法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2019-06-07
授权
授权
2018-03-23
实质审查的生效 IPC(主分类):G01F23/296 申请日:20171013
实质审查的生效
2018-02-27
公开
公开
技术领域
本发明属于测量技术领域,涉及一种基于频域信息融合的液位估计方法。
背景技术
液位仪是一种重要的测量工具,应用于石油、化工、污水处理等领域。其中,超声波液位测量方法应用的最为广泛。但在实际的应用过程中,被测液体的表面常常漂浮大量的泡沫、残渣等异物。当超声波遇到漂浮在液面上的异物时,会发生寄生反射现象,导致测量精度大大降低。
低频声波的波长较长,当遇到异物时会发生衍射,绕过异物继续向前传播,避免了寄生反射的发生。在文献《基于固定频段声波共振原理的液位测量方法》中,提出了固定频段声波共振的液位测量方法。该方法将采集到的声波信号进行FFT(快速傅里叶变换)运算,利用快速频率检测方法提取共振频率点,并利用相邻共振频率的等差关系和基于共振频率的液位换算公式得到液位值。当在实际的应用过程中,由于麦克风和ADC(模数转换器)模块存在一定的偏差以及周围环境等不确定性因素的影响,采集到的声波信号有一定程度的衰减和存在大量的噪声。在进行提取共振点时,部分共振点无法提取,导致固定频段声波共振的液位测量方法的精度大大降低。
发明内容
本发明的目的针对现有技术存在的不足,提出了一种基于不确定信息融合的固定频段共振频率的液位测量方法。
本发明提取两组在同一高度由固定频段内声波反射产生的合成波的共振点,通过融合的方法将两组共振频率进行融合,并将融合结果转换为液位信息,具体包括以下步骤:
步骤(1).将导声管垂直于液面插入待测液体中,麦克风、扬声器和温度传感器安装在导声管的一端,并保证麦克风和扬声器处于同一水平面。导声管的另一端处于液面以下,扬声器和麦克风所处平面与液面的距离为L。
步骤(2).在时间t内通过控制器输出频率范围为D=[a,b]Hz的一组随时间的均匀变化的正弦声波信号,并通过扬声器发出,频率范围[a,b]Hz的选择保证a>>20Hz且保证b-a>3f0,f0为初始的共振频率。扬声器发出的声波遇到的液面后,改变路径反射,与扬声器发出的声波叠加形成合成波。合成波由麦克风采集,经过ADC处理为数字信号。
步骤(3).控制器利用FFT将步骤(2)中经过ADC处理得到的数字信号转换为频谱信号。
步骤(4).采用专利《基于固定频段声波共振原理的液位测量方法》(CN 101852638)提到的快速频率检测方法提取步骤(3)中的频谱的共振频率点。
步骤(5).重复步骤(2)-(4)在同一高度采集两组合成波,提取共振频率点,对每个共振点设置浮动区间,并对区间设置权重,步骤如下:
步骤(5.1).对共振频率点进行了归一化:通过步骤(4)找出同一高度采集的两组声波的共振频率点,第一组声波的共振点记作P(f1,1,y1,1),P(f1,2,y1,2),...,P(f1,M,y1,M),第二组声波的共振点记作P(f2,1,y2,1),P(f2,2,y2,2),...,P(f2,N,y2,N),M和N是两组共振频率点的个数,其中f表示频率,f的下标的第一位是组别数,下标的第二位是在所有共振频率点中的位置;y表示幅值,y的下标的第一位是组别数,下标的第二位是在所有共振频率点中的位置,以P(f1,2,y1,2)为例,f1,2为采集的第一组的第二个共振点,y1,2为所对应的幅值。分别将这两组数据进行归一化,
y′1,i=y1,i/Max1>
y′2,j=y2,j/Max2>
其中,Max1是第一组声波共振点中幅值的最大值,Max2是第二组声波的共振点中幅值的最大值,得到的两组声波的共振点新的坐标为P′(f1,1,y′1,1),P′(f1,2,y′1,2),...,P′(f1,M,y′1,M)和P′(f2,1,y′2,1),P′(f2,2,y′2,2),...,P′(f2,N,y′2,N)。
步骤(5.2)设置频率浮动区间的范围和权重:在每个求得的频率f附近设置一定的区间作为支持区间,设置支持区间的大小为2*r,则区间的范围为[f-r,f+r]。在每个求得的频率f设置20*r大小的区间作为信任区间,该区间的范围为[f-10*r,f+10*r]。在步骤(5.1)得到的归一化的两组声波的共振点新的坐标P′(f1,1,y′1,1),P′(f1,2,y′1,2),...,P′(f1,M,y′1,M)和P′(f2,1,y′2,1),P(f2,2,y′2,2),...,P′(f2,N,y′2,N)。将在步骤(5.2)中的第一组采集到的频率浮动区间Ai=[f1,i-r,f1,i+r],区间的权重赋值为m(Ai)=y′1,i,区间Bi=[f1,i-10*r,f1,i+10*r],区间的权重赋值为m(Bi)=1-y′1,i;第二组采集到的频率浮动区间Cj=[f1,j-r,f1,j+r],区间的权重赋值为m(Cj)=y′1,j,区间Dj=[f1,j-10*r,f1,j+10*r],区间的权重赋值为m(Dj)=1-y′1,j。
步骤(6)通过融合方法对步骤(5.2)中的两组频率浮动区间进行融合,其中融合的具体操作如公式(3)所示:
其中,Xk∈{Ai,Bi|i=1,2,...,M},Yk∈{Cj,Dj|j=1,2,...,N},分别求区间Ai和区间Cj的交集,区间Ai和区间Dj的交集,区间Bi和区间Cj的交集,区间Bi和区间Dj的交集;是两个区间交集的中点,k是融合后的第k个频率点,min(M,N)是指M和N中最小的作为融合后频率点的个数。
步骤(7)求相邻频率点的差值。按照上面的方法得到了融合后的后的频率点f(k),取相邻的两点频率点的间隔为I(n),其中求I(n)的具体操作如公式(4)所示:
其中,当融合融合后的频率点f(k)为零,则进行舍弃;n为序列I的个数。
步骤(8)求液位的高度。对于步骤(7)得到n个相邻共振点的序列I(n),根据各个序列得到液位高度,如公式(5)所示:
其中,T为环境的温度,L(n)的均值为作为最终的液位高度。
该方法中的控制器,可以采用能够具有较强的能力的ARM架构的控制器或DSP芯片即可,例如ST公司的STM32F7系类的控制器;上面所述的音频采集芯片能够完成声波的发生和采集即可,例如STM32F746G-DISCO开发板上搭载的音频解码芯片WM8994。
上述方法的关键在于:采集两组声波数据,提取各自的声波共振点,通过融合的方法将两组声波共振点进行融合,得到新的一组共振点,从而降低了因为传感器和ADC模块存在一定的偏差以及周围环境的影响等不确定性因素导致的误差,进而提高了液位测量的精确度。
利用本发明提到的方法可以有效降低周围环境的影响所造成的误差,测量精度可达到1%,优于市面上常见的超声波液位传感器的测量精度。
附图说明
图1.本发明方法的硬件结构图;
图2.本发明方法的流程图;
图3麦克风采集到的时域的波形图;
图4是图3声波时域图所对应的频域图;
图5提取到的声波的共振点;
图6是两组共振频率点融合流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行进一步的说明。
基于不确定信息融合的固定频段共振频率的液位测量方法的硬件结构如图1所示,包括控制器1、扬声器2、麦克风3、温度传感器4、导声管5和通气管6。其中的控制器选择STM32F746G-DISCO开发板板载的STM32F746G,音频解码芯片采用的是STM32F746G-DISCO开发板上搭载的WM8994,扬声器选用型号为F10电动式扬声器,麦克风选用TCM-340驻极体麦克,温度传感器选用DS18B20,导声管选用直径7.5cm的PVC管。控制器控制扬声器发出一个固定频段D=[a,b]Hz的声波信号,该声波信号在规定时间内均匀变化。声波信号沿导声管到液体的表面并发生反射形成回波信号,回波信号与扬声器发出的声波信号叠加形成合成波被麦克风采集,并通过音频解码芯片处理为数字信号传给控制器。
基于不确定信息融合的固定频段共振频率的液位测量方法流程如图2所示,核心的部分为:在同一高度连续采集到的两组声波数据,利用快速频率检测方法获取共振频率点。设置每个共振频率的区间大小,以及设置每个区间的权重,利用融合方法对这两组共振频率区间进行融合。对得到的融合的共振点,求得相邻相邻共振点的间隔。将得到的相邻共振点的间隔以及根据温度传感器得到的温度数据,计算出液位的高度,进行结果的输出。
下面根据该方法的流程,并结合实际测量环境以及液位测量实例,详细的介绍该方法的每一个步骤。
1测试环境及参数的设置
设置硬件结构图1中的各个参数:最大的测量高度w=10.6m,盲区的长度dz=0.6m,可测量的最大距离hmax=10m,导声管的直径d=0.07m,扫频时间是2s,扫频的频段D=[1000,2000]Hz。在t=2s的时间内,声波的频率从1000H均匀的变化到2000Hz。声波信号由安装在导声管一端的扬声器发出,声波通过导声管到达液位表面发生反射,被安装在和扬声器同一端的麦克风采集到。图3,图4分别是L=4m麦克风采集到的声波信号的时域波形和频域波形,其中频域波形截取的是的1000Hz到2000Hz内的频谱。
2利用融合方法对得到的两组共振频率点进行融合
该步骤的流程图如图6所示,具体的步骤如下:
(1)归一化。从图5的频谱可以看出,利用快速频率检测的方法,会遗漏一些共振频率点,造成测量到液位的高度的精度大大降低。为了去除由于这种原因造成的误差,使用融合的方法,将遗漏的共振点找出。在融合之前需要对数据进行归一化,例如在图5中两组共振P(f1,1,y1,1),P(f1,2,y1,2),...,P(f1,M,y1,M)和P(f2,1,y2,1),P(f2,2,y2,2),...,P(f2,N,y2,N),这两组声波的共振点的个数分别有M和N个,其中横坐标f表示频率,纵坐标y表示幅值。分别将这两组数据进行归一化,分别找出两组共振点中的最大值Max1和Max2,利用下面的公式对共振点进行归一化,y′1,i=y1,i/Max1>2,j=y2,j/Max2>
这样得到的两组声波的共振点新的坐标为P′(f1,1,y′1,1),P′(f1,2,y′1,2),...,P′(f1,M,y′1,M)和P′(f2,1,y′2,1),P′(f2,2,y′2,2),...,P′(f2,N,y′2,N)。
(2)设置频率浮动区间的大小以及权重
经过步骤(2)归一化处理后的共振点的坐标P′(f1,1,y′1,1),P′(f1,2,y′1,2),...,P′(f1,M,y′1,M)和P′(f2,1,y′2,1),P′(f2,2,y′2,2),...,P′(f2,N,y′2,N)。由于周围环境的影响以及模数转换过程的误差等不确定因素的影响,造成得到的共振频率的坐标也存在一定的不确定性。为了这种不确定性,为每个共振频率设置一定的浮动区间。例如,在图5中的归一化得到的新的共振点坐标P′(f1,1,y′1,1),P′(f1,2,y′1,2),...,P′(f1,M,y′1,M)和P′(f2,1,y′2,1),P(f2,2,y′2,2),...,P′(f2,N,y′2,N)。设置第一组的归一化的共振点的浮动区间Ai=[f1,i-0.34,f1,i+0.34],i=1,2,...M,区间的权重赋值为m(Ai)=y′1,i,i=1,2,...,M,区间Bi=[f1,i-3.4,f1,i+3.4],i=1,2,...,M,区间的权重赋值为m(Bi)=1-y′1,i,i=1,2,...,M。设置第二组归一化的共振点的浮动区间Cj=[f1,j-0.34,f1,j+0.34],j=1,2,...N,区间的权重赋值为m(Cj)=y′1,j,j=1,2,...,N,区间Dj=[f1,j-3.4,f1,j+3.4],j=1,2,...,N,区间的权重赋值为m(Dj)=1-y′1,j,j=1,2,...,N。
(3)利用公式对两组共振点区间进行融合。其中,Xk∈{Ai,Bi|i=1,2,...,M},Yk∈{Cj,Dj|j=1,2,...,N},M,N分别代表两组共振点的个数。分别求区间Ai和区间Ci的交集,区间Ai和区间Dj的交集,区间Bi和区间Cj的交集,区间Bi和区间Dj的交集;是两个区间交集的中点,k是融合后的第k个频率点,min(M,N)是指M和N中最小的作为融合后频率点的个数。
(4)求相邻频率点的差值。按照上面的方法得到融合后的频率点序列f(k),取相邻的两个频率点的之间的间隔为I(n),其中I(n)的具体操作如公式(6)所示。
(5)求液位的高度。通过上面的方法得到融合后相邻频率点之间的间隔序列I(n),根据各个序列求得液位高度的公式如公式(7)所示:
其中,T为测试环境的温度,取L(n)的均值为作为最终液位的高度。
机译: 液位位置估计装置和液位位置估计方法
机译: 基于多传感器信息融合的模型自适应横向速度估计方法
机译: 通过通过通过相机获取的信息的融合和通过V2V通信和使用相同的设备获取的信息融合,通过更精确地校准相机的音调校准来提供基于相机的强大对象距离估计的V2V方法。