振动加速度检测中传感器连接状态的自动识别

0 引言
在公路桥梁等大型结构健康监测、机器状态监测等工作中，经常需要检测振动加速度信号。一个典型的振动加速度在线监测系统包括：加速度传感器、振动加速度采集卡、工控机、数据库服务器等，如图1所示。监测系统在传感器正常安装和连接后，有时可能会由于施工等原因造成传感器松脱、传感器导线中断等异常连接状态；监测系统在调试阶段，传感器往往尚未连接至导线或采集板卡，也会表现为一种异常连接状态。如果监测系统不对传感器连接状态加以区分，将正常连接下的数据和异常连接下的数据全部存入数据库，则必然会给数据库增加不必要的负担，造成数据污染。另外，为了方便传感器的检修，也有必要自动识别传感器的连接状态。
本文考虑振动加速度传感器以下四种连接状态的区分：正常安装连接状态；传感器安装松脱状态；远端(图1中A点)处传感器未连接上导线；近端(图1中B点)处导线未连接上采集卡。

文献对传感器自身是否存在故障的两类分类问题进行讨论。文献对位移传感器的线圈断裂、短路等完全失效性故障和松动、线圈老化等部分失效性故障两种情况的识别问题进行讨论。文献对振动传感器的偏置、冲击、短路、开路等硬故障和漂移、50 Hz周期干扰等软故障两种情况的识别问题进行讨论。文献对传感器漂移、冲击、干扰、短路、断线等具体故障进行分类识别。目前，国内外尚未发现对上面提到的振动加速度传感器四种连接状态进行自动识别问题进行讨论的文献。

1 加速度信号特征参数的定义
文献利用小波包分解提取各频段的能量作为特征。本文通过观察采集的大量振动加速度传感器四种连接状态下的信号的频谱，提出了自己的一组参数作为识别的原始特征集。

图2为四种传感器连接状态下采集的加速度信号频谱的示例。从图中可看出，传感器远端断开情况，由于线路较长，50Hz工频干扰最大，见图2(c)；对采集卡处断开情况，没有太突出的50 Hz工频干扰，各种干扰和噪声成分最为丰富和复杂，见图2(d)；传感器正常连接和传感器松脱情况下的频谱最相似，见图2(a)和图2(b)，相对而言，松脱状态下的高频稍弱一点。综合考虑，定义了如下8个特征参数作为原始特征：
(1)特征1、特征2、特征3分别为：0～45 Hz频段能量，50 Hz能量，大于55 Hz频段能量。
(2)特征4、特征5、特征6分别为：0～45 Hz频段能量在以上三个频段总能量中的占比，50 Hz能量在三个频段能量中的占比，大于55Hz频段能量在三个频段能量中的占比。
(3)特征7：熵指标。将信号频域谱线i的幅值Ai除以频域所有谱线的幅值之和得到该谱线的广义“概率”值pi，定义频谱熵指标。此熵指标反映了频域信号能量的集中和分散程度，频谱能量分布越分散，则熵越大；图1(d)昕示情况下的熵指标应最大。
(4)特征8：重心频率。在信号频域定义谱重心频率。此指标为整体上反映信号频率高低的一个指标。