李靜海，曾 明，張小內(nèi)

(天津大學(xué) 電氣與自動化工程學(xué)院 機器人與自主系統(tǒng)研究所，天津 300072)

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二維超聲波風速風向傳感器風向信號修正方法*

李靜海，曾 明，張小內(nèi)

(天津大學(xué) 電氣與自動化工程學(xué)院 機器人與自主系統(tǒng)研究所，天津 300072)

針對二維超聲波風速風向傳感器輸出的風向信號普遍存在風向角瞬變的問題，研究了產(chǎn)生風向角瞬變現(xiàn)象的原因，并提出了一種基于幅值—符號分解的風向修正算法。理論分析和實驗結(jié)果表明：風向信號中的風向角瞬變是由傳感器的量程限制造成的；基于幅值—符號分解的風向修正算法能在不改變風向角所表征的方位特征的前提下消除風向角瞬變。

風向信號； 二維超聲波風速風向傳感器； 幅值—符號分解； 風向修正

0 引 言

超聲波風速風向傳感器由于其反應(yīng)速度快、測量精度高、維護使用方便等優(yōu)點，在工業(yè)領(lǐng)域和科學(xué)研究中得到了廣泛的應(yīng)用[1]。二維超聲波風速風向傳感器主要利用兩對垂直放置的超聲波換能器接收端和發(fā)送端之間的超聲波頻率差別來計算風速和風向[2]，傳感器輸出風速(m/s)和風向(°)時間序列。在分析由二維超聲波風速風向傳感器測得的風向信號時，風向數(shù)據(jù)中普遍存在風向角瞬變現(xiàn)象，即在很短的時間內(nèi)風向角出現(xiàn)極為劇烈且幅度很大的波動。風向角瞬變時段的風向信號波動特性與其他時段明顯不同，只有深入了解出現(xiàn)風向角瞬變現(xiàn)象的原因，才能判斷出這種現(xiàn)象是否會對后續(xù)風向信號波動分析產(chǎn)生影響，如果有不利影響，還應(yīng)采用適當?shù)姆椒▽︼L向信號做合理的修正，然而目前尚未發(fā)現(xiàn)有文獻對該現(xiàn)象做過探究。

本文首先探討了二維超聲波風速風向傳感器輸出的風向信號中出現(xiàn)風向角瞬變現(xiàn)象的原因，然后提出了基于幅值—符號分解的消除風向角瞬變的風向修正算法，最后通過統(tǒng)計方法和風玫瑰圖對實驗效果進行了驗證。研究結(jié)果將為實測風向數(shù)據(jù)的處理和分析提供新的理論依據(jù)。

1 實驗數(shù)據(jù)測量

利用二維超聲波風速風向傳感器(WindSonic)測量室外空曠場地內(nèi)的風向數(shù)據(jù)，該傳感器的風向量程為[-180°,180°]，分辨率為1°。在測量過程中，傳感器高度為0.3 m，采樣頻率為4 Hz。進行多次實驗后，選取具有代表性的1 h的風向時間序列WD，時間序列長度為14 400，如圖1(a)所示。取其中波動較為劇烈的時段(即第10 000個采樣點到第11 000個采樣點，如圖1(a)灰底標識區(qū)段)，將其放大并繪制在圖1(b)中。

2 幅值—符號分解基本原理

幅值—符號分解是Ashkenazy Y等人[3]提出的一種主要用于波動特性分析的信號分解方法，能將一個復(fù)雜信號分解為幅值序列和符號序列，已在信號分析領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[4～6]。該方法主要包括兩個步驟：

圖1 風向時間序列Fig 1 Wind direction time sequence

1)給定一個時間序列{xi}(i=1,2,…,N)，求出它的增量序列{Δxi}，其中，Δxi=xi+1-xi(i=1,2,…,N-1)。

2)將增量序列分解為幅值序列和符號序列，對增量序列每個元素取絕對值就得到幅值序列{|Δxi|}，取增量序列每個元素的符號即得到符號序列{sgn(Δxi)}。

3 風向信號中出現(xiàn)風向角瞬變的原因

從圖1看出，風向信號從第4 000個采樣點開始頻繁出現(xiàn)風向角大幅波動。通過大量的實驗，發(fā)現(xiàn)二維超聲波風速風向傳感器的輸出風向信號出現(xiàn)風向角短時大幅波動的情況普遍存在。為了研究出現(xiàn)這種風向角瞬變的原因，采用幅值—符號分解法。計算出圖1(a)中風向時間序列的增量序列ΔWD、幅值序列|ΔWD|和符號序列sgn(WD)，分別如圖2(a)、圖2(b)和圖2(c)所示。為了顯示清晰，符號序列僅畫出了前100個點。

圖2 風向時間序列的幅值—符號分解Fig 2 Magnitude/sign decomposition of wind direction time sequence

從圖2可以看出，風向增量序列和幅值序列在某些時段出現(xiàn)了尖峰值，尖峰值已經(jīng)遠遠超出了平均幅值。首先，設(shè)定波動閾值為180°，當幅值|ΔWD|>180°時，認為發(fā)生了風向角瞬變。設(shè)定波動閾值為180°的原因在于在極坐標系下，對于同樣的波動效果，存在(0°,180°)和(180°,360°)內(nèi)兩個等效的波動量，180°是極坐標系下的中間角度，例如順時針波動30°與逆時針波動330°是等效的。然后，統(tǒng)計出在所有采樣時刻內(nèi)的風向角增量和相應(yīng)時刻的風向角，如圖3所示。在圖3中，低于180°的風向角增量用‘◇’表示，對應(yīng)時刻的風向角用 ‘★’表示；高于180°的風向角增量用‘●’表示，對應(yīng)時刻的風向角用‘□’表示。

圖3 風向角增量和相應(yīng)時刻的風向角統(tǒng)計Fig 3 Statistics of wind direction increment and corresponding wind direction angle

從圖3可以看出，大部分時刻的風向角增量在180°以內(nèi)，風向角增量超過180°(●)的時刻只占所有采樣時刻中的很小一部分(比例低于0.86 %)，發(fā)生大幅波動時刻的風向角(□)均在量程極值附近。根據(jù)上述幅值—符號分析可以肯定，風向信號中的風向角瞬變這一現(xiàn)象與傳感器的量程極值有關(guān)。

二維超聲波風速風向傳感器的風向角量程為[-180°,180°]，在測量風向信號時，當風向角增加到180°以后，如果再往上增加，由于量程的限制，傳感器輸出只能從負角度方向取值。例如:某一時刻風向角為178°，相鄰的下一時刻應(yīng)該為185°，在極坐標系下角度變化量僅為7°，但185°已超出了傳感器量程范圍，因此，傳感器只能輸出一個在極坐標系下與185°等效的-175°，這樣的輸出結(jié)果使得角度變化量不再是7°，而是 -353°，因此，便出現(xiàn)了圖 1中風向角在某些時刻變化幅度極大的情況。當角度減小到-180°以下也是類似的。如果風向角總是在極值附近，那么風向角大幅波動將持續(xù)存在。由此可知，風向角瞬變這一現(xiàn)象是由傳感器量程所造成的。

由傳感器量程限制而造成的風向角瞬變現(xiàn)象在一定程度上掩蓋了真實的角度變化量，這可能會對后續(xù)的風向波動特性分析造成不利影響，因此，需要采用合適的方法來消除風向信號中的風向角瞬變。

4 消除風向角瞬變的方法

當風向角在一個較小的范圍內(nèi)波動時，可以通過調(diào)整傳感器的安裝方向來避免風向角的瞬變，即先估計測量區(qū)域的主風方向，然后將傳感器量程中間值(即0°)調(diào)整到主風方向上。此時絕大部分風向角都圍繞主風向附近波動，極少會靠近量程極值處，因而可以避免測得的風向信號出現(xiàn)風向角瞬變。然而對于波動特性更為復(fù)雜的風場，風向角遍布量程范圍內(nèi)的所有角度，利用調(diào)整傳感器的安裝方向的方法就無法避免和消除風向角瞬變。

針對上述問題，本文提出了一種基于幅值—符號分解的風向修正方法，即在不對傳感器進行調(diào)整的情況下，通過對測得風向信號進行修正來消除風向角瞬變現(xiàn)象，并確保風向角所表征的方位特征不變。該算法包括如下四個步驟：

1)利用幅值—符號分析法：將風向信號{WDi}(i=1,2,…,N)分解為幅值序列{|ΔWDi|}和符號序列{sgn(WDi)}。

2)對幅值符號序列進行修正：若在時刻i的幅值|ΔWDi|>180°，則將|ΔWDi|修正為|ΔWDi|corr=360°-|ΔWDi|，將該時刻的符號值sgn(WDi)修正為sgn(WDi)corr=-1×sgn(WDi)；若|ΔWDi|≤180°，則|ΔWDi|corr=|ΔWDi|，sgn(WDi)corr=sgn(WDi)。

3)基于修正后的幅值序列{|ΔWDi|corr}和符號序列{sgn(WDi)corr}構(gòu)造增量序列{ΔWDi}corr，即ΔWDi|corr=sgn(WDi)|corr×(|ΔWDi|)|corr。

該方法易于在數(shù)據(jù)處理中實現(xiàn)并且無需對傳感器進行調(diào)整，修正前與修正后的風向角在極坐標系下是等效的。由于在(2)步中限制了風向波動幅值，因而能消除風向角的大幅波動；由于取消了角度范圍的限制，所以,修正后的風向角可能會超出區(qū)間[-180°,180°] 。

5 實驗測試

采用第4節(jié)的方法用對圖1(b)所示的第10 000～11 000個采樣點的風向時間序列進行修正。修正前后的風向時間序列如圖4所示。統(tǒng)計出修正前和修正后在的風向角增量和相應(yīng)時刻的風向角，如圖5(a)和圖5(b)所示，其中低于180°的風向角增量用‘◇’表示，對應(yīng)時刻的風向角用‘★’表示；高于180°的風向角增量用‘●’表示，對應(yīng)時刻的風向角用‘□’表示。結(jié)合對應(yīng)時刻的風速值，作出修正前后的風玫瑰圖，分別如圖6(a)和圖6(b)所示。

圖4 修正前和修正后的風向時間序列Fig 4 Wind direction time sequence before and after correction

圖5 風向角增量和相應(yīng)時刻的風向角統(tǒng)計Fig 5 Wind direction angle increment and statistics of corresponding moment wind direction angle

圖6 風玫瑰圖Fig 6 Wind rose

從圖4可以看出，通過修正，明顯能將風向信號中的大幅波動去除；從圖5可以看出，修正后已沒有超過180°的波動(●)，但有一部分風向角(★)超出區(qū)間[-180°,180°]；從圖6可以看出，修正過程并不改變風玫瑰圖。由此可知，本文提出的風向修正算法能在不影響風向信號所表征的方位特征的前提下，消除風向角瞬變現(xiàn)象，從而避免風向角瞬變對后續(xù)風向波動特性的分析造成不利影響，但修正后的風向角可能會超出傳感器的量程限制范圍。

6 結(jié) 論

本文探究了由二維超聲波風速風向傳感器測得的風向信號發(fā)生風向角瞬變現(xiàn)象的原因，證實了該現(xiàn)象是由傳感器本身的量程限制造成的，并且會掩蓋真實的角度變化量。為了避免風向角瞬變對后續(xù)風向信號波動特性分析造成不利影響，提出了基于幅值—符號分解的風向修正方法，該方法能在不改變風向角所表征的方位特征的前提下很好地消除傳感器輸出風向信號中存在的風向角瞬變現(xiàn)象。

[1] 張東明，曹曉鐘，馬尚昌.二維超聲波風速風向傳感器設(shè)計[J].傳感器與微系統(tǒng),2015,34(10):110-113.

[2] 閆 茹，蔣翠麗.淺談風速風向傳感器[J].內(nèi)蒙古石油化工,2011(21):42.

[3] Ashkenazy Y,Ivanov P C,Havlin S,et al.Magnitude and sign correlations in heartbeat fluctuations[J].Physical Review Letters,2001,86(9):1900-1903.

[4] Ashkenazy Y,Havlin S,Ivanov P C,et al.Magnitude and sign scaling in power-law correlated time series[J].Physica A—Statistical Mechanics and its Applications,2003,323:19-41.

[5] Telesca L,Lapenna V.Magnitude and sign scaling in power-law correlated geoelectrical time series measured in southern ita-ly[J].Natural Hazards and Earth System Sciences,2004,4(5-6):669-677.

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Correction method for wind direction signal measured by 2D ultrasonic anemometer*

LI Jing-hai,ZENG Ming,ZHANG Xiao-nei

(School of Electrical Engineering and Automation,Institute of Robotics and Autonomous Systems, Tianjin University,Tianjin 300072,China)

Aiming at problem that wind angle transient is common in wind signal for 2D ultrasonic anemometer,causes of this problem is studied,and a correction algorithm based on magnitude/sign decomposition is proposed.Theoretical analysis and experimental results show that the wind angle transient is arised by range limits of sensor,and the correction algorithm based on magnitude/sign decomposition can eliminate this problem without changing orientative feature represented by wind angle.

wind direction signal;2D ultrasonic anemometer;magnitude-sign decomposition;wind direction correction

10.13873/J.1000—9787(2016)11—0012—03

2016—01—08

國家自然科學(xué)基金資助項目(61271321,61573253,61401303)

TP 212.9

A

1000—9787(2016)11—0012—03

李靜海(1987-)，男，白族，云南大理人，碩士研究生，研究方向為復(fù)雜動態(tài)氣流環(huán)境下機器人氣體泄漏源定位和超聲波風速風向傳感器。