基于时频域分析的涡街流量计信号处理方法与系统的研究

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涡街流量计由于具有仪表内无机械可动部件、介质适应性宽、压力损失小以及输出频率脉冲信号等优点,在工业生产中广泛用于液体、气体和蒸汽的测量。但是,它易受管道振动等干扰而无法保证现场测量精度;测量小流量困难。 本文针对涡街流量计在应用中出现的关键性问题,主要研究涡街流量计的数字信号处理方法。 (1) 为了选择合适的数字信号处理方法,研究了涡街信号模型。利用概率密度函数和功率谱密度函数分析涡街流量信号的特点,建立了定常流量条件下涡街信号的数学模型;并进一步研究了非定常流量条件下涡街信号的特点,提出了脉动流涡街信号数学模型; (2) 研究基于周期图谱分析的涡街信号处理方法。通过对采样数据做傅立叶变换得到功率谱,计算功率谱的主频率得到信号的频率。针对非整周期采样误差影响频率计算的精度的问题,研究了频谱校正方法。提出了基于窗中心平移的相位差校正方法,利用信号模型产生不同流量点的信号进行仿真,结果表明,在噪声幅值小于信号幅值的情况下,基于窗中心平移的相位差校正可以提高频率测量精度; (3) 研究相位差综合校正方法。提出相位差取主值的有向角界定原理,构造了主值函数,利用主值函数推导出相位差综合校正公式,分析了公式中参数的合理取值范围;采用基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析方法提高密集频谱测量精度; (4) 研究基于小波滤波的涡街信号处理方法。分析了小波变换的特点及小波滤波器的幅频特性对信号分析的影响,构造了幅频特性好的ⅡR型Butterworth小波滤波器;利用Butterworth小波滤波器,选择合适的分解级数,将信号分解到不同的频带,根据最大频带判断原则,选择涡街信号所在频段进行分析,利用平均周期法计算涡街信号的频率。仿真结果表明,噪声幅值大于信号幅值时,基于ⅡR型Butterworth小波滤波方法,能够准确提取涡街信号,频率测量精度较高; (5) 研究基于小波滤波的脉动流条件下涡街信号处理方法。根据涡街脉动流模型,涡街信号频率随时间发生变化的,利用小波滤波器将信号分解到不同频带,采用递归小波算法保证信号分解的实时性,对分解后涡街信号所在频带进行Hilbert变换,估计涡街信号的瞬时频率。仿真结果表明,仿真结果表明,该方法计算精度高、实时性好,可以准确反映脉动流条件下涡街信号频率特征。 (6) 研制了基于ADSP2181的涡街流量计数字信号处理系统。将小波滤波算法在系统上实时实现,对算法进行了软件仿真,对信号处理系统进行了调试;分别在江苏省宜兴市路达仪表有限公司及安徽省流量仪表计量鉴定站进行气体和水标定实验,实验结果表明,基于小波滤波的涡街流量计数字信号处理系统有良好的适配性能,整体性能指标优于传统的涡街流量计处理系统。
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