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带阻滤波电磁流量计信号处理系统研究

2017-05-31胡飞飞沈昱明胡晖

软件导刊 2017年5期
关键词:沃斯工频信号处理

胡飞飞 沈昱明 胡晖

摘要摘要:提出采用带阻滤波的信号处理方法,处理低频矩形波励磁下由传感器输出的信号,有效抑制工频干扰。用MATLAB对算法进行仿真,验证算法可行性。选取MSP430芯片,研制出信号处理系统,进行水流量的标准表标定实验。结果表明,系统测量精度优于0.4%,达到了工业测量标准。

关键词关键词:电磁流量计;带阻滤波;MATLAB仿真;50Hz工频干扰;MSP430

DOIDOI:10.11907/rjdk.162833

中图分类号:TP319

文献标识码:A文章编号文章编号:16727800(2017)005006603

0引言

电磁流量计原理为法拉第电磁感应定律,主要由流量常感器和变送器组成。电磁流量计有许多良好性能,如结构简单、较强的耐腐蚀性、较高的稳定性、较高的精度等,在给供水、钢铁、石油、煤炭、化工、医疗、航海、农业灌溉等领域有着广泛应用[1]。流量传感器的主要作用是当流经导管内的导电液体做切割磁感线运动时,会产生电动势,将导电液体的体积流量转换成需要的电信号,再传送给变送器作进一步处理。变送器主要由励磁电路、滤波电路、前置放大调整电路、采样电路、电流信号输出电路及脉冲信号输出电路组成。

电磁流量技术的发展主要体现在励磁方案改进和信号处理算法优化方面。电磁流量计的励磁方案直接决定了其抗干扰性能和零点的稳定性。信号处理的重点是干扰噪声去除,其中主要的干扰是工频干扰、同相干扰、正交干扰、极化现象、白噪声干扰和零点偏移。采用直流励磁方案,将不会产生涡流效应,并且有着较小的正交干扰和同相干扰;采用正弦波励磁方案,可以很好地控制极化现象产生,并有着良好的抗噪能力;采用低频矩形波励磁方案,兼顾直流励磁和正弦波励磁的优点,因此应用广泛。

本文采取低频矩形波励磁方案。可导电的流体切割磁感线,从而在电极上会有电动势产生,但是电压十分弱,流量传感器的输出信号会受工频干扰,带来较低的信噪比,特别是在导电液体流速较低的情形下,有效的流量信号可能完全被噪声信号覆盖。本文在采取低频矩形波励磁条件下,在现有信号处理方法的基础上,采取巴特沃斯带阻滤波信号处理方法,可以有效消除50Hz的工频干扰[2],以此来提高流量传感器输出信号的信噪比,并在MSP430上实现,可有效处理水流量信号。通过标准表标定实验,拥有较为理想的测量精度和重复性。

1带阻滤波方法

1.1算法原理及推导

流量传感器的输出信号和被测导电液体的流速之间存在一定的线性关系。在理想条件下,采用低频矩形波励磁方式时,从流量传感器输出信号,频率和励磁电流相同,并且输出信号的幅值和导电液体的流速之间成比例关系。但是,实际中,流量传感器的输出信号会受到多种噪声的干扰,经常会掺杂着如微分干扰、串共模干扰、同相干扰等干扰,使流量信号和噪声不能很好分离,可用方程(1)表示[3]:

E=BDV+dBdt+d2Bdt2+ec+ed+ez(1)

式中,BDV是模拟流量信号。通过对流量传感器输出信号进行分析,可以发现输出信号有着较宽的频率范围,所以采用常规的低通滤波很难将噪声去除。针对流量传感器输出信号的特点,利用现有的模拟滤波器设计公式,实现巴特沃斯带阻滤波器的设计,其系统传递函数可以表示为:

H(z)=b×1-z-N1-az-N(2)

因此,设计巴特沃斯带阻滤波器的实质就是要明确带宽,并确定阶数N,在MATLAB中完成滤波器的设计,并找出系数b、a,使其满足预设的技术要求。

1.2滤波器实现

电磁流量计的频率输出范围由实际应用场景决定,本文假设其范围0~100Hz。依据奈奎斯特抽样定理,为了无失真地恢复出采样信号,取样频率为采样频率的2倍,即200Hz。为了去除50Hz工频干扰,选取49Hz的下限截止频率;选取51Hz的上限截止频率;折叠频率为采样频率的1/2,取M=100;对通带频率作归一化处理,取Wp=[4060][]100;对阻带频率作归一化处理,Ws=[4951][]100;通带衰減取值3dB,即p=3;阻带频率取值20dB,即s=20;确定阶数N和截止频率Wc,[NWc]=buttord(Wp,Ws,p,s);最后确定巴特沃斯带阻滤波器,[H]=butter(N,Wc,'stopl');通过MATLAB,设计出巴特沃斯带阻滤波器[6],再绘制巴特沃斯带阻滤波器的幅频响应曲线和相频响应曲线,如图1所示:

为了验证信号处理算法的可行性,需在MATLAB中模拟工业现场下的传感器输出信号。因为从流量传感器获取的电压信号十分弱,尤其在导电液体流速较小的情形下,有用信号可能会淹没在各种噪声中。所以在MATLAB仿真时,要参考实际环境下输出信号,模拟的传感器输出信号,要掺杂着工频干扰、同相干扰、白噪声等干扰。在导电液体的流速小于1m/s情形下,流量传感器能获取到的电压小于10mv。本文采用取低频矩形波励磁的励磁方案,选取50Hz工频的1/8[6]作励磁频率,即6.25Hz。因此,本文模拟输出信号[3]:

y=2square(2π×6.25t)+sin(2π×50t)+5sin(2π×0.01t)+wgn(1,400,0)(3)

式(3)中,等号右边的各项依次表示所需的流量信号、工频干扰、零漂、白噪声。产生的信号如图2所示。

通过MATLAB,对模拟的传感器输出信号进行巴特沃斯带阻滤波,从图3中可以看出噪声在一定程度上被消除,具体哪种噪声被去除,可以通过对信号作傅里叶变换,得到相应的频谱。使用巴特沃斯带阻滤波器滤波前后的对比结果如图3所示。

分别对上一步滤波前后的信号进行FFT变换,得到频谱图,这一步是通过MATLAB实现的,滤波前后的频谱对比如图4所示。

通过MATLAB,对信号处理算法进行仿真,分别对滤波前后的波形图、频谱图进行对比,发现此滤波方法可以有效滤除50HZ工频干扰,验证了所设计的滤波方法的可行性。

3基于MSP430的算法实现

3.1系统硬件介绍

基于TI公司的MSP430芯片,研制了电磁流量计的变送器,此芯片是16位超低功耗混合型微处理器[7],并且具有丰富的外设,方便系统功能扩展。硬件原理如图5所示,由前置放大调理电路、励磁电路、电流信号输出电路、脉冲信号输出电路、LCD显示、键盘、RS232模块、开关电源构成。前置放大调理电路主要完成对电极信号的放大、V/F转换等功能,电流输出模块实现4~20mA电流输出,脉冲输出模块实现脉冲量的输出,LCD和按键用于配置和顯示流量相关参数,RS232 用于通讯,开关电源用于给系统提供直流电压。

3.2系统软件设计

本系统软件设计模块化的,都是由主监控程序调用分配。软件部分主要包括:初始化模块、通信模块、Watchdog模块、信号处理模块、驱动模块等。总体框架如图6所示。

通过MSP430控制驱动模块产生励磁电流,以此激励流量传感器的励磁线圈,从而将导电液体的流量信号转换为微弱的电动势,再对其进行放大调理、整流滤波和偏置调整,最后送到AD652进行V/F采样[8]。在本文设计的电磁流量计中,采用带阻滤波的方法对信号进行实时处理,得到流量信号的幅值,再结合仪表的相应参数,将幅值转换成需要的流量信号,再通过Modbus将流量信息传送至上位机。

3.3实验结果

通过水流量标定实验验证带阻滤波算法的可行性。标定方法有标准表标定法和称重标定法,本文采取标准表标定法,将被测表的测量结果和标准表的测量结果进行比较,实验在上海自动化仪表有限公司进行。将本文研制的转换器与自仪公司150mm口径的流量传感器相连接,每一组的标定时间为200s,结合相关的参数,计算出系统的测量精度和重复性,实验结果如表1所示。

从上述实验结果可知,在频率是6.25Hz的矩形波励磁下,在流量范围是20~200m3/h的条件下,得到电磁流量计的测量精度高于0.4%,达到了工业测量要求。

4结语

本文主要针对电磁流量计的50Hz工频干扰,提出采用巴特沃斯带阻滤波的信号处理方法,运用MATLAB实现巴特沃斯带阻滤波器的设计。通过MATLAB仿真,验证了本滤波方法的可行性,将50Hz工频干扰有效地滤除,研制出基于MSP430的低频矩形波励磁的转换器,并设计了软件系统,可以实时处理信号。

为了验证滤波算法的可行性,并测试电磁流量计的测量精度,采用标准表标定法进行了水流量标定实验。实验结果表明,本文设计系统的测量精度高于0.4%,好于普通电磁流量计0.5%的测量精度,达到了工业测量的标准,表明本文的研究方法可行。

参考文献参考文献:

[1]蔡武昌,马中元,瞿国芳等.电磁流量计[M].北京:中国石化出版社,2004.

[2]邢国泉.消除50Hz 工频干扰数字滤波器的设计[J].医疗卫生装备,2008,29(12):2527.

[3]张然,徐科军,杨双龙等.采用梳状带通滤波的电磁流量计信号处理系统[J].电子测量与仪器学报,2012,23(2):177183.

[4]楼天顺.基于MATLAB的系统分析与设计-信号处理[M].西安: 西安电子科技大学出版社,1998.

[5]张然,徐科军,杨双龙,等.基于陷波器组的电磁流量计信号实时处理方法[J].仪器仪表学报,2009,30:344347.

[6]张涛,李斌.电磁流量计中的抗工频干扰问题[J].测控技术,2003,22(2):6567.

[7]秦龙.MSP430单片机应用系统开发典型实例[M].北京:中国电力出版社,2005.

[8]JS SORENSEN,L JOHANNESEN,L GROVE,et al.A comparison of IIR and wavelet filtering for noise reduction of the ECG[J].IEEE Conference on Computing in Cardiology,2010(56):489492.

责任编辑(责任编辑:陈福时)

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