摘要:爲了(le)改善渦街流量計 的性能(néng),提出(chū)了一種(zhǒng)基于卡(kǎ)爾曼(màn)濾波的渦(wō)街(jiē)信号處理方(fāng)法。根據(jù)渦(wō)街(jiē)信号的(de)特點(diǎn),設計(jì)了一個(gè)線性渦(wō)街信号(hào)模型。結(jié)合(hé)模糊搜索和(hé)叠代算法,通過(guò)分析卡爾(ěr)曼濾波器算法的原(yuán)理和關(guān)鍵(jiàn)參數,改進卡爾曼濾(lǜ)波器算法(fǎ)。通過(guò)仿真模(mó)拟(nǐ)和實際流量(liàng)實驗驗(yàn)證了(le)所提(tí)出的(de)方(fāng)法,并與(yǔ)其他(tā)方法進行了(le)比(bǐ)較。實驗結果表(biǎo)明,所提出的方法具有(yǒu)自适應濾(lǜ)波(bō)、抗幹擾能(néng)力和濾波(bō)速度(dù)的優(yōu)點(diǎn)。
0引言
　　渦(wō)街流量計(jì)作爲一種振動(dòng)型流(liú)量計,具有應用(yòng)範圍廣、測量介(jiè)質多耐(nài)高溫、耐高壓等(děng)優點，具(jù)有廣闊的發展(zhǎn)前(qián)景(jǐng)。渦街流量(liàng)計利用流體振動的原理來測(cè)量流量(liàng)。當流體(tǐ)通過(guò)一(yī)個垂直(zhí)放置的非流線(xiàn)型旋渦發生體(tǐ)時,發生(shēng)體(tǐ)兩側(cè)會産(chǎn)生(shēng)兩排交(jiāo)錯排(pái)列的旋渦,被稱爲(wèi)卡門渦(wō)街,如(rú)圖1所示。發生體(tǐ)後方(fāng)的應(yīng)力型壓電(diàn)傳感器将旋渦産生(shēng)的(de)壓力差(chà)轉換爲電(diàn)荷信号。電荷信号的(de)變化(huà)頻率(lǜ)與旋渦的(de)産生(shēng)頻率(lǜ)-緻。
 
渦街信号具有以(yǐ)下兩個特點。
1)壓(yā)電傳感器輸出(chū)的電荷信(xìn)号qh滿足正弦(xián)規(guī)律,如(rú)式(1)所示
qh=γρƒ2sin(2πƒt+φa)(1)
　　式中:γ爲(wèi)壓電傳感器的(de)系數,ρ爲流(liú)體密(mì)度,ƒ爲渦街頻率(lǜ),φa爲初(chū)始相(xiàng)位。
2)在(zài)渦街流量(liàng)計中(zhōng),電荷(hé)放大(dà)器一般用于将(jiāng)傳感(gǎn)器輸出(chū)的(de)電荷信号(hào)轉換(huàn)成電(diàn)壓信号(hào)。電(diàn)壓信(xìn)号是(shì)待(dài)處理的原始(shǐ)信号(hào),和電荷信号一樣爲(wèi)正弦(xián)波形式。當(dāng)流體密度和發(fā)生體(tǐ)的寬度爲固定值時，渦街信号的幅值與頻率的平方成(chéng)正(zhèng)比,如式(shì)(2)所示(shì)
α∞ƒ2(2)
式中:α爲渦街信(xìn)号的(de)幅值(zhí)。
　　由于(yú)渦街(jiē)流量計的(de)傳感器屬(shǔ)于振(zhèn)動(dòng)型傳感器,很(hěn)容易受到(dào)振動(dòng)幹擾，這對渦街(jiē)流量計的測量精度(dù)和測量範(fàn)圍有很大(dà)的影(yǐng)響。由于渦街信号的幅值(zhí)與頻(pín)率的(de)平方成正比，在高(gāo)流(liú)速下信号(hào)的信(xìn)噪比(bǐ)大,信号受噪聲(shēng)影響(xiǎng)小;在低流(liú)速下信号的信噪比(bǐ)小,信号受噪聲影(yǐng)響大,增(zēng)加了(le)信号(hào)檢測(cè)的難度。國内外(wài)衆多學(xué)者(zhě)對這一問(wèn)題進(jìn)行了(le)研究(2-3]。近年來，卡(kǎ)爾曼(màn)濾波方法(fǎ)也開(kāi)始被應用(yòng)在渦街(jiē)流(liú)量計的信(xìn)号處理中(zhōng)。
　　卡爾曼濾波是科學家r.e.kalman等在1960年提出的(de)一種适(shì)用于離(lí)散随機非平穩系(xì)統的最(zuì)優(yōu)估(gū)計(jì)算法(fǎ)。它基于線(xiàn)性離散系(xì)統,将最優(yōu)濾波理論與狀态空間思(sī)想相(xiàng)結合(hé)。宋開(kāi)臣等(děng)[4]針對壓電式渦(wō)街流量計(jì)抗幹(gàn)擾性(xìng)差的(de)缺點,提出(chū)了基(jī)于多傳感(gǎn)器融合的(de)渦街信(xìn)号(hào)檢測(cè)方法(fǎ)。該方法通(tōng)過無(wú)迹卡爾曼(màn)濾波(bō)算法将壓(yā)差傳感器(qì)測量(liàng)的鈍體前後壓差和其下(xià)遊的渦街信(xìn)号頻率進行融合,增強(qiáng)了壓(yā)電式(shì)渦街(jiē)流量計的(de)抗振(zhèn)能力,有效(xiào)提高(gāo)了數字帶通濾波器(qì)的測量精(jīng)度。shao等[5]針(zhēn)對(duì)渦街(jiē)流量(liàng)計提(tí)出了(le)一種基于分段卡爾(ěr)曼濾波的(de)數字信号處理方法(fǎ)。該(gāi)方法首(shǒu)先分(fèn)析瞬态沖擊的(de)特性,建立(lì)數學模型(xíng),然後在流(liú)量(liàng)信号數(shù)據中(zhōng)找到含有(yǒu)強瞬(shùn)态沖(chòng)擊的(de)數據段,并對數(shù)據段進行卡爾(ěr)曼濾(lǜ)波,以降低(dī)瞬态沖擊的功(gōng)率。
　　本文提(tí)出(chū)了(le)一種(zhǒng)基于(yú)渦街(jiē)信号模型(xíng)的卡(kǎ)爾曼濾波的信(xìn)号處理方(fāng)法(以下簡(jiǎn)稱“本方法")。首先,根據(jù)微分原理(lǐ)和(hé)線性矩陣對非線性的(de)渦街(jiē)信(xìn)号進行(háng)線性化(huà)處(chù)理并建立模(mó)型;其次(cì),根據渦(wō)街信号的幅頻關(guān)系,初(chū)始化渦街信号(hào)模型頻率;再次(cì),将濾(lǜ)波後的輸(shū)出頻(pín)率作爲下(xià)一個循環的初始渦(wō)街(jiē)模型頻(pín)率進行叠(dié)代和(hé)模糊(hú)搜(sōu)索(suǒ),直到(dào)輸出頻率與模(mó)型頻(pín)率的誤差(chà)在渦街流(liú)量計(jì)允許的(de)誤(wù)差範(fàn)圍内爲止(zhǐ);最後(hòu),通過仿真實驗和實流實驗對(duì)該方法進行了(le)驗證。
1卡爾曼(màn)濾(lǜ)波原理和(hé)渦街(jiē)系統模(mó)型
1.1卡爾曼濾(lǜ)波原理
　　卡爾(ěr)曼濾波是一(yī)種利(lì)用線(xiàn)性系(xì)統狀态(tài)方(fāng)程,通過系統輸人的(de)觀測數據(jù)對系(xì)統(tǒng)狀(zhuàng)态進行最(zuì)優估計的(de)算(suàn)法。其基本原(yuán)理如(rú)下:假(jiǎ)設(shè)有(yǒu)一個離散的線性系(xì)統xk,通過k-1時刻的(de)最優(yōu)估計(jì)xk-1得到(dào)k時刻(kè)的(de)預(yù)測值(zhí)xk|k-1，并用k時刻的觀測值zk修正預測值，從而(ér)得到h時(shí)刻的(de)最優估計xk。圖2顯(xiǎn)示了卡爾(ěr)曼濾波原理。
 
　　對于沒(méi)有控(kòng)制輸人的系統,卡爾曼濾(lǜ)波算(suàn)法的(de)狀态方程(chéng)和觀測方(fāng)程可用式(3).式(4)表(biǎo)示(shì)
xk+1=axk+bwk(3)
yk+1=hxk+1+dʋk+1(4)
　　式中:xk爲(wèi)n維的狀态變量(liàng)在k時刻的值,wk爲(wèi)p維的過程噪聲(shēng),yk+1爲m維的觀(guān)測變(biàn)量,ʋk+1爲m維的觀測(cè)噪(zào)聲,a爲變(biàn)量xk的(de)狀态(tài)轉移矩陣(zhèn),h爲系統參數矩陣,b爲過(guò)程噪聲(shēng)的系數矩(jǔ)陣,d爲觀測(cè)噪聲的系(xì)數.矩陣。wk和ʋk+1是均(jun1)值爲(wèi)0且互不相關的高斯(sī)白噪(zào)聲。不難看(kàn)出,由(yóu)式(shì)(3)和式(4)構(gòu)建的(de)系統模型(xíng)不包含渦街信(xìn)号的特征。
1.2渦(wō)街系統(tǒng)模型
　　由(yóu)于渦街(jiē)信号(hào)是非線性(xìng)正弦波信(xìn)号,不滿足卡(kǎ)爾曼濾波系統(tǒng)模型的(de)線性(xìng)要求(qiú),不能(néng)成爲(wèi)卡爾(ěr)曼濾(lǜ)波算(suàn)法的(de)系統模型(xíng),需要(yào)利用(yòng)微分(fèn)原(yuán)理(lǐ)和線(xiàn)性矩陣對渦旋信号進行(háng)線性(xìng)化處理,具體推(tuī)導過程如(rú)下。
　　假(jiǎ)設,渦(wō)街(jiē)信号的(de)數學(xué)模型如式(shì)(5)所示:
s(t)=asin(2πƒt)(5)
那麽(me)，其二階導(dǎo)數可以用(yòng)式(6)表示:
s"(t)=-4π2aƒ2sin(2πƒt)(6)
将式(5)代(dài)人式(6),得到式(7):
s"(1)=-4π2ƒ2s(t)(7)
　　根(gēn)據導(dǎo)數的定義(yì),當t>△t且(qiě)△t→0時,可得式(shì)(8):
 
2算法實(shí)現
2.1算法(fǎ)設計
　　卡爾曼濾波是用(yòng)觀測量(liàng)(實際(jì)信号)對預(yù)測變量(模(mó)型信(xìn)号)進(jìn)行修正，濾(lǜ)波結果(guǒ)介于實際信(xìn)号和模型(xíng)信号之間(jiān)。同樣,濾波後(hòu)的信号(hào)頻率也介(jiè)于實際信(xìn)号頻率和(hé)模型信(xìn)号(hào)頻率(lǜ)之間(jiān)。爲此,設計了一種基(jī)于渦(wō)街模型的卡(kǎ)爾(ěr)曼濾波算(suàn)法,以(yǐ)叠代(dài)的方法搜(sōu)索渦(wō)街信(xìn)号的(de)頻(pín)率。
　　首先,根據(jù)渦街(jiē)信号(hào)的幅(fú)頻關(guān)系設置初始系統模型頻率。按(àn)照式(shì)(2)對液(yè)體介質管道上(shàng)采集(jí)到的渦流(liú)信号的幅值和(hé)頻率進行(háng)二次(cì)多項式拟(nǐ)合,得(dé)到在(zài)液體介質(zhì)中50mm口徑渦街流(liú)量計信号的幅(fú)值和頻率(lǜ)的關系,如式(15)所示。
α=1.789x10-5ƒ2(15)
　　同(tóng)理,對采集(jí)到的(de)氣體數(shù)據進行拟合,可以(yǐ)得到氣體信号的幅(fú)值與頻率的關(guān)系，如式(16)所(suǒ)示
α=2.622x10-8ƒ2(16)
　　用(yòng)ƒm表示狀态模型(xíng)頻率(lǜ),用ƒmax,表示渦(wō)街信(xìn)号的最大(dà)頻率,令ƒm=ƒmax。這(zhè)樣設置的目的是減(jiǎn)少叠(dié)代次數和(hé)計算量(liàng)。于(yú)是,式(shì)(3)中的系(xì)數矩陣(zhèn)a可用式(17)表(biǎo)示。
 
　　當(dāng)流速低時,渦街(jiē)信号能(néng)量弱,噪聲較大,因(yīn)而噪(zào)聲系數d較大;反之,噪聲系(xì)數d較小。由此可見,噪聲系數d與渦流(liú)頻率ƒ成反(fǎn)比。多(duō)次實(shí)驗數據分(fèn)析表明,當d爲觀(guān)測信号αmax與渦街(jiē)信号模(mó)型(xíng)幅值α之比時,得(dé)到了(le)理想的良好濾(lǜ)波效(xiào)果，如(rú)式(18)所示。
 
　　式中:ϒ爲(wèi)不同(tóng)介質(zhì)中幅頻關(guān)系的系數(shù)。
　　以50mm.口(kǒu)徑管道的液體(tǐ)介質爲例,對不(bú)同(tóng)流量點采集(jí)的實驗數據進(jìn)行噪聲(shēng)系數d和信号頻(pín)率ƒ的曲線拟合，拟合得到(dào)的關系式如(rú)式(20)所示(shì)。
 
 
　　最後,對(duì)最優估(gū)計(jì)xk的周期進(jìn)行統計分(fèn)析,去除(chú)組(zǔ)内雜(zá)散數(shù)據後,取平(píng)均值的倒(dǎo)數(shù)作爲渦街信号的(de)頻率,以得(dé)到的頻率(lǜ)爲渦街信号的新系統模(mó)型頻(pín)率(lǜ),對(duì)原(yuán)始(shǐ)信号進行卡爾(ěr)曼濾(lǜ)波。由于原(yuán)始信(xìn)号中渦街信号的頻率保(bǎo)持不變,濾波器輸出頻(pín)率介于渦街(jiē)信号(hào)頻率和模(mó)型頻率之(zhī)間，濾波(bō)器(qì)輸出頻率和模型頻(pín)率在叠代中逐(zhú)漸收斂到(dào)渦旋(xuán)信号頻(pín)率(lǜ)。當輸出頻率與模型(xíng)頻率的相對誤(wù)差在(zài)預設(shè)值以(yǐ)内時(shí),停(tíng)止叠代(dài)，最終輸出渦街頻率。
2.2算法流程(chéng)
具體(tǐ)的(de)算法步(bù)驟整理如下。
步驟一(yī):采集(jí)一組(zǔ)觀測信号(hào)序列(liè)yk(k=1,2,3,，,n),對(duì)卡爾曼濾波(bō)參數b、h、q、d初始化，并拟合出r與(yǔ)ƒ的關系式。
步驟二:首(shǒu)先,根(gēn)據在叠代(dài)中不斷變化的(de)狀态(tài)模型(xíng)頻率(lǜ)ƒm.對轉(zhuǎn)移(yí)矩(jǔ)陣a和(hé)觀測(cè)噪(zào)聲(shēng)協方差r進(jìn)行參數更(gèng)新;然後,對觀測(cè)信号yj進行狀态預測,并輸(shū)出最(zuì)優估計信号序(xù)列xk(h=1,2,3,,n)。
步(bù)驟三(sān):通過(guò)脈沖(chòng)翻轉(zhuǎn)整形(xíng)方法(fǎ)對最優估(gū)計信号(hào)序列進(jìn)行頻率(lǜ)計(jì)算。設(shè)置翻(fān)轉上阈值(zhí)athr和翻轉下阈值(zhí)-ar,當信号由低向(xiàng)高上(shàng)升到athr時,将(jiāng)輸出的信号電(diàn)平置(zhì)高。當信号由高向低下降(jiàng)到-athr時，将輸出(chū)的(de)信号電平(píng)置低(dī),最終輸出(chū)脈沖(chòng)信号序列z(h=1,2,3,,n)。通過(guò)脈(mò)沖計數(shù)方法(fǎ)直接求出脈(mò)沖信号(hào)zk的周期序列t;(i=1,2,3,.,m),計算出周期序列(liè)ti,的平(píng)均值(zhí)tavg,得到濾波輸出(chū)信号(hào)的平(píng)均頻率ƒout=1/tavg。
步驟四(sì):輸出(chū)信号頻率ƒout和狀(zhuàng)态模(mó)型(xíng)頻率ƒm若滿足iƒout-ƒmi≤ƒmx1%,則跳轉到(dào)步驟五。若lƒout-ƒm|>ƒmx1%,且(qiě)ƒout≥ƒmin,則令fm=fe,并跳轉(zhuǎn)到步(bù)驟二;否則,應停(tíng)止搜索并保持(chí)輸出上一輪信(xìn)号處(chù)理得到的(de)渦街信号頻率(lǜ),跳轉(zhuǎn)到(dào)步驟一(yī)。
步驟(zhòu)五:輸出信(xìn)号幅(fú)值aout和拟合(hé)的渦街(jiē)信号幅(fú)值α的關系若滿(mǎn)足|aout-αl<αx10%,則判斷爲渦(wō)街信(xìn)号頻率輸(shū)出(chū)頻率ƒout,并(bìng)跳轉(zhuǎn)到步驟一;若|aout-α|≥αx10%,則認爲是(shì)周(zhōu)期振動噪(zào)聲頻率,跳轉到步驟(zhòu)六。
步(bù)驟六:令ƒm=ƒmin9時(shí),繼續(xù)向下搜(sōu)索(suǒ)渦(wō)街(jiē)信号頻率。當ƒm≥ƒmin時(shí),跳轉到步驟二。若輸(shū)出頻率ƒout,仍(réng)等于(yú)噪聲頻率,則重(zhòng)複(fú)步驟六(liù);否則(zé)跳轉(zhuǎn)到步(bù)驟四。當(dāng)ƒm<ƒmin時,應停(tíng)止搜索并(bìng)輸出上一(yī)次正确的(de)渦街信号頻率(lǜ),并跳(tiào)轉(zhuǎn)到(dào)步驟(zhòu)一。
3實驗驗(yàn)證
　　爲驗證(zhèng)本方法的(de)有效性、測量精(jīng)度和抗幹擾(rǎo)性(xìng),采用仿真信号和實(shí)流信号在(zài)不同(tóng)管徑、不同介(jiè)質下進行實(shí)驗測(cè)試。
3.1仿真實驗
　　本文帶有管(guǎn)道噪聲的渦街(jiē)信号(hào)模型是基于牛津大學獲(huò)得的(de)渦街信号(hào)功率譜(pǔ)密度,shao等(děng)在此基(jī)礎(chǔ).上加(jiā)人時(shí)域波(bō)形規律和(hé)幅度(dù)衰減(jiǎn)現象建立的渦(wō)街信号進行仿(páng)真模型分析。數(shù)學模(mó)型(xíng)表達式(shì)如式(26)所示(shì)。
 
　　式中(zhōng):α0爲渦街(jiē)信(xìn)号幅(fú)值;f爲(wèi)渦街(jiē)信号頻率;kƒ、kα分别爲調(diào)頻靈敏度和調(diào)幅靈敏(mǐn)度,k,爲渦(wō)街信(xìn)号頻率與(yǔ)采樣(yàng)頻率(lǜ)的比(bǐ)值,設kα=1;δα(t)和(hé)δƒ(t)分别爲(wèi)高斯(sī)白(bái)噪聲和(hé)渦街信号(hào)幅度(dù)和頻率的(de)波動(dòng)偏差;n(t)爲(wèi)其他噪(zào)聲幹擾,包括低頻振(zhèn)蕩幹擾、工(gōng)頻幹擾、周期振(zhèn)動幹擾和随機(jī)幹擾(rǎo)。
　　在上(shàng)述模型中,加人具有(yǒu)多個(gè)單自(zì)由度阻尼彈性系統(tǒng)線性(xìng)組合特(tè)性的瞬态沖(chòng)擊振(zhèn)動幹擾模型,如式(27)所(suǒ)示。
 
　　式(shì)中:n爲(wèi)系統(tǒng)的自(zì)由度(dù),取n=6;ne(t)爲高斯(sī)白噪(zào)聲;ξi爲阻尼(ní)系數(shù);ƒi爲振動(dòng)頻率;Φi爲(wèi)初始(shǐ)相位;αi、bi、ξi爲常數,取值參考相(xiàng)關文(wén)獻。
3.1.1本方法(fǎ)的仿真驗證
　　首(shǒu)先,驗(yàn)證(zhèng)本(běn)方法(fǎ)對瞬态沖擊的(de)濾(lǜ)波(bō)效(xiào)果。渦街(jiē)信号(hào)仿真模型(xíng)的采樣頻率爲(wèi)10khz、采樣時(shí)間(jiān)爲6s,加(jiā)入兩(liǎng)次瞬态振動幹(gàn)擾,管道直(zhí)徑分别(bié)爲25mm;和50mm,流(liú)體介質爲氣體(tǐ)和液體。以(yǐ)管徑(jìng)爲25mm、頻(pín)率爲(wèi)9.54hz的液(yè)體介質(zhì)信号爲(wèi)例,含(hán)有瞬态沖(chòng)擊幹擾的渦街(jiē)流量信(xìn)号(hào)波形及其(qí)頻(pín)譜圖如(rú)圖3所示經過本(běn)方法處理後(hòu)的(de)波形及(jí)頻(pín)譜圖(tú)如圖4所(suǒ)示(shì)。從圖(tú)3和圖(tú)4中可(kě)以看(kàn)出,瞬态沖擊幹(gàn)擾被(bèi)有效濾(lǜ)除了。
 
3.1.2本(běn)方法對比(bǐ)仿真(zhēn)實驗
　　将本(běn)方法(fǎ)與傳統卡(kǎ)爾(ěr)曼濾波方法(fǎ)、經驗(yàn)模态分解方法(emd方(fāng)法(fǎ))進行仿真(zhēn)實驗(yàn)對比，在液(yè)體介質中(zhōng)的(de)仿真實驗結(jié)果列于(yú)表1,在(zài)氣體介質中的仿真實(shí)驗(yàn)結果列(liè)于表(biǎo)2。
 
 
　　在表1、表2中(zhōng)，實(shí)際頻率是指(zhǐ)模拟渦街信(xìn)号(hào)的頻率,相對誤差是(shì)指(zhǐ)實測頻率與實際頻率(lǜ)的誤(wù)差(chà)絕對值(zhí)與實際頻率的(de)比值,按式(28)計算。從中可(kě)以看出(chū),本方(fāng)法的測量(liàng)相對誤差小于(yú)傳統卡爾曼濾(lǜ)波方法和(hé)emd方法(fǎ)的測量相對誤(wù)差,在(zài)低流(liú)量的情況下，其(qí)測量(liàng)低誤差(chà)優(yōu)勢(shì)更爲明顯。
 
式(shì)中:er爲(wèi)相對誤差(chà),ƒmea爲實測頻率,ƒa爲實際(jì)頻率(lǜ)。
3.2實流(liú)實驗(yàn)
　　本文(wén)采用由上(shàng)海質量監督檢驗技術(shù)研究院(yuàn)提供的移(yí)動式(shì)氣體流(liú)量标定(dìng)裝置進行氣(qì)體(tǐ)介質下的仿真(zhēn)實驗該裝置由被檢(jiǎn)儀表、标準(zhǔn)儀表、風機(jī)、工控(kòng)機、穩壓(yā)箱(xiāng)和變(biàn)頻器組成(chéng),其标(biāo)定流量(liàng)範(fàn)圍爲(wèi)0.5~270m3/h,測量(liàng)相對擴展不确(què)定度(dù)不大(dà)于0.63%,穩定(dìng)性和(hé)重複性均不(bú)超過(guò)0.3%。
　　本文采(cǎi)用由上(shàng)海質量(liàng)監督檢(jiǎn)驗技(jì)術研究院(yuàn)提供(gòng)的移動式(shì)液體流量标定(dìng)裝置(zhì)進行液體(tǐ)介質下(xià)的(de)仿真(zhēn)實(shí)驗(yàn)。該裝置由(yóu)被檢儀(yí)表、标準儀表、水泵、工控機、穩(wěn)壓(yā)罐和變(biàn)頻器組(zǔ)成。标定(dìng)裝置(zhì)可提供近(jìn)似穩(wěn)定(dìng)的流量(liàng),通過标定(dìng)時間(jiān)内的累(lèi)計(jì)流量(liàng)可驗(yàn)證裝(zhuāng)置的精度(dù)可達0.001m3/h。
　　實流(liú)實驗的(de)管道口徑爲(wèi)50mm,流體介質爲氣體(tǐ)和液體(tǐ),采樣(yàng)頻率爲10khz,采樣(yàng)時間爲(wèi)6s。每組(zǔ)實驗選取(qǔ)10個流(liú)量點,主要(yào)是受噪聲影響較大(dà)的低(dī)流速信号(hào)。表3和表4分别爲(wèi)管徑爲50mm液(yè)體和50mm氣體的3種(zhǒng)方法的處理結(jié)果，其(qí)中實(shí)際頻率爲(wèi)标定裝置(zhì)上标(biāo)準表的信(xìn)号頻率。
 
 
　　實流實(shí)驗結果表(biǎo)明,相比于其他兩種方法,本(běn)方(fāng)法.具(jù)有更(gèng)小的誤差(chà)。
4結(jié)語(yǔ)
　　本文提出(chū)了一-種基(jī)于(yú)渦街信(xìn)号模(mó)型的卡爾(ěr)曼濾波的渦街(jiē)流量計信号(hào)處(chù)理方法。首先分(fèn)析了(le)卡爾曼濾(lǜ)波算法(fǎ)的原理(lǐ),利用(yòng)微分原理(lǐ)和線性(xìng)矩(jǔ)陣建(jiàn)立渦街信号的線性(xìng)系(xì)統模型(xíng)。模型(xíng)的初始頻(pín)率由渦(wō)街(jiē)信号(hào)的最(zuì)大頻率(lǜ)決(jué)定,提高了(le)算法(fǎ)的計算(suàn)效(xiào)率。而後結合模(mó)糊搜(sōu)索和(hé)叠代算法(fǎ)對卡爾曼(màn)濾波(bō)算法(fǎ)進行(háng)改進(jìn),通過叠(dié)代搜索使濾(lǜ)波(bō)結果逐(zhú)漸(jiàn)接(jiē)近渦街信号。經驗(yàn)證,循環(huán)叠代次數(shù)一般(bān)在3~10次之(zhī)間,複雜(zá)度低，響應(yīng)速度快。接着爲叠代(dài)循環(huán)設置終(zhōng)止條件，判斷是否(fǒu)找到渦(wō)街信号(hào),并通(tōng)過渦街信(xìn)号的(de)特性設置(zhì)邊界(jiè)條件,防止叠代過程發散(sàn)。實現(xiàn)了卡爾曼濾波(bō)器的自适(shì)應(yīng)濾(lǜ)波(bō)功能。最(zuì)後通過仿(páng)真實驗和實流實驗(yàn)計算信号(hào)頻率和相對誤差,并(bìng)與(yǔ)傳統(tǒng)的卡爾(ěr)曼濾波(bō)方法和(hé)emd方法進(jìn)行比較(jiào)。實驗結果(guǒ)表明(míng),與其(qí)他兩(liǎng)種方(fāng)法相(xiàng)比,所提方(fāng)法具(jù)有(yǒu)測量(liàng)精度、抗振性。渦街(jiē)信号(hào)的(de)幅值與頻率的關(guān)系是(shì)本文(wén)算(suàn)法初始(shǐ)參數和(hé)輸出條(tiáo)件的設計依據,其系(xì)數(shù)易受流(liú)體溫度和(hé)探頭損(sǔn)耗的影響，從(cóng)而影響算法(fǎ)精(jīng)度。因此,本(běn)文設(shè)計的算法(fǎ)适用于低(dī)流體(tǐ)密度(dù)、低(dī)腐蝕、低(dī)溫波(bō)動的場(chǎng)合(hé)。

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