压缩空气流量信号由两部分组成:一是由流速产生的正弦压缩空气信号, 二是干扰引起的噪声信号, 因此压缩空气信号远非理想的正弦波信号, 而是一个混有强噪声的混合信号。现在, 已经提出了很多种处理压缩空气信号的方法, 用来提取流量信号的频率。
1.谱分析信号处理方法
建立噪声模板和信号模板的基础上, 用谱分析方法消除压缩空气流量计中的强噪声是近年来研究热点之一, 利用该方法解决强干扰条件下压缩空气流量计测量问题。首先将频率测量范围分段, 在不同频段建立噪声模板, 然后用混合信号的功率谱与噪声模板, 提取噪声, 再利用插值法消除噪声, zui后对消除噪声的信号进行频谱分析, 计算出频率, 利用频谱校正法提高计算精度 。但是, 噪声情况各种各样。不易获得噪声的所有模板。经典谱分析算法对正态分布的白噪声有很好的抑制作用, 方法直观, 容易编程实现。但在非整周期采样时误差较大, 需要进行频谱校正。而现代谱分析方法更适合短序列的谱分析, 对噪声抑制能力强, 精度高, 但建模阶数对功率谱计算的结果有影响, 有时还存在谱线分裂现象。
2.自适应滤波信号处理方法
采用基于zui小均方自适应算法的现代谱分析处理流量信号。自适应滤波方法采用十抽一滤波器和高低通滤波器。自适应陷波针对不同频率的信号建立不同参数的模型, 在非整周期采样、谐波和噪声干扰情况下频率测量都能达到较好的精度, 其不足之处是采样点数多, 计算时间长, 实时性差。如果流量信号发生突变, 而采样频率没有及时跟踪, 会造成较大的测量误差 。由漩涡发生体、探针、前置处理电路和APPLE微机构成测量系统, 验证了谱分析方法用于压缩空气流量计信号处理的可行性, 但是, 这种方法对谐波干扰的抑制能力较差。
3.熵谱法信号处理方法
对周期图谱分析和基于Burg的现代谱分析方法———zui大熵谱法, 用于压缩空气流量计的信号处理进行了研究, 发现周期图谱分析方法对长序列的计算精度高, 对谐波的抑制能力强, 处理非过零采样的数据时, 计算精度不受影响, 基于Burg算法的谱分析方法, 先建立自回归模型, 再计算功率谱。采用Burg算法, 以正反向线性预测误差能量的平方和zui小为准则, 来估计自回归模型的系数, 特别易于短序列的谱分析, 分辨率较高。进行仿真后, 发现Burg算法抑制随机噪声能力强, 但抑制确定性噪声, 如压缩空气产生的低频摆动噪声的能力比周期图法差。
4.DSP软硬件结合信号处理方法
采用DSP芯片将周期图谱分析法和数字信号处理器应用于压缩空气流量计的信号处理, 研制了硬、软件系统计算流量信号的频率, 取得了不错的效果。但是, 采用DSP芯片, 首先是价格较高, 其次在市电供给困难的场合, 如野外、井下、长期无人值守的环境下, 就不能采用DSP芯片作为处理器了, 因为现有的DSP芯片功耗至少有几十毫安。基于FFT的经典谱分析方法, 直接用傅立叶变换对有*序列计算功率谱, 求取信号频率。该方法能有效抑制谐波干扰, 但在非整周期采样时, 有较大的泄漏误差, 必须利用频谱校正方法来提高测量精度。
5.小波变换信号处理方法
小波变换可以作为一组带通滤波器, 用来对压缩空气传感器信号进行滤波, 去除噪声, 以便准确提取频率信息。利用小波变换的低通和带通滤波特性, 可以把原始信号中的不同频率的信号成分分离出来。小波变换可看成是一组带通滤波器, 具有低频处分辨率高、高频处分辨率低的特点, 但功耗和实时性需要进一步探讨。
6.数字滤波器信号处理方法
数字滤波器的设计方法很多, zui通用的方法是利用已经很成熟的模拟滤波器的设计方法, 如Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、椭圆滤波器等。采用Butterworth滤波、低通滤波、中位数滤波相结合的滤波方法对原始的压缩空气信号进行处理, 该方法能满足低通滤波要求, 通过合理选择窗口长度可以有效滤除脉冲噪声。但是在实际应用时, 信号需要经过三级滤波, 存在计算量大、实时性较差的问题。