申请/专利权人：中科水研(江西)科技股份有限公司

申请日：2020-11-27

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN112484798B

主分类号：G01F1/667

分类号：G01F1/667;G01P5/24;G06F17/16;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2022.06.14#著录事项变更;2021.03.30#实质审查的生效;2021.03.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于改进卡尔曼滤波器的时差超声波流量测量方法，其步骤包括，步骤（1）时差信号测量：步骤（2）时差信号的滤波：步骤（3）累计流量的计算。本发明提出了测量噪声协方差和过程噪声协方差的更新方法，并由此提出了一种改进的卡尔曼滤波器。然后，针对时差法超声波流量计中时差信号的滤波，提出了基于改进卡尔曼滤波器的时差信号滤波方法，及给出了基于改进卡尔曼滤波器的时差法超声波流量测量方案。通过本发明提供的技术方案，明显地改善了时差法超声波流量计中时差信号的滤波效果，从而有效地提高了时差法超声波流量计的测量精度。

主权项：1.一种基于改进卡尔曼滤波器的时差超声波流量测量方法，其步骤包括，步骤1、时差信号测量：沿水流方向前后设置第一超声波换能器P1和第二超声波换能器P2；规定换能器与反射片的距离为s，超声波在水中的速度为c，反射片与水平面夹角为45°，两反射片的中心距离为L，管道直径为D，水的正向流速即线速度vl为v；第一超声波换能器P1发出超声波脉冲，在第二超声波换能器P2上接收超声波脉冲，并计算接收到超声波时刻和发送超声波时刻的时间差t12，则有： 通过第二超声波换能器P2发出超声波脉冲，在第一超声波换能器P1上接收超声波脉冲，并计算接收到超声波时刻和发送超声波时刻的时间差t21，则有： 最后，获得时间差Δt＝t21-t12，根据式1和式2，可求得顺逆流时间差Δt： 步骤2、时差信号的滤波：滤波处理是为了去掉原始数据中的随机误差，在超声波流量测量装置中，由于测量过程会引入外部噪声，使得测量结果与实际流速值产生一定偏差值，偏差值的大小与流体中是否有气泡或颗粒物、超声波信号质量、电路板PCB布局、温度补偿超声波声速值误差、外部电磁干扰等有关，为了减少外部噪声对超声波水表的干扰，提高水表的精度，需要对测得的时差数据进行滤波；用xk表示k时刻的时差ΔtkT]的状态值，其中T为采样周期，具体如下：xk＝ΔtkT]；在卡尔曼滤波器中，系统状态方程如下：xk＝Φk-1xk-1+wk-1，4； 式中，xk为k时刻的系统状态，xk-1为k-1时刻的系统状态，Φk-1为k-1时刻的状态转移矩阵，wk-1为k-1时刻的系统噪声，Qk为k时刻的系统噪声；用zk表示时刻k时时差ΔtkT]的测量值，则时差Δt的测量方程如下：zk＝Hkxk+vk，6； 式中，Hk表示k时刻的测量系统的参数，vk为k时刻的测量噪声，Rk为k时刻的测量噪声的协方差矩阵；在系统中定义Φk-1＝1、Hk＝1，那么，时差数据的改进卡尔曼滤波方法如下；2.1、初始条件计算： 式中，E[···]表示数学期望运算，表示0时刻的状态值，P0+表示0时刻的误差协方差；2.2、利用k-1时刻的误差协方差Pk-1+、k-1时刻的状态转移矩阵Φk-1和k-1时刻的系统噪声Qk-1，计算k时刻的状态预测和误差协方差预测Pk-，具体如下： 2.3、利用k时刻的误差协方差预测Pk-、k时刻的测量系统的参数Hk和k时刻的测量噪声的协方差矩阵Rk，计算k时刻的卡尔曼增益 2.4、利用k时刻的卡尔曼增益和误差协方差预测Pk-，计算k时刻的误差协方差Pk+，更新矩阵如下： 2.5、利用k时刻的卡尔曼增益k时刻的状态预测给定的初始估计值和输入数据zk，递归计算k时刻的状态值如下： 2.6、k时刻的测量噪声协方差Rk和k-1时刻的过程噪声协方差Qk-1更新如下： Ratio＝R1Q018；Rk＝Rk+Ratio19；Qk-1＝Qk-1+Ratio20；2.7、将步骤2.6更新后的k时刻的测量噪声协方差Rk和k-1时刻的过程噪声协方差Qk-1代入步骤2.2-2.6中，递归计算k时刻的状态值2.8、按步骤2.2-2.7对式6中测得的时差信号zk进行滤波，通过滤波，得到滤波后的时差数据： 步骤3、累计流量的计算：在计算瞬时流速和流量时，用到的是线平均流速，由流体力学可知，面平均流速根据流体的不同状态，有着不同的修正系数；设修正系数为K，计算流体的累计流量Q为： 式中，vl为流体线速度，根据式3得到，vl值为：

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