- •Оглавление
- •Введение
- •Анализ уровня техники кориолисовых расходомеров
- •Постановка задачи
- •Принцип действия кориолисового раходомера
- •– Конструкция измерительных трубок расходомера
- •– Функциональная схема кориолисового расходомера
- •– Колебания измерительной трубки в кориолисовом расходомере
- •– Направление силы кориолиса в трубке
- •– Изгиб трубки под действием силы Кориолиса
- •– Связь угла закручивания с временной задержкой
- •Измерение расхода при двухфазном потоке
- •– Рост погрешности измерения расхода при увеличении содержания воздуха для малых и средних массовых расходов
- •– Рост погрешности измерения расхода при увеличении содержания воздуха для больших массовых расходов
- •– Эффект «расщепления фаз» и смещения центра масс
- •Обработка измерительных сигналов в кориолисовом расходомере
- •Исходные данные для исследования
- •Модель сигналов кориолисова расходомера
- •– Вид модельных сигналов с измерительных катушек
- •– Изменение параметров модельных сигналов с течением времени
- •Описание эксперимента по проливке кориолисова расходомера
- •– Схема проливочного стенда
- •– Вид измерительных сигналов при высоком gvf
- •– Зависимость числа ложных переходов от gvf
- •– Восстановление точного значения времени перехода через ноль
- •– Ложные переходы в левом измерительном сигнале
- •– Анализ расположения ложных переходов в измерительных сигналах
- •– Блок-схема модифицированного алгоритма переходов через ноль
- •Разработка предварительного фильтра
- •Общие сведения о цифровых фильтрах
- •Формирование требований к фильтру
- •– Пример задания требований к частотной характеристике а) для фнч; б) для пф
- •– Спектры измерительных сигналов расходомера а) – спектры сигналов при расходе 0,3 кг/с, б) при расходе 0,8 кг/с.
- •– Изменение частоты колебаний трубок для расхода 0,8 кг/с
- •Сглаживающие фильтры:
- •Некаузальные фильтры:
- •Каузальные фильтры
- •– Частотная характеристика оптимального ких-фильтра нижних частот
- •– Подбор параметров оптимального ких-фильтра с линейной фазой
- •– Сравнение частотных характеристик ких-фильтров с различными параметрами
- •– Импульсная характеристика и диаграмма нулей/полюсов для оптимального линейно-фазового ких-фильтра
- •– Подбор параметров минимально-фазового ких-фильтра
- •– Сравнение частотных характеристик минимально-фазовых ких-фильтров
- •– Диаграмма для оценки порядка эллиптического фильтра
- •– Подбор параметров эллиптического бих-фильтра
- •– Сравнение частотных характеристик бих-фильтров
- •Сглаживающие фильтры
- •– Сравнение внешнего вида сигналов на выходе различных типов фильтров
- •– Типовая схема средства измерений
- •– Деформация функции измерения расходомера с ростом gvf
- •Разработка параметрической модели для расчета расхода в условиях двухфазного потока
- •– Зависимость
- •– Зависимость
- •– Зависимость
- •Проверка модели для расчета расхода на реальном сигнале
- •– Погрешность расчета по базовой линейной модели (модель 0)
- •– Погрешность расчета по линейной модели с зависимыми от gvf коэффициентами (модель 1)
- •– Погрешность расчета расхода по линейным моделям с коррекцией
- •– Погрешность расчета расхода по квадратичным моделям с коррекцией
- •Заключение библиографический список
-
– Рост погрешности измерения расхода при увеличении содержания воздуха для малых и средних массовых расходов
Авторы также отмечают, что при увеличении типоразмера расходомера и, соответственно, увеличении максимального расхода, расходомер проявляет большую чувствительность к наличию воздуха. Более того, характер погрешности резко изменяется с возрастанием массового расхода (Рисунок 1.3.1.1.2)
-
– Рост погрешности измерения расхода при увеличении содержания воздуха для больших массовых расходов
Существует несколько теорий, которые нацелены на объяснение и выявление зависимости между содержанием воздуха и погрешностью измерения массового расхода, среди которых:
-
эффект «расцепления фаз» [], который приводит к смещению центра масс двухфазного в поперечном сечении трубы при ее ускоренном движении (Рисунок 1.3.1.1.3);
-
– Эффект «расщепления фаз» и смещения центра масс
-
пузырьковый эффект [];
-
эффекта резонатора [].
(расписать подробнее про эффекты)
Однако, как показано в [] и [], попытка применения какой-либо из теорий для оценки получаемой погрешности расходомера в случае двухфазного потока не приводит к приемлемым результатам. Во многим это объясняется тем, что конструктивные особенности каждого расходомера и случайность характера потока формируют уникальную картину возникновения погрешности.
Таким образом, наибольший вклад в погрешность кориолисова расходомера вносит вторая фаза в измеряемом потоке. Влияние второй фазы носит индивидуальный характер и зависит от типа расходомера, массового расхода и содержания воздуха. Кроме того, существующие теоретические попытки оценить влияние второй фазы на погрешность расходомера являются не имеют весомых результатов.
-
Обработка измерительных сигналов в кориолисовом расходомере
Согласно функциональной схеме на рисунке Рисунок 1.2.1.1.2, обработка измерительных сигналов в кориолисовом расходомере состоит из двух этапов:
-
расчет параметров измерительных сигналов (частота, амплитуда, разность фаз между сигналами);
-
расчет массового расхода и плотности.
Рассмотрим существующие подходы для решения задачи на каждом этапе.
Расчет параметров измерительных сигналов.
Существующие методы обработки измерительных сигналов кориолисова расходомера и оценки их параметров можно разделить на две группы.
Первую группу составляют методы, которые можно считать классическими для задачи оценки параметров сигналов в кориолисовом расходомере. Эти методы применялись и многие применяются в коммерческих кориолисовых расходомерах. Сравнительному исследованию классических методов посвящены работы [], [], на основании этих работ сводная таблица для сравнения преимуществ и недостатков классических методов (Таблица Таблица 1.4.1.1).
-
– Сравнение классических методов оценки параметров сигналов
Метод |
Преимущества |
Недостатки |
Цифровой метод переходов через ноль |
Отслеживание частоты и разности фаз одновременно, вычислительная простота |
Чувствительность к шумам, обновление результатов 2 раза за период, отсутствие отслеживания амплитуды |
Дискретное преобразование Фурье |
Отслеживание всех параметров одновременно, вычислительная эффективность в рекуррентной форме |
Растекание спектра, ограниченный динамический диапазон, зависимость между временем наблюдения и разрешением по частоте |
Цифровая фазовая синхронизация |
Отслеживание всех параметров одновременно, подавление наложения гармоник |
Ограниченный динамический диапазон, обновление результатов 2 раза за период, ограниченный диапазон отслеживаемых параметров |
Адаптивный режекторный фильтр |
Высокая степень подавления шумов |
Ограниченный динамический диапазон, зависимость между временем наблюдения и точностью отслеживания параметров |
Метод цифровой корреляции |
Высокая степень подавления случайных шумов, вычислительная эффективность |
Невозможность подавления шумов гармоник, обновление результатов 2 раза за период |
Преобразование Гильберта |
Отслеживание всех параметров одновременно, вычислительная эффективность, высокая точность отслеживания |
Чувствительность к случайному и гармоническому шуму, ограниченный динамический диапазон |
В последнее время был разработан ряд новых методов для решения задачи оценки параметров:
-
метод матричных пучков и его модификации (Matrix Pencil Method) [];
-
метод PRISM [];
-
Complex Bandpass Filtering [].
-
– Сравнение новых методов оценки параметров сигналов
Метод |
Преимущества |
Недостатки |
Метод матричных пуков |
|
|
Метод PRISM |
|
|
Complex bandpass filtering |
|
|
Представленное сравнение методов носит обзорный характер, однако, позволяет сделать следующие выводы
1. Совмещение свойств фильтра и алгоритма оценки параметров. С одной стороны, такой подход позволяет повысить производительность алгоритма и скорость оценки параметров. С другой стороны, теряется возможность гибкой настройки алгоритма и могут возникать области его неустойчивости.
2. Вычислительная трудность алгоритма.
Таким образом, задача поиска эффективного алгоритма оценки параметров измерительных сигналов кориолисового расходомера в условиях двухфазного потока полностью не решена. Поэтому, в главе 2 предложена модификация существующего цифрового метода переходов через ноль с использованием дополнительного предварительного фильтра.
Расчет массового расхода и плотности.
Анализ работ в этой области показывает несколько подходов к контролю погрешности кориолисова расходомера при наличии дополнительной фазы в измеряемой среде.
Первый подход основан на использовании дополнительных средств измерения параметров среды для последующей коррекции. В качестве дополнительного средства измерения в [] использован ультразвуковой расходомер, в [] предложен измеритель скорости звука в среде.
Второй подход основан на применении методов искусственного интеллекта для коррекции погрешности. Основной вопрос в данном методе – это выбор входных параметров и методы реализации алгоритмов. В [] использовались нейронные сети (многослойный персептрон и радиально-базисные сети) для коррекции погрешности измерения расхода жидкой фракции в двухфазном потоке. При этом в качестве входных параметров нейронных сетей использовались наблюдаемый расход, падение плотности, коэффициент демпфирования драйвера и температура.
В [5] использовалиь ANN (artificial neural network), SVM (support vector machine) и GP (genetic programming) алгоритмы для оценки расхода жидкой и газовой фракций в двухфазном потоке. При этом наилучшие результаты были достигнуты с помощью SVM алгоритма. В качестве входных параметров, выбранных по методу в [6], использовались наблюдаемый расход, падение плотности, коэффициент демпфирования и перепад давления на расходомере, получаемый с помощью дифференциального датчика давления.
Третий подход основан на использовании собственных параметров кориолисова расходомера для выработки корректирующих значений. В качестве таких параметров в [7-9] используются оценка плотности среды и ток системы возбуждения.
(расширить описание)
Таким образом, проблема снижения погрешности кориолисова расходомера в газо-жидкостном потоке вызывает большой интерес, а для ее решения были предложены разнообразные методы. Однако, при этом, вне рамок рассмотрения осталась возможность использования статистических параметров первичных сигналов в кориолисовом расходомере и коррекция непосредственно функции преобразования (градуировочной характеристики) расходомера на основе оценки статистических параметров.