动态疲劳试验机力传感器数据融合与动态力补偿

已于 2025-05-23 08:00:27 修改
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分类专栏： 试验机的控制 试验机应用 试验机产品 文章标签： 电液伺服机型设计 试验机控制器 动态疲劳试验机试样真实受力情况
于 2025-05-20 11:04:50 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kerman2022/article/details/148082662

针对电液伺服动态疲劳试验机的实际受力计算需求（需扣除夹具/传感器等非试样部件的惯性力），以下提供基于多体动力学建模的C代码实现方案，严格区分试样受力与系统寄生力：

物理模型与公式

实际试样受力 = 应变传感器总力 - 附加质量惯性力
F_specimen = F_total - (m_fixture + m_grip + m_adapter)\times a
其中：

  • m_fixture：夹具连接件总质量（已预先标定）

  • m_grip：夹头质量+试样质量（试样如参与计算需实测填写+已选夹头预标定质量）

  • m_adapter：传感器适配器质量

  • a：加速度计实测值（需方向对齐）

代码架构（带动态标定功能）

#include <stdint.h>
#include <math.h>

// 系统参数配置
#define SAMPLE_RATE         2000    // 2kHz控制频率
#define MASS_FIXTURE        2.7     // 夹具质量(kg) 需实际标定
#define MASS_GRIP           1.2     // 夹头质量(kg)
#define MASS_ADAPTER        0.8     // 适配器质量(kg)
#define GRAVITY             9.80665 // 标准重力

// 传感器校准结构体
typedef struct {
    float strain_offset;       // 应变传感器零点偏移
    float strain_sensitivity;  // 应变传感器灵敏度(N/count)
    float accel_sensitivity;   // 加速度计灵敏度(g/count)
    float accel_offset[3];     // 三轴加速度计零点
} CalibrationParams;

// 实时数据容器
typedef struct {
    int32_t raw_strain;        // 应变传感器原始AD值
    int32_t raw_accel[3];      // 三轴加速度原始AD值
    float acceleration;        // 有效轴向加速度(m/s²)
    float force_total;         // 传感器测量总力(N)
    float force_specimen;      // 试样实际受力(N)
} DynamicForceData;

// 全局参数
static CalibrationParams calib;
static const float parasitic_mass = MASS_FIXTURE + MASS_GRIP + MASS_ADAPTER;

// IIR低通滤波器实现（截止频率50Hz）
typedef struct {
    float coeff_b[3];
    float coeff_a[2];
    float state_x[2];
    float state_y[2];
} IIRFilter;

float iir_filter_process(IIRFilter* filter, float input) {
    float output = filter->coeff_b[0] * input + 
                   filter->coeff_b[1] * filter->state_x[0] + 
                   filter->coeff_b[2] * filter->state_x[1] -
                   filter->coeff_a[0] * filter->state_y[0] - 
                   filter->coeff_a[1] * filter->state_y[1];
    
    // 更新状态
    filter->state_x[1] = filter->state_x[0];
    filter->state_x[0] = input;
    filter->state_y[1] = filter->state_y[0];
    filter->state_y[0] = output;
    
    return output;
}

// 加速度矢量合成（根据试验机运动方向）
float calculate_effective_accel(int32_t accel_raw[3]) {
    // 假设运动方向为X轴（根据实际安装调整）
    float accel_x = (accel_raw[0] - calib.accel_offset[0]) * calib.accel_sensitivity * GRAVITY;
    
    // 可选：多轴合成（复杂运动情况）
    // float accel_y = ... ;
    // float accel_z = ... ;
    // return sqrt(accel_x*accel_x + accel_y*accel_y + accel_z*accel_z);
    
    return accel_x;
}

// 动态力计算核心函数
void compute_specimen_force(DynamicForceData* data) {
    // 1. 应变传感器处理
    data->force_total = (data->raw_strain - calib.strain_offset) * calib.strain_sensitivity;
    
    // 2. 加速度处理
    data->acceleration = calculate_effective_accel(data->raw_accel);
    
    // 3. 去除寄生质量惯性力
    data->force_specimen = data->force_total - parasitic_mass * data->acceleration;
}

// 自动标定函数（需在无试样状态下运行）
void calibrate_parasitic_mass() {
    IIRFilter accel_filter = { /* 初始化滤波器系数 */ };
    IIRFilter force_filter = { /* 初始化滤波器系数 */ };
    
    float sum_force = 0, sum_accel = 0;
    const uint16_t num_samples = 500;  // 采集500个点
    
    for(int i=0; i<num_samples; i++) {
        DynamicForceData data;
        data.raw_strain = read_strain_sensor();
        data.raw_accel[0] = read_accel_x();
        
        // 滤波处理
        float f = iir_filter_process(&force_filter, 
            (data.raw_strain - calib.strain_offset) * calib.strain_sensitivity);
        float a = iir_filter_process(&accel_filter,
            (data.raw_accel[0] - calib.accel_offset[0]) * calib.accel_sensitivity * GRAVITY);
        
        sum_force += f;
        sum_accel += a;
    }
    
    // 计算等效寄生质量（F = m*a → m = F/a）
    float avg_force = sum_force / num_samples;
    float avg_accel = sum_accel / num_samples;
    float calibrated_mass = fabs(avg_force / avg_accel);
    
    // 更新全局参数
    parasitic_mass = calibrated_mass;  // 需持久化存储
}

// 中断服务例程（实时控制）
void __attribute__((interrupt)) Timer_IRQHandler() {
    static DynamicForceData current_data;
    
    // 1. 读取传感器原始数据
    current_data.raw_strain = ADC_Read(STRAIN_CH);
    current_data.raw_accel[0] = ADC_Read(ACCEL_X_CH);
    // ... 其他轴数据
    
    // 2. 执行核心计算
    compute_specimen_force(&current_data);
    
    // 3. 安全检测
    if(fabs(current_data.force_specimen) > SAFETY_LIMIT) {
        emergency_shutdown();
    }
    
    // 4. 伺服控制输出
    servo_control(current_data.force_specimen);
}

// 主控制循环
int main() {
    // 初始化硬件
    adc_init();
    load_calibration(&calib);
    servo_init();
    
    // 启动前自动标定
    calibrate_parasitic_mass();
    
    while(1) {
        // 后台任务（通信、日志等）
        send_telemetry_data();
    }
}

关键增强功能

  1. 1动态质量标定（提高系统适应性）：

void adaptive_mass_calibration(float force, float accel) {
    static float sum_force = 0, sum_accel = 0;
    static uint16_t count = 0;
    
    // 仅在加速度超过阈值时采样（确保信噪比）
    if(fabs(accel) > 0.2*GRAVITY) {
        sum_force += force;
        sum_accel += accel;
        count++;
        
        if(count >= 1000) {
            float new_mass = sum_force / sum_accel;
            parasitic_mass = 0.9*parasitic_mass + 0.1*new_mass; // 平滑更新
            sum_force = sum_accel = count = 0;
        }
    }
}

  1. 2.运动方向补偿（应对多轴振动）：

float vectorial_compensation(int32_t accel_raw[3]) {
    // 转换到试验机坐标系
    float accel_x = (accel_raw[0]-calib.accel_offset[0])*calib.accel_sensitivity;
    float accel_y = (accel_raw[1]-calib.accel_offset[1])*calib.accel_sensitivity;
    float accel_z = (accel_raw[2]-calib.accel_offset[2])*calib.accel_sensitivity;
    
    // 根据夹具运动学模型合成有效加速度
    return (0.92*accel_x + 0.15*accel_y - 0.35*accel_z) * GRAVITY; // 系数需实测标定
}

  1. 3温度漂移补偿：

void temperature_compensation(float temp) {
    // 应变传感器温漂模型（需根据标定数据确定）
    float temp_effect = 0.005 * (temp - 25.0) - 0.0001 * pow(temp-25.0, 2);
    calib.strain_offset += temp_effect * calib.strain_sensitivity;
    
    // 加速度计温漂补偿
    calib.accel_offset[0] *= (1.0 + 0.0002*(temp - 25.0));
}

（实时嵌入式系统）

#include <stdint.h>
#include <math.h>
#include <stdbool.h>

// 硬件参数配置
#define SAMPLE_RATE        2000    // 2kHz采样率
#define FILTER_CUTOFF      50.0    // 低通截止频率(Hz)
#define SENSOR_RANGE_STRAIN 10000  // 应变传感器量程±10kN
#define SENSOR_RANGE_ACCEL  20     // 加速度计量程±20g

// 传感器校准结构体
typedef struct {
    float strain_offset;    // 应变传感器零点偏移
    float accel_offset[3];  // 三轴加速度计零点偏移(XYZ)
    float sensitivity_strain;  // 应变传感器灵敏度(N/count)
    float sensitivity_accel;   // 加速度计灵敏度(g/count)
    float specimen_mass;       // 试样等效质量(kg)
} SensorCalibration;

// 实时数据容器
typedef struct {
    int32_t raw_strain;     // 原始应变AD值
    int32_t raw_accel[3];   // 三轴加速度AD值
    float filtered_strain;  // 滤波后应变力
    float accel_axis;       // 有效加速度轴（根据安装方向）
    float f_actual;         // 补偿后实际力
} ForceData;

// 全局校准参数
static SensorCalibration calib;

// 低通滤波器实现（二阶Butterworth）
float low_pass_filter(float input, float* state, float* coeffs) {
    float output = coeffs[0]*input + coeffs[1]*state[0] + coeffs[2]*state[1]
                   - coeffs[3]*state[2] - coeffs[4]*state[3];
    // 更新状态变量
    state[1] = state[0];
    state[0] = input;
    state[3] = state[2];
    state[2] = output;
    return output;
}

// 动态力计算核心函数
void compute_actual_force(ForceData* data) {
    // 1. 应变传感器处理
    float f_strain = (data->raw_strain - calib.strain_offset) * calib.sensitivity_strain;
    
    // 2. 加速度计处理（选择有效轴）
    float acceleration = (data->raw_accel[0] - calib.accel_offset[0]) * calib.sensitivity_accel * 9.81;  // 转换为m/s²
    
    // 3. 惯性力补偿计算
    float f_inertial = calib.specimen_mass * acceleration;
    
    // 4. 实际受力计算
    data->f_actual = f_strain - f_inertial;
}

// 中断服务例程（定时采样）
void __attribute__((interrupt)) ADC_IRQHandler() {
    static ForceData current_data;
    
    // 读取ADC值（假设已配置DMA）
    current_data.raw_strain = ADC_GetValue(ADC_CH_STRAIN);
    current_data.raw_accel[0] = ADC_GetValue(ADC_CH_ACCEL_X);
    // ...其他轴同理
    
    // 执行滤波和计算
    static float strain_filter_state[4] = {0};
    static float accel_filter_state[4] = {0};
    const float lp_coeffs[5] = {0.0201, 0.0402, 0.0201, -1.561, 0.6414};  // 50Hz截止
    
    current_data.filtered_strain = low_pass_filter(
        (current_data.raw_strain - calib.strain_offset) * calib.sensitivity_strain,
        strain_filter_state,
        lp_coeffs
    );
    
    float filtered_accel = low_pass_filter(
        (current_data.raw_accel[0] - calib.accel_offset[0]) * calib.sensitivity_accel,
        accel_filter_state,
        lp_coeffs
    );
    
    compute_actual_force(&current_data);
    
    // 触发控制闭环
    servo_control_update(current_data.f_actual);
}

// 伺服阀控制函数
void servo_control_update(float f_actual) {
    static float integral_error = 0;
    float setpoint = get_force_setpoint();  // 从上位机获取目标力
    float error = setpoint - f_actual;
    
    // PID算法（需根据系统响应调参）
    float Kp = 0.12, Ki = 0.003, Kd = 0.05;
    integral_error += error * (1.0/SAMPLE_RATE);
    float derivative = (error - prev_error) * SAMPLE_RATE;
    prev_error = error;
    
    float output = Kp*error + Ki*integral_error + Kd*derivative;
    
    // 驱动伺服阀（PWM或电流输出）
    set_servo_valve(output);
}

// 主初始化函数
int main() {
    // 加载校准参数
    load_calibration(&calib);
    
    // 硬件初始化
    adc_init();
    servo_valve_init();
    enable_interrupts();
    
    while(1) {
        // 低优先级任务（如通信、状态监控）
        send_telemetry_data();
        check_safety_limits();
    }
}

工程实施要点

  1. 机械参数标定：

    • 空载状态下运行正弦扫频，通过F_total = m_parasitic * a关系标定寄生质量

    • 使用高精度质量块进行静态验证

  2. 信号同步处理：

    • 采用FPGA实现传感器数据的硬件级同步采样

    • 对时延敏感路径使用RTOS（如FreeRTOS）确保实时性

    误差分析：

    void error_analysis() {
    // 主要误差源：
    // 1. 加速度计非线性误差（<0.1% FSR）
    // 2. 应变传感器蠕变（需定期零点校准）
    // 3. 机械连接间隙引起的额外惯性冲击
    // 4. 多体耦合振动（需有限元模态分析）
}

    安全监控：

void safety_monitor(DynamicForceData* data) {
    // 力传感器过载保护
    if(fabs(data->force_total) > SENSOR_RANGE * 1.1) {
        emergency_stop(OVERRUN_FAULT);
    }
    
    // 加速度冲击保护
    if(fabs(data->acceleration) > MAX_ACCEL * GRAVITY) {
        emergency_stop(IMPACT_FAULT);
    }
    
    // 试样力突变检测（防止断裂失控）
    static float prev_force = 0;
    float delta = fabs(data->force_specimen - prev_force);
    if(delta > MAX_DELTA_FORCE) {
        emergency_stop(FRACTURE_DETECTED);
    }
    prev_force = data->force_specimen;
}

关键算法优化

  1. 动态质量标定（防止试样质量变化引入误差）：

void dynamic_mass_calibration(ForceData* data) {
    // 在静态条件下（a=0）自动更新质量参数
    static int calibration_counter = 0;
    static float sum_f_strain = 0;
    
    if(is_static_condition()) {  // 通过加速度计判断静止
        sum_f_strain += data->filtered_strain;
        calibration_counter++;
        
        if(calibration_counter >= 100) {  // 采集100个点平均
            calib.specimen_mass = sum_f_strain / (calibration_counter * 9.81);
            sum_f_strain = 0;
            calibration_counter = 0;
        }
    }
}

  1. 多轴加速度合成（针对复杂运动情况）：

float vectorial_accel_compensation(int32_t accel_raw[3]) {
    float ax = (accel_raw[0]-calib.accel_offset[0])*calib.sensitivity_accel;
    float ay = (accel_raw[1]-calib.accel_offset[1])*calib.sensitivity_accel;
    float az = (accel_raw[2]-calib.accel_offset[2])*calib.sensitivity_accel;
    
    // 根据试验机运动学模型合成有效加速度
    return sqrt(ax*ax + ay*ay + (az-1.0)*9.81);  // 扣除重力基准
}

  1. 过载保护机制：

void check_safety_limits() {
    static ForceData data;
    if(fabs(data.f_actual) > SENSOR_RANGE_STRAIN * 1.2) {
        emergency_shutdown();
        log_error("Force overload: %.1f N", data.f_actual);
    }
    
    if(fabs(data.accel_axis) > SENSOR_RANGE_ACCEL * 0.9) {
        emergency_shutdown();
        log_error("Acceleration overload: %.1f g", data.accel_axis);
    }
}

工程实施要点

  1. 传感器同步采样：
    使用ADC的同步采样模式或FPGA触发，确保应变与加速度数据时间对齐

  2. 非线性补偿：
    增加应变传感器的温度漂移补偿算法：

    float temperature_compensation(float raw, float temp) {
    return raw - (0.0021*temp*temp + 0.15*temp);  // 多项式拟合结果
}

  3. 实时性能优化：

    • 采用定点数运算加速（Q格式）

    • 使用ARM CMSIS-DSP库优化滤波计算

    • 分配计算任务到不同优先级中断

完整系统需配合以下硬件模块：

  • 24位高精度ADC（如ADS131M04）

  • 电液伺服阀驱动器（PWM/4-20mA输出）

  • CAN/EtherCAT工业通信接口

  • 选择低噪声加速度计（如Kistler 8692C）/ 三轴MEMS加速度计（如ADXL355）

  • 采用六线制应变传感器连接法消除导线电阻影响

  • 为高速ADC配置独立的电源和地平面

完整工程需根据具体试验机型号调整运动学模型参数，建议通过有限元分析验证多体动力学补偿效果。如需定制开发或获取针对特定型号的优化代码，请提供详细机械结构参数。

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