[发明专利]一种基于多传感器信息融合的涡街流量计

说明书

技术领域

本发明涉及涡街流量计中基于多信息融合的涡街信号处理方法，属于流体流量测量技术领域。

背景技术

流量计量作为检测技术的重要组成部分在经济发展中占用重要的地位。在诸多类型的流量仪表中，涡街流量计根据流体力学中著名的“卡曼涡街”原理实现流量测量，在一定的雷诺数范围内，旋涡分离的频率正比于管道内流体的平均流速，从而由涡街信号频率得到流体的流速进而得到流体的流量。由于涡街流量计具有无机械可动部件，可以适用于多种介质的测量，压力损失小，测量精度高，输出信号频率与流量成正比等优点，在轻工、化工、电力、冶金、城市公用事业等领域中应用广泛。

压电式涡街流量计是最传统也是最常用的涡街流量计，由于压电传感器具有响应快、信号强、工艺好、制作成本低等优点，在传统的应力式涡街流量计中得到广泛应用。

然而传统的压电式涡街流量计只是对压电晶体输出的混合信号进行分析，在实际使用过程中有两大缺点：一是压电传感器对机械振动非常敏感，也就导致了压电式涡街流量计的不抗振性。二是在外界强噪声振动情况下，噪声信号的强度高于有用涡街信号的强度，传统的涡街信号处理方法得到的频率值与涡街信号真实的频率值相差较大，因此数字带通滤波器的滤波效果也很差，所以最后测得的涡街信号频率值的精度很低。

卡尔曼滤波被称为最优化自回归数据处理算法，卡尔曼滤波器是在时域内设计，且适用于多维情况。被卡尔曼滤波器处理的信号无有用和无用之分，滤波的目的是要估计出所有被处理信号。基于以上优点，卡尔曼滤波被广泛应用于国防工业的各个领域。在非线性卡尔曼滤波中，无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter)算法应用最为广泛，相比一般的非线性卡尔曼滤波，具有计算量小等优点，更便于实用。

发明内容

本发明的目的在于针对传统的压电式涡街流量计在外界强噪声振动干扰的情况下出现抗振性差、下限流量高、量程比小等缺点，提出了一种基于多信息融合的涡街流量计及涡街信号处理方法。该方法能提高涡街信号测量的信噪比，增强压电式涡街流量计的抗振性，降低最小流速测量下限，拓宽量程比。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于多信息融合的涡街流量计，包括压电传感器和差压传感器，所述差压传感器的正端放置在钝体内部的迎流面，负端放置在钝体的下游；所述差压传感器两端感受到的是钝体迎流面上的全压力和钝体下游的静压力之差，得到钝体前后差压的平均值外界噪声振动对差压传感器的测量影响较小，因此的方差较小，与流体密度和流体流速的平方成正比，可表示为：

其中C_p为压力系数；ρ为流体密度；U为流体流速。

所述压电传感器放置在钝体的下游，输出由卡门涡街原理产生的流体振动和外界噪声振动共同作用下的压电信号；对压电信号进行谱分析和在时域里进行浮动电平切割，得到压电信号的频率值f，可表示为：

f＝k·U(4)

其中k为仪表常数；U为流体流速。

压电传感器检测外界振动来测量流体流速，因此压电传感器对外界振动干扰很敏感，f的方差较大。

进一步地，所述涡街流量计还包括温度传感器，所述温度传感器测得的温度值用来补偿差压传感器和压电传感器的温漂。

一种利用上述涡街流量计进行流体流速测量的方法，包括以下步骤：

步骤一：差压传感器测得钝体前后差压的平均值

步骤二：单独对差压传感器测得的差压信号进行UKF滤波，得到一个初步的流速值u，根据公式f_p＝k·u，将该流速值换算得到涡街信号的频率f_p,其中k为仪表常数。

对差压信号进行UKF滤波时，系统状态向量其中dρ为密度的一阶微分，du为速度的一阶微分。

步骤三：对压电传感器采集到的涡街信号进行谱分析和浮动电平切割，记录频谱图中最高峰值、次高峰值、第三和第四高峰值对应的频率值f_n(n＝1,2,3,4)。