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高精度超声波渡越时间流量计的流量测量 摘要 为了实现高精度的实时流量测量,本文根据超声波渡越时间的测量原理方法,使用低功耗单片机MSP430做为系统的核心,利用高精度测量芯片TDC-GP2实时采集信号时差,由此我们设计一个新的超声波渡越时间流量计。在先进的硬件设计此基础上，为了进一步提高流量测量，则基于小波变换的数字信号处理算法的精度变换采用消噪测量信号，迅速在DSP芯片实现。实验结果表明，该方法能够有效地提高了测量精度和实时性，并满足流量计的测量要求。关键词：超声波流量计;渡越时间法;测量精度;小波去噪方法 一、引言 超声波流量计是过程监测，控制和测量仪器的一般领域中发展最快的技术之一。在凭借非侵入式流量测量，安装方便，低维护和测量精度高的优点，超声波流量计越来越在现代工业生产领域越来越多的应用。有两种通常超声流量计原理:渡越时间法和多普勒法。本文选择渡越时间法是由于其精度高、几乎零压降和宽动态范围。 超声波流量计的渡越时间法是基于这一理论,当超声波脉冲通过流动介质传播,其传播时间将随液体介质的流速。因此，它是准确测量的脉冲旅行，直接影响流量计测量精度的流动的上游和下游的时间差的关键。此外,从渡越时间消除噪声信号也是必不可少的。 由于硬件电路设计的局限性，目前缺乏有效的过程中收集的数据的方法了。在实际的流量测量，数据处理经常采用均值滤波方法，其操作简便，但不能消除噪声不当，除此之外这种方法，也容易使显示的值滞后的实际值，并且不能实时跟踪的流动变化。因此,在本文中采用高精度流量计测量芯片TDC-GP2可以准确测量渡越时间。根据上述设计，基于小波的高效算法变换被开发以消除噪声，这是快速实现对高速硬件旨在跟踪实时流量变化的特殊的DSP芯片。 二、测量原理超声波渡越时间流量计测量沿定义通过换能器超声路径两个相对的脉冲传播时间之间的差值。超声波脉冲传播因为流量的影响将会比脉冲到达上游换能更快地到达下游换能器。因此这两个脉冲的时间差是直接与被测介质的流速成正比的。原理示意图如图1所示。 图一 渡越时间的测量原理方法在上行方向的超声波脉冲的运输时间可以表示为：超声波脉冲在下行方向的传输时间可以表示为：其中v是在被测管的流速，c是在静止液体中的声音的速度，换能器的中心线和管道轴线之间的入射角，和d是管的内部直径。这样的时间差由下式给出:对于V C，（3）式可以简化为：与此相对应的流速公式可以被定义为：当c为常数，该时间差t是正比于流速v。一旦时间差被测量，我们可以计算出的流速，然后其通过上述（6），测体积流量Q，其中k是校正因子。 三、系统总体设计作为测量装置、超声波渡越时间流量计不仅要求收集高精度时差信号,还应该能够迅速执行一些功能,比如高速数据处理、流量计算、实时显示和通信设备。本文采用以微处理器MSP430为核心的系统来来计算，控制和显示，采用TDC-GP2收集的信号，然后利用DSP来处理，以提高流量测量的精确度和实时性能。超声波流量计的框架结构是如图2所示。系统主要由四个部分组成,如下所示。 A、前端模拟量模块前端模拟电路的功能主要是传输和接收超声波脉冲,接收到的信号调整实施发射器和接收器之间切换。该模块采用一个集成的收发器电路，它可以接受的上游和下游信号共享一个共同的信号处理电路。同时换能器收发电路之间的连接是在微机的控制下通过方向开关电路实现的。 图2。超声波渡越时间流量计的框架结构B、渡越时间测量模块测量高精度的时间差，是流量测量的关键，所以选择好的时间差测量方法是最重要的。该模块采用高精度测量芯片TDC-GP2测量和收集的时间差，这是完全适合的超声波流量计和热计。它实现了通过SPI接口与DSP的高速通信。C、数字信号处理模块本文采用小波阈值去噪方法去噪，需要更多的内存和更快的处理速度，但MSP430单片机的运算速度无法满足其对实时计算的要求。因此这部分选择DSP芯片实现基于小波变换的算法可以保证流量计的精度和实时性能。D、后端服务模块这个模块主要负责人机交互、数据通信、数据存储等服务功能,以单片机MSP430为控制中心。它使用键盘来设置参数，在测量之前,和串行通信接口发送这些存储数据到上位机进行数据统计,数据测量后印刷等等。 四、数字信号处理流量计主要用于工业现场试验，在实际环境中，尽管我们已经采取了许多有效的硬件抗干扰措施，但是从硬件直接获得的数据准确性较差，难以满足实际应用的要求。因此，我们有必要采用数字信号处理方法去噪上面的数据。与硬件抗干扰技术相比，数字信号处理技术具有精度高，操作灵活简便，可靠性高，速度突出的优势，以及强大的抗干扰能力.本文考虑到硬件电路设计,更有效的方法来处理TDC-GP2收集的数据。在实际过程中,数据处理通常采用均值滤波和中值滤波,很难过滤掉噪音和容易导致显示滞后。所以我们采用小波阈值去噪方法来避免上述问题并获得理想的去噪效果。A、 小波去噪方法 近年来，小波变换已广泛应用于信号和图像处理，由于其在时间域和频率域有良好的局部化特征，它能放大的信号的高频部分和提取故障特征。比起傅里叶变换为基础的方法，在小波变换是更有效地分析这些是非固定的，并且包含不连续性和尖锐的尖峰信号。为了方便地实现在计算机中小波变换，小波去噪一般使用离散小波变换（DWT），其系数可以使用被称为的Mallat金字塔算法的递归方法来计算。 在超声波流量计测试中,典型的超声波渡越时间信号可以书面形式，其中，s（i）的所收集的时间不同的信号时，f（i）为实信号e（i）为主要由电子电路所引起的噪声，并且i是离散的点的数量。小波消噪的目的是为了获得一个信号s（i）尽可能接近到f（i），从而最大限度地减少了e（i）的影响。在供水项目时，流程信号通常显示为一个低频信号，而噪声表现为高频信号，在本文中时间不同信号的主要噪声源是近似看作高斯白噪声。所以时间不同信号的小波阈值去噪过程可以描述如下:l 吵闹的时差信号分解成N个层次的近似和细节系数的使用选定的母小波(如图3所示)。近似和细节系数分别代表的低频和高频信号，因为噪音大多属于高频信号，它将包括在细节系数。l 分解系数的阈值量化。通过软阈值函数的细节系数去除噪声。l 重建的时间不同的信号的近似和细节系数通过逆小波阈值量化后的变换（DWT）。小波去噪的主要问题是选择一个合适的母小波基函数,分解尺度,阈值方法和阈值估计最优性能。选择最佳的母小波函数和分解尺度，直接影响去噪效果是很重要的。没有统一的最好的母小波选择标准,但我们通常采用相对误差处理的小波去噪来决定它的结果与理论结果。相比之下,我们使用不同的母小波:Daubechies家庭秩序3(db3)、4(db4）和6（db6），Symlet6阶（sym6）和哈尔(haar)。当母小波的db4，用小波阈值法去噪效果是实验质量最好的一个。 图3 在四个级别的时间差信号的小波分解 更大的分解等级,可以消除噪声,但更严重的信号失真,也需要更多的计算时间,所以我们应该选择一个适当的分解尺度。在本文中，随着规模的增加，如果根均方值（RMSE）开始趋于稳定，此时的规模将是最好的之一。而尺度j具有值k= 1，2，3 .，均方根误差（K）表示为，当r(k)接近1时,有最好的去噪效果,我们应该选择相应的k分解尺度。在表中，这些数据表明分解级别j应该设置为四，介绍了原始和加工信号在不同尺度之间的均方根值。更高层次的分解并不能提高去噪性能。 表1 在不同的尺度上的均方根值 另一个重要的问题是选择的阈值，阈值量化的目的是消除或抑制小系数主要代表的噪声内容。在阈值规则的情况下,小波去噪已经提出许多规则。最常用的方法是硬和软阈值法。在硬阈值方法,系数绝对值小于阈值设置为0,而软阈值方法减少剩余的非零系数为零。软阈值方法避免了寄生振荡的问题，而硬阈值的结果通常存在一个较小的均方误差。为了获得平滑和稳定的信号，采用软阈值法。阈值方法。当所有上述问题得到解决,该算法可以实现基于小波变换的DSP芯片,离散小波变换的采样点的时差信号一般是2的整数幂。在实际过程中，我们考虑了计算时间和精度的选择采样点512。B、实验结果为了实现精确的测量，除准确标定和超声波流量计的安装，一个伟大的实验研究和现场试验已经完成。图4说明了小波去噪方法的结果,显示了一个与原始信号相比的区别。信号去噪的小波变换具有更好的稳定性。从这个观察实际的结论是，一个简单的小波变换方法可用于简单地取消了相关的小波系数重建过程中提高任何超声波时差信号。 图4。比较了信号处理的小波去噪方法和原始信号表,时差测量条件下内径150毫米的超声波速度1450米/秒,纯水作为流体介质由电磁流量计作为评估标准。本表中的数值模拟结果显示，基于小波消噪方法的相对误差小于0.5%，而基于均值滤波法的相对误差都在1%以上，比均值滤波法，基于小波去噪方法的相对误差减少。因此,可以看出,使用小波去噪方法比其他处理方法具有更高的精度。 表二 时间差测量结果 五、结论 基于超声波渡越时间流量计的测量原理,本文以系统的单片机MSP430为核心,采用TDC-GP2收集时差信号精度高,然后使用DSP处理高速信号的小波去噪方法。结果表明，小波去噪算法能够有效地提高测量精度和数据的稳定性，并且流量计相对误差小于0.5，满足目前的测量请求，所以在本文的超声传输时间流量计具有对于未来的应用潜力巨大 参考1 Vaclav Matz, Radislav Smid, Stanislav Starman, Marcel Kreidl,“Signal-to-noise ratio enhancement based on wavelet filtering inultrasonic testing,” Ultrasonics, vol. 49, Dec. 2009, pp. 752-759.2 Liang Wei, Que Pei-wen, “Optimal scale wavelet transform for theidentification of weak ultrasonic signals,” Measurement, vol. 42, Dec.2009, pp. 164-169.3 Dharshanie V. Mahadeva, Roger C. Baker, and Jim Woodhouse,“Further Studies of the Accuracy of Clamp-on Transit-Time Ultrasonic Flowmeters for Liquids,” Proc. IEEE Trans. on Instrum. Meas, vol. 58, no. 5, pp. 16021609, May 2009.4 Wang Yuhui, Dai Ju, “High-speed Data Sampling Based on FPGA and Its App