CN110806243A - 一种液位检测方法、设备和计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种液位检测方法、设备和计算机可读存储介质，所述方法包括：按照预设时间段T对液位进行周期性检测，预设时间段T内采集的总次数为M，在每次采集时，通过ADC采集获取H个液位传感器的原始数据；对H个液位传感器的原始数据做算术平均滤波处理，获得本次采集的液位值；重复以上步骤，直至采集次数等于判断液位变化的次数阈值k，暂停对液位值的采集；计算当前时间段内L1、L2、L3、L4.......Lk‑1、Lk的值，其中Ln为当前时间段内第n次的液位值和前一时间段的平均液位值的差值；根据当前时间段内L1、L2、L3、L4.......Lk‑1、Lk的变化规律来判断当前液位的变化状态。本发明可以降低液位检测的耗电量，减小检测次数，解决液位数据忽高忽低的现象。
Description
技术领域
本发明涉及液位检测技术领域，尤其涉及一种液位检测方法、设备和计算机可读存储介质。
背景技术
近年来，随着物联网的高速发展，嵌入式技术和物联网技术的相结合，给城市排水系统监测带来了新的发展方向。在这些智能化技术未出现以前，城市排水系统监测都是靠人工记录完成，往往工程量比较大，而且需要较多的人力物力，数据更新不及时，容易受环境天气的影响等等，导致城市排水系统监测的效果极差。智慧水务通过数采仪、无线网络、水质水压表等在线监测设备实时感知城市供排水系统的运行状态，并采用可视化的方式有机整合水务管理部门与供排水设施，形成“城市水务物联网”可将海量水务信息进行及时分析与处理，并做出相应的处理结果辅助决策建议，以更加精细和动态的方式管理水务系统的整个生产、管理和服务流程，从而达到“智慧”的状态。智能水务系统具有24小时全天候监控，按需分配管理调度效率高，并且能促使水务运营数值化、智能化、规范化。
现有的智能水务系统中，针对传感器只是做一些简单的滤波处理，没有更好的对传感器的使用做低功耗设计，采集的数据存在跳变等缺陷。例如：在采集水位液面值时，实际的液位没有发生任何波动，但反馈回来的液位数据可能会出现上下波动，不能更加准确的反应实际的液位。
发明内容
为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种液位检测方法、设备和计算机可读存储介质。
为了实现上述目的，本发明第一方面提出了一种液位检测方法，所述方法包括：
按照预设时间段T对液位进行周期性检测，预设时间段T内采集的总次数为M，在每次采集时，通过ADC采集获取H个液位传感器的原始数据；
对H个液位传感器的原始数据做算术平均滤波处理，获得本次采集的液位值；
重复以上步骤，直至采集次数等于判断液位变化的次数阈值k时，暂时停止对液位值的采集，其中k大于等于1，且小于等于M；
计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值，其中Ln为当前时间段内第n次的液位值和前一时间段的平均液位值的差值，其中n大于等于1，且小于等于k；
根据当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的变化规律来判断当前液位的变化状态。
本方案中，在计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值之后，所述方法还包括：
当满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
继续进行当前时间段后续液位数据的采集工作，并获取后续采集的液位原始数据；
采用中位值平均滤波算法把当前时间段内采集到的液位原始数据的极大值和极小值去掉，进行平均滤波，得到当前时间段内的液位平均值；
根据液位传感器的特性，进行限幅滤波和换算，得出当前时间段最终的液位值。
本方案中，在计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值之后，所述方法还包括：
当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值同时都大于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时，则判断当前时间段的液位处于上升阶段；或
当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时，则判断当前时间段的液位处于下降阶段。
本方案中，在计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值之后，所述方法还包括：
当不满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk；
若是，则确认当前时间段的液位处于液面波动状态，且当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
本方案中，在判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk之后，所述方法还包括：
若否，则判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|；
若是，则确认当前时间段的液位处于液面不动状态，且当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
本方案中，在判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|之后，所述方法还包括：
若否，则确认当前时间段的液位处于液面不动状态，且所述液位传感器的自身数据发生跳变现象，当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
本方案中，所述时间段T的取值范围为0.5分钟～5分钟；H的取值范围为10～100；M的取值范围为5～30；k的取值范围为2～10。
本发明第二方面还提出一种液位检测设备，所述液位检测设备包括：存储器及处理器，所述存储器中包括一种液位检测方法程序，所述液位检测方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
按照预设时间段T对液位进行周期性检测，预设时间段T内采集的总次数为M，在每次采集时，通过ADC采集获取H个液位传感器的原始数据；
对H个液位传感器的原始数据做算术平均滤波处理，获得本次采集的液位值；
重复以上步骤，直至采集次数等于判断液位变化的次数阈值k时，暂时停止对液位值的采集，其中k大于等于1，且小于等于M；
计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值，其中Ln为当前时间段内第n次的液位值和前一时间段的平均液位值的差值，其中n大于等于1，且小于等于k；
根据当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的变化规律来判断当前液位的变化状态。
本方案中，所述液位检测方法程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
当满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
继续进行当前时间段后续液位数据的采集工作，并获取后续采集的液位原始数据；
采用中位值平均滤波算法把当前时间段内采集到的液位原始数据的极大值和极小值去掉，进行平均滤波，得到当前时间段内的液位平均值；
根据液位传感器的特性，进行限幅滤波和换算，得出当前时间段最终的液位值。
本发明第三方面还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括一种液位检测方法程序，所述液位检测方法程序被处理器执行时，实现如上述的一种液位检测方法的步骤。
本发明对原始的传感器数据进行多种算法的融合，比如中位值平均滤波算法、限幅滤波、比较阈值法等，使滤波后的液位值更加平滑，及时准确的反应实际液位值，抗干扰能力强；根据前后两分钟内的液位平均值作比较，动态的调整检测的方案，降低检测次数，使传感器的耗电量降低，同时又能保证准确性和及时性。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1示出了本发明一种液位检测方法的流程图；
图2示出了本发明液面下降时的液位采集示意图；
图3示出了本发明液面波动时的液位采集示意图；
图4示出了本发明液面不变时的液位采集示意图；
图5示出了本发明传感器数据跳变时的液位采集示意图；
图6示出了本发明一种液位检测设备的框图；
图7示出了本发明一实施例的液位采集算法的流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本发明一种液位检测方法的流程图。
如图1所示，本发明第一方面提出一种液位检测方法，所述方法包括：
S102，按照预设时间段T对液位进行周期性检测，预设时间段T内采集的总次数为M，在每次采集时，通过ADC采集获取H个液位传感器的原始数据；
S104，对H个液位传感器的原始数据做算术平均滤波处理，获得本次采集的液位值；
S106，重复以上步骤，直至采集次数等于判断液位变化的次数阈值k时，暂时停止对液位值的采集，其中k大于等于1，且小于等于M；
S108，计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值，其中Ln为当前时间段内第n次的液位值和前一时间段的平均液位值的差值，其中n大于等于1，且小于等于k；
S110，根据当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的变化规律来判断当前液位的变化状态。
根据本发明的实施例，所述时间段T的取值范围为0.5分钟～5分钟；H的取值范围为10～100；M的取值范围为5～30；k的取值范围为2～10。优选的，所述时间段T取值1分钟，H取值50，M取值6，k取值2。但不限于此。
需要说明的是，所述液位传感器用于检测得到液位的原始数据，可以理解，由于单个原始数据难以准确且稳定地反映液位的真实值，在本发明中，通过ADC采集获取H个液位传感器的原始数据，并对H个液位传感器的原始数据做算术平均滤波处理，进而能够准确获得本次采集的液位值。
可以理解，单个时间段T可以等分为M个时间小段，M个时间小段分别对应M次采集。在本发明中，无须对每个时间段T都进行M次采集，且当采集次数等于判断液位变化的次数阈值k时，暂时停止对液位值的采集，并根据L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的变化规律即可判断当前液位的变化状态，减少检测的次数，进一步节省了检测的耗能。
优选的，所述液位可以为水位，但不限于此。
根据本发明的实施例，在计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值之后，所述方法还包括：
当满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
继续进行当前时间段后续液位数据的采集工作，并获取后续采集的液位原始数据；
采用中位值平均滤波算法把当前时间段内采集到的液位原始数据的极大值和极小值去掉，进行平均滤波，得到当前时间段内的液位平均值；
根据液位传感器的特性，进行限幅滤波和换算，得出当前时间段最终的液位值。
根据本发明的实施例，在计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值之后，所述方法还包括：
当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值同时都大于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时，则判断当前时间段的液位处于上升阶段；或
当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时，则判断当前时间段的液位处于下降阶段。
需要说明是，当实际液面正常上升或者下降时，液位的变化是均匀的，并且变化的趋势是一样的，也就是单位时间段(如1分钟)内的液位采集数据要么连续增加，要么连续减小，如图2所示。所以当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时，可以判断此时处于正常的液位上升或者下降的状态，如果L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0，则是处于液位上升，如果L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都小于0，则是处于液位下降。此种情况下，需继续进行后续液位数据的采集工作，获取液位传感器的原始数据；接着采用中位值平均滤波算法，把本分钟内采集到的液位数据极大值和极小值去掉，进行平均滤波，得到本分钟的液位平均值；然后根据液位传感器的特性，进行限幅滤波和换算，得出本分钟最终液位值。根据本分钟的液位平均值和最终液位值进行后续下一分钟液位数据的采集工作。
可以理解，|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0，即表示L2不等于L1，L3不等于L2，L4不等于L3，Lk不等于Lk-1。
根据本发明的实施例，在计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值之后，所述方法还包括：
当不满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk；
若是，则确认当前时间段的液位处于液面波动状态，且当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
需要说明的是，当实际液位因为某些原因(如风吹、水流动等)导致上下波动时，液位的变化是忽大忽小、上升或者下降的，也就是会出现本分钟和前一分钟液位数据差值的大小和变化的方向不一样，如图3所示。所以当出现L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk时，可以判断此时处于液面波动的状态。液面波动时，实际液位是没有发生改变，此种情况下，本分钟的平均液位值和最终液位值均等于前一分钟的最终液位值，并且本分钟不再继续采集液位数据，等待下一分钟的到来即可，并根据本分钟的液位平均值和最终液位值进行下一分钟液位数据的采集工作。
可以理解，上述符号“！＝”表示不等于。L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk，表示L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk相互之间不相等。
根据本发明的实施例，在判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk之后，所述方法还包括：
若否，则判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|；
若是，则确认当前时间段的液位处于液面不动状态，且当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
需要说明的是，当实际液位不变时，液位是基本没有波动的，也就是本分钟每次采集的液位值和前一分钟的平均液位值的差值的绝对值相等，如图4所示。所以当出现|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|时，可以判断此时处于液面基本不变。处于液面基本不变时，本分钟的平均液位值和最终液位值均等于前一分钟的最终液位值，并且本分钟不再继续采集液位数据，等待下一分钟的到来即可，并根据本分钟的液位平均值和最终液位值进行下一分钟液位数据的采集工作。
根据本发明的实施例，在判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|之后，所述方法还包括：
若否，则确认当前时间段的液位处于液面不动状态，且所述液位传感器的自身数据发生跳变现象，当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
需要说明的是，当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值不满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0；也不满足L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk；也不满足|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|时，可以判断此时是处于液位传感器自身数据跳变的情况，如图5所示。由于液位传感器自身数据跳变发生时，只是某个检测数据偶尔会偏大或者偏小，实际液位是不动的，此种情况下，本分钟的平均液位值和最终液位值均等于前一分钟的最终液位值，并且本分钟不再继续采集液位数据，等待下一分钟的到来即可，并根据本分钟的液位平均值和最终液位值进行下一分钟液位数据的采集工作。
可以理解，上述符号“≈≈”表示近似于。|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|，表示L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的绝对值相互近似。
图6示出了本发明一种液位检测设备的框图。
如图6所示，本发明第二方面还提出一种液位检测设备6，所述液位检测设备6包括：存储器61及处理器62，所述存储器61中包括一种液位检测方法程序，所述液位检测方法程序被所述处理器62执行时实现如下步骤：
按照预设时间段T对液位进行周期性检测，预设时间段T内采集的总次数为M，在每次采集时，通过ADC采集获取H个液位传感器的原始数据；
对H个液位传感器的原始数据做算术平均滤波处理，获得本次采集的液位值；
重复以上步骤，直至采集次数等于判断液位变化的次数阈值k时，暂时停止对液位值的采集，其中k大于等于1，且小于等于M；
计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值，其中Ln为当前时间段内第n次的液位值和前一时间段的平均液位值的差值，其中n大于等于1，且小于等于k；
根据当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的变化规律来判断当前液位的变化状态。
需要说明的是，所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
需要说明的是，所述设备还可以包括显示器，所述显示器可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)触摸器等。显示器用于显示在设备中处理的信息、检测的液位值以及用于显示可视化的工作界面。
根据本发明的实施例，所述液位检测方法程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
当满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
继续进行当前时间段后续液位数据的采集工作，并获取后续采集的液位原始数据；
采用中位值平均滤波算法把当前时间段内采集到的液位原始数据的极大值和极小值去掉，进行平均滤波，得到当前时间段内的液位平均值；
根据液位传感器的特性，进行限幅滤波和换算，得出当前时间段最终的液位值。
根据本发明的实施例，所述液位检测方法程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值同时都大于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时，则判断当前时间段的液位处于上升阶段；或
当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时，则判断当前时间段的液位处于下降阶段。
根据本发明的实施例，所述液位检测方法程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
当不满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk；
若是，则确认当前时间段的液位处于液面波动状态，且当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
根据本发明的实施例，所述液位检测方法程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
若否，则判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|；
若是，则确认当前时间段的液位处于液面不动状态，且当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
根据本发明的实施例，所述液位检测方法程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
若否，则确认当前时间段的液位处于液面不动状态，且所述液位传感器的自身数据发生跳变现象，当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
根据本发明的实施例，所述时间段T的取值范围为0.5分钟～5分钟；H的取值范围为10～100；M的取值范围为5～30；k的取值范围为2～10。优选的，所述时间段T取值1分钟，H取值50，M取值6，k取值2。但不限于此。
本发明第三方面还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括一种液位检测方法程序，所述液位检测方法程序被处理器执行时，实现如上述的一种液位检测方法的步骤。
为了进一步解释本发明的技术方案，下面以具体实施例进行详细说明。
如图7所示，当液位检测设备投入使用，上电初始化完成激活后，进入液位采集的工作，液位检测设备采集周期是一分钟，每分钟内采集的总次数是M，需要判断液位变化的次数阈值为k，采集次数为n，Ln为本分钟内第n次液位值和前一分钟平均液位值的差值；具体采集步骤如下所示：
首先液位检测设备的ADC每次采集50次，获得液位传感器的原始数据；
对液位传感器的原始数据做算术平均滤波，获得本次液位采集的液位平均值；
液位采集次数n进行累加计数，直到采集次数n等于K时，暂时停止采集液位数据；
计算出本分钟内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值，并判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0；
若是，继续进行本分钟后续液位数据的采集工作，并获取后续采集的液位原始数据；采用中位值平均滤波算法把本分钟内采集到的液位原始数据的极大值和极小值去掉，进行平均滤波，得到本分钟内的液位平均值；根据液位传感器的特性，进行限幅滤波和换算，得出本分钟最终的液位值。
若否，判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk；
若是，则确认本分钟的液位处于液面波动状态，本分钟的平均液位值和最终液位值均等于前一分钟的最终液位值，并且本分钟不再继续采集液位数据，等待下一分钟的到来即可。
若否，判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|；
若是，则确认本分钟的液位处于液面不动状态，本分钟的平均液位值和最终液位值均等于前一分钟的最终液位值，并且本分钟不再继续采集液位数据，等待下一分钟的到来即可。
若否，则确认本分钟的液位处于液面不动状态，且所述液位传感器的自身数据发生跳变现象，本分钟的平均液位值和最终液位值均等于前一分钟的最终液位值，并且本分钟不再继续采集液位数据，等待下一分钟的到来即可。
当接收到关机信号时，不再进行液位数据的采集和判断，整个液位检测流程结束。
可以理解，液位变化可以分为四种情况，分别为：1、液面正常上升或下降；2、液面波动；3、液面不动；4、液位传感器自身数据跳变。本发明通过判断本分钟内前几次采集的液位值和前一分钟采集的液位平均值的差值的变化规律，来区分目前液位具体处于哪种情况，然后针对不同的情况采用相对应的采集策略和计算工作。
根据本发明的实施例，本发明可以使用超声波液位传感器探头，结合相对应的驱动电路和电源开关电路，自行根据现场的液位变化的经验值，灵活的决定多少分钟内采集多少次数据，来达到降低功耗和精准测量出当地液位的变化。
本发明对原始的传感器数据进行多种算法的融合，比如中位值平均滤波算法、限幅滤波、比较阈值法等，使滤波后的液位值更加平滑，及时准确的反应实际液位值，抗干扰能力强；根据前后两分钟内的液位平均值作比较，动态的调整检测的方案，降低检测次数，使传感器的耗电量降低，同时又能保证准确性和及时性。
可以理解，智能水务监测系统的传感器有多种类型，比如有投入式压力液位传感器、超声波液位传感器、浊度计、多普勒分析仪等，用来测量液位、水体浊度、流速、污染物等等。由于智能水务监测系统的设备一般都是安装在水井、河道、湖泊等地点，维护人员每一次维护都需要很多的人力物力，安装和拆装都需要一定的时间，这就要求系统高稳定性且需要长时间工作，以减小维护人员的工作量。智能水务设备在正常使用时，除了设备被盗或者损坏等不可抗力的因数外，一般都是设备的电池没电了才需要维护，所以在保证数据正常通讯的情况下，尽可能的减小液位传感器的使用功耗，同时又能确保及时准确的监测环境的变化就显的尤为重要。本发明能够使液位传感器的检测抗干扰能力强，不容易因为环境变化、液位流动，液位传感器本身波动等因素导致最终液位值波动；本发明还可以保证液位传感器灵敏度的前提下降低液位传感器的检测次数，耗电量少，增加传感器的使用寿命。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种液位检测方法，其特征在于，所述方法包括：
按照预设时间段T对液位进行周期性检测，预设时间段T内采集的总次数为M，在每次采集时，通过ADC采集获取H个液位传感器的原始数据；
对H个液位传感器的原始数据做算术平均滤波处理，获得本次采集的液位值；
重复以上步骤，直至采集次数等于判断液位变化的次数阈值k时，暂时停止对液位值的采集，其中k大于等于1，且小于等于M；
计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值，其中Ln为当前时间段内第n次的液位值和前一时间段的平均液位值的差值，其中n大于等于1，且小于等于k；
根据当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的变化规律来判断当前液位的变化状态。
2.根据权利要求1所述的一种液位检测方法，其特征在于，在计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值之后，所述方法还包括：
当满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
继续进行当前时间段后续液位数据的采集工作，并获取后续采集的液位原始数据；
采用中位值平均滤波算法把当前时间段内采集到的液位原始数据的极大值和极小值去掉，进行平均滤波，得到当前时间段内的液位平均值；
根据液位传感器的特性，进行限幅滤波和换算，得出当前时间段最终的液位值。
3.根据权利要求1所述的一种液位检测方法，其特征在于，在计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值之后，所述方法还包括：
当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值同时都大于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时，则判断当前时间段的液位处于上升阶段；或
当L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时，则判断当前时间段的液位处于下降阶段。
4.根据权利要求2所述的一种液位检测方法，其特征在于，在计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值之后，所述方法还包括：
当不满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk；
若是，则确认当前时间段的液位处于液面波动状态，且当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
5.根据权利要求4所述的一种液位检测方法，其特征在于，在判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足L1！＝L2！＝L3！＝L4！＝…！＝Lk-1！＝Lk之后，所述方法还包括：
若否，则判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|；
若是，则确认当前时间段的液位处于液面不动状态，且当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
6.根据权利要求5所述的一种液位检测方法，其特征在于，在判断L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值是否满足|L1|≈≈|L2|≈≈|L3|≈≈|L4|≈≈…≈≈|Lk-1|≈≈|Lk|之后，所述方法还包括：
若否，则确认当前时间段的液位处于液面不动状态，且所述液位传感器的自身数据发生跳变现象，当前时间段的平均液位值、最终液位值均等于前一时间段的最终液位值。
7.根据权利要求1所述的一种液位检测方法，其特征在于，所述时间段T的取值范围为0.5分钟～5分钟；H的取值范围为10～100；M的取值范围为5～30；k的取值范围为2～10。
8.一种液位检测设备，其特征在于，所述液位检测设备包括：存储器及处理器，所述存储器中包括一种液位检测方法程序，所述液位检测方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
按照预设时间段T对液位进行周期性检测，预设时间段T内采集的总次数为M，在每次采集时，通过ADC采集获取H个液位传感器的原始数据；
对H个液位传感器的原始数据做算术平均滤波处理，获得本次采集的液位值；
重复以上步骤，直至采集次数等于判断液位变化的次数阈值k时，暂时停止对液位值的采集，其中k大于等于1，且小于等于M；
计算当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的值，其中Ln为当前时间段内第n次的液位值和前一时间段的平均液位值的差值，其中n大于等于1，且小于等于k；
根据当前时间段内L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk的变化规律来判断当前液位的变化状态。
9.根据权利要求8所述的一种液位检测设备，其特征在于，所述液位检测方法程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
当满足L1、L2、L3、L4…….Lk-1、Lk同时都大于0或者同时都小于0，并且|L2-L1|、|L3-L2|、|L4-L3|、|Lk-Lk-1|的绝对值都大于0时；
继续进行当前时间段后续液位数据的采集工作，并获取后续采集的液位原始数据；
采用中位值平均滤波算法把当前时间段内采集到的液位原始数据的极大值和极小值去掉，进行平均滤波，得到当前时间段内的液位平均值；
根据液位传感器的特性，进行限幅滤波和换算，得出当前时间段最终的液位值。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括一种液位检测方法程序，所述液位检测方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的一种液位检测方法的步骤。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111486925A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-08-04 | 三一重机有限公司 | 一种车辆燃油液位的测量方法、测量装置及可读存储介质 |
| CN112816023A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-05-18 | 中国船舶重工集团有限公司第七一0研究所 | 一种水量采集滤波方法及水量采集方法 |
| CN114061706A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-02-18 | 苏州晶洲装备科技有限公司 | 一种液位检测方法与装置、可读存储介质 |
| CN114538552A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-05-27 | 青岛一三一油气科技有限责任公司 | 一种旋流气浮控制方法以及旋流气浮设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08327430A (ja) * | 1995-06-05 | 1996-12-13 | Nec Eng Ltd | 水位計 |
| CN202393445U (zh) * | 2011-12-22 | 2012-08-22 | 深圳市赛格导航科技股份有限公司 | 支持定位追踪的油量检测系统和支持定位跟踪的油量检测盒 |
| CN104729619A (zh) * | 2013-12-19 | 2015-06-24 | 西安兴仪科技股份有限公司 | 一种可远程报警的液位测量装置 |
| CN107345828A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-11-14 | 迈克医疗电子有限公司 | 液面探测方法、装置和系统 |
| CN108801389A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-13 | 中国石油天然气股份有限公司 | 确定原油的起止液位高度的方法、装置及存储介质 |
-
2019
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08327430A (ja) * | 1995-06-05 | 1996-12-13 | Nec Eng Ltd | 水位計 |
| CN202393445U (zh) * | 2011-12-22 | 2012-08-22 | 深圳市赛格导航科技股份有限公司 | 支持定位追踪的油量检测系统和支持定位跟踪的油量检测盒 |
| CN104729619A (zh) * | 2013-12-19 | 2015-06-24 | 西安兴仪科技股份有限公司 | 一种可远程报警的液位测量装置 |
| CN107345828A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-11-14 | 迈克医疗电子有限公司 | 液面探测方法、装置和系统 |
| CN108801389A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-13 | 中国石油天然气股份有限公司 | 确定原油的起止液位高度的方法、装置及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| HU YAN: "ANN-based Multi Classifier for Identification of Perimeter Events", 《ANN-BASED MULTI CLASSIFIER FOR IDENTIFICATION OF PERIMETER EVENTS》 * |
| 秦健 等: "基于组态王的液位PLC控制系统的设计", 《吉林化工学院学报》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111486925A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-08-04 | 三一重机有限公司 | 一种车辆燃油液位的测量方法、测量装置及可读存储介质 |
| CN111486925B (zh) * | 2020-04-17 | 2022-03-01 | 三一重机有限公司 | 一种车辆燃油液位的测量方法、测量装置及可读存储介质 |
| CN112816023A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-05-18 | 中国船舶重工集团有限公司第七一0研究所 | 一种水量采集滤波方法及水量采集方法 |
| CN114061706A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-02-18 | 苏州晶洲装备科技有限公司 | 一种液位检测方法与装置、可读存储介质 |
| CN114538552A (zh) * | 2022-03-15 | 2022-05-27 | 青岛一三一油气科技有限责任公司 | 一种旋流气浮控制方法以及旋流气浮设备 |
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