基于多传感器信息融合的涡街信号处理方法研究

发布时间：2017-12-19 01:19

  本文关键词：基于多传感器信息融合的涡街信号处理方法研究

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【摘要】：涡街流量计是一种流体振动式流量计,具有无可动部件,适用于多种介质的测量,测量精度高等优点,在轻工、化工、电力、冶金、城市公用事业等领域中都得到了广泛的应用。但是,由于工业现场环境复杂,外界振动干扰对涡街信号的测量影响很大。本文在周期性强噪声振动干扰的工况条件下,对涡街流量计的抗振性能进行研究,主要研究内容包括1)抗周期性强噪声振动干扰的流量测量方案的研究。针对涡街传感器信号抗振动干扰性能差的缺点,提出了发生体内部迎流面和发生体下游取压的差压检测方法。本文从传感器的组合应用出发,综合利用涡街信号和差压信号在测量精度和抗振性能上的优点,提出了抗周期性强噪声振动干扰的流量测量方案。2)涡街信号处理方法的研究。将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)应用于涡街信号的处理,对差压信号平均值和涡街信号频率值进行数据融合,有效提高了数字带通滤波器的锁定精度。针对本文的抗周期性强噪声振动的涡街信号检测方案,提出多传感器信息融合涡街信号处理方法,从夹杂周期性强振动噪声信号的涡街传感器信号中准确提取包含流量信息的有用涡街信号。在MATLAB环境下对该涡街信号处理方法进行了仿真验证。最后搭建了气体实验平台,选取了80Hz、120Hz、180Hz和300Hz流量点,在管道受到周期性强振动干扰条件下,对比分析了本文方法和传统方法的测量结果,对多传感器信息融合涡街信号处理方法的可行性进行了实验验证。实验表明：采用本文提出的涡街信号处理方法能有效抑制外界的周期性强振动噪声干扰对流速测量的影响,流量测量精度在1%左右。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1306356