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              超聲波液位計自動校正液位的探討 二十九
              時間:2015/6/11 6:52:50  來源:本站原創  點擊:825

              超聲波液位計自動校正液位的探討  二十九

              5.3 回波識別及液位計算模塊

              回波識別和計算模塊是系統的核心所在。系統通過一定的規則辨別出反射塊回波和液面回波并減小或去除噪聲影響,以及通過計算得到高精度的測量結果。

              5.3.1 反射塊回波和液面回波的識別

              當提高換能器的靈敏度則必然在接收超聲回波的時候會收到二次回波,尤其當液面處于反射塊附近時受到赫姆霍茲吸聲影響,系統將會把二次回波作為一次回波對待從而產生較大誤差。因此回波識別工作顯得非常重要。

              對于液面回波和二次回波在反射塊附近位置時的狀態,從近到遠可以將回波所處位置分為14 種情況,但是真正需要引起注意的只有幾處。

              5.3.2 液面高度初步計算

              從數據存儲地址計算出各回波到來時刻,根據讀取到的各個回波到來時刻值,計算出液面距離Li,在同一個液位點上連續重復五次發射和計算Li,由識別算法剔除錯誤的測量次數,將正確的結果最后平均之.

              在實際應用中發現,由于反射塊1 2 3 P、P、P所在區域的溫度梯度并不大,因此噪聲對改進方法的影響不可忽視,隨機噪聲的影響已經掩蓋了聲速梯度變化的趨勢。

              5.3.3 聲速估計函數的卡爾曼濾波

              卡爾曼濾波不需要過去全部的觀測值,它是根據前一個估計值和最近一個觀測值來估計信號的當前值,它是用狀態方程和遞推方法進行估計的,因而卡爾曼濾波對信號的平穩性和時不變性不做要求。

              為抑制噪聲,采用卡爾曼濾波方法處理聲速梯度估計值。卡爾曼濾波屬于最優估計濾波,它可以在含有噪聲的信號中估計出系統真實的狀態來。但是卡爾曼濾波只有在建立較準確的系統模型和觀測模型的情況下才是最佳的,當系統的濾波模型與實際不匹配,會使濾波精度下降,嚴重會導致濾波發散。對于溫度梯度這種穩態緩變的對象可以使用常速濾波模型。

              采用卡爾曼濾波方法預測未放置校正塊區域的聲速梯度分布,實現了一種與測量量程無關的改進校正方法,有效的提高了超聲波液位測量儀器的一致性。實驗表明,基于改進的聲速校正方式,在液介式超聲波液位測量裝置上實現了高精度液位測量,其絕對誤差在1500mm 量程內小于±1mm,解決了儀器一致性和測量精度之間的矛盾。

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