JP2009537010A - 渦流量計からの測定信号を処理するための方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、測定管（1）を通る媒体の流量を測定するための渦流量計からの測定信号（U_S）を処理するための方法を記載する。渦流量計は、測定管（1）内に配置されたブラフボディ（3）と、ブラフボディ（3）の領域内で生じる圧力変動を記録し、その圧力変動を電気測定信号（U_S）に変換するためのセンサ（5）とを有し、計算能力と記憶空間の必要量が少ない。本方法において、測定信号（U_S）の少なくとも一部がサンプリングおよびデジタル化され、デジタル化された測定信号（U_S）の自己相関（AK(T)）が計算され、自己相関（AK(T)）の少なくとも一つの特性を用いて流量が導き出される。

Description

本発明は、渦流量計の測定信号の信号処理のための方法に関する。

渦流量計は、体積流量を測定するための工業計測技術で使用される。

渦流量計は、カルマン渦列（Karman'schen Wirbelstrasse）の原理に従って作動する。その場合、例えば流速などの体積流量が測定される媒体は、ブラフボディ（Staukorper）を含む測定管を通ることができる。ブラフボディの後ろでは、反対の回転方向の渦がブラフボディの両側から交互に発生する。これらの渦はそれぞれ局所的な減圧を生じる 。この圧力変動は変換器によって記録され、電気測定信号に変換される。渦は、変換器の設計限界内において極めて規則的に発生する。単位時間当たりに生じる渦の数は、体積流量率に比例する。

例えばEuropean Patent EP-B10 229 933に記載されているような容量センサが圧力変動の記録に適している。

変換器から得られる電気測定信号は、理想的な場合において、正弦関数的挙動を示す。慣例では、電気信号のゼロ交差に基づいて、そこから単位時間当たりの渦の数を確定する。その場合、例えば一つのゼロ交差から次のゼロ交差までの時間が測定されたり、もしくは、例えばある時間間隔において、最初のゼロ交差から最後のゼロ交差までの時間と、その時間間隔において生じるゼロ交差の数が確定される。

実際の測定条件下では、理想的な正弦波信号に外乱が重ね合わされ、さらなるゼロ交差が生じたり、もしくはゼロ交差が消えてしまうような場合が起こり得る。そのような測定誤差を検出するには、多大な苦労を伴うしかない。

加えてそのような方法のさらなる欠点は、信号に存在する振幅や調波などの情報が使用されないままになるということである。

この情報は、例えば高速フーリエ変換（FFT）を用いて周波数決定を行うことによって使用できる。しかしながらそのような方法は、測定信号が高いサンプリングレートを用いてデジタル化され、かつ、少なくとも一時的に、多数のサンプル値が記録されることを必要とする。さらに、この周波数決定の形式は、多数の数学的操作を必要とする。

渦流量計は既にいわゆる二線式の装置の形で現在利用可能である。そのような二線式装置は二つの接続線を持ち、それを介して、装置のエネルギー供給もしくは動力供給と、測定結果の伝送の両方が達成される。工業用途では、これらの二線式装置のための標準規格ができており、それに従って、エネルギー供給は24ボルトの電圧源を使用し、伝送される測定結果に応じて、接続線を流れる電流は4 mAと20 mAの間の値に制御される。結果として、これらの変換器はわずかな電力しか利用できず、それに対応して、達成可能な計算能力は狭く制限される。

本発明の目的は渦流量計の測定信号の信号処理のための方法を提供することであり、この方法は、計算能力と記憶空間の必要量が少ない。

この目的を達成するため、本発明は、測定管を通る媒体の流量を測定するための渦流量計の測定信号の信号処理のための方法に属する。渦流量計は、測定管内に配置されたブラフボディと、ブラフボディで生じる圧力変動を記録し、その圧力変動を電気測定信号に変換するためのセンサとを含む。本方法では、測定信号の少なくとも一部がサンプリングおよびデジタル化され、デジタル化された測定信号の自己相関が計算され、その自己相関の少なくとも一つの特性に基づいて流量が導き出される。

本方法の一実施形態では、特性は自己相関の周波数もしくは周期であり、自己相関の周波数もしくは周期は、測定信号の周波数もしくは周期に等しく設定される。

第一のさらなる展開例では、自己相関のゼロもしくは極小値が確定され、自己相関の特性はそのゼロもしくは極小値の位置に基づいて決定される。

さらなる展開例では、自己相関の点に放物線をフィッティングすることによって、極小値の位置が決定される。

別のさらなる展開例では、自己相関の特性は自己相関の周波数もしくは周期であり、余弦関数を自己相関にフィッティングすることによってそれが確定される。

一実施形態では、測定信号は自己相関の作成の前に適応フィルタを通る。

先述の実施形態のさらなる展開例では、適応フィルタは適応バンドパスフィルタである。

先述の実施形態のさらなる展開例では、自己相関の周波数が確定され、バンドパスフィルタの通過帯域は自己相関の周波数に基づいて設定される。

先述の実施形態の別のさらなる展開例では、適応ラインエンハンサが適応バンドパスフィルタとして適用される。

先述の実施形態の別のさらなる展開例では、適応フィルタはノッチフィルタである。

先述のさらなる展開例のさらなる展開例では、適応ノッチフィルタは、フィルタを最適化するのに役立つ残留信号（Restsignal）をもたらすフィルタ関数と、そのフィルタ関数を補完し、測定信号をもたらすフィルタ関数とを実行し、それに基づいて自己相関が決定される。

加えて、本発明は測定管を通る媒体の流量を測定するための渦流量計に属する。渦流量計は、測定管内に配置されたブラフボディ；ブラフボディで生じる圧力変動を記録し、その圧力変動を電気測定信号に変換するためのセンサ；測定信号の少なくとも一部をサンプリングし、デジタル化するのに役立つアナログ‐デジタル変換器；デジタル化された測定信号の自己相関を計算し、自己相関の少なくとも一つの特性に基づいて流量を導き出すのに役立つ、信号処理ユニット、を含む。

本発明の効果は、自己相関によって、測定信号の個々の測定点だけでなく、測定信号の経過（Verlauf）と振幅も考慮されることである。このようにして、より高精度の測定が実現される。

さらなる効果は、測定信号に重ね合わされるホワイトノイズが、相関時間ゼロにおいてのみ自己相関に影響すること、従って極めて容易に除去できるということである。

本発明とさらなる効果は、実施形態の五つの実施例が示される図面の図に基づいて、より詳細に説明される。等しい部分は等しい参照文字で図に提供される。図は以下を示す。
渦流量計を示す。 渦流量計用の変換器を示す。 ブラフボディの後ろでの渦の形成を概略的に示す。 測定信号を時間の関数として示す。 図４の測定信号の自己相関を相関時間の関数として示す。 ホワイトノイズのみが重ね合わされた正弦波測定信号の自己相関を示す。 極小値と、極小値の近くの点にフィッティングされた放物線とを含む自己相関の部分を示す。 適応フィルタを含み、変換器のセンサに接続された回路を示す。 ノッチフィルタを含み、変換器のセンサに接続された回路を示す。

図１は渦流量計の一例を示し、図２はその変換器の一例を示す。これはカルマン渦列の原理に従って作動する。体積流量が測定される媒体は、測定管1を通る。媒体の流路（流路は矢印で示される）にブラフボディ3が挿入される。反対方向の渦がブラフボディの両側に交互に生じる。これは図３に概略的に示される。各渦は局所的な減圧を生じる。結果として生じる圧力変動は、変換器によって記録され、電気測定信号に変換される。渦は、変換器の設計限界内において極めて規則的に生じる。単位時間当たりに生じる渦の数は体積流量率に比例する。測定信号の周波数fは、測定管1内の媒体の流速に比例し、これは言い換えれば体積流量率に比例する。

センサ5は、例えばブラフボディ3の上、もしくは後ろ、すなわちブラフボディ3の領域内で生じる圧力変動を記録するために、および、そのような圧力変動を電気測定信号U_Sに変換するために設けられる。例えば冒頭で述べた容量センサなどの圧力センサがこの目的に適している。センサ5は、測定管1内にブラフボディ3の後ろの流れ方向に配置される。センサ5によって得られる電気測定信号U_Sは、理想的な場合では、正弦関数的挙動を示す。図４はそのような測定信号U_Sを時間tの関数として示す。測定信号U_Sの周波数fは、測定管1内の媒体の流速に比例し、従って体積流量率にも比例する。

本発明に従って、測定信号U_Sの少なくとも一部がサンプリングされ、デジタル化される。その場合、適切なサンプリングレート（例えば振動当たり10個の点など）で、少数の振動（例えば10振動など）のみを含む信号列 をサンプリングし、デジタル化すれば十分である。個々のサンプリング点は図４に示され、デジタル化の後、測定点 [U_S(t_i); t_i] として利用可能であり、ここでU_S(t_i)は時間t_iにおいてサンプリング点で記録された測定信号U_Sの値であり、iは整数の連続する添字 i = 1 .. Mである。サンプリングレートによって予め定められた同一の時間間隔Δtは、交互に続く時間t_iおよびt_i+1における二つのサンプリング点の間にある。

本発明に従って、デジタル化された測定信号U_S(t)の相関時間Tの関数として、自己相関AK(T)が計算され、流量は自己相関AK(T)の特性に基づいて導き出される。

自己相関AK(T)は、例えば次の式から決定できる。

測定点U_S(t_i)は時間t_iの離散点でサンプリングされる。それに対応して、自己相関AK(T)は離散相関時間T_kに対して計算でき、ここでT_k = k Δtで、k = 0, 1, 2 ... K、および条件N + K ≦ Mが満たされる。

周期信号の自己相関関数も同様に周期的で、開始信号として同じ周波数fと同じ周期Pを有する。開始信号が正弦波（例えば U(t) = U₀ sin (2π f t) の形）である場合、関連する自己相関関数は同じ周波数fの余弦関数AK_U(T) = A₀ cos (2π f T)である。

非相関信号S（例えばホワイトノイズ）の自己相関関数は、相関時間T ＝ 0においてのみゼロと異なる値を持つ。他の全ての相関時間T ≠ 0では、関連する自己相関AK_S(T) = 0である。

図４に示された正弦波測定信号U_S(t)の理想的な場合では、次の関係が成り立つ。

ここでCは定数であり、fは測定信号U_S(t)の周波数である。

関連する自己相関関数AK(T)は図５に示される。

測定信号が、ホワイトノイズのみが重ね合わされた正弦波信号からなる場合、先述の関係は相関時間T ≠ 0に対してのみ成り立つ。T = 0では、自己相関AK(T)はCよりも大きい値C₀を持つ。対応する自己相関関数は図６に示される。ホワイトノイズは値T = 0においてのみ自己相関に影響を及ぼす。自己相関の他の全領域はノイズフリーである。

自己相関AK(T)の特性が確定され、この特性に基づいて流量が導き出される。自己相関AK(T)の特性は、自己相関AK(T)の周波数fもしくは周期Pであることが好ましい。上述の通り、自己相関の周波数fとその周期Pはそれぞれ、測定信号U_Sの周波数fと周期Pにそれぞれ基本的に等しい。上述の通り、後者は流量の測定値であり、流量を確定するために利用できる。その場合、自己相関AK(T)の周波数fもしくは周期Pは、測定信号の周波数fもしくは周期Pと等しく設定されることが好ましい。これは、測定信号U_Sの周波数fもしくは周期Pを、例えば測定信号U_Sのゼロ交差の記録によって、元の測定信号U_Sの計算によって可能になる よりも、自己相関AK(T)に基づいてもっと正確に確定することができるという利点をもたらす。測定信号U_Sのゼロ交差を記録する場合、いくらかの外乱 がゼロ交差の数に影響を及ぼす可能性がある。対照的に、自己相関の場合では、ホワイトノイズは相関時間T = 0においてのみ局所的にはたらく。自己相関AK(T)のさらなる利点は、その精度が個々の測定点の精度に依存せず、その代わりに、信号列の測定点が入力され、それを用いて、利用された信号列の振幅と経過に関する情報が利用されるということである。これに一致して、自己相関AK(T)は、測定信号U_S自体よりも、測定信号U_Sの周波数fおよび周期Pそれぞれの確定に、より適している。

測定信号U_S(t)が、ノイズが重ね合わされていない、もしくはホワイトノイズのみが重ね合わされた正弦波信号であると仮定すると、自己相関関数AK(T)の周波数f、従ってセンサ信号の周波数は、T ≠ 0に対する自己相関の単一値に基づいて既に計算されているはずである。しかしながらこの処理方法は、実際の測定信号では、極めて正確な再現性のある結果をもたらしていなかった。これは、実際の測定信号が、正弦波信号とホワイトノイズに加えて、追加の妨害信号も含むためである。そのため、本発明に従って、自己相関AK(T)の特性が流量を確定するために利用される。その場合、基本的に余弦波の自己相関の計算は、自己相関の特徴的な部分に限定すれば十分である。特徴的な部分とは、例えば、
自己相関の極小値および極大値だけでなく、ゼロ交差の領域にある。

本発明の第一の変形例では、第一のゼロ交差の領域における自己相関AK(T)の経過もしくは曲線が利用される。このため、自己相関AK(T)は、例えば増加する相関時間T（T = k Δt、k = 0, 1, 2 .., ）に対して、少なくとも最初の負の値が生じるまで、すなわちAK(x Δt) < 0になるまで計算され、ここでxは1とKの間の自然数である。これらの値に基づいて、自己相関AK(T)の第一のnullもしくはゼロ点（以下、簡略化のため単に“ゼロ”とする）NS1が確定される。第一のゼロNS1の位置は、例えば単純内挿によって決定でき、ここで直線は点（AK(x Δt) < 0; x Δt）と前の点（AK((x-1) Δt) > 0; (x-1) Δt）との間にのび、ここで自己相関は正の値を持つ。次に直線のゼロ交差は第一のゼロNS1に等しく設定される。これに従って、次の式により第一のゼロNS1が与えられる。

NS1 = (x - AK(x Δt) / [AK(x Δt) - AK((x-1) Δt)]) Δt

第一のゼロNS1は、基本的に余弦波の自己相関AK(T)の1/4周期に相当する。従って自己相関AK(T)の全周期Pは、第一のゼロNS1の4倍に等しい期間を持ち、すなわち、次の関係が成り立つ：P = 4 NS1。従って、自己相関AK(T)の周波数fはf = 1 / (4 NS1)である。この周波数fは、極めて正確に測定信号U_S(t)の周波数fと等しい。結果として測定信号U_S(t)の周波数fは、第一のゼロNS1の位置に基づいて決定された自己相関AK(T)の周波数fに等しく設定される。これに対応して、周期Pについても同様である。

求められる流量は測定信号U_Sの周波数fに比例するので、自己相関AK(T)の第一のゼロNS1に基づいて既に確定できる。当然ながら、関連する周期Pに基づいても同様に流量を確定できる。

この方法の利点は、自己相関のごく少数の値のみが必要とされ、関連する計算が、わずかのステップしか含まない極めて単純な演算となることである。従ってこの方法では、非常にわずかの記憶空間と、わずかの計算能力しか必要とされない。

本発明の第二の変形例では、極小値、好ましくは第一の極小値M1の領域における自己相関AK(T)の経過もしくは曲線が使用される。第一の極小値M1は様々な方法で確定できる。例えば、自己相関AK(T)は、増加するTの値（T = k Δt、k = 0, 1, 2, .., ）に対して、直前の値AK((y-1) Δt)よりも大きい、自己相関AK(T)の少なくとも一つの値AK(y Δt)が見つかるまで計算される。これは極小値M1の近似位置を与える。極小値M1の正確な位置、すなわち極小値M1が生じる相関時間T_Minは、その後この領域における自己相関AK(T)の導関数に基づいて確定できる。この場合、関数が極小値を持つ点では、関数の導関数がゼロに等しいということが利用される。従って、導関数のゼロを確定すること、および、それを、求められる第一の極小値M1に等しく設定することが可能である。

あるいは、第一のゼロNS1を例えば上述の方法で決定すること、および、第一のゼロNS1の位置に基づいて極小値M1の位置を推定することが可能である。その場合、極小値M1は、第一のゼロNS1の相関時間の2倍に等しい相関時間T_Minにおいて推定されるということが利用される。加えて、極小値が推定され、かつ導関数のゼロ交差が確定される領域において、自己相関の導関数が計算されることが好ましい。導関数のゼロは、第一の極小値M1の位置に相当する。

極小値M1の正確な位置は、極小値の領域における自己相関の点に放物線p(T)をフィッティングすることによって確定されることが好ましい。これは、図７に示される通り、自己相関AK(T)の少なくとも三点に基づいて行われる。例えば上述の点、[AK(y Δt); y Δt]、[AK((y-1) Δt); (y-1) Δt]、およびそれらの前の点、[AK((y-2) Δt); (y-2) Δt]が
点として適している。放物線p(T)は図７において点線で示される。

同様に、自己相関AK(T)の導関数のゼロ交差も点の選択に使用できる。その場合、例えば、導関数のゼロから最小距離を持つ自己相関の点、ならびに、そこからすぐ右および左にある、その近くの二つの点が使用できる。

図７に示されるように、これらの三点に放物線をフィッティングする。このため、次の式（Ansatz）が使用できる。

p(T) = p₀(T - T_Min)² + p₁

ここでp₀、p₁およびT_Minは自己相関AK(T)の三点に基づいて決定される係数である。相関時間T_Minは放物線p(T)の極小値の位置に相当し、自己相関AK(T)の極小値の相関時間を極めて正確に反映する。対応して、これは自己相関AK(T)の極小値M1の相関時間T_Minに等しい。このようにして、自己相関のごくわずかの点が得られれば、極小値も極めて正確に決定することができる。

当然、放物線は自己相関の三点以上の点にも、例えば最小二乗法に基づいてフィッティングすることができる。これにより、測定信号が高いサンプリングレートでデジタル化され、その結果、振動あたり上述の10点以上の点が存在する場合、特に精度の向上をもたらすことができる。

第一の極小値M1の相関時間T_Minは半期1/2 Pに相当する。従って、自己相関AK(T)、ひいては測定信号U_Sの周波数fは、f = 1/(2 T_Min)となる。

上述の方法の両方は、極めて少ない数の自己相関の点に基づいてうまくいく。その数は、最初に周波数f、周期Pに対する推定値がそれぞれ決定される際には、さらに少なくなり得る。そのような推定値は、例えば測定装置特有値、もしくは前の測定で決定されたこれらの変数の一つに対する値となり得る。そのような推定値が利用可能な場合、第一のゼロNS1、第一の極小値M1がそれぞれ推定される領域は境界され、自己相関の計算はこの領域に限定され得る。

余弦関数K(T) = cos (2 π f_c T)を自己相関AK(T)にフィッティングすることによって、流量を確定できる精度をさらに高めることができる。このため、少なくとも一つの自己相関AK(T)の全周期が計算され、得られた自己相関が正規化されることが好ましい。この場合、自己相関時間T = 0における自己相関の値は、この値においてホワイトノイズが現れるので、除外される。フィッティングは、例えば余弦関数の値と、関連する自己相関の正規化値ak(T_i)との間の最小二乗和Jを最小化することによって行うことができ、余弦関数の周波数f_cはフィッティングパラメータとなる。

最小二乗和は、例えば次の式に従って決定できる。

ここでIは1からLまでの整数の添字であり、ak(I Δt)は自己相関の正規化値であり、f_cはフィッティングパラメータである。

最終的に、最適なフィッティングが得られる周波数f_cは、自己相関AK(T)の周波数fに等しく、かつ、測定信号U_Sの周波数fに等しく設定され、それに基づいて、関係する比例を
用いて流量が確定される。最適なフィッティングは、ある実施例では最小二乗和J(f_c)の極小値に相当する。

実際の測定状況では、測定信号は、求められた基本的に正弦波の信号に加えて、場合により存在する、重ねあわされた追加のホワイトノイズ妨害信号 （例えば非定常ノイズ）を含む可能性があり、これは振幅変動をあらわす可能性がある。こうした状況でも、記載された方法は極めて正確な測定結果をもたらす。

測定の精度は、自己相関を作成する前に測定信号をフィルタに通すことによって、さらに高めることができ、自己相関AK(T)は、フィルタ処理した測定信号に基づいて決定される。

図８は、センサ5と、それに接続されたフィルタ7とを含む、対応する回路を示す。フィルタ処理された測定信号はアナログ‐デジタル変換器9に送られ、それからアナログ‐デジタル変換器は、例えばマイクロプロセッサなどの信号処理ユニット11に、デジタルのフィルタ処理された測定信号を送る。信号処理ユニット11は、上述の方法で自己相関とその特性を決定し、その後、それに基づいて流量が導き出される。この動作も信号処理ユニット11を用いて行うことができる。

自己相関AK(T)の作成前に測定信号U_Sが通るフィルタ7は、例えば適応バンドパスフィルタである。自己相関AK(T)の周波数fが決定され、バンドパスフィルタが伝達可能な周波数帯域もしくは通過帯域が、自己相関の周波数fに基づいて設定されることが好ましい。その場合、自己相関AK(T)の周波数fが、基本的に測定信号U_Sの周波数fに等しいということが利用される。その場合、フィルタ7は、測定信号U_Sの周波数fのごく近傍の周波数帯域についてのみ伝達可能であるように設定することによって、測定信号U_Sの周波数fに継続的に適合される。従って、測定信号に含まれる他の周波数の妨害信号はフィルタで除去される。

あるいは、バンドパスフィルタの通過帯域は、測定信号から導き出される測定信号の周波数に基づいて直接設定することができる。このため、例えば従来の測定信号のゼロ交差の計数を使用でき、単位時間当たりの交差の数に基づいて周波数が確定される。

説明されたアナログフィルタ7の代わりに、もしくはそれに加えて、デジタルフィルタ13も使用できる。これは、図７において破線表示で示したように、アナログ‐デジタル変換器9の後ろに配置される。例えば、アナログ適応バンドパスフィルタに関して上述した方法と同じように適用される、デジタル適応バンドパスフィルタがこれに適している。

適切なデジタルフィルタ13の別の好ましい例としては、いわゆる適応ラインエンハンサ（ALE）がある。この種のフィルタは、自動的に測定信号の周波数に設定し、背景ノイズの減衰を行う。

あるいは、もしくはさらに、特に高いサンプリングレートでは、平均値フィルタ15を挿入できる。これも図８に示される。平均値フィルタは、連続して続く複数の測定値を平均化することによって、測定信号の平滑化を行う。

図９は別の回路を示し、これを用いて、自己相関の作成前に測定信号をフィルタ処理にかける。ここではフィルタは適応ノッチフィルタ17である。ノッチフィルタは、狭い阻止帯域を特徴とする高選択的フィルタである。フィルタ関数H(z)であらわされるノッチフィルタ17は、阻止帯域の外側にある入力信号の全部分を含む残留信号Rを出力に伝える。通常、この残留信号Rはノッチフィルタ17を最適化するために使用される。ノッチフィルタ1
7の最適化は、例えば図９に概略的に示されるように、残留信号Rが最小化されるようにフィルタを適応させることによって、もたらすことができる。

本発明に従って、ノッチフィルタ17は、フィルタ関数H(z)を補完するフィルタ関数1 - H(z)をさらに実行し、このフィルタ関数は、入力センサ信号から実際の測定信号U_Sをフィルタする。フィルタで除去された測定信号U_Sは、その後前述のようにさらに処理され、信号処理ユニット11に送られ、その自己相関AK(T)が決定され、自己相関AK(T)の少なくとも一つの特性に基づいて流量が確定される。

［参照文字一覧］
１ 測定管
３ ブラフボディ
５ センサ
７ フィルタ
９ アナログ‐デジタル変換器
１１ 信号処理ユニット
１３ デジタルフィルタ
１５ 平均値フィルタ
１７ ノッチフィルタ

Claims (12)

1. 測定管（1）を通る媒体の流量を測定するための渦流量計の測定信号（U_S）の信号処理のための方法であって、
   前記渦流量計は、
   前記測定管（1）内に配置されたブラフボディ（3）と、
   前記ブラフボディ（3）で生じる圧力変動を記録し、それを電気測定信号（U_S）に変換するセンサ（5）とを含み、
   前記方法は、
   前記測定信号（U_S）の少なくとも一部をサンプリングし、デジタル化するステップ、
   前記デジタル化された測定信号（U_S）の自己相関（AK(T)）を計算するステップ、
   前記自己相関（AK(T)）の少なくとも一つの特性に基づいて流量を導き出すステップ、
   を含む方法。
2. 前記特性が、前記自己相関（AK(T)）の周波数（f）もしくは周期（P）であり、
   前記自己相関（AK(T)）の前記周波数（f）もしくは前記周期（P）が、前記測定信号（U_S）の周波数（f）もしくは周期（P）に等しく設定される、
   請求項１の方法。
3. 前記自己相関（AK(T)）のゼロ（NS1）もしくは極少値（M1）が確定され、
   前記自己相関（AK(T)）の前記特性が、前記ゼロ（NS1）もしくは前記極少値（M1）に基づいて決定される、
   請求項１もしくは２の方法。
4. 前記自己相関（AK(T)）の複数の点に放物線（p(T)）をフィッティングすることによって前記極小値（M1）の位置が決められる、請求項３の方法。
5. 前記自己相関（AK(T)）の前記特性が、前記自己相関（AK(T)）の前記周波数（f）もしくは前記周期（P）であって、
   前記自己相関（AK(T)）に余弦関数をフィッティングすることによって前記特性が確定される、
   請求項１もしくは２の方法。
6. 前記自己相関（AK(T)）が作成される前に、前記測定信号（U_S）が適応フィルタ（7、13、17）を通る、請求項１の方法。
7. 前記適応フィルタ（7、13）が適応バンドパスフィルタである、請求項１の方法。
8. 前記自己相関（AK(T)）の周波数（f）が確定され、
   前記自己相関（AK(T)）の前記周波数（f）に基づいて前記バンドパスフィルタの通過帯域が設定される、
   請求項７の方法。
9. 適応ラインエンハンサが前記適応バンドパスフィルタとして適用される、請求項７の方法。
10. 前記適応フィルタ（17）がノッチフィルタである、請求項６の方法。
11. 前記適応ノッチフィルタが、
    前記フィルタ（17）の最適化に役立つ残留信号（R）をもたらす、フィルタ関数（H(z)）を実行し、
    そのフィルタ関数（H(z)）を補完し、前記測定信号（U_S）をもたらすフィルタ関数（1-H(z)）を実行し、それに基づいて前記自己相関（AK(T)）が決定される、
    請求項１０の方法。
12. 測定管（1）を通る媒体の流量を測定するための渦流量計であって、
    前記測定管（1）内に配置されたブラフボディ（3）、
    前記ブラフボディ（3）で生じる圧力変動を記録し、それを電気測定信号（U_S）に変換するためのセンサ（5）、
    前記測定信号（U_S）の少なくとも一部をサンプリングし、デジタル化するのに役立つアナログ‐デジタル変換器（9）、
    前記デジタル化された測定信号（U_S）の自己相関（AK(T)）を計算し、前記自己相関（AK(T)）の少なくとも一つの特性に基づいて流量を導き出すのに役立つ信号処理ユニット（11）、
    を含む、渦流量計。

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