JP7072107B2 - 振動計のセンサー信号のノイズを予測および低減する方法 - Google Patents
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Description
クトロニクスとを備える。計器エレクトロニクスは、駆動信号をセンサーアセンブリに供給し、1つ以上の成分を有するセンサー信号をセンサーアセンブリから受信し、センサー信号と駆動信号のうちの1つに適用されて1つ以上の成分を補償する信号を生成する。
[態様]
一態様によれば、振動計(5、1600)内のノイズを予測および低減するように構成された振動計(5、1600)は、センサーアセンブリ(10、1610)と、センサーアセンブリ(10、1610)と通信する計器エレクトロニクス(20、1620)とを備える。計器エレクトロニクス(20、1620)は、駆動信号をセンサーアセンブリ(10、1610)に供給し、1つ以上の成分を有するセンサー信号をセンサーアセンブリ(10、1610)から受信し、センサー信号と駆動信号のうちの1つに適用されて1つ以上の成分を補償する信号を生成する。
のセンサーアセンブリに供給することと、1つ以上の成分を含むセンサー信号を駆動信号に応答してセンサーアセンブリから受信することと、駆動信号とセンサー信号のうちの少なくとも1つに適用されて1つ以上の成分を補償する信号を生成することとを含む。
む。
0に導かれる。マニホールド150内で、材料は分割され、導管130、130’ を通
って送られる。導管130、130’を出ると、プロセス材料は、表面121’およびマニホールド150’を有するブロック120’内で単一の流れに再結合され、その後、穴102’を有するフランジ103’により、プロセスライン(図示せず)に接続された出口端104’に送られる。
図2は、多階調駆動信号の相互変調歪み信号を示すグラフ200を示す。図2に示すように、グラフ200は、周波数軸210と大きさ軸220を含む。周波数軸は、ヘルツ(Hz)単位であり、0から30の範囲である。大きさ軸220は、フルスケール比であり、0から1の範囲である。グラフ200はまた、20Hzが対称中心にある2つの信号230を含む。図2に示すように、グラフ200は、偶数次相互変調歪み信号240aと奇数次相互変調歪み信号240bで構成される相互変調歪み信号240を含む。
のデバイスまたは構造などの非線形性によるものであってもよい。相互変調歪み信号240の周波数は、2つの信号230の周波数間の差の倍数である。理解できるように、より多くの入力信号が追加されると、相互変調歪み信号の数が増加する。これにより、1つ以上の相互変調歪み信号が入力信号と同じ周波数を持つ可能性がある。
図4は、相互変調歪み信号を誘導する可能性がある階調の周波数間隔を示すグラフ400を示す。図4に示すように、グラフ400は、周波数軸410と大きさ軸420を含む。周波数軸410は、ヘルツ(Hz)単位であり、92Hzから108Hzの範囲である
。大きさ軸420は、フルスケール比であり、0から1の範囲である。グラフ400は、センサーアセンブリの駆動階調またはセンサーアセンブリの共振周波数での共振信号であり得る第1の信号430を含む。また、多階調駆動信号の非共振成分であるテスト階調であり得る第2の信号440、および相互変調歪み信号450が示されている。また、図4には、第1の信号430に関連する第1の復調ウィンドウ460aと、第2の信号440に関連する第2の復調ウィンドウ460bが示されている。
相互変調歪みの上記説明は、相互変調歪み信号が既知であると仮定している。この仮定は、同様に、センサーアセンブリのシステムモデルが十分に特徴付けられているという仮定に依存する場合がある。システムモデルが、例えば非線形モデルを利用することで、入力に対する応答をより正確に予測する場合、より正確で最適化されたテスト階調間隔が得られる場合がある。この非線形モデルにより、振動計の駆動信号またはセンサー信号に追加される補償信号を使用するシステムなど、フィルタリングに必ずしも依存しないノイズ低減システムだけでなく、より効率的なフィルター設計が可能になる。
変換器のより正確なシステムモデルは、線形モデルではなく、非線形モデルの場合がある。非線形モデルの一例は、多項式モデルである場合がある。例えば、変換器は、次の関係:
k(x)は変換器の位置に対する変換器のゲインであり、
を持つ速度変換器としてモデル化できる。
、ω2)および振幅(A1、A2)の2つの正弦波または階調である場合を考える。
+b)kの一般化である。二項展開は、合計してkになるaとbのべき乗のすべての組合
せ:ak,ak-1b,ak-2b2,…abk-1,bkで構成されるk+1項を生成する。多項展開は、合計してkになるx0,x1,…xnのべき乗のすべての組合せで構成される。多項
展開は、再帰アルゴリズムを用いて簡単に実施できる。例えば、第1項x0を取得でき、
第1項x0の許可されたべき乗中ループできる。第1項x0の各許可されたべき乗について、再帰アルゴリズムは、第2項x1のすべての許可された値(0からkから第1項x0について選択されたべき乗を引いた値)中ループできる。この再帰アルゴリズムは、全べき乗がkに達するまで続く。展開の係数は、例えば、式
される4次多項式としてモデル化される。式[5]-[8]を参照して上で説明したように、5つの正弦信号で構成される多階調信号を多項式P=[-1x10-10 -1x10-2 -1x10-6 -1x10-5 1]と組み合わせると、相互変調歪み信号を含む歪み
モデルまたは歪み信号を取得できる。
図9は、4次多項式モデルPを用いて得られた歪みモデルのグラフ900を示す。グラフ900は、ヘルツ(Hz)単位の周波数軸910と、例えばゲインは出力と入力の比率から決定されるためdBスケールの振幅軸920とを含む。グラフ900は、相互変調歪み信号プロット930および入力信号プロット940を含む。相互変調歪み信号プロット930は、5つの階調信号の周波数近辺の周波数軸910にある基本相互変調歪み信号群930aを含む。認識できないが、入力信号プロット940の階調に対応する階調で構成される出力信号には、入力信号プロット940の階調に重なる階調が含まれる。この出力信号の階調の大きさは、入力信号プロット940の階調の大きさよりわずかに小さい。
図11a-11dは、曲線データを引き出すための種々の次数の多項式フィッティンググラフ1100a-1100dを示す。特に、図11aに示すグラフ1100aは2次多項式フィッティングであり、図11bのグラフ1100bは3次多項式フィッティングであり、図11cのグラフ1100cは4次多項式フィッティングであり、グラフ1100dは5次多項式フィッティングである。理解できるように、式[6]-[8]を参照して上で説明したように多階調入力信号を多項式と組み合わせる計算負荷は、多項式の次数に相関する。すなわち、次数が高いほど、計算負荷が大きい。
図13a-13dは、振動計のノイズの低減を示すグラフ1300a-1300dを示す。図13a-13dに示すように、グラフ1300a-1300dは、周波数軸1310a-1310dを含む。図13aでは、周波数軸1310aは70Hzから90Hzの範囲である。図13b-13dでは、周波数軸1310b-1310dは、第2の階調または図13aの左から2番目の階調に対して規格化され、したがって、第2の階調に対するHz単位である。グラフ1300a-1300dにはdBスケールの振幅軸1320a-1320dも含まれる。図13a、13bおよび13dでは、振幅軸1320a、1320b、および1320dは、-160dBから0dBの範囲である。図13cでは、振幅軸1320cは、-200dBから0dBの範囲である。グラフ1300a-1300dにはプロットも含まれており、より詳細に以下に説明する。
zに対応する)を有する。振幅特性プロット1330cは、0Hzから0.5Hzの範囲で0dBから-100dBに減少する。したがって、振幅特性プロット1330cにより特徴付けられるフィルターは、79Hzから0.5Hzだけ間隔を空け、または少なくとも100dBだけ大きい入力信号1330aの階調を減衰させる。図13bに示す出力信号1330bの例示の減衰を、13dを参照して以下に説明する。
階調は、70Hzの復調階調から約0.5Hz、1.5Hz、および3Hzだけ間隔を空けている。
便宜上、サインとコサインを示す複素数表記は次のように使用できる。
Acosωt → A
Bcosωt → jB
この表記は、解を生成する際に高調波の位相を説明するためのものである。別の表記法の便利さは、べき乗された正弦波の展開の係数に記号Rを使用することである。k(測定空間と非線形空間との間の微分または積分の数)に応じて、cosp+1ωtまたはcos
ωt・sinpωtのいずれかを展開できる。いずれの場合でも、項、
Rkpf
を使用して、展開のべき乗pの係数を周波数f・ωの項に示すことができる。例えば、三角関数の恒等式の単純なアプリケーションは、
cosωt・cos2ωt=cos2ωt=0.75cosωt+0.25cos3ωtを
示すだろう。したがって、この場合、R021=0.75およびR023=0.25である
。別の例として、cosωt・sin2ωt=0.25cosωt-0.25cos3ω
tを考える。この場合、R121=0.25およびR123=-0.25である。Rを定義する目的で、kが偶数または奇数の場合にのみ重要であることに留意されたい。すなわち、R0pf=R2pf=R-4pfおよびR1pf=R3pf=R-5pfである。pの偶数値は基底周波数の奇数倍のみを生成し、pの奇数値は偶数倍のみを生成する。これは、以下の展開を簡略化するために利用できる。
号である。(閉形式が、例えばsk=1-2mod[ceil(k/2),2]として計算できる))と記載される。例えば、元の加速度信号がAcosωtの場合、その位置は
ω1=-Aωのサインになる。追加の表記には、y=Pnxn+Pn-1xn-1+…+P1x+P0として表される非線形多項式が含まれ、階調入力Acosωtに対するシステム応答は
、H0+H1cosωt+H2cos2ωt+…Hncosnωtと記載される。正弦成分は、Hの係数の虚数値を介して組み込むことができる。
す。したがって、提供された測定値が「静止」(位置0)で正しいと仮定される。これを
見る別の方法は、ユーザーの測定値が微小に小さな振幅で「真」の値に近づく必要があるということである。
1.変数の中間セットPrAr+1を解く
2.P0=1の場合、P0Aのソリューションからバックアウトする
3.Aの計算値を[9]に代入して係数Prを解くか、またはAの既知の値をステップ1からの解に単に適用してPrを計算する
であってもよい。
上で説明したように、変換器は、以下に再現される式[2]の場合のように、非線形変換器としてモデル化できる。
で構成される。このキャンセル信号は、計器エレクトロニクス20などのエレクトロニクスにより生成され、センサー信号に適用されて、センサーアセンブリに適用される駆動信号の階調の相互変調歪みから生じる成分または階調をキャンセルすることができる。
給するか、またはセンサーアセンブリ1610により供給されるセンサー信号に対するキャンセル信号を生成しセンサーアセンブリ1610に供給するように構成される。補償信号生成器1623は、変換器モデルなどのシステムモデルを使用する適切な手段を用いて、逆重み付け信号およびキャンセル信号を生成できる。例えば、上で説明したように、変換器モデルは、多項式として定義される入力と出力の関係を持つことができる。
)]は、システムモデルである。システムモデルの逆数は、
ノッチフィルター1626は使用されない場合がある。より具体的には、動作中に振動計1600は、センサーアセンブリ1610の共振周波数の周波数を有する正弦信号で構成される単一成分信号のみを供給してもよい。
がって、ノッチフィルター1626などのフィルターが必要ない場合がある。追加的または代替的に、予測ノイズを使用することにより、フィルターを設計または選択できる。例えば、階調などの成分がある場所に、フィルターの阻止帯域周波数を中心とできる。したがって、フィルター設計は、計算効率のよりよい、および/またはノイズを所望の振幅に減衰または低減する低次フィルターにすることができる。したがって、計器エレクトロニクス20、1620の動作は、複雑なフィルターの必要性を低減または排除することにより改善される。
Claims (8)
- 振動計のセンサー信号のノイズを予測および低減する方法であって、
2つ以上の成分を有する入力信号に応答する出力信号を前記振動計のセンサーアセンブリの非線形モデルから決定することと、
前記出力信号の1つ以上の成分であって、相互変調歪み信号を含む前記1つ以上の成分を減衰させるようにフィルターを調整することと
を含む方法。 - 前記出力信号の前記1つ以上の成分を減衰させるように前記フィルターを調整することが、前記フィルターの振幅特性の1つ以上の阻止帯域の周波数を、前記出力信号の前記1つ以上の成分の周波数が実質的に中心にあるように調整することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記出力信号の前記1つ以上の成分を減衰させるように前記フィルターを調整することが、前記1つ以上の成分を所望の振幅に低減するために少なくとも1つの阻止帯域の減衰を調整することを含む、請求項1または2に記載の方法。
- 前記出力信号の前記1つ以上の成分を減衰させるように前記フィルターを調整することが、前記フィルターのタップ数を減らすことを含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記センサーアセンブリの前記非線形モデルが、前記センサーアセンブリの変換器の非線形モデルを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記センサーアセンブリの前記非線形モデルが、前記センサーアセンブリのゲイン位置モデルである、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記入力信号の2つ以上の成分が、互いから間隔を空けた2つ以上の階調を含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
- 2つ以上の成分を有する前記入力信号に応答して非線形モデルからの前記出力信号を決定することが、前記出力信号の相互変調歪み信号と高調波信号とを決定することを含む、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
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