DE102006022635A1

DE102006022635A1 - Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers

Info

Publication number: DE102006022635A1
Application number: DE102006022635A
Authority: DE
Inventors: Rainer Dr. Höcker; Ole Koudal; Saso Dr. Jezernik
Original assignee: Endress and Hauser Flowtec AG; Flowtec AG
Current assignee: Endress and Hauser Flowtec AG
Priority date: 2006-05-12
Filing date: 2006-05-12
Publication date: 2007-11-29
Also published as: JP4951060B2; US8024136B2; JP2009537010A; US20080011099A1; WO2007131918A1; EP2019962A1

Abstract

Es ist ein Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale (U_S) eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur Messung eines Durchflusses eines Mediums durch ein Messrohr (1), der einen im Messrohr (1) angeordneten Staukörper (3) und einen Sensor (5) zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers (3) auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal (U_S) aufweist, mit geringem Bedarf an Rechenleistung und Speicherplatz beschrieben, bei dem zumindest ein Teil des Messsignals (U_S) abgetastet und digitalisiert wird, eine Autokorrelation (AK(T)) des digitalisierten Messsignals (U_S) berechnet wird und der Durchfluss anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation (AK(T)) abgeleitet wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers.
Wirbeldurchflussmessaufnehmern werden in der industriellen Messtechnik zur Messung von Volumenströmen eingesetzt.
Sie arbeiten nach dem Prinzip der Karman'schen Wirbelstraße. Dabei wird ein Medium, dessen Volumendurchfluss gemessen werden soll, durch ein Messrohr geleitet, in dem ein Staukörper eingesetzt ist. Hinter dem Staukörper bilden sich abwechselnd beidseitig Wirbel mit entgegen gesetztem Drehsinn. Diese Wirbel erzeugen jeweils einen lokalen Unterdruck. Die Druckschwankungen werden von dem Messaufnehmer erfasst und in elektrische Messsignale umgewandelt. Die Wirbel bilden sich innerhalb der zulässigen Einsatzgrenzen des Messaufnehmers sehr regelmäßig aus. Die Anzahl der pro Zeiteinheit erzeugten Wirbel verhält sich proportional zum Volumendurchfluss.
Zur Erfassung der Druckschwankungen eignen sich z.B. kapazitive Sensoren, wie die in der Europäischen Patentschrift EP-B1 0 229 933 beschrieben sind.
Die vom Messaufnehmer abgeleiteten elektrischen Messsignale weisen im Idealfall einen sinusförmigen Verlauf auf. Hieraus wird heutzutage die Anzahl der pro Zeiteinheit erzeugten Wirbel anhand von Nulldurchgängen des elektrischen Signals bestimmt. Dabei wird z.B. die Zeit von einem Nulldurchgang zum nächsten gemessen, oder es wird z.B. in einem Zeitintervall die Zeit vom ersten zum letzten Nulldurchgang und die Anzahl der in dem Zeitintervall auftretenden Nulldurchgänge bestimmt.
Unter realen Messbedingungen kann der Fall eintreten, dass dem im Idealfall sinusförmigen Signal Störungen überlagert sind, die dazu führen können, dass ein zusätzlicher Nulldurchgang auftritt, bzw. dass ein Nulldurchgang verschwindet. Solche Messfehler sind nur sehr schwer zu erkennen.
Ein weiterer Nachteil derartiger Verfahren besteht darin, dass zusätzlich im Signal vorhandene Informationen, wie z.B. dessen Amplitude oder Oberschwingungen, ungenutzt bleiben.
Diese Informationen lassen sich nutzen, indem beispielsweise mittels einer schnellen Fouriertransformation (FFT) eine Frequenzbestimmung durchgeführt wird. Derartige Verfahren erfordern jedoch, dass das Messsignal mit einer hohen Abtastrate digitalisiert wird und eine große Anzahl von Abtastwerten zumindest vorübergehend gespeichert wird. Außerdem erfordert diese Form der Frequenzbestimmung eine große Anzahl von mathematischen Operationen.
Wirbeldurchflussmesser sind heute bereits als so genannte 2-Draht Geräte erhältlich. Derartige 2-Draht Geräte weisen zwei Anschlussleitungen auf, über die sowohl die Energieversorgung des Geräts als auch die Übertragung von Messergebnissen erfolgt. In der Industrie hat sich ein Standard für diese 2-Draht Geräte durchgesetzt, gemäß dem die Energieversorgung über eine 24 Volt Spannungsquelle erfolgt und die 2-Draht Geräte einen durch die Anschlussleitungen fließenden Strom in Abhängigkeit von den zu übertragenden Messergebnissen auf Werte zwischen 4 mA und 20 mA regeln. Entsprechend steht diesen Messaufnehmern nur eine geringe elektrische Leistung zur Verfügung. Hierdurch ist die erzielbare Rechenleistung eng begrenzt.
Es ist eine Aufgabe der Erfindung ein Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers mit geringem Bedarf an Rechenleistung und Speicherplatz anzugeben.
Hierzu besteht die Erfindung in einem Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur Messung eines Durchflusses eines Medium durch ein Messrohr,

– der einen im Messrohr angeordneten Staukörper, und
– einen Sensor zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal aufweist, bei dem
– zumindest ein Teil des Messsignals abgetastet und digitalisiert wird,
– eine Autokorrelation des digitalisierten Messsignals berechnet wird, und
– der Durchfluss anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation abgeleitet wird.

Gemäß einer Ausgestaltung des Verfahrens ist die Eigenschaft eine Frequenz oder eine Periode der Autokorrelation, und die Frequenz oder die Periode der Autokorrelation wird gleich einer Frequenz oder einer Periode des Messsignals gesetzt.
Gemäß einer ersten Weiterbildung wird eine Nullstelle oder ein Minimum der Autokorrelation bestimmt, und die Eigenschaft der Autokorrelation wird anhand der Lage der Nullstelle oder des Minimums bestimmt wird.
Gemäß einer Weiterbildung wird die Lage des Minimums durch eine Anpassung einer Parabel an Punkte der Autokorrelation bestimmt wird.
Gemäß einer anderen Weiterbildung ist die Eigenschaft der Autokorrelation die Frequenz oder Periode derselben und wird durch eine Anpassung einer Kosinus Funktion an die Autokorrelation ermittelt.
Gemäß einer Ausgestaltung durchläuft das Messsignal vor der Bildung der Autokorrelation einen adaptiven Filter.
Gemäß einer Weiterbildung der letztgenannten Ausgestaltung ist der adaptive Filter ein adaptiver Bandpassfilter.
Gemäß einer Weiterbildung der letztgenannten Ausgestaltung wird eine Frequenz der Autokorrelation bestimmt, und ein Frequenzbereich in dem der Bandpassfilter durchlässig ist anhand der Frequenz der Autokorrelation eingestellt.
Gemäß einer anderen Weiterbildung der letztgenannten Ausgestaltung wird als adaptiver Bandpassfilter ein Adaptive Line Enhancer verwendet.
Gemäß einer anderen Weiterbildung der letztgenannten Ausgestaltung ist der adaptive Filter ein Notch-Filter.
Gemäß einer Weiterbildung der letztgenannten Weiterbildung führt der adaptive Notch-Filter eine Filterfunktion, die ein Restsignal liefert, das zur Optimierung des Filters dient, und eine hierzu komplementäre Filterfunktion aus, die das Messsignal liefert, anhand dessen die Autokorrelation bestimmt wird.
Weiter besteht die Erfindung in einem Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur Messung eines Durchflusses eines Mediums durch ein Messrohr, mit

– einen im Messrohr angeordneten Staukörper und
– einen Sensor zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal aufweist,
– einem Analog-Digital Wandler, der dazu dient, zumindest ein Teil des Messsignals abzutasten und zu digitalisieren, und
– einer Signalverarbeitung, die dazu dient, eine Autokorrelation des digitalisierten Messsignals zu berechnen und den Durchfluss anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation abzuleiten.

Ein Vorteil der Erfindung besteht darin, dass durch die Autokorrelation nicht nur einzelne Messpunkte des Messsignals eingehen, sondern Verlauf und Amplituden des Messsignals mit berücksichtigt werden. Hierdurch wird eine höhere Messgenauigkeit erzielt.
Ein weiterer Vorteil besteht darin, das dem Messsignal überlagertes weißes Rauschen sich in der Autokorrelation nur zur Korrelationszeit Null auswirkt, und damit sehr leicht ausgeblendet werden kann.
Die Erfindung und weitere Vorteile werden nun anhand der Figuren der Zeichnung, in denen fünf Ausführungsbeispiele dargestellt sind, näher erläutert; gleiche Teile sind in den Figuren mit gleichen Bezugszeichen versehen.
1 zeigt ein Wirbeldurchflussmessgerät;
2 zeigt einen Messaufnehmer eines Wirbeldurchflussmessgeräts;
3 zeigt schematisch, eine Ausbildung von Wirbeln hinter einem Staukörper;
4 zeigt ein Messsignal als Funktion der Zeit;
5 zeigt eine Autokorrelation des Messsignals von 4 als Funktion der Korrelationszeit;
6 zeigt eine Autokorrelation eines sinusförmigen Messsignals dem ausschließlich weißes Rauschen überlagert;
7 zeigt einen ein Minimum enthaltenden Abschnitt der Autokorrelation und eine an Punkte in der Umgebung des Minimums angepasste Parabel;
8 zeigt eine an einen Sensor des Messaufnehmers angeschlossene Schaltung mit einem adaptiven Filter; und
9 zeigt eine an einen Sensor des Messaufnehmers angeschlossene Schaltung mit einem Notch-Filter.
1 zeigt ein Beispiel eines Wirbeldurchflussmessgeräts, und 2 ein Beispiel eines zugehörigen Messaufnehmers. Dieser arbeitet nach dem Prinzip der Karman'schen Wirbelstraße. Ein Medium, dessen Volumendurchfluss gemessen werden soll, wird durch ein Messrohr 1 geleitet. In einem in 1 durch einen Pfeil dargestellten Strömungspfad des Mediums ist ein Staukörper 3 eingebracht. Hinter dem Staukörper 3 bilden sich abwechselnd beidseitig Wirbel mit entgegen gesetztem Drehsinn. Dies ist in 3 schematisch dargestellt. Die Wirbel erzeugen jeweils einen lokalen Unterdruck. Die Druckschwankungen werden von dem Messaufnehmer erfasst und in elektrische Messsignale umgewandelt. Die Wirbel bilden sich innerhalb der zulässigen Einsatzgrenzen des Messaufnehmers sehr regelmäßig aus. Die Anzahl der pro Zeiteinheit erzeugten Wirbel verhält sich proportional zum Volumendurchfluss. Die Frequenz f der Messsignale ist proportional zur Fließgeschwindigkeit des Mediums im Messrohr 1, die wiederum proportional zum Volumendurchfluss ist.
Es ist ein Sensor 5 zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers 3, z.B. am oder hinter dem Staukörper 3, auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal U_S vorgesehen. Hierzu eignen sich Drucksensoren, wie z.B. die eingangs erwähnten kapazitiven Sensoren. Der Sensor 5 ist in Strömungsrichtung hinter dem Staukörper 3 im Messrohr 1 angeordnet. Die vom Sensor 5 abgeleiteten elektrischen Messsignale U_S weisen im Idealfall einen sinusförmigen Verlauf auf. 4 zeigt ein solches Messsignal U_S als Funktion der Zeit t. Die Frequenz f des Messsignals U_S ist proportional zur Fließgeschwindigkeit des Mediums im Messrohr 1 und damit zum Durchfluss.
Erfindungsgemäß wird zumindest ein Teil des Messsignals U_S abgetastet und digitalisiert. Dabei genügt es einen Signalzug, der nur eine geringe Anzahl Schwingungen, z.B. 10 Schwingungen, enthält, mit hinreichender Abtastrate, z.B. 10 Punkte pro Schwingung, abzutasten und zu digitalisieren. Die einzelnen Abtastpunkte sind in 4 eingezeichnet und stehen im Anschluss an die Digitalisierung als Messpunkte (U_S(t_i); t_i] zur Verfügung, wobei U_S(t_i) der zum Abtastzeitpunkt t_i aufgenommene Wert des Messsignals U_S und i ein ganzzahliger laufender Index mit i = 1 .. M ist. Zwischen zwei aufeinander folgenden Abtastzeitpunkten t_i und t_i+1 liegt jeweils ein durch die Abtastrate vorgegebener identischer Zeitraum Δt.
Erfindungsgemäß wird eine Autokorrelation AK(T) als Funktion der Korrelationszeit T des digitalisierten Messsignals U_S(t) berechnet, und der Durchfluss anhand einer Eigenschaft der Autokorrelation AK(T) abgeleitet.
Die Autokorrelation AK(T) kann beispielsweise gemäß der folgenden Berechnungsvorschrift:
bestimmt werden. Die Messpunkte U_S(t_i) wurden zu diskreten Zeitpunkten t_i abgetastet. Entsprechend lässt sich die Autokorrelation AK(T) für diskrete Korrelationszeiten T_k berechnen, mit T_k = k Δt wobei k = 0, 1, 2 ... K ist und die Bedingung N + K ≤ M erfüllt ist.
Die Autokorrelationsfunktion eines periodischen Signals ist ebenfalls periodisch und weist die gleiche Frequenz f und die gleiche Periode P auf, wie das Ausgangssignal. Ist das Ausgangssignal sinusförmig, z.B. in der Form U(t) = U₀ sin (2 π f t), so ist die zugehörige Autokorrelationsfunktion eine Kosinusfunktion AK_U(T) = A₀ cos (2 π f T) mit der gleichen Frequenz f.
Die Autokorrelationsfunktion eines unkorrelierten Signals S, z.B. von weißem Rauschen weist lediglich für die Korrelationszeit T = 0 einen von Null verschiedenen Wert auf. Für alle anderen Korrelationszeiten T ≠ 0 ist die zugehörige Autokorrelation AK_S(T) = 0.
Im Idealfall des in 4 dargestellten sinusförmigen Messsignals U_S(t) gilt somit:
wobei
C eine Konstante und
f gleich der Frequenz des Messsignals U_S(t) ist.
Die zugehörige Autokorrelationsfunktion AK(T) ist in 5 dargestellt.
Besteht das Messsignal aus einem sinusförmigen Signal, dem ausschließlich weißes Rauschen überlagert ist, so gilt die zuletzt genannte Beziehung nur für Korrelationszeiten T ≠ 0. Bei T = 0 weist die Autokorrelation AK(T) einen Wert C₀ auf der größer als C ist. Eine entsprechende Autokorrelationsfunktion ist in 6 dargestellt. Weißes Rauschen wirkt sich in der Autokorrelation nur auf den Wert bei T = 0 aus. Alle anderen Bereiche der Autokorrelation sind rauschfrei.
Es wird eine Eigenschaft der Autokorrelation AK(T) bestimmt und der Durchfluss anhand dieser Eigenschaft abgeleitet. Vorzugsweise ist die Eigenschaft der Autokorrelation AK(T) eine Frequenz f oder eine Periode P der Autokorrelation AK(T). Wie oben erläutert, ist die Frequenz f der Autokorrelation, bzw. deren Periode P im wesentlichen gleich der Frequenz f bzw. der Periode P des Messsignals U_S. Letztere ist ein Maß für den Durchfluss und kann, wie oben beschrieben zur Bestimmung des Durchflusses eingesetzt werden. Vorzugsweise wird dabei die Frequenz f oder die Periode P der Autokorrelation AK(T) gleich der Frequenz f oder der Periode P des Messsignals U_S gesetzt. Dies bietet den Vorteil, dass sich Frequenz f oder Periode P des Messsignals U_S anhand der Autokorrelation AK(T) sehr viel genauer bestimmen lassen, als dies durch eine Auswertung des ursprünglichen Messsignals U_S, z.B. durch eine Erfassung der Nulldurchgänge des Messsignals U_S möglich wäre. Bei einer Erfassung der Nulldurchgänge des Messsignals U_S kann sich jede Störung auf die Anzahl der Nulldurchgänge auswirken. Demgegenüber wirkt sich bei der Autokorrelation weißes Rauschen nur lokal bei der Korrelationszeit T = 0 aus. Ein weiterer Vorteil der Autokorrelation AK(T) besteht darin, dass deren Genauigkeit nicht von der Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes abhängt, sondern Messpunkte eines Signalzuges eingehen, und damit Informationen über Amplitude und Verlauf des genutzten Signalzuges ausgenutzt werden. Entsprechend ist die Autokorrelation AK(T) zur Bestimmung der Frequenz f bzw. der Periode P des Messsignals U_S sehr viel besser geeignet als das Messsignal U_S selbst.
Unter der Annahme, dass das Messsignal U_S(t) ein sinusförmiges Signal ist, dem kein oder ausschließlich weißes Rauschen überlagert ist, könnte die Frequenz f der Autokorrelationsfunktion AK(T) und damit die Frequenz des Sensorsignals bereits anhand eines einzigen Wertes der Autokorrelation für T ≠ 0 berechnet werden. Diese Vorgehensweise hat jedoch bei realen Messsignalen keine hochgenauen reproduzierbaren Ergebnisse geliefert. Eine Ursache hierfür liegt darin, dass reale Messsignale neben einem sinusförmigen Signal und einem weißen Rauschen zusätzliche Störsignale enthalten. Erfindungsgemäß wird daher eine Eigenschaft des der Autokorrelation AK(T) zur Bestimmung des Durchflusses herangezogen. Dabei genügt es, die Berechnung der im wesentlichen kosinusförmigen Autokorrelation auf markante Abschnitte derselben zu begrenzen. Markante Abschnitte liegen beispielsweise im Bereich von Nulldurchgängen, sowie von Minima oder Maxima der Autokorrelation.
Gemäß einer ersten Variante wird der Verlauf der Autokorrelation AK(T) im Bereich des ersten Nulldurchgangs herangezogen. Hierzu wird die Autokorrelation AK(T) beispielsweise solange für ansteigende Korrelationszeiten T, mit T = k Δt mit k = 0, 1, 2 .. berechnet, bis mindestens ein erster negativer Wert auftritt, d.h. AK (× Δt) < 0, wobei x eine natürliche Zahl zwischen 1 und K ist. Anhand dieser Werte wird eine erste Nullstelle NS1 der Autokorrelation AK(T) bestimmt. Die Lage der ersten Nullstelle NS1 kann beispielsweise durch eine einfache Interpolation ermittelt werden, bei der durch den Punkt (AK(× Δt) < 0; × Δt) und den vorangehenden Punkt (AK((x – 1) Δt) > 0; (x – 1) Δt), bei dem die Autokorrelation einen positiven Wert aufweist, eine Gerade gelegt wird, deren Nulldurchgang dann gleich der ersten Nullstelle NS1 gesetzt wird. Die erste Nullstelle NS1 ergibt sich hiernach gemäß folgender Berechnungsvorschrift: NS1 = (x – AK (× Δt)/[AK (× Δt) – AK((x – 1) Δt]) Δt
Die erste Nullstelle NS1 entspricht einer Viertelperiode der im wesentlichen kosinusförmigen Autokorrelation AK(T). Eine volle Periode P der Autokorrelation AK(T) hat dementsprechend eine Dauer die gleich dem vierfachen der ersten Nullstelle NS1 ist. Es gilt: P = 4 NS1. Dementsprechend ergibt sich eine Frequenz f für die Autokorrelation AK(T) mit f = 1/(4 NS1). Diese Frequenz f, gibt die Frequenz f des Messsignals U_S(t) sehr genau wieder. Die Frequenz f des Messsignals U_S(t) wird folglich gleich der Frequenz f der Autokorrelation AK(T) gesetzt, die anhand der Lage der ersten Nullstelle NS1 bestimmt wurde. Das gleiche gilt entsprechend für die Periode P.
Der gesuchte Durchfluss ist proportional zur Frequenz f des Messsignals U_S und lässt sich somit bereits anhand der ersten Nullstelle NS1 der Autokorrelation AK(T) bestimmen. Analog kann der Durchfluss natürlich anhand der zugehörigen Periode P bestimmt werden.
Ein Vorteil dieses Verfahrens besteht darin, dass nur eine sehr geringe Anzahl der Werte der Autokorrelation benötigt wird und die erforderlichen Rechenoperation sehr einfache Operationen sind, die nur wenige Rechenschritte benötigen. Entsprechend wird für dieses Verfahren nur sehr geringer Speicherplatz und eine geringe Rechenleistung benötigt.
Gemäß einer zweiten Variante wird der Verlauf der Autokorrelation AK(T) im Bereich eines Minimums, vorzugsweise des ersten Minimums M1 herangezogen. Das erste Minimum M1 kann auf verschiedene Weise bestimmt werden. Beispielsweise wird die Autokorrelation AK(T) solange für ansteigende Werte von T, mit T = k Δt mit k = 0, 1, 2 .. berechnet, bis mindestens ein Wert AK(y Δt) der Autokorrelation AK(T) ermittelt wurde, der größer als ein unmittelbar vorangegangener Wert AK((y – 1) Δt) ist. Hieraus ergibt sich die ungefähre Lage des Minimums M1. Die genaue Position des Minimums M1, d.h. die Korrelationszeit T_Min, bei der das Minimum M1 auftritt, kann dann anhand einer Ableitung der Autokorrelation AK(T) in diesem Bereich bestimmt werden. Hierbei wird ausgenutzt, das eine Ableitung einer Funktion, dort, wo die Funktion ein Minimum aufweist, gleich null ist. Es kann folglich eine Nullstelle der Ableitung bestimmt und gleich dem gesuchten ersten Minimum M1 gesetzt werden.
Alternativ kann, z.B. auf die oben beschriebene Weise, die erste Nullstelle NS1 bestimmt werden und die Lage des Minimums M1 anhand der Lage der ersten Nullstelle NS1 abgeschätzt werden. Dabei wird ausgenutzt, dass das Minimum M1 bei einer Korrelationszeit T_Min zu erwarten ist, die gleich dem doppelten der Korrelationszeit der ersten Nullstelle NS1 ist. Zusätzlich wird vorzugsweise eine Ableitung der Autokorrelation in dem Bereich berechnet, in dem das Minimum M1 zu erwarten ist und ein Nulldurchgang der Ableitung ermittelt. Die Nullstelle der Ableitung entspricht der Position des ersten Minimums M1.
Vorzugsweise wird die genaue Lage des Minimums M1 durch eine Anpassung einer Parabel p(T) an Punkte der Autokorrelation im Bereich des Minimums bestimmt. Dies kann, wie in 7 dargestellt, anhand von mindestens drei Punkten der Autokorrelation AK(T) erfolgen. Als Punkte eignen sich z.B. die oben angeführten [AK(yΔt); yΔt], [AK((y – 1)Δt); (y – 1)Δt] und der diesen vorangehende Punkt [AK((y – 2)Δt); (y – 2)Δt]. Die Parabel p(T) ist in 7 als gestrichelte Linie eingezeichnet.
Ebenso kann der Nulldurchgang der Ableitung der Autokorrelation AK(T) bei der Auswahl der Punkte herangezogen werden. Dabei wird beispielsweise derjenige Punkt der Autokorrelation, der den geringsten Abstand zu der Nullstelle der Ableitung aufweist, sowie die beiden rechts und links davon liegenden unmittelbar dazu benachbarten Punkte verwendet.
An diese drei Punkte wird, wie in 7 dargestellt eine Parabel angepasst. Hierzu kann der folgende Ansatz verwendet werden: p(T) = p0(T – TMin)2 + p1 wobei p₀, p₁ und T_Min Koeffizienten sind, die anhand der drei Punkte der Autokorrelation AK(T) bestimmt werden. Die Korrelationszeit T_Min entspricht der Position des Minimums der Parabel p(T) und gibt die Korrelationszeit des Minimums der Autokorrelation AK(T) sehr genau wieder. Entsprechend wird sie gleich der Korrelationszeit T_Min des Minimums M1 des Autokorrelation AK(T) gesetzt. Hierdurch ist das Minimum auch dann sehr genau bestimmbar, wenn nur wenige Punkte der Autokorrelation zur Verfügung stehen.
Die Parabel kann natürlich auch an mehr als drei Punkte der Autokorrelation angepasst werden, z.B. anhand der Methode der Minimierung der Abstandsquadrate. Dies kann insb. einen Genauigkeitsgewinn bringen, wenn das Messsignal mit einer hohen Abtastrate digitalisiert wird und somit deutlich mehr als die oben angegebenen 10 Punkte pro Schwingung vorliegen.
Die Korrelationszeit T_Min des ersten Minimums M1 entspricht einer halben Periode ½ P. Die Frequenz f der Autokorrelation AK(T) und damit des Messsignals U_S ergibt sich somit zu f = 1/(2 T_Min).
Beide oben beschriebenen Verfahren kommen mit einer sehr geringen Anzahl von Punkten der Autokorrelation aus. Die Anzahl lässt sich sogar noch weiter verringern, wenn vorab ein Schätzwert für die Frequenz f, bzw. für die Periode P ermittelt wird. Ein solcher Schätzwert kann z.B. ein messgerätspezifischer Wert sein oder aber ein in einer vorangegangenen Messung ermittelter Wert für eine dieser Größen sein. Liegt ein solcher Schätzwert vor, so kann der Bereich, in dem die erste Nullstelle NS1 bzw. das erste Minimum M1 zu erwarten ist eingegrenzt werden und die Berechnung der Autokorrelation auf diese Bereiche begrenzt werden.
Die Genauigkeit, mit der der Durchfluss bestimmbar ist, lässt sich weiter erhöhen, indem eine Kosinus Funktion K(T) = cos (2 π f_c T) an die Autokorrelation AK(T) angepasst wird. Hierzu wird vorzugsweise mindestens eine volle Periode der Autokorrelation AK(T) berechnet und es wird die erhaltene Autokorrelation normiert. Vorzugsweise wird hierbei der Wert der Autokorrelation bei der Autokorrelationszeit T = 0 ausgeklammert, da sich in diesem Wert das weiße Rauschen niederschlägt. Die Anpassung kann z.B. erfolgen, indem eine Summe der Abstandsquadrate J zwischen den Werten der Kosinus Funktion und den zugehörigen normierten Werten ak(T_i) der Autokorrelation minimiert werden, wobei die Frequenz f_c der Kosinusfunktion als Anpassungsparameter dient.
Die Summe der Abstandsquadrate kann beispielsweise gemäß folgender Berechnungsvorschrift bestimmt werden:
worin
I ein von 1 bis L laufender ganzzahliger Index,
ak(I Δt) die normierten Werte der Autokorrelation, und
f_c der Anpassungsparamenter sind.
Anschließend wird diejenige Frequenz f_c, bei der eine optimale Anpassung vorliegt, gleich der Frequenz f der Autokorrelation AK(T) und gleich der Frequenz f des Messsignals U_S gesetzt, anhand derer dann aufgrund der bestehenden Proportionalitäten der Durchfluss ermittelt wird. Die optimale Anpassung entspricht in dem genannten Beispiel dem Minimum der Summe der Abstandsquadrate J(f_c).
In realen Messsituationen kann das Messsignal neben dem im wesentlichen sinusförmigen gesuchten Signal und einem eventuell vorhandenem weißen Rauschen zusätzliche Störsignale, z.B. nicht stationäres Rauschen, überlagert sein, und es kann Amplitudenschwankungen aufweisen. Auch in diesen Situationen zeigen die beschriebenen Verfahren sehr genaue Messergebnisse.
Die Messgenauigkeit lässt sich noch weiter verbessern, indem das Messsignal U_S vor der Bildung der Autokorrelation einen Filter durchläuft und die Autokorrelation AK(T) anhand des gefilterten Messsignals bestimmt wird.
8 zeigt eine entsprechende Schaltung, die den Sensor 5 und einen daran angeschlossenen Filter 7 aufweist. Die gefilterten Messsignale sind einem Analog-Digital-Wandler 9 zugeführt, der die digitalen gefilterten Messsignale einer Signalverarbeitungseinheit 11, z.B. einem Mikroprozessor, zuführt. Die Signalverarbeitungseinheit 11 bestimmt auf die oben beschriebene Weise die Autokorrelation und deren Eigenschaft, anhand derer nachfolgend der Durchfluss abgeleitet wird. Dies kann ebenfalls mittels der Signalverarbeitungseinheit 11 erfolgen.
Der Filter 7, den das Messsignal U_S vor der Bildung der Autokorrelation AK(T) durchläuft ist z.B. ein adaptiver Bandpassfilter. Vorzugsweise wird die Frequenz f der Autokorrelation AK(T) bestimmt und ein Frequenzbereich, in dem der Bandpassfilter durchlässig ist, wird anhand der Frequenz f der Autokorrelation eingestellt. Hierbei wird ausgenutzt, dass die Frequenz f der Autokorrelation AK(T) im wesentlichen gleich der Frequenz f des Messsignals U_S ist. Der Filter 7 wird dabei kontinuierlich an die Frequenz f des Messsignals U_S angepasst, indem der nur für einen Frequenzbereich in der unmittelbaren Umgebung der Frequenz f des Messsignals U_S durchlässig gestellt wird. Entsprechend werden im Messsignal enthaltene Störsignale anderer Frequenzen unmittelbar herausgefiltert.
Alternativ kann der Durchlassbereich des Bandpassfilters anhand einer unmittelbar anhand des Messsignals abgeleiteten Frequenz des Messsignals eingestellt werden. Hierzu können beispielsweise auf herkömmliche Weise die Nulldurchgänge des Messsignals gezählt und anhand deren Anzahl pro Zeiteinheit, die Frequenz bestimmt werden.
Anstelle von oder zusätzlich zu dem dargestellten analogen Filter 7 kann auch ein digitaler Filter 13 eingesetzt werden. Dieser ist dann, wie in 7 gestrichelt eingezeichnet, hinter dem Analog Digital Filter 9 anzuordnen. Hier eignen sich z.B. digitale adaptive Bandpassfilter, die analog zu dem oben im Zusammenhang mit dem analogen adaptiven Bandpassfilter Gesagten eingesetzt werden.
Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel für einen digitalen Filter 13 sind so genannte Adaptive Line Enhancer (ALE). Derartige Filter stellen sich automatisch auf die Frequenz des Messsignals ein und bewirken eine Dämpfung des Untergrundrauschens.
Alternativ oder zusätzlich kann, insb. bei hohen Abtastraten, ein Mittelwertfilter 15 eingesetzt werden. Dies ist in 8 ebenfalls dargestellt. Mittelwertfilter bewirken eine Glättung des Messsignals, indem sie eine Mittelung über mehrere aufeinander folgende Messwerte ausführen.
9 zeigt eine weitere Schaltung, mittels der das Messsignal vor der Bildung der Autokorrelation einer Filterung unterzogen wird. Als Filter ist hier ein adaptiver Notch Filter 17 vorgesehen. Notch Filter sind hochselektive Filter für einen schmalen Sperrbereich. Ein durch eine Filterfunktion H(z) beschriebener Notch Filter 17 liefert an dessen Ausgang ein Restsignal R, das alle außerhalb des Sperrbereichs liegenden Anteile des Eingangssignals enthält. Üblicherweise wird dieses Restsignal R zur Optimierung des Notch Filters 17 eingesetzt. Die Optimierung des Notch Filters 17 lässt sich z.B. wie in 9 schematisch dargestellt durch eine Anpassung des Filters 17 dahingehend bewirken, das das Restsignal R minimiert wird.
Erfindungsgemäß führt der Notch Filter 17, zusätzlich die zu der Filterfunktion H(z) komplementäre Filterfunktion 1 – H(z) aus, die aus dem eingehenden Sensorsignal das eigentliche Messsignal U_S herausgefiltert. Dieses herausgefilterte Messsignal U_S wird dann, wie oben beschrieben weiter verarbeitet, indem es der Signalverarbeitungseinheit 11 zugeführt wird, dessen Autokorrelation AK(T) bestimmt und anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation AK(T) der Durchfluss bestimmt wird.

Claims

Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale (U_S) eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur Messung eines Durchflusses eines Mediums durch ein Messrohr (1), – der einen im Messrohr (1) angeordneten Staukörper (3) und – einen Sensor (5) zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers (3) auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal (U_S) aufweist, bei dem – zumindest ein Teil des Messsignals (U_S) abgetastet und digitalisiert wird, – eine Autokorrelation (AK(T)) des digitalisierten Messsignals (U_S) berechnet wird, und – der Durchfluss anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation (AK(T)) abgeleitet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem – die Eigenschaft eine Frequenz (f) oder eine Periode (P) der Autokorrelation (AK(T)) ist, und – die Frequenz (f) oder die Periode (P) der Autokorrelation (AK(T)) gleich einer Frequenz (f) oder einer Periode (P) des Messsignals (U_S) gesetzt wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem – eine Nullstelle (NS1) oder eine Minimum (M1) der Autokorrelation (AK(T)) bestimmt wird, und – die Eigenschaft der Autokorrelation (AK(T)) anhand der Lage der Nullstelle (NS1) oder des Minimums (M1) bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 3, bei dem die Lage des Minimums (M1) durch eine Anpassung einer Parabel (p(T)) an Punkte der Autokorrelation (AK(T)) bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem – die Eigenschaft der Autokorrelation (AK(T)) die Frequenz (f) oder Periode (P) derselben ist und – diese durch eine Anpassung einer Kosinus Funktion an die Autokorrelation (AK(T)) ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Messsignal (U_S) vor der Bildung der Autokorrelation (AK(T)) einen adaptiven Filter (7, 13, 17) durchläuft.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der adaptive Filter (7, 13) ein adaptiver Bandpassfilter ist.
Verfahren nach Anspruch 7, bei dem – eine Frequenz (f) der Autokorrelation (AK(T)) bestimmt wird, und – ein Frequenzbereich in dem der Bandpassfilter durchlässig ist anhand der Frequenz (f) der Autokorrelation (AK(T)) eingestellt wird.
Verfahren nach Anspruch 7, bei dem als adaptiver Bandpassfilter ein Adaptive Line Enhancer verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 6, bei dem der adaptive Filter (17) ein Notch-Filter ist.
Verfahren nach Anspruch 10, bei dem der adaptive Notch-Filter – eine Filterfunktion (H(z)) ausführt, die ein Restsignal (R) liefert, das zur Optimierung des Filters (17) dient, und – eine hierzu komplementäre Filterfunktion (1 – H(z)) ausführt, die das Messsignal (U_S) liefert, anhand dessen die Autokorrelation (AK(T)) bestimmt wird.
Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur Messung eines Durchflusses eines Mediums durch ein Messrohr (1), mit – einen im Messrohr (1) angeordneten Staukörper (3) und – einen Sensor (5) zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers (3) auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal (U_S) aufweist, – einem Analog-Digital Wandler (9), der dazu dient, zumindest ein Teil des Messsignals (U_S) abzutasten und zu digitalisieren, und – einer Signalverarbeitung (11), die dazu dient, eine Autokorrelation (AK(T)) des digitalisierten Messsignals (U_S) zu berechnen und den Durchfluss anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation (AK(T)) abzuleiten.