Pesquisa e Realização do Método de Processamento de Sinal do Medidor de Vazão por Orifício

Resumo: As informações de pesquisa e implementação do método de processamento de sinal do medidor de vazão por orifício são fornecidas por excelentes fabricantes de medidores de vazão e medidores de vazão, bem como por fabricantes de orçamentos. Em aplicações práticas, o sinal de saída do medidor de vazão por orifício mudará lenta e ligeiramente ao longo do tempo. Visando esse sinal variável no tempo, este artigo propõe um algoritmo recursivo de DTFT deslizante (SDTFT) com filtro multidecimação, filtro de entalhe de rede adaptável e correção de frequência negativa. Mais fabricantes de medidores de vazão selecionam modelos e orçamentos. Sinta-se à vontade para entrar em contato. A seguir, os detalhes da pesquisa e implementação do método de processamento de sinal do medidor de vazão por orifício. Em aplicações práticas, o sinal de saída do medidor de vazão por orifício mudará lenta e ligeiramente ao longo do tempo. Visando esse sinal variável no tempo, este artigo propõe combinar um filtro multibomba, um filtro de entalhe de rede adaptável e um algoritmo recursivo de DTFT deslizante (SDTFT) com correção de frequência negativa para formar um conjunto completo de sinais de medidor de vazão por orifício. O método de processamento não só pode rastrear a frequência e a fase variáveis, mas também tem alta precisão de cálculo ao medir pequenas fases. Todo o algoritmo requer menos computação e não ocorre estouro numérico. Desenvolveu um sistema de processamento de sinal baseado no medidor de vazão de placa de orifício TMS320F28335DSP, realizou um conjunto completo de algoritmos e o testou. Os resultados de simulação e experimentais mostram que o método e o sistema desenvolvidos neste artigo são viáveis ​​e eficazes. 1 Introdução O medidor de vazão de orifício pode medir diretamente o fluxo de massa do fluido com alta precisão e obter o valor da densidade do fluido ao mesmo tempo. É um dos medidores de vazão de desenvolvimento mais rápido. As equações (1) e (2) indicam que a fase e a frequência do sinal estão mudando, e o valor em cada momento é o valor no momento anterior mais um número aleatório, onde eΦ(n) e eω(n) são ruído branco com média zero, distribuição normal, variância 1 e não correlacionado,σΦeσω controlam e respectivamenteφAs amplitudes de (n) e eω(n) diminuem quando o sinal muda lentamente e aumentam quando o sinal muda abruptamente.λΦeλΦcontrolam separadamenteΦA amplitude de variação de (n) e ω(n), a amplitude de variação de fase deve ser menor que 1% da fase fornecida e a variação de frequência deve ser menor que 0,01% da frequência de vibração, o que está mais de acordo com a situação real. 3 Princípio e derivação do algoritmo 3.1 Filtro multidecimação Para aumentar a supressão de ruído, o sinal de saída do medidor de vazão Coriolis é amostrado com uma frequência de amostragem mais alta de 16 kHz e, em seguida, o filtro multidecimação é usado para filtragem anti-aliasing e dizimação. O filtro multidecimação é dividido em dois estágios [4]. O primeiro estágio é 2 decimação e 1, o que reduz a frequência de amostragem real de 16 kHz para 8 kHz. O objetivo principal é reduzir a quantidade de dados. O segundo estágio é 4 para 1 e a frequência de amostragem é reduzida para 2 kHz. Ao mesmo tempo, o filtro passa-baixa FIR de 30ª ordem é usado, o que não apenas garante a fase linear, mas também na implementação real, apenas os pontos extraídos podem ser filtrados e então extraídos, o que pode reduzir a quantidade de cálculo e economizar tempo. Os coeficientes do filtro de multidecimação são obtidos pelo método de projeto auxiliado por computador após a frequência de corte ser determinada. Os resultados da simulação mostram que o método obtém o máximo de informações possível do sinal original, de modo que o efeito é melhor do que aquele obtido simplesmente por amostragem e filtragem a 2 kHz. 3.2 Filtro de entalhe de rede adaptável Os parâmetros do filtro de entalhe adaptativo podem convergir de acordo com as características do sinal e podem estimar a frequência do sinal. O filtro de entalhe IIR de rede adotado [1] é formado pela cascata de dois filtros de rede de todos os polos e todos os zeros. A função de transferência é: (3) Para reduzir a carga computacional, fixando os zeros no círculo unitário, de modo que apenas um parâmetro possa ser ajustado para atingir o propósito do entalhe adaptativo. Fixe o ponto zero no círculo unitário, mesmo que k1 = 1, k0 convergirá para −cosω, ω é a frequência normalizada do sinal, α Para determinar a largura da armadilha, k0 é ajustado adaptativamente usando o algoritmo de Burg [1]. Como a densidade do fluido no medidor de vazão de orifício é refletida como a mudança de frequência, é necessário rastrear a mudança de frequência do sinal do fluido ao longo do tempo. Por meio de um grande número de estudos de simulação, descobriu-se que, ajustando ρ e λ O valor final de , e aumentando apropriadamente a largura da armadilha do filtro de entalhe pode-se alcançar o rastreamento de mudanças de frequência, garantindo a precisão. ρ e λ As fórmulas de cálculo são mostradas nas fórmulas (4) e (5). (4) (5) A quantidade de cálculo do filtro de entalhe adaptativo do tipo treliça é bastante reduzida, e o ajuste dos parâmetros é fácil. Ajuste ρ e λ O valor final e o tamanho do passo da mudança podem rastrear facilmente a mudança de frequência, e ao mesmo tempo pode alcançar uma alta precisão. 3.3 Algoritmo recursivo SDTFT e princípio de medição da diferença de fase 3.3.1 Algoritmo recursivo SDTFT A transformada de Fourier (DTFT) de séries temporais discretas é: (6) A DTFT é realizada aumentando o comprimento da sequência calculada a partir do primeiro ponto de amostragem O cálculo dos coeficientes de Fourier na frequência especificada, o que é viável se o sinal for constante ao longo de um período de tempo. No entanto, não pode ser usado para sinais que variam no tempo. Cada ponto de amostragem do sinal que varia no tempo contém as novas informações da mudança de fase. A DTFT confunde e sobrepõe todas as informações antigas e novas da mudança de fase e não pode refletir a mudança de fase com sensibilidade. Portanto, propomos DTFTs deslizantes para lidar com sinais que variam no tempo. Adicione uma janela de tempo de N pontos ao sinal observado. A janela retangular é a janela de tempo mais simples, e deixe essa janela de tempo deslizar para frente conforme o número de pontos de amostragem aumenta, conforme mostrado na Figura 1. Com a função de deslizamento da janela, a transformada de Fourier da sequência de comprimento finito de N pontos calculada em cada ponto de amostragem é o deslizamento ou janela deslizante DTFT (SDTFT).

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