[发明专利]一种高精度户用超声波水表抗干扰滤波方法及设备

说明书

一种高精度户用超声波水表抗干扰滤波方法包括以下步骤，采集停止用水时顺流与逆流的时差信号，计算相邻采样点时差信号之间斜率的绝对值，计算时差信号斜率绝对值的均值K_j平均，选取合适判定阀值δ，若K_j平均δ则使用改进型平滑滤波，若K_j平均δ，则使用卡尔曼滤波，计算整个采样时间T内滤波后的最终时差信号ΔT_final，采用ΔT_final参与补偿或抵消非零流量的计算。一种高精度户用超声波水表，该设备采用前述高精度户用超声波水表抗干扰滤波方法进行抗干扰滤波。该方法能够实时、有效的滤除户用超声波水表在使用过程中流量测量受到气泡、零点漂移、杂质等干扰的影响，减小户用超声波水表流量测量误差。

技术领域

本发明涉及智能计量技术领域，尤其涉及一种高精度户用超声波水表的干扰滤波方法及设备。

背景技术

相比传统机械式水表，超声波水表具有无机械传动，宽量程比，压损低等优点，是水表全电子化的方向。户用超声波水表实现了超声波水表小型化，普及居民用水，给水计量行业带来了技术的创新与发展。但是户用超声波水表由于口径小，超声波飞行时间短，流量受气泡、零点漂移、杂质等干扰影响，存在流量测量误差大的突出问题。

为了解决户用超声波水表存在的流量测量误差大问题，目前有多种滤波处理的方法：小波去噪是一种常见时频局部化分析方法，具有多分辨率分析的特点，时间窗和频率窗也可改变，并且在时频两域都可以表征信号的局部特征，通过分解可以去掉高频部分，但是该方法计算量大，局部特征很难全面反映干扰信号。平滑滤波方法机械性的把几个数据求平均，能满足低功耗的应用，但是突兀的噪声会导致整体数据变化大，由于需要超声波水表多次采样，导致实时性差，特别当流速变化快时容易造成数据丢失。BP神经网络算法收敛速度慢，迭代时间长，计算量大，无法满足户用水表流量计量实时性要求。以上滤波处理的方法主要在通过户用超声波水表运行过程中进行滤波以降低流量测量误差，流量测量误差值主要通过与实验室标准数据进行比对得到。而户用超声波水表使用现场环境复杂多变，很难保证与实验室运行环境一样，从而导致流量测量误差值也无法准确进行校准。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种能够实时、有效的滤除户用超声波水表在使用过程中流量测量受到气泡、零点漂移、杂质等干扰的影响，减小户用超声波水表流量测量误差的方法并提供一种采用该方法的高精度户用超声波水表设备。

为解决上述技术问题，本发明提供一种高精度户用超声波水表抗干扰滤波方法，包括以下步骤：

步骤S1，当用户停止用水时，采集顺流与逆流的时差信号Δt_i,j，Δt_i,j为第j个单位采样周期内第i个采样点采集的时差信号，i＝1、2、...、n，n为单位采样周期T′内的采样点数，相邻采样点的时间差为T″,单位采样周期为T′＝n×T″，j＝1、2、...、N，整个采样时间为T,整个采样时间内共有个单位采样周期；

步骤S2，计算相邻采样点时差信号之间斜率的绝对值K_i-1,j，K_i-1,j＝|(Δt_i,j-Δt_i-1,j)/T″|；

步骤S3，计算第j个单位采样周期内采样点时差信号斜率绝对值的均值K_j平均，

步骤S4，选取合适判定阀值δ；

步骤S5，若K_j平均δ，则使用改进型平滑滤波对第j个单位采样周期内的采样点时差信号进行滤波处理得到Δt_p,j，并令第j个单位采样周期内滤波后的时差信号ΔT_j＝Δt_p,j；若K_j平均δ，则使用卡尔曼滤波对第j个单位采样周期内的采样点时差信号进行滤波处理得到Δt_k,j，并令第j个单位采样周期内滤波后的时差信号ΔT_j＝Δt_k,j；

步骤S6，计算整个采样时间T内滤波后的最终时差信号