CN110763869B - 多普勒流速仪数据处理方法、系统、介质及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及多普勒流速仪数据处理方法、系统、介质及计算机设备，其中的方法包括：获取多普勒流速仪测得的水域的频谱数据；根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型；根据所述流场的类型，选用相应的流速信号识别算法计算流速值。本发明针对不同的场景下，不同的流场所得到的频谱数据的不同频谱图特征，有效的识别流速仪此时检测的水域中流场的类型，自行切换不同的流速信号识别算法，得到一个准确稳定的流速值，无需多次测量，功耗低。

Description

多普勒流速仪数据处理方法、系统、介质及计算机设备

技术领域

本发明涉及信号处理领域，具体涉及多普勒流速仪数据处理方法、系统、介质及计算机设备。

背景技术

随着经济社会的发展，节能环保的理念更是深入人心，水文参数的测量对行业提供有力的数据支撑。而流速流量的测量是水测量行业中水文参数的重要部分，在防洪预警、大数据分析、灌溉、按量计费等领域有举足轻重的作用。

声学多普勒流速仪是一种常见类型的流速仪，具有一对超声换能器，一个作为激励换能器，另一个作为接收换能器。激励换能器先向被测水域发射具有一定频率的超声波信号，由于水域内存在泥沙、颗粒物及微生物，且这些杂质的流动速度与水域的流动速度相同。接收换能器会接收到这些水中的杂质反射回来的超声波信号，当水域中的杂质向流速仪方向运动时，接收换能器接收到的回波信号的频率比激励频率高，当水域中的杂质向远离流速仪方向运动时，接收换能器接收到的回波信号的频率比激励信号的频率低。这就是多普勒现象。

超声多普勒流速仪通过快速傅里叶变换FFT得到针对水流速度的频谱图，纵轴A为信号的幅值大小，横轴F为信号的频率。现有的数据处理方法大多是采用阈值法，即针对系统的固有噪声设置一个合适的阈值T，在频谱图上选取大于阈值的幅值所对应的频率值。由于流速仪水域的流场种类繁无需多，因此大于阈值的幅值并不唯一，随着水流的变化跳动较大，单纯的统计大于阈值的幅值所对应的频率值的做法并不能适用于众多场景，仅能在单一的固定的流场环境下发挥其功效，同时测量的流速值稳定性差，需要多次测量取得多组流速值再做相应的处理，造成流速仪功耗大，响应慢等劣势。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供多普勒流速仪数据处理方法、系统、介质及计算机设备。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：多普勒流速仪数据处理方法，包括：

获取多普勒流速仪测得的水域的频谱数据；

根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型；

根据所述流场的类型，选用相应的流速信号识别算法计算流速值。

本发明的有益效果是：针对不同的场景下，不同的流场所得到的频谱数据的不同频谱图特征，有效的识别流速仪此时检测的水域中流场的类型，自行切换不同的流速信号识别算法，得到一个准确稳定的流速值，无需多次测量，功耗低。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，在根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型之前，还包括：

去除所述水域的频谱数据中的本底噪声的频谱数据。

采用上述进一步方案的有益效果是，消除了流速仪产品自身存在的本底噪声，提高了信噪比。

进一步，还包括：

对所述水域的频谱数据进行数据压缩处理。

采用上述进一步方案的有益效果是，可以消除单一频率的环境噪声，同时不会消除有用的频偏信号，以有利于初步确定有效的频偏点。

进一步，所述根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型，具体包括：

确定所述水域的频谱数据中包含的极值点；

根据所述极值点的个数判断水域中流场的类型。

进一步，所述根据所述极值点的个数判断水域中流场的类型，具体包括：

当所述极值点个数小于或等于第一阈值，确定为静止水域；

当所述极值点个数大于所述第一阈值并且小于或等于第二阈值，确定为平稳水域；

当所述极值点个数大于所述第二阈值，确定为紊乱水域。

进一步，还包括：

当确定水域中流场的类型不为静止水域时，截取所述极值点对应位置范围内的水域的频谱数据进行平滑滤波处理；

重新执行所述计算所述水域的频谱数据中包含的极值点的步骤。

采用上述进一步方案的有益效果是，对杂乱的数据频谱图进行平滑滤波处理后，有利于后面进一步的分析处理。

为实现上述发明目的，本发明还提供多普勒流速仪数据处理系统，包括：

获取模块，用于获取多普勒流速仪测得的水域的频谱数据；

判断模块，用于根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型；

选择模块，用于根据所述流场的类型，选用相应的流速信号识别算法计算流速值。

进一步，所述判断模块，包括：

确定单元，用于确定所述水域的频谱数据中包含的极值点；

判断单元，用于根据所述极值点的个数判断水域中流场的类型。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述方法。

本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种多普勒流速仪数据处理方法的流程图；

图2为静止水中FFT原始数据的频谱图；

图3为去掉本底噪声后静止水中的FFT数据的频谱图；

图4为水流流速缓慢的平稳流场的频谱图；

图5为流速较快的平稳流场的频谱图；

图6为流速较慢紊乱流场的频谱图；

图7为流速较快的紊乱流场的频谱图；

图8为静止水的频谱图；

图9为本发明实施例提供的另一种多普勒流速仪数据处理方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

图1为本发明实施例提供的一种多普勒流速仪数据处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

S1、获取多普勒流速仪测得的水域的频谱数据；

具体的，该步骤中，多普勒流速仪的接收换能器接收到水中的杂质反射回来的超声波信号后，通过快速傅里叶变换FFT得到针对水流速度的频谱图，并缓存在缓存数组FFT[]中。

S2、根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型；

具体的，不同类型的水域流场所展现出来的频谱数据会呈现多种类型的频谱图特征，如极值点、信号强度、区域面积等，利用这些类型的频谱图特征均能够分析出流场的类型，例如，利用信号强度进行判断时，根据频谱图中的信号幅值大小可以计算得到信号强度大小，不同的信号强度可以表征流场水域的浑浊度；利用面积法进行判断时，则是依据不同的信号强度划分为不同的区域，根据频谱图起始点至图像截止点处计算的图像面积，结合信号强度所处区域对面积大小的判断，可以表征流场平稳与紊乱；利用极值点判断时，步骤S2包括以下步骤：

S2.1、确定所述水域的频谱数据中包含的极值点；

具体的，极值点即频谱曲线上有明显上升下降趋势的波峰处的点。

S2.2、根据所述极值点的个数判断水域中流场的类型；

具体的，该步骤中，水域中流场的类型的判断方式具体包括：

1.极值点个数小于或等于第一阈值，确定为静止水域；

2.极值点个数大于第一阈值并且小于或等于第二阈值，确定为平稳水域；

3.极值点个数大于第二阈值，则确定为紊乱水域。

以上各种流场类型对应的极值点个数的阈值范围的具体数值可根据实际需要进行调整。

另外，除以上三种流场场景外，还可根据需要进一步增加对高流速水、低流速水、干净的水、不干净的水等场景的识别和判断。

S3、根据所述流场的类型，选用相应的流速信号识别算法计算流速值。

具体的，针对不同的流场类型制定有针对性的流速信号识别算法，从而可以得到准确稳定的流速值。

例如，在平稳水域的频谱图中，极值点个数小于5个，频谱图上的包络线相对光滑，要确定哪一个极值点为真实的流速点相对简单，只需要判断极值点波峰与波谷的比值是否足够的大，满足波峰与波谷的比值要求即可认为是有效的极值点，即流速点，根据该流速点对应的频偏点数，按照多普勒效应公式，即可计算得到流速值。

在紊乱水域的频谱图中，极值点个数都大于5个，从频谱图上的包络线显的很杂乱，这里面包含了较多的极值点，需要确定一个最能代表流速点的极值点的话，就要经过这个场景的流速信号识别算法。首先和平稳的一样，需要有极值点波峰与波谷的对比，满足关系才可认为是有效极值点；然后需要找到所有极值点的最大点，判断最大点与其余有效极值点的幅值是否满足比例关系，最后选取的是所有满足关系的极值点里横坐标即频率最大的点，作为流速点。

本发明实施例提供的一种多普勒流速仪数据处理方法，针对静止水、流动水域、平缓流场、湍急流场等一系列不同的场景下，不同的流场所得到的频谱数据的不同频谱图特征，有效的识别流速仪此时检测的水域中流场的类型，自行切换不同的流速信号识别算法，得到一个准确稳定的流速值，无需多次测量，功耗低。

可选地，在该实施例中，在步骤S2之前，还包括：

S4、去除所述水域的频谱数据中的本底噪声的频谱数据。

具体的，本底噪声的频谱图会随着供电系统的变化而发生改变，因此需要流速仪记录无激励信号状态下的频谱分布，记录在系统相应的缓存数组Noise[]中，此时即可识别出系统的本底噪声的幅值大小与所对应的频率值。这个过程可以在流速仪上电初始化过程中进行，也可以在测量过程中发现结果出现错误时等其他情况下进行。

由于流速仪已经记录了系统的本底噪声频谱图，因此将缓存数组中的对应值相减，即FFT[]-Noise[]，即可获得消除了本底噪声的有用频谱图数据FFT_Data[]。

通过消除流速仪产品自身存在的本底噪声，可以提高信噪比。例如，实际在静止水中，由于存在的系统噪声问题，获取的FFT原始数据的频谱图(摘自某公园中的人工湖)如图2所示，可以很明显的看到在504点存在一个幅值为3.092的噪声，若按照阈值法处理则最终会输出一个1.425m/s的流速值，但这实际是错误的。而按照本实施例的方法的话，经过算法处理后的频谱图如图3所示，从图3中看到就只有一个极值点，所以这就是对应的静止水的频谱图模型，所以即可得到正确的流速值为0的结果。

可选地，在该实施例中，该方法还包括：

S5、对所述水域的频谱数据进行数据压缩处理。

具体的，由于超声波信号在水中传播时，水域中的杂质颗粒物流速不一致，甚至同一水域中的不同流层水流速度也不一致。最终获取的FFT频谱图是包含所有流速的一个包络图，而该包络图会随着流场的变化发生较大的变化，因此在这里需要对FFT数据压缩处理，以利于算法初步确定有效的频偏点。数据压缩指的是将现有的FFT_Data[]数据以N为步进，N个数据计算加权平均。

在频谱图上，单一频率的环境噪声信号表现形式就是一根直线，横坐标是频率，纵坐标是幅值，那么根据加权平均的处理手段，该噪声与其周围的N个点相加，然后除以N，最后得到的数值就会很小，以至于这个本身很大的噪声信号在频谱图上就很小了。而有用的频偏信号就是不同层的流速信号，由于这个信号在频谱图上的带宽很宽，即横坐标的跨度很大，所以经过加权平均不会影响到这些信号。

因此，在对FFT数据进行数据压缩时，通过合理地制定N的大小，可以消除单一频率的环境噪声，同时不会消除有用的频偏信号，有利于初步确定有效的频偏点。

可选地，在该实施例中，还包括：

S6、当确定水域中流场的类型不为静止水域时，截取所述极值点对应位置范围内的水域的频谱数据进行平滑滤波处理。

具体的，截取极值点所对应位置的有用频谱图数据FFT_Data[]，对该范围内的数据进行平滑滤波处理，平滑点数为N2。继续计算平滑后的数据的极值点，此时所计算得到的极值点即对应了FFT自身分辨率，根据极值点的个数初步判断流场的类型。

非静止水域的数据频谱图一般较为杂乱，在对杂乱的数据频谱图进行平滑滤波处理后，有利于后面进一步的分析处理。经过该处理步骤后所识别的几种不同类型的流场特征如图4-图8所示。

本实施例整体的流程图如图9所示。获取FFT频谱数据并缓存在缓存数组FFT[]中，记录系统本底噪声并缓存在缓存数组Noise[]中，将两个缓存数组中的对应值相减，即FFT[]-Noise[]，得到有用频谱图数据FFT_Data[]，将FFT_Data[]以N为步进实现数据压缩，然后判断极值点个数，若极值点个数不大于1，则频谱图符合静止水频谱特征，选用相应的静止水域流速算法计算流速值，若极值点个数大于1，则截取极值点所对应位置的FFT_Data[]数据，将FFT_Data[]进行平滑滤波，再次判断极值点个数，若极值点个数小于或等于5，则符合平稳水域频谱特征，选用平稳水域流速算法，若极值点个数大于5，则符合紊乱水域频谱特征，选用紊乱水域流速算法。

本发明实施例提供多普勒流速仪数据处理系统，该系统中各个功能模块的具体原理已在前述内容中进行了阐述，以下不再赘述，该系统包括：

获取模块，用于获取多普勒流速仪测得的水域的频谱数据；

判断模块，用于根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型；

选择模块，用于根据所述流场的类型，选用相应的流速信号识别算法计算流速值。

可选地，在该实施例中，所述判断模块，包括：

确定单元，用于确定所述水域的频谱数据中包含的极值点；

判断单元，用于根据所述极值点的个数判断水域中流场的类型。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述方法实施例中的方法步骤；或者存储上述系统实施例的各个软件模块对应的指令。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法实施例中的方法步骤。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种多普勒流速仪数据处理方法，其特征在于，包括：

获取多普勒流速仪测得的水域的频谱数据；

根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型；

根据所述流场的类型，选用相应的流速信号识别算法计算流速值；

所述根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型，具体包括：

确定所述水域的频谱数据中包含的极值点；

根据所述极值点的个数判断水域中流场的类型；

所述根据所述极值点的个数判断水域中流场的类型，具体包括：

当所述极值点个数小于或等于第一阈值，确定为静止水域；

当所述极值点个数大于所述第一阈值并且小于或等于第二阈值，确定为平稳水域；

当所述极值点个数大于所述第二阈值，确定为紊乱水域。

2.根据权利要求1所述的一种多普勒流速仪数据处理方法，其特征在于，在根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型之前，还包括：

去除所述水域的频谱数据中的本底噪声的频谱数据。

3.根据权利要求1所述的一种多普勒流速仪数据处理方法，其特征在于，还包括：

对所述水域的频谱数据进行数据压缩处理。

所述根据所述极值点的个数判断水域中流场的类型，具体包括：

当所述极值点个数小于或等于第一阈值，确定为静止水域；

当所述极值点个数大于所述第一阈值并且小于或等于第二阈值，确定为平稳水域；

当所述极值点个数大于所述第二阈值，确定为紊乱水域。

4.根据权利要求1所述的一种多普勒流速仪数据处理方法，其特征在于，还包括：

当确定水域中流场的类型不为静止水域时，截取所述极值点对应位置范围内的水域的频谱数据进行平滑滤波处理；

重新执行所述确定所述水域的频谱数据中包含的极值点的步骤。

5.一种多普勒流速仪数据处理系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多普勒流速仪测得的水域的频谱数据；

判断模块，用于根据所述水域的频谱数据的频谱图特征判断水域中流场的类型；

选择模块，用于根据所述流场的类型，选用相应的流速信号识别算法计算流速值；

所述判断模块，包括：

确定单元，用于确定所述水域的频谱数据中包含的极值点；

判断单元，用于根据所述极值点的个数判断水域中流场的类型；

所述判断单元，包括：

当所述极值点个数小于或等于第一阈值，确定为静止水域；

当所述极值点个数大于所述第一阈值并且小于或等于第二阈值，确定为平稳水域；

当所述极值点个数大于所述第二阈值，确定为紊乱水域。

6.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行根据权利要求1至4任一项所述的方法。

7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所述的方法。

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