CN117309076A - 一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制方法，根据确定的声音标准传输速度对当前是否存在波形异常进行判定，能够有效弥补计算流量时因波形异常导致计量错误的缺陷，得出时间宽度和时间差值，将时间宽度值以及时间差值作为优化初始值，然后通过增益智能优化算法对优化初始值进行迭代优化，直至输出最优时间宽度值以及最优时间差值，从而得到最优增益值，实现智能增益调整，通过最优增益值进行流量计算，进一步提高计量精确度，保证计量效果。
Description
技术领域
本发明涉及超声波燃气表技术领域，具体涉及一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制方法。
背景技术
在燃气表技术领域中，目前使用最多的远传燃气表为膜式燃气表，但其存在结构复杂、易产生机械磨损、计量精度逐渐劣化等缺点。超声波燃气表作为一种纯数字式的计量仪器，因其工作性能稳定、远程抄表安全高效、计量精度可靠、易实现数字化，而成为一种必然的发展趋势。
但是目前的一些超声波燃气表虽然设有增益控制电路，但是其设定的增益值固定。所以这类只能针对一种被测介质进行流量的测量而不适用于其他被测介质，同时这类超声波燃气表需要校准时，需要通过人工校准的方式在天然气环境中下进行校准，导致校准工作存在较大的风险，并且超声波表实际使用的过程中，超声波信号会因为温度、湿度、流场内大流量、换能器老化等因素，导致计量精确度降低，从而让测量失败。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本申请提一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制方法及系统。
第一方面本申请提出了一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制方法，包括以下步骤：
确定当前温度值下超声波燃气表的理论飞行时长；
通过换能器获取超声波信号在流道内的实际飞行时长；
结合理论飞行时长与实际飞行时长判定超声波燃气表是否存在波形异常；
如果存在波形异常，则对超声波燃气表进行初步增益调整，对初步增益调整后的超声波燃气表进行二次判定，如果在进行初步增益调整后，依然存在波形异常，则通过换能器得到的超声波波形计算出时间宽度与时间差值，基于时间宽度与时间差值的计算结果输入增益智能优化算法中进行迭代优化调整，确定最优增益值，基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述确定当前温度值下超声波燃气表的理论飞行时长，包括：
通过温度传感器采集超声波燃气表当前环境的温度值，基于当前温度值得到超声波燃气表内部气体环境对应的声波传输速度；
根据所述声波传输速度和超声波燃气表的流道长度计算出流道中超声波信号的理论飞行时长。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述通过换能器获取超声波信号在流道内的实际飞行时长，包括：
分别激励预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器工作；
第一换能器向第二换能器发送超声波信号后，采集第二换能器接收第一换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为下行飞行时间；
第二换能器向第一换能器发送超声波信号后，采集第一换能器接收第二换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为上行飞行时间；
根据所述下行飞行时间和所述上行飞行时间得到所述实际飞行时长。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述结合理论飞行时长与实际飞行时长判定超声波燃气表是否存在波形异常，包括：
根据所述实际飞行时长的计算出时长均值，计算时长均值与理论飞行时长的差值；
如果该差值的绝对值小于预设的判断阈值，则不存在波形异常；
如果该差值的绝对值不小于预设的判断阈值，则存在波形异常。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述则通过换能器得到的超声波波形计算出时间宽度与时间差值，基于时间宽度与时间差值的计算结果输入增益智能优化算法中进行迭代优化调整，确定最优增益值，基于最优增益值进行燃气数据计量，包括：
分别为预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器施加电压，接收得到超声波信号；
设定比较电压值，根据所述比较电压值得到时间宽度值以及时间差值，并将时间宽度值和时间差值作为优化初始值；
根据所述优化初始值得到增益调整关系；
将所述优化初始值作为初始粒子参量输入增益智能优化算法中，对所述初始粒子参量进行粒子位置、速度、粒子个体极值初始化，并配置增益智能优化迭代次数；
根据初始化后的粒子计算粒子适应度值，获取粒子适应度并判断粒子是否更新；
将初始化后的粒子与历史最优个体粒子的适应度的比较找到个体极值；
将初始化后的粒子与相邻粒子进行适应度的比较，获得局部最佳；
更新粒子速度和位置，并评估更新后粒子的适应度；
根据配置增益智能优化迭代次数输出最优解；
根据得到迭代后的最优时间宽度值和最优时间差值；
基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
第二方面本申请提出了一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制系统，包括理论飞行时长获取模块、实际飞行时长获取模块、波形判断模块和最优增益值调整模块；
所述理论飞行时长获取模块，用于确定当前温度值下超声波燃气表的理论飞行时长；
所述实际飞行时长获取模块，用于通过换能器获取超声波信号在流道内的实际飞行时长；
所述波形判断模块，用于结合理论飞行时长与实际飞行时长判定超声波燃气表是否存在波形异常；
所述最优增益值调整模块，用于当存在波形异常时，则对超声波燃气表进行初步增益调整，对初步增益调整后的超声波燃气表进行二次判定，如果在进行初步增益调整后，依然存在波形异常，则通过换能器得到的超声波波形计算出时间宽度与时间差值，基于时间宽度与时间差值的计算结果输入增益智能优化算法中进行迭代优化调整，确定最优增益值，基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述理论飞行时长获取模块包括：声波传输速度采集单元和理论飞行时长计算单元；
所述声波传输速度采集单元，用于通过温度传感器采集超声波燃气表当前环境的温度值，基于当前温度值得到超声波燃气表内部气体环境对应的声波传输速度；
所述理论飞行时长计算单元，用于根据所述声波传输速度和超声波燃气表的流道长度计算出流道中超声波信号的理论飞行时长。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述实际飞行时长获取模块包括：激励控制单元、下行飞行时间获取单元、上行飞行时间获取单元和实际飞行时长计算单元；
所述激励控制单元，用于分别激励预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器工作；
所述下行飞行时间获取单元，用于第一换能器向第二换能器发送超声波信号后，采集第二换能器接收第一换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为下行飞行时间；
所述上行飞行时间获取单元，用于第二换能器向第一换能器发送超声波信号后，采集第一换能器接收第二换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为上行飞行时间；
所述实际飞行时长计算单元，用于根据所述下行飞行时间和所述上行飞行时间得到所述实际飞行时长。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述波形判断模块包括差值计算单元、波形异常判断单元和波形正常判断单元；
所述差值计算单元，用于根据所述实际飞行时长的计算出时长均值，计算时长均值与理论飞行时长的差值；
所述波形异常判断单元，用于判断如果该差值的绝对值小于预设的判断阈值，则不存在波形异常；
波形正常判断单元，用于判断如果该差值的绝对值不小于预设的判断阈值，则存在波形异常。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述最优增益值调整模块包括信号接收单元、数值计算单元、增益调整关系获取单元和增益智能调控单元；
所述信号接收单元，用于分别为预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器施加电压，接收得到超声波信号；
所述数值计算单元，用于设定比较电压值，根据所述比较电压值得到时间宽度值以及时间差值，并将时间宽度值和时间差值作为优化初始值；
所述增益调整关系获取单元，用于根据所述优化初始值得到增益调整关系；
所述增益智能调控单元，用于将所述优化初始值作为初始粒子参量输入增益智能优化算法中，对所述初始粒子参量进行粒子位置、速度、粒子个体极值初始化，并配置增益智能优化迭代次数；根据初始化后的粒子计算粒子适应度值，获取粒子适应度并判断粒子是否更新；将初始化后的粒子与历史最优个体粒子的适应度的比较找到个体极值；将初始化后的粒子与相邻粒子进行适应度的比较，获得局部最佳；更新粒子速度和位置，并评估更新后粒子的适应度；根据配置增益智能优化迭代次数输出最优解；根据得到迭代后的最优时间宽度值和最优时间差值；基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
本发明的有益效果：
根据确定的声音标准传输速度对当前是否存在波形异常进行判定，能够有效弥补计算流量时因波形异常导致计量错误的缺陷，得出时间宽度和时间差值，将时间宽度值以及时间差值作为优化初始值，然后通过增益智能优化算法对优化初始值进行迭代优化，直至输出最优时间宽度值以及最优时间差值，从而得到最优增益值，实现智能增益调整，通过最优增益值进行流量计算，进一步提高计量精确度，保证计量效果。
附图说明
图1为本发明的总体流程图。
图2为本发明的系统原理框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制；相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
第一方面本申请提出了一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制方法，包括以下步骤：
S100：确定当前温度值下超声波燃气表的理论飞行时长；
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述确定当前温度值下超声波燃气表的理论飞行时长，包括：
通过温度传感器采集超声波燃气表当前环境的温度值，基于当前温度值得到超声波燃气表内部气体环境对应的声波传输速度；
根据所述声波传输速度和超声波燃气表的流道长度计算出流道中超声波信号的理论飞行时长。
其中，需要获取环境温度值对应的理论飞行时长，为了后续步骤中与实际飞行时长作对比，判定当前超声波传输环境下的检测过程是否存在波形异常；
燃气表的使用场景一般为低压环境，低压下压力的变化对声速的影响极小，可忽略不计，而燃气表检测气体组分通常不变；
当被检测气体为空气时：v1＝f空气(T)；
当被检测气体为天然气时：v2＝f天然气(T)
所以，理论飞行时间为：t理论＝L/v1或者t理论＝L/v2，L为超声波燃气表的流道长度.
S200：通过换能器获取超声波信号在流道内的实际飞行时长；
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述通过换能器获取超声波信号在流道内的实际飞行时长，包括：
分别激励预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器工作；
第一换能器向第二换能器发送超声波信号后，采集第二换能器接收第一换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为下行飞行时间；
第二换能器向第一换能器发送超声波信号后，采集第一换能器接收第二换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为上行飞行时间；
根据所述下行飞行时间和所述上行飞行时间得到所述实际飞行时长。
其中，第一换能器向第二换能器传输超声波信号的传输时长称之为下行飞行时间tdow，第二换能器向第一换能器传输超声波信号的传输时长称之为上行飞行时间tup，这里将超声波信号在一个检测周期内的信号传输时长分为了两部分。
S300：结合理论飞行时长与实际飞行时长判定超声波燃气表是否存在波形异常；
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述结合理论飞行时长与实际飞行时长判定超声波燃气表是否存在波形异常，包括：
根据所述实际飞行时长的计算出时长均值，计算时长均值与理论飞行时长的差值；
其中，时长均值：t平均＝(tup+tdow)；
如果该差值的绝对值小于预设的判断阈值，则不存在波形异常；
|t平均-t理论|＜t阈值，则不存在波形异常，当满足|t平均-t理论|＜t阈值时，表明当前超声波信号的传输过程中存在的误差低于导致波形异常的阈值，即该状态下不存在波形异常；相反则存在波形异常。
如果该差值的绝对值不小于预设的判断阈值，则存在波形异常。
|t平均-t理论|≥t阈值，则存在波形异常。
进一步的，预设的判断阈值由所述第一换能器和所述第二换能器的超声波发射频率确定，本实施例中超声波发射频率取值为二分之一的FS，其中FS为激励超声频率。
S400：如果存在波形异常，则对超声波燃气表进行初步增益调整，
其中，初步增益调整是基于超声波燃气表自身的系统进行调整，但是该调整范围较小，存在一定的局限性；
对初步增益调整后的超声波燃气表再次执行步骤S200-S300，从而进行二次判定，如果在进行初步增益调整后，依然存在波形异常，则通过换能器得到的超声波波形计算出时间宽度与时间差值，基于时间宽度与时间差值的计算结果输入增益智能优化算法中进行迭代优化调整，确定最优增益值，基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述则通过换能器得到的超声波波形计算出时间宽度与时间差值，基于时间宽度与时间差值的计算结果输入增益智能优化算法中进行迭代优化调整，确定最优增益值，基于最优增益值进行燃气数据计量，包括：
分别为预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器施加电压，接收得到超声波信号；
其中，第一换能器和第二换能器在接收到激励信号时，会产生稳定的超声波信号。当其中一个换能器为超声波信号发送端时，另一个换能器为超声波信号接收端。
设定比较电压值，根据所述比较电压值得到时间宽度值以及时间差值，并将时间宽度值和时间差值作为优化初始值；
其中，设定比较电压值，得到比较电压值所对应的幅度线第一次与超声波波形相交时的时间宽度值以及超声波波形中两个相邻零点间的时间差值，并将时间宽度值和时间差值作为优化初始值；
根据所述优化初始值得到增益调整关系；
根据优化初始值得到的增益调整关系为：增益调整值＝时间宽度值/时间差值；
将所述优化初始值作为初始粒子参量输入增益智能优化算法中，对所述初始粒子参量进行粒子位置、速度、粒子个体极值初始化，并配置增益智能优化迭代次数；
其中，初始化粒子位置、速度：
xi，j＝rand(1)×(xmax-xmin)+xmin
vi,j＝rand(1)×(vmax-vmin)+vmin
初始化粒子个体极值：
Pbesti，j=xi，j
初始化增益智能优化迭代次数：
IterP＝IteG＝1
其中，i表示粒子个数序号，为第i个粒子；j表示粒子维度序号，表示粒子第j维向量，j表示时间宽度值/时间差值，即j定义为时间宽度值/时间差值；rand(1)表示[0，1]间均匀分布的随机数；Pbesti表示第i个粒子的个体最优；IterP表示增益智能优化算法迭代次数；IterG表示遗传算法迭代次数；
根据初始化后的粒子计算粒子适应度值，获取粒子适应度并判断粒子是否更新；
其中，进一步的，需要先获取粒子适应度：
其中，f适应度函数，用来量化评价给出的粒子的好坏，与要实现功能有关，本实施例中用来表示计算最优的参数配置(即最优解)，D表示粒子维数，即自变量个数，在本实施例中因为j表示时间宽度值/时间差值，即j定义为时间宽度值/时间差值，D包括了时间宽度值和时间差值两个自变量，所以D＝2；
将初始化后的粒子与历史最优个体粒子的适应度的比较找到个体极值；
其中，nu＝0，nu表示APSO粒子环中，粒子更新次数，用于判断是否所有粒子均已更新；
将初始化后的粒子与相邻粒子进行适应度的比较，获得局部最佳；
进一步的，通过与历史个体最优的适应度的比较，找到所有粒子的个体最大(或最小)值，最大或最小的选择与适应度函数的设定和要实现功能有关。下文以最小值为例：
其中，设定粒子序号i初始值为1，为粒子更新做准备，i＝1，表示粒子i第j维向量在第IterP次迭代中的位置，/>表示粒子i第j维向量在第IterP次迭代中的速度；
通过与相邻粒子进行适应度的比较，获得局部最佳；
将第i个粒子与其相邻粒子进行适应度的比较，获得局部最佳。其中表示更新后粒子的个体极值，则：
其中，Pi为粒子i邻域，算法中取粒子i左右各一个粒子作为其邻域；Lbesti表示第i个粒子的局部最佳。
更新粒子速度和位置，并评估更新后粒子的适应度；
更新速度：
更新位置：
其中为[0,1]间均匀分布的随机数；c1、c2维加速度系数；ωIterP+1为惯性因子，用于粒子速度的更新，公式如下：
更新粒子更新次数：nu＝nu+1，IterPmax表示算法迭代次数最大值，用于终止迭代，取值范围为[100,4000]；ωmin表示惯性因子最小值，取值为0.4；ωmax表示惯性因子最大值，取值为0.9。惯性因子表示上一代粒子的速度对当代粒子的速度的影响，较大的ω有利于全局搜索，跳出局部极值，不至于陷入局部最优；而较小的ω有利于局部搜索，让算法快速收敛到最优解。
根据配置增益智能优化迭代次数输出最优解；
其中，采用更新后第i个粒子进行适应度计算，更新粒子个体最优，用于下一个粒子的更新。
判断是否环中所有粒子已更新，若有粒子未更新，则再次获取局部最佳；
其中，算法中粒子呈环状排列，若有粒子未更新，则再次获取局部最佳。
环中所有粒子均已更新，则选择最优个体，进行遗传算法中的交叉操作。假设被选中粒子位置为xi’，选择个体数为M，则：为选择适应度较小个体，采用冒泡法，对种群P所有粒子进行适应度递增排序：
其中，q表示冒泡排序遍历次数，即更新粒子速度和位置时的惯性因子公式的循环次数，需将惯性因子公式循环P-1次以完成所有粒子的排序，所选取个体为循环P-1次后，个体序号为1～M的粒子；x*表示位置辅助参数，用于粒子的排序。
选取M个个体：
xi′＝xi P-1(i＝1,2,...,M)
其中，xi’为表示交叉操作中被选中的粒子位置，用于遗传算法的细化；xi q表示排序中第i个粒子第q次遍历后的位置；M表示被选中进行细化的粒子个体数。
进行交叉操作后，选择适应度较小的粒子进行保留：
进行交叉操作后，选择适应度较小的粒子进行保留，以待下次迭代：
交叉操作：
xi(i+1)，j＝xi，j′+(x(i+1)，j′-xi，j′)×rand(1)(i＝1，2，...，M，j＝1，2，...，D)
其中，xi(i+1)为交叉产生的子粒子，xi(i+1)＝{xi(i+1)，1，xi(i+1)，2，...，xi(i+1)，j，...，xi(i+1)，D}
粒子选择：
通过比较当前迭代次数与遗传算法最大迭代次数判断终止与否；
通过比较当前迭代次数与遗传算法的最大迭代次数判断终止与否，IterGmax表示遗传算法迭代次数最大值，用于终止遗传算法迭代，本实施例中取值为6；
根据得到迭代后的最优时间宽度值和最优时间差值；
当终止则输入最优的粒子，即最优的时间宽度值/时间差值。
基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
通过增益调整关系：增益调整值＝时间宽度值/时间差值，得到最优增益值，基于最优增益值进行燃气数据计量，实现智能增益调整，通过最优增益值进行流量计算，进一步提高计量精确度，保证计量效果。
第二方面本申请提出了一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制系统，包括理论飞行时长获取模块、实际飞行时长获取模块、波形判断模块和最优增益值调整模块；
所述理论飞行时长获取模块，用于确定当前温度值下超声波燃气表的理论飞行时长；
所述实际飞行时长获取模块，用于通过换能器获取超声波信号在流道内的实际飞行时长；
所述波形判断模块，用于结合理论飞行时长与实际飞行时长判定超声波燃气表是否存在波形异常；
所述最优增益值调整模块，用于当存在波形异常时，则对超声波燃气表进行初步增益调整，对初步增益调整后的超声波燃气表进行二次判定，如果在进行初步增益调整后，依然存在波形异常，则通过换能器得到的超声波波形计算出时间宽度与时间差值，基于时间宽度与时间差值的计算结果输入增益智能优化算法中进行迭代优化调整，确定最优增益值，基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述理论飞行时长获取模块包括：声波传输速度采集单元和理论飞行时长计算单元；
所述声波传输速度采集单元，用于通过温度传感器采集超声波燃气表当前环境的温度值，基于当前温度值得到超声波燃气表内部气体环境对应的声波传输速度；
所述理论飞行时长计算单元，用于根据所述声波传输速度和超声波燃气表的流道长度计算出流道中超声波信号的理论飞行时长。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述实际飞行时长获取模块包括：激励控制单元、下行飞行时间获取单元、上行飞行时间获取单元和实际飞行时长计算单元；
所述激励控制单元，用于分别激励预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器工作；
所述下行飞行时间获取单元，用于第一换能器向第二换能器发送超声波信号后，采集第二换能器接收第一换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为下行飞行时间；
所述上行飞行时间获取单元，用于第二换能器向第一换能器发送超声波信号后，采集第一换能器接收第二换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为上行飞行时间；
所述实际飞行时长计算单元，用于根据所述下行飞行时间和所述上行飞行时间得到所述实际飞行时长。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述波形判断模块包括差值计算单元、波形异常判断单元和波形正常判断单元；
所述差值计算单元，用于根据所述实际飞行时长的计算出时长均值，计算时长均值与理论飞行时长的差值；
所述波形异常判断单元，用于判断如果该差值的绝对值小于预设的判断阈值，则不存在波形异常；
波形正常判断单元，用于判断如果该差值的绝对值不小于预设的判断阈值，则存在波形异常。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述最优增益值调整模块包括信号接收单元、数值计算单元、增益调整关系获取单元和增益智能调控单元；
所述信号接收单元，用于分别为预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器施加电压，接收得到超声波信号；
所述数值计算单元，用于设定比较电压值，根据所述比较电压值得到时间宽度值以及时间差值，并将时间宽度值和时间差值作为优化初始值；
所述增益调整关系获取单元，用于根据所述优化初始值得到增益调整关系；
所述增益智能调控单元，用于将所述优化初始值作为初始粒子参量输入增益智能优化算法中，对所述初始粒子参量进行粒子位置、速度、粒子个体极值初始化，并配置增益智能优化迭代次数；根据初始化后的粒子计算粒子适应度值，获取粒子适应度并判断粒子是否更新；将初始化后的粒子与历史最优个体粒子的适应度的比较找到个体极值；将初始化后的粒子与相邻粒子进行适应度的比较，获得局部最佳；更新粒子速度和位置，并评估更新后粒子的适应度；根据配置增益智能优化迭代次数输出最优解；根据得到迭代后的最优时间宽度值和最优时间差值；基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
以上仅是本发明优选的实施方式，需指出的是，对于本领域技术人员在不脱离本技术方案的前提下，作出的若干变形和改进的技术方案应同样视为落入本权利要求书要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
确定当前温度值下超声波燃气表的理论飞行时长；
通过换能器获取超声波信号在流道内的实际飞行时长；
结合理论飞行时长与实际飞行时长判定超声波燃气表是否存在波形异常；
如果存在波形异常，则对超声波燃气表进行初步增益调整，对初步增益调整后的超声波燃气表进行二次判定，如果在进行初步增益调整后，依然存在波形异常，则通过换能器得到的超声波波形计算出时间宽度与时间差值，基于时间宽度与时间差值的计算结果输入增益智能优化算法中进行迭代优化调整，确定最优增益值，基于最优增益值进行燃气数据计量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述确定当前温度值下超声波燃气表的理论飞行时长，包括：
通过温度传感器采集超声波燃气表当前环境的温度值，基于当前温度值得到超声波燃气表内部气体环境对应的声波传输速度；
根据所述声波传输速度和超声波燃气表的流道长度计算出流道中超声波信号的理论飞行时长。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述通过换能器获取超声波信号在流道内的实际飞行时长，包括：
分别激励预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器工作；
第一换能器向第二换能器发送超声波信号后，采集第二换能器接收第一换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为下行飞行时间；
第二换能器向第一换能器发送超声波信号后，采集第一换能器接收第二换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为上行飞行时间；
根据所述下行飞行时间和所述上行飞行时间得到所述实际飞行时长。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述结合理论飞行时长与实际飞行时长判定超声波燃气表是否存在波形异常，包括：
根据所述实际飞行时长的计算出时长均值，计算时长均值与理论飞行时长的差值；
如果该差值的绝对值小于预设的判断阈值，则不存在波形异常；
如果该差值的绝对值不小于预设的判断阈值，则存在波形异常。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述则通过换能器得到的超声波波形计算出时间宽度与时间差值，基于时间宽度与时间差值的计算结果输入增益智能优化算法中进行迭代优化调整，确定最优增益值，基于最优增益值进行燃气数据计量，包括：
分别为预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器施加电压，接收得到超声波信号；
设定比较电压值，根据所述比较电压值得到时间宽度值以及时间差值，并将时间宽度值和时间差值作为优化初始值；
根据所述优化初始值得到增益调整关系；
将所述优化初始值作为初始粒子参量输入增益智能优化算法中，对所述初始粒子参量进行粒子位置、速度、粒子个体极值初始化，并配置增益智能优化迭代次数；
根据初始化后的粒子计算粒子适应度值，获取粒子适应度并判断粒子是否更新；
将初始化后的粒子与历史最优个体粒子的适应度的比较找到个体极值；
将初始化后的粒子与相邻粒子进行适应度的比较，获得局部最佳；
更新粒子速度和位置，并评估更新后粒子的适应度；
根据配置增益智能优化迭代次数输出最优解；
根据得到迭代后的最优时间宽度值和最优时间差值；
基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
6.一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制系统，其特征在于：包括理论飞行时长获取模块、实际飞行时长获取模块、波形判断模块和最优增益值调整模块；
所述理论飞行时长获取模块，用于确定当前温度值下超声波燃气表的理论飞行时长；
所述实际飞行时长获取模块，用于通过换能器获取超声波信号在流道内的实际飞行时长；
所述波形判断模块，用于结合理论飞行时长与实际飞行时长判定超声波燃气表是否存在波形异常；
所述最优增益值调整模块，用于当存在波形异常时，则对超声波燃气表进行初步增益调整，对初步增益调整后的超声波燃气表进行二次判定，如果在进行初步增益调整后，依然存在波形异常，则通过换能器得到的超声波波形计算出时间宽度与时间差值，基于时间宽度与时间差值的计算结果输入增益智能优化算法中进行迭代优化调整，确定最优增益值，基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于：所述理论飞行时长获取模块包括：声波传输速度采集单元和理论飞行时长计算单元；
所述声波传输速度采集单元，用于通过温度传感器采集超声波燃气表当前环境的温度值，基于当前温度值得到超声波燃气表内部气体环境对应的声波传输速度；
所述理论飞行时长计算单元，用于根据所述声波传输速度和超声波燃气表的流道长度计算出流道中超声波信号的理论飞行时长。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：所述实际飞行时长获取模块包括：激励控制单元、下行飞行时间获取单元、上行飞行时间获取单元和实际飞行时长计算单元；
所述激励控制单元，用于分别激励预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器工作；
所述下行飞行时间获取单元，用于第一换能器向第二换能器发送超声波信号后，采集第二换能器接收第一换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为下行飞行时间；
所述上行飞行时间获取单元，用于第二换能器向第一换能器发送超声波信号后，采集第一换能器接收第二换能器接收超声波信号过程中的飞行时间，作为上行飞行时间；
所述实际飞行时长计算单元，用于根据所述下行飞行时间和所述上行飞行时间得到所述实际飞行时长。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述波形判断模块包括差值计算单元、波形异常判断单元和波形正常判断单元；
所述差值计算单元，用于根据所述实际飞行时长的计算出时长均值，计算时长均值与理论飞行时长的差值；
所述波形异常判断单元，用于判断如果该差值的绝对值小于预设的判断阈值，则不存在波形异常；
波形正常判断单元，用于判断如果该差值的绝对值不小于预设的判断阈值，则存在波形异常。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于：所述最优增益值调整模块包括信号接收单元、数值计算单元、增益调整关系获取单元和增益智能调控单元；
所述信号接收单元，用于分别为预设在超声波燃气表流道口的第一换能器和第二换能器施加电压，接收得到超声波信号；
所述数值计算单元，用于设定比较电压值，根据所述比较电压值得到时间宽度值以及时间差值，并将时间宽度值和时间差值作为优化初始值；
所述增益调整关系获取单元，用于根据所述优化初始值得到增益调整关系；
所述增益智能调控单元，用于将所述优化初始值作为初始粒子参量输入增益智能优化算法中，对所述初始粒子参量进行粒子位置、速度、粒子个体极值初始化，并配置增益智能优化迭代次数；根据初始化后的粒子计算粒子适应度值，获取粒子适应度并判断粒子是否更新；将初始化后的粒子与历史最优个体粒子的适应度的比较找到个体极值；将初始化后的粒子与相邻粒子进行适应度的比较，获得局部最佳；更新粒子速度和位置，并评估更新后粒子的适应度；根据配置增益智能优化迭代次数输出最优解；根据得到迭代后的最优时间宽度值和最优时间差值；基于最优时间宽度值和最优时间差值得到的最优增益值进行燃气数据计量。
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|---|---|---|---|
| CN202311228022.9A CN117309076A (zh) | 2023-09-22 | 2023-09-22 | 一种用于超声波燃气表计量数据的增益智能调整控制方法 |
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| CN (1) | CN117309076A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117573668A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-02-20 | 上海真兰仪表科技股份有限公司 | 一种基于超声波燃气表计量数据的优化方法 |
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2023
- 2023-09-22 CN CN202311228022.9A patent/CN117309076A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117573668A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-02-20 | 上海真兰仪表科技股份有限公司 | 一种基于超声波燃气表计量数据的优化方法 |
| CN117573668B (zh) * | 2024-01-15 | 2024-04-09 | 上海真兰仪表科技股份有限公司 | 一种基于超声波燃气表计量数据的优化方法 |
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