JP2001227998A - 渦流量測定方法及び渦流量計 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 渦流量信号を複数の周波数帯域に分割したフ
ィルタによりノイズ成分と信号成分とを分離すると共に
バックグランドノイズの信号成分を差し引くようにして
正確な信号成分を抽出するようにする。 【解決手段】 カルマン渦によって発生する交番応力信
号を検出することにより流量を測定する渦流量計におい
て、交番応力信号を流体が流れる口径と流量範囲とによ
って決まる周波数帯域からなるローパスフィルタを通過
させ、このローパスフィルタを通過した信号を複数の周
波数帯域に分割した帯域分割フィルタを通過させ、この
帯域分割フィルタを通過したそれぞれの信号の信号強度
から予め測定してあるノイズ成分の信号強度の差をとる
ことにより渦流量信号を得るようにする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、渦流量測定方法及
び渦流量計に関するものであり、詳しくは、流体に発生
するカルマン渦の測定手法を改良した渦流量測定方法及
び渦流量計に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来技術における渦流量計は、図１０に
示すように、一対の第１及び第２の圧電素子１０，１１
と、第１の圧電素子１０に接続されている第１のチャー
ジコンバータ１３と、第２の圧電素子１１に接続されて
いる第２のチャージコンバータ１２と、第２のチャージ
コンバータ１２からの信号のノイズの低減を行うノイズ
バランス１４を通過させた信号と第１のチャージコンバ
ータ１３からの信号とを加算する加算器１５と、この加
算器１５で得られた信号を所定の周波数帯域のみを通過
させるアクティブフィルタ１６と、アクティブフィルタ
１６を通過した信号をパルス信号に変換するシュミット
トリガ回路１８と、加算器１５からの信号に含まれてい
るノイズを判別するノイズ判別回路１９と、Ｖ−Ｆ回路
２０と、シュミットトリガ回路１８からのパルス信号と
Ｖ−Ｆ回路２０からの信号とを入力して信号処理をする
マイクロプロセッサ２１と、マイクロプロセッサ２１か
らの信号を表示する表示器２２と、マイクロプロセッサ
２１からのパルス信号を絶縁伝送するトランス２３と、
トランス２３により絶縁伝送された信号をアナログの信
号に変換するＦ−Ｉ回路２７と、マイクロプロセッサ２
１からの信号を切り替える切替えスイッチ２６と、アナ
ログ信号に重畳された通信信号のための送受信用モデム
２４，２５、アナログ信号とパルス信号との切替えをす
る切替えスイッチ２８と、パルス出力回路２９とからな
る。

【０００３】このような構成からなる渦流量計は、第１
及び第２の圧電素子１０，１１から出力された交流電荷
信号を、それぞれ第１及び第２のチャージコンバータ１
２，１３で交流電圧信号に変換して、加算器１５にて加
算増幅する。その後、この加算増幅された信号はアクテ
ィブフィルタ１６を介してノイズ成分が除去され、シュ
ミットトリガ回路１８で渦周波数に相当するパルス信号
に変換される。アクティブフィルタ１６は流体が流れる
口径、流体密度、最大流量からマイクロプロセッサ２１
で最適な周波数帯域のものが選択されるようになってい
る。このパルス信号は、マイクロプロセッサ２１内に取
り込まれ、内部カウンタにて周波数を測定し、流量演
算、補正演算を施した後に、流量信号に相当するパルス
信号を出力する。このパルス信号はトランス２３及びＦ
−Ｉ回路２７を通過した後に、４−２０ｍＡの電流信号
に変換される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術で説明した渦流量計のアクティブフィルタによる信号
処理において、渦の信号成分に重畳するノイズ成分は、
配管振動、ビート状のノイズ、低周波ノイズ、
渦発生体共振等の高周波ノイズ、スパイク状のノイズ
等が混在している。これらのノイズは、アクティブフィ
ルタ１６によりかなり低減することが可能であるが、な
お低減されずに残っているノイズ成分がアクティブフィ
ルタ１６を通過した信号成分に対して悪影響を及ぼす。
具体的には、シュミットトリガ回路１８においてダブル
カウントを誘因若しくはパルス落ちの原因となる。その
結果、安定した流量を得ることができずに、誤差が生じ
てしまうという問題がある。

【０００５】従って、流体に発生しているカルマン渦か
ら得られた信号成分に重畳するノイズ成分を除去、減衰
させる手法及び渦流量計に解決しなければならない課題
を有する。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明に係る渦流量測定方法及び渦流量計は次に示
す構成にすることである。

【０００７】（１）カルマン渦によって発生する交番応
力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流
量計において、上記交番応力信号は流体が流れる口径と
流量範囲とによって決定される周波数帯域からなるロー
パスフィルタを通過させ、該ローパスフィルタを通過し
た信号を複数の周波数帯域に分割した帯域分割フィルタ
を通過させ、該帯域分割フィルタを通過したそれぞれの
信号の信号強度から予め測定してあるノイズ成分の信号
強度の差をとることにより渦流量信号を得るようにした
ことを特徴とする渦流量測定方法。 （２）上記（１）において、上記帯域分割フィルタは、
上記交番応力信号を通過させる周波数帯域を始めとして
二分の一デシメーションの周波数帯域からなるフィルタ
で形成してあることを特徴とする渦流量測定方法。 （３）上記（１）又は（２）において、ノイズ成分の信
号強度は、流量ゼロ時又は自己診断時における上記帯域
分割フィルタを通過した信号の信号強度であることを特
徴とする渦流量測定方法。 （４）上記請求項１において、上記渦流量信号を測定す
る際に、上記流体に発生しているノイズ源の有無を特定
するようにしたことを特徴とする渦流量測定方法。 （５）上記（１）において、上記帯域分割フィルタに供
給する信号は、信号強度を一律にする二次ローパスフィ
ルタを通過させるようにしたことを特徴とする渦流量測
定方法。

【０００８】（６）カルマン渦によって発生する交番応
力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流
量計において、上記交番応力信号は流体が流れる口径と
流量範囲とによって決定される周波数帯域からなるロー
パスフィルタを通過させ、該ローパスフィルタを通過し
た信号は予め測定してあるノイズ成分の信号強度に基づ
くゲインに切り替えてある複数の周波数帯域に分割した
帯域分割フィルタを通過させ、該帯域分割フィルタを通
過したそれぞれの信号の信号強度から渦流量信号を得る
ようにしたことを特徴とする渦流量測定方法。 （７）上記（６）において、上記帯域分割フィルタは、
上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフィルタを
始めとして二分の一デシメーションの周波数帯域からな
るフィルタで形成されていることを特徴とする渦流量測
定方法。 （８）上記（６）又は（７）において、上記ノイズ成分
の信号強度は、流量ゼロ時又は自己診断時における上記
帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度であること
を特徴とする渦流量測定方法。 （９）上記（６）において、上記渦流量信号を測定する
際に、上記流体に発生しているノイズ源の有無を特定す
るようにしたことを特徴とする渦流量測定方法。 （１０）上記（６）において、上記帯域分割フィルタに
供給する信号は、信号強度を一律にする二次ローパスフ
ィルタを通過させるようにしたことを特徴とする渦流量
測定方法。

【０００９】（１１）カルマン渦によって発生する交番
応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦
流量計において、流体が流れる口径と流量範囲とによっ
て決定される周波数帯域に上記交番応力信号を通過させ
るローパスフィルタと、該ローパスフィルタを通過した
信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、該Ａ／
Ｄ変換器により変換されたデジタル信号を一律の振幅信
号にする二次ローパスフィルタと、該一律の振幅信号に
されたデジタル信号を複数の周波数帯域からなるフィル
タを通過させるフィルタ帯域分割フィルタと、該帯域分
割フィルタを通過したそれぞれの信号の信号強度から予
め測定してあるノイズ成分の信号強度の差をとることに
より渦流量信号を得る信号演算手段とからなる渦流量
計。 （１２）上記（１１）において、上記帯域分割フィルタ
は、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフィル
タを始めとして二分の一デシメーションの周波数帯域か
らなるフィルタで形成されていることを特徴とする渦流
量計。 （１３）上記（１１）又は（１２）において、上記ノイ
ズ成分の信号強度は、流量ゼロ時又は自己診断時におけ
る上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度であ
ることを特徴とする渦流量計。 （１４）上記（１１）において、上記渦流量信号を測定
する際に、上記流体に発生しているノイズ源の有無を特
定するようにしたことを特徴とする渦流量計。

【００１０】（１５）カルマン渦によって発生する交番
応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦
流量計において、流体が流れる口径と流量範囲とによっ
て決まる周波数帯域に上記交番応力信号を通過させるロ
ーパスフィルタと、該ローパスフィルタを通過した信号
をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、該Ａ／Ｄ変
換器により変換されたデジタル信号を一律の振幅信号に
する二次ローパスフィルタと、該一律の振幅信号にされ
たデジタル信号を複数の周波数帯域からなるフィルタを
通過させる帯域分割フィルタと、該帯域分割フィルタを
構成するそれぞれのフィルタのゲインを予め測定してあ
るノイズ成分の信号強度に基づいて切り替えると共に該
切り替えたゲインにより得られた信号強度から渦流量信
号を得るようにした信号演算手段とからなる渦流量計。 （１６）上記（１５）において、上記帯域分割フィルタ
は、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフィル
タを始めとして二分の一デシメーションの周波数帯域か
らなるフィルタで形成されていることを特徴とする渦流
量計。 （１７）上記（１５）又は（１６）において、上記ノイ
ズ成分の信号強度は、流量ゼロ時又は自己診断時におけ
る上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度であ
ることを特徴とする渦流量計。 （１８）上記（１５）において、上記渦流量信号を測定
する際に、上記流体に発生しているノイズ源の有無を特
定するようにしたことを特徴とする渦流量計。

【００１１】このように、帯域分割フィルタにより生成
された信号の信号強度からノイズ成分の信号強度を差し
引くか又はノイズ成分の信号強度に基づくゲインを制御
して渦流量信号を生成するようにしたことにより、正確
且つ安定した信号成分を得ることが可能になる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る渦流量測定方
法及び渦流量計の種々の実施の形態について図面を参照
して説明する。

【００１３】本発明に係る第１の実施の形態に係る渦流
量測定方法を具現化した渦流量計は、図１に示すよう
に、流体に発生するカルマン渦を検出する圧電素子３０
と、この圧電素子３０で得られた交流電荷信号（交番応
力信号）を交流電圧信号に変換するチャージコンバータ
３１と、渦周波数成分のみを通過させるアンチエイリア
シングフィルタ（ＬＰＦ）３２と、このアンチエイリア
シングフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過したアナログ信号
の渦信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器３３
と、口径、流体密度、最大流量によって得られる最大渦
周波数以上の周波数を除去するローパスフィルタ（ＬＰ
Ｆ０）３４と、渦信号の振幅を一律にするディジタルフ
ィルタである２次ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３５ａ
と、一律の振幅信号にされた渦信号をサブバンド分解を
施すデジタルフィルタで構成された帯域分割フィルタ３
５と、この帯域分割フィルタ３５を通過した信号の強度
を測定して演算する信号演算手段を有するマイクロプロ
セッサ４０と、ノイズ成分の情報の蓄積並びにマイクロ
プロセッサ４０で信号処理された信号を含む信号を蓄積
及び読み出すためのメモリＲＯＭ４１、ＲＡＭ４２、Ｅ
ＥＰＲＯＭ４３と、マイクロプロセッサ４０で得られた
デジタル信号をアナログ信号に変換するＤ／Ａ変換器４
４と、アナログ信号を出力する出力段４５とから構成さ
れている。

【００１４】ローパスフィルタ（ＬＰＦ０）３４は、い
わゆるコーナー周波数を設定するものであり、流体が流
れる口径、流体密度、最大流量によって得られる最大渦
周波数を通過することができる周波数帯域に設定されて
いる。これによって、渦周波数以上の周波数成分の高周
波成分ノイズであるバックグランドノイズを見かけ上、
除去することができる。

【００１５】二次ローパスフィルタ（ＬＰＦ０）３５ａ
は、デジタルフィルタであり、流体密度と渦周波数（流
速）の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに
一律にする。これにより、マイクロプロセッサ４０内に
おいて、渦信号を比較する基準値ＴＬＡでの信号比較の
基準を統一したデータに基づいて設定することができ
る。

【００１６】帯域分割フィルタ３５は、図２に示すよう
に、周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎのフイルタで構成されてお
り、実施例の場合には周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５の５個の周
波数帯域からなるフィルタで構成されている。先ず、ア
ンチエイリアンフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過した信号
を第１のハイパスフィルタ（ＨＰＦ１）を通過させた信
号を更に二分の一ダウンサンプリング（二分の一デシメ
ーションという）して通過させる周波数帯域Ｗ１と、第
１のローパスフィルタ（ＬＰＦ１）３６ｂを通過した信
号を二分の一ダウンサンプリングして更に第２のハイパ
スフィルタ（ＨＰＦ２）３７ａを通過させた信号を二分
の一ダウンサンプリングして通過させる周波数帯域Ｗ２
と、第１のローパスフィルタ（ＬＰＦ１）３６ｂを二分
の一ダウンサンプリングさせて通過させた信号を更に第
２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２）３７ｂを通過させた
信号を更に二分の一ダウンサンプリングして第３のハイ
パスフィルタ（ＨＰＦ３）３８ａを通過させた信号を更
に二分の一ダウンサンプリングして通過させる周波数帯
域Ｗ３と、第２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２）３７ｂ
を通過した信号を二分の一ダウンサンプリングして更に
第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３８ｂを通過させ
た信号を更に二分の一ダウンサンプリングさせた第４の
ハイパスフィルタ（ＨＰＦ４）３９ａを通過した信号を
更に二分の一ダウンサンプリングさせて通過させる周波
数帯域Ｗ４と、第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３
８ｂを通過させた信号を二分の一ダウンサンプリングさ
せて第４のローパスフィルタ（ＬＰＦ４）３９ｂを通過
させ更に二分の一ダウンサンプリングして通過させる周
波数帯域Ｗ５とから構成されている。これら周波数帯域
Ｗ１〜Ｗ５を通過した信号はマイクロプロセッサ４０に
入力され強度測定４０ａが行われ、信号基準値（ＴＬ
Ａ）４０ｂが決定され、後述する算出手法により最大の
強度信号のものが渦流量信号として抽出される。

【００１７】このような構成からなる渦流量測定方法及
び渦流量計においては、先ず、圧電素子３０から検出さ
れた交流電荷信号（交番応力信号）はチャージコンバー
タ３１で交流電圧信号に変換され、アンチエイリアシン
グフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過した渦周波数成分の渦
信号をＡ／Ｄ変換器３３にてディジタル信号に変換され
る。尚、従来技術の如く２個の圧電素子を用いる方式の
渦流量計においても適用可能である。その際には加算器
出力信号に対して同様の処理を施せばよい。このデジタ
ル信号にされた渦信号は、図３に示すように、二次ロー
パスフィルタ（ＬＰＦ）３５ａを通過した振幅が一律の
渦信号にされる。ここで、ゲインは、図４に示すよう
に、周波数帯域が高い領域ほど小さく設定しているた
め、低い方向の信号成分のゲインは高く、周波数帯域の
高い方向の信号成分のゲインは低くなる。このようにし
て取り込まれた一律の特性（周波数、振幅）を有した信
号成分からなるディジタル信号は、ディジタルフイルタ
で構成された帯域分割フィルタ３５に取り込まれて分割
した各周波数帯域における信号の抽出をするサブバンド
分解が行われる。以下、帯域分割フィルタによるサブバ
ンド分解の動作について説明する。

【００１８】サブバンド分解機能は、二次ローパスフィ
ルタ（ＬＰＦ）３５ａを通過した振幅が一律にされた渦
信号をそれぞれハイパスフィルタ並びにローパスフィル
タを通過させると、それぞれの周波数帯域（実施例にお
いてＷ１〜Ｗ５）の範囲で制限される。このハイパスフ
ィルタ及びローパスフィルタを通過した出力信号は二分
の一にダウンサンプリング（二分の一デシメーション；
間引き）されているので信号のサンプル数は一定に保た
れることになる。

【００１９】この作業をＮ回繰り返すことにより、周波
数帯域を（Ｎ＋１）分割することができる。この（Ｎ＋
１）に分割された周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎのそれぞれにお
いて信号成分とノイズ成分を分類する。図３の例は図２
に示した実施例に合わせてｎ＝４の場合であり、周波数
帯域Ｗ１〜Ｗ５に５分割されることになる。周波数帯域
Ｗ１は、バックグランドノイズが除去された信号を通過
させる第１のハイパスフィルタ（ＨＰＦ１）３６ａの周
波数帯域であり、周波数帯域Ｗ２は第１のローパスフィ
ルタ（ＬＰＦ１）３６ｂを通過した信号を通過させる二
分の一ダウンサンプリングした第２のハイパスフィルタ
（ＨＰＦ２）３７ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ
３は第２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２）３７ｂを通過
した信号を二分の一ダウンサンプリングした第３のハイ
パスフィルタ（ＨＰＦ３）３８ａの周波数帯域であり、
周波数帯域Ｗ４は第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）
３８ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングし
た第４のハイパスフィルタ（ＨＰＦ４）３９ａの周波数
帯域であり、周波数帯域Ｗ５は第３のローパスフィルタ
（ＬＰＦ３）３８ｂを通過した信号を二分の一ダウンサ
ンプリングした第４のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３
９ｂの周波数帯域である。

【００２０】図４は、図３に示したものと２次ローパス
フィルタを組み合わせた後の全体のフィルタ特性を示す
ものである。このようにして得られた帯域分割フィルタ
を通過する信号は、図５（Ａ）に示すように、アンチエ
イリアシングフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過したバック
グランドノイズを除去した渦周波数成分の渦信号に対し
て各周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５における信号成分とノイズ成
分とを分類することができる。

【００２１】そして、このような周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎ
に分割した帯域分割フィルタのそれぞれから得られた信
号強度の最大のものが、渦周波数成分に相当する。この
渦周波数成分の一番強度の強い信号の算出は、マイクロ
プロセッサ４０において演算され、それぞれの帯域分割
フィルタ（第１〜第４のハイパスフィルタ３６ａ〜３９
ａ及び第１〜第４のローパスフィルタ３６ｂ〜３９ｂ）
を通過したそれぞれの最大の信号強度の信号と、流量ゼ
ロ又は自己診断時におけるノイズの信号強度を差し引い
た値によって算出され、渦流量信号として出力する。以
下、図５を参照して渦流量信号を算出する手法について
説明する。

【００２２】図５（Ａ）は、流量ゼロ・自己診断時にお
けるアンチエイリアシングフィルタ（ＬＰＦ）３２を通
過させてバックグランドノイズを除去した渦周波数成分
の渦信号に対して各周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５における信号
成分の信号強度を示したものであり、この場合の信号強
度は、流量ゼロの状態での測定であるために、本来信号
成分は測定されないはずであるから、ここで測定された
信号成分はノイズ成分の信号強度Ａｎ（ｉ）となる。例
えば、周波数帯域Ｗ１のノイズの信号強度Ａｎ（１）は
一番大きく、周波数帯域Ｗ２、Ｗ４の信号強度Ａｎ
（２）、Ａｎ（４）が一番少なく、周波数帯域Ｗ３、Ｗ
５の信号強度Ａｎ（３）、Ａｎ（５）は中間位置の信号
強度となる。これらノイズの信号強度Ａｎ（ｉ）は、メ
モリＥＥＰＲＯＭに蓄積され、実際の流量測定の際の信
号成分の算出及び基準値ＴＬＡの算定に利用される。

【００２３】図５（Ｂ）は、流量測定時における各周波
数帯域で検出された信号成分の信号強度Ａｓ（ｉ）を示
したもので、周波数帯域Ｗ３の信号強度Ａｓ（３）が一
番大きく、次に周波数帯域Ｗ１、Ｗ５、Ｗ２、Ｗ４の順
の信号強度Ａｓ（１）、Ａｓ（５）、Ａｓ（２）、Ａｓ
（４）になる。

【００２４】図５（Ｃ）は、上述のノイズ成分の信号強
度Ａｎ（ｉ）（図５（Ａ）参照）を測定した信号成分の
信号強度（図５（Ｂ）参照）から差し引き、且つ予め設
定されている基準値ＴＬＡとを示したものであり、周波
数帯域Ｗ１における信号成分の信号強度Ａｓ（１）は大
きいが、ノイズの信号強度Ａｎ（１）も大きいため、実
際の信号成分の信号強度Ａｓ（１）’は小さな信号強度
となる。他の周波数帯域Ｗ２〜Ｗ５に対しても同様にし
て求め、結果的に基準値ＴＬＡ以上である信号強度Ａ
ｓ’は周波数帯域Ｗ３の信号強度Ａｓ（３）’となり、
この信号が測定された渦流量信号となる。

【００２５】ここで、スパイク状のノイズに対しては、
演算周期毎の各帯域分割フィルタの信号強度を測定する
手法として移動平均等がある。この手法によればノイズ
が定常的なものか、突発的なものかを判断できる。移動
平均とは、いわゆる移動平均フィルタのことであり、加
算器とレジスタ等の遅延素子で構成され、通常はローパ
スフィルタを通過する毎にデシメーションを行う。

【００２６】このようにして信号成分とノイズ成分とを
分離することと、帯域分割フィルタの各周波数帯域のバ
ックグランドノイズを予め測定し、メモリＲＡＭ、ＥＥ
ＰＲＯＭに保存しておき、流量測定時の各分割帯域フイ
ルタの各周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎでの信号強度との差をと
ることで流量計を取り付けた状態でバックグランドノイ
ズの影響を受けない正確な渦流量信号を検出することが
可能となるのである。

【００２７】次に、上記機能を有する渦流量計における
全体動作について、図６に示すフローチャート図を参照
して説明する。

【００２８】先ず、電源を投入されると各種データ、フ
ラグの初期化が行われる（ステップＳＴ１０）。具体的
には、診断実施フラグをセットし、流量有無診断フラグ
をクリアして流量ゼロの状態にする。そして、初回電源
投入時には、必ず診断を実施するようにする。この理由
は、通常、渦流量計を取り付けた状態で電源投入前から
流体が流れていることはないためである。従って、これ
らのフラグの状態はＥＥＰＲＯＭにはストアしない。

【００２９】次に、ＥＥＰＲＯＭからノイズデータの信
号強度Ａｎ（ｉ）を読み込む（ステップＳＴ１１）。即
ち、事前にバックグウンドノイズ測定の際に測定された
データをＥＥＰＲＯＭから読み込む。

【００３０】次に、自己診断を実施する。自己診断につ
いては、図７に示すフローチャートを参照して説明す
る。自己診断が開始すると、先ず流体が液体かガス又は
スチーム等の気体かの判別を行う（ステップＳＴ２
０）。

【００３１】液体の場合には、検出した信号の帯域が低
周波数領域か否かの判断をする（ステップＳＴ２１）。
低周波数領域の信号を検出した場合には流れが不安定で
あると判断する（ステップＳＴ２２）。

【００３２】流体がガス又はスチームの場合には、検出
された信号の帯域が高いか否かを判別する（ステップＳ
Ｔ２３）。検出信号の帯域が高い周波数の場合には、バ
ルブ共振、ヘッダーノイズの可能性ありと判断する（ス
テップＳＴ２４）。ステップＳＴ２３において、検出信
号の帯域が低い場合には、振動があるものと判断する
（ステップＳＴ２５）。

【００３３】このようにして、自己診断においては検出
信号の周波数の帯域に応じて、流体に発生していると思
われる種々の現象、例えば、流れの不安定、振動、バル
ブ共振、ヘッダーノイズ等が生じるものと判断して、後
の流量測定において参酌するようにして自己診断は終了
する。

【００３４】次に、図６に戻り、ステップＳＴ１５にお
いて自己診断が行われた後において、診断実施フラグが
クリアされ、流量有無判断フラグがセットされる（ステ
ップＳＴ１６、ＳＴ１７）。

【００３５】そして、ステップＳＴ１３及びステップＳ
Ｔ１７において、流量有無判断フラグのセット及び流量
有無判断フラグがセットされると、測定により得られた
信号強度Ａｓ（ｉ）からバックグランドノイズを測定し
て得られた各帯域分割フィルタのノイズ強度Ａｎ（ｉ）
を差し引いた値Ａｓ（ｉ）’を算出して渦流量信号を算
出し、ステップＳＴ１２に戻りこの操作を繰り返す（ス
テップＳＴ１８、ＳＴ１９）。

【００３６】次に、第２の実施の形態の渦流量測定方法
及び渦流量計について 図面を参照して説明する。

【００３７】第２の実施の形態の渦流量測定方法を具現
化した渦流量計は、図１及び図２にに示した第１の実施
の形態の渦流量計と同じ構成になっており、相違する点
は、マイクロプロセッサにより渦流量信号を算出するた
めの算出手法が異なる。

【００３８】先ず、圧電素子３０から検出された交流電
荷信号（交番応力信号）はチャージコンバータ３１で交
流電圧信号に変換され、アンチエイリアシングフィルタ
（ＬＰＦ）３２を通過した渦周波数成分の渦信号をＡ／
Ｄ変換器３３にてディジタル信号に変換される。このデ
ジタル信号にされた渦信号は、図８（Ｂ）に示すよう
に、二次ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３５ａを通過した
振幅が一律の渦信号にされる。このようにして取り込ま
れた一律の特性（周波数、振幅）を有した信号成分から
なるディジタル信号は、ディジタルフイルタで構成され
た帯域分割フィルタ３５に取り込まれて分割した各周波
数帯域における信号の抽出をするサブバンド分解が行わ
れる。

【００３９】サブバンド分解機能は、二次ローパスフィ
ルタ（ＬＰＦ）３５ａを通過した振幅が一律にされた渦
信号をそれぞれハイパスフィルタ並びにローパスフィル
タを通過させると、それぞれの周波数帯域（実施例にお
いてＷ１〜Ｗ５）の範囲で制限される。このハイパスフ
ィルタ及びローパスフィルタを通過した出力信号は１／
２にダウンサンプリング（二分の一デシメーション；間
引き）されているので信号のサンプル数は一定に保たれ
ることになる。

【００４０】図８の例は、周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５に５分
割された帯域分割フィルタを示しており、周波数帯域Ｗ
１は、バックグランドノイズが除去された信号を通過さ
せる第１のハイパスフィルタ（ＨＰＦ１）３６ａの周波
数帯域であり、周波数帯域Ｗ２は第１のローパスフィル
タ（ＬＰＦ１）３６ｂを通過した信号を通過させる二分
の一ダウンサンプリングした第２のハイパスフィルタ
（ＨＰＦ２）３７ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ
３は第２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２）３７ｂを通過
した信号を二分の一ダウンサンプリングした第３のハイ
パスフィルタ（ＨＰＦ３）３８ａの周波数帯域であり、
周波数帯域Ｗ４は第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）
３８ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングし
た第４のハイパスフィルタ（ＨＰＦ４）３９ａの周波数
帯域であり、周波数帯域Ｗ５は第３のローパスフィルタ
（ＬＰＦ３）３８ｂを通過した信号を二分の一ダウンサ
ンプリングした第４のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３
９ｂの周波数帯域である。

【００４１】そして、このような周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎ
（実施例においては、ｎ＝５であり周波数帯域Ｗ１〜Ｗ
５）に分割した帯域分割フィルタのそれぞれから得られ
た信号強度の最大のものが、渦周波数成分に相当する。
この渦周波数成分の一番強度の信号の算出は、マイクロ
プロセッサ４０において演算され、それぞれの帯域分割
フィルタ（第１〜第４のハイパスフィルタ３６ａ〜３９
ａ及び第１〜第４のローパスフィルタ３６ｂ〜３９ｂ）
を通過したそれぞれの最大の信号強度の信号と、流量ゼ
ロ又は自己診断時におけるノイズの信号強度、即ち、バ
ックグランドノイズの振幅に応じて帯域分割フィルタの
各ゲインを変更することにより算出され、渦流量信号と
して出力する。具体的には、帯域分割フィルタにおい
て、二分の一デシメーションされることにより信号強度
が（１／２）ⁿ倍されるので、各帯域での信号強度を比
較する場合には、それぞれ撰ばれた信号強度を２ⁿ倍す
る必要がある。ここではｎの値をノイズ信号強度に応じ
て変化させることで後述する図８に示す周波数特性を実
現することができる。尚、ゲインを下げた場合、本来の
信号も検出することができなくなるおそれもあるが、信
号成分については信号帯域内において流体密度と流速の
２乗に比較して大きくなるために、高い周波数帯域で或
る程度ゲインを落としても問題は生じない。即ち、ノイ
ズ信号強度が“大”で帯域フィルタゲインが“小”の場
合にはｎの値は少なくなり、ノイズ信号強度が“小”で
帯域フィルタゲインが“大”の時はｎの値は“大”にな
る。以下、図８を参照して渦流量信号を算出する手法に
ついて説明する。

【００４２】図８（Ａ）は、流量ゼロ・自己診断時にお
けるアンチエイリアシングフィルタ（ＬＰＦ）３２を通
過させてバックグランドノイズを除去した渦周波数成分
の渦信号に対して各周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５における信号
成分の信号強度を示したものであり、この場合の信号強
度は、流量ゼロの状態での測定であるために、本来信号
成分は測定されないされないはずであるから、ここで測
定された信号成分はノイズ成分の信号強度、即ち、ノイ
ズ信号強度Ａｎ（ｉ）となる。例えば、周波数帯域Ｗ１
のノイズ信号強度Ａｎ（１）は一番大きく、周波数帯域
Ｗ２、Ｗ４のノイズ信号強度Ａｎ（２）、Ａｎ（４）が
一番少なく、周波数帯域Ｗ３、Ｗ５のノイズ信号強度Ａ
ｎ（３）、Ａｎ（５）は中間位置の強度となる。これら
ノイズ信号強度Ａｎ（１）〜Ａｎ（５）は、メモリＥＥ
ＰＲＯＭに蓄積され、実際の流量測定の際の各周波数帯
域のゲインの変更及び基準値ＴＬＡの算定に利用され
る。

【００４３】図８（Ｂ）は、流量測定時における各周波
数帯域で検出された信号成分に対するゲインを示したも
ので、周波数帯域Ｗ１のノイズ信号強度Ａｎ（１）が一
番大きいため、そのゲインは一番小さく、次に周波数帯
域Ｗ３、Ｗ５、Ｗ４、Ｗ２の順で大きくなる。

【００４４】図８（Ｃ）は、上述のノイズ信号強度Ａｎ
（ｉ）に基づいて帯域分割フィルタの各フィルタのゲイ
ンを変更して測定した信号強度Ａｓ（ｉ）及び予め設定
されている基準値ＴＬＡとを示したものであり、周波数
帯域Ｗ１におけるフィルタを通過前の信号成分の信号強
度Ａｓ（１）’は大きいが、ノイズ信号強度Ａｎ（１）
（図８（Ａ）参照）も大きいため、実際の信号成分の信
号強度Ａｓ（１）は小さな信号強度となる。他の周波数
帯域Ｗ２〜Ｗ５に対しても同様にして求め、結果的に周
波数帯域Ｗ３の信号は、ノイズ信号強度Ａｎ（３）が少
なく且つフイルタ通過前の信号強度Ａｓ（３）’が大き
いため、フィルタ通過後の信号強度Ａｓ（３）が大きな
値になり、今回測定された渦流量信号となる。

【００４５】このようにして信号成分とノイズ成分とを
分離することと、帯域分割フィルタの各周波数帯域のバ
ックグランドノイズを予め測定し、メモリＲＡＭ、ＥＥ
ＰＲＯＭに保存しておき、流量測定時の各分割帯域フイ
ルタの各周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎのゲインを変更して信号
強度を測定するようにしたことによりバックグランドノ
イズの影響を受けない正確な渦流量信号を検出すること
が可能となるのである。

【００４６】次に、上記機能を有する渦流量計における
全体動作について、図９に示すフローチャート図を参照
して説明する。

【００４７】先ず、電源を投入されると各種データ、フ
ラグの初期化が行われる（ステップＳＴ３０）。具体的
には、診断実施フラグをセットし、流量有無診断フラグ
をクリアして流量ゼロの状態にする。そして、初回電源
投入時には、必ず診断を実施するようにする。この理由
は、通常、渦流量計を取り付けた状態で電源投入前から
流体が流れていることはないためである。従って、これ
らのフラグの状態はＥＥＰＲＯＭにはストアしない。

【００４８】次に、ＥＥＰＲＯＭからノイズデータのノ
イズ信号強度Ａｎ（ｉ）を読み込む（ステップＳＴ３
１）。即ち、事前にバックグランドノイズ測定の際に測
定されたデータをＥＥＰＲＯＭから読み込む。ここで設
定されていない場合には、ＲＯＭ初期値や工場出荷時の
データを使用する。

【００４９】次に、診断実施フラグがセットされている
場合には自己診断を実施する（ステップＳＴ３２、ＳＴ
３４）。自己診断については、第１の実施の形態で説明
した図７に示すフローチャートに基づいて自己診断を行
うものであり、検出した信号が低周波領域のものであれ
ば流れが不安定、気体の場合において周波数帯域が低い
領域での信号の検出であれば振動、低い周波数帯域での
検出された信号であればバルブ振動等によるノイズ源の
存在を特定する。尚、詳細は第１の実施の形態で説明し
たので、その説明は省略する。

【００５０】次に、自己診断が行われた後において、診
断実施フラグがクリアされ、流量有無判断フラグがセッ
トされる（ステップＳＴ３６，ＳＴ３７）。

【００５１】上記のステップＳＴ３２において、診断実
施フラグがセットされていない時には流量有無判断フラ
グのセット又はクリア状態が判断される（ステップＳＴ
３３）。この流量有無判断フラグがクリアされている時
には、流量がゼロの時であり、自己診断（ステップＳＴ
３４〜ＳＴ３７）が行われる。流量有無判断フラグがセ
ットされている場合には、ノイズ信号強度Ａｎ（ｉ）に
応じて分割帯域フィルタのゲインの切替えが行われ、流
量信号の測定が行われる（ステップＳＴ３８，３９）。
以下、ステップＳＴ３２に戻り繰り返し流量測定が行わ
れる。

【００５２】

【発明の効果】上記説明したように、本発明は検出した
渦信号を周波数帯域分割して信号成分とノイズ成分とを
正確に分離すると共に、測定時において予め測定してあ
るノイズ成分の信号を除去して信号成分を抽出するよう
にしたことにより安定した渦流量信号を得ることができ
るという効果がある。

【００５３】又、測定時において、予め測定してあるノ
イズ成分に基づいて帯域分割フィルタのそれぞれの周波
数帯域のゲインを切り替えるようにしたことにより、安
定した渦流量信号を得ることができるという効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の渦流量計の略示的な構成を示したブロ
ック図である。

【図２】同図１における帯域分割フィルタの項制を示す
ブロック図である。

【図３】同図２における帯域分割フィルタにおける周波
数特性を示したグラフである。

【図４】同図２における帯域分割フィルタの周波数特性
にローパスフィルタ（ＬＰＦ）の信号を組み合わせた周
波数特性例を表したグラフである。

【図５】同流量ゼロ時又は自己診断における各周波数帯
域における信号強度を示したものであり、同図５（Ａ）
はノイズ信号強度を示したグラフであり、図５（Ｂ）は
流量測定時における信号強度を示したものであり、図５
（Ｃ）は流速測定時におけるノイズ信号強度を差し引い
た信号強度を示したグラフである。

【図６】同第１の実施の形態における全体動作を示した
フローチャートである。

【図７】同流量ゼロ時又は自己診断の動作を示したフロ
ーチャートである。

【図８】第２の実施の形態に係る、同流量ゼロ時又は自
己診断時における各周波数帯域における信号強度を示し
たものであり、図８（Ａ）はノイズ信号強度を示したグ
ラフであり、図８（Ｂ）はノイズ信号強度に基づいて各
周波数帯域のゲインを切り替えた様子を示したグラフで
あり、図８（Ｃ）はゲインを切り替えた周波数帯域によ
る信号強度を示したグラフである。

【図９】同第２の実施の形態に係る全体動作を示したフ
ローチャートである。

【図１０】従来技術における渦流量計の構成を示したブ
ロック図である。

【符号の説明】

３０ 圧電素子 ３１ チャージコンバータ ３２ ローパスフィルタ（ＬＰＦ） ３３ Ａ／Ｄ変換器 ３４ ローパスフィルタ ３５ 帯域分割フィルタ ３５ａ ２次ローパスフィルタ（ＬＰＦ） ３６ａ 第１のハイパスフィルタ（ＨＰＦ１） ３６ｂ 第１のローパスフィルタ（ＬＰＦ１） ３７ａ 第２のハイパスフィルタ（ＨＰＦ２） ３７ｂ 第２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２） ３８ａ 第３のハイパスフィルタ（ＨＰＦ３） ３８ｂ 第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３） ３９ａ 第４のハイパスフィルタ（ＨＰＦ４） ３９ｂ 第４のローパスフィルタ（ＬＰＦ４） ４０ マイクロプロセッサ ４１ メモリ（ＲＯＭ） ４２ メモリ（ＲＡＭ） ４３ メモリ（ＥＥＰＲＯＭ） ４４ Ｄ／Ａ変換器 ４５ 出力段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）

Claims (18)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】カルマン渦によって発生する交番応力信号
   を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計に
   おいて、上記交番応力信号は流体が流れる口径と流量範
   囲とによって決定される周波数帯域からなるローパスフ
   ィルタを通過させ、該ローパスフィルタを通過した信号
   を複数の周波数帯域に分割した帯域分割フィルタを通過
   させ、該帯域分割フィルタを通過したそれぞれの信号の
   信号強度から予め測定してあるノイズ成分の信号強度の
   差をとることにより渦流量信号を得るようにしたことを
   特徴とする渦流量測定方法。
2. 【請求項２】上記請求項１において、上記帯域分割フィ
   ルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域を始
   めとして二分の一デシメーションの周波数帯域からなる
   フィルタで形成してあることを特徴とする渦流量測定方
   法。
3. 【請求項３】上記請求項１又は２において、ノイズ成分
   の信号強度は、流量ゼロ時又は自己診断時における上記
   帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度であること
   を特徴とする渦流量測定方法。
4. 【請求項４】上記請求項１において、上記渦流量信号を
   測定する際に、上記流体に発生しているノイズ源の有無
   を特定するようにしたことを特徴とする渦流量測定方
   法。
5. 【請求項５】上記請求項１において、上記帯域分割フィ
   ルタに供給する信号は、信号強度を一律にする二次ロー
   パスフィルタを通過させるようにしたことを特徴とする
   渦流量測定方法。
6. 【請求項６】カルマン渦によって発生する交番応力信号
   を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計に
   おいて、上記交番応力信号は流体が流れる口径と流量範
   囲とによって決定される周波数帯域からなるローパスフ
   ィルタを通過させ、該ローパスフィルタを通過した信号
   は予め測定してあるノイズ成分の信号強度に基づくゲイ
   ンに切り替えてある複数の周波数帯域に分割した帯域分
   割フィルタを通過させ、該帯域分割フィルタを通過した
   それぞれの信号の信号強度から渦流量信号を得るように
   したことを特徴とする渦流量測定方法。
7. 【請求項７】上記請求項６において、上記帯域分割フィ
   ルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフ
   ィルタを始めとして二分の一デシメーションの周波数帯
   域からなるフィルタで形成されていることを特徴とする
   渦流量測定方法。
8. 【請求項８】上記請求項６又は７において、上記ノイズ
   成分の信号強度は、流量ゼロ時又は自己診断時における
   上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度である
   ことを特徴とする渦流量測定方法。
9. 【請求項９】上記請求項６において、上記渦流量信号を
   測定する際に、上記流体に発生しているノイズ源の有無
   を特定するようにしたことを特徴とする渦流量測定方
   法。
10. 【請求項１０】上記請求項６において、上記帯域分割フ
    ィルタに供給する信号は、信号強度を一律にする二次ロ
    ーパスフィルタを通過させるようにしたことを特徴とす
    る渦流量測定方法。
11. 【請求項１１】カルマン渦によって発生する交番応力信
    号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計
    において、流体が流れる口径と流量範囲とによって決定
    される周波数帯域に上記交番応力信号を通過させるロー
    パスフィルタと、該ローパスフィルタを通過した信号を
    デジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、該Ａ／Ｄ変換
    器により変換されたデジタル信号を一律の振幅信号にす
    る二次ローパスフィルタと、該一律の振幅信号にされた
    デジタル信号を複数の周波数帯域からなるフィルタを通
    過させるフィルタ帯域分割フィルタと、該帯域分割フィ
    ルタを通過したそれぞれの信号の信号強度から予め測定
    してあるノイズ成分の信号強度の差をとることにより渦
    流量信号を得る信号演算手段とからなる渦流量計。
12. 【請求項１２】上記請求項１１において、上記帯域分割
    フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域
    のフィルタを始めとして二分の一デシメーションの周波
    数帯域からなるフィルタで形成されていることを特徴と
    する渦流量計。
13. 【請求項１３】上記請求項１１又は１２において、上記
    ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロ時又は自己診断時に
    おける上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度
    であることを特徴とする渦流量計。
14. 【請求項１４】上記請求項１１において、上記渦流量信
    号を測定する際に、上記流体に発生しているノイズ源の
    有無を特定するようにしたことを特徴とする渦流量計。
15. 【請求項１５】カルマン渦によって発生する交番応力信
    号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計
    において、流体が流れる口径と流量範囲とによって決ま
    る周波数帯域に上記交番応力信号を通過させるローパス
    フィルタと、該ローパスフィルタを通過した信号をデジ
    タル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、該Ａ／Ｄ変換器に
    より変換されたデジタル信号を一律の振幅信号にする二
    次ローパスフィルタと、該一律の振幅信号にされたデジ
    タル信号を複数の周波数帯域からなるフィルタを通過さ
    せる帯域分割フィルタと、該帯域分割フィルタを構成す
    るそれぞれのフィルタのゲインを予め測定してあるノイ
    ズ成分の信号強度に基づいて切り替えると共に該切り替
    えたゲインにより得られた信号強度から渦流量信号を得
    るようにした信号演算手段とからなる渦流量計。
16. 【請求項１６】上記請求項１５において、上記帯域分割
    フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域
    のフィルタを始めとして二分の一デシメーションの周波
    数帯域からなるフィルタで形成されていることを特徴と
    する渦流量計。
17. 【請求項１７】上記請求項１５又は１６において、上記
    ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロ時又は自己診断時に
    おける上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度
    であることを特徴とする渦流量計。
18. 【請求項１８】上記請求項１５において、上記渦流量信
    号を測定する際に、上記流体に発生しているノイズ源の
    有無を特定するようにしたことを特徴とする渦流量計。