摘(zhai)要:研究了獲取管(guan)道振動噪聲幹擾(rǎo)特征的方法💃🏻，介紹(shao)了基⚽于✉️加速度傳(chuan)感器的管道振動(dòng)信号的采集.結合(hé)渦街流量信🐉号和(he)管道振動信号的(de)頻譜分析結果,指(zhǐ)出了管道振動信(xìn)号頻率與渦街流(liu)量計 信号的主要(yao)幹擾分量頻率直(zhí)接相關.研究表明(ming),可🙇‍♀️通過獲取管道(dào)振動加速度信号(hao)特征,來間接獲得(de)渦街💚流量🤩信号中(zhōng)主☂️要噪聲的頻率(lü)特征.基于這一研(yan)究結論,以管道振(zhèn)動信号的特征信(xin)息爲參考輸🐅人,驗(yan)證了通過自适應(yīng)濾波對渦街流量(liàng)㊙️信号中振動噪聲(sheng)的濾波方法.
　　現今(jin)渦街流量計的使(shǐ)用越來越廣泛，因(yīn)其屬于流體🔴振動(dong)型流量計,故對振(zhen)動幹擾顯得非常(cháng)敏感.振❤️動幹擾是(shi)影響渦街測量的(de)主要幹擾之-“,國内(nèi)外的學者和公司(si)對渦街流量計抗(kang)振動問😘題進行了(le)大量的研究21,其中(zhong)以Rosemount公司的8800A'31和F+P公⁉️司(si)的VT/VR型爲代表[4].
　　本研(yan)究從獲取管道振(zhèn)動噪聲幹擾特征(zhēng)的方法着手🔞,分☂️析(xī)得出了管道振動(dong)信号頻率與渦街(jiē)流量信号的📞主要(yào)🚶‍♀️幹擾分量頻率直(zhi)接相關,研究了一(yi)種基于加速度傳(chuan)感器的管道振動(dong)信号采集和對應(ying)的自适應濾波方(fāng)法.
1機械管道振動(dòng)對渦街流量計信(xìn)号的影響
　　表1是不(bu)同流體傳感器對(duì)過程幹擾的敏感(gǎn)性影響👣程度㊙️的統(tǒng)計[5].表中“++”表示高敏(mǐn)感(讀數誤差10%或更(geng)高),"+”表示敏⛷️感(讀🔱數(shù)誤差1%),表✍️示不敏感(gan)(讀數誤差小于1%)

　　從(cóng)表1中可以得知,渦(wo)街流量測量中幹(gan)擾影響大的成分(fèn)🤩爲機👅械管道振動(dong)幹擾和周期性的(de)低頻脈動幹擾.
　　讨(tǎo)論了在加速度爲(wei)1g,垂直振動頻率爲(wèi)100Hz的振動于擾對渦(wo)☔街流量💞計信号輸(shu)出的影響,如圖1所(suo)示在沒有流速👅的(de)情況下,渦街傳感(gǎn)器檢測到管道振(zhèn)動,并錯誤判斷100Hz是(shi)流量信号,因此錯(cuò)誤地顯示了120m'/h的流(liu)速.

2渦(wo)街流量信号與管(guǎn)道振動信号特征(zheng)聯系的試驗分析(xi)
　　振動幹擾是主要(yào)的幹擾成分之一(yi).若要将各信号成(cheng)分特🏃🏻征⭕一--進行分(fèn)離,目前常用及成(cheng)熟的方法就是頻(pin)譜分析[78].在離線頻(pín)譜💘分析中,可以依(yī)據人腦的判斷來(lai)🔅有效地♌區别振動(dòng)噪聲和渦街信号(hào)的頻率、能量分布(bù)的不同.然而在實(shí)際工程應用㊙️中,若(ruo)噪聲能量大于信(xìn)号能量，則在線的(de)頻譜分析雖然可(ke)以⁉️分辨出能量📐的(de)♌峰值,但無法有效(xiào)區分能量的峰值(zhi)是信号的還是幹(gàn)擾的,因此可能會(huì)📧跟蹤了錯誤的振(zhèn)動幹擾噪聲..
　　本研(yán)究對不同流速和(he)泵頻率組合下的(de)渦街流量🈚信号進(jìn)行了數據采集和(he)頻譜分析,其中水(shui)泵采用格蘭富AP12.40單(dān)❓級潛水泵🌏,分别調(diao)節流速約0.209,0.403,0.611,0.797m/s.控制水(shui)流速🤞的大小，在每(měi)一開度下,再分别(bie)設置水💁泵工作頻(pín)率爲25,30,35,40Hz,以輸人不同(tong)的振動幹擾信🔱号(hao),如圖2所示.可見當(dang)流速小時噪💯聲能(néng)量接近甚至大于(yu)實際信号能量,在(zai)線的頻譜💚分😄析很(hen)難判斷..

　　考慮到管(guan)道的振動是振動(dong)幹擾直接的物理(li)響應,當㊙️手觸摸管(guǎn)道時,明顯可以覺(jiào)察到管道有規律(lü)地振顫.基于以上(shang)分析,結合振動測(cè)量知識，本研究認(rèn)爲可以嘗試引人(ren)加速度傳感器來(lái)采集管道振動的(de)信号[910.
　　試驗中,加速(sù)度傳感器的選取(qu)較爲重要.本研究(jiū)加🏃‍♂️速度傳感😘器試(shì)驗選擇了美國ADI公(gong)司的ADXL202,這是-種低成(cheng)本、低💃功耗、功能完(wan)普的雙🙇‍♀️軸加速度(dù)傳感器,其測量範(fan)圍爲+2g.
　　本試驗使用(yong)A/D數據采集卡,将ADXL202的(de)模拟輸出信号轉(zhuan)換爲數字信号送(song)人PC機進行處理，基(jī)于Labwindows/cvi測控平台的PC機(ji)能夠方便地實現(xiàn)數據采集.
　　試驗工(gōng)作狀态:分别調節(jie)流速約爲0,0.209,0.403,0.611,0.797m/s,控制水(shuǐ)流速的大小，并在(zai)每--開度下,再分别(bie)設置水泵工作頻(pin)率爲25,30,35,40Hz.加速度傳感(gan)器的模🧑🏾‍🤝‍🧑🏼拟輸出信(xin)号輸人到PC機的A/D采(cǎi)集卡,采樣💛頻率1000Hz.對(duì)不同流速和泵頻(pín)率組合下的管道(dào)振動信号🔞進行數(shu)據采集和頻譜分(fèn)析.圖3爲所有組合(hé)下,采樣得到的管(guan)道振動加速度信(xìn)号的典型時✂️域波(bo)形圖.圖中橫坐标(biao)爲采樣的點數,共(gòng)1024點;縱坐标爲相對(dui)于Og标定值的差值(zhi)，縱坐标基準值0對(duì)應了0g的标定值.圖(tú)4所示爲對應的管(guan)道振動信号的典(diǎn)型頻譜圖.

　　爲了驗(yàn)證所采集振動信(xin)号是否具有重複(fu)性,本研究對每種(zhong)工況下組合的管(guan)道振動信号分别(bié)進行了3次重複采(cai)樣,每次1024點,采樣頻(pin)率1000Hz.表2是各次數據(jù)分析得到㊙️的頻率(lü)值.
　　由表2的數據可(ke)以看出,管道振動(dong)的數據頻譜分析(xī)📱得☎️到的💞振動頻率(lǜ)值重複性很高.

　　對(dui)表2的重複性數據(jù)計算平均值,并由(you)平均值畫出了流(liú)速、泵頻率和管道(dào)振動頻率的關系(xì)曲線,如圖5所示.分(fèn)析結果表明,不論(lùn)試驗裝置工況如(ru)何,管道振動信号(hào)的頻率和能量隻(zhī)與泵工作頻率相(xiang)關,泵頻率越大，則(zé)振動信号的頻率(lü)和能量越大.

3對管(guǎn)道振動自适應濾(lǜ)波的試驗
　　通過以(yǐ)上分析可以得出(chū)結論,水泵工作引(yin)起的管道振動🧑🏾‍🤝‍🧑🏼幹(gan)擾直接耦合到了(le)渦街輸出信号中(zhōng).試驗數據顯示,在(zài)各種流動狀态下(xià),渦街信号中叠加(jiā)的🧑🏽‍🤝‍🧑🏻千擾頻率與管(guan)道加速度振動頻(pín)率近乎于相等,且(qiě)與試驗用的水泵(beng)工作頻率相近.

　　通(tōng)過加速度傳感器(qi)獲得有效的管道(dào)振動頻率後,可以(yǐ)将之等同爲渦街(jie)流量信号中主要(yào)幹擾信号🈲的頻率(lǜ).本研究提出以管(guan)道振動信号的特(tè)征輸人爲參考信(xin)号,采用自适應小(xiao)均方誤差(LMS)數字濾(lǜ)波器方法,來對渦(wo)街流量✍️信号振動(dong)幹擾進行🤩處理11.LMS濾(lǜ)波☀️器輸出爲

　　式中(zhōng)，W爲濾波器各系數(shù)組成的向量,X爲監(jiān)測值組成的向量(liàng).
　　LMS算法的基本思想(xiǎng)是利用優化方法(fǎ)中的速下降法.根(gen)據推導🈲,可得權系(xi)數的叠代公式爲(wei)

　　式中,u爲自适應系(xi)數,取值大小影響(xiǎng)到收斂速度、估計(ji)值的方⭐差和算法(fǎ)的穩定性.誤差e;的(de)叠代計算公🏃🏻‍♂️式爲(wei)

　　用式(2)更新權系數(shu)W(t+1),随着新數據不斷(duàn)輸人,不斷重複使(shǐ)用式(2)和式(3)進行叠(dié)代,使W逐漸趨近于(yú)W。.
　　設采集獲得的渦(wō)街流量信号爲原(yuan)始信号,參考輸💞人(rén)爲采集🤟獲得的管(guan)道振動加速度信(xin)号,濾波器系統如(rú)🈲圖6所示.
　　由上述自(zi)适應濾波器的算(suan)法,可得到系數W;的(de)計算值爲

　　設定u值(zhi),通過式(4)~(6)的循環叠(die)代,使W;逐漸趨近于(yú)W.
　　如前所述,u爲控制(zhì)LMS算法收斂速度和(he)穩定性的系數,u值(zhi)過大可能導緻發(fa)散,過小又可能使(shi)收斂速度變慢.本(ben)研究通過大量的(de)計💋算,不斷修正和(he)比較,使其接近佳(jia)值.通過試驗計算(suàn),确定u=0.1.
　　圖7爲濾波後(hou)的信号頻域圖.從(cóng)圖中可以看出，主(zhǔ)要的管道振✨動幹(gan)擾已經被消除，濾(lǜ)波後的信号信噪(zào)比提高很多..

4結束(shu)語
　　本研究是在自(zì)有試驗裝置上對(duì)一部分渦街傳感(gan)器進行試驗的.盡(jin)管不同的管道振(zhen)動有其特殊性,但(dàn)管🤞道振動問題也(yě)有一-定的普遍性(xing).本研究通過基于(yú)加速度傳感器的(de)管道振動信号的(de)采集和頻🧑🏾‍🤝‍🧑🏼譜分析(xī),指出了管道⛷️振動(dòng)信号頻率與渦街(jie)流量信号的主要(yao)幹擾分量頻率直(zhí)接相關.并👅采用自(zi)适應濾波方法,驗(yan)證✔️了對渦街流量(liang)計振動噪聲濾波(bo)的有效性,爲消除(chú)振動噪聲❗提供了(le)一種有效的途徑(jìng)值得注意的是,本(ben)研究主要針對解(jie)決以泵的幹擾爲(wèi)主的管道振動噪(zào)聲問題，對于解決(jué)其他有一定規律(lǜ)的管道振動噪聲(sheng)也有适用性.本研(yán)究中加速度傳感(gǎn)器的安裝位置至(zhì)關重要,會影響振(zhèn)動信号的檢測以(yi)及對渦街信号濾(lü)波處✊理的結果.

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