基于松弛陷波周期图法的涡街流量计信号处理技术的研究

　　1　引　　言

　　涡街流量计结构简单、无可动部件、压损小、测量精度较高,可适用于多种类型流体。其频率的频带很宽(2～2500Hz),在实际测量过程中,涡街流量计检测信号中包含来源、成分复杂的噪声信号,而且其频带往往位于有用信号的频带中,因此很难用一般的模拟带通滤波的方法去除强噪声;另外,有用信号的强度大致与涡街频率的平方成正比,因此当进行低流速测量时,涡街频率较低,信号幅值较小,而经常性的噪声幅值则相对增强,甚至淹没有用信号[1],对于这种情况模拟信号处理方法是完全无能为力的。因此,研究如何有效地分析检测信号的频域特征、从复杂的噪声背景中提取出涡街频率,以及利用数字信号处理技术实现涡街信号处理已经成为涡街流量计信号处理的研究重点之一。

　　国内外提出采用数字信号处理方法处理流量传感器的信号,归纳起来,有以下几种:AR模型参数估计法,基于FFT的周期图法,互相关方法,自适应陷波滤波法,小波分析方法和数字跟踪滤波方法等[2]。这些方法各有特色。这里提出了一种松弛算法(RELAX),该方法将周期图引入最大似然估计过程,具有很高的计算效率,易于实现实时处理,并在有色噪声背景的多谐波信号估计中表现出优良的性能。

　　2　基于最大似然频率估计的松弛陷波周期图法

　　2.1　周期图法

　　“周期图”的概念是指用傅立叶级数拟合信号时所能反映出的信号中隐藏的周期性。在周期图谱估计法中,用下面定义的周期图作为信号的功率谱估计:

　　是平稳随机序列x(n)的傅立叶变换[3]。

　　周期图谱估计法不仅实现简单,而且可以借助FFT实现,具有很高的计算效率。

　　2.2　多谐波频率估计的松弛算法

　　根据最大似然方法,对于复高斯白噪声中的单个复谐波信号来说,其频率的最大似然估计就是采样数据的周期图最大值对应的频率,如式(3)所示。

　　从对涡街流量计检测信号以及对应用于流量计检测信号处理的周期图谱估计方法的分析中可知,检测信号中可能包含若干谐波信号(有用信号和干扰信号),因此要求信号处理方法能够有效而精确地提取谐波信号的频率信息,而周期图法估计多谐波的能力和频率提取的精度受到方法频率分辨性能的制约。松弛算法利用周期图进行多谐波频率估计和频率估计结果可趋于全局最优,这一特点使得该方法既能够适应涡街流量计检测信号处理的需要,又具有较高的计算效率和硬件支持。

　　所谓“松弛”,来源于方程式处理中的“Relaxation”方法,即先对结果做粗略的估计,再使估计的错误逐渐减小直至结果趋近于真值[4]。考虑到在周期图中,强谐波的谱峰总是影响较弱谐波的分辨;在这种情况下,要么提高周期图的频率分辨率使较弱谐波的谱峰区别于噪声背景,要么去除强谐波,使较弱谐波凸显出来。