4.7.1 信号调理
检测系统信号调理过程主要包括振动信号的采集、光电转换后电信号的放大以及滤波处理，本节主要对信号的采集、信号滤波流程和算法加以介绍分析。
(1)信号采集。信号采集是检测系统的基础工作部分，主要过程是：检测系统开始启动运行时给系统电路进行上电处理，上电后系统开始自检，完成后系统开始对变压器振动信号进行采集。首先是程序给一个触发信号，然后开始进入中断，并将断点程序地址标志位压入堆栈，以便于程序返回。接着启动A/D转换命令，开始信号采集。然后通过中断查询的方式，判断是否模数转换完成，若完成，那么就读取、存储A/D转换的数据到FIFO 中。然后将存储的数据读取出来进行数据处理与分析，接着中断返回。若转换没有完成，那么继续中断循环的查询操作，直到模数转换结束。中断返回到原来正在执行的程序。信号采集程序流程图如图4.46所示。
图4.46 信号采集程序流程图
A/D采样的部分程序流程图如图4.47所示。
图4.47 A/D采样的部分程序流程图
本节在D/A模块主要实现的功能是输出一个锯齿波去驱动法布里珀罗滤波器，锯齿波的每一个电压从低到高去扫描梳状的滤波器，然后通过A/D去采样，比如，D/A 转换输出1000个锯齿波，就会得到1000个A/D值，然后将采集到的A/D值进行分析。其D/A转换程序流程图如图4.48所示。
图4.48 D/A转换程序流程图(https://www.daowen.com)
D/A转换部分程序如图4.49所示。
图4.49 D/A转换部分程序
(2)信号滤波。微弱信号的检测过程会由于噪声的影响而引起待处理信号的失真或者丢失，为了更好地去除噪声，本节针对原有基于能量准则判定分界点存在稳定性差的缺点，以噪声和信号各自的自相关函数特点的差异为依托，找到一种基于自相关函数特性的EMD去噪方法，构建新的判定分界点的准则，并针对判定的噪声模态采用类似于小波软阈值去噪的方法进行去噪，较好地保留了可能存在于噪声模态中的有用信号成分。另外，探讨噪声及噪声经EMD分解后各个分量的统计特性，在假定首个模态分量为噪声的前提下，提出了一种基于噪声统计特性的EMD去噪新方法。通过降低噪声来保留嵌入在前三个IMFs分量中的高频信号成分。首先对原始振动信号进行EMD分解处理，观察各个IMF分量。
振动信号的高频成分和噪声的振荡模式高度相似，在噪声环境下仍然有效。被污染振动信号的高频成分的模式遵循原始振动信号的高频成分模式范围。可以合理利用窗口检测处理被噪声污染的振动信号高频成分。因此，我们首先检测振动信号高频信号成分，然后通过选择适当的窗口处理保留振动信号高频成分，最后利用重建机制重构一个纯净的振动信号。
①保留高频成分信号。预测上述过程中获得的振动信号高频成分的频率跨度，本节将一个时域窗口φ[n]应用在以基准点为中心的d[n]上，这个窗口长度覆盖了振动信号的高频成分。为了保留振动信号的高频成分，选择一个增益平坦非线性波和逐渐衰减至零失真最小的窗口φ[n]，以确保平稳过渡。窗口大小根据振动信号的高频成分时限的不同来调整。
②重构原始信号。基于EMD域的窗口保留振动信号高频成分，EMD窗口处理的残留分量rL[n]用来合成干净的振动信号，公式如下：
上面的方法分析EMD(时间)域的振动信号的优点是计算简单。
