WO2007131918A1 - Verfahren zur signalverarbeitung für messsignale eines wirbeldurchflussmessaufnehmers - Google Patents

Verfahren zur signalverarbeitung für messsignale eines wirbeldurchflussmessaufnehmers Download PDF

Info

Publication number
WO2007131918A1
WO2007131918A1 PCT/EP2007/054458 EP2007054458W WO2007131918A1 WO 2007131918 A1 WO2007131918 A1 WO 2007131918A1 EP 2007054458 W EP2007054458 W EP 2007054458W WO 2007131918 A1 WO2007131918 A1 WO 2007131918A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
autocorrelation
frequency
filter
measurement signal
signal
Prior art date
Application number
PCT/EP2007/054458
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Ole Koudal
Saso Jezernik
Höcker RAINER
Original Assignee
Endress+Hauser Flowtec Ag
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Endress+Hauser Flowtec Ag filed Critical Endress+Hauser Flowtec Ag
Priority to EP07728910A priority Critical patent/EP2019962A1/de
Priority to JP2009508377A priority patent/JP4951060B2/ja
Publication of WO2007131918A1 publication Critical patent/WO2007131918A1/de

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F1/00—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow
    • G01F1/05—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects
    • G01F1/20—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects by detection of dynamic effects of the flow
    • G01F1/32—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects by detection of dynamic effects of the flow using swirl flowmeters
    • G01F1/3209—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects by detection of dynamic effects of the flow using swirl flowmeters using Karman vortices
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F1/00—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow
    • G01F1/05—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects
    • G01F1/20—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects by detection of dynamic effects of the flow
    • G01F1/32—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects by detection of dynamic effects of the flow using swirl flowmeters
    • G01F1/325—Means for detecting quantities used as proxy variables for swirl
    • G01F1/3259—Means for detecting quantities used as proxy variables for swirl for detecting fluid pressure oscillations

Definitions

  • the invention relates to a method for signal processing for measuring signals of a vortex flow sensor.
  • Vortex flow transducers are used in industrial measurement technology for the measurement of volume flows.
  • Capacitive sensors For detecting the pressure fluctuations, e.g. Capacitive sensors, such as those described in European Patent EP-Bl 0229 933.
  • the electrical measuring signals derived from the sensor have a sinusoidal profile in the case of heal. From this, the number of vortices produced per unit of time is determined on the basis of zero crossings of the electrical signal. In doing so, e.g. the time from one zero crossing to the next is measured, or e.g. in a time interval determines the time from the first to the last zero crossing and the number of zero crossings occurring in the time interval.
  • Another disadvantage of such methods is that additional information present in the signal, e.g. whose amplitude or harmonics remain unused.
  • This information can be used by, for example by means of a fast Fourier transform (FFT) frequency determination is performed.
  • FFT fast Fourier transform
  • Such methods require that the measurement signal be at a high sampling rate is digitized and a large number of samples is stored at least temporarily.
  • this form of frequency determination requires a large number of mathematical operations.
  • Vortex flowmeters are already available today as so-called 2-wire devices.
  • Such 2-wire devices have two connecting lines, via which both the power supply of the device and the transmission of measurement results.
  • a standard has been established for these 2-wire devices, according to which the power supply via a 24 volt power source and the 2-wire devices flowing through the connecting lines current depending on the transmitted measurement results to values between 4 mA and 20 niA rules. Accordingly, only a small amount of electrical power is available to these sensors. As a result, the achievable computing power is limited.
  • the invention in a method for signal processing for
  • At least part of the measurement signal is sampled and digitized, [0017] an autocorrelation of the digitized measurement signal is calculated, and [0018] the flow is derived from at least one property of the autocorrelation.
  • the characteristic is a frequency or a period of autocorrelation
  • the frequency or period of the autocorrelation is set equal to a frequency or a period of the measurement signal.
  • a zero or a minimum of the autocorrelation is determined, and the property of the autocorrelation is determined based on the location of the zero or the minimum.
  • the location of the minimum by an adjustment a parabola is determined at points of autocorrelation.
  • the property of the autocorrelation is the
  • the measuring signal passes through before the formation of the
  • the adaptive filter is an adaptive bandpass filter.
  • a frequency of the autocorrelation is determined, and a frequency range in which the bandpass filter is permeable is set based on the frequency of the autocorrelation.
  • an adaptive line enhancer is used as the adaptive bandpass filter.
  • the adaptive filter is a notch filter. According to a development of the latter development leads the adaptive
  • Notch filter is a filter function that provides a residual signal that is used to optimize the
  • Filter serves, and a complementary filter function, which provides the measurement signal, on the basis of which the autocorrelation is determined. Furthermore, the invention consists in a vortex flow sensor for
  • An advantage of the invention is that not only individual measuring points of the measuring signal are received by the autocorrelation, but course and amplitudes of the
  • Fig. 1 shows a vortex flowmeter
  • FIG. 2 shows a sensor of a vortex flowmeter
  • Fig. 3 shows schematically a formation of vertebrae behind a
  • Fig. 4 shows a measurement signal as a function of time
  • Fig. 5 shows an autocorrelation of the measurement signal of Fig. 4 as a function of
  • FIG. 6 shows an autocorrelation of a sinusoidal measurement signal.
  • Fig. 7 shows a minimum portion of the autocorrelation
  • Fig. 8 shows a connected to a sensor of the sensor
  • Fig. 9 shows a connected to a sensor of the sensor
  • Circuit with a notch filter Circuit with a notch filter.
  • Fig. 1 shows an example of a vortex flowmeter
  • Fig. 2 shows an example of an associated sensor.
  • a medium whose volumetric flow rate is to be measured is passed through a measuring tube 1.
  • a bluff body 3 is introduced. Behind the bluff body 3 are alternately formed on both sides vortex with opposite direction of rotation. This is shown schematically in FIG.
  • the vortices each produce a local negative pressure.
  • the pressure fluctuations are detected by the sensor and converted into electrical measuring signals.
  • the vortices develop very regularly within the permissible operating limits of the sensor.
  • the number of vortices generated per unit time is proportional to the volume flow.
  • the frequency f of the measuring signals is proportional to the flow rate of the medium in the measuring tube 1, which in turn is proportional to the volume flow.
  • pressure sensors such as the capacitive sensors mentioned above are suitable.
  • the sensor 5 is arranged in the flow direction behind the bluff body 3 in the measuring tube 1.
  • the electrical measuring signals U s derived from the sensor 5 have a sinusoidal profile in the case of heal. 4 shows such a measurement signal U s as a function of time t.
  • the frequency f of the measuring signal U s is proportional to the flow velocity of the medium in the measuring tube 1 and thus to the flow.
  • the measurement signal U s is sampled and digitized.
  • an autocorrelation AK (T) as a function of
  • Correlation time T of the digitized measurement signal U s (t) is calculated, and the flow derived on the basis of a property of the autocorrelation AK (T).
  • the autocorrelation AK (T) can, for example, according to the following calculation rule:
  • AK (T) ⁇ N U 8 (I 1 ) U 8 (I 1 + T)
  • F is equal to the frequency of the measurement signal U s (t).
  • the associated autocorrelation function AK (T) is shown in FIG.
  • the measurement signal consists of a sinusoidal signal to which only white noise is superimposed, then the latter relationship applies only to correlation times T ⁇ 0.
  • the autocorrelation AK (T) has a value C 0 greater than C is.
  • a corresponding autocorrelation function is shown in FIG.
  • the property of the autocorrelation AK (T) is a frequency f or a period P of the autocorrelation AK (T).
  • the frequency f of the autocorrelation or its period P is substantially equal to the frequency f or the period P of the measurement signal U s .
  • the latter is a measure of the flow and, as described above, can be used to determine the flow.
  • the frequency f or the period P of the autocorrelation AK (T) is set equal to the frequency f or the period P of the measurement signal U s .
  • the frequency f of the autocorrelation function AK (T) and thus the frequency of the sensor signal could already be based on a single value of the autocorrelation for T ⁇ 0.
  • this approach has not provided highly accurate, reproducible results with real measurement signals.
  • real measurement signals contain additional interference signals in addition to a sinusoidal signal and a white noise.
  • a property of the autocorrelation AK (T) is used to determine the flow. It is sufficient to limit the calculation of the essentially cosinusoidal autocorrelation to distinct sections of the same. Significant sections are for example in the range of zero crossings, as well as minima or maxima of the autocorrelation.
  • a first zero point NS1 of the autocorrelation AK (T) is determined.
  • the position of the first zero point NS 1 can be determined, for example, by a simple interpolation in which the point (AK (x ⁇ t) ⁇ 0; x ⁇ t) and the preceding point (AK ((xl) ⁇ t)> 0; (x -1) .DELTA.t), in which the autocorrelation has a positive value, a line is placed whose zero crossing is then set equal to the first zero NS 1.
  • the first zero point NS 1 is given below according to the following calculation rule:
  • NS 1 (x-AK (x ⁇ t) / [AK (x ⁇ t) -AK ((x-1) ⁇ t]) ⁇ t
  • the first zero point NS 1 corresponds to a quarter period of the substantially cosine autocorrelation AK (T).
  • a full period P of the autocorrelation AK (T) accordingly has a duration equal to four times the first zero NS 1.
  • P 4 NS 1.
  • This frequency f reproduces the frequency f of the measurement signal U s (t) very accurately.
  • the frequency f of the measurement signal U s (t) is thus set equal to the frequency f of the autocorrelation AK (T) based on the position the first zero point NS1 was determined. The same applies accordingly for the period P.
  • the sought flow rate is proportional to the frequency f of the measurement signal U s and can thus be determined already on the basis of the first zero point NS 1 of the autocorrelation AK (T). Analogously, the flow can of course be determined on the basis of the associated period P.
  • An advantage of this method is that only a very small number of autocorrelation values are needed and the required arithmetic operation is very simple operations requiring only a few computational steps. Accordingly, only very small storage space and low processing power are required for this method.
  • the first minimum M1 can be determined in various ways.
  • AK (y ⁇ t) of the autocorrelation AK (T) which is greater than an immediately preceding value AK ((yl) ⁇ t).
  • T Min the correlation time
  • the first zero point NS1 be determined and the position of the minimum Ml be estimated based on the location of the first zero point NS1. It is exploited that the minimum Ml is to be expected at a correlation time T Mm which is twice the correlation time of the first zero point NS1.
  • a derivative of the autocorrelation is preferably calculated in the range in which the minimum Ml is to be expected and determines a zero crossing of the derivative. The zero of the derivative corresponds to the position of the first minimum Ml.
  • the exact location of the minimum Ml is determined by fitting a parabola p (T) to autocorrelation points in the range of the minimum.
  • a parabola p (T) can, as shown in FIG. 7, take place on the basis of at least three points of the autocorrelation AK (T).
  • points are, for example, the above [AK (y ⁇ t); y ⁇ t], [AK ((yl) ⁇ t); (yl) ⁇ t] and the preceding point [AK ((y-2) ⁇ t); (Y-2) .DELTA.t].
  • the parabola p (T) is shown in FIG. 7 as a dashed line.
  • the zero crossing of the derivative of the autocorrelation AK can be used in the selection of the points.
  • that point of the autocorrelation which has the smallest distance to the zero point of the derivative and the two points directly to the right and left thereof are used.
  • the correlation time T min corresponds to the position of the minimum of the parabola p (T) and accurately reflects the correlation time of the minimum of the autocorrelation AK (T). Accordingly, it is set equal to the correlation time T Min of the minimum Ml of the autocorrelation AK (T). In this way, the minimum can be determined very accurately even if only a few points of the autocorrelation are available.
  • the parabola can also be adapted to more than three points of autocorrelation, e.g. using the method of minimizing the distance squares. This can in particular bring a gain in accuracy if the measurement signal is digitized with a high sampling rate and thus significantly more than the above 10 points per oscillation are present.
  • the correlation time T Min of the first minimum Ml corresponds to half a period Vi P.
  • Both methods described above have a very low number of autocorrelation points.
  • the number can be reduced even further if an estimated value for the frequency f or for the period P is determined in advance.
  • Such an estimate may e.g. be a meter specific value or be a value determined in a previous measurement for one of these quantities. If such an estimated value is present, then the range in which the first zero point NS1 or the first minimum M1 is to be expected can be limited and the calculation of the autocorrelation can be limited to these ranges.
  • a cosine function K (T) cos (2 ⁇ f c T) to the autocorrelation AK (T).
  • T cos (2 ⁇ f c T)
  • the autocorrelation obtained is normalized.
  • the adaptation can be done, for example, by minimizing a sum of the distance squares J between the values of the cosine function and the associated normalized values ak (TJ of the autocorrelation, the frequency f c of the cosine function serving as an adaptation parameter.
  • the sum of the distance squares can be determined, for example, according to the following calculation rule:
  • J (f c ) ⁇ L (ak (l ⁇ t) - cos (2 ⁇ f c 1 ⁇ t)) 2
  • f c are the adaptation parameters.
  • that frequency f c at which an optimal adaptation is present is set equal to the frequency f of the autocorrelation AK (T) and equal to the frequency f of the measuring signal U s , on the basis of which the flow is determined on the basis of the existing proportionalities.
  • the optimum adaptation corresponds to the minimum of the sum of the distance squares J (f c ).
  • the measurement signal can, in addition to the substantially sinusoidal wanted signal and any white noise present, generate additional interference signals, e.g. non-stationary noise, be superimposed, and may exhibit amplitude variations. Even in these situations, the described methods show very accurate measurement results.
  • the measurement accuracy can be further improved by the measurement signal U s before the formation of the autocorrelation passes through a filter and the autocorrelation AK (T) is determined based on the filtered measurement signal.
  • Fig. 8 shows a corresponding circuit comprising the sensor 5 and a filter 7 connected thereto.
  • the filtered measurement signals are fed to an analog-to-digital converter 9, which supplies the digital filtered measurement signals to a signal processing unit 11, for example a microprocessor.
  • the signal processing unit 11 determines in the manner described above the autocorrelation and their property, on the basis of which subsequently the flow is derived. This can also be done by means of the signal processing unit 11.
  • the filter 7 which the measurement signal U s undergoes before the formation of the autocorrelation AK (T) is, for example, an adaptive bandpass filter.
  • the frequency f of the auto-correlation AK (T) is determined, and a frequency range in which the band-pass filter is transmissive is set based on the frequency f of the autocorrelation.
  • the frequency f of the autocorrelation AK (T) is essentially equal to the frequency f of the measurement signal U s .
  • the filter 7 is thereby continuously adapted to the frequency f of the measurement signal U s by permitting the permeability of only one frequency range in the immediate vicinity of the frequency f of the measurement signal U s . Accordingly, interference signals of other frequencies contained in the measurement signal are filtered out immediately.
  • the passband of the bandpass filter can be adjusted on the basis of a frequency of the measurement signal derived directly from the measurement signal. For this purpose, for example, counted in a conventional manner, the zero crossings of the measuring signal and based on their number per unit time, the frequency can be determined.
  • a digital filter 13 may also be used. This is then, as shown in dashed lines in Fig. 7, to arrange behind the analog digital filter 9.
  • digital adaptive band-pass filters which are used analogously to what has been said above in connection with the analog adaptive band-pass filter.
  • ALE adaptive line enhancers
  • an average value filter 15 can be used. This is also shown in FIG. Mean value filters smooth the measuring signal by averaging over several consecutive measured values.
  • FIG. 9 shows a further circuit by means of which the measurement signal is subjected to filtering before the autocorrelation is formed.
  • an adaptive notch filter 17 is provided here.
  • Notch filters are highly selective filters for a narrow stopband.
  • a notch filter 17 described by a filter function H (z) supplies at the output thereof a residual signal R which contains all the portions of the input signal lying outside the stop band. Usually, this residual signal R becomes Optimization of Notch filter 17 is used.
  • the optimization of the notch filter 17 can be effected, for example, as shown schematically in FIG. 9, by adapting the filter 17 to the effect that the residual signal R is minimized.
  • the notch filter 17 in addition to the filter function H (z) complementary filter function 1 - H (z), which filters out the actual measurement signal U s from the incoming sensor signal.
  • This filtered-out measurement signal U s is then further processed, as described above, by supplying it to the signal processing unit 11, whose autocorrelation AK (T) is determined and the flow is determined on the basis of at least one property of the autocorrelation AK (T).

Abstract

Es ist ein Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale (US) eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur Messung eines Durchflusses eines Mediums durch ein Messrohr (1), der einen im Messrohr (1) angeordneten Staukörper (3) und einen Sensor (5) zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers (3) auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal (US) aufweist, mit geringem Bedarf an Rechenleistung und Speicherplatz beschrieben, bei dem zumindest ein Teil des Messsignals (US) abgetastet und digitalisiert wird, eine Autokorrelation (AK(T)) des digitalisierten Messsignals (US) berechnet wird, und der Durchfluss anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation (AK(T)) abgeleitet wird.

Description

Beschreibung
Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers
[0001] Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers .
[0002] Wirbeldurchflussmessaufnehmern werden in der industriellen Messtechnik zur Messung von Volumenströmen eingesetzt.
[0003] Sie arbeiten nach dem Prinzip der Karman' sehen Wirbelstraße. Dabei wird ein Medium, dessen Volumendurchfluss gemessen werden soll, durch ein Messrohr geleitet, in dem ein Staukörper eingesetzt ist. Hinter dem Staukörper bilden sich abwechselnd beidseitig Wirbel mit entgegen gesetztem Drehsinn. Diese Wirbel erzeugen jeweils einen lokalen Unterdruck. Die Druckschwankungen werden von dem Messaufnehmer erfasst und in elektrische Messsignale umgewandelt. Die Wirbel bilden sich innerhalb der zulässigen Einsatzgrenzen des Messaufnehmers sehr regelmäßig aus. Die Anzahl der pro Zeiteinheit erzeugten Wirbel verhält sich proportional zum Volumendurchfluss.
[0004] Zur Erfassung der Druckschwankungen eignen sich z.B. kapazitive Sensoren, wie die in der Europäischen Patentschrift EP-Bl 0 229 933 beschrieben sind.
[0005] Die vom Messaufnehmer abgeleiteten elektrischen Messsignale weisen im Healfall einen sinusförmigen Verlauf auf. Hieraus wird heutzutage die Anzahl der pro Zeiteinheit erzeugten Wirbel anhand von Nulldurchgängen des elektrischen Signals bestimmt. Dabei wird z.B. die Zeit von einem Nulldurchgang zum nächsten gemessen, oder es wird z.B. in einem Zeitintervall die Zeit vom ersten zum letzten Nulldurchgang und die Anzahl der in dem Zeitintervall auftretenden Nulldurchgänge bestimmt.
[0006] Unter realen Messbedingungen kann der Fall eintreten, dass dem im Healfall sinusförmigen Signal Störungen überlagert sind, die dazu führen können, dass ein zusätzlicher Nulldurchgang auftritt, bzw. dass ein Nulldurchgang verschwindet. Solche Messfehler sind nur sehr schwer zu erkennen.
[0007] Ein weiterer Nachteil derartiger Verfahren besteht darin, dass zusätzlich im Signal vorhandene Informationen, wie z.B. dessen Amplitude oder Oberschwingungen, ungenutzt bleiben.
[0008] Diese Informationen lassen sich nutzen, indem beispielsweise mittels einer schnellen Fouriertransformation (FFT) eine Frequenzbestimmung durchgeführt wird. Derartige Verfahren erfordern jedoch, dass das Messsignal mit einer hohen Abtastrate digitalisiert wird und eine große Anzahl von Abtastwerten zumindest vorübergehend gespeichert wird. Außerdem erfordert diese Form der Frequenzbestimmung eine große Anzahl von mathematischen Operationen. [0009] Wirbeldurchflussmesser sind heute bereits als so genannte 2-Draht Geräte erhältlich. Derartige 2-Draht Geräte weisen zwei Anschlussleitungen auf, über die sowohl die Energieversorgung des Geräts als auch die Übertragung von Messergebnissen erfolgt. In der Industrie hat sich ein Standard für diese 2-Draht Geräte durchgesetzt, gemäß dem die Energieversorgung über eine 24 Volt Spannungsquelle erfolgt und die 2-Draht Geräte einen durch die Anschlussleitungen fließenden Strom in Abhängigkeit von den zu übertragenden Messergebnissen auf Werte zwischen 4 mA und 20 niA regeln. Entsprechend steht diesen Messaufnehmern nur eine geringe elektrische Leistung zur Verfügung. Hierdurch ist die erzielbare Rechenleistung eng begrenzt.
[0010] Es ist eine Aufgabe der Erfindung ein Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers mit geringem Bedarf an Rechenleistung und Speicherplatz anzugeben. [0011] Hierzu besteht die Erfindung in einem Verfahren zur Signalverarbeitung für
Messsignale eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur Messung eines Durchflusses eines Medium durch ein Messrohr,
[0012] - der einen im Messrohr angeordneten Staukörper, und [0013] - einen Sensor zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers auftretenden [0014] Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in [0015] ein elektrisches Messsignal aufweist, bei dem
[0016] - zumindest ein Teil des Messsignals abgetastet und digitalisiert wird, [0017] - eine Autokorrelation des digitalisierten Messsignals berechnet wird, und [0018] - der Durchfluss anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation [0019] abgeleitet wird.
[0020] Gemäß einer Ausgestaltung des Verfahrens ist die Eigenschaft eine Frequenz oder eine Periode der Autokorrelation, und die Frequenz oder die Periode der Autokorrelation wird gleich einer Frequenz oder einer Periode des Messsignals gesetzt.
[0021] Gemäß einer ersten Weiterbildung wird eine Nullstelle oder ein Minimum der Autokorrelation bestimmt, und die Eigenschaft der Autokorrelation wird anhand der Lage der Nullstelle oder des Minimums bestimmt wird. [0022] Gemäß einer Weiterbildung wird die Lage des Minimums durch eine Anpassung einer Parabel an Punkte der Autokorrelation bestimmt wird. [0023] Gemäß einer anderen Weiterbildung ist die Eigenschaft der Autokorrelation die
Frequenz oder Periode derselben und wird durch eine Anpassung einer Kosinus
Funktion an die Autokorrelation ermittelt. [0024] Gemäß einer Ausgestaltung durchläuft das Messsignal vor der Bildung der
Autokorrelation einen adaptiven Filter. [0025] Gemäß einer Weiterbildung der letztgenannten Ausgestaltung ist der adaptive Filter ein adaptiver Bandpassfilter. [0026] Gemäß einer Weiterbildung der letztgenannten Ausgestaltung wird eine Frequenz der Autokorrelation bestimmt, und ein Frequenzbereich in dem der Bandpassfilter durchlässig ist anhand der Frequenz der Autokorrelation eingestellt. [0027] Gemäß einer anderen Weiterbildung der letztgenannten Ausgestaltung wird als adaptiver Bandpassfilter ein Adaptive Line Enhancer verwendet. [0028] Gemäß einer anderen Weiterbildung der letztgenannten Ausgestaltung ist der adaptive Filter ein Notch-Filter. [0029] Gemäß einer Weiterbildung der letztgenannten Weiterbildung führt der adaptive
Notch-Filter eine Filterfunktion, die ein Restsignal liefert, das zur Optimierung des
Filters dient, und eine hierzu komplementäre Filterfunktion aus, die das Messsignal liefert, anhand dessen die Autokorrelation bestimmt wird. [0030] Weiter besteht die Erfindung in einem Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur
Messung eines Durchflusses eines Mediums durch ein Messrohr, mit [0031] - einen im Messrohr angeordneten Staukörper und [0032] - einen Sensor zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers [0033] auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser [0034] Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal aufweist, [0035] - einem Analog-Digital Wandler, der dazu dient, zumindest ein Teil des [0036] Messsignals abzutasten und zu digitalisieren, und [0037] - einer Signalverarbeitung, die dazu dient, eine Autokorrelation des [0038] digitalisierten Messsignals zu berechnen und den Durchfluss [0039] anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation abzuleiten.
[0040] Ein Vorteil der Erfindung besteht darin, dass durch die Autokorrelation nicht nur einzelne Messpunkte des Messsignals eingehen, sondern Verlauf und Amplituden des
Messsignals mit berücksichtigt werden. Hierdurch wird eine höhere Messgenauigkeit erzielt. [0041] Ein weiterer Vorteil besteht darin, das dem Messsignal überlagertes weißes Rauschen sich in der Autokorrelation nur zur Korrelationszeit Null auswirkt, und damit sehr leicht ausgeblendet werden kann.
[0042] Die Erfindung und weitere Vorteile werden nun anhand der Figuren der Zeichnung, in denen fünf Ausführungsbeispiele dargestellt sind, näher erläutert; gleiche Teile sind in den Figuren mit gleichen Bezugszeichen versehen.
[0043] Fig. 1 zeigt ein Wirbeldurchflussmessgerät;
[0044] Fig. 2 zeigt einen Messaufnehmer eines Wirbeldurchflussmessgeräts;
[0045] Fig. 3 zeigt schematisch, eine Ausbildung von Wirbeln hinter einem
[0046] Staukörper;
[0047] Fig. 4 zeigt ein Messsignal als Funktion der Zeit;
[0048] Fig. 5 zeigt eine Autokorrelation des Messsignals von Fig. 4 als Funktion der
[0049] Korrelationszeit;
[0050] Fig. 6 zeigt eine Autokorrelation eines sinusförmigen Messsignals dem
[0051] ausschließlich weißes Rauschen überlagert;
[0052] Fig. 7 zeigt einen ein Minimum enthaltenden Abschnitt der Autokorrelation
[0053] und eine an Punkte in der Umgebung des Minimums angepasste
[0054] Parabel;
[0055] Fig. 8 zeigt eine an einen Sensor des Messaufnehmers angeschlossene
[0056] Schaltung mit einem adaptiven Filter; und
[0057] Fig. 9 zeigt eine an einen Sensor des Messaufnehmers angeschlossene
[0058] Schaltung mit einem Notch^ilter.
[0059] Fig. 1 zeigt ein Beispiel eines Wirbeldurchflussmessgeräts, und Fig. 2 ein Beispiel eines zugehörigen Messaufnehmers. Dieser arbeitet nach dem Prinzip der Karman' sehen Wirbelstraße. Ein Medium, dessen Volumendurchfluss gemessen werden soll, wird durch ein Messrohr 1 geleitet. In einem in Fig. 1 durch einen Pfeil dargestellten Strömungspfad des Mediums ist ein Staukörper 3 eingebracht. Hinter dem Staukörper 3 bilden sich abwechselnd beidseitig Wirbel mit entgegen gesetztem Drehsinn. Dies ist in Fig. 3 schematisch dargestellt. Die Wirbel erzeugen jeweils einen lokalen Unterdruck. Die Druckschwankungen werden von dem Messaufnehmer erfasst und in elektrische Messsignale umgewandelt. Die Wirbel bilden sich innerhalb der zulässigen Einsatzgrenzen des Messaufnehmers sehr regelmäßig aus. Die Anzahl der pro Zeiteinheit erzeugten Wirbel verhält sich proportional zum Volumendurchfluss. Die Frequenz f der Messsignale ist proportional zur Fließgeschwindigkeit des Mediums im Messrohr 1, die wiederum proportional zum Volumendurchfluss ist.
[0060] Es ist ein Sensor 5 zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers 3, z.B. am oder hinter dem Staukörper 3, auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal Us vorgesehen. Hierzu eignen sich Drucksensoren, wie z.B. die eingangs erwähnten kapazitiven Sensoren. Der Sensor 5 ist in Strömungsrichtung hinter dem Staukörper 3 im Messrohr 1 angeordnet. Die vom Sensor 5 abgeleiteten elektrischen Messsignale Us weisen im Healfall einen sinusförmigen Verlauf auf. Fig. 4 zeigt ein solches Messsignal U s als Funktion der Zeit t. Die Frequenz f des Messsignals U s ist proportional zur Fließgeschwindigkeit des Mediums im Messrohr 1 und damit zum Durchfluss.
[0061] Erfindungsgemäß wird zumindest ein Teil des Messsignals Us abgetastet und digitalisiert. Dabei genügt es einen Signalzug, der nur eine geringe Anzahl Schwingungen, z.B. 10 Schwingungen, enthält, mit hinreichender Abtastrate, z.B. 10 Punkte pro Schwingung, abzutasten und zu digitalisieren. Die einzelnen Abtastpunkte sind in Fig. 4 eingezeichnet und stehen im Anschluss an die Digitalisierung als Messpunkte [UsCt1); tj zur Verfügung, wobei U8(I1) der zum Abtastzeitpunkt ζ aufgenommene Wert des Messsignals Us und i ein ganzzahliger laufender Index mit i = 1 .. M ist. Zwischen zwei aufeinander folgenden Abtastzeitpunkten ζ und t1+1 liegt jeweils ein durch die Abtastrate vorgegebener identischer Zeitraum Δt.
[0062] Erfindungsgemäß wird eine Autokorrelation AK(T) als Funktion der
Korrelationszeit T des digitalisierten Messsignals Us(t) berechnet, und der Durchfluss anhand einer Eigenschaft der Autokorrelation AK(T) abgeleitet.
[0063] Die Autokorrelation AK(T) kann beispielsweise gemäß der folgenden Berechnungsvorschrift:
[0064]
[0065] AK(T) = ∑ N U8(I1) U8(I1 + T)
[0066] i =1
[0067] bestimmt werden. Die Messpunkte U8(I1) wurden zu diskreten Zeitpunkten ζ abgetastet. Entsprechend lässt sich die Autokorrelation AK(T) für diskrete Korrelationszeiten Tk berechnen, mit Tk = k Δt wobei k= 0, 1, 2 ... K ist und die Bedingung N + K < M erfüllt ist.
[0068] Die Autokorrelationsfunktion eines periodischen Signals ist ebenfalls periodisch und weist die gleiche Frequenz f und die gleiche Periode P auf, wie das Ausgangssignal, fct das Ausgangssignal sinusförmig, z.B. in der Form U(t) = U 0 sin (2 π f t), so ist die zugehörige Autokorrelationsfunktion eine Kosinusfunktion AK u(T) = A0 cos (2 π f T) mit der gleichen Frequenz f.
[0069] Die Autokorrelationsfunktion eines unkorrelierten Signals S, z.B. von weißem Rauschen weist lediglich für die Korrelationszeit T= 0 einen von Null verschiedenen Wert auf. Für alle anderen Korrelationszeiten T ≠ 0 ist die zugehörige Autokorrelation AKs(T) = 0.
[0070] Im Healfall des in Fig. 4 dargestellten sinusförmigen Messsignals U s(t) gilt somit:
[0071]
[0072] AK(T) = E N U8Ct1) UsCt1 + T) = C cos(2π f T)
[0073] i =1
[0074] wobei C eine Konstante und
[0075] f gleich der Frequenz des Messsignals Us(t) ist.
[0076] Die zugehörige Autokorrelationsfunktion AK(T) ist in Fig. 5 dargestellt.
[0077] Besteht das Messsignal aus einem sinusförmigen Signal, dem ausschließlich weißes Rauschen überlagert ist, so gilt die zuletzt genannte Beziehung nur für Korrelationszeiten T ≠ 0. Bei T = O weist die Autokorrelation AK(T) einen Wert C 0 auf der größer als C ist. Eine entsprechende Autokorrelationsfunktion ist in Fig. 6 dargestellt. Weißes Rauschen wirkt sich in der Autokorrelation nur auf den Wert bei T=O aus. Alle anderen Bereiche der Autokorrelation sind rauschfrei.
[0078] Es wird eine Eigenschaft der Autokorrelation AK(T) bestimmt und der Durchfluss anhand dieser Eigenschaft abgeleitet. Vorzugsweise ist die Eigenschaft der Autokorrelation AK(T) eine Frequenz f oder eine Periode P der Autokorrelation AK(T). Wie oben erläutert, ist die Frequenz f der Autokorrelation, bzw. deren Periode P im wesentlichen gleich der Frequenz f bzw. der Periode P des Messsignals Us. Letztere ist ein Maß für den Durchfluss und kann, wie oben beschrieben zur Bestimmung des Durchflusses eingesetzt werden. Vorzugsweise wird dabei die Frequenz f oder die Periode P der Autokorrelation AK(T) gleich der Frequenz f oder der Periode P des Messsignals Us gesetzt. Dies bietet den Vorteil, dass sich Frequenz f oder Periode P des Messsignals Us anhand der Autokorrelation AK(T) sehr viel genauer bestimmen lassen, als dies durch eine Auswertung des ursprünglichen Messsignals Us>z.B. durch eine Erfassung der Nulldurchgänge des Messsignals Us möglich wäre. Bei einer Erfassung der Nulldurchgänge des Messsignals Us kann sich jede Störung auf die Anzahl der Nulldurchgänge auswirken. Demgegenüber wirkt sich bei der Autokorrelation weißes Rauschen nur lokal bei der Korrelationszeit T = O aus. Ein weiterer Vorteil der Autokorrelation AK(T) besteht darin, dass deren Genauigkeit nicht von der Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes abhängt, sondern Messpunkte eines Signalzuges eingehen, und damit Informationen über Amplitude und Verlauf des genutzten Signalzuges ausgenutzt werden. Entsprechend ist die Autokorrelation AK(T) zur Bestimmung der Frequenz f bzw. der Periode P des Messsignals Us sehr viel besser geeignet als das Messsignal Us selbst.
[0079] Unter der Annahme, dass das Messsignal Us(t) ein sinusförmiges Signal ist, dem kein oder ausschließlich weißes Rauschen überlagert ist, könnte die Frequenz f der Autokorrelationsfunktion AK(T) und damit die Frequenz des Sensorsignals bereits anhand eines einzigen Wertes der Autokorrelation für T ≠ 0 berechnet werden. Diese Vorgehensweise hat jedoch bei realen Messsignalen keine hochgenauen reproduzierbaren Ergebnisse geliefert. Eine Ursache hierfür liegt darin, dass reale Messsignale neben einem sinusförmigen Signal und einem weißen Rauschen zusätzliche Störsignale enthalten. Erfindungsgemäß wird daher eine Eigenschaft des der Autokorrelation AK(T) zur Bestimmung des Durchflusses herangezogen. Dabei genügt es, die Berechnung der im wesentlichen kosinusförmigen Autokorrelation auf markante Abschnitte derselben zu begrenzen. Markante Abschnitte liegen beispielsweise im Bereich von Nulldurchgängen, sowie von Minima oder Maxima der Autokorrelation .
[0080] Gemäß einer ersten Variante wird der Verlauf der Autokorrelation AK(T) im
Bereich des ersten Nulldurchgangs herangezogen. Hierzu wird die Autokorrelation AK(T) beispielsweise solange für ansteigende Korrelationszeiten T, mit T = k Δt mit k = 0, 1, 2 .. berechnet, bis mindestens ein erster negativer Wert auftritt, d.h. AK (x Δt ) < 0, wobei x eine natürliche Zahl zwischen 1 und K ist. Anhand dieser Werte wird eine erste Nullstelle NSl der Autokorrelation AK(T) bestimmt. Die Lage der ersten Nullstelle NS 1 kann beispielsweise durch eine einfache Interpolation ermittelt werden, bei der durch den Punkt (AK(x Δt ) < 0; x Δt ) und den vorangehenden Punkt (AK((x-l) Δt ) > 0; (x-1) Δt ), bei dem die Autokorrelation einen positiven Wert aufweist, eine Gerade gelegt wird, deren Nulldurchgang dann gleich der ersten Nullstelle NS 1 gesetzt wird. Die erste Nullstelle NS 1 ergibt sich hiernach gemäß folgender Berechnungsvorschrift:
[0081] NS 1 = ( x - AK (x Δt)/[AK (x Δt)- AK((x- 1) Δt]) Δt
[0082] Die erste Nullstelle NS 1 entspricht einer Viertelperiode der im wesentlichen kosinusförmigen Autokorrelation AK(T). Eine volle Periode P der Autokorrelation AK(T) hat dementsprechend eine Dauer die gleich dem vierfachen der ersten Nullstelle NS 1 ist. Es gilt: P = 4 NS 1. Dementsprechend ergibt sich eine Frequenz f für die Autokorrelation AK(T) mit f = 1/ (4 NSl). Diese Frequenz f , gibt die Frequenz f des Messsignals Us(t) sehr genau wieder. Die Frequenz f des Messsignals Us(t) wird folglich gleich der Frequenz f der Autokorrelation AK(T) gesetzt, die anhand der Lage der ersten Nullstelle NSl bestimmt wurde. Das gleiche gilt entsprechend für die Periode P.
[0083] Der gesuchte Durchfluss ist proportional zur Frequenz f des Messsignals Us und lässt sich somit bereits anhand der ersten Nullstelle NS 1 der Autokorrelation AK(T) bestimmen. Analog kann der Durchfluss natürlich anhand der zugehörigen Periode P bestimmt werden.
[0084] Ein Vorteil dieses Verfahrens besteht darin, dass nur eine sehr geringe Anzahl der Werte der Autokorrelation benötigt wird und die erforderlichen Rechenoperation sehr einfache Operationen sind, die nur wenige Rechenschritte benötigen. Entsprechend wird für dieses Verfahren nur sehr geringer Speicherplatz und eine geringe Rechenleistung benötigt.
[0085] Gemäß einer zweiten Variante wird der Verlauf der Autokorrelation AK(T) im
Bereich eines Minimums, vorzugsweise des ersten Minimums Ml herangezogen. Das erste Minimum Ml kann auf verschiedene Weise bestimmt werden. Beispielsweise wird die Autokorrelation AK(T) solange für ansteigende Werte von T, mit T = k Δt mit k = 0, 1, 2 .. berechnet, bis mindestens ein Wert AK(y Δt) der Autokorrelation AK(T) ermittelt wurde, der größer als ein unmittelbar vorangegangener Wert AK((y-l) Δt) ist. Hieraus ergibt sich die ungefähre Lage des Minimums Ml. Die genaue Position des Minimums Ml, d.h. die Korrelationszeit TMin, bei der das Minimum Ml auftritt, kann dann anhand einer Ableitung der Autokorrelation AK(T) in diesem Bereich bestimmt werden. Hierbei wird ausgenutzt, das eine Ableitung einer Funktion, dort, wo die Funktion ein Minimum aufweist, gleich null ist. Es kann folglich eine Nullstelle der Ableitung bestimmt und gleich dem gesuchten ersten Minimum Ml gesetzt werden.
[0086] Alternativ kann, z.B. auf die oben beschriebene Weise, die erste Nullstelle NSl bestimmt werden und die Lage des Minimums Ml anhand der Lage der ersten Nullstelle NSl abgeschätzt werden. Dabei wird ausgenutzt, dass das Minimum Ml bei einer Korrelationszeit TMm zu erwarten ist, die gleich dem doppelten der Korrelationszeit der ersten Nullstelle NSl ist. Zusätzlich wird vorzugsweise eine Ableitung der Autokorrelation in dem Bereich berechnet, in dem das Minimum Ml zu erwarten ist und ein Nulldurchgang der Ableitung ermittelt. Die Nullstelle der Ableitung entspricht der Position des ersten Minimums Ml.
[0087] Vorzugsweise wird die genaue Lage des Minimums Ml durch eine Anpassung einer Parabel p(T) an Punkte der Autokorrelation im Bereich des Minimums bestimmt. Dies kann, wie in Fig. 7 dargestellt, anhand von mindestens drei Punkten der Autokorrelation AK(T) erfolgen. Als Punkte eignen sich z.B. die oben angeführten [AK(yΔt); yΔt], [AK((y-l)Δt); (y-l)Δt] und der diesen vorangehende Punkt [AK((y-2)Δt); (y-2)Δt]. Die Parabel p(T) ist in Fig. 7 als gestrichelte Linie eingezeichnet.
[0088] Ebenso kann der Nulldurchgang der Ableitung der Autokorrelation AK(T) bei der Auswahl der Punkte herangezogen werden. Dabei wird beispielsweise derjenige Punkt der Autokorrelation, der den geringsten Abstand zu der Nullstelle der Ableitung aufweist, sowie die beiden rechts und links davon liegenden unmittelbar dazu benachbarten Punkte verwendet.
[0089] An diese drei Punkte wird, wie in Fig. 7 dargestellt eine Parabel angepasst. Hierzu kann der folgende Ansatz verwendet werden:
[0090] p(T) = P0 (T - TM111)2 + Pl
[0091] wobei p0 , Pi und TMm Koeffizienten sind, die anhand der drei Punkte der
Autokorrelation AK(T) bestimmt werden. Die Korrelationszeit T Min entspricht der Position des Minimums der Parabel p(T) und gibt die Korrelationszeit des Minimums der Autokorrelation AK(T) sehr genau wieder. Entsprechend wird sie gleich der Korrelationszeit TMin des Minimums Ml des Autokorrelation AK(T) gesetzt. Hierdurch ist das Minimum auch dann sehr genau bestimmbar, wenn nur wenige Punkte der Autokorrelation zur Verfügung stehen.
[0092] Die Parabel kann natürlich auch an mehr als drei Punkte der Autokorrelation angepasst werden, z.B. anhand der Methode der Minimierung der Abstandsquadrate. Dies kann insb. einen Genauigkeitsgewinn bringen, wenn das Messsignal mit einer hohen Abtastrate digitalisiert wird und somit deutlich mehr als die oben angegebenen 10 Punkte pro Schwingung vorliegen.
[0093] Die Korrelationszeit TMin des ersten Minimums Ml entspricht einer halben Periode Vi P. Die Frequenz f der Autokorrelation AK(T) und damit des Messsignals U s ergibt sich somit zu f = 1/(2 TMin).
[0094] Beide oben beschriebenen Verfahren kommen mit einer sehr geringen Anzahl von Punkten der Autokorrelation aus. Die Anzahl lässt sich sogar noch weiter verringern, wenn vorab ein Schätzwert für die Frequenz f, bzw. für die Periode P ermittelt wird. Ein solcher Schätzwert kann z.B. ein messgerätspezifischer Wert sein oder aber ein in einer vorangegangenen Messung ermittelter Wert für eine dieser Größen sein. Liegt ein solcher Schätzwert vor, so kann der Bereich, in dem die erste Nullstelle NSl bzw. das erste Minimum Ml zu erwarten ist eingegrenzt werden und die Berechnung der Autokorrelation auf diese Bereiche begrenzt werden.
[0095] Die Genauigkeit, mit der der Durchfluss bestimmbar ist, lässt sich weiter erhöhen, indem eine Kosinus Funktion K(T) = cos (2 π f c T) an die Autokorrelation AK(T) angepasst wird. Hierzu wird vorzugsweise mindestens eine volle Periode der Autokorrelation AK(T) berechnet und es wird die erhaltene Autokorrelation normiert. Vorzugsweise wird hierbei der Wert der Autokorrelation bei der Autokorrelationszeit T= 0 ausgeklammert, da sich in diesem Wert das weiße Rauschen niederschlägt. Die Anpassung kann z.B. erfolgen, indem eine Summe der Abstandsquadrate J zwischen den Werten der Kosinus Funktion und den zugehörigen normierten Werten ak(T J der Autokorrelation minimiert werden, wobei die Frequenz f c der Kosinusfunktion als Anpassungsparameter dient.
[0096] Die Summe der Abstandsquadrate kann beispielsweise gemäß folgender Berechnungsvorschrift bestimmt werden:
[0097] J(fc) =∑ L (ak(l Δt) - cos (2 π fc 1 Δt))2
[0098] 1 =1
[0099] worin 1 ein von 1 bis L laufender ganzzahliger Index,
[0100] ak(l Δt) die normierten Werte der Autokorrelation, und
[0101] fc der Anpassungsparamenter sind.
[0102] Anschließend wird diejenige Frequenz fc, bei der eine optimale Anpassung vorliegt, gleich der Frequenz f der Autokorrelation AK(T) und gleich der Frequenz f des Messsignals Us gesetzt, anhand derer dann aufgrund der bestehenden Proportionalitäten der Durchfluss ermittelt wird. Die optimale Anpassung entspricht in dem genannten Beispiel dem Minimum der Summe der Abstandsquadrate J(fc).
[0103] In realen Messsituationen kann das Messsignal neben dem im wesentlichen sinusförmigen gesuchten Signal und einem eventuell vorhandenem weißen Rauschen zusätzliche Störsignale, z.B. nicht stationäres Rauschen, überlagert sein, und es kann Amplitudenschwankungen aufweisen. Auch in diesen Situationen zeigen die beschriebenen Verfahren sehr genaue Messergebnisse.
[0104] Die Messgenauigkeit lässt sich noch weiter verbessern, indem das Messsignal Us vor der Bildung der Autokorrelation einen Filter durchläuft und die Autokorrelation AK(T) anhand des gefilterten Messsignals bestimmt wird.
[0105] Fig. 8 zeigt eine entsprechende Schaltung, die den Sensor 5 und einen daran angeschlossenen Filter 7 aufweist. Die gefilterten Messsignale sind einem Analog- Digital- Wandler 9 zugeführt, der die digitalen gefilterten Messsignale einer Signalverarbeitungseinheit 11, z.B. einem Mikroprozessor, zuführt. Die Signalverarbeitungseinheit 11 bestimmt auf die oben beschriebene Weise die Autokorrelation und deren Eigenschaft, anhand derer nachfolgend der Durchfluss abgeleitet wird. Dies kann ebenfalls mittels der Signalverarbeitungseinheit 11 erfolgen.
[0106] Der Filter 7, den das Messsignal Us vor der Bildung der Autokorrelation AK(T) durchläuft ist z.B. ein adaptiver Bandpassfilter. Vorzugsweise wird die Frequenz f der Autokorrelation AK(T) bestimmt und ein Frequenzbereich, in dem der Bandpassfilter durchlässig ist, wird anhand der Frequenz f der Autokorrelation eingestellt. Hierbei wird ausgenutzt, dass die Frequenz f der Autokorrelation AK(T) im wesentlichen gleich der Frequenz f des Messsignals Us ist. Der Filter 7 wird dabei kontinuierlich an die Frequenz f des Messsignals Us angepasst, indem der nur für einen Frequenzbereich in der unmittelbaren Umgebung der Frequenz f des Messsignals Us durchlässig gestellt wird. Entsprechend werden im Messsignal enthaltene Störsignale anderer Frequenzen unmittelbar herausgefiltert.
[0107] Alternativ kann der Durchlassbereich des Bandpassfilters anhand einer unmittelbar anhand des Messsignals abgeleiteten Frequenz des Messsignals eingestellt werden. Hierzu können beispielsweise auf herkömmliche Weise die Nulldurchgänge des Messsignals gezählt und anhand deren Anzahl pro Zeiteinheit, die Frequenz bestimmt werden.
[0108] Anstelle von oder zusätzlich zu dem dargestellten analogen Filter 7 kann auch ein digitaler Filter 13 eingesetzt werden. Dieser ist dann, wie in Fig. 7 gestrichelt eingezeichnet, hinter dem Analog Digital Filter 9 anzuordnen. Hier eignen sich z.B. digitale adaptive Bandpassfilter, die analog zu dem oben im Zusammenhang mit dem analogen adaptiven Bandpassfilter Gesagten eingesetzt werden.
[0109] Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel für einen digitalen Filter 13 sind so genannte Adaptive Line Enhancer (ALE). Derartige Filter stellen sich automatisch auf die Frequenz des Messsignals ein und bewirken eine Dämpfung des Untergrundrauschens .
[0110] Alternativ oder zusätzlich kann, insb. bei hohen Abtastraten, ein Mittelwertfilter 15 eingesetzt werden. Dies ist in Fig. 8 ebenfalls dargestellt. Mittelwertfilter bewirken eine Glättung des Messsignals, indem sie eine Mittelung über mehrere aufeinander folgende Messwerte ausführen.
[0111] Fig. 9 zeigt eine weitere Schaltung, mittels der das Messsignal vor der Bildung der Autokorrelation einer Filterung unterzogen wird. Als Filter ist hier ein adaptiver Notch Filter 17 vorgesehen. Notch Filter sind hochselektive Filter für einen schmalen Sperrbereich. Ein durch eine Filterfunktion H(z) beschriebener Notch Filter 17 liefert an dessen Ausgang ein Restsignal R, das alle außerhalb des Sperrbereichs liegenden Anteile des Eingangssignals enthält. Üblicherweise wird dieses Restsignal R zur Optimierung des Notch Filters 17 eingesetzt. Die Optimierung des Notch Filters 17 lässt sich z.B. wie in Fig. 9 schematisch dargestellt durch eine Anpassung des Filters 17 dahingehend bewirken, das das Restsignal R minimiert wird.
[0112] Erfindungsgemäß führt der Notch Filter 17, zusätzlich die zu der Filterfunktion H(z) komplementäre Filterfunktion 1 - H(z) aus, die aus dem eingehenden Sensorsignal das eigentliche Messsignal Us herausgefiltert. Dieses herausgefilterte Messsignal Us wird dann, wie oben beschrieben weiter verarbeitet, indem es der Signalverarbeitungseinheit 11 zugeführt wird, dessen Autokorrelation AK(T) bestimmt und anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation AK(T) der Durchfluss bestimmt wird.
[0113]
Tabelle 1
1 Messrohr
3 Staukörper
5 Sensor
7 Filter
9 Analog Digital Wandler
11 Signalverarbeitungseinheit
13 digitaler Filter
15 Mittelwertfilter
17 Notch Filter
[0114]

Claims

Ansprüche
[0001] 1. Verfahren zur Signal Verarbeitung für Messsignale (U s) eines
Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur Messung eines Durchflusses eines Mediums durch ein Messrohr (1), - der einen im Messrohr (1) angeordneten Staukörper (3) und - einen Sensor (5) zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers (3) auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal (U s) aufweist, bei dem - zumindest ein Teil des Messsignals (U s) abgetastet und digitalisiert wird, - eine Autokorrelation (AK(T)) des digitalisierten Messsignals (U s) berechnet wird, und - der Durchfluss anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation (AK(T)) abgeleitet wird.
[0002] 2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem - die Eigenschaft eine Frequenz (f) oder eine Periode (P) der Autokorrelation (AK(T)) ist, und - die Frequenz (f) oder die Periode (P) der Autokorrelation (AK(T)) gleich einer Frequenz (f) oder einer Periode (P) des Messsignals (U s) gesetzt wird.
[0003] 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 , bei dem - eine Nullstelle (NSl) oder eine
Minimum (Ml) der Autokorrelation (AK(T)) bestimmt wird, und - die Eigenschaft der Autokorrelation (AK(T)) anhand der Lage der Nullstelle (NSl) oder des Minimums (Ml) bestimmt wird.
[0004] 4. Verfahren nach Anspruch 3, bei dem die Lage des Minimums (Ml) durch eine
Anpassung einer Parabel (p(T)) an Punkte der Autokorrelation (AK(T)) bestimmt wird.
[0005] 5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem - die Eigenschaft der
Autokorrelation (AK(T)) die Frequenz (f) oder Periode (P) derselben ist und - diese durch eine Anpassung einer Kosinus Funktion an die Autokorrelation (AK(T)) ermittelt wird.
[0006] 6. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Messsignal (U s) vor der Bildung der
Autokorrelation (AK(T)) einen adaptiven Filter (7, 13, 17) durchläuft.
[0007] 7. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der adaptive Filter (7, 13) ein adaptiver
Bandpassfilter ist.
[0008] 8. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem -eine Frequenz (f) der Autokorrelation
(AK(T)) bestimmt wird, und - ein Frequenzbereich in dem der Bandpassfilter durchlässig ist anhand der Frequenz (f) der Autokorrelation (AK(T)) eingestellt wird. [0009] 9. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem als adaptiver Bandpassfilter ein Adaptive
Line Enhancer verwendet wird.
[0010] 10. Verfahren nach Anspruch 6, bei dem der adaptive Filter (17) ein Notch-Filter ist.
[0011] 11. Verfahren nach Anspruch 10, bei dem der adaptive Notch-Filter - eine
Filterfunktion (H(z)) ausführt, die ein Restsignal (R) liefert, das zur Optimierung des Filters (17) dient, und - eine hierzu komplementäre Filterfunktion (l-H(z)) ausführt, die das Messsignal (U s) liefert, anhand dessen die Autokorrelation (AK(T)) bestimmt wird .
[0012] 12. Wirbeldurchflussmessaufnehmers zur Messung eines Durchflusses eines
Mediums durch ein Messrohr (1), mit - einen im Messrohr (1) angeordneten Staukörper (3) und - einen Sensor (5) zur Erfassung von im Bereich des Staukörpers (3) auftretenden Druckschwankungen und zur Umwandlung dieser Druckschwankungen in ein elektrisches Messsignal (U s) aufweist, - einem Analog-Digital Wandler (9), der dazu dient, zumindest ein Teil des Messsignals (Us) abzutasten und zu digitalisieren, und - einer Signal Verarbeitung (11), die dazu dient, eine Autokorrelation (AK(T)) des digitalisierten Messsignals (U s) zu berechnen und den Durchfluss anhand mindestens einer Eigenschaft der Autokorrelation (AK(T)) abzuleiten.
PCT/EP2007/054458 2006-05-12 2007-05-08 Verfahren zur signalverarbeitung für messsignale eines wirbeldurchflussmessaufnehmers WO2007131918A1 (de)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP07728910A EP2019962A1 (de) 2006-05-12 2007-05-08 Verfahren zur signalverarbeitung für messsignale eines wirbeldurchflussmessaufnehmers
JP2009508377A JP4951060B2 (ja) 2006-05-12 2007-05-08 渦流量計からの測定信号を処理するための方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102006022635A DE102006022635A1 (de) 2006-05-12 2006-05-12 Verfahren zur Signalverarbeitung für Messsignale eines Wirbeldurchflussmessaufnehmers
DE102006022635.6 2006-05-12

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2007131918A1 true WO2007131918A1 (de) 2007-11-22

Family

ID=38212275

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2007/054458 WO2007131918A1 (de) 2006-05-12 2007-05-08 Verfahren zur signalverarbeitung für messsignale eines wirbeldurchflussmessaufnehmers

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8024136B2 (de)
EP (1) EP2019962A1 (de)
JP (1) JP4951060B2 (de)
DE (1) DE102006022635A1 (de)
WO (1) WO2007131918A1 (de)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102011116282B4 (de) * 2011-10-19 2013-07-04 Krohne Messtechnik Gmbh Verfahren zum Betrieb eines Vortexdurchflussmessgeräts
US9352450B1 (en) * 2014-01-28 2016-05-31 Us Synthetic Corporation Methods of cleaning a polycrystalline diamond body and methods of forming polycrystalline diamond compacts
US9322683B2 (en) 2014-05-12 2016-04-26 Invensys Systems, Inc. Multivariable vortex flowmeter
US9696187B2 (en) * 2015-07-01 2017-07-04 Rosemount Aerospace Inc. Device for measuring total pressure of fluid flow
JP6374064B1 (ja) * 2017-08-09 2018-08-15 株式会社オーバル 渦流量計

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1990004230A1 (en) * 1988-10-14 1990-04-19 Engineering Measurements Company Signal processing method and apparatus for flowmeters

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3813939A (en) 1973-05-07 1974-06-04 Fischer & Porter Co Tag-sensing flowmeters
DE3220539A1 (de) 1982-06-01 1983-12-01 Rota Apparate- Und Maschinenbau Dr. Hennig Gmbh & Co Kg, 7867 Wehr Verfahren und vorrichtung zum messen des durchflusses in einer gas- oder fluessigkeits-stroemung
US4592240A (en) 1983-10-07 1986-06-03 The Foxboro Company Electrical-charge sensing flowmeter
DE3544198A1 (de) 1985-12-13 1987-06-19 Flowtec Ag Wirbelstroemungsmesser
US6220103B1 (en) * 1996-07-15 2001-04-24 Engineering Measurements Company Vortex detector and flow meter
JP2000019193A (ja) * 1998-06-29 2000-01-21 Toyota Central Res & Dev Lab Inc 非定常流れ場測定方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1990004230A1 (en) * 1988-10-14 1990-04-19 Engineering Measurements Company Signal processing method and apparatus for flowmeters

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WILLIEM H. PRESS, SAUL A. TEUKOLSKY, WILLIAM T. VETTERLING, BRIAN P. FLANNERY: "Numerical Recipes in C The art of Scientific Computing", 1988, CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, CAMBRIDGE, XP002441633 *

Also Published As

Publication number Publication date
US8024136B2 (en) 2011-09-20
JP2009537010A (ja) 2009-10-22
EP2019962A1 (de) 2009-02-04
US20080011099A1 (en) 2008-01-17
DE102006022635A1 (de) 2007-11-29
JP4951060B2 (ja) 2012-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2028474B1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen von Partikeln in einer strömenden Flüssigkeit
EP2130002B1 (de) VERFAHREN ZUM BETREIBEN EINES MAGNETISCH-INDUKTIVEN DURCHFLUßMEßGERÄTS
DE102006017676B3 (de) Verfahren zum Betrieb eines Coriolis-Massendurchflußmeßgeräts
EP2818874B1 (de) Ultraschallmessvorrichtung
WO2005093379A1 (de) Nulldurchgangsdetektion eines ultraschallsignals mit variablem schwellenwert
DE2938801A1 (de) Vorrichtung zum messen der geschwindigkeit einer stroemung
EP1697699A2 (de) Vorrichtung zur bestimmung und/oder berwachung des volumen- und/oder massendurchflusses eines messmediums
WO2004025227A1 (de) Wirbelstrassen-massendurchflussmesser
WO2007131918A1 (de) Verfahren zur signalverarbeitung für messsignale eines wirbeldurchflussmessaufnehmers
EP2936082A1 (de) Verfahren und wirbelströmungsmessgerät zur bestimmung des massenstromverhältnisses einer mehrphasigen strömung
DE102005004331B4 (de) Verfahren zur Bestimmung der Laufzeit eines Ultraschallsignals eines Ultraschallsensors sowie Ultraschallsensor
DE3742091C2 (de) Ultraschall-Dopplereffekt-Blutflußmesser mit kontinuierlichen Wellen
DE69922663T2 (de) Vorrichtung zur messung einer volumenflüssigkeitsströmung in einem rohr
EP3327406A1 (de) Verfahren zum betreiben eines coriolis-massedurchflussmessgeräts und coriolis-massedurchflussmessgerät
EP1363108B1 (de) Verfahren zur Bestimmung der Unsicherheit eines magnetisch-induktiven Durchflussmessers
EP3748308A1 (de) Ultraschalldurchflussmessgerät, verwendung eines ultraschalldurchflussmessgerätes in einem absperrorgan und absperrorgan
DE19732605C2 (de) Verfahren zur Bestimmung des Massendurchflusses nach dem Coriolis-Prinzip
EP1698863B1 (de) Verfahren zum Betreiben eines magnetisch induktiven Durchflussmessers
DE10256103B4 (de) Verfahren zur Bestimmung der Unsicherheit eines mit einer Meßfrequenz arbeitenden Meßverfahrens
DE19626865A1 (de) Verfahren zur Messung der Laufzeiten von Schallsignalen in einem Fluid sowie Schaltungsanordnung zur Messung der Laufzeiten von Schallsignalen
WO2003087749A2 (de) Messverstärkervorrichtung
EP3748310A1 (de) Ultraschalldurchflussmessgerät
EP0347649A1 (de) Vorrichtung zur Messung der Strömungsgeschwindigkeit von elektrisch leitenden Flüssigkeiten
WO2008049752A1 (de) DURCHFLUßMEßSYSTEM UND VERFAHREN ZUR BESTIMMUNG EINES DURCHFLUSSES EINER FESTSTOFFBELADENEN FLÜSSIGKEIT IN EINER LEITUNG
DE102020123945A1 (de) Verfahren zum Betreiben eines magnetisch-induktiven Durchflussmessgeräts und entsprechendes magnetisch-induktives Durchflussmessgerät

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 07728910

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2007728910

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2009508377

Country of ref document: JP