Определение длительности частоты и величины

Question

Я работаю с системой, в которой я получаю данные от датчика (гироскопа) с частотой 1 кГц.

То, что я пытаюсь сделать, это определить, когда система вибрирует, чтобы я мог уменьшить усиление ПИД на выходе.
В настоящее время у меня есть фильтр верхних частот для входящих значений. Затем я установил альфа-значение на 1/64, которое, по моему мнению, должно фильтровать частоту около 10 кГц. Затем я беру это значение и затем интегрирую, если оно выше порога. Когда мое интегрированное значение переходит другой порог, я предполагаю, что система вибрирует. Я также сбрасываю интегрированное значение каждые полсекунды, чтобы оно просто увеличивалось до порогового значения.
Что я пытаюсь сделать с этой системой, так это убедиться, что она действительно вибрирует и не видит толчка. Я пытался сделать это с верхним пределом того, сколько будет добавлено к интегрированному значению, но на самом деле это не работает.

То, что я ищу, - это лучший способ обнаружить, что система вибрирует и не подвергается воздействию удара, моя главная проблема заключается в том, чтобы я не пропустил обнаружение удара для вибрации, поскольку тогда привести к тому, что значения PID будут понижены без необходимости.

Answer 1

FFT. Он будет отделять «толчки» от вибраций, потому что они будут регистрироваться на всех частотах, а вибрации будут колебаться вокруг определенной частоты.

Answer 2

Я согласен с вышеизложенным. Существует множество бесплатных алгоритмов быстрого онлайн-преобразования Фурье. Если вы не знакомы с БПФ, это операция, которая определяет отношения между функция во временной области и ее представление в частотной области, что позволяет анализ частотного содержания исходной функции. Это позволит вам определить, есть ли шум или колебательное поведение в вашем сигнале или временных рядах.

Еще один метод, который вы можете использовать для определения того, имеет ли ваш временной ряд основную периодичность, - это функция структуры (анализ функции структуры). Анализ структурных функций обеспечивает метод количественной оценки изменчивости во времени в сигнале без проблем с наложением или формированием окон, которые встречаются с использованием традиционной техники БПФ. Потенциально он способен предоставить информацию о характере процесса, который вызывает изменчивость. Этот метод в основном касается классификации основных шумовых процессов и идентификации временных шкал корреляции. Это довольно простой алгоритм, который вы, вероятно, могли бы написать сами.

Если пойти еще дальше и стать более "притягательным", можно использовать вейвлет-преобразование. Фурье-анализ является очень мощным инструментом для обнаружения и количественной оценки периодических колебаний во временных рядах; это сигналы действительно постоянного периода, фазы и амплитуды. Однако реальные системы почти никогда не демонстрируют такого последовательного поведения; периодические колебания, часто возникающие периодически как переходное явление. Хотя анализ Фурье может в некоторой степени обнаруживать и количественно определять такое переходное поведение, он далеко не идеален для таких целей. Вейвлет-анализ был разработан для преодоления этих трудностей. См. http://atoc.colorado.edu/research/wavelets/software.html для получения исходного кода и дополнительной информации о вейвлетах.