采用模糊推理的方法分析处理
涡街流量计间断测量数据，超声涡街流量计可应用于供热系统的热水流量测量，其测量结果可作为贸易结算根据，要求具有较好的准确度和稳定性；同时，要求仪表功耗尽量低，以满足内部电池能够长时间供电而无需频繁更换。 如何既能确保仪表性能不发生变化又可大幅度降低仪表工作功耗呢？本文介绍的模糊推理方法，既可以保证测量的准确度和重复性。 超声涡街流量计可应用于供热系统的热水流量测量，其测量结果可作为贸易结算根据，要求具有较好的准确度和稳定性；同时，要求仪表功耗尽量低，以满足内部电池能够长时间供电而无需频繁更换。 如何既能确保仪表性能不发生变化又可大幅度降低仪表工作功耗呢？本文介绍的模糊推理方法，既可以保证测量的准确度和重复性又可以降低仪表功耗。 一、漩涡超声波检测方式 超声波检测涡街信号采用间断分时方法，如图1所示，为一组涡街超声波信号间断分时检测方法。超声波探头开始工作后，检测到前两次脉冲信号，超声波探头关闭，脉冲信号时间间隔为T0；以T0为基准预测第3个脉冲信号出现时间，自此之前打开超声波探头并开始检测脉冲信号即窗口1。如果检测到脉冲信号，时间间隔为T1，则以T1为基准按上述方法在窗口检测第4个脉冲信号并记录与第3个脉冲信号的间隔时间；如果没检测到脉冲信号，仍以T0为基准在窗口2检测脉冲信号。记录该组测量状态和脉冲频率的平均值。该组检测完成后根据脉冲频率值，间隔一段系统休眠时间后开始下一组测量过程，每组有各自的测量值与测量状态。图1 一组涡街超声波信号间断分时检测方法 二、模糊推理建模 模糊推理的必要性：间隔检测得到各组的数据不连续，存在偏差。偏差的大小和各组的测量状态共同决定真实流速的真伪。根据测量数据偏差大小关系利用模糊推理方法对各组测量数据进行分析判断，得出每组测量数据的真实度大小，根据各组真实度大小进行数据输出。输入输出：输入取连续3组间隔测量数据之间的偏差，偏差多大是各自测量状态的各组数据真实度的输出，取真实度的数据作为有效数据输出。 三、模糊推理步骤 1.输入输出确定。输入为3组间断测量值的相互偏差率，输出为3组测量结果的真实度zi。 2.对输入进行量化处理，再次采用均匀量化处理，将输入偏差和输出采用语言变量表示。 3.对输入及输出进行模糊分割。模糊变量选取合适的模糊隶属度函数。 4.确定规则库，规则库由多次试验获得。 5.输出的清晰化处理。采用隶属度法，利用模糊蕴含关系推导出真实度输出表。 6.各组数据真实度评价因子的确定。各组数据的测量状态同样影响终真实度的确定，测量状态作为权重参与真实度评价（见表1）。测量状态表示：例如“111”表示测到3次脉冲间隔时间；“000”表示未测得脉冲。表1 测量状态对应的权重 终真实度评价系数Li=z·iωi 取Li的值对应检测组测量结果为流量值。4 两种方法的仿真结果 以y(t)=10 sin(2πf0t+φ0)+4 sin(2πf1t+φ1)+d为仿真信号,用离散小波变换的Mallat算法进行4级小波分解,进行频率检测。其中,f0为实际信号频率,f1为谐波干扰频率,φ0和φ1是相应的初始相位,φ0=φ1= 0.2π,d是在- 0.5～0.5之间随机抽取的数据,均值为0。仿真结果见表1所列。 对同样的信号用小波功率谱方法进行仿真,其结果如图2所示。图2a中对应的f0为0.6 Hz,f1为1.0 Hz;图2b中对应的f0为70 Hz,f1为45 Hz。 图2中横坐标i对应不同的a值。图2a中i= 49时功率出现波峰,此时对应是a的初始值,图2b中i=165时功率出现波峰,此时对应频率f0为70.513 7 Hz。 (1)小波滤波和其它方法的滤波都是尽量使信号成分在滤波器的通带处,而尽可能抑制其它各种干扰,以削弱其对信号测量的影响。在实现方法上,一般的高低通滤波器都是事先确定好滤波器的转折频率,这较难适应不同频率信号的要求,尤其对频率变化范围较大及变化速度较快的信号有更大局限性。小波滤波则对不同的信号频率采用相应的滤波参数,能够方便采样频率实现对宽范围信号频率测量,从而提高整个系统的实时性。 (2)基于小波变换法的功率谱估计是利用小波变换的带通特性,而连续小波变换实质上是一组带通滤波器,连续小波的时频域窗口中心及宽度均随尺度的变化而伸缩。随着尺度a的变化,对应窗口中心频率ω0/a及窗口宽度Δω/a也相应变化,这种方法对低频信号的分辨作用尤为突出。在实际应用中,可以根据经验和要求,灵活控制尺度a的变换步长,但在一定程度上会牺牲实时性。 (3)两种小波变换方法对随机噪声和谐波干扰都有一定的抑制能力,不仅可以解决涡街流量计中抗噪声等关键问题,而且可以应用于其它流量计的信号处理,以提高现场测量,增强抗干扰能力。 (4) TMS320VC5409系统不仅可以实时处理涡计流量传感器的信号,还具有显示、参数设置、掉电保护和通信等功能。
