摘(zhai)要:研究了獲取管(guǎn)道振動噪聲幹擾(rǎo)特征的方法，介紹(shao)了基于加速度傳(chuan)感器的管道振動(dòng)信号的采集.結合(he)渦街流量信号和(hé)管道振動信号的(de)頻譜分析結果,指(zhi)出了管道振動信(xin)号頻率與渦街流(liú)量計 信号的主要(yào)幹擾分量頻率直(zhi)接相關.研究表明(ming),可通過獲取☎️管道(dào)振動加速度信号(hao)特征,來間接獲得(de)渦街流量信号中(zhong)主要噪聲的頻率(lǜ)特征.基于這一♋研(yan)究結論,以管道振(zhen)動信号的特征信(xìn)息爲參考輸人,驗(yàn)證了通過自适應(yīng)濾波對渦街流量(liang)信号中振✨動噪聲(sheng)的濾🈲波方法.
　　現今(jīn)渦街流量計的使(shǐ)用越來越廣泛，因(yin)其屬于流✍️體振動(dòng)型🏃流量計,故對振(zhèn)動幹擾顯得非常(chang)敏感.振動幹擾是(shi)影響渦街☎️測量的(de)主要幹擾之-“,國内(nèi)外的學者和公司(sī)對✊渦街流量計抗(kang)振動問😘題進行了(le)大量的研究21,其中(zhōng)以Rosemount公司的8800A'31和F+P公💔司(si)的VT/VR型爲🈲代表[4].
　　本研(yán)究從獲取管道振(zhèn)動噪聲幹擾特征(zheng)的方法着手,分☔析(xī)得🌈出💋了管道振動(dong)信号頻率與渦街(jie)流量信号的主要(yào)幹擾分量頻率直(zhi)接相關,研究了一(yī)種基于加速度傳(chuán)感器的管道振動(dòng)信号采👌集和對應(yīng)的自适應濾波方(fāng)法.
1機械管道振動(dòng)對渦街流量計信(xìn)号的影響
　　表1是不(bu)同流體傳感器對(duì)過程幹擾的敏感(gǎn)性影響程度的統(tong)計[5].表中“++”表示高敏(mǐn)感(讀數誤差10%或更(geng)高),"+”表示敏🏃🏻‍♂️感(讀數(shù)誤差1%),表示不敏感(gǎn)(讀數誤差小于1%)

　　從(cong)表1中可以得知,渦(wō)街流量測量中幹(gàn)擾影響大的成分(fen)爲機♍械👌管道振動(dong)幹擾和周期性的(de)低頻脈動幹擾.
　　讨(tao)論了在加速度爲(wèi)1g,垂直振動頻率爲(wei)100Hz的振動于擾對渦(wō)街⛷️流量計信号輸(shu)出的影響,如圖1所(suǒ)示在沒有流速的(de)情況下,渦街傳感(gǎn)器檢測到管道振(zhèn)動,并錯誤判斷100Hz是(shi)流量信号,因此錯(cuò)誤地顯示了120m'/h的流(liu)速.

2渦(wo)街流量信号與管(guǎn)道振動信号特征(zheng)聯系的試驗分析(xī)
　　振動幹擾是主要(yao)的幹擾成分之一(yī).若要将各信号成(cheng)分特征一--進行分(fen)離,目前常用及成(cheng)熟的方法就是頻(pin)譜分析[78].在離線🐉頻(pin)譜㊙️分析中,可以依(yī)據人腦的判斷來(lai)有效地區别振動(dong)噪聲和渦街信号(hao)的頻率🈲、能量分布(bu)的不同.然而在實(shi)際工程應用中,若(ruò)噪聲能量大于信(xìn)号能量，則在線的(de)頻譜分析雖然可(kě)以分辨出能量的(de)📞峰值,但無法有效(xiao)區分能量的峰值(zhí)❓是信号的還是幹(gàn)擾的,因此可能會(huì)跟蹤了錯誤的🔞振(zhen)動幹擾噪聲..
　　本研(yán)究對不同流速和(he)泵頻率組合下的(de)渦街流量信号進(jin)行✍️了數據采集和(hé)頻譜分析,其中水(shui)泵采用格蘭富AP12.40單(dān)🈲級潛水泵,分别調(diào)節流速約0.209,0.403,0.611,0.797m/s.控制水(shuǐ)流速的大小，在每(měi)一開度下,再分别(bie)設置水泵工作頻(pín)率爲25,30,35,40Hz,以輸人‼️不同(tong)的振動幹擾信号(hào),如圖2所示.可見當(dāng)流速小時噪聲能(néng)量接近甚至大于(yú)實際信号能量,在(zài)線的頻譜分📐析很(hěn)難判斷..

　　考慮到管(guǎn)道的振動是振動(dòng)幹擾直接的物理(li)響應,當手觸摸管(guan)道時,明顯可以覺(jiào)察到管道有規律(lü)地振顫🈲.基于㊙️以上(shang)分析🈲,結合振動測(cè)量知識，本研究認(ren)爲可以嘗試引人(rén)加速度傳感器來(lái)采集管道振動的(de)信号[910.
　　試驗中,加速(sù)度傳感器的選取(qu)較爲重要.本研究(jiū)加速度傳感🧡器試(shì)驗選擇了美國ADI公(gong)司的ADXL202,這是-種低成(cheng)本、低功耗、功能完(wan)普的雙軸加速度(dù)傳感器,其測量範(fan)圍爲+2g.
　　本試驗使用(yong)A/D數據采集卡,将ADXL202的(de)模拟輸出信号轉(zhuǎn)換爲數字信号送(song)人PC機進行處理，基(jī)于Labwindows/cvi測控平台的PC機(jī)能夠方便地實現(xiàn)數㊙️據采集.
　　試驗工(gong)作狀态:分别調節(jie)流速約爲0,0.209,0.403,0.611,0.797m/s,控制水(shui)流速的大小，并在(zài)每--開度下,再分别(bié)設置水泵工作頻(pín)率爲25,30,35,40Hz.加速🤟度傳✏️感(gǎn)器的模🚩拟輸出信(xìn)号輸人到PC機的A/D采(cai)集卡,采樣頻率1000Hz.對(dui)不同流速和泵頻(pín)率組合下的管道(dao)💋振動信号進行數(shu)據采集和頻譜分(fèn)析.圖3爲所有組合(he)下,采樣得到的管(guǎn)道振動加速度信(xìn)号的典型時域波(bō)形圖.圖中👣橫坐标(biāo)爲采樣的點數,共(gòng)1024點;縱坐标爲相對(dui)于Og标定值的差值(zhi)，縱坐标基準值0對(dui)應了0g的㊙️标定值.圖(tú)4所示爲對應的管(guan)道振動信号的典(diǎn)型頻譜圖.

　　爲了驗(yan)證所采集振動信(xin)号是否具有重複(fú)性,本研✌️究對每種(zhǒng)工況下組合的管(guǎn)道振動信号分别(bié)進行了3次🚶‍♀️重複采(cǎi)樣,每次🏃‍♂️1024點,采樣頻(pin)率1000Hz.表2是各次數據(ju)分析得到的頻率(lü)值.
　　由表2的數據可(ke)以看出,管道振動(dòng)的數據頻譜分析(xi)得到🈚的振動頻率(lǜ)值重複性很高.

　　對(dui)表2的重複性數據(ju)計算平均值,并由(you)平均值畫出了流(liu)速、泵頻率和管道(dao)振動頻率的關系(xì)曲線,如圖5所示.分(fèn)析結果表明,不論(lun)試驗裝置工況如(ru)何,管道☁️振動信号(hao)的頻率和能量隻(zhi)與泵工作頻率相(xiang)關,泵👌頻率越大，則(ze)振動信号的頻率(lǜ)和能量越大.

3對管(guǎn)道振動自适應濾(lǜ)波的試驗
　　通過以(yǐ)上分析可以得出(chu)結論,水泵工作引(yǐn)起的管道振動幹(gàn)擾直接耦合到了(le)渦街輸出信号中(zhōng).試驗數據🆚顯示,在(zai)各種流動狀态下(xià),渦街信号中叠加(jia)的❄️千擾頻🌍率與管(guǎn)道加速度振動🌈頻(pín)率近乎于相等,且(qie)㊙️與試驗用的水泵(bèng)工作頻率相近.

　　通(tōng)過加速度傳感器(qì)獲得有效的管道(dao)振動頻率後,可🐕以(yi)将💃之等同爲渦街(jiē)流量信号中主要(yao)幹擾信号的頻率(lü).本研究提出以管(guan)道振動信号的特(te)征輸人📱爲參考信(xìn)号,采用自适應小(xiǎo)均方誤差(LMS)數字濾(lǜ)波器方法,來對渦(wō)街流量信号振動(dòng)幹擾進行處理11.LMS濾(lü)波器輸出爲

　　式中(zhong)，W爲濾波器各系數(shù)組成的向量,X爲監(jiān)測值組成的🔅向量(liàng).
　　LMS算法的基本思想(xiǎng)是利用優化方法(fa)中的速下降法.根(gēn)據推👄導,可得權系(xì)數的叠代公式爲(wei)

　　式中,u爲自适應系(xì)數,取值大小影響(xiang)到收斂速度、估計(ji)值的方差🔅和算法(fǎ)的穩定性.誤差e;的(de)叠代計算公式爲(wei)

　　用式(2)更新權系數(shu)W(t+1),随着新數據不斷(duan)輸人,不斷重複使(shǐ)用式🌂(2)和式(3)進行叠(die)代,使W逐漸趨近于(yu)W。.
　　設采集獲得的渦(wō)街流量信号爲原(yuán)始信号,參考輸人(rén)爲🛀采集獲得的管(guan)道振動加速度信(xin)号,濾波器系統如(ru)圖6所示.
　　由上述自(zi)适應濾波器的算(suàn)法,可得到系數W;的(de)計算🤞值爲

　　設定u值(zhi),通過式(4)~(6)的循環叠(die)代,使W;逐漸趨近于(yu)W.
　　如前所述,u爲控制(zhi)LMS算法收斂速度和(hé)穩定性的系數,u值(zhí)過大可🌈能導緻發(fā)散,過小又可能使(shǐ)收斂速度變㊙️慢.本(běn)研究通過🆚大量的(de)計💜算,不斷修正和(he)比較,使其❄️接近佳(jiā)值.通過試驗計算(suan),确定u=0.1.
　　圖7爲濾波後(hòu)的信号頻域圖.從(cóng)圖中可以看出，主(zhu)要💘的管道💋振動幹(gan)擾已經被消除，濾(lü)波後的信号信噪(zao)比提高很多..

4結束(shu)語
　　本研究是在自(zi)有試驗裝置上對(dui)一部分渦街傳感(gǎn)器進行試驗的.盡(jin)管不同的管道振(zhen)動有其特殊性,但(dan)管道振動問題也(yě)有一-定的普遍性(xing).本研究通過基于(yu)加💰速度傳💚感器的(de)管道振動信号的(de)采集和頻譜分析(xī),指出了管道振動(dong)信号頻率與渦街(jiē)流量信🏒号的主要(yào)幹擾分量頻率直(zhi)接相關.并采用自(zì)适應濾波方法,驗(yan)證了對渦街流量(liàng)計振動噪聲濾波(bō)的有效性,爲消除(chu)振動噪聲提供了(le)一💔種有效的途徑(jing)值得注意的是,本(běn)研究主要針對解(jiě)決以泵的幹擾爲(wèi)主的管道振動噪(zao)聲❤️問題，對于解決(jué)其他有一定規律(lü)的管道振動噪聲(shēng)也有适用性.本研(yan)究中加速度傳感(gan)器的安裝位置至(zhi)關重要,會影響振(zhèn)動信号📱的檢測以(yi)及對渦街信号濾(lǜ)波🥰處理的結果.

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