Действующий
Коэффициенты фильтра и могут быть получены методом билинейного преобразования или методом импульсных инвариантов [5]. Метод билинейного преобразования наилучшим образом подходит для фильтров Баттерворта, в частности фильтров верхних и нижних частот, описанных в 5.6; z - преобразование этих двухполюсных фильтров может быть получено из преобразования Лапласа передаточной функции в 5.6 заменой переменной Лапласа s:
Аналогичный расчет или альтернативный метод импульсных инвариантов может быть использован для переходных и ступенчатых фильтров.
Фильтры с бесконечной импульсной характеристикой по очереди применяют к последовательности оцифрованных данных в порядке их поступления в соответствии с уравнением (С.5).
В качестве примера ниже приведена программа, моделирующая процедуру фильтрации для функции частотной коррекции в кодах MATLABR, где используют встроенную функцию 'fillter.m', а также стандартные функции анализа сигналов 'butter.m' и 'bilinear.m'*.
Примечание - Приведенная на рисунке С.1 программа требует, чтобы частота выборки по крайней мере в 9 раз превышала значение верхней частоты диапазона измерений f_2 (по таблице 2), чтобы удовлетворить требованиям настоящего стандарта по допуску на функцию частотной коррекции. Требование к частоте выборки можно понизить, если изменить программу соответствующим образом, например использовать преобразование
function у - isofilwk(x,fs) | |||
%ISOFILWK | |||
Filter ISO 8041 Wk, whole body, vertical direction | |||
% | у = isofilwk(x, fs); | ||
% | у output signal vector, acceleration | ||
% | x input signal vector, acceleration | ||
% | fs sampling frequency Hz | ||
% | bilinear transformation algorithm is used | ||
f1 = 0.4; | |||
f2 = 100; | |||
f3 = 12.5; | |||
f4 = 12.5; | |||
Q4 = 0.63; | |||
f5 = 2.37; | |||
Q5 = 0.91; | |||
f6 = 3.35; | |||
Q6 = 0.91; | |||
w3 = 2*pi*f3; | |||
w4 = 2*pi*f4; | |||
w5 = 2*pi*f5; | |||
w6 = 2*pi*f6; | |||
nyq = fs/2; | % Nyquist frequency | ||
% | |||
% band limiting high pass and low pass | |||
% | |||
[b1,a1] = butter(2, f1/nyq, 'high1); | % High pass | ||
[b2,а2] =butter(2, f2/nyq); | % Low pass | ||
% | |||
% a-v transition | |||
% | |||
B3 = [1/w3 1]; | |||
A3 = [1/w4/w4 1/Q4/w4 1]; | |||
[b3,а3] =biIinear(B3,A3,fs); | |||
% | |||
% upward step | |||
% | |||
B4 = [1/w5/w5 1/Q5/w5 1]*w5*w5/w6/w6; | |||
A4 = [1/w6/w6 1/Q6/w6 1]; | |||
[b4,а4] = bilinear(B4,A4,fs); | |||
% | |||
% Apply filter to input signal vector x (output to signal vector y) | |||
% | |||
y = filter(b2,a2,x); | |||
y = filter(b1/a1/y); | |||
y = filter(b3,a3,y); | |||
y = filter(b4,a4,y); |
Для практической реализации измерения текущего среднеквадратичного значения корректированного ускорения с использованием линейного усреднения [см. формулу (3)] применяют цифровые методы обработки сигнала, позволяющие хранить большие массивы данных (выборочных значений сигнала) - см. рисунок D.1.
Метод экспоненциального усреднения [см. формулу (4)] долгое время являлся доминирующим при измерении шума и вибрации, воздействующих на человека. Вначале этот метод был стандартизован для шумомеров (характеристики "медленно" с постоянной времени 1 с и "быстро" с постоянной времени 0,125 с-см. [6]), а потом и для средств измерений вибрации. Экспоненциальное усреднение называют также "экспоненциальным интегрированием". Схема реализации данного метода показана на рисунке D.2.
Результаты, полученные с использованием формул (3) и (4), могут существенно различаться. Существует два основных правила обеспечения приблизительной эквивалентности результатов, полученных двумя вышеупомянутыми методами, которые применяют для разных видов измерений и типов вибрационного сигнала.
Правило 1. Для импульсных сигналов (ударов) время интегрирования при линейном усреднении выбирают равным постоянной времени при экспоненциальном усреднении (см. рисунок D.3).
Это обеспечивает наилучшее совпадение результатов измерений максимального кратковременного среднеквадратичного значения, однако и в данном случае возможны значительные расхождения в результатах измерений, которые зависят от длительности и формы импульсного сигнала.
Правило 2. Для случайного сигнала время интегрирования при линейном усреднении выбирают в два раза большим постоянной времени при экспоненциальном усреднении (см. рисунок D.4). Это обеспечивает наилучшее соответствие статистических параметров измерений текущего среднеквадратичного значения корректированного ускорения (дисперсия, доверительный интервал и др.).
То же самое справедливо для последовательности импульсов или периодических сигналов с небольшим шумом, однако при этом в случае линейного усреднения результат может сильно зависеть от соотношения времени интегрирования и периода сигнала.
Выбор датчиков вибрации, применяемых в задачах измерения вибрации, воздействующей на человека, зависит от многих факторов, в частности:
- назначения измерений (для оценки влияния вибрации на здоровье, комфорт или оценки чувствительности к вибрации);
- условий крепления (например, крепление на легкие конструкции, крепление в условиях ограниченного пространства для установки датчика).
Характеристики датчиков в настоящем приложении приведены исходя из задачи оценки влияния вибрации на здоровье человека. Для других целей измерения требования к характеристикам могут быть ослаблены или, наоборот, ужесточены.
Примечание - Требования настоящего стандарта установлены исходя из того, что величиной, измеряемой датчиком вибрации, является ускорение. Однако датчики, измеряющие другие параметры движения, в частности скорость, также могут быть использованы при условии удовлетворения установленных требований. При этом требования испытаний с использованием тестовых электрических сигналов должны быть соответствующим образом изменены.
Рекомендуемые минимальные характеристики датчиков вибрации приведены в таблице Е.1 (могут быть применены не во всех случаях).
Параметр | Общие рекомендации исходя из влияния на неопределенность измерений | Применение | |||||
Локальная вибрация | Общая вибрация | Общая низкочастотная вибрация | |||||
на транспорте | внутри помещений | ||||||
Максимальная общая масса (всех датчиков и системы крепления) | Менее 10% эффективной массы вибрирующей конструкции | 30 г | 450 г на сиденье 50 г в других местах | 1 кг | 1 кг | ||
Максимальная масса датчика | - | 5 г | 50 г | 200 г | 200 г | ||
Максимальный общий размер (всех датчиков и системы крепления) | Небольшой, чтобы оказывать минимальное влияние на деятельность человека | Кубик размером 25 мм | На сиденье: полужесткий диск (см. F.2) диаметром 300 мм и высотой 12 мм В других местах: кубик размером 30 мм | 200x200x50 мм | 200x200x100 мм | ||
Максимальная высота | Расстояние между измерительной осью датчика параллельной вибрирующей поверхности и самой этой поверхностью должно быть мало, чтобы избежать усиления угловых составляющих ускорения | 10 мм | 10 мм | 25 мм | 25 мм | ||
Диапазон температур | - | От -10°С до + 50°С | От - 10°С до +50°С | От - 10°С до + 50°С | От - 10°С до + 50°С | ||
Чувствительность к электромагнитным полям (30 мТл на частоте 50 или 60 Гц) | Менее 30 м/с2/Тл | Менее 5 м/с2/Тл | Менее 2 м/с2/Тл | Менее 2 м/с2/Тл | |||
Чувствительность к акустическому давлению | - | Менее 0,05 м/с2/кПа | Менее 0,01 м/с2/кПа | Менее 0,01 м/с2/кПа | Менее 0,01 м/с2/кПа | ||
Коэффициент преобразования в поперечном направлении | - | Менее 5% | Менее 5% | Менее 5% | Менее 5% | ||
Максимальное ускорение | Датчик должен выдерживать высокие ударные ускорения, которым он может быть подвергнут во время эксплуатации, с сохранением заданной точности измерений в заданном диапазоне частот | 30000 м/с2 (в отдельных случаях, например, при измерении вибрации пневматических молотков) до 50000 м/с2) | 1000 м/с2 | 500 м/с2 | 500 м/с2 | ||
Минимальная резонансная частота | Примерно в 10 раз выше верхней границы номинального диапазона частот | 10 кГц | 800 Гц | 800 Гц | 5 Гц | ||
Минимальная защита оболочками | Для защиты от воздействия влаги и пыли (в зависимости от конкретного применения - измерения в лабораторных условиях, во взрывоопасных средах и пр. - могут быть установлены другие требования к оболочкам) | IP55 | IP55 | IP55 |