賈惠芹，時文娟，馮旭東，黨瑞榮

(西安石油大學(xué)，光電油氣測井教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西西安 710065)

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一種提高超聲波多普勒流量計(jì)測量精度的方法

賈惠芹，時文娟，馮旭東，黨瑞榮

(西安石油大學(xué)，光電油氣測井教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西西安 710065)

由于強(qiáng)噪聲背景下的多普勒超聲波回波信號屬于微弱信號，傳統(tǒng)譜分析方法對微小多普勒偏移量的測量誤差較大，使得現(xiàn)有的超聲多普勒流量計(jì)在應(yīng)用范圍和測量精度上受到限制，因此提出采用Zoom FFT結(jié)合卡爾曼濾波來提高多普勒流量計(jì)的測量精度。文中首先采用Zoom FFT來提高多普勒回波信號的頻率分辨率，然后通過卡爾曼濾波器遞推跟蹤頻率偏移值，最后在Matlab環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了Zoom FFT算法和卡爾曼濾波算法?，F(xiàn)場測試結(jié)果表明：采用Zoom FFT結(jié)合卡爾曼濾波可以提高流量測量精度。

超聲波流量計(jì)；測量精度；Zoom FFT；卡爾曼濾波器；測量精度；Matlab

0 引言

采用多普勒效應(yīng)制造的超聲波流量計(jì)因其非接觸、安裝方便，在很多行業(yè)都得到了廣泛的應(yīng)用，被認(rèn)為是非接觸式測量的理想儀表。根據(jù)多普勒頻差法的測量原理，流速的分辨率直接影響了流量的分辨率，也直接影響了流量的測量精度。由于在測量過程中流速不穩(wěn)定、管道的偶爾振動都會導(dǎo)致利用超聲波多普勒法測量時無法得到穩(wěn)定的頻率偏移量[1-2]。目前常用的獲取頻率偏移量的方法是采用傳統(tǒng)的傅里葉變換，采用該方法提高頻率分辨率只能增加采樣點(diǎn)數(shù)，但是DSP的內(nèi)存是有限的，數(shù)據(jù)量越大必然會影響DSP的運(yùn)行速度，本文采用Zoom FFT來提高流速的分辨率，Zoom FFT適用于對寬的頻率分析范圍、高頻率分辨率和較少采樣點(diǎn)數(shù)的場合[3]。該方法可以在不增加點(diǎn)數(shù)的情況下，提高頻率分辨率。在利用多普勒頻差法計(jì)算流量時需要確定頻差，確定頻差就必須進(jìn)行峰值搜索，搜索的最簡單方法是采用多點(diǎn)平均值法或者采用平滑濾波器，但是這兩種方法由于沒有考慮連續(xù)幾個點(diǎn)之間的遞推性，所以流量測量誤差較大?？柭鼮V波是一種時域的濾波方法，適合于遞推求解。數(shù)據(jù)可以逐一實(shí)時處理，即將每個采樣時刻獲得的頻率偏移量的峰值數(shù)據(jù)立即處理，并與基于該時刻以前的狀態(tài)估計(jì)值一起，由遞推方程隨時給出新的狀態(tài)估計(jì)[4-5]，所以本文采用卡爾曼濾波器跟蹤下一個時刻的流速值。

1 多普勒超聲流量測量模型

圖1為連續(xù)波超聲多普勒管道流量測量原理圖。多普勒超聲流量測量的原理是基于物理學(xué)中聲波的多普勒效應(yīng)。當(dāng)聲源與觀測者之間存在相對運(yùn)動時，觀測者所感受到的聲波的頻率與聲源所發(fā)出的頻率存在一定的頻率差，即聲波的頻率因相對運(yùn)動而發(fā)生了改變，并且這個頻率的變化量正比于兩者之間的相對運(yùn)動速度，這就是多普勒效應(yīng)[6-7]。

圖1 超聲多普勒流量測量的原理

在已知管道直徑D的情況下，可求得管道內(nèi)的瞬時流量Q：

(1)

式中：c0為聲楔中的聲速；α為聲楔的角度；fT為發(fā)射頻率。

當(dāng)探頭選定后，c0、α及fT就已固定，所以只要測出多普勒頻移量Δf就可計(jì)算出管道內(nèi)的流體流動速度v.從式(1)可以看出要提高流量測量的準(zhǔn)確性，必須提高頻差的頻率分辨率，本文采用Zoom FFT通過對頻率的細(xì)化達(dá)到提高頻率分辨率的目的；同時因?yàn)榱黧w中的聲速υ及聲波傳播方向容易受到流體環(huán)境變化的影響，在測量過程中如果瞬時流量Q保持不變，但是頻差Δf的值總是隨著時間在變化，因此需要一種具有遞推能力的信號處理算法來跟蹤頻差Δf的峰值，卡爾曼濾波算法正好具有遞推的功能，因此本文選擇卡爾曼濾波算法[8-9]。

2 基于復(fù)調(diào)制細(xì)化Zoom FFT提高頻率差的分辨率

對于在同一流速下的多普勒頻移信號，假設(shè)采樣點(diǎn)數(shù)為8 192，細(xì)化倍數(shù)為8，濾波器的階數(shù)M=32，根據(jù)Zoom FFT的特點(diǎn)，只需做1 024點(diǎn)的FFT，分辨率即可達(dá)到1.526 Hz。圖2為仿真結(jié)果。

3 基于卡爾曼濾波原理的峰值跟蹤法

由于多普勒頻移信號的峰值容易受流速、外部干擾等的影響，因此具有明顯的隨機(jī)性?？柭鼮V波器是一套由數(shù)字計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的遞推算法，每個遞推周期中包含對被估計(jì)量的時間更新和測量更新兩個過程。時間更新由上一步的測量更新結(jié)果和設(shè)計(jì)卡爾曼濾波器時的先驗(yàn)信息確定，測量更新則在時間更新的基礎(chǔ)上根據(jù)實(shí)時獲得的量測值確定。因此，測量量可看作卡爾曼濾波器的輸入，估計(jì)值可看作輸出。輸入和輸出之間由時間更新和測量更新算法聯(lián)系。

3.1 卡爾曼模型的狀態(tài)方程

卡爾曼模型的狀態(tài)方程為

S(k)=A(k)S(k-1)+W(k-1)

(2)

式中：A(k)為系統(tǒng)中k-1時刻的狀態(tài)到k狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移；W(k-1)為系統(tǒng)噪聲。

該公式表示k時刻的狀態(tài)S(k)可以用其前一個時刻的狀態(tài)函數(shù)S(k-1)來表示。

觀測方程為

X(k)=C(k)S(k)+V(k)

(3)

式中：V(k)為觀測噪聲；C(k)為測量系統(tǒng)的參數(shù)，設(shè)定其與V(k)為不相關(guān)且成正態(tài)分布的白噪聲。

3.2 基于卡爾曼濾波的回波測量模型

多普勒效應(yīng)認(rèn)為當(dāng)發(fā)射換能器和接收換能器之間有相對運(yùn)動的時候，接收換能器接收的聲頻率會發(fā)生改變，這個相對于聲源頻率的變化就是多普勒頻移，其大小是正比于發(fā)射換能器與接收換能器之間的相對運(yùn)動。多普勒流量計(jì)接收的回波信號由2部分組成：一部分是由流體中的粒子或氣泡等產(chǎn)生的反射回波；另一部分是由換能器內(nèi)部發(fā)射晶片直接耦合到接收晶片的直耦信號。它們在接收換能器上迭加形成，通過放大檢波，獲得的差頻信號即為多普勒信號[10]。在測量過程中超聲波換能器發(fā)射的信號為

(a)原始信號頻譜

(b)移頻2 kHz后的信號頻譜

(c)32階低通濾波器的頻率響應(yīng)特性

(d)細(xì)化后的頻譜圖圖2 復(fù)調(diào)制細(xì)化算法仿真

(4)

由式(3)可得到回波信號的狀態(tài)方程為：

S1(k-1)=A1cosθ1

S2(k-1)=A2sinθ1

…

S2n-1(k-1)=Ancosθn

Sk-1(k-1)=Ansinθn

測量系統(tǒng)的參數(shù)C為

C(k)=[sin(wkΔt)]+cos(wkΔt)+…+sin(nwkΔt)+cos(nwkΔt)]

(6)

系統(tǒng)噪聲和測量噪聲具有以下特性：

E[W(k)]=0，E[W(k)WT(j)]=Q(k)δkj
E[V(k)]=0，E[V(k)VT(j)]=R(k)δkj

(7)

利用式(3)～式(7)可求出S(k)的最優(yōu)估計(jì)值。

每個頻率成分的幅度為

(8)

相位為

θi=arctan[X2n-1(k)/X2n(k)]

(9)

3.3 仿真分析

為驗(yàn)證卡爾曼濾波算法對超聲波多普勒頻率偏移信號的峰值跟蹤功能，在CCS環(huán)境下，利用MATLAB編寫算法。頻移信號的中心頻率為2 kHz，采樣頻率為12.5 kHz，如圖3和4所示。從圖4可以看出，經(jīng)過濾波后，信號中的噪聲幅值明顯比圖3的原始信號小了。利用圖4處理后的超聲波多普勒頻率偏移信號，根據(jù)式(3)～式(9)可以求出流量的最優(yōu)估計(jì)值。

圖3 原始信號

圖4 濾波后信號

4 試驗(yàn)驗(yàn)證和評估

在室內(nèi)的油氣井管道試驗(yàn)平臺上，通過調(diào)整變頻器的頻率來模擬不同流速下的管道流量，混合流體為水和滑石粉，以質(zhì)量流量計(jì)作為標(biāo)定儀器。試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 試驗(yàn)結(jié)果

由該組試驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，當(dāng)變頻器的頻率分別為20 Hz、25 Hz、30 Hz、35 Hz、40 Hz時，采用本文所設(shè)計(jì)的信號處理方法后，超聲波流量計(jì)的相對誤差大概在3.5%以內(nèi)，流量測量結(jié)果滿足工業(yè)現(xiàn)場的使用要求。

5 結(jié)論

為了提高多普勒流量計(jì)在流量測量時的精度，提出了Zoom FFT結(jié)合卡爾曼濾波的信號處理算法。文中首先通過Zoom FFT來提高多普勒回波信號的頻率分辨率，然后通過卡爾曼濾波根據(jù)估計(jì)誤差對卡爾曼濾波狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，并調(diào)整卡爾曼濾波模型中的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對頻率偏移量的跟蹤，以得到較為準(zhǔn)確的頻率偏移量的估計(jì)值。試驗(yàn)結(jié)果表明：所提出的信號處理方法具有提高多普勒法的頻偏分辨率以及峰值跟蹤的能力，實(shí)時性好、精確度高，具有很高的應(yīng)用價值，能夠滿足現(xiàn)場的使用要求。

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Method for Improving Doppler Flow Meter Measurement Accuracy

JIA Hui-qin，SHI Wen-juan，F(xiàn)ENG Xu-dong，DANG Ru-irong

(Key Laboratory of Education Ministry for Photoelectric Logging and Detecting of Oil and Gas in Xi’an Shiyou University，Xi’an 710065，China)

As the Doppler ultrasonic echo signal under strong noise background is belongs to the weak signal, the measurement error is large when the traditional spectrum analysis method was used to extract the doppler offset quality, so the usage of Doppler flow meter is limit in the application field and measurement accuracy for velocity doppler flow meter, A new method using Zoom FFT and kalman filter was adopted to improve the Doppler flow meter measurement accuracy. This paper used Zoom FFT to improve the frequency Doppler echo signal resolution, and then tracked the frequency offset value. The Zoom FFT algorithm and kalman algorithm under the Matlab environment were realized. The field test result shows that the flow measurement accuracy can be improved using Zoom FFT and kalman filter.

ultrasonic flow-meter; measurement accuracy; Zoom FFT; kalman filter; measurement accuracy; Matlab

陜西省教育廳實(shí)驗(yàn)室基金(12JS078)；陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程計(jì)劃項(xiàng)目(2012KTCL01-10)

2014-02-07 收修改稿日期：2014-10-20

TH814

A

1002-1841(2015)02-0033-03

賈惠芹(1972— )，副教授，博士，主要從事超聲波流量測量技術(shù)研究。E-mail：jiahq@xsyu.edu.cn 時文娟(1986— )，在讀研究生，主要從事信號處理技術(shù)的研究工作。E-mail：wj1226_shi@163.com