基于AFF和SGA的科氏质量流量计信号处理方法

　　1　引　言

　　科里奥利质量流量计(以下简称科氏流量计)由于其精度高、重复性好以及能够直接测量质量流量,在工业上获得了广泛的应用。该流量计是通过测量两路流量传感器输出信号之间的相位差(或时间差)来得到流体的质量流量的。由于工业现场存在着各种噪声,再加上传感器本身存在非线性关系,所以传感器输出的信号中会含有各种谐波,将影响流量计的测量精度。因此,要求科氏流量计信号处理部分应具有很好的噪声抑制能力。此外,由于科氏流量计振动管的固有频率会随着流体密度的变化而变化,因此,还要求信号处理部分应具有很好的频率跟踪能力。

　　文献[1]采用基于自适应陷波滤波器(ANF)的信号处理方法处理科氏流量传感器的信号,取得了比较好的结果。但是,由于ANF只有一个设计参数ρ,不能兼顾跟踪速度和跟踪精度两方面的要求。当ρ接近1时,跟踪精度高,但跟踪能力却有所下降,不能跟踪比较大的频率变化,而且对初始条件敏感;ρ远离1时,跟踪能力强,对初始条件不敏感,能够跟踪较大的频率变化,但是,稳态时频率估计的方差和偏差较大。文献[2,3]采用自适应线性增强(ALE)的方法,设计了两套方案,希望能同时获得跟踪速度和跟踪精度两方面的高性能。其一是通过采用两个估计参数的自适应陷波滤波器(ANF)来实现的,该方案与最小参数的ANF[4]不同,它放宽了对零极点对的限制,没有把零点半径固定为1,而是由算法自动调节。第二个方案是对每一路信号使用两个级联的ANF,其中第一个ANF为一个低Q值(宽陷波带)滤波器,以产生有限的信号增强,但能迅速收敛到振动流管基频的变化范围内;第二级联的ANF为一个高Q值(窄陷波带)滤波器,以产生较强的抑制噪声和谐波的作用。上述两套方案存在缺点:第一种方案中,对两参数进行估计增加了算法的复杂性;第二种方案采用两个级联的ANF,算法的复杂程度比第一种更高,而且,由于第二级的ANF是以第一级的ANF为基础的,只有在第一级收敛后第二级才会收敛,因此对于频率变化较大的情况,收敛速度反而降低。另外,采用Goertzel算法计算相位差,用定点实现时有可能发生溢出[5]。

　　针对上述问题,本文研究了一种既能兼顾频率跟踪的精度和算法收敛速度、又不明显增加算法的复杂程度的信号处理方法,而且用定点实现时不易溢出。

　　2　方法概述

　　该方法采用基于自适应Funnel滤波器(AdaptiveFunnel Filter,简称AFF)的信号处理方法,如图1所示。信号经过两级多抽一滤波后,通过路径404、405进入AFF环节,该环节完成频率的估计和线性增强;增强后的信号进入滑动Goertzel算法(SlidingGoertzel Algorithm,简称SGA)环节,该环节计算增强信号的离散傅里叶系数,从而求出信号的相位差;相位差和频率求出后,就可以求出两路信号的时间差。