面向批料流測(cè)量的科氏質(zhì)量流量計(jì)正交解調(diào)方法實(shí)現(xiàn)

張 倫, 徐科軍,2, 徐浩然, 樂 靜, 劉 文, 劉陳慈, 黃 雅

(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)

1 引 言

科氏質(zhì)量流量計(jì)[1,2]可以直接測(cè)量流體的質(zhì)量流量,測(cè)量精度高、應(yīng)用廣泛。數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)是其核心技術(shù),對(duì)測(cè)量精度和測(cè)量穩(wěn)定性起決定性作用。目前,科氏質(zhì)量流量計(jì)在測(cè)量單相流量[3,4]時(shí),信號(hào)處理方法較為成熟,處理精度較高。但是,在實(shí)際應(yīng)用中,經(jīng)常遇到一些流量啟停頻繁的批料流[5,6]工況。批料流發(fā)生的整個(gè)過程是:流量由零迅速增大,在最大值保持一段時(shí)間,再迅速下降至零。例如,加氣機(jī)加氣、油料裝車、化妝品灌裝等均屬于批料流工況,該種工況下要求算法具有較快的響應(yīng)速度,同時(shí)保證穩(wěn)態(tài)測(cè)量結(jié)果波動(dòng)小。目前有多種信號(hào)處理方法,如過零檢測(cè)算法[7,8]、滑動(dòng)Goertzel算法[9,10]、正交解調(diào)算法[11]、希爾伯特變換[12]、DTFT算法[13]等,在不考慮后期處理,僅從算法本身的角度來(lái)看,正交解調(diào)算法由于不依賴于信號(hào)頻率的預(yù)知,避免了批料流開啟和關(guān)斷過程中相位差突變頻率重新收斂所產(chǎn)生的延時(shí),具有較快的響應(yīng)速度,且穩(wěn)態(tài)波動(dòng)較小,因而適用于批料流工況。Endress+Hauser公司[14]、Foxboro公司[15]率先將正交解調(diào)的方法應(yīng)用于科氏質(zhì)量流量計(jì)的信號(hào)處理中,但并未披露相關(guān)的技術(shù)細(xì)節(jié),也并沒有將其應(yīng)用于批料流。正交解調(diào)算法最終的計(jì)算精度與算法中的低通濾波環(huán)節(jié)有直接關(guān)系,徐科軍[11]等從正交解調(diào)原理出發(fā),針對(duì)解調(diào)后信號(hào)頻率分量的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了濾波效果較好的濾波器,但是,其計(jì)算量較大,并未在DSP(digital signal processing)上實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。

本文從如何在科氏質(zhì)量流量計(jì)上實(shí)現(xiàn)正交解調(diào)算法并將其應(yīng)用于批料流的角度出發(fā),利用正弦信號(hào)周期性特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)解調(diào)信號(hào)單周期有限點(diǎn)數(shù)據(jù)循環(huán)調(diào)用;在保證精度和實(shí)時(shí)性的基礎(chǔ)上改進(jìn)濾波環(huán)節(jié),減小了算法的計(jì)算量;為了去除奇異點(diǎn),同時(shí)進(jìn)一步減小穩(wěn)態(tài)波動(dòng)性,在相位差后期處理中加入兩級(jí)平均;對(duì)影響算法精度的一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)做了優(yōu)化,降低算法的復(fù)雜度,同時(shí)提高了測(cè)量精度。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)科氏質(zhì)量流量變送器的軟件部分和硬件部分,并研制了基于DSP的數(shù)字式科氏質(zhì)量流量變送器系統(tǒng)。為了驗(yàn)證改進(jìn)后算法的測(cè)量精度和所研制變送器的穩(wěn)定性和可靠性,進(jìn)行了單相流和批料流標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。

2 正交解調(diào)算法

隨著流體密度的變化,科氏質(zhì)量流量傳感器輸出的兩路信號(hào)頻率也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化,因此可以把傳感器輸出信號(hào)作為調(diào)頻信號(hào),采用正交解調(diào)算法對(duì)該信號(hào)進(jìn)行處理。

2.1 正交解調(diào)算法原理

科氏質(zhì)量流量傳感器輸出信號(hào)為:

(1)

式中:A1和A2為2路傳感器信號(hào)的幅值;ω+Δω為實(shí)際信號(hào)頻率,ω為解調(diào)信號(hào)頻率,Δω為實(shí)際信號(hào)頻率與解調(diào)信號(hào)頻率之間的差值;n為采樣點(diǎn)數(shù);T為采樣周期;θ1和θ2分別為2路信號(hào)相位差;ε1(n)和ε2(n)分別為2路信號(hào)中的噪聲。

用頻率固定為ω的正弦信號(hào)sin(ωnT)、余弦信號(hào)cos(ωnT)對(duì)輸入信號(hào)x1(n)和x2(n)進(jìn)行解調(diào)。以x1(n)為例:

(2)

因此可以看出解調(diào)后的信號(hào)由低頻分量、高頻分量和噪聲分量組成。假設(shè)經(jīng)過低通濾波環(huán)節(jié)之后,高頻分量與噪聲分量可以被完全濾掉,此時(shí),只剩下低頻分量:

同理,第二路信號(hào)解調(diào)后的低頻分量為:

2路信號(hào)的相位差為:

(3)

正交解調(diào)原理如圖1所示。

圖1 正交解調(diào)法測(cè)量原理Fig.1 Measurement principle of quadrature demodulation algorithm

2.2 正交解調(diào)算法中的關(guān)鍵技術(shù)

2.2.1 解調(diào)信號(hào)的選取

由式(1)和式(2)可知,科氏質(zhì)量流量傳感器輸出2路頻率為ω+Δω且具有一定相位差的正弦信號(hào)x1(n)和x2(n),解調(diào)信號(hào)選取頻率固定為ω的正弦信號(hào)sin(ωnT)和余弦信號(hào)cos(ωnT)。若直接用DSP編程環(huán)境CCS(代碼編輯工作室)的庫(kù)函數(shù)產(chǎn)生解調(diào)信號(hào),則會(huì)產(chǎn)生較大的計(jì)算誤差。CCS中自帶的sin和cos庫(kù)函數(shù)僅為float型精度,生成得的解調(diào)信號(hào)sin(ωnT)和cos(ωnT)有效位數(shù)為6～7位,且其直接參與最終相位差計(jì)算,對(duì)計(jì)算的精度影響較大。為了提高解調(diào)信號(hào)的有效位數(shù)以直接提高算法的最終精度,利用正弦信號(hào)具有周期性的特點(diǎn),將解調(diào)信號(hào)sin(ωnT)和cos(ωnT)設(shè)置為周期循環(huán),即滿足:

(4)

式中N為周期循環(huán)點(diǎn)數(shù),即可實(shí)現(xiàn)單周期有限點(diǎn)數(shù)循環(huán)調(diào)用。在此基礎(chǔ)上,通過MATLAB生成N點(diǎn)高精度解調(diào)信號(hào),并在CCS中以64位double型常量定義,這樣在提高精度的同時(shí),也減小了算法的運(yùn)算量;同時(shí),應(yīng)盡量設(shè)置一個(gè)周期內(nèi)解調(diào)信號(hào)均為非零值,否則會(huì)造成解調(diào)信號(hào)與采樣信號(hào)相乘結(jié)果為零,導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。

(5)

2.2.2 濾波器的選擇

為此,選擇2階FIR陷波器和2階IIR低通濾波器相級(jí)聯(lián)來(lái)完成對(duì)解調(diào)后信號(hào)的濾波,FIR型陷波器可以實(shí)現(xiàn)高頻噪聲的定向?yàn)V波,IIR型低通濾波可以濾除低頻分量附近的噪聲分量,雖然IIR型濾波器為非線性相位濾波器,但是,由于解調(diào)后信號(hào)頻率成分相同,通過濾波器后所造成的相位滯后相同,并不會(huì)對(duì)相位差計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生影響。

批料流的整個(gè)過程由開啟階段、穩(wěn)定階段和關(guān)斷階段組成,且由于開啟階段和關(guān)斷階段具有對(duì)稱關(guān)系,因此分析濾波器性能只需針對(duì)開啟階段和穩(wěn)定階段即可。為了將本文設(shè)計(jì)的濾波環(huán)節(jié)與文獻(xiàn)[11]的2種濾波環(huán)節(jié)進(jìn)行對(duì)比,在MATLAB中生成頻率為135 Hz、幅值為4 V且混有倍頻噪聲和隨機(jī)噪聲的2路正弦信號(hào),然后以2 000 Hz的采樣頻率對(duì)2路信號(hào)同時(shí)連續(xù)采樣,每路信號(hào)采集10 000點(diǎn)。開始采樣時(shí),2路信號(hào)相位差為0°,當(dāng)采樣點(diǎn)數(shù)n=5 500時(shí),信號(hào)相位差突變?yōu)?.6°,之后均保持1.6°不變,即模擬批料流開啟階段和穩(wěn)定階段,其濾波環(huán)節(jié)在信號(hào)相位差突變時(shí)產(chǎn)生的延時(shí)和穩(wěn)態(tài)相位差計(jì)算結(jié)果如圖2和圖3所示。

圖2 濾波環(huán)節(jié)延時(shí)對(duì)比圖Fig.2 Comparison diagram of delay generated by filters

圖3 穩(wěn)態(tài)相位差計(jì)算結(jié)果圖Fig.3 Calculation results of steady phase difference

由圖2和圖3可知,3種濾波環(huán)節(jié)在信號(hào)突變100點(diǎn)后均可跟蹤上信號(hào)相位變化,且穩(wěn)態(tài)最大波動(dòng)均小于真實(shí)相位的0.15%。因此本文設(shè)計(jì)的FIR陷波器和IIR低通濾波器級(jí)聯(lián)的濾波環(huán)節(jié)在保證與文獻(xiàn)[11]設(shè)計(jì)濾波環(huán)節(jié)相同濾波效果的同時(shí)減小了算法的運(yùn)算量。由濾波環(huán)節(jié)產(chǎn)生的延時(shí)為:

濾波環(huán)節(jié)可以除去信號(hào)中的大部分噪聲,但在實(shí)際運(yùn)算過程中,由于批料流工況下流量變化迅速、持續(xù)時(shí)間較短,導(dǎo)致計(jì)算得到的相位差穩(wěn)態(tài)波動(dòng)大,且存在奇異點(diǎn),因此需要對(duì)相位差結(jié)果進(jìn)行后期處理。

2.2.3 相位差后期處理

相位差后期處理主要由兩級(jí)平均組成,其中第一級(jí)的作用主要是去除奇異點(diǎn)。由式(3)可知,通過對(duì)I1(n)、Q1(n)和I2(n)、Q2(n)分別反正切得到2路傳感器信號(hào)的相位,對(duì)其做差得到信號(hào)相位差,實(shí)現(xiàn)中使用的反正切函數(shù)是CCS自帶的庫(kù)函數(shù),精度較低,且由于調(diào)制信號(hào)頻率與實(shí)際信號(hào)頻率不等導(dǎo)致I1(n)、Q1(n)、I2(n)、Q2(n)均為正弦變化且存在過零點(diǎn),當(dāng)Q1(n)和Q2(n)接近為零點(diǎn),此時(shí)CCS中運(yùn)算I1(n)/Q1(n)和I2(n)/Q2(n)與真實(shí)值偏差較大,導(dǎo)致該點(diǎn)計(jì)算誤差較大,不能反映當(dāng)前傳感器的真實(shí)相位差,應(yīng)將其剔除。因此,開辟一個(gè)長(zhǎng)度為M的數(shù)組sort[M],程序開始運(yùn)行時(shí)將每一個(gè)采樣點(diǎn)計(jì)算的相位差保存到數(shù)組sort[M]中,當(dāng)累積的點(diǎn)數(shù)小于M時(shí),不做任何處理,當(dāng)累積點(diǎn)數(shù)為M點(diǎn)時(shí),將M點(diǎn)相位差由大到小排序,剔除排序后的前25%個(gè)點(diǎn)和后25%個(gè)點(diǎn),保留中間50%個(gè)點(diǎn)并取均值,該均值即可較為準(zhǔn)確地反映M點(diǎn)的真實(shí)相位差;算法完成M點(diǎn)相位差運(yùn)算所需的時(shí)間為:

式中:Fs為2 000 Hz;M為100,即每經(jīng)過0.05 s得到一個(gè)剔除奇異點(diǎn)后的平均相位差。但實(shí)際批料流下的測(cè)量精度主要由兩方面決定,其一是批料流開啟和關(guān)斷過程中的響應(yīng)速度[16],其二為算法的穩(wěn)態(tài)波動(dòng)性,經(jīng)過一級(jí)平均后的相位差穩(wěn)態(tài)波動(dòng)性仍較大,因此可以通過適當(dāng)犧牲算法的響應(yīng)速度來(lái)減小穩(wěn)態(tài)波動(dòng)性,以提高批料流下的測(cè)量精度,在一級(jí)平均之后加入二級(jí)滑動(dòng)平均,在程序中開辟一個(gè)長(zhǎng)度為K的數(shù)組ave[K],將經(jīng)過一級(jí)平均后的相位差保存到該數(shù)組中,當(dāng)保存的點(diǎn)數(shù)小于K時(shí),只對(duì)已保存的相位差取均值;當(dāng)保存的點(diǎn)數(shù)累積達(dá)到K時(shí),開始滑動(dòng)數(shù)組,即對(duì)該點(diǎn)與之前保存的K-1點(diǎn)相位差取均值;同時(shí),用最新的相位差替代最早保存的相位差,完成數(shù)據(jù)更新。算法經(jīng)過一級(jí)平均和二級(jí)平均產(chǎn)生的時(shí)間延遲為:

tK=K×tM

算法的整體響應(yīng)時(shí)間為:

tr=tf+tK

針對(duì)2.2.2節(jié)構(gòu)建的批料流開啟階段和穩(wěn)定階段的信號(hào)模型,圖4和圖5為添加兩級(jí)平均后算法的響應(yīng)速度和穩(wěn)態(tài)波動(dòng)性大小。

圖4 不同K值下的算法響應(yīng)速度Fig.4 Algorithm response speed of different K

圖5 不同K值下的穩(wěn)態(tài)波動(dòng)性Fig.5 Steady state volatility of different K

可見,當(dāng)K取值較小時(shí),算法的整體響應(yīng)時(shí)間tr較短,響應(yīng)速度較快,但相位差穩(wěn)態(tài)波動(dòng)較大,隨著K值得不斷增大,其穩(wěn)態(tài)波動(dòng)逐漸減小,響應(yīng)時(shí)間逐漸加長(zhǎng),通過圖5可知,當(dāng)K取值為3時(shí)計(jì)算的相位差最大波動(dòng)不超過信號(hào)真實(shí)相位差的0.02%,繼續(xù)提高K值并不會(huì)明顯減小穩(wěn)態(tài)波動(dòng),反而會(huì)使得響應(yīng)時(shí)間不斷加長(zhǎng),因此綜合考慮選擇K值為3作為批料流下的最佳值,此時(shí)算法的整體響應(yīng)時(shí)間tr為0.2 s。

2.3 算法實(shí)現(xiàn)過程中的優(yōu)化處理

基于DSP芯片實(shí)現(xiàn)算法有以下2個(gè)難點(diǎn),其一是DSP的資源限制,主要由時(shí)間限制和空間限制組成,時(shí)間限制是指在當(dāng)前整套算法的時(shí)間復(fù)雜度(執(zhí)行算法所需要的計(jì)算工作量)和DSP主頻下,算法能否實(shí)時(shí)計(jì)算,空間限制指在當(dāng)前算法的空間復(fù)雜度(執(zhí)行算法所需要的內(nèi)存空間)和DSP所具有的內(nèi)存空間下執(zhí)行過程中是否具有足夠的內(nèi)存;其二是如何保證算法實(shí)現(xiàn)過程中的精度。為此,采取了以下有效措施。

1) 采用DMA功能進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,該種方法的優(yōu)點(diǎn)是可以在不使用中斷的情況下將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)紻SP的內(nèi)部RAM中,避免了數(shù)據(jù)丟失現(xiàn)象的發(fā)生,提高了CPU的效率,使得時(shí)間復(fù)雜度得以下降。

2) 采用快速排序算法來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的冒泡排序算法,算法的時(shí)間復(fù)雜度由O(n×n)降低為O(n×log2n)。在實(shí)際實(shí)現(xiàn)過程中每采樣100點(diǎn)排序一次,即將算法排序所需平均時(shí)間縮短為傳統(tǒng)冒泡排序法的1/15。

3) DSP處理乘法的速度遠(yuǎn)快于除法,通過定義中間變量將程序中大量循環(huán)的除法轉(zhuǎn)換成乘法,減小了運(yùn)算量,從而使得整套算法的時(shí)間復(fù)雜度下降。

4) 采用循環(huán)隊(duì)列的方法存儲(chǔ)數(shù)據(jù),即在隊(duì)列尾部存放數(shù)據(jù)的同時(shí),在隊(duì)列頭部讀取數(shù)據(jù),降低對(duì)DSP資源的占用,從而降低了算法的空間復(fù)雜度。

5) 采用64位的double型常量和變量替代32位的float型常量和變量,從而保證數(shù)據(jù)具有足夠的有效位數(shù),確保小相位差時(shí)的測(cè)量精度。如針對(duì)直接影響算法精度的濾波器系數(shù)、解調(diào)信號(hào)和參與相位差運(yùn)算的數(shù)組均定義為64位的double型。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)硬件模塊

選用TI公司生產(chǎn)的TMS320F28335DSP芯片作為變送器的核心處理器,在此基礎(chǔ)上研制了科氏質(zhì)量流量計(jì)變送器系統(tǒng)。其主要由驅(qū)動(dòng)模塊、輸入信號(hào)調(diào)理模塊、數(shù)字信號(hào)處理模塊、溫度補(bǔ)償模塊、人機(jī)接口及通訊模塊組成,硬件框圖如圖6所示。

圖6 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖Fig.6 Diagram of hardware for system

3.2 系統(tǒng)軟件部分

科氏質(zhì)量流量計(jì)系統(tǒng)的軟件部分主要由主監(jiān)控程序、初始化模塊、中斷模塊、錯(cuò)誤處理模塊、看門狗模塊、LCD和SCI通訊模塊、鍵盤模塊、算法模塊組成。其結(jié)構(gòu)框圖如圖7所示,初始化模塊包括系統(tǒng)初始化、外設(shè)初始化、算法初始化;主監(jiān)控程序?qū)崟r(shí)調(diào)用系統(tǒng)算法模塊、看門狗模塊、錯(cuò)誤處理模塊來(lái)完成流量信號(hào)的計(jì)算,同時(shí)通過LCD和SCI通信模塊完成流量的輸出。中斷模塊主要包括掉電保護(hù)中斷、AD數(shù)據(jù)采集中斷、DMA數(shù)據(jù)傳輸中斷、Cputimers0中斷,通過設(shè)置相應(yīng)的中斷服務(wù)程序,完成相應(yīng)的功能。

圖7 系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)框圖Fig.7 Diagram of software for system

系統(tǒng)的軟件流程圖如圖8所示,系統(tǒng)開始工作時(shí),首先完成系統(tǒng)初始化、外設(shè)初始化、算法初始化。再通過判斷AD采樣數(shù)據(jù)是否達(dá)到單次計(jì)算長(zhǎng)度M點(diǎn),若達(dá)到則可進(jìn)行一次算法運(yùn)算,若未達(dá)到,則繼續(xù)等待,直到采樣點(diǎn)數(shù)達(dá)到M為止,此時(shí)對(duì)采樣得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解調(diào)、濾波、計(jì)算從而精確的得到信號(hào)的相位差;對(duì)相位差進(jìn)行兩級(jí)平均,通過設(shè)置儀表系數(shù),得到管道內(nèi)的流量,讀取溫度信號(hào)對(duì)流量進(jìn)行溫度補(bǔ)償,提高最終計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性,通過鍵盤處理子程序刷新LCD將流量在液晶上輸出,同時(shí)通過SCI將流量上傳到上位機(jī)中。

圖8 系統(tǒng)軟件流程圖Fig.8 Flow chart of system software

4 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)

為了考核正交解調(diào)算法的實(shí)現(xiàn)效果,將研制的變送器與Micro motion公司生產(chǎn)的DN25口徑傳感器進(jìn)行匹配,形成完整的科氏質(zhì)量流量計(jì),實(shí)驗(yàn)裝置主要由水箱、水泵、空壓機(jī)、PLC控制柜、稱重裝置等組成,如圖9所示。

圖9 標(biāo)定裝置原理圖Fig.9 Calibration device schematic

在進(jìn)行批料流標(biāo)定實(shí)驗(yàn)前,首先進(jìn)行單相流標(biāo)定實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證正交解調(diào)算法測(cè)量精度和所研究變送器的可靠性和穩(wěn)定性。

4.1 單相流實(shí)驗(yàn)

采用動(dòng)態(tài)質(zhì)量法進(jìn)行標(biāo)定實(shí)驗(yàn),將高精度的秤得到的稱重值作為標(biāo)準(zhǔn)值,科氏質(zhì)量流量變送器的計(jì)算值作為被檢值,對(duì)比兩者在一定時(shí)間內(nèi)的差值,即可得到變送器的精度。

在進(jìn)行單相水標(biāo)定實(shí)驗(yàn)之前,首先將換向器調(diào)到1路,調(diào)節(jié)旁路閥和手動(dòng)調(diào)節(jié)閥使流量達(dá)到標(biāo)定所需流量。此時(shí),水在水箱、水泵、科氏質(zhì)量流量傳感器間循環(huán)流動(dòng)。標(biāo)定開始時(shí),換向器自動(dòng)切換2路,水經(jīng)由水箱、水泵、科氏質(zhì)量流量傳感器流向稱重裝置;同時(shí),科氏質(zhì)量流量變送器以脈沖的形式上傳測(cè)量值。當(dāng)達(dá)到標(biāo)定時(shí)間,換向器切換至1路,將稱重裝置的稱重值與脈沖上傳測(cè)量對(duì)比,即可得到測(cè)量誤差。

根據(jù)國(guó)標(biāo)規(guī)定,流量從最大流量點(diǎn)逐漸減小到最小流量點(diǎn),再回到最大流量點(diǎn),對(duì)不同的流量點(diǎn)分別進(jìn)行測(cè)量,每個(gè)流量點(diǎn)測(cè)量3次。完成所有流量點(diǎn)測(cè)量后,即可得到科氏質(zhì)量流量計(jì)的測(cè)量精度和重復(fù)性。標(biāo)定結(jié)果如表1所示。由標(biāo)定結(jié)果可知,單相流測(cè)量誤差小于0.1%,重復(fù)性小于0.05%。

表1 單相水動(dòng)態(tài)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Tab.1 Single phase water dynamic calibration experimental data

4.2 批料流實(shí)驗(yàn)

在單相流具有較高測(cè)量精度的前提下,在圖9所示的裝置進(jìn)行了批料流實(shí)驗(yàn),流量點(diǎn)分別選擇120 kg/min和60 kg/min,批料時(shí)間設(shè)置為5 s、10 s、15 s和20 s。在每次批料流開啟之前,水在水箱、科氏質(zhì)量流量傳感器、稱重裝置之間循環(huán)流動(dòng),關(guān)閉手動(dòng)調(diào)節(jié)閥,此時(shí)水由支路流回水箱,主路內(nèi)處于滿管零流量,為了使系統(tǒng)充分穩(wěn)定,等待15 s后開啟手動(dòng)調(diào)節(jié)閥,批料流開始,經(jīng)過一段時(shí)間(5～20 s)后,關(guān)閉手動(dòng)調(diào)節(jié)閥,批料流結(jié)束,對(duì)比變送器測(cè)量值和稱重裝置的稱重值即可得到實(shí)際測(cè)量精度。批料流實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2和表3所示。

由表2和表3可看出,在120 kg/min和60 kg/min的20 s、15 s、10 s和5 s批料流實(shí)驗(yàn)中,其測(cè)量誤差小于0.1%,重復(fù)性小于0.05%。

表3 60 kg/min下正交解調(diào)算法批料流實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Batch flow experimental results of quadrature demodulation algorithm at 60 kg/min

表2 120 kg/min下正交解調(diào)算法批料流實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Batch flow experimental results of quadrature demodulation algorithm at 120 kg/min

5 結(jié)束語(yǔ)

根據(jù)正交解調(diào)算法具有響應(yīng)速度快的優(yōu)點(diǎn),選取該算法作為批料流下的信號(hào)處理方法,并從實(shí)現(xiàn)的角度出發(fā),采用常量替代算法中的解調(diào)系數(shù),節(jié)省內(nèi)存開銷,降低整套算法的空間復(fù)雜度,提高了測(cè)量精度;采用FIR陷波器和IIR低通濾波器級(jí)聯(lián)對(duì)解調(diào)后的信號(hào)進(jìn)行濾波處理, 在保證有較好濾波效果的同時(shí),降低了算法的運(yùn)算量,在正交解調(diào)算法后期相位差處理中加入平均化處理,剔除奇異點(diǎn),并減小算法波動(dòng)性;同時(shí),對(duì)算法實(shí)現(xiàn)的一些關(guān)鍵部分進(jìn)行了優(yōu)化處理。研制了科氏質(zhì)量流量變送器的硬件和軟件,其中,硬件部分主要由驅(qū)動(dòng)控制模塊、信號(hào)調(diào)理模塊、數(shù)字信號(hào)處理與控制模塊等組成,軟件部分主要由初始化模塊、信號(hào)采集模塊、算法模塊、驅(qū)動(dòng)模塊等組成。將研制的變送器與Micro Motion公司生產(chǎn)的DN25傳感器匹配,進(jìn)行單相流標(biāo)定和批料流實(shí)驗(yàn),其中,單相流標(biāo)定在12:1的量程范圍內(nèi),測(cè)量誤差小于0.1%,重復(fù)性誤差小于0.05%;在120 kg/min和60 kg/min的5,10,15,20 s這4個(gè)不同批次的批料流實(shí)驗(yàn)中,測(cè)量誤差小于0.1%,重復(fù)性誤差小于0.05%,證明本文研究的正交解調(diào)算法在單相流和批料流工況下均具有較好的測(cè)量效果,所研制的變送器性能較好。