摘要:研究了獲(huò)取管道振動噪(zào)聲幹擾特征的(de)方法，介紹了基(jī)⭐于加速度傳感(gan)器的管道振動(dòng)信号的采集.結(jie)🌐合渦街流量信(xin)号和管道振動(dòng)信号的頻譜分(fèn)析結果⚽,指出了(le)管道振動信号(hao)👨‍❤️‍👨頻率與渦街流(liu)量計 信号的主(zhǔ)要幹擾分量頻(pín)率直接相關.研(yán)究表明,可通過(guò)獲取管道振動(dong)加速度信号特(te)征,來間接獲得(dé)渦街流量信号(hào)中主要噪聲的(de)頻率特征.基于(yu)這一研究結論(lùn),以管道振動信(xin)号的特征信息(xi)爲參考輸人,驗(yan)證了通過自适(shi)應濾波對渦街(jie)流量信号中振(zhèn)🔞動噪聲的濾波(bō)方法.
　　現今渦街(jiē)流量計的使用(yòng)越來越廣泛，因(yīn)其屬于流體振(zhèn)動型流🥵量計,故(gu)對振動幹擾顯(xian)得非常敏感.振(zhen)動幹擾是影響(xiǎng)渦街測量的主(zhǔ)要幹擾之-“,國内(nèi)外的🐉學者和♈公(gong)司對渦街流量(liang)計抗振動問題(ti)進行了大量的(de)研究21,其中以Rosemount公(gōng)司的8800A'31和F+P公♉司的(de)VT/VR型爲代表[4].
　　本研(yán)究從獲取管道(dào)振動噪聲幹擾(rao)特征的方法着(zhe)手,分析得出了(le)管道振動信号(hào)頻率與渦街流(liú)量信🐆号的主要(yào)📱幹擾💔分量頻率(lü)直接相關,研究(jiu)了一種基于加(jiā)速📱度傳感器的(de)管道振動信号(hao)采集和對應的(de)自适應濾波方(fang)法.
1機械管道振(zhèn)動對渦街流量(liang)計信号的影響(xiang)
　　表1是不同流體(tǐ)傳感器對過程(cheng)幹擾的敏感性(xing)影響程📧度🙇‍♀️的統(tong)計[5].表中“++”表示高(gao)敏感(讀數誤差(chà)10%或更高),"+”表📧示敏(min)感(讀🌈數誤差1%),表(biǎo)😘示不敏感(讀數(shù)誤差小于1%)

　　從表(biao)1中可以得知,渦(wo)街流量測量中(zhōng)幹擾影響大的(de)成分爲機械管(guǎn)道振動幹擾和(hé)周期性的低頻(pin)脈動幹擾.
　　讨論(lun)了在加速度爲(wei)1g,垂直振動頻率(lǜ)爲100Hz的振動于擾(rǎo)對渦♋街流量計(ji)信号輸出的影(ying)響,如圖1所示在(zài)沒有流速📐的情(qíng)況下,渦街傳感(gǎn)器檢測到管道(dao)振動,并錯誤判(pàn)斷100Hz是流量信号(hao),因此錯誤地顯(xiǎn)示了120m'/h的流速.

2渦街流量信号(hao)與管道振動信(xin)号特征聯系的(de)試驗分析
　　振動(dong)幹擾是主要的(de)幹擾成分之一(yī).若要将各信号(hao)成分特征一--進(jin)行分離,目前常(chang)用及成熟的方(fāng)法就是頻譜分(fen)析[78].在🐆離線頻譜(pǔ)分析中,可以依(yi)據人腦的判斷(duàn)來有效地🥵區别(bie)振動噪聲和渦(wo)街信号的頻率(lü)、能量分布📐的不(bú)同.然而在實際(jì)😍工程應用🐉中,若(ruò)噪聲能量大于(yu)信号能量，則在(zai)線的頻譜分析(xī)雖然可以分辨(bian)出能量的峰值(zhí),但無法有🤞效區(qū)分能量的🐕峰值(zhí)是信号的還是(shì)幹擾的,因此可(kě)能會跟蹤了錯(cuò)誤的振動幹擾(rao)噪聲..
　　本研究對(duì)不同流速和泵(bèng)頻率組合下的(de)渦街流量信号(hào)進行了數據采(cǎi)集和頻譜分析(xī),其中水泵采用(yòng)🔞格蘭富AP12.40單級潛(qian)水泵,分别調節(jiē)流速約0.209,0.403,0.611,0.797m/s.控制水(shui)流速的大小🥵，在(zài)每一開度下,再(zai)分别設置水🔞泵(bèng)工作頻率爲25,30,35,40Hz,以(yǐ)輸人不同的振(zhèn)動幹擾信号,如(rú)圖2所示.可見當(dang)🏃🏻流速小時噪聲(shēng)能量接近甚至(zhi)大于實際信号(hào)能量,在線的頻(pin)譜分析很難判(pàn)斷..

　　考慮到(dao)管道的振動是(shi)振動幹擾直接(jie)的物理響應,當(dang)手觸摸管道時(shí),明顯可以覺察(chá)到管道有規律(lü)地振顫.基于以(yi)上🐉分析,結合振(zhen)動測量知識，本(ben)研究認爲可以(yi)嘗試引人加速(su)度傳感器來采(cai)集管道振動的(de)信号[910.
　　試驗中,加(jia)速度傳感器的(de)選取較爲重要(yao).本研究加速度(du)傳感器試驗選(xuan)擇了美國ADI公司(sī)的ADXL202,這是-種低成(chéng)本、低功耗、功能(neng)完普的雙🏃🏻軸加(jiā)速度傳感器,其(qí)測量範圍爲+2g.
　　本(ben)試驗使用A/D數據(ju)采集卡,将ADXL202的模(mo)拟輸出信号轉(zhuǎn)換爲數✂️字信号(hao)送人PC機進行處(chu)理，基于Labwindows/cvi測控平(píng)台的PC機‼️能夠方(fāng)便地實現數據(ju)采集.
　　試驗工作(zuo)狀态:分别調節(jiē)流速約爲0,0.209,0.403,0.611,0.797m/s,控制(zhi)水流速的♌大小(xiǎo)，并🈚在每♻️--開度下(xia),再分别設置水(shuǐ)泵工作頻率爲(wèi)🔴25,30,35,40Hz.加速度傳感器(qì)的模拟輸出信(xin)号輸人到PC機的(de)A/D采集卡,采樣🈚頻(pin)率1000Hz.對不同流🚩速(su)和泵頻率組合(he)下的管道振動(dòng)信号🧡進行數據(ju)采集和頻譜分(fèn)析.圖3爲所有組(zǔ)❤️合下,采樣得到(dào)的管道振動加(jia)速度信号的典(dian)型時域波形圖(tu).圖中橫坐标爲(wèi)采樣的點數,共(gòng)1024點;縱坐标爲相(xiàng)對于Og标定值的(de)差值，縱坐标基(jī)準值0對應了0g的(de)标定值.圖4所示(shì)爲對🙇🏻應的管道(dao)振動信号的典(dian)型頻譜圖.

　　爲了(le)驗證所采集振(zhen)動信号是否具(jù)有重複性,本研(yan)♉究對每種工況(kuàng)下組合的管道(dao)振動信号分别(bié)進行👅了3次重複(fú)采樣,每次1024點,采(cai)🆚樣頻率1000Hz.表2是各(ge)次數據分析得(de)到的頻率值.
　　由(you)表2的數據可以(yi)看出,管道振動(dong)的數據頻譜分(fèn)析得到的振㊙️動(dòng)🌈頻率值重複性(xing)很高.

　　對表2的重(zhòng)複性數據計算(suan)平均值,并由平(píng)均值畫出㊙️了流(liú)速、泵🤞頻率和管(guan)道振動頻率的(de)關系曲線,如圖(tú)5所示.分析結果(guo)‼️表明,不論試驗(yan)裝置工況如何(hé),管道振動信号(hao)的頻率和能量(liang)隻與泵工作頻(pin)率相關,泵頻率(lǜ)越大，則振動信(xìn)号的頻率和能(neng)量越👈大.

3對管道(dao)振動自适應濾(lǜ)波的試驗
　　通過(guò)以上分析可以(yi)得出結論,水泵(bèng)工作引起的管(guǎn)道振動幹擾直(zhi)接耦合到了渦(wo)街輸出信号中(zhōng).試驗數據顯示(shì),在各🔆種流動狀(zhuàng)态下,渦街信号(hào)中叠加的💔千擾(rǎo)頻率與管道加(jiā)速度振動頻率(lü)近乎于相等,且(qiě)與試驗用的水(shui)泵工作頻率相(xiàng)近.

　　通過加速度(dù)傳感器獲得有(you)效的管道振動(dong)頻率後,可以🌈将(jiāng)之等同爲渦街(jiē)流量信号中主(zhu)要幹擾信号的(de)頻率.本研究提(ti)出以管道振動(dong)信号的特征輸(shu)人爲參考信号(hao),采用自适應小(xiao)均方誤差(LMS)數字(zì)濾波器方法,來(lái)對渦街流量信(xin)号振動幹擾進(jin)行處理11.LMS濾波器(qi)輸出爲

　　式中，W爲(wei)濾波器各系數(shu)組成的向量,X爲(wèi)監測值組成的(de)向量㊙️.
　　LMS算法的基(jī)本思想是利用(yòng)優化方法中的(de)速下降法.根據(jù)推導,可得權系(xi)數的叠代公式(shi)爲

　　式中,u爲自适(shi)應系數,取值大(da)小影響到收斂(liǎn)速度、估計值的(de)😍方差💞和算法的(de)穩定性.誤差e;的(de)叠代計算公💁式(shì)爲

　　用式(2)更新權(quan)系數W(t+1),随着新數(shu)據不斷輸人,不(bú)斷重複使用😄式(shì)(2)和式(3)進行叠代(dài),使W逐漸趨近于(yu)W。.
　　設采集獲得的(de)渦街流量信号(hao)爲原始信号,參(can)考輸人爲采集(jí)獲得的管道振(zhen)動加速度信号(hào),濾波器系統如(ru)圖6所💯示.
　　由上述(shù)自适應濾波器(qi)的算法,可得到(dao)系數W;的計算值(zhi)爲

　　設定u值,通過(guò)式(4)~(6)的循環叠代(dai),使W;逐漸趨近于(yu)W.
　　如前所述,u爲控(kòng)制LMS算法收斂速(sù)度和穩定性的(de)系數🔆,u值過大😄可(ke)能導緻發散,過(guò)小又可能使收(shou)斂速度變✨慢.本(běn)研究🆚通過大量(liàng)👈的計㊙️算,不斷修(xiu)正和比較,使其(qi)接近佳☁️值.通過(guo)試驗計算,确定(dìng)u=0.1.
　　圖7爲濾波後的(de)信号頻域圖.從(cong)圖中可以看出(chu)，主要的管🈚道振(zhèn)動幹擾已經被(bei)消除，濾波後的(de)信号信噪比提(tí)高很多..

4結束語(yu)
　　本研究是在自(zi)有試驗裝置上(shàng)對一部分渦街(jiē)傳感器♋進行🌈試(shì)💃驗的.盡管不同(tóng)的管道振動有(you)其特殊性,但管(guan)道振動問題也(yě)有一📧-定的普遍(bian)性.本研究通過(guo)基于加速度傳(chuán)感器的管道振(zhèn)💞動信号的采集(jí)和頻譜分析,指(zhǐ)出了管道振動(dòng)信号頻率與渦(wo)♊街流量信号的(de)主要幹擾分量(liang)頻率直接相關(guan).并采用自适應(yīng)濾波方法,驗🌈證(zhèng)了對渦街流量(liàng)計振動噪聲濾(lǜ)波的有效性,爲(wèi)消除振動噪聲(sheng)✉️提供了一種有(yǒu)效的途徑值得(de)注意的是,本研(yan)究主要針對解(jiě)決以泵的幹擾(rao)爲主的管道振(zhèn)動噪聲問題，對(dui)于解決其他有(yǒu)👄一定規律的管(guan)道振動🔞噪聲也(ye)有适用性.本研(yan)究中加速度傳(chuan)感器的安裝位(wei)置至關重要,會(huì)影響振動信号(hào)的檢♉測以及對(duì)渦街信号濾波(bo)處理的結果.

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