唐迅捷， 林　敏， 黃詠梅

(中國計量學院 計量測試工程學院，杭州　310018)

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噪聲非線性效應的增強與弱渦街信號檢測方法

唐迅捷， 林敏， 黃詠梅

(中國計量學院 計量測試工程學院，杭州310018)

噪聲與非線性勢場相互作用產(chǎn)生的效應能夠助長微弱信號。針對小流量產(chǎn)生的渦街信號較弱而難以檢測的問題，從增強噪聲非線性效應的角度出發(fā)，比較了不同非線性形式勢函數(shù)下的噪聲效應，構(gòu)造了對稱拋物線勢函數(shù)。理論分析和數(shù)值仿真結(jié)果表明具有對稱拋物線勢函數(shù)的系統(tǒng)輸出有較高的信噪比。提出了一種利用對稱拋物線系統(tǒng)增強噪聲效應的檢測弱渦街信號方法，實測弱渦街信號檢測結(jié)果表明該方法能有效獲取小流量渦街信號的特征頻率。

噪聲；非線性；增強效應；弱渦街信號檢測；對稱拋物線勢函數(shù)

渦街流量計是一種流體振動型流量計，由于流體的流速與其振動頻率成正比，準確檢測出流體的振動頻率是渦街流量計應用的關(guān)鍵。而實際應用中管道及設(shè)備的振動會產(chǎn)生噪聲的干擾[1]，因此渦街流量計的輸出信號不僅包括流速產(chǎn)生的渦街信號，還包括干擾引起的噪聲信號，這時渦街信號往往會被噪聲淹沒而難以檢測。常規(guī)的信號處理方法[2-5]是從“消滅”噪聲的角度出發(fā)，采用去除噪聲或降低噪聲的途徑來提取有用信號，但在削弱噪聲的同時，也減弱了渦街信號。特別是小流量產(chǎn)生的弱渦街信號極易受到噪聲的干擾，輸出信噪比極低，渦街信號的特征頻率難以提取[6-7]。

打破噪聲有害的傳統(tǒng)觀念，在非線性條件下噪聲能起到助長微弱信號，提高輸出信噪比的作用[8-10]，存在著噪聲的非線性效應，而這個效應的強弱與非線性的具體形式有關(guān)。研究噪聲效應最常用的非線性形式是經(jīng)典雙穩(wěn)勢函數(shù)，但該勢函數(shù)的飽和特性限制了噪聲非線性效應的增強。因此，基于噪聲與非線性勢場的相互作用，研究噪聲對非線性的敏感性及噪聲效應的增強具有潛在的應用價值。

增強信噪比極低的弱渦街信號中噪聲的非線性效應，是實現(xiàn)弱渦街信號檢測的關(guān)鍵。從增強效應[11]的角度出發(fā)，以kramers逃逸率和信噪比大小作為衡量噪聲效應強弱的指標，分析比較了分段混合勢函數(shù)[12]和分段線性勢函數(shù)[13]下噪聲非線性效應的強弱。進一步改變勢函數(shù)的形式，構(gòu)造了對稱拋物線勢函數(shù)，理論分析和數(shù)值仿真結(jié)果表明對稱拋物線勢場與噪聲相互作用產(chǎn)生的非線性效應較強烈，能有效提高系統(tǒng)的輸出信噪比。最后，利用噪聲非線性效應的增強對強噪聲背景下實測小流量產(chǎn)生的弱渦街信號進行檢測。

1　噪聲的非線性效應

非線性條件下，由周期信號和噪聲的合作使得系統(tǒng)輸出信噪比增強的現(xiàn)象為噪聲的非線性效應，研究噪聲非線性效應的模型可由以下方程表示

(1)

式中:U(x)是非線性勢函數(shù)，Acos(2πf0t)是外界作用到系統(tǒng)中的微弱周期信號。η(t)是滿足〈η(t)〉=0，〈η(t)η(t′)〉=2Dδ(t-t′)的高斯白噪聲，其中D為噪聲強度。

由于經(jīng)典雙穩(wěn)勢函數(shù)中四次方函數(shù)形式的存在，系統(tǒng)輸入輸出之間有一種飽和關(guān)系，因此信噪比難以提高。而分段混合勢函數(shù)和分段線性勢函數(shù)能夠克服這種飽和特性，在一定程度上增強了噪聲的非線性效應，使得系統(tǒng)具有較高的信噪比。因此，改變勢函數(shù)的非線性形式能夠影響噪聲效應的強弱。本文以增強噪聲的非線性效應為目的，構(gòu)造了對稱拋物線勢函數(shù)，其表達式為

(2)

圖1　不同非線性形式的勢函數(shù)曲線Fig.1 The different nonlinear form of the potential function

2　噪聲非線性效應的增強

2.1勢函數(shù)的非線性與增強效應

采用信噪比度量噪聲非線性效應的強弱，相同周期信號和噪聲作用下，不同非線性系統(tǒng)的輸出信噪比大小與Kramers逃逸率有關(guān)。Kramers逃逸率越大，粒子在兩勢阱間躍遷的速度越快，系統(tǒng)對噪聲越敏感，從而更容易激發(fā)出噪聲的低頻能量，提高輸出信噪比，使得噪聲的非線性效應得到增強。

令R-和R+分別表示粒子從左右勢阱底部出發(fā)的逃逸率，勢函數(shù)為U(x)的雙穩(wěn)類系統(tǒng)具有的Kramers逃逸率[14]為

(3)

從式(3)可以看出，噪聲一定的條件下，不同系統(tǒng)的Kramers逃逸率大小由勢函數(shù)的非線性形式?jīng)Q定。因此，從勢函數(shù)的非線性形式出發(fā)，分析Kramers逃逸率的大小，進而找到增強噪聲非線性效應的方法。

將式(2)中的U(x)代入式(3)，當參數(shù)D?1時,近似得到對稱拋物線系統(tǒng)的Kramers逃逸率為

(4)

當μ=1時，不同非線性系統(tǒng)的Kramers逃逸率隨噪聲強度的變化曲線如圖2所示。

圖2　Kramers逃逸率隨噪聲強度的變化Fig.2 Kramers escape rate along with the change of noise intensity

圖2中Kramers逃逸率的大小體現(xiàn)了噪聲非線性效應的強弱，相同噪聲強度作用下，對稱拋物線系統(tǒng)的Kramers逃逸率較大，噪聲的非線性效應較強烈，分段線性系統(tǒng)的Kramers逃逸率次之。

系統(tǒng)輸出信噪比[15]為

(5)

(6)

輸入信號幅值A(chǔ)=0.3，系統(tǒng)參數(shù)μ=1，輸出信噪比隨噪聲強度變化的理論曲線如圖3所示。噪聲強度由小到大的變化過程中，兩種不同非線性系統(tǒng)的信噪比均表現(xiàn)出了單峰特性，峰值的高低體現(xiàn)了噪聲不同強弱程度的非線性效應。圖3中對稱拋物線系統(tǒng)的信噪比峰值較高，表明噪聲在該系統(tǒng)中的效應較強烈，從而能夠有效檢測微弱信號。

圖3　輸出信噪比隨噪聲強度D變化的理論曲線Fig.3 The theoretical output SNR along with the change of noise intensity D

采用四階龍格庫塔算法，相同周期信號和噪聲作用下，選取系統(tǒng)參數(shù)μ=1，對分段線性系統(tǒng)和對稱拋物線系統(tǒng)的噪聲非線性效應進行數(shù)值仿真。輸入微弱周期信號幅值A(chǔ)=0.3，頻率為f0=0.01 Hz，采樣頻率fs=5 Hz。不同非線性系統(tǒng)輸出信噪比隨噪聲強度變化的曲線如圖4所示，對稱拋物線系統(tǒng)具有較高的輸出信噪比，噪聲的非線性效應較強烈，數(shù)值仿真結(jié)果與理論分析基本一致。

圖4　輸出信噪比隨噪聲強度D變化的仿真曲線Fig.4 The emulational output SNR along with the change of noise intensity D

2.2勢場力與Kramers逃逸率

(7)

圖5　不同勢場力隨位移變化曲線Fig.5 The different potential field force along with the change of displacement

勢場力隨位移的變化曲線由非線性勢函數(shù)的形式?jīng)Q定，如圖5所示。分段線性系統(tǒng)的勢場力是常數(shù)力，單一勢阱內(nèi)，以勢阱底部為突變點， 勢阱兩側(cè)的勢場力大小相等，方向相反。對稱拋物線系統(tǒng)的勢場力如圖5中兩條斜線所示，該力在單一勢阱內(nèi)是隨位移變化的線性力，以勢場力為0的勢阱底部位置為中心點，力的方向相反，大小與位移成正比。由于對稱拋物線系統(tǒng)的Kramers逃逸率較大，這表明線性力更有利于增強噪聲的非線性效應。

3　弱渦街信號的檢測結(jié)果與分析

實驗采用口徑為50 mm的1.0級應力式渦街流量計，以精度為0.2級的電磁流量計測得值作為實驗管道的標準流量值。渦街流量檢測實驗裝置的示意圖如圖6所示。

圖6　渦街流量檢測實驗裝置示意圖Fig.6 The vortex flow test device

如圖6是一個循環(huán)的水管路，由變頻器控制水泵促使系統(tǒng)內(nèi)的水介質(zhì)流動，經(jīng)過穩(wěn)壓罐后的水流入電磁流量計和渦街流量計，最后流回蓄水池。

實驗采集小流量產(chǎn)生的弱渦街信號進行分析，首先對渦街流量計輸出的原始信號進行二次采樣預處理[16]，然后利用噪聲與非線性勢場相互作用的效應檢測渦街信號的特征頻率，最后對輸出信號進行尺度恢復。由于經(jīng)典雙穩(wěn)系統(tǒng)中噪聲的非線性效應較弱，渦街信號特征頻率處的功率譜值仍然淹沒在噪聲中無法判別。改變系統(tǒng)非線性的形式，利用噪聲效應的增強，實現(xiàn)對弱渦街信號的檢測。

3.1流速為4.01 m3/h的渦街信號檢測

采集流速為4.01 m3/h的小流量渦街信號進行分析。設(shè)置采樣頻率fs=5 000 Hz，采樣點數(shù)N=15 498，圖7是渦街信號的時域圖和功率譜圖，由于噪聲的干擾較大，無法直接從圖7中分辨出渦街信號特征頻率。

圖7　4.01 m3/h時渦街信號時域圖和功率譜圖Fig.7 The time domain waveform and power spectrum of vortex signal under 4.01 m3/h

選取系統(tǒng)參數(shù)μ=0.2，設(shè)置二次采樣壓縮比R=2 000，經(jīng)過不同非線性系統(tǒng)處理后再進行尺度恢復。圖8(a)是通過分段線性系統(tǒng)處理后的輸出信號功率譜圖，此時渦街信號的特征頻率仍然被噪聲淹沒，無法提取。圖8(b)是經(jīng)過對稱拋物線系統(tǒng)處理后的輸出信號功率譜圖，其中功率譜最高峰對應的頻率即為特征頻率fr=0.005 035 Hz，此時特征頻率處的譜峰值增加到了0.008 319，且譜值變得很突出，可準確檢測出渦街信號的特征頻率。經(jīng)尺度還原后得到原始渦街信號的頻率fd=fr·R=10.07 Hz。而4.01 m3/h時的渦街頻率理論值為10.30 Hz。說明對稱拋物線系統(tǒng)中噪聲的非線性效應較強烈，從而能夠有效地檢測渦街信號的特征頻率。

圖8　分段線性系統(tǒng)和對稱拋物線系統(tǒng)輸出功率譜圖Fig.8 The output power spectrum of piecewise linear system and symmetrically parabolic system

3.2流速為2.49 m3/h的渦街信號檢測

進一步采集流速更小的渦街信號進行分析。設(shè)置采樣頻率fs=5 000，采樣點數(shù)N=15 010，系統(tǒng)參數(shù)μ=0.2，二次采樣壓縮比R=2 500。圖9是2.49 m3/h時渦街流量信號時域圖及功率譜圖，渦街信號已完全被噪聲淹沒，無法直接從功率譜圖中分辨出渦街信號的特征頻率。

圖9　2.49 m3/h時渦街信號時域圖及功率譜圖Fig.9 The time domain waveform and power spectrum of vortex signal under 2.49 m3/h

圖10　分段線性系統(tǒng)和對稱拋物線系統(tǒng)輸出功率譜圖Fig.10 The output power spectrum of piecewise linear system and symmetrically parabolic system

流體的流速越小，產(chǎn)生的渦街信號越弱，越難以檢測。因此，需要增強弱渦街信號中噪聲的非線性效應來提取特征頻率。該小流量渦街信號經(jīng)過不同非線性系統(tǒng)處理后，輸出信號的頻譜結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，能量大部分集中在中低頻區(qū)域，系統(tǒng)的輸出功率譜圖如圖10所示。圖10(a)是經(jīng)分段線性系統(tǒng)處理后輸出信號的功率譜圖，其中渦街信號特征頻率仍然被淹沒，無法提取，表明渦街信號的噪聲在分段線性系統(tǒng)中的非線性效應較弱。圖10(b)是經(jīng)對稱拋物線系統(tǒng)處理后輸出信號的功率譜圖，峰值最高點對應的渦街信號特征頻率為fr=0.002 497 Hz。經(jīng)過尺度恢復后，待測的渦街信號特征頻率fd=fr·R=6.24 Hz，而2.49 m3/h時渦街信號的頻率理論值為6.30 Hz。因此，對于更小流量的渦街信號，對稱拋物線系統(tǒng)仍可利用噪聲非線性效應的增強準確有效地提取弱渦街信號的特征頻率。

4　結(jié)　論

利用非線性勢場與噪聲相互作用的效應能夠提取被噪聲淹沒的微弱信號。不同非線性系統(tǒng)對噪聲的響應能力是有差異的，從而決定了噪聲的非線性效應有強有弱。針對強噪聲背景下無法提取弱渦街信號的情況，提出了能增強噪聲效應的對稱拋物線勢函數(shù)，理論分析和數(shù)值仿真結(jié)果表明對稱拋物線系統(tǒng)具有較高的輸出信噪比。實測弱渦街信號的檢測結(jié)果表明，對稱拋物線系統(tǒng)對弱渦街信號中的噪聲干擾較敏感，利用噪聲非線性增強效應能有效提高渦街信號頻率處的功率譜值，從而可以準確地獲取特征頻率，實現(xiàn)渦街信號的檢測。這為提高渦街流量計現(xiàn)場適應性及弱渦街信號的檢測提供了一種新的信號處理方法。

[1] 邢娟, 張濤, 郝松. 管道振動對渦街流量計測量影響的試驗研究[J]. 振動與沖擊, 2009, 28(3): 112-115.

XING Juan, ZHANG Tao, HAO Song. Experimental research on measuring accuracy of vortex flowmeter under pipe vibrations[J].Journal of Vibration and Shock,2009,28(3):112-115.

[2] 江文斌, 秦會斌, 邵李煥,等. 基于經(jīng)典譜估計改進方法的渦街流量計[J]. 儀器儀表學報, 2012, 33(1): 229-234.

JIANG Wen-bin, QIN Hui-bin, SHAO Li-huan, et al. Vortex flowmeter based on improved classical spectral estimation[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2012,33(1):229-234.

[3] 邰永紅, 沈天飛, 李誠. 小波濾波法在渦街流量計中的應用[J]. 電子測量技術(shù), 2011, 34(11): 101-103.

TAI Yong-hong, SHEN Tian-fei, LI Cheng. Application on wavelet filter in vortex flowmeter[J]. Electronic Measurement Technology, 2011, 34(11): 101-103.

[4] 黃云志, 徐科軍. 基于IIR小波濾波器的渦街流量計數(shù)字信號處理系統(tǒng)[J].儀器儀表學報, 2007, 28(12): 2142-2146.

HUANG Yun-zhi, XU Ke-jun. Digital signal processing system based on IIR wavelet filter for vortex flowmeter[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2007, 28(12): 2142-2146.

[5] 鄭德智, 王帥, 樊尚春. 渦街流量傳感器信號處理方法研究[J]. 傳感技術(shù)學報, 2009, 22(1): 80-84.

ZHENG De-zhi, WANG Shuai, FAN Shang-chun. Research on signal processing method of vortex flowmeter [J].Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2009, 22(1): 80-84.

[6] 邢娟, 張濤. 利用渦街流量計測量油水兩相流流量[J]. 儀器儀表學報, 2009, 30(4): 882-886.

XING Juan, ZHANG Tao. oil-water two-phase flow measurement using vortex flowmeter[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2009, 30(4): 882-886.

[7] 羅清林, 徐科軍, 劉三山.基于快速傅里葉變換的低功耗兩線制渦街流量計[J]. 電子測量與儀器學報,2010,24(7):692-697.

LUO Qing-lin, XU Ke-jun, LIU San-shan. Vortex flowmeter with low power and two-wires based on FFT [J].Journal of Electronic Measurement and Instrument,2010,24(7):692-697.

[8] 郝研, 王太勇, 萬劍,等. 基于級聯(lián)雙穩(wěn)隨機共振和多重分形的機械故障診斷方法研究[J]. 振動與沖擊, 2012, 31(8): 181-185.

HAO Yan, WANG Tai-yong, WAN Jian, et al. Mechanical fault diagnosis based on cascaded biatable stochastic resonance and multi-fractal [J]. Journal of Vibration and Shock, 2012, 31(8)：181-185.

[9] 夏均忠, 劉遠宏, 馬宗坡,等.基于調(diào)制隨機共振的微弱信號檢測研究[J]. 振動與沖擊, 2012, 31(3): 132-135.

XIA Jun-zhong，LIU Yuan-hong，MA Zong-po,et al. Research on weak signal detection based on the modulated stochastic resonance [J].Journal of Vibration and Shock, 2012,31(3):132-135.

[10] 林敏, 黃詠梅. 基于振動共振的隨機共振控制[J]. 物理學報, 2007, 56(11): 6173-6177.

LIN Min, HUANG Yong-mei. Stochastic resonance control based on vibration resonance[J]. Acta Phys. Sin., 2007, 56(11): 6173-6177.

[11] 梁忠誠，趙瑞.磁致旋光增強效應與微量樣品旋光檢測方法[J]. 光學學報, 2009，29(8): 2221-2224.

LIANG Zhong-cheng, ZHAO Rui.Effect of magneto-optic rotation enhancement and the polarimetric detection of the small rotation angles[J].Acta Optica Sinica, 2009, 29(8): 2221-2224.

[12] Zhao W L,Wang J, Wang L Z,Chaos 23, 2013, 033117.

[13] 王林澤, 趙文禮, 陳旋. 基于隨機共振原理的分段線性模型的理論分析與實驗研究[J]. 物理學報, 2012, 61(16): 160501.

WANG Lin-ze, ZHAO Wen-li, CHEN Xuan. Theory and experiment research on a Piecewise-linear model based on stochastic resonance[J]. Acta Phys. Sin., 2012,61(16):160501.

[14] 胡崗.隨機力與非線性系統(tǒng)[M].上海:上海科技出版社,1994.

[15] Gammaitoni L, Hanggi P, Jung P,et al. Stochastic resonance[J]. Rev. Mod. Phys, 1998, 70(1): 223-285.

[16] 冷永剛, 王太勇. 二次采樣用于隨機共振從強噪聲中提取弱信號的數(shù)值研究[J]. 物理學報, 2003, 52(10): 2432-2437.

LENG Yong-gang, WANG Tai-yong. Numerical research of twice sampling stochastic resonance for the detection of a weak signal submerged in a heavy Noise[J]. Acta Phys. Sin., 2003, 52(10): 2432-2437.

Enhanced noise nonlinear effects and detection method of weak vortex signals

TANG Xunjie, LIN Min, HUANG Yongmei

(College of Metrology and Measurement Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China)

The effects generated by interaction of noise and nonlinear potential field can enhance weak signals. Aiming at the problem that weak vortex signals generated by low flowrate were difficult to detect, from the viewpoint of enhancing noise nonlinear effects, the noise effects of different nonlinear potential functions were compared, a symmetric parabolic potential function was constructed. The theoretical analysis and numerical simulation indicated that a system with the symmetric parabolic potential function has a higher SNR. A method to detect weak vortex signals was proposed with a symmetric parabolic system to enhance noise effects. The detection results of real vortex signals indicated that this method can effectively get characteristic frequencies of low flow-rate vortex signals.

noise; nonlinear; enhanced effects; weak vortex signal detection; symmetric parabolic potential function

浙江省自然科學基金(LY13E050012)

2015-06-08修改稿收到日期：2015-08-14

唐迅捷 女，碩士生，1991年3月生

林敏 男，碩士，教授，碩士生導師，1962年9月生

TH113

A

10.13465/j.cnki.jvs.2016.15.028