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超聲波流量計的自適應時延估計法研究及應用

摘 要:在利用流量計進行流量測量時, 順逆流時間差的測量精度直接影響流量計測量精度。傳統(tǒng)流量計多采用相關(guān)法進行時間差計算, 該方法容易受到采樣率和相關(guān)噪聲的影響。基于此, 提出了一種改進的LMS自適應時延估計, 在傳統(tǒng)的***小均方差時延估計的基礎(chǔ)上, 使用粒子群進行改進, 直接利用粒子群對延遲時間進行搜索, 改善了傳統(tǒng)LMS時延估計中步長因子選擇和計算量大的問題。自定義輸入信號, 分別在不同采樣率和信號加相關(guān)噪聲的情況下, 對比相關(guān)法和改進的***小均方誤差時延估計, 結(jié)果表明, 該方法不受采樣率和相關(guān)噪聲的影響。***后, 將該方法應用在超聲波流量計平臺上, 在不同的流速下進行測量, 計算精度高, 計算量小, 誤差不超過±1%。

 

0、引言:

  隨著社會發(fā)展, 在生產(chǎn)生活方面, 人們對于特殊產(chǎn)品的需求越來越高, 例如在工業(yè)生產(chǎn)中的一些有毒、高腐蝕性、易燃易爆甚至含有放射性的物質(zhì)液體的流體的測量, 一般的流量計無法滿足要求, 超聲波流量計應運而生。

  根據(jù)測量方法的不同, 主要分為速度差法 (時差法、頻差法) 相關(guān)法、多普勒法等。目前, 多采用時差法進行測量, 在管道上下游安裝一對換能器, 分別發(fā)送、接收超聲波, 計算上下游波形時間差, 利用時間差與流體流量關(guān)系, 計算管道流體流量[1]。

  時差法主要分為直接時差法、相關(guān)法等。直接時差法計算簡單, 通過設(shè)定閾值, 判斷波形到達時間, 測量順逆流時間差。但是, 因為在測量過程中接收到的超聲波有時會出現(xiàn)缺波、陷波的情況, 這時候利用閾值判斷波形到達時間點時就會出現(xiàn)一個或多個周期差。

  相關(guān)法是另外一種時間差測量方法, 因為上下游波形具有一定的相關(guān)性, 兩個波形只是在時間上有一定的延遲, 計算信號的自相關(guān)函數(shù), 根據(jù)峰值對時間延遲進行估計。這種方法簡單易懂, 容易實現(xiàn)。但是, 這種方法比較依賴信號和噪聲的統(tǒng)計先驗知識, 實際上這種先驗知識很難得到, 往往使用估計值進行替代, 所以說理論上的***優(yōu)方法也只是近似實現(xiàn)。當輸入信號受到一些有色噪聲影響時, 相關(guān)法的估計精度也會隨之下降, 嚴重影響測量結(jié)果[2]。同時, 在數(shù)字域中, 使用相關(guān)法進行估計時, 估計精度與采樣率有關(guān), 一般只能估計采樣率整數(shù)倍的時延值, 因此, 一般需要采樣率越高越好。但是當采樣率過高時, CPU在進行數(shù)據(jù)處理和存儲過程中, 明顯受到影響。

  針對流量計在使用相關(guān)法進行測量時容易受到采樣率和相關(guān)噪聲的影響, 使用一種新的自適應時延估計方法, 利用粒子群對傳統(tǒng)的***小均方差估計法進行優(yōu)化, 改善了傳統(tǒng)方法在計算量和步長因子取值上面的不足。在設(shè)計的超聲流量平臺上對該方法進行驗證, 取得了滿意的效果。

1、粒子群———LMS自適應時延估計:

  在對時延估計進行研究時, 假設(shè)一個雙基元被動定位模型, 其數(shù)學表達式如式 (1) 所示[3]:

計算公式

 

s (t) 和s (t-D) 是兩個相距為L的接收器接收到的目標信號, n1 (t) 和n2 (t) 是在傳播過程中受到環(huán)境影響產(chǎn)生的噪聲, D為兩個接收器收到信號的延遲時間。

對s (t) 、s (t-D) 做傅里葉變換, 如下所示:

計算公式

 

同時, 將exp (-j2πf D) 看做是一個相移濾波器, 即:

計算公式

 

這時候, x1、x2間時延值就可以看做輸入信號經(jīng)過一個傳遞函數(shù)H (f) 的結(jié)果。

對于離散系統(tǒng), 有:

計算公式

 

其中:

計算公式

 

1.1 經(jīng)典LMS時延估計

傳統(tǒng)的LMS自適應算法使用一個有限階數(shù)M來代替無限時理想情況, 把對時間延遲的估計轉(zhuǎn)換為對這個有限脈沖響應的濾波器的參數(shù)估計問題[4], 采用***小均方準則的自適應***小均方算法 (LMSTDE) 進行迭代。

具體過程如下[5]:

計算公式

 

該方法結(jié)構(gòu)簡單, 使用方便, 但是計算量比較大, 并且步長因子u的選擇與收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差存在一定的矛盾。

1.2 改進的自適應時延估計

基于此, 提出一種新的自適應時延估計算法, 利用粒子群自適應搜索時延值, 每一個粒子代表一個時延值, 在迭代過程中, 不斷更新, 判斷個體的***優(yōu)解和全局***優(yōu)解, 并經(jīng)過有限次迭代, 全局收斂, 此時, 粒子集中在***優(yōu)解附近, 獲得的***優(yōu)值即為時延值。

具體實現(xiàn)過程如下[6]:

(1) 選擇合適的初始粒子群并設(shè)置參數(shù)

為了更好地對時延值進行搜索, 預先根據(jù)管道參數(shù)的設(shè)置, 利用流量計算公式, 計算超聲波在靜止水流中到達時間, 以及***大流速下順逆流時間, 在該時間域內(nèi)選取粒子群的初始值。

(2) 粒子群的迭代

根據(jù)式 (6) 、式 (7) , 在離散系統(tǒng)中, 具有延遲的信號可以表示為:

計算公式

 

基于此, 直接利用PSO對D進行搜索, 判斷使e (n) ***小時, 對應的D。

計算公式

 

根據(jù)粒子群的速度、位置更新公式 (15) 更新粒子位置, 計算新粒子的e (n) , 比較所有粒子, 獲得本次迭代過程中使e (n) ***小的粒子位置, 并與上次迭代進行對比, 將兩者e (n) ***小對應的粒子作為當前***優(yōu)粒子。

計算公式

 

(3) 判斷粒子群是否達到設(shè)置的***大迭代次數(shù), 或者e (n) 的精度是否達到設(shè)定的精度范圍內(nèi), 如果是, 則停止迭代, 選出***好的粒子位置和適應值;若否, 返回步驟 (2) 。

1.3 性能分析與結(jié)果驗證

1.3.1 性能分析

(1) 簡化計算量

使用LMSTDE時延估計時, LMSTDE算法在迭代過程中需要對每個時延值進行搜索[7], 乘法運算量為2M·itr+M, 而PSO優(yōu)化算法將對時延值進行搜索的過程由固定搜索變?yōu)殡S機搜索, 在更新粒子過程中, 運算次數(shù)為N·max DT, 適應度函數(shù)乘法計算量為2M, 所以在尋找D的工程中,**新方法的乘法計算量為2MN·max DT。

其中itr為輸入變量長度, N為粒子個數(shù), max DT為***大迭代次數(shù), M為濾波器的階數(shù)。

一般來說N·max DT遠遠小于itr, 所以新算法降低了計算量。

同時, 在對粒子群進行初始化時, 根據(jù)管道參數(shù), 計算水流靜止時波形預計到達時間和***大流速下順流和逆流到達時間, 將該時間范圍作為粒子群的初始化范圍, 再次降低搜索量, 降低計算量。

(2) 穩(wěn)態(tài)誤差、收斂速度不受u取值影響

使用LMSTDE進行時延估計時, 有:

計算公式

 

式中:I為單位陣, R為x1的自相關(guān)陣, P為x1與x2的互相關(guān)向量。

定義權(quán)值誤差矢量:

計算公式

 

利用上式獲得誤差矢量:

計算公式

 

利用R=QΛQΤ分解R, v' (n) =QΤv (n) , 上式可以轉(zhuǎn)換為:

計算公式

 

假設(shè)v' (n) 有初始值v' (0) , 則:

計算公式

 

為了對濾波器的收斂速度進行說明, 這里引入一個時間常數(shù)。時間常數(shù)定義為第k個計算公式 減小到vk (0) 的計算公式 倍所需的迭代次數(shù), 即計算公式

很明顯, 隨著u的增大, τk減小, 濾波器更快地收斂, 即u越大, 收斂速度越快。

此外, 引入失調(diào)量M, 根據(jù)Widrow推導的經(jīng)典LMS算法理論:

計算公式

 

式中:tr[R]為輸入信號的總功率, Jmin為維納解所獲得的***小均方誤差, Jex為均方誤差***終值與Jmin之差。

隨著u值地增大, M變大, 系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差也變大。

綜上所述, u值越大, 算法收斂速度加快, 但是穩(wěn)態(tài)誤差卻隨之下降[8]。使用PSO進行估計, 將傳統(tǒng)LMSTDE通過步長因子u的選取, 更新權(quán)值wi對時延值進行搜索的過程轉(zhuǎn)換為直接對時延值進行搜索。該過程無須設(shè)置步長因子u, 避免了因步長因子的選擇不當而造成算法性能下降。

1.3.2 結(jié)果驗證

為了驗證優(yōu)化后時延估計的正確性, 假設(shè)輸入兩個正弦信號x, y, 兩路信號在時間上延遲5×10-8, 采樣頻率為500×106Hz, 粒子群初始范圍為21~29。

使用PSO對LMS進行優(yōu)化, 尋找使信號誤差***小時對應的D。從圖1、圖2可以看出, 經(jīng)過15次迭代, 算法收斂, 誤差基本達到零, 時延估計值為4.933×10-8。利用PSO搜索時延值, 計算量小, 結(jié)果。

圖1 PSO優(yōu)化信號誤差迭代曲線

圖1 PSO優(yōu)化信號誤差迭代曲線

 

圖2 PSO信號延遲時間搜索曲線

圖2 PSO信號延遲時間搜索曲線

2、相關(guān)法與改進的LMS性能對比:

  在引言中已經(jīng)提到過, 目前在超聲波流量計中進行時間差測量的方法多為閾值法和相關(guān)法, 閾值法誤差較大, 相關(guān)法相對比較, 但是相關(guān)法在進行時延估計時, 首先需要假設(shè)信號與噪聲不相關(guān), 噪聲與噪聲不相關(guān)。但是在實際環(huán)境中, 存在各種各樣的相關(guān)噪聲, 這種情況下, 嚴重影響測量精度, 因此, 一般需要對噪聲進行處理, 或者尋找新的方法進行時延估計[9]。

  同時, 相關(guān)法在利用互相關(guān)峰, 判斷時延值時, 時延時間需要為采樣時間的整數(shù)倍, 并且其計算精度與fs相關(guān), fs越高, 時延時間越。

  使用PSO進行時延估計時基本不受這兩方面的影響。為了驗證這一結(jié)論, 假設(shè)兩個正弦信號x (t) , y (t) 作為輸入, 分別從有色噪聲和不同采樣率兩種情況下, 對相關(guān)法和優(yōu)化后的LMS時延法進行對比。

2.1 有色噪聲下性能對比

在測試之前, 自定義一個高斯白噪聲ξ (k) , E (ξ) 為0, δ2 (ξ) 為1, 將其加在信號x (t) 上面, 有色噪聲如下所示:

計算公式

 

加在y (t) 上, 加入噪聲后兩路信號如圖3所示。

圖3 輸入信號

圖3 輸入信號

 

分別使用相關(guān)法和粒子群優(yōu)化后的LMS時延估計對在噪聲影響情況下的兩路信號的時延值進行估計, 單次測量結(jié)果如圖4、圖5所示。

圖4 有色噪聲下相關(guān)法曲線

圖4 有色噪聲下相關(guān)法曲線

 

假設(shè)兩路信號時間上延遲5×10-8, 相關(guān)法進行估計時, 采樣數(shù)N為2 500, 采樣頻率fs為500×106Hz, 則時延值為4×10-9, 使用PSO進行時延估計時, 時延值為5.083×10-8。使用不同的時延值, 利用PSO進行驗證, 結(jié)果如表1所示。很明顯, 當給信號加入相關(guān)噪聲時, 粒子群優(yōu)化時延估計值基本不受相關(guān)噪聲的影響。

圖5 改進LMS時延估計曲線

圖5 改進LMS時延估計曲線

 

表1 有色噪聲下自適應時延估計

表1 有色噪聲下自適應時延估計

2.2 低采樣率情況下性能對比

假設(shè)兩路信號在時間上延遲0.31, 采樣頻率為399 Hz, 單次測量如圖6、圖7所示。

圖6 低采樣相關(guān)曲線

圖6 低采樣相關(guān)曲線

 

使用相關(guān)法進行估計時時延值為0.01, 而PSO優(yōu)化后時延值為0.307 7。為了驗證該理論的正確性, 分別采取不同的采樣率進行驗證, 結(jié)果如表2所示。很明顯, 當采樣值不是時延值的整數(shù)倍時, 改進的自適應時延法時延估計不受采樣值影響。

表2 不同采樣率下自適應時延估計 

表2 不同采樣率下自適應時延估計

圖7 低采樣LMS信號延遲時間曲線

圖7 低采樣LMS信號延遲時間曲線

 

3、改進的自適應時延估計在超聲波流量計上的應用:

3.1、應用背景:

為了進一步驗證新方法的可行性, 在流量平臺上對不同流速下的管道流量進行測量。

在測量之前, 首先需要了解其硬件結(jié)構(gòu), 一般來說, 其硬件主要包含信號控制采集處理、顯示、鍵盤、輸出功能。信號控制采集處理由超聲模擬前端、高速數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理部分組成。硬件結(jié)構(gòu)框架如圖8所示。

圖8 硬件結(jié)構(gòu)框架

圖8 硬件結(jié)構(gòu)框架

 

3.2 改進的LMS應用及驗證

在上述硬件設(shè)計的基礎(chǔ)上搭建流量計模型, 并在水流測量平臺上進行測試, 其中管道內(nèi)徑為D=5 cm, 管壁厚度l=3.5 mm, 換能器聲鍥聲速ca=2 460 m/s, 換能器入射角θ=45°, 單只換能器聲鍥延遲ta=4μs, 換能器出射面中心到換能器外緣的距離P=15.2 mm。管道橫波聲速c1=3 200 m/s, 縱波聲速c2=1 450 m/s, 實驗結(jié)果如表3所示。

表3 單通道流量數(shù)據(jù)

表3 單通道流量數(shù)據(jù)

為了更加直觀觀察時延值, 將流速為1.5 m/s時超聲波順逆流波形采樣點導入MATLAB中, 并分別利用相關(guān)法和改進的LMS進行處理。其中, 采樣率fs為500 Hz, 圖9為超聲波流量計在流速為1.5 m/s時采樣得到的順逆流波形。

圖9 順逆流波形曲線

圖9 順逆流波形曲線

 

經(jīng)計算, 時延理論值為0.04。利用相關(guān)法進行測量時, 實驗結(jié)果如圖10所示, 時延值為0.038。圖11為改進的LMS測量時延值, 時延值為0.039, 很明顯, 該方法測量結(jié)果更接近理論值, 進一步驗證了結(jié)果的準確性。

圖1 0 1.5 m/s下相關(guān)法曲線

圖1 0 1.5 m/s下相關(guān)法曲線

 

圖1 1 1.5 m/s流速下優(yōu)化LMS時延時間曲線

圖1 1 1.5 m/s流速下優(yōu)化LMS時延時間曲線

 

4、結(jié)束語:
  本文通過對LMSTDE算法進行分析, 發(fā)現(xiàn)在利用LMSTDE進行時延估計時, 計算量大, 且u的取值無法確定, 基于此, 提出了PSO對該算法進行改進, 并將該方法應用在超聲波流量計流量測量中, 經(jīng)驗證, 測量精度高, 誤差在±1%左右, 滿足設(shè)計要求。

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