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微弱涡街信号的多重互相关提取方法
  • ISSN号:1002-0411
  • 期刊名称:信息与控制
  • 时间:2014.4.15
  • 页码:171-175+180
  • 分类:TP216[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]天津工业大学工程教学实习训练中心,天津300387
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61203302)
  • 相关项目:迟滞混沌神经网络及其对风速序列短期预测的研究
中文摘要:

针对当前涡街流量计量程比较低、低流速下测量精度不高的问题,提出一种采用FFT(fast Fourier transformation)谱分析与多重互相关算法相结合的数字信号处理方法.该方法首先使用FFT谱分析法得到信号的频率范围,然后选取适当周期个数的数据,使用多重互相关算法进行数据分析和处理,得到比较理想的信号频率.经仿真和实际验证:使用多重互相关算法能有效地提高涡街信号的信噪比,将淹没在噪声中的微弱涡街信号检测出来,扩展涡街流量计的测量下限.

英文摘要:

In vortex flow meters,measurement precision at lower velocities and turndown ratios is low.To address this problem,a digital signal processing method that combines a fast Fourier transform( FFT) spectrum analysis algorithm and a multiple cross-correlation algorithm is proposed.First,the frequency range of the signal is calculated using the FFT,spectrum analysis algorithm,and then the appropriate cycle's data are selected.The multiple cross-correlation algorithm is used to process the data to obtain ideal signal data.Simulation and experimental results show that the signal-to-noise ratio of the vortex signal can be effectively improved and the weak vortex signal that is drowned in the noise can be detected using the multiple cross-correlation algorithm.Thus,the value of vortex flowmeter measurement at lower velocity is extended.

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期刊信息
  • 《信息与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院沈阳自动化研究所
  • 主编:王天然
  • 地址:沈阳市南塔街114号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:xk@sia.cn
  • 电话:024-23970049
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0411
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1138/TP
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀期刊三等奖,中科院优秀期刊三等奖,辽宁省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12960