JPH11101672A - 渦流量計 - Google Patents
渦流量計Info
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- JPH11101672A JPH11101672A JP26016597A JP26016597A JPH11101672A JP H11101672 A JPH11101672 A JP H11101672A JP 26016597 A JP26016597 A JP 26016597A JP 26016597 A JP26016597 A JP 26016597A JP H11101672 A JPH11101672 A JP H11101672A
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- signal
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 配管ノイズを最適に除去することができるよ
うに改良した渦流量計を提供するにある。 【解決手段】 配管に流れる測定流量に対応して変化す
るカルマン渦の数を一対のセンサを介して検出すること
により先の測定流量を演算して出力する渦流量計におい
て、先の各センサから出力される渦流量信号を一対のア
ナログ／デジタル変換して一対のデジタル信号に変換す
るアナログ／デジタル変換手段と、流量ゼロのときに一
対の先のデジタル信号の比率を演算するデジタルフイル
タで形成されたノイズバランス演算手段と、流量ゼロの
ときに先のデジタル信号の差が最小になるように先の比
率を推定演算して先のデジタルフイルタに設定する比率
推定手段とを具備するようにしたものである。
うに改良した渦流量計を提供するにある。 【解決手段】 配管に流れる測定流量に対応して変化す
るカルマン渦の数を一対のセンサを介して検出すること
により先の測定流量を演算して出力する渦流量計におい
て、先の各センサから出力される渦流量信号を一対のア
ナログ／デジタル変換して一対のデジタル信号に変換す
るアナログ／デジタル変換手段と、流量ゼロのときに一
対の先のデジタル信号の比率を演算するデジタルフイル
タで形成されたノイズバランス演算手段と、流量ゼロの
ときに先のデジタル信号の差が最小になるように先の比
率を推定演算して先のデジタルフイルタに設定する比率
推定手段とを具備するようにしたものである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、配管に流れる測定
流量に対応して変化するカルマン渦の数を一対のセンサ
を介して検出することにより測定流量を演算して出力す
る渦流量計に係り、特に、配管ノイズを最適な形で除去
することができるように改良した渦流量計に関する。
流量に対応して変化するカルマン渦の数を一対のセンサ
を介して検出することにより測定流量を演算して出力す
る渦流量計に係り、特に、配管ノイズを最適な形で除去
することができるように改良した渦流量計に関する。
【０００２】
【従来の技術】図４は従来の渦流量計の全体構成を示す
ブロック図である。１、２は測定流体が流れることによ
り渦発生体により発生するカルマン渦を検知するための
圧電素子よりなるセンサであり、カルマン渦により発生
する歪を電荷の変動として検出する。
ブロック図である。１、２は測定流体が流れることによ
り渦発生体により発生するカルマン渦を検知するための
圧電素子よりなるセンサであり、カルマン渦により発生
する歪を電荷の変動として検出する。
【０００３】３、４はセンサ１、２から出力された微弱
な交流の電荷信号を電圧信号に変換する電荷電圧変換回
路、５はボリウムで構成されたノイズバランス回路、６
はノイズバランス回路５を介して得た電荷電圧変換回路
３の出力と電荷電圧変換回路４の出力を加算増幅する加
算回路である。
な交流の電荷信号を電圧信号に変換する電荷電圧変換回
路、５はボリウムで構成されたノイズバランス回路、６
はノイズバランス回路５を介して得た電荷電圧変換回路
３の出力と電荷電圧変換回路４の出力を加算増幅する加
算回路である。
【０００４】７は加算回路６の出力に含まれるノイズを
除去するアクテイブフイルタ、８はアクテイブフイルタ
７の出力を渦周波数に応じたパルス信号に変換するシュ
ミットトリガ回路である。
除去するアクテイブフイルタ、８はアクテイブフイルタ
７の出力を渦周波数に応じたパルス信号に変換するシュ
ミットトリガ回路である。
【０００５】マイクロプロセッサ９には、周波数／デジ
タル変換器、メモリなどが内蔵されており、シュミット
トリガ回路８のパルス出力を周波数／デジタル変換器に
よりデジタル信号に変換し、このデジタル信号をメモリ
に格納された流量演算に必要な定数、演算プログラムを
用いて流量の算出をして、算出した結果はパルス信号と
して出力する。
タル変換器、メモリなどが内蔵されており、シュミット
トリガ回路８のパルス出力を周波数／デジタル変換器に
よりデジタル信号に変換し、このデジタル信号をメモリ
に格納された流量演算に必要な定数、演算プログラムを
用いて流量の算出をして、算出した結果はパルス信号と
して出力する。
【０００６】１０はマイクロプロセッサ９が出力したパ
ルス信号を絶縁して伝送するトランス、１１は絶縁伝送
されたパルス信号を電圧信号に変換する周波数／電圧変
換器、１２は変換された電圧信号を例えば４〜２０ｍＡ
の電流信号に変換する電圧／電流変換器であり、電圧／
電流変換器１２はこの電流信号を２本の伝送線を介して
負荷に伝送する。
ルス信号を絶縁して伝送するトランス、１１は絶縁伝送
されたパルス信号を電圧信号に変換する周波数／電圧変
換器、１２は変換された電圧信号を例えば４〜２０ｍＡ
の電流信号に変換する電圧／電流変換器であり、電圧／
電流変換器１２はこの電流信号を２本の伝送線を介して
負荷に伝送する。
【０００７】１３はマイクロプロセッサ９の制御信号に
基づいてアクテイブフイルタ７のコーナ周波数を変える
高周波減衰回路、１４は加算回路６の出力に含まれたノ
イズ成分を判別するノイズ判別回路、１５はノイズ判別
回路１４の判別結果である電圧信号を周波数信号に変換
してマイクロプロセッサ９に出力する電圧／周波数変換
回路である。
基づいてアクテイブフイルタ７のコーナ周波数を変える
高周波減衰回路、１４は加算回路６の出力に含まれたノ
イズ成分を判別するノイズ判別回路、１５はノイズ判別
回路１４の判別結果である電圧信号を周波数信号に変換
してマイクロプロセッサ９に出力する電圧／周波数変換
回路である。
【０００８】図５は図４に示すセンサ１、２で構成され
る検出部の具体的な構成を示す縦断面図である。１６は
流体が流れる管路、１７は管路１６に直角に設けられた
円筒状のノズルである。
る検出部の具体的な構成を示す縦断面図である。１６は
流体が流れる管路、１７は管路１６に直角に設けられた
円筒状のノズルである。
【０００９】１８はノズル１７とはその周囲が間隔ΔL
を保持して管路１６に直角に挿入された台形断面を持つ
柱状の渦発生体であり、その一端はネジ１９により管路
１６に固定され、他端はフランジ部２０でノズル１７に
ネジ或いは溶接により固定されている。
を保持して管路１６に直角に挿入された台形断面を持つ
柱状の渦発生体であり、その一端はネジ１９により管路
１６に固定され、他端はフランジ部２０でノズル１７に
ネジ或いは溶接により固定されている。
【００１０】２１は渦発生体１８のフランジ部２０側に
設けられた凹部であり、この凹部２１の中には上下に所
定の間隔をもって一対の圧電素子で構成されたセンサ
１、２が配置され、これ等のセンサ１、２はガラスなど
の封着体２２で絶縁して封着されている。
設けられた凹部であり、この凹部２１の中には上下に所
定の間隔をもって一対の圧電素子で構成されたセンサ
１、２が配置され、これ等のセンサ１、２はガラスなど
の封着体２２で絶縁して封着されている。
【００１１】センサ１、２の圧電素子は２分割された半
円環状の電極が上下にそれぞれ配置されている。各圧電
素子はそれらの左側の上下の電極で挟まれた圧電体と右
側の上下の電極で挟まれた圧電体とがそれぞれ逆方向に
分極されており同じ方向の応力に対して互いに上下の電
極に逆極性の電荷を発生する。
円環状の電極が上下にそれぞれ配置されている。各圧電
素子はそれらの左側の上下の電極で挟まれた圧電体と右
側の上下の電極で挟まれた圧電体とがそれぞれ逆方向に
分極されており同じ方向の応力に対して互いに上下の電
極に逆極性の電荷を発生する。
【００１２】以上の圧電素子で構成されたセンサ１、２
からの渦信号の渦周波数と同一の周波数を持つ電荷
Ｑv1、Ｑv2は、図４に示す電荷電圧変換回路３、４に入
力されて、ここで交流の電圧信号に変換される。
からの渦信号の渦周波数と同一の周波数を持つ電荷
Ｑv1、Ｑv2は、図４に示す電荷電圧変換回路３、４に入
力されて、ここで交流の電圧信号に変換される。
【００１３】次に、以上のように構成された渦流量計の
動作について図６と図７を用いて説明する。測定流体が
流れると図５に示す渦発生体１８に矢印Ｆで示した方向
にカルマン渦による振動が発生する。
動作について図６と図７を用いて説明する。測定流体が
流れると図５に示す渦発生体１８に矢印Ｆで示した方向
にカルマン渦による振動が発生する。
【００１４】この振動により渦発生体１８には図６
（ａ）に示すような応力分布とこの逆の応力分布の繰返
しが生じ、各センサ１、２には渦周波数と同一の周波数
を持つ信号応力に対応した電荷＋Ｑ、−Ｑの繰返しが生
じる。
（ａ）に示すような応力分布とこの逆の応力分布の繰返
しが生じ、各センサ１、２には渦周波数と同一の周波数
を持つ信号応力に対応した電荷＋Ｑ、−Ｑの繰返しが生
じる。
【００１５】一方、管路１６にはノイズとなる管路振動
も生じる。この管路振動は（ａ）流体の流れと同じ方向
の抗力方向、（ｂ）流体の流れとは直角方向の揚力方向
Ｆ、（ｃ）渦発生体の長手方向、の３方向成分に分けら
れる。
も生じる。この管路振動は（ａ）流体の流れと同じ方向
の抗力方向、（ｂ）流体の流れとは直角方向の揚力方向
Ｆ、（ｃ）渦発生体の長手方向、の３方向成分に分けら
れる。
【００１６】このうち、抗力方向の振動に対する応力分
布は図６（ｂ）に示すようになり１個の電極内で正負の
電荷は打ち消されてノイズ電荷は発生しない。また、長
手方向の振動に対しては図６（ｃ）に示すように電極内
で打ち消されて抗力方向と同様にノイズ電荷は発生しな
い。
布は図６（ｂ）に示すようになり１個の電極内で正負の
電荷は打ち消されてノイズ電荷は発生しない。また、長
手方向の振動に対しては図６（ｃ）に示すように電極内
で打ち消されて抗力方向と同様にノイズ電荷は発生しな
い。
【００１７】しかし、揚力方向Ｆの振動は信号応力と同
一の応力分布となりノイズ電荷が生じる。そこで、この
ノイズ電荷を消去するために以下の演算を実行する。セ
ンサ１、２の各電荷をＱv1、Ｑv2、信号成分をＳ1 、Ｓ
2 、揚力方向のノイズ成分をＮ1 、Ｎ2 として、センサ
１、２での分極を逆とするとＱv1、Ｑv2は次式で示され
る。 Ｑv1＝＋Ｓ1 ＋Ｎ1−Ｑv2＝−Ｓ2 −Ｎ2
一の応力分布となりノイズ電荷が生じる。そこで、この
ノイズ電荷を消去するために以下の演算を実行する。セ
ンサ１、２の各電荷をＱv1、Ｑv2、信号成分をＳ1 、Ｓ
2 、揚力方向のノイズ成分をＮ1 、Ｎ2 として、センサ
１、２での分極を逆とするとＱv1、Ｑv2は次式で示され
る。 Ｑv1＝＋Ｓ1 ＋Ｎ1−Ｑv2＝−Ｓ2 −Ｎ2
【００１８】ただし、Ｓ1とＳ2 、Ｎ1とＮ2 のベクトル
方向は同じである。ここで、センサ１、２の信号成分と
ノイズ成分の関係は、揚力方向のノイズと信号に対する
渦発生体の曲げモ−メントの関係は図７に示すようにな
っている。
方向は同じである。ここで、センサ１、２の信号成分と
ノイズ成分の関係は、揚力方向のノイズと信号に対する
渦発生体の曲げモ−メントの関係は図７に示すようにな
っている。
【００１９】そこで、図６に示すセンサ２側の電荷電圧
変換回路４の出力を加算回路６で加算する際にボリウム
で構成されたノイズバランス回路５でＮ1 ／Ｎ2倍して
センサ１側の電荷電圧変換回路４の出力と加算すると、 Ｑv1−Ｑv2（Ｎ1 ／Ｎ2）＝Ｓ1 −Ｓ2（Ｎ1 ／Ｎ2 ） となり管路振動によるノイズは除去される。そして、こ
のＮ1 ／Ｎ2の値は約１になるように設計される。
変換回路４の出力を加算回路６で加算する際にボリウム
で構成されたノイズバランス回路５でＮ1 ／Ｎ2倍して
センサ１側の電荷電圧変換回路４の出力と加算すると、 Ｑv1−Ｑv2（Ｎ1 ／Ｎ2）＝Ｓ1 −Ｓ2（Ｎ1 ／Ｎ2 ） となり管路振動によるノイズは除去される。そして、こ
のＮ1 ／Ｎ2の値は約１になるように設計される。
【００２０】以上のようにして渦発生体に重畳されるノ
イズのうち、渦発生体の抗力方向と長手方向のノイズは
センサ１、２の極性を考慮し、揚力方向のノイズはセン
サ１と２のバランスを考慮した２素子方式として除去さ
れる。
イズのうち、渦発生体の抗力方向と長手方向のノイズは
センサ１、２の極性を考慮し、揚力方向のノイズはセン
サ１と２のバランスを考慮した２素子方式として除去さ
れる。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、以上の
ような渦流量計は、Ｎ1 ／Ｎ2をノイズバランス回路５
で手動により調整するが、実際の配管条件によってその
値が異なってくるので、実際には配管に渦流量計を取付
け、流量ゼロの状態でその都度ボリウムを回転してノイ
ズバランス調整を行う必要があり面倒であり、またボリ
ウムでの調整では設定範囲が抵抗値の比率で決定される
ので、調整範囲が狭いという問題がある。
ような渦流量計は、Ｎ1 ／Ｎ2をノイズバランス回路５
で手動により調整するが、実際の配管条件によってその
値が異なってくるので、実際には配管に渦流量計を取付
け、流量ゼロの状態でその都度ボリウムを回転してノイ
ズバランス調整を行う必要があり面倒であり、またボリ
ウムでの調整では設定範囲が抵抗値の比率で決定される
ので、調整範囲が狭いという問題がある。
【００２２】
【課題を解決するための手段】本発明は、以上の課題を
解決するための主な構成として、配管に流れる測定流量
に対応して変化するカルマン渦の数を一対のセンサを介
して検出することにより先の測定流量を演算して出力す
る渦流量計において、先の各センサから出力される渦流
量信号を一対のアナログ／デジタル変換して一対のデジ
タル信号に変換するアナログ／デジタル変換手段と、流
量ゼロのときに一対の先のデジタル信号の比率を演算す
るデジタルフイルタで形成されたノイズバランス演算手
段と、流量ゼロのときに先のデジタル信号の差が最小に
なるように先の比率を推定演算して先のデジタルフイル
タに設定する比率推定手段とを具備するようにしたもの
である。
解決するための主な構成として、配管に流れる測定流量
に対応して変化するカルマン渦の数を一対のセンサを介
して検出することにより先の測定流量を演算して出力す
る渦流量計において、先の各センサから出力される渦流
量信号を一対のアナログ／デジタル変換して一対のデジ
タル信号に変換するアナログ／デジタル変換手段と、流
量ゼロのときに一対の先のデジタル信号の比率を演算す
るデジタルフイルタで形成されたノイズバランス演算手
段と、流量ゼロのときに先のデジタル信号の差が最小に
なるように先の比率を推定演算して先のデジタルフイル
タに設定する比率推定手段とを具備するようにしたもの
である。
【００２３】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図を用いて説明する。図１は本発明の１実施の形態を
示すブロック図である。なお、図４に示す従来の渦流量
計と同一の機能を有する部分には同一の符号を付して適
宜にその説明を省略する。
て図を用いて説明する。図１は本発明の１実施の形態を
示すブロック図である。なお、図４に示す従来の渦流量
計と同一の機能を有する部分には同一の符号を付して適
宜にその説明を省略する。
【００２４】カルマン渦により圧電素子で構成されたセ
ンサ１、２に発生した交流の電荷Ｑ V1、ＱV2は、それぞ
れ電荷電圧変換回路２３、２４で電圧信号に変換され、
ローパスフイルタとして機能するアンチエリアシングフ
イルタ２５、２６とアナログ／デジタル変換器２７、２
８を介して、それぞれ離散化されたデジタル信号Ｘ1(k
T)、Ｘ2(kT)に変換される。
ンサ１、２に発生した交流の電荷Ｑ V1、ＱV2は、それぞ
れ電荷電圧変換回路２３、２４で電圧信号に変換され、
ローパスフイルタとして機能するアンチエリアシングフ
イルタ２５、２６とアナログ／デジタル変換器２７、２
８を介して、それぞれ離散化されたデジタル信号Ｘ1(k
T)、Ｘ2(kT)に変換される。
【００２５】離散化されたデジタル信号Ｘ1(kT)、Ｘ2(k
T)は、ハードウエアで形成された演算ブロック２９に取
り込まれ、演算ブロック２９はこれらのデジタル信号Ｘ
1(kT)とＸ2(kT)を用いて、αをノイズ比率を示すフイル
タ係数（正数）、kをk＝１、２、…として ΔＳ(kT)＝Ｘ1(kT)−αＸ2(kT) （１） なる演算をして、デジタルのローパスフイルタとハイパ
スフイルタで構成されるバンドパスフイルタ３０に出力
する。
T)は、ハードウエアで形成された演算ブロック２９に取
り込まれ、演算ブロック２９はこれらのデジタル信号Ｘ
1(kT)とＸ2(kT)を用いて、αをノイズ比率を示すフイル
タ係数（正数）、kをk＝１、２、…として ΔＳ(kT)＝Ｘ1(kT)−αＸ2(kT) （１） なる演算をして、デジタルのローパスフイルタとハイパ
スフイルタで構成されるバンドパスフイルタ３０に出力
する。
【００２６】バンドパスフイルタ３０の出力は、マイク
ロプロセッサ３１に取り込まれ、従来と同様な演算によ
り流量がなされ、算出された流量信号はデジタル／アナ
ログ変換器３２でアナログ信号に変換され、さらに出力
回路３３で４〜２０ｍＡの電流信号などに変換されて伝
送線３６を介して受信計器３７に伝送される。
ロプロセッサ３１に取り込まれ、従来と同様な演算によ
り流量がなされ、算出された流量信号はデジタル／アナ
ログ変換器３２でアナログ信号に変換され、さらに出力
回路３３で４〜２０ｍＡの電流信号などに変換されて伝
送線３６を介して受信計器３７に伝送される。
【００２７】そして、マイクロプロセッサ３１は、アン
チエリアシングフイルタ２５、２６、アナログ／デジタ
ル変換器２７、２８、演算ブロック２９などの動作タイ
ミングなどを制御している。
チエリアシングフイルタ２５、２６、アナログ／デジタ
ル変換器２７、２８、演算ブロック２９などの動作タイ
ミングなどを制御している。
【００２８】なお、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
３４には取り込まれた渦流量信号のデータ、流量演算結
果のデータなどが格納され、リードオンリーメモリ（Ｒ
ＯＭ）３５には例えば流量演算に必要なプログラム、演
算に必要なパラメータなどが格納され、これらはマイク
ロプロセッサ３１によりバス３６を介してその動作が制
御される。
３４には取り込まれた渦流量信号のデータ、流量演算結
果のデータなどが格納され、リードオンリーメモリ（Ｒ
ＯＭ）３５には例えば流量演算に必要なプログラム、演
算に必要なパラメータなどが格納され、これらはマイク
ロプロセッサ３１によりバス３６を介してその動作が制
御される。
【００２９】さらに、伝送線３６にはハンドヘルドター
ミナル３８が必要に応じて接続されるようになってお
り、このハンドヘルドターミナル３８からは４〜２０ｍ
Ａの電流信号にデジタルの通信信号を重畳して、出力回
路３３を介してマイクロプロセッサ３１との間で通信信
号の送受を行う。この通信信号は、例えば、スパンの設
定、故障診断のコマンドの送受、アラームの発信、各種
パラメータの設定など各種の情報の送受を行う。
ミナル３８が必要に応じて接続されるようになってお
り、このハンドヘルドターミナル３８からは４〜２０ｍ
Ａの電流信号にデジタルの通信信号を重畳して、出力回
路３３を介してマイクロプロセッサ３１との間で通信信
号の送受を行う。この通信信号は、例えば、スパンの設
定、故障診断のコマンドの送受、アラームの発信、各種
パラメータの設定など各種の情報の送受を行う。
【００３０】次に、以上のように構成された図１に示す
実施の態様のフイルタ係数αを求める手順について、図
２に示すフローチャート図、図３に示す特性図を用いて
説明する。この場合のフイルタ係数αの推定演算および
設定は流量がゼロの状態で実行する。
実施の態様のフイルタ係数αを求める手順について、図
２に示すフローチャート図、図３に示す特性図を用いて
説明する。この場合のフイルタ係数αの推定演算および
設定は流量がゼロの状態で実行する。
【００３１】流量がゼロの状態では、デジタル信号Ｘ
1(kT)、Ｘ2(kT)はそれぞれ配管振動により発生している
信号に相当している。したがって、（１）式のΔＳ(kT)
は配管振動ノイズを示し、これを最小にすることにより
配管振動ノイズを除去することが可能となる。
1(kT)、Ｘ2(kT)はそれぞれ配管振動により発生している
信号に相当している。したがって、（１）式のΔＳ(kT)
は配管振動ノイズを示し、これを最小にすることにより
配管振動ノイズを除去することが可能となる。
【００３２】このΔＳ(kT)を最小にするには、αを α＝［K=0ΣN-1｜Ｘ2(kT)｜2／Ｎ］／［K=0ΣN-1｜Ｘ1(kT)｜2／Ｎ］ ＝K=0ΣN-1｜Ｘ2(kT)｜2／K=0ΣN-1｜Ｘ1(kT)｜2 （２） （Ｎ：正の整数、α：Ｎ個のデータの平均値）の（２）
式のように一定期間の平均パワーで表わして（１）式に
代入する方法がある。
式のように一定期間の平均パワーで表わして（１）式に
代入する方法がある。
【００３３】この他に、Ｎ1／Ｎ2は通常はほぼ１に等し
いことから、αの初期値を１としてΔＳ(kT)の累積２乗
和が最小になるようなαを推定する方法がある。すなわ
ち、流量ゼロのときの配管ノイズであるΔＳ(kT)は、 ΔＳ(kT)＝Ｈ(z)Ｘ1(kT)−Ｇ(z)Ｘ2(kT) （３） で表し得る。
いことから、αの初期値を１としてΔＳ(kT)の累積２乗
和が最小になるようなαを推定する方法がある。すなわ
ち、流量ゼロのときの配管ノイズであるΔＳ(kT)は、 ΔＳ(kT)＝Ｈ(z)Ｘ1(kT)−Ｇ(z)Ｘ2(kT) （３） で表し得る。
【００３４】ここで、Ｈ(z)、Ｇ(z)は、それぞれＸ1(k
T)、Ｘ2(kT)に対するFIR（Finite Impulse Response）
デジタルフイルタであり、 Ｈ(z)＝ｈ(1)z-1＋ｈ(2)z-1＋……＋ｈ(m)z-m （４） Ｇ(z)＝α（ｈ(1)z-1＋ｈ(2)z-1＋……＋ｈ(m)z-m） （５） である。
T)、Ｘ2(kT)に対するFIR（Finite Impulse Response）
デジタルフイルタであり、 Ｈ(z)＝ｈ(1)z-1＋ｈ(2)z-1＋……＋ｈ(m)z-m （４） Ｇ(z)＝α（ｈ(1)z-1＋ｈ(2)z-1＋……＋ｈ(m)z-m） （５） である。
【００３５】そのパラメータは、 θ＝［ｈ(1)，ｈ(2)，……，ｈ(m)］T ＝［１，１，１，……，１］T （６） Φ＝α［ｈ(1)，ｈ(2)，……，ｈ(m)］T ＝［α，α，……，α］T （７） である。
【００３６】そして、推定誤差は次の（８）式で表わさ
れる。なお、パラメータ係数はあくまで配管振動ノイズ
比を算出するためのものであるので、各パラメータの値
は等しくしてある。 ΔＳ(kT)＝Ｘ1(kT)−Ｇ(z)Ｘ2(kT) ＝Ｘ1(kT)−ΦTＸ2(kT) （８）
れる。なお、パラメータ係数はあくまで配管振動ノイズ
比を算出するためのものであるので、各パラメータの値
は等しくしてある。 ΔＳ(kT)＝Ｘ1(kT)−Ｇ(z)Ｘ2(kT) ＝Ｘ1(kT)−ΦTＸ2(kT) （８）
【００３７】ここで、 Ｘ1(kT)＝［Ｘ1(k-1)，Ｘ1(k-2)，……，Ｘ1(k-ｍ)］T （９） Ｘ2(kT)＝［Ｘ2(k-1)，Ｘ2(k-2)，……，Ｘ2(k-ｍ)］T （１０） である。
【００３８】流量ゼロのときの信号出力の累積２乗和を Ｊ（α(n)）＝K=0ΣN-1ΔＳ2(kT) ＝K=0ΣN-1［Ｘ1(kT)−ΦTＸ2(kT)］2 ＝K=0ΣN-1［Ｘ1(kT)−αＸ2(kT)］2 （１１） で表わす場合は、その関数は図２に示すようになり、そ
の勾配はｄＪ(α)／ｄαとなる。
の勾配はｄＪ(α)／ｄαとなる。
【００３９】図２は横軸に時刻ｎのときの係数をα
(ｎ)、縦軸に時刻ｎのときの累積２乗和Ｊ(n)をとった
ときの特性曲線を示しており、時刻ｎの時点の係数α
(ｎ)での勾配ｄＪ(α(n))／ｄα(n)を示す直線を示して
いる。
(ｎ)、縦軸に時刻ｎのときの累積２乗和Ｊ(n)をとった
ときの特性曲線を示しており、時刻ｎの時点の係数α
(ｎ)での勾配ｄＪ(α(n))／ｄα(n)を示す直線を示して
いる。
【００４０】ここで、時刻ｎのときの係数をα(ｎ)と
し、時刻(ｎ＋１)の係数を降下方向に次式のように更新
する。 α(ｎ＋１)＝α(ｎ)−ｃ［ｄＪ(α(n))／ｄα(n)］ （１２） ｃは係数更新をする定数（正数）である。
し、時刻(ｎ＋１)の係数を降下方向に次式のように更新
する。 α(ｎ＋１)＝α(ｎ)−ｃ［ｄＪ(α(n))／ｄα(n)］ （１２） ｃは係数更新をする定数（正数）である。
【００４１】これを繰り返すことにより、図２に示すよ
うに、勾配ｄＪ(α(n))／ｄα(n)が小さくなり、累積２
乗和Ｊ(n)が最小値になり、更新が行われなくなるの
で、この時点で最適係数を求めることができる。
うに、勾配ｄＪ(α(n))／ｄα(n)が小さくなり、累積２
乗和Ｊ(n)が最小値になり、更新が行われなくなるの
で、この時点で最適係数を求めることができる。
【００４２】ところで、実際に（１２）式を計算する場
合には、自己相関行列および相互相関ベクトルを計算す
る必要があので、実用的ではない。そこで、計算を簡単
にするために、（１１）式より、 ｄＪ(α(n))／ｄα(n)＝ｄ［K=0ΣN-1ΔＳ2(kT)］／ｄα(n) ＝２・K=0ΣN-1ΔＳ(kT)［ｄΔＳ(nT)／ｄα(n)］ ＝２・K=0ΣN-1ΔＳ(kT)［Ｘ1(nT)−αＸ2(nT)］ ＝−２［K=0ΣN-1ΔＳ(kT)］Ｘ2(nT) （１３） と変形する。
合には、自己相関行列および相互相関ベクトルを計算す
る必要があので、実用的ではない。そこで、計算を簡単
にするために、（１１）式より、 ｄＪ(α(n))／ｄα(n)＝ｄ［K=0ΣN-1ΔＳ2(kT)］／ｄα(n) ＝２・K=0ΣN-1ΔＳ(kT)［ｄΔＳ(nT)／ｄα(n)］ ＝２・K=0ΣN-1ΔＳ(kT)［Ｘ1(nT)−αＸ2(nT)］ ＝−２［K=0ΣN-1ΔＳ(kT)］Ｘ2(nT) （１３） と変形する。
【００４３】ここで、μ＝２ｃとおき、式（１２）に代
入すると、 α(ｎ＋１)＝α(ｎ)−ｃ［ｄＪ(α(n))／ｄα(n)］ ＝α(ｎ)−ｃ｛−２［K=1ΣN-1ΔＳ(kT)］Ｘ2(nT)｝ ＝α(ｎ)＋μ・Ｘ2(nT)［K=1ΣN-1ΔＳ(kT)］ （１４） となる。μはステップサイズパラメータであり、０＜μ
＜２／λmaxの範囲で最適値に収束する。なお、λmaxは
自己相関行列の最大固有値である。
入すると、 α(ｎ＋１)＝α(ｎ)−ｃ［ｄＪ(α(n))／ｄα(n)］ ＝α(ｎ)−ｃ｛−２［K=1ΣN-1ΔＳ(kT)］Ｘ2(nT)｝ ＝α(ｎ)＋μ・Ｘ2(nT)［K=1ΣN-1ΔＳ(kT)］ （１４） となる。μはステップサイズパラメータであり、０＜μ
＜２／λmaxの範囲で最適値に収束する。なお、λmaxは
自己相関行列の最大固有値である。
【００４４】次に、以上の計算結果を踏まえて、図３に
示すフローチャート図を用いてマイクロプロセッサ３１
によりフイルタ係数αの最適値を求める手順について説
明する。
示すフローチャート図を用いてマイクロプロセッサ３１
によりフイルタ係数αの最適値を求める手順について説
明する。
【００４５】先ず、（８）式、（１４）式などの演算プ
ログラム、およびフイルタ係数αの初期値（＝１）、ス
テップサイズパラメータμなどの係数はリードオンリメ
モリ３５に格納されているが、これ等は演算速度を上げ
るために、予めランダムアクセスメモリ３４にロードし
ておく。
ログラム、およびフイルタ係数αの初期値（＝１）、ス
テップサイズパラメータμなどの係数はリードオンリメ
モリ３５に格納されているが、これ等は演算速度を上げ
るために、予めランダムアクセスメモリ３４にロードし
ておく。
【００４６】ステップ１でフイルタ係数αの初期値とし
て１を設定する。次に、ステップ２に移行してマイクロ
プロセッサ３１の制御の基に演算ブロック２９、バンド
パスフイルタ３０を介して読み込まれてランダムアクセ
スメモリ３４に格納されているデジタル信号Ｘ1(nT)、
Ｘ2(nT)を用いて（８）式に対応する演算プログラムに
より推定誤差ΔＳを算定して、ランダムアクセスメモリ
３４の所定領域に格納する。
て１を設定する。次に、ステップ２に移行してマイクロ
プロセッサ３１の制御の基に演算ブロック２９、バンド
パスフイルタ３０を介して読み込まれてランダムアクセ
スメモリ３４に格納されているデジタル信号Ｘ1(nT)、
Ｘ2(nT)を用いて（８）式に対応する演算プログラムに
より推定誤差ΔＳを算定して、ランダムアクセスメモリ
３４の所定領域に格納する。
【００４７】この後、ステップ３に移行して、ステップ
２で格納された推定誤差ΔＳ、デジタル信号Ｘ2(nT)、
ステップサイズパラメータμ、フイルタ係数αを用い
て、マイクロプロセッサ３１は（１４）式に対応する演
算プログラムによりα(ｎ＋１)を演算する。
２で格納された推定誤差ΔＳ、デジタル信号Ｘ2(nT)、
ステップサイズパラメータμ、フイルタ係数αを用い
て、マイクロプロセッサ３１は（１４）式に対応する演
算プログラムによりα(ｎ＋１)を演算する。
【００４８】次に、ステップ４に移行して、マイクロプ
ロセッサ３１はこのα(ｎ＋１)の値が0.5＜α＜1.2の中
にあるか否かの判断がなされ、この範囲にないときは、
ステップ２にリターンして、ステップ２、ステップ３の
演算を実行して、得られたα（ｎ＋１）をα（ｎ）とお
き、置き換えたα（ｎ）を基にα（ｎ＋１）を計算す
る。
ロセッサ３１はこのα(ｎ＋１)の値が0.5＜α＜1.2の中
にあるか否かの判断がなされ、この範囲にないときは、
ステップ２にリターンして、ステップ２、ステップ３の
演算を実行して、得られたα（ｎ＋１）をα（ｎ）とお
き、置き換えたα（ｎ）を基にα（ｎ＋１）を計算す
る。
【００４９】その結果、ステップ４で条件0.5＜α＜1.2
を満足しないときは再度ステップ２にリターンして先の
各ステップを繰り返す。この繰り返しにより各演算周期
毎にα（ｎ＋１）が更新されて、条件0.5＜α＜1.2を満
足させることができる。この満足した状態では、図２に
示すｄＪ(α(n))／ｄα(n)がほぼゼロ近傍の値となり、
最適値となっている。
を満足しないときは再度ステップ２にリターンして先の
各ステップを繰り返す。この繰り返しにより各演算周期
毎にα（ｎ＋１）が更新されて、条件0.5＜α＜1.2を満
足させることができる。この満足した状態では、図２に
示すｄＪ(α(n))／ｄα(n)がほぼゼロ近傍の値となり、
最適値となっている。
【００５０】ステップ４で、条件0.5＜α＜1.2が満足さ
れると、ステップ５に移行し、マイクロプロセッサ３１
はこのフイルタ係数αを図１に示す演算ブロック２９に
設定する。
れると、ステップ５に移行し、マイクロプロセッサ３１
はこのフイルタ係数αを図１に示す演算ブロック２９に
設定する。
【００５１】そこで、ステップ６に移行して、マイクロ
プロセッサ３１はこのフイルタ係数αを用いて流量演算
を実行して、デジタル／アナログ変換器３２、出力回路
３３を介して受信計器３７に流量信号を出力する。
プロセッサ３１はこのフイルタ係数αを用いて流量演算
を実行して、デジタル／アナログ変換器３２、出力回路
３３を介して受信計器３７に流量信号を出力する。
【００５２】さらに、図１に示す伝送線３６は、２線式
の電流伝送線にデジタルの通信信号を重畳させる形式の
ものとして説明したが、これに限ることはなく、例えば
フイールドバス対応の伝送線でも良い。
の電流伝送線にデジタルの通信信号を重畳させる形式の
ものとして説明したが、これに限ることはなく、例えば
フイールドバス対応の伝送線でも良い。
【００５３】特に、デジタルフイルタで構成された演算
ブロック２９の場合は、防爆雰囲気中に設置されている
ときなどは、ハンドヘルドターミナル３８などの通信手
段を介して演算ブロックのリーモート調整をすることが
できるメリットがあり、さらにノイズ調整の範囲も大幅
に拡大することができる。
ブロック２９の場合は、防爆雰囲気中に設置されている
ときなどは、ハンドヘルドターミナル３８などの通信手
段を介して演算ブロックのリーモート調整をすることが
できるメリットがあり、さらにノイズ調整の範囲も大幅
に拡大することができる。
【００５４】
【発明の効果】以上、発明の実施の形態と共に具体的に
説明したように本発明は、デジタルフイルタで形成され
たノイズバランス演算手段を用いているので、従来のよ
うなボリウムによる抵抗値の比率で調整するものとは異
なり、調整範囲を広くとることができる。
説明したように本発明は、デジタルフイルタで形成され
たノイズバランス演算手段を用いているので、従来のよ
うなボリウムによる抵抗値の比率で調整するものとは異
なり、調整範囲を広くとることができる。
【００５５】また、ノイズバランス演算手段がデジタル
フイルタで形成されていることから、ハンドヘルドター
ミナルのような通信手段によるリモート設定が可能とな
るので、防爆雰囲気での調整が可能となるメリットがあ
る。
フイルタで形成されていることから、ハンドヘルドター
ミナルのような通信手段によるリモート設定が可能とな
るので、防爆雰囲気での調整が可能となるメリットがあ
る。
【図１】本発明の１実施の形態を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】図１に示す実施の形態の動作を説明するための
特性図である。
特性図である。
【図３】図１に示す実施の形態の動作を説明するための
フローチャート図である。
フローチャート図である。
【図４】従来の渦流量計の構成を示す全体ブロック図で
ある。
ある。
【図５】図４に示すセンサの具体的な構成を示す縦断面
図である。
図である。
【図６】図４に示す渦流量計の動作を説明する第１の説
明図である。
明図である。
【図７】図４に示す渦流量計の動作を説明する第２の説
明図である。
明図である。
１、２ センサ ３、４ 電荷電圧変換回路 ５ ノイズバランス回路 ６ 加算回路 ７ アクテイブフイルタ ８ シュミットトリガ回路 ９ マイクロプロセッサ １６ 管路 １８ 渦発生体 ２５、２６ アンチエリアシングフイルタ ２７、２８ アナログ／デジタル変換器 ２９ 演算ブロック ３０ バンドパスフイルタ ３１ マイクロプロセッサ ３４ ランダムアクセスメモリ ３５ リードオンリーメモリ ３６ 伝送線 ３７ 受信計器 ３８ ハンドヘルドターミナル
Claims (3)
- 【請求項１】配管に流れる測定流量に対応して変化する
カルマン渦の数を一対のセンサを介して検出することに
より前記測定流量を演算して出力する渦流量計におい
て、 前記各センサから出力される渦流量信号を一対のアナロ
グ／デジタル変換して一対のデジタル信号に変換するア
ナログ／デジタル変換手段と、流量ゼロのときに一対の
前記デジタル信号の比率を演算するデジタルフイルタで
形成されたノイズバランス演算手段と、流量ゼロのとき
に前記デジタル信号の差が最小になるように前記比率を
推定演算して前記デジタルフイルタに設定する比率推定
手段とを具備することを特徴とする渦流量計。 - 【請求項２】前記ノイズバランス演算手段と前記比率推
定手段との間にデジタルバンドパスフイルタを配置した
ことを特徴とする請求項１記載の渦流量計。 - 【請求項３】前記デジタルバンドパスフイルタはデジタ
ルローパスフイルタとデジタルハイパスフイルタで構成
されたことを特徴とする請求項２記載の渦流量計。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26016597A JPH11101672A (ja) | 1997-09-25 | 1997-09-25 | 渦流量計 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26016597A JPH11101672A (ja) | 1997-09-25 | 1997-09-25 | 渦流量計 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11101672A true JPH11101672A (ja) | 1999-04-13 |
Family
ID=17344232
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26016597A Pending JPH11101672A (ja) | 1997-09-25 | 1997-09-25 | 渦流量計 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11101672A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11788873B2 (en) | 2021-12-17 | 2023-10-17 | Honeywell International Inc. | Systems, methods and apparatuses providing noise removal for flow sensing components |
-
1997
- 1997-09-25 JP JP26016597A patent/JPH11101672A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11788873B2 (en) | 2021-12-17 | 2023-10-17 | Honeywell International Inc. | Systems, methods and apparatuses providing noise removal for flow sensing components |
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