涡街流量计输出信号谱分析方法比较

涡街流量计是种新型流量测量装置，采用软件方法计算其输出信号的频率更是项新技术．本文采用计算机仿真技术，用高级语言实现不同的谱分析算法，对模拟信号进行计算，通过两类谱分析结果的比较，克服实验中的局限和困难，缩短实际装置的研制周期，并为其提供最佳方案．     

基于Burg法AR模型谱估计的涡街流量计旋涡脱落频率提取

为了从含噪信号中准确高效地提取出旋涡脱落频率,采用基于Burg算法的AR模型谱估计对测量介质为水、流量范围为3～35 m3/h的涡街流量计输出信号进行分析,讨论AR模型阶次对旋涡脱落频率估计性能的影响,建立频率相对误差小于3％的AR模型最小阶次与旋涡脱落频率的拟合关系式.结果表明,基于Burg算法的AR模型谱估计对涡街流量计旋涡脱落频率的提取精度较高;AR模型的阶次对Burg算法的谱估计精度和计算效率有重要影响,应选用匹配的AR模型阶次对涡街流量计输出信号进行估计;AR模型最小阶次随旋涡脱落频率的增大而减小.     

流量计性能受流量稳定性影响实验

流量波动是影响流量计性能的重要因素之一.为了测试流量计测量性能受流量稳定性的影响,通过控制水泵转速模拟了10种不同的流量稳定性状况,对4种典型的流量计进行了测量性能实验.以仪表系数或流量系数相对偏差、线性度和重复性为评价指标.实验结果表明:流量计性能受流量波动影响的大小,不但与流量波动的幅度和周期相关,而且与流量计本身特性相关;均速管流量计流量系数发生偏移,测量重复性变差,流量系数与差压平方根的倒数成正比,测量时间内取流量平均和差压平均的方法不能减弱该影响;涡轮流量计在小流量点处仪表系数明显偏小,仪表系数发生偏移,线性度变差;电磁流量计仪表系数发生偏移,测量重复性变差;科氏质量流量计仪表系数发生偏移;对使用转换器的流量计,提高其信号采样频率和运算速度,可以提高流量计测量精度.     

科氏流量计的时变信号处理方法

针对实际应用中科氏流量计流量缓变的特性,首先建立频率、幅值和相位均按照随机游动模型变化的改进时变信号模型,其次采用一种跟踪信号频率变化能力更好的陷波算法对信号进行滤波,以求其频率;并采用自适应谱线增强器从含有噪声的信号中提取出基频信号;然后通过短窗截取,采用修正的滑动DTFT递推算法实时计算两路信号之间的相位差和时间差,求得质量流量.仿真及实测结果表明,研究方法不仅可以跟踪变化的频率和相位,而且在测量小相位时具有较高的精度,整套算法计算量小,可用于科氏流量计的实时信号处理.     

格型陷波器和DTFT科氏流量计信号处理方法

频率、幅度和相位均按随机游动模型变化的时变信号模型,更为真实地描述科氏流量计信号的实际特性.基于时变模型,提出用于科氏流量计的信号处理方法.采用自适应格型陷波器对频率、幅度和相位均按随机游动模型变化的科氏流量计信号进行滤波,得到频率及增强信号;通过短窗截取,采用DTFT法计算2路信号的相位差和时间差.仿真结果表明,方法具有很好的跟踪效果,且计算量小,可用于科氏流量计的实时信号处理.     

流体粘度对涡轮流量计性能影响的理论预测

流体粘度是影响涡轮流量计性能的主要因素之一。本文运用粘性流体力学原理对现有涡轮流量计理论模型进行了改进。根据新模型计算的流量计特性曲线与变粘度实验结果更为吻合,从而为解决工业生产中涡轮流量计测量结果的粘度修正问题提供了实用的方法。利用本文的研究结果还可预测仪表几何参数和来流速度分布等因素对涡轮流量计性能的影响,作为改进仪表设计的理论依据。     

离散傅里叶变换的自适应循环电力谐波分析算法

提出一种基于DFT的自适应循环电力系统信号分析算法,该算法将插值算法和相位差校正算法进行融合.首先使用插值算法估计被检测信号的频率,计算出最佳的信号整数倍周期的截断长度,然后利用相位差校正算法纠正测量分量的频率、相位和幅度等参数,信号中各频率分量在迭代循环中进行分离.仿真实验中,通过添加海明窗、汉宁窗、布莱克曼窗和莱夫-文森特窗等来展示该文方法的效果.实验结果表明,该方法相比其他算法具有较高的计算精度.     

基于电压/频率转换的极简交流电压测量方法

为解决现有交流电压幅值测量方法中对模数转换器性能要求高、硬件电路复杂的问题,采用电压/频率 转换器将交流电压幅度信息调制成数字频率信号,通过分析数字频率信号,可计算出调制前的交流电压幅值。 推导出变换周期内电压/频率转换器的输出频率与输入交流电压幅值的数学关系; 在此基础上设计出仅含有电 压/频率转换芯片和一片双运放的交流电压幅值检测电路。实验结果表明,该方法正确,电路设计合理有效。 该方法利用数字频率信号易积分特性,将每个测试值均用于计算待测信号的幅度,提高了测试数据的利用率, 且简洁的电路设计提高了测量的稳定性。     

影响相检式多周期同步测频法测量精度因数的研究

简介了相检式多周期同步测频法的基本原理及其优、缺点;以理论分析和计算机模拟相结合,揭示了该方法中标准频率信号和被测频率信号的相位重合信息的变化规律,分析了这种变化对高精度频率测量的影响。并提出了进一步提高测频精度的可行方法。     

基于响应面法和正交试验的涡轮流量计优化设计

为降低流体黏度对涡轮流量计测量精度的影响,将涡轮流量计仪表系数线性度误差最小值作为目标函数,在运用计算流体力学（CFD）仿真的基础上,先通过Plackett-Burman设计筛选结构参数,并根据几何结构对目标函数的影响将其划分为两个等级,即显著影响因素和次显著影响因素;再通过Box-Behnken设计及响应面法对显著影响因素进行优化设计,分析结构参数间的交互作用,得到参数的最优设计点;最后在响应面分析基础上通过正交试验对次显著影响因素进行优化设计,得到最优参数组合。对最优参数组合的涡轮流量计进行试验研究,试验结果与CFD计算值吻合,仪表系数线性度误差由1.71%下降至1.59%,表明优化后的涡轮流量计测量精度得到了显著提高,基于响应面法和正交试验的优化方法可以用于涡轮流量计的结构设计。     

潜艇水下定位合作声信号的低截获性分析

为了适应水声对抗演习中实时监控潜艇的位置,从检测能力和声呐方程2方面分析了合作声信号的低截获特性.对比研究了扩频信号与常规的CW信号和线性调频信号的低截获性能,并进行了计算机仿真验证.仿真结果表明:采用扩频信号具有较低的截获性能和较好的检测能力.     

基于小波提取的超宽频带局部放电信号分形分析

为了研究超宽频带局部放电信号在各个频段上的局部特征、发现特征频段，应用小波分析技术，将局部放电信号进行小波分解，使信号变为各个频段的信号，然后计算各个频率段信号的分维数，并通过分维数的变化，来量化分析信号特征峰的特征。应用这种方法，可以得到各频段的放电信号的分形特征，为进一步研究超宽频带放电信号的变化规律奠定了基础。     

PSK信号的调制参数估计与识别

针对PSK信号,分析了BPSK信号和QPSK信号的谱相关特性,并通过计算机仿真了这2种信号的谱相关平面图（即循环频率一频率双频三维图）,提出了利用循环谱相关函数的截面图估计BPSK信号和QPSK信号的调制参数（即载频和码元速率）并识别这2种信号的方法．搜索最大峰值可估计信号的载频,计算最大峰值与次大峰值差可估计出信号的码元速率,通过仿真得到载频估计与码元速率估计的归一化均方误差,并根据谱相关特性设置阈值识别出BPSK信号和QPSK信号．该方法在低信噪比下也可达到很好的识别估计效果,适于雷达电子对抗信号识别估计的应用．     

带干扰回避能力的光子学超宽带信号产生方法

针对超宽带信号与其他窄带无线接入信号之间的频谱重叠和相互干扰问题,研究了具有干扰回避能力的光子学超宽带信号产生技术,提出了一种具有干扰回避能力的光子学超宽带信号产生方法。基于相位调制-强度调制转换原理,实现了超宽带信号的光子学产生;同时结合对干扰回避的考虑,利用一个光学窄带陷波器结构,在系统输出的超宽带信号频谱中引入了一个频谱零点。通过理论分析和计算机仿真验证了所提方法的性能。研究结果表明,所产生的超宽带信号中,频谱零点的深度可达到30dB,且频率位置可灵活调谐,能有效回避超宽带信号与现有窄带无线接入信号之间的干扰。     

利用ESPRIT方法实现信号频率／相位的联合估计

目的 研究阵列信号频率／相位的联合估计方法。方法 设３个天线组成的天线阵,接收到含有多个谐波的回波信号,由计算机仿真产生不同信噪比下这些回波的数据序列样本,利用旋转不变技术（ＥＳＰＲＩＴ）计算出各谐波的频率和相位差,实现信号频率／相位的联合估计。     

在线传感器突变信号的检测与区分

为了准确区分传感器突变信号产生的原因,提出了基于数学模型的小波频带分析法. 针对工业流程中的测控系统,分析了输出突变信号的频率组成与突变原因的关系. 用小波频带分析技术,将高低频信号分离,并进行能量统计,根据高低频信号能量比例的变化,判断出突变信号产生的原因. 经典型控制系统的计算机仿真和恒压供水系统实验结果表明,该方法能够有效地诊断出传感器是否发生故障.     

多载波无线电探测器信号波形设计

目的对正交频分复用多载波探测体制进行发送信号波形优化设计。方法建立发送信号模型,推导出正交频分复用多载波探测信号模糊函数;根据系统性能要求,提出波形设计的两准则;按照两个设计准则,通过计算机仿真进行波形设计与分析。结果实现正交频分复用多载波探测体制发送信号波形优化,设计出满足两个设计准则的优选波形。结论子载波上发送相位编码序列为广义类chirp序列(P4码)、广义多相巴克码的正交频分复用多载波信号具有图钉形的模糊函数,峰均比PAPR<2是多载波探测的优选波形。     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。