改善電磁流量計低流速性能的算法
 

電磁流量計在進行低速測量時，在穩定性和性方面都不太理想，目前工業中使用的電磁流量計通常為0.5級，在0.2m/s流速下，度一般下降到2.0級，并且波動明顯。有些電磁流量計在0.1m/s流速時已經不能正常讀數，此類現象是由管路、介質和電路以及電源等引入的干擾造成。由于干擾來源復雜，且頻率范圍較寬，所以僅用低通濾波等常規方法效果不明顯，隨著濾波器截止頻率的下降，響應特性明顯變壞。在試用互相關算法去除干擾時，發現除了計算量很大之外，對信噪比和穩定性都有較大改善，在低流速下也很有效。

如果存在兩個連續的隨機過程，當它們是實函數且為周期函數時，兩個函數的相關函數可定義為：

如果x（t）、y（t）不是同一信號則稱Rxy（τ）為互相關函數。在實際電路中，信號x（t）、y（t）都是含有噪聲的信號。設：

x（t）=X（t）+n1（t） （3）

y（f）=Y（t）+n2（t） （4）

將式（3）、式（4）代入式（2）中，則有式（5）如下所示：

由于信號與噪聲之間、n1（t）與n2（t）之間沒有相關性，所以式（5）中第2、3、4項為0，僅留下第1項，即x（t）、y（t）中純凈信號部分的互相關函數。這就是互相關檢測濾除噪聲的原理。電磁流量計是用典型的結構和三態激磁，其信號波形下圖所示。

圖中正負方波的平均幅值約0.5V，噪聲干擾波動峰峰值在0.16V，放大器總放大倍數zui高約5000倍。

根據互相關檢測原理，信號x（t）、y（t）應該是相關的，而x（t）、y（t）自身所含噪聲與信號之間是不相關的，兩個不同的噪聲信號之問也是不相關 的。這里不妨將信號波形的正半周A（t）和C（t）看作x（t）和y（t），當A（t）和C（t）的取值時刻相距足夠遠時，可以認為A（t）、C（t）所含噪聲信號之間是不相關的。而從A（t）、C（t）的平均值和時間寬度這兩個特征來看，A（t）、C（t）的信號部分是緊密相關的，因此我們可以用互相關算法對信號進行處理。

具體實現中遇到的*個問題是如何確定采樣頻率。根據高速采樣求流速信號頻譜可知，流速信號噪聲中高于10kHz的頻譜幅值很小，噪聲頻譜幅值較大的部分都在5kHz以下，因此帶寬上限選擇5 kHz。為了更好地體現噪聲原貌，采樣頻率至少要大于10倍上限值，即50 kHz。實際采樣頻率是50~100kHz，主要是看RAM容量大小，若容量很大就取100kHz，否則可以取得小些，zui小取到過10kHz，但效果不太好。

采樣頻率確定后就要將互相關函數離散化。互相關函數離散化后的表達式為：

確定A（t）、C（t）的時間間隔。理論上講A（t）、C（t）的噪聲是不相關的，而實際上某些特定頻率的干擾信號卻是相關的，這些噪聲中有些與A（t）、C（t）的時間間隔取值大小關系不大，如工頻50Hz和100Hz屬于這樣的噪聲。實際取值是以激磁中兩個同向方波出現的時間間隔作為 A（t）、C（t）的取值間隔，一般是160~200ms。雖然間隔取大些可以保證噪聲之間的不相關性，對除去噪聲有好處，但如果太大實時性會變差。

A（t）、C（t）、τ的時間長度的選取。為了使互相關運算后的幅值、波形形狀與原信號的平均值和波形形狀相似，A（t）的時間長度取為原始 長度，C（t）的時間長度取為t1/2，τ的長度取為t1/2。運算后的相關函數波形用12位D/A輸出，波形如圖2所示。從示波器上觀察，互相關函數RAC（τ）的波動值只有15mV，而信號所含原始噪聲為145mV左右，信噪比提高 了近10倍。需要指出的是，t1=40ms，τ=20ms，它們是工頻的整數倍。因此，如果想進一步去掉與工頻有關的干擾噪聲，只 要對RAC（τ）值再做一次求平均，這樣不但工頻干擾去掉了，噪聲波動值進一步下降到7mV左右。

流速信號的方波幅值的zui大值為2.4V，對應10m/s流速；0.1m/s流速對應24mV電壓。未經運算處理時，原始噪聲電壓幅值在145mV左右，在 示波器上看不出0.1m/s時的有用信號，只有噪聲信號。經過互相關運算后的波形盡管仍有15mV的波動值，但0.1m/s的信號可以清楚地看到，比較 穩定。

表1給出的是流量儀表未經校正系數校正的原始精度；表2給出的是用4點校正后的精度，校正點分別為8m/s、2m/s、0.5m/s、0.2m/s，實際上用標準罐標定時，不一定正好在這4個點上，大致是流速上限的80%、40%、10%、5%、2% ，共5個點。因為在標定點的誤差可以做得很小，但離開標定點誤差肯定要大些，這樣取值更接近實際運行情況，被標儀表直徑Φ=100 mm。

用互相關算法去除噪聲在信號處理中是一種十分有效的手段，在電磁流量計中借助這種算法同樣收到了明顯的效果。如果加上常規的濾波算法，會有較理想的低流速測量精度和穩定性。它的不足之處是運算量太大，用16位帶硬件乘法器的單片機，完成此項工作時仍嫌響應時間不夠快，并且還要加上外部RAM。但隨著新器件的應用，這個問題可以很快解決，互相關算法肯定也會得到越來越多的應用。

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