Исследование и реализация метода обработки сигнала диафрагменного расходомера

Аннотация: Информация об исследовании и внедрении метода обработки сигнала диафрагменного расходомера предоставлена ​​ведущими производителями расходомеров и расходомеров, а также производителями котировок. В практических приложениях выходной сигнал диафрагменного расходомера будет медленно и незначительно изменяться с течением времени. Для обработки этого изменяющегося во времени сигнала в данной статье предлагается рекурсивный алгоритм скользящего ДВПФ (SDTFT) с многопрореживающим фильтром, адаптивным решетчатым режекторным фильтром и отрицательной частотной коррекцией. Другие производители расходомеров выбирают модели и ценовые предложения. Вы можете запросить информацию. Ниже приведены подробности исследования и внедрения метода обработки сигнала диафрагменного расходомера. В практических приложениях выходной сигнал диафрагменного расходомера будет медленно и незначительно изменяться с течением времени. Для обработки этого изменяющегося во времени сигнала в данной статье предлагается объединить многонасосный фильтр, адаптивный решетчатый режекторный фильтр и рекурсивный алгоритм скользящего ДВПФ (SDTFT) с отрицательной частотной коррекцией для формирования полного набора сигналов диафрагменного расходомера. Метод обработки позволяет не только отслеживать изменение частоты и фазы, но и обеспечивает высокую точность вычислений при измерении малых фаз. Весь алгоритм требует меньше вычислений и не возникает переполнения. Разработана система обработки сигналов на основе расходомера с диафрагмой TMS320F28335DSP, реализован полный набор алгоритмов и проведены её испытания. Результаты моделирования и экспериментов показывают, что метод и система, разработанные в данной статье, осуществимы и эффективны. 1. Введение. Диафрагменный расходомер позволяет напрямую измерять массовый расход жидкости с высокой точностью и одновременно получать значение плотности жидкости. Это один из наиболее быстро развивающихся расходомеров. Уравнения (1) и (2) указывают на то, что фаза и частота сигнала изменяются, а значение в каждый момент является значением в предыдущий момент плюс случайное число, где eΦ(n) и eω(n) являются белым шумом с нулевым средним значением, нормальным распределением, дисперсией 1 и некоррелированным, σΦ и σω контролируют e соответственно φ Амплитуды (n) и eω(n) уменьшаются, когда сигнал изменяется медленно, и увеличиваются, когда сигнал изменяется резко. λΦ и λΦ контролируют отдельно Φ Амплитуда изменения (n) и ω(n), амплитуда изменения фазы должна быть ниже 1% от заданной фазы, а изменение частоты должно быть ниже 0,01% от частоты вибрации, что больше соответствует реальной ситуации. 3 Принцип алгоритма и вывод 3.1 Фильтр многократного прореживания Для улучшения подавления шума выходной сигнал кориолисова расходомера дискретизируется с более высокой частотой дискретизации 16 кГц, а затем фильтр многократного прореживания используется для фильтрации сглаживания и прореживания. Фильтр многократного прореживания делится на два этапа [4]. Первый этап - это прореживание 2 и 1, что снижает фактическую частоту дискретизации с 16 кГц до 8 кГц. Основная цель - уменьшить объем данных. Второй этап - это прореживание 4 к 1, и частота дискретизации снижается до 2 кГц. При этом используется фильтр нижних частот с конечной импульсной характеристикой (КИХ) 30-го порядка, который не только обеспечивает линейную фазу, но и в фактической реализации позволяет фильтровать и затем извлекать только извлеченные точки, что может сократить объем вычислений и сэкономить время. Коэффициенты фильтра многократного прореживания получены методом автоматизированного проектирования после определения частоты среза. Результаты моделирования показывают, что метод получает как можно больше информации об исходном сигнале, поэтому эффект лучше, чем тот, который достигается простой дискретизацией и фильтрацией на частоте 2 кГц. 3.2 Адаптивный решетчатый режекторный фильтр Параметры адаптивного режекторного фильтра могут сходиться в соответствии с характеристиками сигнала и могут оценивать частоту сигнала. Принятый решетчатый режекторный фильтр БИХ [1] образован путем каскадирования двух решетчатых фильтров всех полюсов и всех нулей. Передаточная функция имеет вид: (3) Чтобы уменьшить вычислительную нагрузку, фиксируя нули на единичной окружности, можно настроить только один параметр для достижения цели адаптивного режекторного фильтра. Зафиксируйте нулевую точку на единичной окружности, даже если k1 = 1, k0 будет сходиться к -cosω, ω - нормализованная частота сигнала, α. Чтобы определить ширину ловушки, k0 адаптивно настраивается с помощью алгоритма Берга [1]. Поскольку плотность жидкости в диафрагменном расходомере отражается как изменение частоты, необходимо отслеживать изменение частоты сигнала жидкости во времени. Благодаря большому количеству исследований по моделированию было обнаружено, что, регулируя ρ и λ конечное значение , и соответствующим образом увеличивая ширину ловушки узкополосного фильтра, можно добиться отслеживания изменений частоты, обеспечивая при этом точность. ρ и λ Расчетные формулы показаны в формулах (4) и (5). (4) (5) Объем вычислений адаптивного узкополосного фильтра решетчатого типа значительно сокращается, а настройка параметров проста. Настройка ρ и λ конечного значения и размера шага изменения позволяет легко отслеживать изменение частоты и в то же время достигать высокой точности. 3.3 Рекурсивный алгоритм SDTFT и принцип измерения разности фаз 3.3.1 Рекурсивный алгоритм SDTFT Преобразование Фурье (DTFT) дискретных временных рядов представляет собой: (6) DTFT реализуется путем увеличения вычисленной длины последовательности от первой точки выборки Расчет коэффициентов Фурье на заданной частоте, что осуществимо, если сигнал постоянен в течение некоторого периода времени. Однако его нельзя использовать для изменяющихся во времени сигналов. Каждая точка выборки изменяющегося во времени сигнала содержит новую информацию об изменении фазы. DTFT путает и накладывает всю старую и новую информацию об изменении фазы и вообще не может чувствительно отражать изменение фазы. Поэтому мы предлагаем скользящие DTFT для обработки изменяющихся во времени сигналов. Добавить временное окно из N точек к наблюдаемому сигналу. Прямоугольное окно является простейшим временным окном, и пусть это временное окно сдвигается вперед по мере увеличения числа точек выборки, как показано на рисунке 1. При сдвиге функции окна преобразование Фурье последовательности конечной длины из N точек, вычисленное в каждой точке выборки, является скользящим или скользящим окном ДВПФ (SDTFT).

Компания Beijing Sincerity Automatic Equipment Co., Ltd специализируется на реализации корпоративных предложений для удовлетворения потребностей различных компаний.

Миссия компании Applied Materials — стать ведущим поставщиком массовых расходомеров во всем мире за счет инноваций и повышения производительности труда клиентов с помощью системных и сервисных решений.

Это особенно актуально, поскольку Beijing Sincerity Automatic Equipment Co., Ltd ведет глобальный бизнес, наводя мосты между производителями и клиентами по всему миру.