,用MATLAB再次对数据进行仿真,得到仿真结果与实际情况基本符合,数据得到了有效的校正。针对问题三,要求我们利用所建立的数据处理方法和模型进行推广。经过分析,我们发现本模型可以运用到音响设备中发声元件的检测中。通过检测加速
5、度,计算发声周期、位移等参数,可以得到声音的各种重要要素,进而得到发声元件的质量与运作情况,对于发声元件的精确性能测量意义重大。除此,我们通过查找相关资料,发现可应用于列车振动监测系统,通过加速度检测仪采样的数据,可以计算得到各个方向摆动的幅度,从而判断列车的运行稳定性。关键词:复化Simpson积分,正态分布,卡尔曼滤波,最小二乘法拟合,傅里叶级数181问题重述1.1问题背景声屏障是一种控制铁路、公路、高速铁路等各种道路行车对周围环境的噪声污染有效措施之一,随着列车的大幅度加速,脉动风交替出现在列车两侧,从而引起对声屏障的拉压作用,声屏障发生
6、摆动。正常状态下,声屏障的摆动应当在一定的范围内,当超过正常范围则需要对其进行加固维修。由于声屏障维修或重建费用高昂,故需要声屏障检测仪对声屏障的工作状态进行检测,有针对性的对声屏障进行维修。声屏障检测仪通过内部的加速度传感器来记录车辆经过时声屏障振动而产生的加速度数值(密集采样)。将加速度数据通过数值积分,按照加速度-位移的物理公式将加速度数据转化为震动的位移,并通过震动位移对声屏障状态进行判断。在试验中,传感器测得的数据通常会存在误差,误差包括系统误差、随机误差。由于误差的存在,在使用数值积分方法计算振动位移的过程中,就会累积较多的干扰,故
7、而在测得数据后,需要经过系统误差校正、随机误差数据滤波等对数据进行校正。1.2待解决的问题本题中,给出了3组正常状态下的声屏障实验采样数据(见附表),所给出的加速度数据是模拟声屏障震动而用加速度检测仪所测量出的加速度数据,加速度传感器采集频率1000Hz,加速度单位为(g为重力加速度),数据为三组:单方向从A点运动至B点;从C到D后再返回到C;从E点到F点,再由F到E,并再重复一次,其初速度皆为0。题目已明确说明所记录的加速度数据有一定的误差,根据实验中测量的加速度计算声屏障的速度、位移与实际情况不符。现在请建立数学模型,解决如下问题:1.建立
8、适当的数学模型,基于加速度-速度和加速度-位移物理公式,通过数值积分的方法计算声屏障的速度、位移,并基于给定数据对模型进行仿真计算,判断声屏障检测仪是
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