摘(zhai)要:研究(jiu)了獲取(qu)管道振(zhen)動噪聲(sheng)幹擾特(te)征的方(fang)法，介紹(shao)🐆了基于(yu)❗加速度(du)傳感器(qi)的管道(dao)振動信(xin)号的采(cai)集.結合(he)渦街流(liu)量信号(hao)和管道(dao)振動信(xin)号的頻(pin)譜分☁️析(xi)結果,指(zhi)出了管(guan)道振動(dong)信号頻(pin)率與渦(wo)街流量(liang)計 信号(hao)的主要(yao)幹擾分(fen)量頻率(lü)直接相(xiang)關.研究(jiu)表明,可(ke)通過獲(huo)🔅取管道(dao)振動加(jia)速度信(xin)号特征(zheng),來間接(jie)獲得🔴渦(wo)街✌️流量(liang)信号中(zhong)主要噪(zao)聲的頻(pin)率特征(zheng).基于這(zhe)一研究(jiu)結論,以(yi)管道振(zhen)動信号(hao)的特征(zheng)信息爲(wei)參考輸(shu)人,驗證(zheng)了通過(guo)自适應(ying)濾波對(dui)渦街流(liu)量信号(hao)中振☂️動(dong)噪聲的(de)濾波方(fang)法.
　　現今(jin)渦街流(liu)量計的(de)使用越(yue)來越廣(guang)泛，因其(qi)屬于流(liu)體振動(dong)🈲型流量(liang)計,故對(dui)振動幹(gan)擾顯得(de)非常敏(min)感.振動(dong)幹擾是(shi)影響渦(wo)街🧑🏽‍🤝‍🧑🏻測量(liang)的主要(yao)幹擾之(zhi)-“,國内外(wai)的學者(zhe)和公司(si)對渦街(jie)流量計(ji)抗🌈振動(dong)問題進(jin)行了大(da)🎯量的研(yan)究21,其中(zhong)以Rosemount公司(si)的8800A'31和F+P公(gong)😘司的VT/VR型(xing)爲代表(biao)[4].
　　本研究(jiu)從獲取(qu)管道振(zhen)動噪聲(sheng)幹擾特(te)征的方(fang)法着手(shou),分析🔴得(de)♈出了管(guan)道振動(dong)信号頻(pin)率與渦(wo)街流量(liang)信号的(de)🏃‍♂️主要幹(gan)擾☔分量(liang)頻率🔞直(zhi)接相關(guan),研究了(le)一種基(ji)🌍于加速(su)💃度傳感(gan)器的管(guan)道振動(dong)信号采(cai)集和對(dui)應的✏️自(zi)适應濾(lü)波方法(fa).
1機械管(guan)道振動(dong)對渦街(jie)流量計(ji)信号的(de)影響
　　表(biao)1是不同(tong)流體傳(chuan)感器對(dui)過程幹(gan)擾的敏(min)感性影(ying)響程度(du)的🤟統計(ji)[5].表中“++”表(biao)示高敏(min)感(讀數(shu)誤差10%或(huo)更高),"+”表(biao)示敏感(gan)(讀數誤(wu)差1%),表示(shi)不敏感(gan)(讀數誤(wu)差小于(yu)1%)

　　從表1中(zhong)可以得(de)知,渦街(jie)流量測(ce)量中幹(gan)擾影響(xiang)大的成(cheng)分🙇🏻爲☂️機(ji)械管道(dao)振動幹(gan)擾和周(zhou)期性的(de)低頻脈(mo)動幹擾(rao).
　　讨論了(le)在加速(su)度爲1g,垂(chui)直振動(dong)頻率爲(wei)100Hz的振動(dong)于擾對(dui)渦街流(liu)量計信(xin)号輸出(chu)的影響(xiang),如圖1所(suo)示在沒(mei)有流速(su)的情況(kuang)下,渦街(jie)傳感器(qi)檢測到(dao)管道振(zhen)動,并錯(cuo)💯誤判斷(duan)100Hz是流量(liang)信号,因(yin)此錯誤(wu)地顯示(shi)了120m'/h的流(liu)速.

2渦(wo)街流量(liang)信号與(yu)管道振(zhen)動信号(hao)特征聯(lian)系的試(shi)驗分析(xi)
　　振動幹(gan)擾是主(zhu)要的幹(gan)擾成分(fen)之一.若(ruo)要将各(ge)信号成(cheng)分特征(zheng)一--進行(hang)分離,目(mu)前常用(yong)及成熟(shu)的方法(fa)就是頻(pin)譜分🌈析(xi)[78].在離線(xian)頻譜分(fen)析中,可(ke)以依據(ju)人腦的(de)👨‍❤️‍👨判斷來(lai)有效地(di)區别振(zhen)動噪聲(sheng)和渦街(jie)🔞信号的(de)頻率📧、能(neng)量分布(bu)的不同(tong).然而在(zai)實際工(gong)程應用(yong)💁中,若噪(zao)聲能量(liang)大于信(xin)号能量(liang)，則在⛹🏻‍♀️線(xian)的頻譜(pu)分析雖(sui)然可以(yi)分辨出(chu)能量的(de)峰值,但(dan)無法有(you)效區分(fen)能量的(de)📐峰值是(shi)信号的(de)⁉️還是幹(gan)擾的,因(yin)此可能(neng)會🈲跟蹤(zong)了錯誤(wu)的♍振動(dong)幹擾噪(zao)聲..
　　本研(yan)究對不(bu)同流速(su)和泵頻(pin)率組合(he)下的渦(wo)街流量(liang)信号進(jin)行了數(shu)據采集(ji)和頻譜(pu)分析,其(qi)中水泵(beng)采用格(ge)蘭富AP12.40單(dan)級潛水(shui)泵,分别(bie)🚶調節流(liu)速約0.209,0.403,0.611,0.797m/s.控(kong)制水流(liu)速的大(da)小🤟，在每(mei)一開度(du)下,再分(fen)别設置(zhi)水泵工(gong)作頻率(lü)爲25,30,35,40Hz,以輸(shu)人不同(tong)的振動(dong)幹擾信(xin)号,如圖(tu)2所示.可(ke)見當流(liu)速小時(shi)噪聲能(neng)量接近(jin)甚至大(da)于實際(ji)信号能(neng)量,在線(xian)的頻譜(pu)分析很(hen)難判斷(duan)..

　　考(kao)慮到管(guan)道的振(zhen)動是振(zhen)動幹擾(rao)直接的(de)物理響(xiang)應,當手(shou)觸摸管(guan)道時,明(ming)顯可以(yi)覺察到(dao)管道有(you)規律地(di)🆚振顫.基(ji)于以上(shang)分析❤️,結(jie)合振動(dong)測量知(zhi)識，本研(yan)究認爲(wei)可以嘗(chang)試引人(ren)加速度(du)傳感器(qi)來采集(ji)管道振(zhen)動的信(xin)号[910.
　　試驗(yan)中,加速(su)度傳感(gan)器的選(xuan)取較爲(wei)重要.本(ben)研究加(jia)📱速度傳(chuan)感🌏器試(shi)驗選擇(ze)了美國(guo)ADI公司的(de)ADXL202,這是-種(zhong)低成本(ben)、低功耗(hao)㊙️、功能完(wan)普🥰的雙(shuang)軸加速(su)度傳感(gan)器,其測(ce)量範圍(wei)爲+2g.
　　本試(shi)驗使用(yong)A/D數據采(cai)集卡,将(jiang)ADXL202的模拟(ni)輸出信(xin)号轉換(huan)爲🙇‍♀️數字(zi)💔信号送(song)人PC機進(jin)行處理(li)，基于Labwindows/cvi測(ce)控平台(tai)的PC機能(neng)夠方便(bian)地實🙇🏻現(xian)數據采(cai)集.
　　試驗(yan)工作狀(zhuang)态:分别(bie)調節流(liu)速約爲(wei)0,0.209,0.403,0.611,0.797m/s,控制水(shui)流速的(de)大小，并(bing)在每--開(kai)度下,再(zai)分别設(she)置水泵(beng)工作頻(pin)率爲25,30,35,40Hz.加(jia)速度傳(chuan)感器的(de)模拟輸(shu)出信号(hao)輸人到(dao)PC機的A/D采(cai)集卡,采(cai)樣頻率(lü)1000Hz.對不同(tong)流💘速和(he)泵🥵頻率(lü)組合下(xia)的管道(dao)振動信(xin)号進行(hang)數據采(cai)集和頻(pin)譜分析(xi).圖3爲所(suo)有組合(he)下,采樣(yang)得💋到的(de)管道振(zhen)動加速(su)度信号(hao)的典型(xing)時❤️域波(bo)形圖.圖(tu)中橫坐(zuo)标爲采(cai)樣的點(dian)數,共1024點(dian);縱坐标(biao)爲相對(dui)于Og标定(ding)值的差(cha)值，縱坐(zuo)标基準(zhun)值0對應(ying)了0g的标(biao)定值.圖(tu)4所示爲(wei)對應的(de)管道振(zhen)動信号(hao)的典型(xing)頻譜圖(tu).

　　爲了驗(yan)證所采(cai)集振動(dong)信号是(shi)否具有(you)重複性(xing),本研究(jiu)對🔞每種(zhong)工況下(xia)組合的(de)管道振(zhen)動信号(hao)分别進(jin)行了3次(ci)👉重複采(cai)樣,每次(ci)1024點,采樣(yang)頻率1000Hz.表(biao)2是各次(ci)數據分(fen)析得到(dao)的頻率(lü)值.
　　由表(biao)2的數據(ju)可以看(kan)出,管道(dao)振動的(de)數據頻(pin)譜分析(xi)得到的(de)振動頻(pin)率值重(zhong)複性很(hen)高.

　　對表(biao)2的重複(fu)性數據(ju)計算平(ping)均值,并(bing)由平均(jun)值畫出(chu)了流速(su)、泵頻率(lü)和管道(dao)振動頻(pin)率的關(guan)系曲線(xian),如圖5所(suo)示.分析(xi)結果🈲表(biao)明,不論(lun)🏒試驗裝(zhuang)置工況(kuang)如何,管(guan)道振動(dong)信号的(de)頻率和(he)能量隻(zhi)與泵工(gong)作頻率(lü)相關,泵(beng)頻率越(yue)大，則振(zhen)動信号(hao)的頻率(lü)和能量(liang)越🐪大.

3對(dui)管道振(zhen)動自适(shi)應濾波(bo)的試驗(yan)
　　通過以(yi)上分析(xi)可以得(de)出結論(lun),水泵工(gong)作引起(qi)的管道(dao)☁️振動幹(gan)擾直接(jie)耦合到(dao)了渦街(jie)輸出信(xin)号中.試(shi)驗數據(ju)🔞顯示,在(zai)各種流(liu)動狀态(tai)下,渦街(jie)信号中(zhong)叠加的(de)千擾頻(pin)率與管(guan)💋道加速(su)🧡度振動(dong)頻率近(jin)📞乎于相(xiang)等,且與(yu)試驗用(yong)♌的水泵(beng)工🈲作頻(pin)率相近(jin).

　　通過加(jia)速度傳(chuan)感器獲(huo)得有效(xiao)的管道(dao)振動頻(pin)率後,可(ke)以将之(zhi)等同爲(wei)渦街流(liu)量信号(hao)中主要(yao)幹擾信(xin)号的頻(pin)率.本研(yan)究提出(chu)以管道(dao)振動信(xin)号的特(te)征輸人(ren)爲參考(kao)信号,采(cai)用自适(shi)應小均(jun)方誤差(cha)💛(LMS)數字濾(lü)波器方(fang)法,來對(dui)渦街流(liu)量信号(hao)振動幹(gan)擾進行(hang)處理11.LMS濾(lü)波🏃‍♀️器輸(shu)出爲

　　式(shi)中，W爲濾(lü)波器各(ge)系數組(zu)成的向(xiang)量,X爲監(jian)測值組(zu)成的向(xiang)量.
　　LMS算法(fa)的基本(ben)思想是(shi)利用優(you)化方法(fa)中的速(su)下降法(fa).根據推(tui)導,可得(de)權系數(shu)的叠代(dai)公式爲(wei)

　　式中,u爲(wei)自适應(ying)系數,取(qu)值大小(xiao)影響到(dao)收斂速(su)度、估計(ji)👄值的方(fang)☀️差和算(suan)法的穩(wen)定性.誤(wu)差e;的叠(die)代計算(suan)公式爲(wei)🌍

　　用式(2)更(geng)新權系(xi)數W(t+1),随着(zhe)新數據(ju)不斷輸(shu)人,不斷(duan)重複使(shi)用式(2)和(he)🌈式(3)進行(hang)叠代,使(shi)W逐漸趨(qu)近于W。.
　　設(she)采集獲(huo)得的渦(wo)街流量(liang)信号爲(wei)原始信(xin)号,參考(kao)輸人爲(wei)采集獲(huo)得的管(guan)道振動(dong)加速度(du)信号,濾(lü)波器系(xi)統如🏃🏻‍♂️圖(tu)6所示.
　　由(you)上述自(zi)适應濾(lü)波器的(de)算法,可(ke)得到系(xi)數W;的計(ji)算值🏒爲(wei)

　　設定u值(zhi),通過式(shi)(4)~(6)的循環(huan)叠代,使(shi)W;逐漸趨(qu)近于W.
　　如(ru)前所述(shu),u爲控制(zhi)LMS算法收(shou)斂速度(du)和穩定(ding)性的系(xi)數,u值過(guo)大可能(neng)導緻發(fa)散,過小(xiao)又可能(neng)使收斂(lian)速度變(bian)慢.本🈲研(yan)究通過(guo)大量🤟的(de)計☂️算,不(bu)斷修正(zheng)和比較(jiao),使其接(jie)近佳值(zhi).通過㊙️試(shi)驗計算(suan),确定u=0.1.
　　圖(tu)7爲濾波(bo)後的信(xin)号頻域(yu)圖.從圖(tu)中可以(yi)看出，主(zhu)要的🛀🏻管(guan)道振動(dong)幹擾已(yi)經被消(xiao)除，濾波(bo)後的信(xin)号信噪(zao)🌈比提高(gao)很多..

4結(jie)束語
　　本(ben)研究是(shi)在自有(you)試驗裝(zhuang)置上對(dui)一部分(fen)渦街傳(chuan)感器進(jin)行試驗(yan)的.盡管(guan)不同的(de)管道振(zhen)動有其(qi)特殊性(xing),但管道(dao)振動問(wen)題也❄️有(you)一-定的(de)普遍性(xing).本研究(jiu)通過基(ji)于加速(su)度傳感(gan)器的管(guan)道振動(dong)信号的(de)采集和(he)頻譜分(fen)析,指出(chu)了管道(dao)振動信(xin)号頻率(lü)與渦街(jie)流量信(xin)♈号的主(zhu)要幹擾(rao)分量頻(pin)率直接(jie)相關.并(bing)采用自(zi)适應🙇‍♀️濾(lü)波方法(fa),驗證了(le)對渦街(jie)流量計(ji)振動噪(zao)聲濾波(bo)的有效(xiao)性,爲消(xiao)除振動(dong)噪聲提(ti)供了一(yi)🏃‍♀️種有效(xiao)的途徑(jing)值得注(zhu)意的是(shi),本研究(jiu)主要針(zhen)對解決(jue)以泵的(de)幹擾爲(wei)主的管(guan)道振動(dong)噪聲問(wen)題，對于(yu)解決其(qi)他有一(yi)定規律(lü)的管道(dao)振動噪(zao)聲也有(you)适用性(xing).本研究(jiu)中加速(su)🐆度傳感(gan)器的💋安(an)裝位置(zhi)至關重(zhong)要,會影(ying)響振動(dong)信号㊙️的(de)檢測以(yi)及對渦(wo)街信号(hao)濾波處(chu)🐅理的結(jie)果.

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