宋开臣,曾　瑶,叶凌云

(浙江大学 生物医学工程与仪器科学学院,浙江 杭州 310027)



基于多传感器信息融合的涡街信号处理方法

宋开臣,曾瑶,叶凌云

(浙江大学 生物医学工程与仪器科学学院,浙江 杭州 310027)

摘要:针对压电式涡街流量计抗干扰性能差的缺点,提出基于多传感器信息融合的涡街信号检测方法.在该测量系统中,差压传感器测得钝体前、后的平均差压,压电传感器检测钝体下游涡街信号的频率,通过无迹卡尔曼滤波(UKF)算法将以上两种信息进行数据融合,有效提高了数字带通滤波器的锁定精度.在搭建的振动实验平台上验证了该方法的可行性,对比分析了本文方法和传统方法的测量结果.实验表明：采用该处理方法能够有效抑制外界的强振动噪声干扰对流速测量的影响,当最大振动噪声干扰的强度为涡街信号的4倍时,测量精度可以达到1%,增强了压电式涡街流量计的抗振能力,提高了流量测量精度.

关键词：压电式涡街流量计；多传感器信息融合；无迹卡尔曼滤波；抗振能力

涡街流量计是根据著名的“卡曼涡街”[1-4]原理实现流量测量的流量计,具有无机械可动部件、安装方便、量程比较宽等优点,被广泛应用于石油化工领域.压电式涡街流量计是在工业现场普遍使用的涡街流量计,主要测量部件为压电传感器,因为压电式涡街流量计容易受到管道振动干扰.特别是当振动信号的能量与涡街信号的能量相近,甚至是强于后者时,在时域中,振动信号与涡街信号叠加无法分辨；……