適用于頻繁啟停流量測(cè)量的科氏質(zhì)量流量計(jì)信號(hào)處理方法

劉 翠， 徐科軍，2， 侯其立， 熊文軍， 方 敏

（1.合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，安徽合肥 230009；2.工業(yè)自動(dòng)化安徽省工程技術(shù)研究中心，安徽合肥 230009）

適用于頻繁啟停流量測(cè)量的科氏質(zhì)量流量計(jì)信號(hào)處理方法

劉 翠1， 徐科軍1，2， 侯其立1， 熊文軍1， 方 敏1

（1.合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，安徽合肥 230009；2.工業(yè)自動(dòng)化安徽省工程技術(shù)研究中心，安徽合肥 230009）

針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中流量頻繁啟停的特點(diǎn)，建立科氏質(zhì)量流量傳感器突變信號(hào)模型。用此模型對(duì)已有的數(shù)字信號(hào)處理算法進(jìn)行評(píng)估，分析其在罐裝測(cè)量中的誤差；改進(jìn)DTFT算法，以適用于突變信號(hào)的處理。在研制的基于DSP的科氏質(zhì)量流量變送器上，實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)了整套算法，并進(jìn)行了啟停法及靜態(tài)質(zhì)量法的水標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所研究的方法具有較快的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度和較高的測(cè)量精度。

計(jì)量學(xué)；科氏質(zhì)量流量計(jì)；突變信號(hào)模型；DTFT算法

1 引 言

近年來，國內(nèi)外學(xué)者采用多種數(shù)字信號(hào)處理方法處理科氏質(zhì)量流量傳感器的輸出信號(hào)，以提高科氏質(zhì)量流量計(jì)的測(cè)量精度，取得了較大的進(jìn)展［1～11］。文獻(xiàn)［6～8］提出了基于自適應(yīng)陷波和滑動(dòng)Goertzel算法，文獻(xiàn)［9］提出了一種計(jì)及負(fù)頻率影響的DTFT算法，文獻(xiàn)［10，11］研究自適應(yīng)格型濾波與計(jì)及負(fù)頻率影響的DTFT相結(jié)合的算法，并研制了基于DSP的數(shù)字變送器。水流量標(biāo)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，測(cè)量精度高、重復(fù)性好，在常規(guī)應(yīng)用中，取得較好的效果。但是，在實(shí)際測(cè)量中，有時(shí)需要測(cè)量啟停比較頻繁的流量，例如油料裝車等。在這種情況下，流量變化比較快，通常用于穩(wěn)態(tài)流量測(cè)量的數(shù)字信號(hào)處理算法就會(huì)產(chǎn)生較大的測(cè)量誤差。針對(duì)流量在數(shù)字信號(hào)處理的一個(gè)周期內(nèi)變化的情況，文獻(xiàn)［7，8，10］提出了時(shí)變信號(hào)模型和相應(yīng)的處理方法，但是，信號(hào)變化的規(guī)律是按照隨機(jī)游動(dòng)模型做隨機(jī)變化的，與實(shí)際情況有差距。文獻(xiàn)［12～14］研究了科氏質(zhì)量流量計(jì)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)問題，但是，沒有具體研究適用于信號(hào)突然變化的數(shù)字信號(hào)處理方法。為此本文依據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，提出突變信號(hào)模型；依據(jù)此模型對(duì)已有的信號(hào)處理方法進(jìn)行評(píng)估，尋找產(chǎn)生誤差的原因。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)已有的穩(wěn)態(tài)測(cè)量精度高、重復(fù)性好的算法，進(jìn)行改進(jìn)，提高其響應(yīng)速度，滿足測(cè)量頻繁啟停流量的需要。最后，在基于DSP的數(shù)字變送器上實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)算法，進(jìn)行啟停法和靜態(tài)質(zhì)量法的水流量標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證改進(jìn)方法的適用性和有效性。

2 突變信號(hào)模型

理想狀態(tài)下，科氏質(zhì)量流量計(jì)兩路輸出信號(hào)均為頻率和幅值相等的正弦信號(hào)，它們之間的相位差反映了流體質(zhì)量流量。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常會(huì)遇到流量啟停的情況（如批料、罐裝），在這種情況下，流量變化較快，傳感器信號(hào)的相位及頻率等參數(shù)會(huì)在啟停瞬間發(fā)生較大變化。其變化是突然的，發(fā)生在一次數(shù)字信號(hào)處理的一段數(shù)據(jù)內(nèi)，例如，CMF025型號(hào)科氏質(zhì)量流量傳感器在啟停法水流量測(cè)量時(shí)，相位差在開閥瞬間迅速增大，近似階躍變化（0°～2.6°）；相比之下，頻率變化則比較緩慢，需要稍長的過渡時(shí)間，且頻率值變化范圍在0.08 Hz左右，兩參數(shù)均在短時(shí)變化后趨于穩(wěn)定。其中，頻率的微小降落是由開閥瞬間水流通過流量管使得管壁溫度升高引起。此時(shí)，按照隨機(jī)游動(dòng)模型做隨機(jī)變化的時(shí)變信號(hào)模型并不能準(zhǔn)確地逼近實(shí)際信號(hào)變化，因此，以CMF025型號(hào)傳感器為研究對(duì)象，提出如圖1所示的突變信號(hào)模型，來描述信號(hào)真實(shí)變化情形。

圖1中，相位變化較為短暫，用階躍信號(hào)來表示；而頻率的變化用緩慢下降的信號(hào)模型來代替，以逼近其在流量開啟過程中變化。

3 已有算法誤差分析

3.1 計(jì)及負(fù)頻率的DTFT算法

2路同頻率正弦采樣序列s1（n）＝A1cos（ωn＋θ1），s2（n）＝A2cos（ωn＋θ2），ω＝2πf0／fs。設(shè)ω＾為ω的估計(jì)值，則有限長序列的離散時(shí)間傅立葉變換（DTFT）為：

圖1 突變信號(hào)模型

文獻(xiàn)［11］采用這種算法對(duì)平穩(wěn)流及小流量具有較高的測(cè)量精度，但是，由于250 ms調(diào)用一次，每2 s初始化DTFT后仍需要1.25 s預(yù)處理時(shí)間，使得算法動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度無法達(dá)到流量突變時(shí)對(duì)算法的要求。因此，運(yùn)用Matlab對(duì)突變信號(hào)模型下算法可能產(chǎn)生的誤差進(jìn)行分析。

3.2 誤差分析

實(shí)際應(yīng)用中流量啟停時(shí)，傳感器信號(hào)的相位和頻率會(huì)發(fā)生突變。分別采用相位和頻率的突變信號(hào)模型，以盡可能合理地估計(jì)已有算法的誤差。

（1）相位差變化造成的誤差

Matlab產(chǎn)生兩路標(biāo)準(zhǔn)正弦信號(hào)，信號(hào)頻率f為135Hz（此為型號(hào)為CMF025的科氏傳感器滿管時(shí)的固有頻率），幅值A(chǔ)mp為4.0 V，采樣頻率Fs為2 kHz，采樣點(diǎn)數(shù)SN為10 000點(diǎn)。其中，相位采用突變信號(hào)模型，如圖2中點(diǎn)劃線所示，模擬實(shí)際應(yīng)用中流量開啟時(shí)的狀態(tài)變化。

測(cè)量結(jié)果如圖2實(shí)線所示，從相位突變到準(zhǔn)確計(jì)算出相位結(jié)果需要2500點(diǎn)計(jì)算，這期間，相位差均值僅為0.872°，算法誤差達(dá)到－66.430%。其主要原因?yàn)椋篋TFT算法是一個(gè)累加計(jì)算的過程，在DTFT初始化長度內(nèi)，若相位發(fā)生突變，則無法及時(shí)去除舊的數(shù)據(jù)的影響，從而造成突變短時(shí)間內(nèi)相位跟蹤偏差大，只有重新初始化后才能完全更新數(shù)據(jù)計(jì)算出正確相位差。此外，由于啟停法流量測(cè)試過程中每次相位突變的時(shí)間點(diǎn)是隨機(jī)的，導(dǎo)致相位跟蹤所需時(shí)間不同，因此計(jì)算誤差不一致，這也就是已有算法在啟停法測(cè)量時(shí)重復(fù)性較差的原因。

圖2 相位差突變時(shí)算法跟蹤效果圖圖

（2）頻率變化造成的誤差

實(shí)際測(cè)量過程中，除了會(huì)出現(xiàn)相位突變的惡劣情形外，由于閥門開關(guān)、溫度變化、管道流體狀態(tài)改變等引起的頻率突變的影響也不容忽略。令Matlab同樣產(chǎn)生兩路標(biāo)準(zhǔn)正弦信號(hào)，相位差保持2.6°（最大流量時(shí)的相位差）不變，頻率采用如圖1（b）中所示突變信號(hào)模型，并在1 500～3500點(diǎn)間頻率緩慢降落0.08Hz。構(gòu)造信號(hào)完成后，用已有算法進(jìn)行分析，其相位差計(jì)算結(jié)果如圖3所示。

圖3 頻率突變時(shí)算法跟蹤效果圖

由圖3可見，從1500點(diǎn)頻率突變后，相位差計(jì)算結(jié)果開始偏離實(shí)際值，并產(chǎn)生較大波動(dòng)，直到4 000點(diǎn)后算法開始比較準(zhǔn)確地跟蹤相位差的變化，這期間相位差計(jì)算誤差為0.123%。產(chǎn)生較大誤差的原因主要有兩點(diǎn)：一是DTFT初始化所需時(shí)間過長；二是算法每次調(diào)用時(shí)間偏長，使得參與DTFT計(jì)算的頻率值不準(zhǔn)確。

綜上，文獻(xiàn)［11］在測(cè)量頻繁啟停流量時(shí)主要存在如下問題：

（1）DTFT算法初始化長度（NDtft）偏長，信號(hào)突變時(shí)無法迅速丟棄舊數(shù)據(jù)的影響，容易造成計(jì)算誤差；

（2）初始化后預(yù)處理時(shí)間偏長，導(dǎo)致算法不能及時(shí)跟蹤流量變化；

（3）每次算法調(diào)用時(shí)間（NCalc）偏長，格型算法每處理500點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算出一固定頻率，并用于離散傅里葉變換，若期間頻率發(fā)生較大變化，則必然會(huì)影響相位差計(jì)算精度。

4 算法仿真與改進(jìn)

從動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度角度出發(fā)，先對(duì)已有算法進(jìn)行仿真，找出影響響應(yīng)速度的因素，進(jìn)而提出2種改進(jìn)方法。并且將改進(jìn)前后的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，以評(píng)估改進(jìn)算法的效果。

4.1 改進(jìn)的DTFT算法

（1）仿真分析

DTFT算法是一個(gè)累加過程，信號(hào)變化時(shí)通過算法初始化來完成數(shù)據(jù)的更新。因此，相位突變時(shí)，NDtft的選擇對(duì)算法至關(guān)重要；此時(shí)保證信號(hào)頻率恒定，避免了算法調(diào)用時(shí)間對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響，并且可以最大范圍的改變NDtft的長度。當(dāng)NDtft在4 000～2范圍內(nèi)取值時(shí)，分別對(duì)算法進(jìn)行考核。仿真結(jié)果如圖4所示。

圖4 相位差突變時(shí)不同NDtft的效果對(duì)比

通過仿真發(fā)現(xiàn)，相位突變時(shí)，DTFT算法的初始化長度越短，算法的相位跟蹤速度即動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度越快，精度得到顯著提高。

相位差保持2.6°不變，頻率在3 500～5 500點(diǎn)內(nèi)緩慢降落0.08 Hz，分別改變NDtft及NCalc的取值，以考核頻率突變時(shí)其對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響。相位差計(jì)算結(jié)果求均值，誤差如表1所示。

由仿真結(jié)果可見，DTFT算法的初始化時(shí)間及整體算法調(diào)用長度相配合的變短后，相位差計(jì)算精度會(huì)有一定程度的提高，這也正是加快算法初始化以丟棄舊數(shù)據(jù)的影響及更準(zhǔn)確的調(diào)用頻率值的結(jié)果。

表1 頻率突變時(shí)不同NDtft、NCalc相位差誤差（%）

（2）改進(jìn)效果

通過對(duì)仿真結(jié)果的分析可知，算法在選取NDtft＝100、NCalc＝100時(shí)效果較佳，因此對(duì)已有的DTFT算法進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)。將DTFT算法的所有計(jì)算結(jié)果用于后續(xù)平均處理，通過Matlab仿真，將改進(jìn)前后算法的計(jì)算效果進(jìn)行對(duì)比，如圖5所示。

可見，在相位或頻率發(fā)生突變時(shí)，改進(jìn)的DTFT算法響應(yīng)速度更快，能夠快速準(zhǔn)確地反映信號(hào)的變化，精度得到很大提高；改進(jìn)后算法的有效性得以仿真驗(yàn)證。

4.2 滑動(dòng)DTFT算法

本節(jié)從另一角度出發(fā)，給出了算法改進(jìn)的第2種方案，即滑動(dòng)DTFT算法［15］（以下簡稱SDTFT）。

（1）算法原理

SDTFT是在DTFT算法的基礎(chǔ)上，對(duì)觀測(cè)信號(hào)加一個(gè)N點(diǎn)的時(shí)間窗且該時(shí)間窗按采樣點(diǎn)不斷向前滑動(dòng)，在每個(gè)采樣點(diǎn)處計(jì)算N點(diǎn)有限長序列的傅里葉變換。推導(dǎo)過程如下：

對(duì)于觀測(cè)信號(hào)x（t），設(shè)在m時(shí)刻采樣得到N個(gè)采樣數(shù)據(jù)x（0），x（1），…，x（N－1），構(gòu)成N點(diǎn)有限長序列，其離散時(shí)間傅里葉變換為：

式中：ω為數(shù)字角頻率，rad；t為采樣點(diǎn)的序號(hào)。

圖5 改進(jìn)前后對(duì)比

在m＋1時(shí)刻，得到新的采樣點(diǎn)x（N），則該點(diǎn)與之前的N－1點(diǎn)重新構(gòu)成一個(gè)N點(diǎn)有限長序列，該序列在ω處的離散時(shí)間傅里葉變換為：依此遞推，SDTFT算法的遞推公式如式（5）所示。

式中：k為N點(diǎn)時(shí)間窗序號(hào)；N＋k－1為新的采樣點(diǎn)序號(hào)。

可見，采用SDTFT算法后，每采入一點(diǎn)新的信號(hào)，即可計(jì)算N點(diǎn)傅里葉變換，并未增加算法計(jì)算量；同時(shí)進(jìn)行計(jì)及負(fù)頻率的修正，相位差推導(dǎo)公式同式（2），提高了相位差計(jì)算精度。

（2）改進(jìn)效果

SDTFT算法中采用100點(diǎn)數(shù)據(jù)調(diào)用一次算法以更準(zhǔn)確地跟蹤頻率的變化，并且100點(diǎn)后每采樣一點(diǎn)新數(shù)據(jù)計(jì)算一次100點(diǎn)傅里葉變換，即滑動(dòng)長度NSlip＝100。在信號(hào)頻率不變的前提下，SDTFT算法每次計(jì)算傅里葉變換的點(diǎn)數(shù)為定值，則不存在數(shù)據(jù)溢出的情況。但是，實(shí)際應(yīng)用中，無論是流量快速切換還是溫度變化等因素的影響，都會(huì)造成信號(hào)頻率的突變或是短時(shí)波動(dòng)。以公式（3）為例，若新的采樣信號(hào)頻率發(fā)生變化，即第N點(diǎn)與第0點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)頻率不再一致，那么公式（4）中遞推公式將會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤；依次類推，頻率繼續(xù)變化將會(huì)給遞推公式（5）帶來累計(jì)誤差，從而影響相位差的計(jì)算。因此，采用SDTFT算法時(shí)，也需要不斷初始化算法，此處選取算法初始化長度NDtft＝500。

對(duì)改進(jìn)的算法進(jìn)行Matlab仿真分析，設(shè)置變量NDtft＝500、NCalc＝100、NSlip＝100，此時(shí)SDTFT的所有計(jì)算結(jié)果用于后續(xù)平均處理。算法改進(jìn)前后的仿真結(jié)果如圖6所示。

可見，在相位或頻率發(fā)生突變時(shí)，SDTFT算法提高了動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度，并且相位差計(jì)算結(jié)果圍繞準(zhǔn)確值上下波動(dòng)，精度得到提高；改進(jìn)算法是可靠、有效的。

滑動(dòng)DTFT算法與改進(jìn)的DTFT算法相比：兩者算法調(diào)用長度相同，都能更好地反映頻率變化；滑動(dòng)DTFT算法計(jì)算總長度較長，但是通過滑動(dòng)計(jì)算，每個(gè)采樣點(diǎn)都能得到100點(diǎn)的傅里葉變換，相位差計(jì)算精度更高；而改進(jìn)的DTFT算法計(jì)算總長度較短，能夠快速初始化算法，動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度更快。通過仿真分析可知，兩種改進(jìn)的算法精度相當(dāng)，都較已有算法有所改善。

5 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)

為了考核算法改進(jìn)后，科氏質(zhì)量流量變送器在實(shí)際應(yīng)用中的測(cè)量精度、動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度等性能，分別將所研制變送器與不同傳感器進(jìn)行匹配，在相應(yīng)的裝置上進(jìn)行了啟停法和靜態(tài)質(zhì)量法2種水流量標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。

圖6 改進(jìn)前后對(duì)比

5.1 啟停法

在課題組設(shè)計(jì)的一套科氏質(zhì)量流量計(jì)實(shí)驗(yàn)裝置進(jìn)行水流量啟停法測(cè)量實(shí)驗(yàn)。標(biāo)定管道上游和下游分別安裝了一臺(tái)CMF025型號(hào)科氏質(zhì)量流量傳感器。上游傳感器匹配Micro Motion的高準(zhǔn)2700變送器，作為標(biāo)準(zhǔn)表，測(cè)量精度為0.1級(jí)。下游傳感器匹配我們所研制的變送器，作為被檢表。水流量標(biāo)定實(shí)驗(yàn)中采用啟停法，通過被檢表與標(biāo)準(zhǔn)表對(duì)比，分別考核啟停法下應(yīng)用不同算法時(shí)變送器的流量測(cè)量精度。標(biāo)定數(shù)據(jù)如表2所示。

可見，啟停法標(biāo)定時(shí)，在16.0～1.5 kg／min流量范圍內(nèi)，研制的變送器與標(biāo)準(zhǔn)表相比，改進(jìn)前算法精度較差且重復(fù)性為0.3%；而改進(jìn)后算法測(cè)量精度優(yōu)于0.1%，測(cè)量重復(fù)性優(yōu)于0.05%。因此，2種改進(jìn)后算法在啟停法應(yīng)用中是可行的，測(cè)量精度及重復(fù)性上都有很大程度的改善。

5.2 靜態(tài)質(zhì)量法

將研制的科氏質(zhì)量流量變送器與太原太航流量工程有限公司研制的科氏質(zhì)量流量傳感器相配合，在太原太航流量工程有限公司進(jìn)行了靜態(tài)質(zhì)量法水流量標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，以考核變送器在穩(wěn)流法水流量標(biāo)定實(shí)驗(yàn)中的測(cè)量精度。

按照該公司的標(biāo)定流程對(duì)變送器進(jìn)行標(biāo)定［11］。整個(gè)標(biāo)定裝置的精度為0.05%，選擇了該公司25mm口徑的傳感器，對(duì)采用SDTFT算法的變送器進(jìn)行標(biāo)定，標(biāo)定結(jié)果如表3所示。

表2 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表3 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果

可見，穩(wěn)流法標(biāo)定時(shí)，匹配太航25 mm口徑傳感器，我們研制的變送器采用改進(jìn)后算法，在15：1量程比范圍內(nèi)，測(cè)量精度優(yōu)于0.1%，測(cè)量重復(fù)性優(yōu)于0.05%。因此，改進(jìn)后算法在測(cè)量穩(wěn)定流量時(shí)，同樣具有測(cè)量精度高、重復(fù)性好的優(yōu)點(diǎn)。

6 結(jié)束語

以CMF025型號(hào)傳感器為例，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常遇到的流量突變情形，提出了更為符合實(shí)際的突變信號(hào)模型。基于突變信號(hào)模型，對(duì)目前采用的科氏質(zhì)量流量傳感器處理方法進(jìn)行誤差估計(jì)，且分析表明改變DTFT算法的初始化長度，并相應(yīng)縮短算法調(diào)用時(shí)間，可以改善計(jì)算精度。提出2種改進(jìn)算法：改進(jìn)的DTFT算法與滑動(dòng)DTFT算法。Matlab仿真數(shù)據(jù)表明，改進(jìn)的算法提高了信號(hào)突變時(shí)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度及計(jì)算精度。對(duì)改進(jìn)后的算法進(jìn)行啟停法和穩(wěn)流法現(xiàn)場(chǎng)水流量標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：算法改進(jìn)后，變送器系統(tǒng)在流量切換和流量穩(wěn)定時(shí)均能達(dá)到0.1級(jí)精度，重復(fù)性優(yōu)于0.05%。

［1］ Henry M P，Clarke DW，Vignos JH.Digital flowmeter. U S，2002／0038186 A1［P］.2002－05－28.

［2］ Henry M P，Clarke D W，Archer N，et al.A selfvalidating digital Coriolis mass-flow meter：an overview［J］.Control Engineering Practice，2000，8：487－506.

［3］ 徐科軍，張瀚.一種科氏流量計(jì)的數(shù)字信號(hào)處理與驅(qū)動(dòng)方法研究［J］.計(jì)量學(xué)報(bào)，2004，25（4）：339－343，379.

［4］ 徐科軍，倪偉.一種科里奧利質(zhì)量流量計(jì)的信號(hào)處理方法［J］.計(jì)量學(xué)報(bào)，2001，21（4）：254－258.

［5］ 鄭德智，樊尚春，邢維巍.科氏質(zhì)量流量計(jì)相位差檢測(cè)新方法［J］.儀器儀表學(xué)報(bào)，2005，26（5）：441－443.

［6］ 徐科軍，徐文福.基于AFF和SGA的科氏質(zhì)量流量計(jì)信號(hào)處理方法［J］.計(jì)量學(xué)報(bào)，2007，28（1）：48－51.

［7］ 徐科軍，倪偉，陳智淵.基于時(shí)變信號(hào)模型和格型陷波器的科氏流量計(jì)信號(hào)處理方法［J］.儀器儀表學(xué)報(bào)，2006，27（6）：596－601.

［8］ 朱志海，徐科軍，楊雙龍，等.面向時(shí)變信號(hào)模型的科氏質(zhì)量流量傳感器信號(hào)處理方法的實(shí)現(xiàn)與測(cè)試［J］.計(jì)量學(xué)報(bào)，2010，31（4）：325－329.

［9］ 張海濤，涂亞慶.計(jì)及負(fù)頻率影響的科里奧利質(zhì)量流量計(jì)信號(hào)處理方法［J］.儀器儀表學(xué)報(bào)，2007，28（3）：539－544.

［10］ 李葉，徐科軍，朱志海，等.面向時(shí)變的科里奧利質(zhì)量流量計(jì)信號(hào)處理的方法研究與實(shí)現(xiàn)［J］.儀器儀表學(xué)報(bào)，2010，31（1）：8－14.

［11］ 侯其立，徐科軍，李葉，等.基于TMS320F28335的高精度科氏質(zhì)量流量變送器研制［J］.儀器儀表學(xué)報(bào)，2010，31（12）：2788－2795.

［12］ Cheesewright R，Clark C，Belhadj A，et al.The dynamic response of Coriolis mass flow meters［J］.Journal of Fluids and Structures，2003，18：165－178.

［13］ Henry M P，Clark b C，Duta M，et al.Response of a Coriolis mass flow meter to step changes in flow rate［J］.Flow Measurementand Instrumentation，2003，14：109－118.

［14］ Clark C，Cheesewright R.Experimental determination of the dynamic response of Coriolismass flow meters［J］.Flow Measurement and Instrumentation，2006，17：39－47.

［15］ Jacobsen E，Lyons R.The sliding DFT［J］.IEEE Signal Processing Magazine，2003，20（3）：74－80．

Signal Processing Methods of Coriolis Mass Flowm eter for Measurem ent of the Frequent Starting and Stopping Flow

LIU Cui1， XU Ke-jun1，2， HOU Qi-li1， XIONGWen-jun1， FANG Min1
（1.School of Electrical and Automation Engineering，Hefei University of Technology，Hefei，Anhui230009，China；
2.Engineering Technology Research Center of Industrial Automation，Hefei，Anhui230009，China）

According to the characteristic of the frequent starting and stopping flow，amutation-signalmode of Coriolis mass sensor is proposed to describe the change patterns of signal parameterswith the sudden change of flow.The exiting DTFT algorithm with negative frequency contribution is evaluated using thismodel，and its errors are analyzed in the batch applications.On the basis of these studies，this algorithm is improved to apply to processing of the mutation signal.The algorithm is implemented in real time in a DSP-based digital Coriolis mass flow transmitter developed，and water flow calibrations consisting of starting-stopping flow method and steady-flow method are performed for the transmitter.The experimental results show that themethod has both fast dynamic response and highed measurement accuracy.

Metrology；Coriolismass flowmeter；Mutant signalmodel；DTFT algorithm

TB937

A

1000-1158（2014）03-0242-06

10．3969／j．issn．1000-1158．2014．03．10

2012-06-01；

2012-08-17

中航工業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新工程（CXY2011HFGD23）

劉翠（1987－），女，河北衡水人，合肥工業(yè)大學(xué)在讀研究生，主要從事自動(dòng)化儀表和數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)研究。liucui1934＠126.com徐科軍為通信作者。