随着流量测量技术与互联网技术的相互交融,水表行业不断向着自动化、信息化和智能化的方向发展。其中,超声水表作为一种新型的智能仪表,具有量程比大、重复性好、压损低、功耗低和成本低等优点,已开始应用于水流量的测量。但在中、大口径的水流量测量中,流量变化较大,加上超声波信号易受外界干扰,导致超声水表在小流量处的重复性较差。针对以上问题,本文对基于时差法的双声路超声水表进行了深入研究。首先,本文设计了具有缩径结构的管路模型,并通过流体连续性方程量化分析了这几种模型的流速提升效果,获得了较优的设计方案。其次,本文通过CFD数值仿真研究了缩径管路模型在低流速下的流场分布情况。本文以流体动力修正系数K、管路的压力损失和声道上流体质点流速的均匀性作为评价指标,对设计的管路模型进行量化分析。最后在水流量标准装置上验证了管路模型设计的合理性。硬件电路中,采用低电压激励超声波换能器,降低了系统功耗。在回波信号处理电路中,通过对超声波回波信号的放大、滤波和比较,提高了回波信号的信噪比;红外通讯模块完成了超声水表的参数读写和程序升级功能;脉冲发射电路模块有效提高了超声水表的累积流量试验效率。软件上,针对当前多传感器一致性融合算法适用性和实时性较差的问题,本文设计了一种传感器动态数据融合算法。该方法通过超声波换能器测量信息之间的关联、估计与组合,有效挖掘了隐藏于数据中且具有潜在价值的信息。通过这些信息,不仅能够赋予故障换能器较小的权重值,得到可靠的加权融合方程,还能进行故障判别,剔除错误数据,提高超声水表的可靠性和重复性。最后对本文设计的双声路超声水表样机进行了相关试验,试验主要包含:管路模型比对试验、水温试验、重复性试验、压力损失试验和整机功耗试验,并进行了测量不确定度的评定。试验结果表明,本文设计的管路模型与数据融合算法有效提高了超声水表在小流量处的重复性与可靠性,超声水表样机各项指标均满足设计要求。