JP4126837B2 - Vortex flow measurement method and vortex flow meter - Google Patents

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Description

【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21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12,13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、▲1▼配管振動、▲2▼ビート状のノイズ、▲3▼低周波ノイズ、▲4▼渦発生体共振等の高周波ノイズ、▲5▼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、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成されることを特徴とする渦流量測定方法。
(3)上記()において、ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態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、入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備えることを特徴とする渦流量測定方法。
(5)上記()において、前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の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、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成されことを特徴とする渦流量測定方法。
(8)上記()において、上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態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、入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備えることを特徴とする渦流量測定方法。
(10)上記()において、前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の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を備えることを特徴とする渦流量計。
(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、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成されことを特徴とする渦流量計。
(13)上記(12)において、上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態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、入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備え、前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の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を備えることを特徴とする渦流量計。
(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、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成されことを特徴とする渦流量計。
(17)上記(16)において、上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態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、入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備え、前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の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(LPF0)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35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、EEPROM43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44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)38b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(TLA)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W3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)39b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帯域分割フィルタを通過することによって、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
【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〜39a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、W5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As’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、EEPROM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ST20)。
【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ST23)。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ST17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W3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)39b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〜W5)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〜39a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An(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EEPROM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、EEPROM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ST31)。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、ST34)。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ST33)。
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ST34〜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
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a vortex flow measuring method and a vortex flow meter, and more particularly, to a vortex flow measuring method and a vortex flow meter improved by a method for measuring a Karman vortex generated in a fluid.
[0002]
[Prior art]
As shown in FIG. 10, the vortex flowmeter in the prior art includes a pair of first and second piezoelectric elements 10, 11, a first charge converter 13 connected to the first piezoelectric element 10, The second charge converter 12 connected to the two piezoelectric elements 11, the signal that has passed through the noise balance 14 that reduces the noise of the signal from the second charge converter 12, and the signal from the first charge converter 13. An adder 15 that adds the signals, an active filter 16 that passes the signal obtained by the adder 15 only through a predetermined frequency band, and a Schmitt trigger circuit 18 that converts the signal that has passed through the active filter 16 into a pulse signal. A noise discriminating circuit 19 for discriminating noise contained in the signal from the adder 15, a V-F circuit 20, and a Schmitt trigger circuit 1 The microprocessor 21 that receives the pulse signal from the VF circuit 20 and the signal from the V-F circuit 20 for signal processing, the display 22 that displays the signal from the microprocessor 21, and the pulse signal from the microprocessor 21 are insulated. A transformer 23 for transmission, an F-I circuit 27 for converting a signal insulated and transmitted by the transformer 23 into an analog signal, a changeover switch 26 for switching a signal from the microprocessor 21, and a communication signal superimposed on the analog signal. Transmission / reception modems 24 and 25, a changeover switch 28 for switching between an analog signal and a pulse signal, and a pulse output circuit 29.
[0003]
The vortex flowmeter having such a configuration converts the AC charge signals output from the first and second piezoelectric elements 10 and 11 into AC voltage signals by the first and second charge converters 12 and 13, respectively. The adder 15 performs addition amplification. Thereafter, the noise component is removed from the addition-amplified signal via the active filter 16 and converted into a pulse signal corresponding to the vortex frequency by the Schmitt trigger circuit 18. The active filter 16 is selected in the optimum frequency band by the microprocessor 21 from the diameter, fluid density and maximum flow rate through which the fluid flows. This pulse signal is taken into the microprocessor 21, the frequency is measured by an internal counter, the flow rate calculation and the correction calculation are performed, and then the pulse signal corresponding to the flow rate signal is output. This pulse signal passes through the transformer 23 and the FI circuit 27 and is then converted into a 4-20 mA current signal.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the signal processing by the active filter of the vortex flow meter described in the prior art, the noise component superimposed on the vortex signal component is (1) pipe vibration, (2) beat-like noise, (3) low frequency noise, (4) High frequency noise such as vortex generator resonance, (5) Spike-like noise, etc. are mixed. These noises can be considerably reduced by the active filter 16, but the noise component that remains without being reduced still adversely affects the signal component that has passed through the active filter 16. Specifically, the Schmitt trigger circuit 18 causes a double count or causes a pulse drop. As a result, there is a problem that a stable flow rate cannot be obtained and an error occurs.
[0005]
Therefore, there is a problem to be solved by a method and a vortex flowmeter for removing and attenuating a noise component superimposed on a signal component obtained from a Karman vortex generated in a fluid.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, the vortex flow measuring method and the vortex flow meter according to the present invention are configured as follows.
[0007]
(1) In a vortex flowmeter that measures the flow rate of a fluid by detecting an alternating stress signal generated by a Karman vortex, the alternating stress signal is a low-pass filter having a frequency band determined by a diameter and a flow range through which the fluid flows. The signal intensity of the noise component measured in advance from the signal intensity of each signal that has passed through the band division filter and passed through the band division filter that has divided the signal that has passed through the low pass filter into a plurality of frequency bands An eddy flow rate measurement method characterized in that a vortex flow rate signal is obtained by taking the difference between the two.
(2) In the above (1), the band dividing filter starts with a frequency band through which the alternating stress signal passes., ThinningFormed with a filter consisting of multiple frequency bandsIsA method of measuring vortex flow rate.
(3) Above (2), The signal intensity of the noise component is zeroStateA method for measuring a vortex flow rate, wherein the signal intensity is a signal intensity of a signal that has passed through the band-splitting filter.
(4) In the above claim 1,A second-order low-pass filter having an input connected to the output of the low-pass filter, an output connected to the input of the band-splitting filter, and uniformizing the amplitude of the signal regardless of the frequencyA method for measuring vortex flow rate.
(5) Above (4)The secondary low-pass filter is a digital filter, and makes the amplitude of the vortex signal proportional to the square of the fluid density and the flow velocity of the fluid uniform regardless of the frequency.A method for measuring vortex flow rate.
[0008]
(6) In a vortex flowmeter that measures the flow rate of a fluid by detecting an alternating stress signal generated by a Karman vortex, the alternating stress signal is a low-pass filter having a frequency band determined by a diameter and a flow range through which the fluid flows. The signal that has passed through the low-pass filter is passed through a band-splitting filter that has been divided into a plurality of frequency bands that have been switched to a gain based on the signal intensity of a noise component that has been measured in advance, and has passed through the band-splitting filter. A vortex flow rate measuring method characterized in that a vortex flow rate signal is obtained from the signal intensity of each signal.
(7) In the above (6), the band division filter includes a frequency band filter that allows the alternating stress signal to pass through., ThinningFormed by a filter consisting ofRuA method for measuring vortex flow rate.
(8) Above (7), The signal intensity of the noise component is zeroStateA method for measuring a vortex flow rate, wherein the signal intensity is a signal intensity of a signal that has passed through the band-splitting filter.
(9) In (6) above,A second-order low-pass filter having an input connected to the output of the low-pass filter, an output connected to the input of the band-splitting filter, and uniformizing the amplitude of the signal regardless of the frequencyA method for measuring vortex flow rate.
(10) (9)The secondary low-pass filter is a digital filter, and makes the amplitude of the vortex signal proportional to the square of the fluid density and the flow velocity of the fluid uniform regardless of the frequency.A method for measuring vortex flow rate.
[0009]
(11) In a vortex flowmeter that measures the flow rate of a fluid by detecting an alternating stress signal generated by a Karman vortex, a low pass that allows the alternating stress signal to pass through a frequency band determined by a diameter and a flow range through which the fluid flows. A filter, an A / D converter that converts a signal that has passed through the low-pass filter into a digital signal, and the signal converted by the A / D converterDigital signalA vortex flow rate signal by taking a difference between the signal intensity of a noise component measured in advance from the signal intensity of each signal that has passed through the band division filter and a filter band division filter that passes a filter composed of a plurality of frequency bands And signal calculation means to obtainCharacterized by comprisingVortex flow meter.
(12) In the above (11), the band dividing filter includes a filter in a frequency band that allows the alternating stress signal to pass., ThinningFormed by a filter consisting ofRuVortex flowmeter characterized by that.
(13) (12), The signal intensity of the noise component is zeroStateThe vortex flowmeter according to claim 1, wherein the vortex flowmeter has a signal intensity of a signal that has passed through the band dividing filter.
(14) In the above (11),An input is connected to the output of the low-pass filter, an output is connected to the input of the band-splitting filter, and a second-order low-pass filter that equalizes the amplitude of the signal regardless of the frequency is provided. It is a filter, and the amplitude of the vortex signal proportional to the square of the fluid density and the flow velocity of the fluid is made uniform regardless of the frequency.Vortex flowmeter characterized by that.
[0010]
(15) In a vortex flowmeter that measures the flow rate of a fluid by detecting an alternating stress signal generated by a Karman vortex, a low-pass filter that passes the alternating stress signal in a frequency band determined by a diameter and a flow range through which the fluid flows; An A / D converter that converts the signal that has passed through the low-pass filter into a digital signal, and the signal converted by the A / D converterDigital signalAre switched based on the signal strength of the noise component measured in advance and obtained by the switched gain. Signal calculation means for obtaining a vortex flow rate signal from the obtained signal intensity;Characterized by comprisingVortex flow meter.
(16) In the above (15), the band division filter includes a frequency band filter that allows the alternating stress signal to pass through., ThinningFormed by a filter consisting ofRuVortex flowmeter characterized by that.
(17) Above (16), The signal intensity of the noise component is zeroStateThe vortex flowmeter according to claim 1, wherein the vortex flowmeter has a signal intensity of a signal that has passed through the band dividing filter.
(18) In the above (15),An input is connected to the output of the low-pass filter, an output is connected to the input of the band-splitting filter, and a second-order low-pass filter that equalizes the amplitude of the signal regardless of the frequency is provided. It is a filter, and the amplitude of the vortex signal proportional to the square of the fluid density and the flow velocity of the fluid is made uniform regardless of the frequency.Vortex flowmeter characterized by that.
[0011]
Thus, by subtracting the signal strength of the noise component from the signal strength of the signal generated by the band division filter or controlling the gain based on the signal strength of the noise component, the vortex flow signal is generated accurately. In addition, a stable signal component can be obtained.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, various embodiments of a vortex flow rate measuring method and a vortex flow meter according to the present invention will be described with reference to the drawings.
[0013]
As shown in FIG. 1, a vortex flow meter embodying a vortex flow measuring method according to a first embodiment of the present invention includes a piezoelectric element 30 for detecting Karman vortices generated in a fluid, and the piezoelectric element 30. The charge converter 31 that converts the alternating current charge signal (alternating stress signal) obtained in step 1 into an alternating voltage signal, the anti-aliasing filter (LPF) 32 that passes only the eddy frequency component, and the anti-aliasing filter (LPF) 32 A / D converter 33 that converts the vortex signal of the analog signal into a digital signal, a low-pass filter (LPF0) 34 that removes frequencies above the maximum vortex frequency obtained by the aperture, fluid density, and maximum flow rate, A second-order low-pass filter (LPF) 35a, which is a digital filter that uniforms the amplitude, and a vortex signal that is converted into a uniform amplitude signal A microprocessor 40 having a band division filter 35 composed of a digital filter that performs subband decomposition, a signal calculation means for measuring and calculating the intensity of a signal that has passed through the band division filter 35, and storing noise component information and A memory ROM 41, RAM 42, EEPROM 43 for storing and reading signals including signals processed by the microprocessor 40, a D / A converter 44 for converting a digital signal obtained by the microprocessor 40 into an analog signal, an analog And an output stage 45 for outputting a signal.
[0014]
The low-pass filter (LPF0) 34 sets a so-called corner frequency, and is set to a frequency band that can pass through the maximum vortex frequency obtained by the diameter, fluid density, and maximum flow rate through which the fluid flows. This makes it possible to apparently remove background noise that is high-frequency component noise having a frequency component equal to or higher than the vortex frequency.
[0015]
The secondary low-pass filter (LPF0) 35a is a digital filter, and makes the amplitude of the vortex signal proportional to the square of the fluid density and the vortex frequency (flow velocity) uniform regardless of the frequency. Thereby, in the microprocessor 40, the signal comparison reference at the reference value TLA for comparing the vortex signals can be set based on the unified data.
[0016]
As shown in FIG. 2, the band-splitting filter 35 is composed of filters of frequency bands W1 to Wn. In the case of the embodiment, the band-splitting filter 35 is composed of filters composed of five frequency bands of frequency bands W1 to W5. Yes. First, a frequency band W1 that allows a signal that has passed through the anti-alien filter (LPF) 32 to pass through a signal that has passed through the first high-pass filter (HPF1) is further down-sampled by half (referred to as half-decimation); A frequency band W2 for passing the signal that has passed through the first low-pass filter (LPF1) 36b by half down-sampling and further passing the signal that has passed through the second high-pass filter (HPF2) 37a by down-sampling by half. The signal that has been passed through the second low-pass filter (LPF2) 37b is further down-sampled by one-half the third low-pass filter (LPF2) 37b. The signal that has passed through the high-pass filter (HPF3) 38a is further divided into two The frequency band W3 to be down-sampled and passed, and the signal that has passed through the second low-pass filter (LPF2) 37b by half down-sampling and further passed through the third low-pass filter (LPF3) 38b are further divided into two. The frequency band W4 that passes the signal that has passed through the fourth high-pass filter (HPF4) 39a down-sampled by one half and further down-sampled by one-half, and the signal that has passed through the third low-pass filter (LPF3) 38b. The frequency band W5 is down-sampled by half and passed through the fourth low-pass filter (LPF4) 39b, and further down-sampled by half and passed. The signals that have passed through these frequency bands W1 to W5 are input to the microprocessor 40, the intensity measurement 40a is performed, the signal reference value (TLA) 40b is determined, and the signal with the maximum intensity signal is calculated according to the calculation method described later. Extracted as
[0017]
In the vortex flow measuring method and the vortex flow meter having such a configuration, first, an AC charge signal (alternating stress signal) detected from the piezoelectric element 30 is converted into an AC voltage signal by the charge converter 31, and an anti-aliasing filter ( The vortex signal of the vortex frequency component that has passed through the LPF) 32 is converted into a digital signal by the A / D converter 33. Note that the present invention can also be applied to a vortex flowmeter using two piezoelectric elements as in the prior art. In that case, the same processing may be applied to the adder output signal. As shown in FIG. 3, the vortex signal converted into the digital signal has a uniform amplitude after passing through the second-order low-pass filter (LPF) 35a. Here, as shown in FIG. 4, since the gain is set smaller as the frequency band is higher, the gain of the signal component in the lower direction is higher and the gain of the signal component in the higher frequency band is lower. The digital signal composed of the signal components having the uniform characteristics (frequency and amplitude) captured in this way is extracted by the frequency division band which is captured and divided by the band division filter 35 constituted by the digital filter. Subband decomposition is performed. Hereinafter, the operation of subband decomposition by the band division filter will be described.
[0018]
When the vortex signal having a uniform amplitude that has passed through the second-order low-pass filter (LPF) 35a is allowed to pass through the high-pass filter and the low-pass filter, the subband decomposition function has the respective frequency bands (W1 to W5 in the embodiment). Limited by range. Since the output signal that has passed through the high-pass filter and the low-pass filter is down-sampled by one-half (1/2 decimation; thinning-out), the number of signal samples is kept constant.
[0019]
By repeating this operation N times, the frequency band can be divided into (N + 1). The signal component and the noise component are classified in each of the frequency bands W1 to Wn divided into (N + 1). The example of FIG. 3 is a case where n = 4 in accordance with the embodiment shown in FIG. 2, and is divided into five frequency bands W1 to W5. The frequency band W1 is a frequency band of the first high-pass filter (HPF1) 36a that allows the signal from which background noise has been removed to pass, and the frequency band W2 passes the signal that has passed through the first low-pass filter (LPF1) 36b. The frequency band of the second high-pass filter (HPF2) 37a down-sampled by half is the frequency band W3 is the third high-pass that down-samples the signal that has passed through the second low-pass filter (LPF2) 37b by half. The frequency band of the filter (HPF3) 38a, and the frequency band W4 is the frequency band of the fourth high-pass filter (HPF4) 39a obtained by down-sampling the signal that has passed through the third low-pass filter (LPF3) 38b by half. The frequency band W5 is a third low-pass filter (LP 3) a fourth low-pass filter a signal that has passed through 38b and one-half downsampling (LPF 3) is a frequency band of 39 b.
[0020]
  FIG. 4 shows the overall filter characteristics after combining the one shown in FIG. 3 with a secondary low-pass filter..Pass the band-splitting filterByClassify signal components and noise components in each frequency band W1 to W5.
[0021]
The maximum signal intensity obtained from each of the band division filters divided into such frequency bands W1 to Wn corresponds to the vortex frequency component. The calculation of the strongest signal of the eddy frequency component is calculated in the microprocessor 40, and each band division filter (first to fourth high-pass filters 36a to 39a and first to fourth low-pass filters 36b to 36b) is calculated. 39b) is calculated by a value obtained by subtracting the signal with the maximum signal intensity passed through 39b) and the signal intensity of noise at the time of zero flow or self-diagnosis, and outputs as a vortex flow signal. Hereinafter, a method for calculating the vortex flow rate signal will be described with reference to FIG.
[0022]
FIG. 5 (A) shows signal components in each frequency band W1 to W5 with respect to a vortex signal having a vortex frequency component that is passed through an anti-aliasing filter (LPF) 32 at zero flow rate and self-diagnosis to remove background noise. Since the signal strength in this case is a measurement at a flow rate of zero, the signal component should not be measured, so the signal component measured here is the noise component. The signal intensity An (i) is obtained. For example, the signal strength An (1) of the noise in the frequency band W1 is the largest, the signal strengths An (2) and An (4) in the frequency bands W2 and W4 are the smallest, and the signal strength An in the frequency bands W3 and W5. (3), An (5) is the signal strength at the intermediate position. These noise signal intensities An (i) are accumulated in the memory EEPROM and used for calculation of signal components and calculation of the reference value TLA in actual flow measurement.
[0023]
FIG. 5B shows the signal strength As (i) of the signal component detected in each frequency band at the time of the flow rate measurement. The signal strength As (3) in the frequency band W3 is the largest, The signal strengths As (1), As (5), As (2), As (4) in the order of the frequency bands W1, W5, W2, and W4.
[0024]
In FIG. 5C, the signal strength An (i) (see FIG. 5A) of the noise component described above is subtracted from the measured signal component signal strength (see FIG. 5B) and set in advance. Reference signal TLA, and the signal strength As (1) of the signal component in the frequency band W1 is large, but the signal strength As (1) of the noise is also large, so the signal strength As ( 1) 'has a small signal strength. The signal strength As ′, which is obtained in the same manner for the other frequency bands W2 to W5 and as a result is equal to or greater than the reference value TLA, becomes the signal strength As (3) ′ of the frequency band W3. It becomes a flow signal.
[0025]
Here, with respect to spike-like noise, there is a moving average or the like as a method for measuring the signal strength of each band division filter for each calculation cycle. According to this method, it can be determined whether the noise is stationary or sudden. The moving average is a so-called moving average filter, which is composed of an adder and a delay element such as a register, and normally decimates each time it passes through a low-pass filter.
[0026]
In this way, the signal component and the noise component are separated, and the background noise of each frequency band of the band dividing filter is measured in advance and stored in the memory RAM and EEPROM, and each divided band filter at the time of measuring the flow rate. By taking the difference from the signal intensity in each of the frequency bands W1 to Wn, it is possible to detect an accurate eddy flow signal that is not affected by the background noise with the flow meter attached.
[0027]
Next, the overall operation of the vortex flowmeter having the above function will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
[0028]
First, when the power is turned on, various data and flags are initialized (step ST10). Specifically, the diagnosis execution flag is set, the flow rate presence / absence diagnosis flag is cleared, and the flow rate is zero. And, when the power is turned on for the first time, make sure to make a diagnosis. This is because the fluid does not normally flow before the power is turned on with the vortex flowmeter attached. Therefore, the state of these flags is not stored in the EEPROM.
[0029]
Next, the signal strength An (i) of the noise data is read from the EEPROM (step ST11). That is, the data measured in advance when measuring the background noise is read from the EEPROM.
[0030]
Next, a self-diagnosis is performed. The self-diagnosis will be described with reference to the flowchart shown in FIG. When the self-diagnosis starts, it is first determined whether the fluid is liquid, gas, or gas such as steam (step ST20).
[0031]
In the case of liquid, it is determined whether or not the detected signal band is in a low frequency region (step ST21). If a signal in the low frequency region is detected, it is determined that the flow is unstable (step ST22).
[0032]
If the fluid is gas or steam, it is determined whether or not the band of the detected signal is high (step ST23). If the band of the detection signal is a high frequency, it is determined that there is a possibility of valve resonance and header noise (step ST24). In step ST23, when the band of the detection signal is low, it is determined that there is vibration (step ST25).
[0033]
In this way, in self-diagnosis, various phenomena that appear to occur in the fluid, such as unstable flow, vibration, valve resonance, header noise, etc., occur depending on the frequency band of the detection signal. Thus, the self-diagnosis is completed in consideration of the subsequent flow rate measurement.
[0034]
Next, returning to FIG. 6, after the self-diagnosis is performed in step ST15, the diagnosis execution flag is cleared and the flow rate presence / absence determination flag is set (steps ST16 and ST17).
[0035]
In step ST13 and step ST17, when the flow rate presence / absence determination flag set and the flow rate presence / absence determination flag are set, each band obtained by measuring the background noise from the signal intensity As (i) obtained by the measurement. A value As (i) ′ obtained by subtracting the noise intensity An (i) of the divided filter is calculated to calculate a vortex flow rate signal, and the process returns to step ST12 to repeat this operation (steps ST18 and ST19).
[0036]
Next, a vortex flow rate measuring method and a vortex flow meter according to a second embodiment will be described with reference to the drawings.
[0037]
The vortex flowmeter embodying the vortex flow measurement method of the second embodiment has the same configuration as the vortex flowmeter of the first embodiment shown in FIGS. 1 and 2 and is different. The calculation method for calculating the vortex flow rate signal by the microprocessor is different.
[0038]
First, an AC charge signal (alternating stress signal) detected from the piezoelectric element 30 is converted into an AC voltage signal by the charge converter 31 and A / D conversion is performed on the vortex signal of the vortex frequency component that has passed through the anti-aliasing filter (LPF) 32. The digital signal is converted by the device 33. As shown in FIG. 8B, the vortex signal converted into the digital signal is converted into a vortex signal having a uniform amplitude after passing through the secondary low-pass filter (LPF) 35a. The digital signal composed of the signal components having the uniform characteristics (frequency and amplitude) captured in this way is extracted by the frequency division band which is captured and divided by the band division filter 35 constituted by the digital filter. Subband decomposition is performed.
[0039]
When the vortex signal having a uniform amplitude that has passed through the second-order low-pass filter (LPF) 35a is allowed to pass through the high-pass filter and the low-pass filter, the subband decomposition function has the respective frequency bands (W1 to W5 in the embodiment). Limited by range. Since the output signal that has passed through the high-pass filter and the low-pass filter is down-sampled by half (1/2 decimation; thinning), the number of signal samples is kept constant.
[0040]
The example of FIG. 8 shows a band division filter that is divided into five frequency bands W1 to W5. The frequency band W1 includes a first high-pass filter (HPF1) 36a that passes a signal from which background noise has been removed. The frequency band W2 is a frequency band of a second high-pass filter (HPF2) 37a down-sampled by half that passes the signal that has passed through the first low-pass filter (LPF1) 36b, and the frequency band W3 is A frequency band of a third high-pass filter (HPF3) 38a obtained by down-sampling the signal that has passed through the second low-pass filter (LPF2) 37b by half, and the frequency band W4 passes through the third low-pass filter (LPF3) 38b. A fourth high-pass filter (HP 4) 39a is a frequency band of the frequency band W5 is the frequency band of the fourth low-pass filter (LPF 3) 39 b which is one-half downsampling the signal passed through the third low-pass filter (LPF 3) 38b.
[0041]
The maximum signal intensity obtained from each of the band division filters divided into such frequency bands W1 to Wn (in the embodiment, n = 5 and frequency bands W1 to W5) is the eddy frequency component. It corresponds to. The calculation of the strongest signal of the eddy frequency component is performed by the microprocessor 40, and each band division filter (first to fourth high-pass filters 36a to 39a and first to fourth low-pass filters 36b to 39b) is calculated. ) And the respective signal strengths of the maximum signal strength passed through and the signal strength of noise at the time of zero flow rate or self-diagnosis, that is, by changing each gain of the band division filter according to the amplitude of the background noise, Output as a vortex flow signal. Specifically, in the band division filter, the signal strength is reduced to (1/2) by being decimated by half.nTherefore, when comparing the signal strength in each band, the obtained signal strength is 2nIt is necessary to double. Here, by changing the value of n in accordance with the noise signal intensity, the frequency characteristics shown in FIG. 8 to be described later can be realized. If the gain is lowered, the original signal may not be detected, but the signal component is larger than the square of the fluid density and the flow velocity in the signal band, so that the high frequency band Even if the gain is reduced to some extent, no problem occurs. That is, when the noise signal strength is “high” and the band filter gain is “low”, the value of n is small. When the noise signal strength is “low” and the band filter gain is “high”, the value of n is Become “big”. Hereinafter, a method for calculating the vortex flow rate signal will be described with reference to FIG.
[0042]
FIG. 8A shows the signal component in each frequency band W1 to W5 with respect to the vortex signal of the vortex frequency component that has been passed through the anti-aliasing filter (LPF) 32 at the time of zero flow rate and self-diagnosis to remove background noise. This shows the signal strength. In this case, since the signal strength is measured at a flow rate of zero, the signal component should not be measured. Therefore, the measured signal component is a noise component. Signal strength, that is, noise signal strength An (i). For example, the noise signal intensity An (1) in the frequency band W1 is the largest, the noise signal intensity An (2), An (4) in the frequency bands W2 and W4 is the smallest, and the noise signal intensity in the frequency bands W3 and W5. An (3) and An (5) are intensities at intermediate positions. These noise signal strengths An (1) to An (5) are stored in the memory EEPROM, and are used for changing the gain of each frequency band and calculating the reference value TLA in actual flow measurement.
[0043]
FIG. 8B shows the gain for the signal component detected in each frequency band at the time of flow rate measurement. Since the noise signal intensity An (1) in the frequency band W1 is the highest, the gain is the highest. Next, the frequency bands W3, W5, W4, and W2 increase in order.
[0044]
FIG. 8C shows the signal intensity As (i) measured by changing the gain of each filter of the band division filter based on the noise signal intensity An (i) described above and a preset reference value TLA. The signal component As (1) ′ of the signal component before passing through the filter in the frequency band W1 is large, but the noise signal strength An (1) (see FIG. 8A) is also large. The signal intensity As (1) of the signal component is a small signal intensity. The other frequency bands W2 to W5 are obtained in the same manner. As a result, the signal in the frequency band W3 has a small noise signal strength An (3) and a high signal strength As (3) ′ before passing through the filter. The signal intensity As (3) after passing through the filter becomes a large value and becomes the eddy flow signal measured this time.
[0045]
In this way, the signal component and the noise component are separated, and the background noise of each frequency band of the band dividing filter is measured in advance and stored in the memory RAM and EEPROM, and each divided band filter at the time of measuring the flow rate. By changing the gain of each frequency band W1 to Wn and measuring the signal intensity, it becomes possible to detect an accurate eddy flow signal that is not affected by the background noise.
[0046]
Next, the overall operation of the vortex flowmeter having the above function will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
[0047]
First, when the power is turned on, various data and flags are initialized (step ST30). Specifically, the diagnosis execution flag is set, the flow rate presence / absence diagnosis flag is cleared, and the flow rate is zero. And, when the power is turned on for the first time, make sure to make a diagnosis. This is because the fluid does not normally flow before the power is turned on with the vortex flowmeter attached. Therefore, the state of these flags is not stored in the EEPROM.
[0048]
Next, the noise signal intensity An (i) of the noise data is read from the EEPROM (step ST31). That is, the data measured in advance during the background noise measurement is read from the EEPROM. If it is not set here, the ROM initial value and the factory default data are used.
[0049]
Next, when the diagnosis execution flag is set, self-diagnosis is performed (steps ST32 and ST34). As for self-diagnosis, self-diagnosis is performed based on the flowchart shown in FIG. 7 described in the first embodiment. If the detected signal is in the low frequency region, the flow is unstable. If a signal is detected in a low frequency band, vibration is detected, and if a signal is detected in a low frequency band, the presence of a noise source due to valve vibration or the like is specified. Since details have been described in the first embodiment, a description thereof will be omitted.
[0050]
Next, after the self-diagnosis is performed, the diagnosis execution flag is cleared and the flow rate presence / absence determination flag is set (steps ST36 and ST37).
[0051]
In step ST32, when the diagnosis execution flag is not set, it is determined whether the flow rate presence / absence determination flag is set or cleared (step ST33).
When the flow rate presence / absence determination flag is cleared, the flow rate is zero, and self-diagnosis (steps ST34 to ST37) is performed. When the flow rate presence / absence determination flag is set, the gain of the divided band filter is switched in accordance with the noise signal intensity An (i), and the flow rate signal is measured (steps ST38 and 39). Thereafter, the flow returns to step ST32 to repeatedly measure the flow rate.
[0052]
【The invention's effect】
As described above, the present invention divides the detected vortex signal into a frequency band to accurately separate the signal component and the noise component, and removes the signal of the noise component measured in advance at the time of measurement, thereby removing the signal component. As a result, it is possible to obtain a stable vortex flow rate signal.
[0053]
Further, at the time of measurement, it is possible to obtain a stable vortex flow rate signal by switching the gain of each frequency band of the band division filter based on a noise component measured in advance.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a vortex flowmeter of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a term system of the band division filter in FIG. 1;
FIG. 3 is a graph showing frequency characteristics in the band division filter in FIG. 2;
4 is a graph showing a frequency characteristic example in which a signal of a low-pass filter (LPF) is combined with the frequency characteristic of the band division filter in FIG.
FIG. 5 shows the signal intensity in each frequency band at the same flow rate zero or in self-diagnosis, FIG. 5 (A) is a graph showing the noise signal intensity, and FIG. 5 (B) is a flow measurement. FIG. 5C is a graph showing the signal intensity obtained by subtracting the noise signal intensity at the time of flow velocity measurement.
FIG. 6 is a flowchart showing an overall operation in the first embodiment.
FIG. 7 is a flowchart showing the self-diagnosis operation when the flow rate is zero.
FIG. 8 shows the signal strength in each frequency band when the flow rate is zero or during self-diagnosis according to the second embodiment, and FIG. 8 (A) is a graph showing the noise signal strength. FIG. 8B is a graph showing how the gain of each frequency band is switched based on the noise signal intensity, and FIG. 8C is a graph showing the signal intensity in the frequency band where the gain is switched. .
FIG. 9 is a flowchart showing an overall operation according to the second embodiment.
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a vortex flowmeter in the prior art.
[Explanation of symbols]
30 Piezoelectric elements
31 Charge converter
32 Low-pass filter (LPF)
33 A / D converter
34 Low-pass filter
35 Band division filter
35a Secondary low-pass filter (LPF)
36a First high-pass filter (HPF1)
36b First low-pass filter (LPF1)
37a Second high-pass filter (HPF2)
37b Second low-pass filter (LPF2)
38a Third high-pass filter (HPF3)
38b Third low-pass filter (LPF3)
39a Fourth high-pass filter (HPF4)
39b Fourth low-pass filter (LPF4)
40 microprocessor
41 Memory (ROM)
42 Memory (RAM)
43 Memory (EEPROM)
44 D / A converter
45 Output stage

Claims (18)

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。
In the vortex flowmeter that measures the flow rate of fluid by detecting the alternating stress signal generated by Karman vortex,
The alternating stress signal is passed through a low-pass filter having a frequency band determined by the diameter and flow range through which the fluid flows,
Pass the signal that has passed through the low-pass filter through a band dividing filter that is divided into a plurality of frequency bands,
A vortex flow rate measurement method characterized in that a vortex flow rate signal is obtained by taking a difference in signal strength of a noise component measured in advance from the signal strength of each signal that has passed through the band division filter.
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、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成され
ことを特徴とする渦流量測定方法。
In claim 1 above,
The band division filter, including the frequency band to pass the alternating stress signal, vortex flow measurement method comprising Rukoto represented by a filter consisting of decimation frequency bands.
上記請求項において、
ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態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。
In the above claim 2 ,
The signal intensity of the noise component is the signal intensity of the signal that has passed through the band dividing filter in a state where the flow rate is zero.
上記請求項1において、
入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備える
ことを特徴とする渦流量測定方法。
In claim 1 above,
A second-order low-pass filter that has an input connected to the output of the low-pass filter, an output connected to the input of the band-splitting filter, and uniformizes the amplitude of the signal regardless of the frequency. Eddy flow measurement method.
上記請求項において、
前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の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
ことを特徴とする渦流量測定方法。
In claim 4 above
The vortex flow rate measurement is characterized in that the secondary low-pass filter is a digital filter, and makes the amplitude of the vortex signal proportional to the square of the fluid density and flow velocity of the fluid uniform regardless of the frequency. Method.
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。
In the vortex flowmeter that measures the flow rate of fluid by detecting the alternating stress signal generated by Karman vortex,
The alternating stress signal is passed through a low-pass filter having a frequency band determined by the diameter and flow range through which the fluid flows,
The signal that has passed through the low-pass filter is passed through a band-splitting filter that is divided into a plurality of frequency bands that are switched to a gain based on the signal intensity of a noise component that has been measured in advance.
A vortex flow rate measurement method characterized in that a vortex flow rate signal is obtained from the signal intensity of each signal that has passed through the band division filter.
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、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成され
ことを特徴とする渦流量測定方法。
In the above claim 6,
The band division filter, including the filter of the frequency band for passing the alternating stress signal, vortex flow measurement method comprising <br/> that that will be formed by a filter made of decimation frequency bands.
上記請求項において、
上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態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。
In claim 7 ,
The signal intensity of the noise component is a signal intensity of a signal that has passed through the band dividing filter in a state where the flow rate is zero.
上記請求項6において、
入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備える
ことを特徴とする渦流量測定方法。
In the above claim 6,
A second-order low-pass filter that has an input connected to the output of the low-pass filter, an output connected to the input of the band-splitting filter, and uniformizes the amplitude of the signal regardless of the frequency. Eddy flow measurement method.
上記請求項において、
前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の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
ことを特徴とする渦流量測定方法。
In claim 9 ,
The vortex flow rate measurement is characterized in that the secondary low-pass filter is a digital filter, and makes the amplitude of the vortex signal proportional to the square of the fluid density and flow velocity of the fluid uniform regardless of the frequency. Method.
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を備える
ことを特徴とする渦流量計。
In the vortex flowmeter that measures the flow rate of fluid by detecting the alternating stress signal generated by Karman vortex,
A low-pass filter that allows the alternating stress signal to pass through a frequency band determined by the diameter and flow rate range through which the fluid flows;
An A / D converter that converts a signal that has passed through the low-pass filter into a digital signal;
A filter band dividing filter for passing the digital signal converted by the A / D converter through a filter composed of a plurality of frequency bands;
And a signal operation unit for obtaining a vortex flow signal by taking the difference in signal intensity of the noise component is previously measured from the signal intensity of each signal passing through the band-splitting filter
Vortex flowmeter characterized by that .
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、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成され
ことを特徴とする渦流量計。
In claim 11 above
The band division filter, including the filter of the frequency band for passing the alternating stress signal, the vortex flowmeter, wherein <br/> that that will be formed by a filter made of decimation frequency bands.
上記請求項12において、
上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態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。
In claim 12 ,
The signal intensity of the noise component is a signal intensity of a signal that has passed through the band dividing filter in a state where the flow rate is zero.
上記請求項11において、
入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備え、
前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の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
ことを特徴とする渦流量計。
In claim 11 above
A second-order low-pass filter having an input connected to the output of the low-pass filter, an output connected to the input of the band-splitting filter, and uniformizing the amplitude of the signal regardless of the frequency;
The vortex flowmeter is characterized in that the secondary low-pass filter is a digital filter and makes the amplitude of the vortex signal proportional to the square of the fluid density and flow velocity of the fluid uniform regardless of the frequency. .
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を備える
ことを特徴とする渦流量計。
In the vortex flowmeter that measures the flow rate of fluid by detecting the alternating stress signal generated by Karman vortex,
A low-pass filter that allows the alternating stress signal to pass through a frequency band determined by the diameter and flow rate range through which the fluid flows;
An A / D converter that converts a signal that has passed through the low-pass filter into a digital signal;
A band division filter for passing the digital signal converted by the A / D converter through a filter composed of a plurality of frequency bands;
Signal calculation means for switching the gain of each filter constituting the band division filter based on the signal intensity of a noise component measured in advance and obtaining a vortex flow rate signal from the signal intensity obtained by the switched gain provided with a door
Vortex flowmeter characterized by that .
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、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成され
ことを特徴とする渦流量計。
In claim 15 above,
The band division filter, including the filter of the frequency band for passing the alternating stress signal, the vortex flowmeter, wherein <br/> that that will be formed by a filter made of decimation frequency bands.
上記請求項16において、
上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態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。
In claim 16 ,
The signal intensity of the noise component is a signal intensity of a signal that has passed through the band dividing filter in a state where the flow rate is zero.
上記請求項15において、
入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備え、
前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の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
ことを特徴とする渦流量計。
In claim 15 above,
A second-order low-pass filter having an input connected to the output of the low-pass filter, an output connected to the input of the band-splitting filter, and uniformizing the amplitude of the signal regardless of the frequency;
The vortex flowmeter is characterized in that the secondary low-pass filter is a digital filter and makes the amplitude of the vortex signal proportional to the square of the fluid density and flow velocity of the fluid uniform regardless of the frequency. .
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