Recherche et réalisation d'une méthode de traitement du signal d'un débitmètre à orifice

Résumé : Les informations sur la recherche et la mise en œuvre de la méthode de traitement du signal du débitmètre à orifice sont fournies par d'excellents fabricants et donneurs d'ordres de débitmètres. En pratique, le signal de sortie du débitmètre à orifice varie lentement et légèrement au fil du temps. Pour ce signal variable dans le temps, cet article propose un algorithme récursif de DTFT glissante (SDTFT) avec filtre multi-décimation, filtre coupe-bande adaptatif et correction de fréquence négative. D'autres fabricants de débitmètres sélectionnent des modèles et des devis. N'hésitez pas à nous contacter. Voici les détails de la recherche et de la mise en œuvre de la méthode de traitement du signal du débitmètre à orifice. En pratique, le signal de sortie du débitmètre à orifice varie lentement et légèrement au fil du temps. Pour ce signal variable dans le temps, cet article propose de combiner un filtre multi-pompe, un filtre coupe-bande adaptatif et un algorithme récursif de DTFT glissante (SDTFT) avec correction de fréquence négative afin de former un ensemble complet de signaux de débitmètre à orifice. La méthode de traitement permet non seulement de suivre les variations de fréquence et de phase, mais aussi d'offrir une grande précision de calcul lors de la mesure de petites phases. L'algorithme complet nécessite moins de calculs et aucun dépassement numérique ne se produit. Un système de traitement du signal basé sur le débitmètre à plaque à orifice TMS320F28335DSP a été développé, un ensemble complet d'algorithmes a été réalisé et testé. Les résultats de simulation et d'expérimentation montrent que la méthode et le système développés dans cet article sont réalisables et efficaces. 1 Introduction Le débitmètre à orifice peut mesurer directement le débit massique du fluide avec une grande précision et obtenir simultanément la valeur de la masse volumique du fluide. C'est l'un des débitmètres dont le développement est le plus rapide. Les équations (1) et (2) indiquent que la phase et la fréquence du signal changent, et la valeur à chaque instant est la valeur à l'instant précédent plus un nombre aléatoire, où eΦ(n) et eω(n) sont des bruits blancs avec une moyenne nulle, une distribution normale, une variance de 1 et non corrélés, σΦ et σω contrôlent respectivement eφ Les amplitudes de (n) et eω(n) diminuent lorsque le signal change lentement et augmentent lorsque le signal change brusquement. λΦ et λΦ contrôlent séparément Φ L'amplitude de variation de (n) et ω(n), l'amplitude de variation de phase doit être inférieure à 1 % de la phase donnée et la variation de fréquence doit être inférieure à 0,01 % de la fréquence de vibration, ce qui est plus conforme à la situation réelle. 3 Principe de l'algorithme et dérivation 3.1 Filtre multi-décimation Afin d'améliorer la suppression du bruit, le signal de sortie du débitmètre Coriolis est échantillonné avec une fréquence d'échantillonnage plus élevée de 16 kHz, puis le filtre multi-décimation est utilisé pour le filtrage anti-repliement et la décimation. Le filtre multi-décimation est divisé en deux étapes [4]. La première étape est de 2 décimations et 1, ce qui réduit la fréquence d'échantillonnage réelle de 16 kHz à 8 kHz. L'objectif principal est de réduire la quantité de données. La deuxième étape est de 4 à 1, et la fréquence d'échantillonnage est réduite à 2 kHz. En même temps, le filtre passe-bas FIR d'ordre 30 est utilisé, ce qui non seulement garantit la phase linéaire, mais aussi dans la mise en œuvre réelle, seuls les points extraits peuvent être filtrés puis extraits, ce qui peut réduire la quantité de calcul et gagner du temps. Français Les coefficients du filtre multi-décimation sont obtenus par la méthode de conception assistée par ordinateur après détermination de la fréquence de coupure. Les résultats de la simulation montrent que la méthode obtient autant d'informations que possible du signal d'origine, de sorte que l'effet est meilleur que celui obtenu par un simple échantillonnage et filtrage à 2 kHz. 3.2 Filtre coupe-bande adaptatif en réseau Les paramètres du filtre coupe-bande adaptatif peuvent converger en fonction des caractéristiques du signal et peuvent estimer la fréquence du signal. Le filtre coupe-bande IIR en réseau adopté [1] est formé en cascade de deux filtres en réseau de tous les pôles et de tous les zéros. La fonction de transfert est : (3) Afin de réduire la charge de calcul, en fixant les zéros sur le cercle unité, de sorte qu'un seul paramètre peut être ajusté pour atteindre l'objectif de l'encoche adaptative. Fixez le point zéro sur le cercle unité, même si k1 = 1, k0 convergera vers −cosω, ω est la fréquence normalisée du signal, α. Pour déterminer la largeur du piège, k0 est ajusté de manière adaptative à l'aide de l'algorithme de Burg [1]. Étant donné que la densité du fluide dans le débitmètre à orifice se reflète dans le changement de fréquence, il est nécessaire de suivre le changement de fréquence du signal du fluide dans le temps. Grâce à de nombreuses études de simulation, il a été constaté qu'en ajustant ρ et λ la valeur finale de , et en augmentant de manière appropriée la largeur du piège du filtre coupe-bande, il est possible de suivre les changements de fréquence tout en garantissant la précision. ρ et λ Les formules de calcul sont présentées dans les formules (4) et (5). (4) (5) La quantité de calcul du filtre coupe-bande adaptatif de type réseau est considérablement réduite et le réglage des paramètres est facile. Le réglage ρ et λ la valeur finale et la taille du pas de la variation permettent de suivre facilement le changement de la fréquence, tout en atteignant une grande précision. 3.3 Algorithme récursif SDTFT et principe de mesure de la différence de phase 3.3.1 Algorithme récursif SDTFT La transformée de Fourier (DTFT) des séries temporelles discrètes est : (6) La DTFT est réalisée en augmentant la longueur de séquence calculée à partir du premier point d'échantillonnage Le calcul des coefficients de Fourier à la fréquence spécifiée, ce qui est faisable si le signal est constant sur une période de temps. Cependant, il ne peut pas être utilisé pour les signaux variant dans le temps. Chaque point d'échantillonnage du signal variant dans le temps contient la nouvelle information du changement de phase. La DTFT confond et superpose toutes les anciennes et nouvelles informations du changement de phase, et ne peut pas du tout refléter le changement de phase de manière sensible. Par conséquent, nous proposons des DTFT glissantes pour traiter les signaux variant dans le temps. Ajoutez une fenêtre temporelle de N points au signal observé. La fenêtre rectangulaire est la fenêtre temporelle la plus simple et permet à cette fenêtre temporelle de glisser vers l'avant à mesure que le nombre de points d'échantillonnage augmente, comme illustré dans la Figure 1. Avec le glissement de la fonction de fenêtre, la transformée de Fourier de la séquence de longueur finie de N points calculée à chaque point d'échantillonnage est la DTFT glissante ou à fenêtre glissante (SDTFT).

Beijing Sincerity Automatic Equipment Co., Ltd se spécialise dans la réalisation d'offres d'entreprise pour répondre aux besoins de différentes entreprises.

La mission d'Applied Materials est d'être le premier fournisseur mondial de débitmètres massiques, grâce à l'innovation et à l'amélioration de la productivité des clients grâce à des systèmes et des solutions de service.

Cela est particulièrement vrai lorsque Beijing Sincerity Automatic Equipment Co., Ltd possède une entreprise mondiale qui construit des ponts entre les fabricants et les clients du monde entier.