基于智能时域分析的涡街流量信号处理方法研究

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1、』二海大学硕士学位论文摘要涡街流量计信号处理方法的技术难点之一是提高低流速时流量信号的测量精度。本文根据实际涡街信号幅值随流速变化的特点，以实时信号的波形分析为基础，提出了一种基于时域的智能分析算法，并对算法的性能和具体的实现技术进行了探讨。论文首先讨论了国内外涡街信号处理方法的发展状况，并通过Matlab仿真提出了其中一些方法存在的问题。论文接着介绍了基于Labwindow／CVI的涡街流量信号采集系统以及基于PC声卡发生器的信号测试平台，为涡街信号的采集、分析与测试提供了便利可靠的环境。根据涡街流量信号的特点，论文探讨了涡街信号时域分析方法的可行性并介绍了信号时域分析的常用方法。LU

2、OB涡街流量计的测试数据为阈值跟踪方法提供了可靠依据。通过基于信号整流的闽值自适应算法、信号波形分析法、阈值脉宽估计法的探索，本文提出了一袖基于智能时域分析的涡街流量信号处理算法。该方法以时域波形分析理论为依据，由微处理器动态智能地进行闽值跟踪和频率估算，在方法上满足了实时性要求下的低流速涡街信号的测量问题。本文最后给出了以单片机uPSD3251为核心的智能时域算法的软件和硬件实现方案以及测试结果，并对整个系统的低频测量性能和阈值跟踪能力进行了分析，为基于智能时域分析的涡街流量信号处理方法的应用打下了基础。关键词：涡街流量计时域分析阈值自适应——一一．!塑查兰堡±堂篁鲨苎ABSTRACT

3、Accordingtothecharacteristicsofrealvortexsignal，amethodofintelligentarithmeticonthebasisoftimedomainanalysisisresearchedinthisthesis．Theperformanceandrealizationofthemethodarediscussedtoproveitsadvantageofpromotingthemeasurementprecisionatlowflowrateonline．Firstly,studiesandresearchesontraditiona

4、lmethodsofvortexsignalprocessingareintroducedincludingFFTspectrumanalysis，wavelettransformandetc，ofwhichthedisadvantagesarediscoveredbysimulationonMATLAB．Then，thesignalacquisitionequipmentonLabwindows／CVlandthesignaltestplatform013．PCsoundcardaredesignedtoprovidemorereliableandconvenientfacilitie

5、sforfurtherresearch．ByanalyzingthedataacquiredfromLUGBvortexflowmeter,thepaperdiscussesthefeasibilityoftimedomainarithmeticandgivesareferencetosomeusualmethodsoftimedomainanalysis．Thresholdestimationalgorithmisthekeypointtodetectthevortexsignalinlowfrequency．Adaptivethresholdmethodsbasedonrectifi

6、ercircuit，waveformanalysisandpulsewidtharetested，simulatedandcompared．Asaresult，anintelligenttimedomainmethodissummarized．Inthelightofthisidea，thethresholdtrackingtherealvortexsignalisdynamicallyandintelligentlyadjustedbyMCU，whichalsoestimatesthevortexfrequencyandoutputscorrespondingpulseonline．L

7、ast．thehardwareandthesoftwareofthesystemaredesignedtorealizethearithmetic，inwhichthemaincontrollerisMCU--uPSD3251．TestsofthesystemarecarriedouttOprovethethresholdtraceabilityandfrequencyestimationabilityatlowflowrateon