基于多传感器信息融合的涡街信号处理方法研究

摘要

涡街流量计是一种流体振动式流量计，具有无可动部件，适用于多种介质的测量，测量精度高等优点，在轻工、化工、电力、冶金、城市公用事业等领域中都得到了广泛的应用。但是，由于工业现场环境复杂，外界振动干扰对涡街信号的测量影响很大。本文在周期性强噪声振动干扰的工况条件下，对涡街流量计的抗振性能进行研究，主要研究内容包括
　　1)抗周期性强噪声振动干扰的流量测量方案的研究。针对涡街传感器信号抗振动干扰性能差的缺点，提出了发生体内部迎流面和发生体下游取压的差压检测方法。本文从传感器的组合应用出发，综合利用涡街信号和差压信号在测量精度和抗振性能上的优点，提出了抗周期性强噪声振动干扰的流量测量方案。
　　2)涡街信号处理方法的研究。将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)应用于涡街信号的处理，对差压信号平均值和涡街信号频率值进行数据融合，有效提高了数字带通滤波器的锁定精度。针对本文的抗周期性强噪声振动的涡街信号检测方案，提出多传感器信息融合涡街信号处理方法，从夹杂周期性强振动噪声信号的涡街传感器信号中准确提取包含流量信息的有用涡街信号。在MATLAB环境下对该涡街信号处理方法进行了仿真验证。
　　最后搭建了气体实验平台，选取了80Hz、120Hz、180Hz和300Hz流量点，在管道受到周期性强振动干扰条件下，对比分析了本文方法和传统方法的测量结果，对多传感器信息融合涡街信号处理方法的可行性进行了实验验证。实验表明:采用本文提出的涡街信号处理方法能有效抑制外界的周期性强振动噪声干扰对流速测量的影响，流量测量精度在1％左右。

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摘要

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表格目录

1 绪论

1．1 课题研究背景

1．2 涡街信号检测方法和处理方法的国内外研究现状

1．2．1 涡街信号检测方法的研究

1．2．2 涡街信号分析和处理的研究

1．3 课题研究内容及意义

1．3．1 课题研究内容

1．3．2 课题研究意义

2 涡街流量计管道振动干扰分析及流量测量方案

2．1 管道振动对涡街信号测量的影响

2．1．1 管道振动对涡街传感器信号的干扰分析

2．1．2 强噪声振动干扰对涡街信号频率测量的影响

2．2 差压检测方法

2．2．1 差压检测方法的测量原理

2．2．2 差压信号受强噪声振动干扰的实验测试

2．3 抗周期性强振动干扰的流量测量方案

2．4 本章小结

3 卡尔曼滤波技术在涡街信号处理中的应用研究

3．1 多传感器信息融合涡街信号处理方法

3．2 UKF算法在涡街信号处理上的应用

3．3 UKF算法的实现及在涡街信号处理上的仿真验证

3．3．1 UKF算法的实现

3．3．2 UKF算法在4个流量段上的仿真验证

3．3．3 仿真结果分析

3．4 本章小结

4 涡街信号处理方法的验证系统

4．1 管道内气体密度测量方法

4．1．1 管道内气体温度测量

4．1．2 管道内气体压力测量

4．1．3 气体密度的计算

4．2 实验验证系统的硬件电路设计

4．2．1 硬件电路总体设计

4．2．2 温度、差压、压力测量电路

4．2．3 温度、差压、压力传感器测量电路的标定

4．3 实验验证系统的软件设计

4．3．1 系统测量程序总体设计

4．3．2 FFT谱分析在涡街信号处理方法中的应用

4．3．3 自适应数字带通滤波器的设计

4．4 本章小结

5 涡街信号处理方法的气体实验及结果分析

5．1 气体实验装置

5．2 气体实验与结果分析

5．3 本章小结

6 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

攻读硕士期间取得的科研成果