發布日期：2022-10-09 點擊率：184
一種加速度傳感器采集系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種加速度傳感器采集系統。
【背景技術】
[0002]現有的加速度傳感器系統大部分都是實時采集，采集的數據實時顯示，需要有線或無線的方式連接顯示設備，但是在實際使用中經常無法直接連接顯示設備，需要把采集的數據預先存儲到設備中，進行后續的處理。
【發明內容】
[0003]實現本發明目的的技術方案是:一種加速度傳感器采集系統，包括加速度傳感器、信號調理電路和存儲器，速度傳感器連接信號調理電路，最后把數據存儲在存儲器中。
[0004]作為本發明的優化方案，加速度傳感器為壓電加速度傳感器。
[0005]作為本發明的優化方案，信號調理電路包括放大器和AD模數轉化器。
[0006]作為本發明的優化方案，AD模數轉化器為12位。
[0007]作為本發明的優化方案，存儲器為鐵電存儲器。
[0008]本發明具有積極的效果:利用本系統，把加速度信號存儲到存儲介質中，便于后期的處理，尤其是一些無法連接顯示設備的時，例如炮彈的發射等，本系統采集的數據精度聞。
【附圖說明】
[0009]為了使本發明的內容更容易被清楚地理解，下面根據具體實施例并結合附圖，對本發明作進一步詳細的說明，其中
[0010]圖1為本發明的結構圖。
【具體實施方式】
[0011]如圖1為一種加速度傳感器采集系統，包括加速度傳感器、信號調理電路和存儲器。速度傳感器連接信號調理電路，最后把數據存儲在存儲器中。其中加速度傳感器為壓電加速度傳感器，壓電加速度傳感器屬發電型傳感器，可把它看成電壓源或電荷源，故靈敏度有電壓靈敏度和電荷靈敏度兩種表示方法。前者是加速度計輸出電壓(HiV)與所承受加速度之比；后者是加速度計輸出電荷與所承受加速度之比。靈敏度隨質量塊的增大或壓電元件的增多而增大。一般來說，加速度計尺寸越大，其固有頻率越低。壓電式加速度傳感器在測試時具有明顯的方向性。信號調理電路包括放大器和AD模數轉化器。壓電加速度傳感器采集的數據經信號經放大器放大后傳輸給AD模數轉換器，AD模數轉化器為12位。這樣獲得的數據精度更高，存儲器為鐵電存儲器，FRAM的特點是速度快，能夠像RAM—樣操作，讀寫功耗極低，不存在如E2PR0M的最大寫入次數的問題。但受鐵電晶體特性制約，FRAM仍有最大訪問(讀)次數的限制。
[0012]利用本系統，把加速度信號存儲到存儲介質中，便于后期的處理，尤其是一些無法連接顯示設備的時，例如炮彈的發射等。
[0013]以上所述的具體實施例，對本發明的目的、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應理解的是，以上所述僅為本發明的具體實施例而已，并不用于限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
【主權項】
1.一種加速度傳感器米集系統，其特征在于:包括加速度傳感器、信號調理電路和存儲器；速度傳感器連接信號調理電路，最后把數據存儲在存儲器中。2.根據權利要求1所述的一種加速度傳感器采集系統，其特征在于:所述的加速度傳感器為壓電加速度傳感器。3.根據權利要求1或2所述的一種加速度傳感器采集系統，其特征在于:所述的信號調理電路包括放大器和AD模數轉化器。4.根據權利要求3所述的一種加速度傳感器采集系統，其特征在于:所述的AD模數轉化器為12位。5.根據權利要求1或2所述的一種加速度傳感器采集系統，其特征在于:所述的存儲器為鐵電存儲器。
【專利摘要】本發明涉及一種加速度傳感器采集系統，包括加速度傳感器、信號調理電路和存儲器，速度傳感器連接信號調理電路，最后把數據存儲在存儲器中。加速度傳感器為壓電加速度傳感器。信號調理電路包括放大器和AD模數轉化器。AD模數轉化器為12位。存儲器為鐵電存儲器。利用本系統，把加速度信號存儲到存儲介質中，便于后期的處理，尤其是一些無法連接顯示設備的裝置，例如炮彈的發射等。
【IPC分類】G01P15/09, G01P1/16
【公開號】CN
【申請號】CN
【發明人】劉佳
【申請人】劉佳
【公開日】2015年11月4日
【申請日】2014年4月16日
遼 寧 工 業 大 學 課 程 設 計 說 明 書 （論文）
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目 錄
TOC o "1-2" h z u 第1章 加速度數據采集系統設計方案 5
1.1 引言 5
1.2 總體方案論述 5
第2章 加速度數據采集系統的硬件設計 6
2.1 系統所需的硬件 6
2.2 硬件系統各部分實現的功能 8
2.3系統整體實現的功能簡介 9
第3章 加速度傳感器數據采集系統的軟件設計 10
3.1 系統軟件的功能說明 10
3.2 系統程序流程圖 10
3.3 系統主要代碼 11
第4章 課程設計總結 16
參考文獻 17
第1章 加速度數據采集系統設計方案
1.1 引言
隨著智能化腳步的到來，人們已經發明出了很多用于測量的高智能產品，其中就有加速度傳感器，加速度傳感器是通過測量由于重力引起的加速度，你可以計算出設備相對于水平面的移動速度，通過分析動態加速度，你可以分析出設備移動的方式。加速度傳感器不僅可以測量牽引力產生的加速度，甚至可以用來分析發動機的振動。其應用非常廣泛，例如加速度傳感器可應用于地震波的檢測，車禍報警的應用，還可用于高壓電線的擺動監測，應用十分的廣泛。
1.2 總體方案論述
加速度數據采集系統的總體結構如圖1所示。系統主要由三部分組成，包括加速度傳感器節點，協調器，PC。首先我們將編寫好的協調器代碼通過IAR環境燒寫到協調器中，然后修改協調器中各節點ID，此時協調器將會組建一個小范圍的網絡來控制各個節點協調工作。加速度傳感器節點將采集到的數據通過無線的方式傳給協調器，協調器通過串口將數據上傳到上位機的顯示屏。本次的系統設計在原有的基礎上增加了難度，不僅通過串口通信輸出到 PC 機上實時顯示，而且同過無線的方式用加速度傳感器采集到的信息來控
電機，通過轉動與停止來檢測是否產生加速度。
其系統組成框圖如圖1.1所示
協調器PC顯示屏加速度傳感器器
協調器
PC顯示屏
加速度傳感器器
電源模塊電機傳感器
電源模塊
電機傳感器
圖1.1 系統總體框圖
第2章 加速度數據采集系統的硬件設計
2.1 系統所需的硬件
加速度數據采集系統所需的硬件包括加速度傳感器節點，協調器，電機傳感器節點，PC機，燒寫代碼的工具。
其實物圖如下：
圖2.1 加速度傳感器節點
圖2.2 燒寫代碼工具
圖2.3 協調器
圖 2.4 電機傳感器節點
2.2 硬件系統各部分實現的功能
2.2.1 數據的采集與發送部分
實現該部分功能的部件是加速度傳感器節點，該節點中的 敏感元件將測點的 加速度信號轉換為相應的 電信號，進入前置 放大電路，經過 信號調理電路改善信號的 信噪比，再進行 模數轉換得到 數字信號，最后送入到其嵌入的的單片機中，單片機再進行 數據存儲與控制。當傳感元件以 加速度a運動時，質量塊受到一個與 加速度方向相反的 慣性力作用，發生與加速度成正比a的形變，使 懸臂梁也隨之產生應力和應變。該變形被粘貼在 懸臂梁上的擴散電阻感受到。根據硅的 壓阻效應，擴散電阻的阻值發生與應變成正比的變化，將這個電阻作為 電橋的一個橋臂，通過 測量電橋輸出電壓的變化可以完成對加速度的測量。
其框圖如圖2.2：
無線單片機
無線單片機
(CC2430)
外圍匹配電路加速度傳感器
外圍匹配電路
加速度傳感器
電源監測電路以及相應的指示電路
電源監測電路以及相應的指示電路
系統電源
系統電源
圖 2.2 無線加速度傳感器網絡節點框圖
2.2.2 協調器節點部分
協調器是加速度傳感器數據采集系統中的重要組成部分，它的作用主要包括協調建立網絡，還包括檢測網絡狀態、發送維護信號、發送采集命令，其他功能還包括：傳輸網絡信標、管理網絡節點及存儲網絡節點信息，并且提供關聯節點之間的路由信息;此外，網絡協調器要存儲一些基本信息，如節點數據設備、數據轉發表及設備關聯表等。
其框圖如圖2.3：
有節點加入網絡初始化
有節點加入網絡
初始化
開始
開始
分配網絡地址
分配網絡地址
建立網絡
建立網絡
圖 2.3 協調器節點框圖
2.2.3 結果的表達與輸出部分
該部分包括兩部分，一是電機節點，二是PC機的顯示屏。由加速度傳感器節點采集到的數據最終將通過串口輸出數據顯
加速度傳感器是一種能感受加速度并轉換成可用輸出信號的傳感器。
采集的數據可以經過線性變換得到力的大小，經過積分運算可以得到瞬時速度大小，經過兩次積分可以得到位移（振幅）的大小。
加速度傳感器主要應用于振動測試。
如果用在皮帶機上，當它運轉中出現堵轉，皮帶斷帶，安設在輔助滾筒上的傳感器檢測不到轉動就會使主機報警停機。防止主滾有摩皮帶而著火或其它車故
加速度測量
傾角測量
運動測量
振動測量
小白，現在有一套加速度傳感器設備用于測量機械加工振動，采集卡保存了加工過程中的加速度(g)、速度(mm/s)和位移（mm），供應商那邊說這套設備沒有濾波功能，讓我自己濾波。搜論文、相關書籍看了好幾天，濾波方法很多，但是沒看懂要處理加速度還是速度，還是位移？也不知道我如何處理這些數據，請大佬指點。
就我現有的這些數據，我應該如何做才能讓這些數據可以使用？
先不管你的物理量是什么，這里只是對你的數據進行濾波，Python里面有很多濾波方法，下面舉幾個例子。你先導出自己的數據，可參考如下方式進行濾波操作。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from obspy import read
from scipy.signal import savgol_filter as sgolay
from scipy import signal
tr=read()[0]
# 原始信號 s1, 及對應的時間t
s1=tr.data; t=np.arange(len(s1)) * tr.stats.delta
# 相同權重卷積平均
s2=np.convolve(s1, np.ones(50)/50, mode='same')
# Savitsky-Golay 平滑濾波
s3=sgolay(s1, 91, 3)
# 低通濾波
fs=1 / (t[1]-t[0]) # 采樣率 (赫茲)
fc=2 # 截止頻率 （赫茲）
b, a=signal.butter(4, 2.0*fc/fs, 'lowpass')
s4=signal.filtfilt(b, a, s1)
# 高通濾波
fs=1 / (t[1]-t[0]) # 采樣率 (赫茲)
fc=1 # 截止頻率 （赫茲）
b, a=signal.butter(4, 2.0*fc/fs, 'highpass')
s5=signal.filtfilt(b, a, s1)
# 帶通濾波
fs=1 / (t[1]-t[0]) # 采樣率 (赫茲)
f1=.1; f2=2 # 通帶的兩個截止頻率 （赫茲）
b, a=signal.butter(4,[2.0*f1/fs, 2.0*f2/fs], 'bandpass')
s6=signal.filtfilt(b, a, s1)
# # 帶阻濾波
fs=1 / (t[1]-t[0]) # 采樣率 (赫茲)
f1=.5; f2=5 # 阻帶的兩個截止頻率
b, a=signal.butter(4,[2.0*f1/fs, 2.0*f2/fs], 'bandstop')
s7=signal.filtfilt(b, a, s1)
# 畫圖對比
l=6
plt.figure(figsize=(15, 20))
plt.subplot(l, 1, 1)
plt.plot(t, s1, label='Original signal')
plt.plot(t, s2, label='Convolved&filtered')
plt.legend(fontsize=15)
plt.subplot(l, 1, 2)
plt.plot(t, s1, label='Original signal')
plt.plot(t, s3, label='Savitzky-Golay&filtered')
plt.legend(fontsize=15)
plt.subplot(l, 1, 3)
plt.plot(t, s1, label='Original signal')
plt.plot(t, s4, label='Lowpass filtered')
plt.legend(fontsize=15)
plt.subplot(l, 1, 4)
plt.plot(t, s1, label='Original signal')
plt.plot(t, s5, label='Highpass filtered')
plt.legend(fontsize=15)
plt.subplot(l, 1, 5)
plt.plot(t, s1, label='Original signal')
plt.plot(t, s6, label='Bandpass filtered')
plt.legend(fontsize=15)
plt.subplot(l, 1, 6)
plt.plot(t, s1, label='Original signal')
plt.plot(t, s7, label='Bandstop filtered')
plt.legend(fontsize=15)
plt.show()
下面展示這些濾波方法的結果：
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