低真空管道磁浮系統(tǒng)環(huán)境測試與數(shù)據(jù)處理

楊子鐿，孟 文，孟祥印，傅茂龍

(西南交通大學 機械工程學院，成都 610031)

0 引言

中國軌道交通的建設(shè)和發(fā)展是推動經(jīng)濟和提高民生的重要一環(huán)，現(xiàn)如今我國的高鐵通車總里程已經(jīng)穩(wěn)居世界第一，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的高速列車核心技術(shù)與制造裝備也處于世界領(lǐng)先的水平，預計到2035年，我國鐵路網(wǎng)總規(guī)模將達到20萬公里[1]。目前，我國已把滿足更嚴格設(shè)計標準下提高車輛運行速度，降低壽命周期成本以及能耗，降低車輛振動和噪聲等問題作為下一代高速列車的設(shè)計目標[2-3]。由于空氣阻力與速度的平方成正比[4]，空氣阻力隨著速度的增加而變大，與此同時占總阻力的比重也更大，地面接觸式列車極限速度只有約400 km/h[5-7]，當時速超過400 km，空氣阻力占比將達到所有阻力的80%以上，且會產(chǎn)生更大的氣動噪聲。在這樣的背景下，低真空管道磁浮交通在采用磁懸浮技術(shù)的同時，通過在由抽氣而接近真空的管道中運行來降低空氣阻力和氣動噪聲，達到了傳統(tǒng)軌道交通無法做到的效果，在未來具有廣闊的發(fā)展前景。

世界各地為發(fā)展和改進真空管道磁浮交通運輸系統(tǒng)搭建了許多試驗系統(tǒng)來進行試驗。2013年，埃隆·馬斯克(Elon Musk)于美國提出了Hyperloop的概念，它由膠囊車廂、真空管道、推進系統(tǒng)、路線四部分組成，并于2016年首次在戶外測試成功[8]。2017年，美國公司Hyperloop One采用永磁電動磁浮的方式搭建完成了實現(xiàn)時速387公里的真空管道運輸試驗線[9]。2019年，荷蘭高鐵公司Hardt Hyperloop開發(fā)了一套真空管道運輸全尺寸試驗線。2014年，西南交通大學研究團隊將真空管道交通和高溫超導釘扎懸浮相融合，完成了全世界第一套集牽引、懸浮、導向以及通信于一體的超導釘扎磁浮-真空管道試驗系統(tǒng)“Super-Maglev”[10-11]，該系統(tǒng)線路總長為45 m，彎道半徑為6 m，當列車懸浮高度為20 mm時可承載300 kg，并于2018年開始搭建時速可達400公里的真空管道高溫超導磁懸浮高速試驗平臺[12]。

目前，國內(nèi)外對低真空管道磁浮交通運輸系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理研究較少，并且并未對低真空磁浮系統(tǒng)固有的低真空和磁場環(huán)境是否會對系統(tǒng)內(nèi)傳感器檢測產(chǎn)生影響進行測試，也未對低真空管道磁浮交通系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理進行研究。通過試驗獲得的數(shù)據(jù)要盡可能的反映系統(tǒng)的真實狀態(tài)，系統(tǒng)內(nèi)傳感器等設(shè)備需要在不受環(huán)境影響的情況下實現(xiàn)滿足測量誤差的數(shù)據(jù)采集。同時，系統(tǒng)是在特殊環(huán)境下進行試驗測試，列車模型在進行動態(tài)測試時數(shù)據(jù)處理中心采集到的數(shù)據(jù)因為各種原因會存在異常，這些異常對真實數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)可視化與后續(xù)數(shù)據(jù)的相關(guān)應(yīng)用與研究造成干擾。而低真空管道磁浮系統(tǒng)運行重復難度大，試驗代價高，因此需要盡可能的減少試驗時的干擾，并從每次試驗得到的存在各種干擾的數(shù)據(jù)中盡可能的提取更多的有效信息。為借助低真空管道磁浮系統(tǒng)進行相關(guān)動力學、空氣動力學、懸浮與導向等基礎(chǔ)科學問題與共性關(guān)鍵技術(shù)研究，通過有效的試驗系統(tǒng)進行大量試驗，精準掌握真空管道磁浮系統(tǒng)在靜態(tài)和動態(tài)工作時眾多物理量的真實數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的，本文針對低真空管道磁浮動模系統(tǒng)進行環(huán)境測試和數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的精準采集、傳輸和處理，為低真空管道磁浮交通運輸相關(guān)研究以及設(shè)計提供重要可靠的試驗手段。首先采用合適的時鐘同步方式對各采集節(jié)點進行同步觸發(fā)，保證數(shù)據(jù)在采集開始時刻的配準；對部分傳感器進行真空度與電磁場影響測試；最后以激光位移傳感器為例進行了必要的數(shù)據(jù)處理方式，從噪聲環(huán)境中得到最有效的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)在特殊試驗環(huán)境下產(chǎn)生的異常值誤差進行剔除，降低系統(tǒng)內(nèi)各設(shè)備本身與環(huán)境影響造成的數(shù)據(jù)誤差。低真空管道磁浮系統(tǒng)現(xiàn)場環(huán)境如圖1所示。

圖1 低真空管道磁浮系統(tǒng)環(huán)境

1 系統(tǒng)功能需求與結(jié)構(gòu)

整個低真空管道磁浮系統(tǒng)總長高于1 600 m，主要包括采集與測試系統(tǒng)、低真空管道本體、真空產(chǎn)生與維持系統(tǒng)、動模系統(tǒng)(列車模型)、懸浮導向系統(tǒng)、牽引與制動系統(tǒng)等。其中低真空管道本體、真空產(chǎn)生與維持系統(tǒng)用于交通運輸系統(tǒng)所需低真空環(huán)境的產(chǎn)生與動模運行線路的建立；懸浮導向系統(tǒng)、牽引與制動系統(tǒng)用于實現(xiàn)動模的高速運行和制動；采集與處理系統(tǒng)進行試驗過程中的數(shù)據(jù)采集、傳輸，同時進行相應(yīng)的處理。主要針對低真空管道磁浮系統(tǒng)的采集與測試系統(tǒng)進行設(shè)計與研究。為實現(xiàn)例如真空管道超高速列車空氣動力學、管道—橋墩—列車耦合動力學行為等，系統(tǒng)需要對車體懸浮高度、橫向位移、溫度、管道振動以及形變等眾多物理量進行采集測試。

另外，為了可以保證列車模型運行不受影響，車載數(shù)據(jù)通過WIFI傳輸?shù)礁浇鼰o線網(wǎng)絡(luò)信號接收點，再由以太網(wǎng)傳輸至監(jiān)控中心，同時為了使各采集節(jié)點進行同步觸發(fā)采集，采用了GPS+IEEE1588以太網(wǎng)時鐘同步的方案：首先通過GPS信號轉(zhuǎn)發(fā)模塊將外部GPS信號引入管內(nèi)，車載系統(tǒng)與地面系統(tǒng)通過GPS信號進行主時鐘同步，子系統(tǒng)內(nèi)部通過以太網(wǎng)實現(xiàn)采集節(jié)點的IEEE1588同步[13-14]。系統(tǒng)總體框架如圖2所示。在實際時鐘同步過程中，存在兩個主要影響精度的因素：

圖2 系統(tǒng)總體框架

1)傳播延時：IEEE1588時鐘同步主要受到往返報文通訊路徑不對稱的影響。對于實際的工作情況來說，主從時鐘之間的傳播延時是不對等的，在本系統(tǒng)中，主從時鐘設(shè)備之間的報文傳輸為同一以太網(wǎng)線路，同時打上時間戳是通過在物理層和數(shù)據(jù)鏈路層之間添加硬件實現(xiàn)的，因此已經(jīng)將影響誤差降低至可接受的范圍。

2)時鐘源精度：每個子系統(tǒng)的主時鐘均使用自己的參考時鐘源，參考時鐘源之間的頻率偏差和頻率波動會影響到子系統(tǒng)之間的時鐘同步精度。本系統(tǒng)采用衛(wèi)星信號轉(zhuǎn)發(fā)器將外部GPS信號引入低真空管道內(nèi)部，通過高精度授時的方式保證子系統(tǒng)之間主時鐘達到時鐘同步，子系統(tǒng)內(nèi)部通過IEEE1588協(xié)議保證了時鐘同步，因此也已經(jīng)將參考時鐘源誤差降至最低。

低真空管道是可以產(chǎn)生低真空環(huán)境和承載動模以及各種設(shè)備的系統(tǒng)，包括了準備段、低真空管道、過渡艙、真空隔離艙門、牽引與制動系統(tǒng)電機支承平臺、電機支架、各種進出管道接口、輔助設(shè)施支撐等，真空的產(chǎn)生和維持系統(tǒng)與真空管道系統(tǒng)相連，可在24小時內(nèi)產(chǎn)生極限為0.5 kPa的真空度環(huán)境。動模通過牽引與制動系統(tǒng)驅(qū)動電機動子實現(xiàn)運行，牽引與制動系統(tǒng)包括直線電機定子(含線圈及鐵芯)及動子、儲能系統(tǒng)、驅(qū)動電源、位置檢測及相應(yīng)的運行控制系統(tǒng)。其中定子、位置檢測設(shè)備安裝在電機支架上，動子與動模相連并安裝在兩定子之間，動模的運動依靠動子的運動完成。考慮到低真空管道的真空度環(huán)境和牽引與制動系統(tǒng)周圍產(chǎn)生的磁場可能會對系統(tǒng)內(nèi)傳感器等設(shè)備造成測量影響，僅通過選擇合適的傳感器和設(shè)備以及合理布設(shè)無法滿足一套特殊環(huán)境下的精密數(shù)據(jù)采集與處理要求，需要對所系統(tǒng)內(nèi)使用到的關(guān)鍵設(shè)備進行相關(guān)影響分析，各類傳感器組成材料或檢測原理可能受到低真空環(huán)境的影響，以及傳感器作為電子設(shè)備可能受到牽引與制動系統(tǒng)直線電機通電后磁場的影響，對傳感器的環(huán)境影響檢測是必不可少的。

由于無法多次直接對低真空管道磁浮動模系統(tǒng)抽取真空和直線電機通電操作進行多次環(huán)境影響測試，采用設(shè)計試驗的方法完成環(huán)境影響測試。對于真空度影響采用真空泵和真空箱設(shè)定真空度為90 kPa進行試驗。將被測傳感器與采集儀連接并放入真空箱內(nèi)，同時將采集儀設(shè)置為離線采樣模式，通過安全扣鎖緊使真空箱密閉，被測傳感器經(jīng)過箱內(nèi)由正常大氣環(huán)境到真空度為90 kPa的環(huán)境并保持放置于該氣壓一段時間。系統(tǒng)車載測試系統(tǒng)中采用激光位移傳感器型號為MLD22-35 V，技術(shù)規(guī)格如表1所示。

表1 激光位移傳感器參數(shù)表

通過采集儀設(shè)置激光位移傳感器采集頻率為1 000 Hz，正常環(huán)境下測試得到整個過程中測量值服從正態(tài)分布，且在傳感器測量精度范圍內(nèi)，傳感器測量值正常。通過上述實驗方法將激光位移傳感器和采集儀連接并放置于真空箱內(nèi)，通過安全扣將真空箱進行密封，再通過真空管將真空箱出氣閥和真空泵抽氣口進行連接，達到需要的真空環(huán)境后關(guān)閉真空箱出氣閥，使真空箱處于完全密封狀態(tài)。對真空箱進行抽真空實驗并采集位移數(shù)據(jù)，在經(jīng)過大約52秒后，真空箱真空度為90 kPa，完成實驗后觀察數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 抽真空階段數(shù)據(jù)變化趨勢

在抽取真空過程中，激光位移傳感器測量值出現(xiàn)較大的波動現(xiàn)象，整體出現(xiàn)測量值減小的趨勢。根據(jù)方差計算公式：

表2 抽真空前后數(shù)據(jù)對比

由表2可知，抽取到真空環(huán)境為90 kPa前后數(shù)據(jù)測量值減少量最小約為0.023 mm，最大約為0.044 mm。當真空箱內(nèi)真空度達到90 kPa時，緩慢變化到55 kPa，再通過真空泵快速抽氣變回到90 kPa，以此循環(huán)多次，采集到的數(shù)據(jù)如圖4所示。

圖4 真空度多次變化下激光位移傳感器采集的數(shù)據(jù)

在這5次真空度變化中，測量的位移值變化分別為0.023 3 mm、0.023 1 mm、0.022 7 mm、0.031 3 mm和0.014 5 mm，位移值的變化與真空度的改變并不存在明顯的線性關(guān)系，但可以發(fā)現(xiàn)真空度大小的變化對激光位移傳感器的測量值產(chǎn)生了一定的影響，當真空度變大時，激光位移傳感器測量值將變小，多次實驗得到測量值減少范圍為0.014 5～0.043 7 mm。

對比圖5絕壓90 kPa的穩(wěn)壓狀態(tài)下噪聲情況和圖6真空度變化狀態(tài)下噪聲情況可以看出，當激光位移傳感器在真空度變化的環(huán)境下，測量值受到的噪聲影響更大，進一步說明了真空度對激光位移傳感器測量值存在影響。

圖5 絕壓90 kPa的穩(wěn)壓狀態(tài)下噪聲情況

圖6 真空度變化狀態(tài)下噪聲情況

在對其他類型傳感器(如風速傳感器、應(yīng)變片、三向加速度傳感器等)進行相同測量時并未發(fā)現(xiàn)受到真空度的影響，抽取真空前后并無差異，且抽取完成前后數(shù)據(jù)平均值和方差幾乎相同。

系統(tǒng)距離牽引與制動系統(tǒng)最近的為車載系統(tǒng)上測量列車模型運行狀態(tài)的傳感器，經(jīng)測試得到安裝位置磁場約為0.010 7 tesla。采用電磁鐵通電產(chǎn)生磁場，通過磁場檢測儀確定磁場大小后進行相關(guān)測試。通過24 V直流電源給電磁鐵線圈通電，磁場檢測器檢測電磁鐵線圈周圍磁場大小，當電磁鐵線圈附近磁場強度達到0.03 T，比實驗要求的0.010 7 T更大，在該環(huán)境下將傳感器緊貼安置于電磁鐵表面，在正常情況下進行一段時間測量后給電磁鐵線圈通電并保持一段時間，通過采集到的數(shù)據(jù)觀察是否會受到0.03 T以下磁場強度的環(huán)境。經(jīng)測量發(fā)現(xiàn)0.03 T磁場強度的環(huán)境對系統(tǒng)所選傳感器(激光位移傳感器、風速傳感器、應(yīng)變片、三向加速度傳感器等)均不會產(chǎn)生影響，同時計算得到電磁鐵線圈通電前后，所有傳感器測量值平均值以及方差基本上相同。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)降噪方法

低真空管道磁浮系統(tǒng)的動態(tài)測試存在數(shù)據(jù)采集環(huán)境干擾大，重復成本高等問題，需要盡可能的從存在異常的數(shù)據(jù)中保留更多的有效信息。考慮到系統(tǒng)傳感器種類與數(shù)量眾多可能導致的設(shè)備異常，系統(tǒng)本身構(gòu)成的復雜性以及動模在實際運行過程中狀態(tài)的多樣性，采集到的信號數(shù)據(jù)中會出現(xiàn)各種隨機噪聲，導致后續(xù)無法正確處理信號[15]。為達到系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與測試系統(tǒng)要求的精度，需要對不同程度隨機噪聲進行有效的降噪處理。對數(shù)據(jù)噪聲的降噪處理可采用以下幾種方式。

2.1.1 滑動平均算法

滑動窗口平均法是信息時域處理時的一種常用濾波器，其原理簡單且廣泛應(yīng)用于工程實際之中。滑動窗口平均法是一種低通濾波器，主要可用于數(shù)據(jù)的平滑降噪處理，以統(tǒng)計規(guī)律為基礎(chǔ)，在按時間順序排列的采樣數(shù)據(jù)中選擇一個固定長度的隊列，對每一個隊列進行如公式所示的算術(shù)運算，將其結(jié)果作為該次測量的結(jié)果，然后進行一次滑動，當下一個數(shù)據(jù)進入隊列尾后，隊列的首個數(shù)據(jù)會被去掉，以此進行反復運算得出濾波結(jié)果。

(1)

式中，N為隊列長度；x為測量的帶噪聲數(shù)據(jù)；Y為降噪后的數(shù)據(jù)。

2.1.2 SuperSmoother算法

SuperSmoother是Friedman[16]提出的一種數(shù)據(jù)降噪平滑算法，通過局部線性回歸的方法估計若干固定帶寬的平滑值，利用固定帶寬平滑處理每個初始估計值的留一交叉驗證誤差，在預測變量范圍內(nèi)的所有數(shù)據(jù)中挑選初始估計值的最優(yōu)寬帶，用固定帶寬取平滑局部帶寬，同時從初始估計值中挑兩個最優(yōu)估計值使其帶寬最為接近平滑后的帶寬，并進行線性插入，插入點再次被固定帶寬平滑，最后得到最優(yōu)平滑結(jié)果[17-18]。

2.1.3 小波降噪算法

將實際采集到的信號通過數(shù)學表達式可看作真實有效信號和噪聲信號的疊加，如所示

S(t)=f(t)+σe(t)，t=0，1…，n-1

(2)

式中，S(t)為含噪聲信號，f(t)為真實有效信號，e(t)為噪聲信號，σ為噪聲程度系數(shù)。時域下的真實信號一般是具有連續(xù)性的，表現(xiàn)為低頻信號；而噪聲信號則因為存在較強的隨即性質(zhì)，表現(xiàn)為高頻信號，降噪就是利用有效信號和噪聲信號在頻率上分布不一致去抑制e(t)噪聲信號的同時保留真實有效信號f(t)。在降噪的過程中，通過小波分解關(guān)系式對含噪信號S(t)進行小波分解，如下所示。

(3)

式中，Ln為低頻信息量，Hi為分解第i次的高頻信息量。含噪聲的信號通過小波變化分解后根據(jù)變化后信號的特性對小波系數(shù)設(shè)置一個閾值，該閾值即是用來處理高頻信息量的分界線，對于幅值低于該閾值的高頻小波系數(shù)將會被去除；而幅值大于該閾值的高頻小波系數(shù)則會保留，然后對濾除高頻信息的信號通過小波逆變換進行信號重構(gòu)，即可實現(xiàn)信號的降噪[19]。

小波降噪以小波變換為基礎(chǔ)，因為小波變換在信號的低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，所以小波降噪特別適合用于對非平穩(wěn)信號進行分析降噪，對于過濾短期高頻的異常噪聲方面有比較好的效果[20]。小波降噪的降噪過程為：對傳感器采集到的含噪數(shù)據(jù)通過小波變化方法進行信號分解，通過設(shè)定閾值的方法消除高頻信號數(shù)據(jù)，其中高頻信號數(shù)據(jù)往往就是原始信號中的噪聲部分，最后再通過小波逆變換重構(gòu)，最終獲得降噪處理的數(shù)據(jù)。小波降噪處理流程如圖7所示。

圖7 小波降噪過程

圖8 不同降噪方法RMSE對比

圖9 不同降噪方法SNR對比

2.2 數(shù)據(jù)降噪效果評價指標

數(shù)據(jù)降噪的評價方法主要是通過對比信噪比SNR和均方根誤差(RMSE，root mean squared error)，分別通過以下公式進行計算：

(4)

(5)

式中，x(i)為原始數(shù)據(jù)；y(i)為降噪后的數(shù)據(jù)；n為數(shù)據(jù)個數(shù)。信噪比是一種表征信號中噪聲含量多少的方法，一般來說，信噪比值越大，則說明降噪效果越好；均方根誤差是原始信號與降噪后信號的差異性，一般來說，均方根誤差越小，則說明降噪效果越好[21]。本節(jié)通過對加噪信號進行降噪處理后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)計算信噪比與均方根誤差來判斷降噪效果。

2.3 數(shù)據(jù)降噪效果分析

激光位移傳感器是動模在實際試驗過程中懸浮高度以及橫向位移的測量設(shè)備，以下通過激光位移傳感器采樣頻率1 000 Hz為例，通過人工添加20 dB、35 dB、50 dB、55 dB、70 dB的高斯噪聲方式模擬正常情況下多種工況對傳感器測量的影響。采用3種降噪方法進行降噪處理，結(jié)果分別如表3～5所示。

表3 滑動平均降噪結(jié)果

表4 小波3層分解降噪結(jié)果

表5 SuperSmoother降噪結(jié)果

3種降噪方法均能對噪聲數(shù)據(jù)進行有效的降噪，但在不同的信噪比狀態(tài)下具有不同的降噪效果，SuperSmoother降噪法的降噪效果非常穩(wěn)定，在20 dB和70 dB的信噪比狀態(tài)下能夠達到幾乎相同的降噪效果，表明該算法更適合用于復雜環(huán)境下的降噪，在高噪聲情況下對數(shù)據(jù)的降噪效果最佳；盡管SuperSmoother降噪法效果整體較好，但是在信噪比45 dB左右時的降噪效果與滑動平均法和小波降噪法幾乎相同，在信噪比達到55 dB時降噪效果甚至略差一些，如下圖所示；小波降噪整體優(yōu)于滑動平均法，但對高信噪比數(shù)據(jù)進行降噪時的效果相似。在信噪比較低時通過SuperSmoother進行降噪效果較好，信噪比高于達到50 dB選用小波降噪。

2.4 基于降噪差值的數(shù)據(jù)異常值處理

受到采集與測試系統(tǒng)環(huán)境以及傳感器自身精度的影響，在傳感器數(shù)據(jù)采集過程中中難免會出現(xiàn)嚴重偏離實際信息的數(shù)據(jù)，如果一組由傳感器測量組成的數(shù)據(jù)集合中存在一些嚴重偏離了該集合中其余大部分數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的變化趨勢，則這部分數(shù)據(jù)就被成為異常值跳點，異常值跳點的出現(xiàn)會嚴重影響后續(xù)對所采集數(shù)據(jù)的處理與分析，以及相關(guān)專業(yè)人員對部分數(shù)據(jù)的研究，因此，為了獲得更加可靠的數(shù)據(jù)，需要對這些異常數(shù)據(jù)進行剔除。最大值剔除法是最簡單的異常值跳點剔除方法，即將整個數(shù)據(jù)集合中的最大值進行剔除即可。由于系統(tǒng)內(nèi)各傳感器的采集頻率較高，通過圖像看到異常值而出現(xiàn)跳點時，在其周圍也很有可能存在異常值，當該時間段存在多個異常值跳點，如果每次僅剔除一個異常值跳點會浪費大量時間，異常值跳點剔除效率不高。因此可以每次剔除前n個最大值，但由于系統(tǒng)復雜工況可能產(chǎn)生不同運行結(jié)果的測量數(shù)據(jù)，無法精準確定到每種試驗工況下該剔除的前n個最大值。閾值判斷法是通過人為設(shè)定一個閾值，判斷某次數(shù)據(jù)信息與前一個采集點數(shù)據(jù)信息的差值大小是否超過設(shè)定的閾值，該方法同樣必須針對不同的傳感器以及類型進行閾值的設(shè)定，同時，采集與處理系統(tǒng)的采集環(huán)境存在多種工況，閾值的選擇無法統(tǒng)一確定。多倍標準差剔除法一般被用來處理服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)信息，是一種很有效果的異常值剔除方法，基本原理就是將一組數(shù)據(jù)集合中的與均值之間偏差超過k倍標準差的數(shù)據(jù)看作異常值跳點，并對該部分異常值進行剔除，工程實際中最常用的為“3 σ”法則，即k取3時的異常值跳點剔除效果最好。但“3 σ”法則僅適用于數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的情況，對于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)采用“3 σ”法則進行數(shù)據(jù)異常值剔除的效果較差，且容易將變化趨勢較大的正常數(shù)據(jù)剔除。畫出原始數(shù)據(jù)測量值與通過降噪后得到的數(shù)據(jù)值之間差值的概率密度直方圖，如圖10所示。

圖10 數(shù)據(jù)差值概率密度分布直方圖

降噪后數(shù)據(jù)差值的概率密度服從正態(tài)分布，此時采用“3 σ”法則計算差值數(shù)據(jù)的均值與標準差σ，將數(shù)據(jù)差值不在范圍內(nèi)的點看作是異常值[22]。

2.5 異常值處理效果分析

對某次測試中激光位移傳感器以1 000 Hz采集的數(shù)據(jù)為例，給出通過設(shè)置置信區(qū)間為[0.05，0.95]的區(qū)間估計法異常值處理結(jié)果，與小波降噪差值處理和SuperSmoother差值處理進行對比，同時對基于小波降噪分別進行了3層和7層小波分解。

數(shù)據(jù)異常值處理結(jié)果如圖11所示，區(qū)間估計法因為異常值判斷比較簡單，所以效果不太理想，只剔除了部分異常值跳點；基于7層小波分解的異常值處理效果良好，能夠剔除大部分明顯的異常值跳點，但由于7層小波分解后數(shù)據(jù)過于平滑，導致異常值偏離程度較小的數(shù)據(jù)較多時，這小部分異常值仍在范圍內(nèi)；而小波分解只有3層時，在能有效識別明顯的異常值跳點外，偏離程度較小的異常值數(shù)據(jù)剔除效果仍然比較好，基于SuperSmoother的異常值剔除法效果相同，異常值剔除效果優(yōu)異。

圖11 不同方法異常值處理

數(shù)據(jù)異常值的剔除應(yīng)該僅用來剔除對數(shù)據(jù)整體性有較為明顯影響的數(shù)據(jù)，應(yīng)該盡量避免剔除過多的數(shù)據(jù)，使得有效數(shù)據(jù)被清理，導致錯誤判斷。不同異常值剔除法清理的數(shù)據(jù)個數(shù)如圖12所示，區(qū)間估計識別異常值的效果較低，所以剔除數(shù)據(jù)個數(shù)少；基于7層小波分解的異常值剔除存在部分偏離較小的異常值無法剔除的情況，因此剔除數(shù)據(jù)個數(shù)較少；基于SuperSmoother的異常值剔除法在保證剔除異常值效果與基于3層小波分解的異常值剔除效果相近的情況下，其剔除數(shù)據(jù)點的個數(shù)也比較少，與基于7層小波分解的異常值剔除法剔除數(shù)據(jù)個數(shù)相同，因此錯誤判斷的情況相對更少，效果最佳。

圖12 不同異常值剔除法剔除數(shù)據(jù)點個數(shù)

3 結(jié)束語

本文搭建了針對低真空管道磁浮動模系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng)，采用了GPS+IEEE1588以太網(wǎng)協(xié)議實現(xiàn)了分布式時鐘同步網(wǎng)絡(luò)，完成各采集節(jié)點的同步采集；對傳感器進行了低真空和電磁場環(huán)境測試，發(fā)現(xiàn)了真空度變大對激光位移傳感器測量值減小的現(xiàn)象，但造成該現(xiàn)象的原因較為復雜，真空度對傳感器選用材料以及測量原理可能都存在一定的影響。并對其他多種傳感器進行了環(huán)境影響測試，為后續(xù)低真空管道磁浮交通運輸系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集奠定了一定的基礎(chǔ)。

以激光位移傳感器為例，針對低真空與磁場環(huán)境這種特殊環(huán)境下的數(shù)據(jù)進行了處理，SuperSmoother法在各種信噪比情況下的降噪效果較好且穩(wěn)定，適用于信噪比降低的情況，在信噪比較高時采用合適的小波分解層數(shù)進行降噪的效果最優(yōu)；基于降噪差值的異常值處理方法良好，且適用于非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，具有工程適用價值。