CN116147724B - 一种适用于超声水表的计量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及流量计量技术领域，公开了一种适用于超声水表的计量方法，其技术方案包括以下步骤：S1，获取原始及标准数据集；S2，对原始数据集进行数据预处理；S3，使用训练数据集进行网络训练；S4，对模型预测值进行误差判断；S5，移植网络模型至超声水表算法模块；S6，对管道流体状态实时监测。本发明可针对超声水表流量计量实现宽温度区间内的温度补偿，不依赖于人工校准经验以及外置温度传感器，从而实现不同温度下超声水表的高精度计量。通过神经网络算法，可消除因温变造成的材料形变带来的流量计量误差，进一步提高计量精度，且能够较好的保证同型号水表的一致性。
Description
技术领域
本发明涉及流量计量技术领域，尤其涉及一种适用于超声水表的计量方法。
背景技术
超声水表大多采用时差法测量流量，受限于加工工艺，需在出厂前对其进行流量校准，以保证计量精度。而校准过程依赖人工经验，无法保证各水表间一致性。此外，温度变化会对超声波在水中的传播速率产生影响，进而使最终测量结果产生误差。传统方法通常外接温度传感器，根据测量温度对流量计量值进行简单拟合修正，亦无法保证超声水表精度的一致性。
发明内容
本发明针对现有技术存在的不足和缺陷，提供了一种适用于超声水表的计量方法，可针对超声水表流量计量实现宽温度区间内的温度补偿，不依赖于人工校准经验以及外置温度传感器，从而实现不同温度下超声水表的高精度计量标准，且能够较好的保证同型号水表的一致性。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种适用于超声水表的计量方法，包括以下步骤。
S1，在不同温度、不同流量点对不同生产批次的多个同型号水表进行测试，得到原始数据集；同时使用标准表在相同条件下进行对应测试，获得标准数据集；
S2，构建超声水表数据处理模型，将原始数据集中的数据代入超声水表数据处理模型；
使用动态阈值法标定超声水表数据处理模型输出值中的异常数据点，在原始数据集中找出并清洗这些异常数据点，得到修正数据集；
将修正数据集中的数据划分为训练数据集与验证数据集；
S3，以训练数据集作为深度神经网络模型的输入，以Parametric ReLU函数作为深度神经网络模型各层激活函数，使用改进的动态误差反向传播算法优化深度神经网络结构，对深度神经网络模型进行训练，输出温度值及经过温度补偿后的流量值；
S4，使用标准数据集作为真实值，使用改进的均方差损失函数计算深度神经网络模型训练输出值与真实值的相对误差；根据超声水表精度设置所述均方差损失函数的阈值；
当深度神经网络模型训练输出值与真实值的相对误差小于所述均方差损失函数的阈值时停止对深度神经网络模型的训练；
S5，将训练后的深度神经网络模型移植到超声水表计量算法模块；
S6，使用S5中所述超声水表对上下游管道内流体状态进行实时监测。
进一步地，所述步骤S1中，原始数据集包括上下游超声波绝对飞行时间之差、上下游超声波绝对飞行时间之和、超声水表管径、超声水表声路长度、采集波形信号峰峰值；标准数据集包括使用标准表测得的流量值及温度值。
进一步地，所述步骤S2中，修正数据集中的60％作为训练数据集，40％作为验证数据集。
进一步地，所述步骤S2的数据处理步骤具体包括：
S2-1，构建超声水表数据处理模型，将原始数据集中的数据代入超声水表数据处理模型中，求得输出值Ai；超声水表数据处理模型公式如下：
其中Ti1、Ti2分别为第i个数据点的上、下游超声波绝对飞行时间，ΔTi为第i个数据点的上下游超声波绝对飞行时间之差，Vppi1为第i个数据点的上游采集波形信号峰峰值，Vppi2为第i个数据点的下游采集波形信号峰峰值；
S2-2，使用动态阈值法处理输出值Ai：
其中n为滑动平均数据量且为偶数；N为总数据量；μm为第m个数据点的动态平均值；σm为第m个数据点的动态标准差；
S2-3，当输出值Am大于等于μm+3σm或小于等于μm-3σm时，标定此m为异常数据点；
S2-4，在原始数据集中找出并清洗这些异常数据点，得到修正数据集；
S2-5，将修正数据集中的数据划分为训练数据集与验证数据集。
进一步地，所述步骤S3中改进的动态误差反向传播算法的计算公式如下：
η＝η0 x
Loss＝λQLossQ+λTLossT
其中η为动态学习率；η0为初始学习率；x为根据误差函数计算的幂系数；Loss为深度神经网络模型训练总误差；LossQ为深度神经网络模型训练预测流量误差；为深度神经网络模型训练预测的温度补偿后流量值；yQ为标准数据集中的真实流量值；LossT为深度神经网络模型训练预测温度误差；/>为深度神经网络模型训练预测温度值；yT为标准数据集中的真实温度值；λQ为深度神经网络模型训练预测流量误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置；λT为深度神经网络模型训练预测温度误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置。
进一步地，所述步骤S4中改进的均方差损失函数计算公式为：
Loss＝λQLossQ+λTLossT
其中Loss为深度神经网络模型训练总误差；LossQ为深度神经网络模型训练预测流量误差；为深度神经网络模型训练预测的温度补偿后流量值；yQ为标准数据集中的真实流量值；LossT为深度神经网络模型训练预测温度误差；/>为深度神经网络模型训练预测温度值；yT为标准数据集中的真实温度值；λQ为深度神经网络模型训练预测流量误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置；λT为深度神经网络模型训练预测温度误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置。
本发明的有益技术效果：可实现宽温度区间、全流量区间内的精确流量测量。选择改进后的深度神经网络模型(DNN)结构动态调整误差学习率以优化收敛速度。使用多种测试工况下的流量数据作为神经网络模型的原始数据集，根据超声水表地设计精度设定误差判断地阈值，保证模型计量结果的准确性。无需人工温度校准以及外置温度传感器，以温度相关项超声波上下游绝对飞行时间之和作为输入项，通过神经网络模型训练以实现对计量结果的精确补偿。此外，模型训练可消除因温变引起的水表管段材料形变造成的计量误差，保证超声水表计量精度的准确性及一致性。
附图说明
图1为本发明的总体流程图。
图2为本发明所述DNN模型的训练流程图。
图3为本发明实施例所述DNN结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不限定本发明。
参照图1，一种适用于超声水表的计量方法，包括以下步骤：
步骤S1，在不同温度、不同流量点对不同生产批次的多个同型号水表进行测试，得到原始数据集；同时使用标准表在相同条件下进行对应测试，获得标准数据集。
原始数据集包括上下游超声波绝对飞行时间之差、上下游超声波绝对飞行时间之和、超声水表管径、超声水表声路长度、采集波形信号峰峰值；标准数据集包括使用标准表测得的流量值及温度值。
步骤S2，构建超声水表数据处理模型，将原始数据集中的数据代入超声水表数据处理模型；
使用动态阈值法标定超声水表数据处理模型输出值中的异常数据点，在原始数据集中找出并清洗这些异常数据点，得到修正数据集；
将修正数据集中的数据划分为训练数据集与验证数据集。
所述步骤S2的数据处理步骤具体如下：
S2-1，构建超声水表数据处理模型，将原始数据集中的数据代入超声水表数据处理模型中，求得输出值Ai；超声水表数据处理模型公式如下：
其中Ti1、Ti2分别为第i个数据点的上、下游超声波绝对飞行时间，ΔTi为第i个数据点的上下游超声波绝对飞行时间之差，Vppi1为第i个数据点的上游采集波形信号峰峰值，Vppi2为第i个数据点的下游采集波形信号峰峰值。
S2-2，使用动态阈值法处理输出值Ai：
其中n为滑动平均数据量且为偶数；N为总数据量；μm为第m个数据点的动态平均值；σm为第m个数据点的动态标准差。
S2-3，当输出值Am大于等于μm+3σm或小于等于μm-3σm时，标定此m为异常数据点。
S2-4，在原始数据集中找出并清洗这些异常数据点，得到修正数据集。
S2-5，将修正数据集中的数据划分为训练数据集与验证数据集；将修正数据集中的60％作为训练数据集，40％作为验证数据集。
步骤S3，如图2所示，以训练数据集作为深度神经网络模型的输入，以ParametricReLU函数作为深度神经网络模型各层激活函数，使用改进的动态误差反向传播算法优化深度神经网络结构，对深度神经网络模型进行训练，输出温度值及经过温度补偿后的流量值；深度神经网络结构参照图3。
所述Parametric Relu函数的计算公式如下式所示：
其中αi为参数系数。
所述步骤S3中改进的动态误差反向传播算法的计算公式如下：
η＝η0 x
Loss＝λQLossQ+λTLossT
所述h为误差反向传播的动态学习率；h0为初始学习率，设为0.1；x为动态学习率的幂系数；
x的计算方法为对Loss值的对数取绝对值后进行向上取整，当计算的误差函数较大时，则动态调整学习率增大，当误差函数较小时，调整学习率减小；
其中Loss为深度神经网络模型训练总误差；LossQ为深度神经网络模型训练预测流量误差；为深度神经网络模型训练预测的温度补偿后流量值；yQ为标准数据集中的真实流量值；LossT为深度神经网络模型训练预测温度误差；/>为深度神经网络模型训练预测温度值；yT为标准数据集中的真实温度值；λQ为深度神经网络模型训练预测流量误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置；λT为深度神经网络模型训练预测温度误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置。
步骤S4，使用标准数据集作为真实值，使用改进的均方差损失函数计算深度神经网络模型训练输出值与真实值的相对误差；根据超声水表精度设置所述均方差损失函数的阈值；
当深度神经网络模型训练输出值与真实值的相对误差小于所述均方差损失函数的阈值时停止对深度神经网络模型的训练；
所述改进均方差损失函数如式8-10所示。本发明中所述超声水表的主要设计功能为流量计量，次要设计功能为温度计量，因此取lQ为0.8，取lT为0.2。
所述步骤S4中，误差判断的预设阈值由所述超声水表设计精度而定。
针对所述超声水表，设计的计量精度规定：在高区流量，即(5 L/h—3125 L/h)流量区间，预测值与真实值的相对误差为±1％，因此均方误差函数的判断阈值为±0.01％；而在低区流量，即(3.125 L/h-5 L/h)流量区间，预测值与真实值的相对误差为±3％，因此均方误差函数的判断阈值为±0.09％。
所述神经网络训练过程中，当计算的深度神经网络模型训练总误差Loss小于所述判断阈值时即停止训练；而当深度神经网络模型训练总误差Loss大于所述判断阈值时则继续训练，并依据总误差的大小使用式6-7动态调整学习率，直至训练结果小于误差阈值。
所述神经网络训练过程中，当网络训练模型的总误差Loss小于判断阈值时，使用验证数据集进行模型验证，若验证结果满足预设判断阈值，则停止预测，输出神经网络模型；若验证结果的总误差仍不满足预设判断阈值，则将修正数据集打乱顺序，重新随机抽取60％的训练数据集和40％的验证数据集进行神经网络模型的训练和验证，重复进行步骤S3及步骤S4。
步骤S5，将训练后的深度神经网络模型移植到超声水表计量算法模块。
步骤S6，使用S5中所述超声水表对上下游管道内流体状态进行实时监测。
所述方法无需外置温度传感器，节省了整机成本，还可消除因温变造成的材料形变带来的流量计量误差，进一步提高计量精度，过程如下：
超声水表计量管道内流体线速度为：
以此求得的管道内流量为：
其中，L为水表中超声波飞行声路长度，T2和T1分别为下游、上游绝对飞行时间，r为管道内半径。
超声水表出厂时的声路长度标定为L，以此计算的流量为Q，但由于温度变化引起超声水表管段材料形变，造成声路长度变化为L’，此时的实际流量应仍为Q，但计量流量却变为Q’，因此带来流量计量误差。
所述一种适用于超声水表的计量方法，使用神经网络模型进行流量值的计算，网络模型将温度相关项以及声路长度当作训练参数，得到的流量值经过了温度补偿以及声路长度补偿，因此可准确计量不同温度下的流量值。
上述实施例是对本发明的具体实施方式的说明，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可做出各种变换和变化以得到相对应的等同的技术方案，因此所有等同的技术方案均应归入本发明的专利保护范围。
Claims (4)
1.一种适用于超声水表的计量方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，在不同温度、不同流量点对不同生产批次的多个同型号水表进行测试，得到原始数据集；同时使用标准表在相同条件下进行对应测试，获得标准数据集；
S2，构建超声水表数据处理模型，将原始数据集中的数据代入超声水表数据处理模型；
使用动态阈值法标定超声水表数据处理模型输出值中的异常数据点，在原始数据集中找出并清洗这些异常数据点，得到修正数据集；
将修正数据集中的数据划分为训练数据集与验证数据集；
具体地，步骤S2细分步骤包括：
S2-1，构建超声水表数据处理模型，将原始数据集中的数据代入超声水表数据处理模型中，求得输出值Ai；超声水表数据处理模型公式如下：
其中Ti1、Ti2分别为第i个数据点的上、下游超声波绝对飞行时间，ΔTi为第i个数据点的上下游超声波绝对飞行时间之差，Vppi1为第i个数据点的上游采集波形信号峰峰值，Vppi2为第i个数据点的下游采集波形信号峰峰值；
S2-2，使用动态阈值法处理输出值Ai：
其中n为滑动平均数据量且为偶数；N为总数据量；μm为第m个数据点的动态平均值；σm为第m个数据点的动态标准差；
S2-3，当输出值Am大于等于μm+3σm或小于等于μm-3σm时，标定此m为异常数据点；
S2-4，在原始数据集中找出并清洗这些异常数据点，得到修正数据集；
S2-5，将修正数据集中的数据划分为训练数据集与验证数据集；
S3，以训练数据集作为深度神经网络模型的输入，以Parametric ReLU函数作为深度神经网络模型各层激活函数，使用改进的动态误差反向传播算法优化深度神经网络结构，对深度神经网络模型进行训练，输出温度值及经过温度补偿后的流量值；
其中改进的动态误差反向传播算法的计算公式如下：
η＝η0 x
Loss＝λQLossQ+λTLossT
其中η为动态学习率；η0为初始学习率；x为根据误差函数计算的幂系数；Loss为深度神经网络模型训练总误差；LossQ为深度神经网络模型训练预测流量误差；为深度神经网络模型训练预测的温度补偿后流量值；yQ为标准数据集中的真实流量值；LossT为深度神经网络模型训练预测温度误差；/>为深度神经网络模型训练预测的温度值；yT为标准数据集中的真实温度值；λQ为深度神经网络模型训练预测流量误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置；λT为深度神经网络模型训练预测温度误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置；
S4，使用标准数据集作为真实值，使用改进的均方差损失函数计算深度神经网络模型训练输出值与真实值的相对误差；根据超声水表精度设置所述均方差损失函数的阈值；
当深度神经网络模型训练输出值与真实值的相对误差小于所述均方差损失函数的阈值时停止对深度神经网络模型的训练；
S5，将训练后的深度神经网络模型移植到超声水表计量算法模块；
S6，使用S5中所述超声水表对上下游管道内流体状态进行实时监测。
2.根据权利要求1所述的一种适用于超声水表的计量方法，其特征在于，所述步骤S1中，原始数据集包括上下游超声波绝对飞行时间之差、上下游超声波绝对飞行时间之和、超声水表管径、超声水表声路长度、采集波形信号峰峰值；标准数据集包括使用标准表测得的流量值及温度值。
3.根据权利要求1所述的一种适用于超声水表的计量方法，其特征在于，所述步骤S2中的修正数据集中的60％作为训练数据集，40％作为验证数据集。
4.根据权利要求1所述的一种适用于超声水表的计量方法，其特征在于，所述步骤S4中改进的均方差损失函数计算公式为：
Loss＝λQLossQ+λTLossT
其中Loss为深度神经网络模型训练总误差；LossQ为深度神经网络模型训练预测流量误差；为深度神经网络模型训练预测的温度补偿后流量值；yQ为标准数据集中的真实流量值；LossT为深度神经网络模型训练预测温度误差；/>为深度神经网络模型训练预测温度值；yT为标准数据集中的真实温度值；λQ为深度神经网络模型训练预测流量误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置；λT为深度神经网络模型训练预测温度误差的权重，根据超声水表的设计需求及规范设置。
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