[随笔]基于高速摄像机的机械振动模态测试技术 [复制链接]

     利用高速摄像机进行高速视觉测量是建立在高速摄像技术与计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。它把高速摄像获得的高速图像序列当作检测和传递信息的载体加以利用，从高速摄像获得的高速图像序列中提取有用的信号，获得所需的各种参数，具有非接触、全视场测量、高精度和自动化程度高的特点。
     振动状态的高速摄像视觉监测是在一定的光照条件下，通过自动化测试平台控制高速摄像机获取任意方向上被测对象的二维图像，采集到计算机内部，形成灰度的二维阵列—原始图像；然后，运用实时在线图像处理技术对采集到的高速图像序列进行预处理以得到质量改善了的图像、通过边缘提取和亚像素技术得到测量所需的亚像素级边缘；其次，运用机器视觉技术从高速摄像机所拍摄振动图像中提取感兴趣的特征；进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行分类整理，构成对特征的描述；最后，运用高速摄像机实时在线进行模态参数辨识, 得到目标的振动模态参数，并实现振型的精确图形描述。
     一套完整的振动状态在线测试系统具有多参数信息采集功能,包括光照系统、多路高速摄像机同步图像采集系统、可编程自动化测量平台、振动图像实时采集、分析、诊断系统。
     系统关键技术，高速摄像机拍摄得到的图像需要经过图像处理、信号分析等过程才能得到我们想要的信息。
    和其他图像识别技术一样,首先要对高速摄像机所拍高速图像序列进行增强、变换、分割、图像识别等技术。高速摄像机得到的序列图像要经过一系列的图像处理算法，提取出我们想要的物体振动信号，然后再对此振动信号进行后续数据处理。下图是利用高速摄像机拍摄的琴弦振动的一张截图.

     振动信号分析：通常振动包含多个模态，通过测量某点的振动位移或速度、加速度得到振动信号，通过对振动信号分析可以将各模态分解出来，并分别辨识，得到各模态的固有频率和阻尼比。所以这个过程中涉及两个步骤：模态分解和模态参数辨识。尤其对于柔性、轻质的对象,高速摄像机视觉测量方法不用接触到被测对象,因此不会影响被测对象的参数。
     模态分解已经有一些成熟的方法，如EMD经验模态分解、ICA独立分量分解等；模态参数辨识，在结合机械系统响应多为指数衰减的正弦波的特点，可以使用解包络的方法实现参数的辨识，主要方法有Hilbert解包络、能量算子解包络等。

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