一种噪声背景下超声流量测量方法

文档序号:8556547阅读:380来源:国知局
一种噪声背景下超声流量测量方法
【专利说明】-种噪声背景下超声流量测量方法 所属技术领域
[0001] 本发明属于流量测量技术领域,设及一种超声流量测量方法。
【背景技术】
[0002] 超声流量计作为新兴的流量仪表近十几年发展迅速,在大型水利水电项目W及天 然气贸易结算领域已有广泛应用,其中时差法超声流量计作为计量仪表应用最多。目前,传 统时差法超声流量测量方法中普遍采用的是双口限电平法(简称双口限法),首先通过非 过零比较,确定使用哪个周期的信号作为计时起始位置,再通过过零比较确定超声波传播 时间,最后基于超声波顺、逆流传播时间计算流量。该种方法的缺点是当有噪声存在时,过 零比较得到的时间会有较大波动,严重影响了流量计的精度,而且当噪声大到一定程度时, 非过零比较无法准确确定信号位置,从而导致错波发生,此时由于误差太大,流量计已不能 使用。
[0003] 为了在有噪声时仍能保证超声流量测量精度,研究者提出基于超声脉冲接收信号 模型的超声流量测量方法。目前超声脉冲接收信号的经验模型主要有两种,高斯模型和混 合指数模型。高斯模型用于描述比较对称的宽带高频信号。周方等学者将此模型与高斯一 牛顿法、模拟退火法、蚁群算法等相结合,证明了蚁群算法是一种有效的回波参数估计方 法,具有较高精度[1];针对混合指数模型,姚振静等人将此模型与卡尔曼滤波及其优化算 法进行结合,用来提高超声测距精度巧]。虽然已有学者基于超声脉冲接收信号模型提出了 一些算法,但研究仅针对算法本身,应用也仅限于超声测距领域。对于超声流量测量来说, 流量测量精度要求远高于超声测距,已有方法不能直接用来解决噪声背景下超声流量计准 确测量问题。
[0004] [1]周方,张小凤,张光斌,超声回波参数的蚁群算法估计,陕西师范大学学报(自 然科学版),2012,40 (2),35 ~40
[0005] [2]Zhen-JingYao,Qing-HaoMeng,MingZeng,Improvementintheaccuracy ofestimatingthetime-of-flightinanultrasonicrangingsystemusingmultiple square-rootunscentedKalmanfliters,民eviewofScientificInstruments, 2010, 81, 104901-1 ~104901-7

【发明内容】

[0006] 本发明为解决噪声背景下超声流量准确测量问题,基于超声脉冲接收信号溜合指 数模型,提供一种超声流量测量方法,W达到降低测量误差,提高超声流量计测量精度的目 的。本发明的技术方案如下:
[0007] -种噪声背景下超声流量测量方法,包括下列步骤::
[0008] 步骤一;进行超声流量计实验,根据试验结果,建立超声脉冲接收信号离散模型如 下:
[000引Am(x) =A(kts)sin口 31fe(kts-T)+日](1)
[0010] 其中,
【主权项】
1. 一种噪声背景下超声流量测量方法,包括下列步骤: 步骤一:进行超声流量计实验,根据试验结果,建立超声脉冲接收信号离散模型如下: Am (x) = A (kts) sin [2 π fc (kts- τ ) + θ ] (I)
式中,A111(X)为超声脉冲接收离散模型信号,k为采样点数序号(k = 1,2,"·Ν),N为 采样点数,ts为采样时间间隔,f。为超声换能器的中心频率,Θ为初始相位角,Atl为接收信 号幅值,T和m是超声换能器的两个特性参数,τ为超声波传播时间, u(kts-〇为单位阶 跃信号,当采样频率、采样点数、超声换能器及其发射频率确定后,模型中的k、N、t s、f^P0 即为定值,随着被测流量改变,模型信号Am(X)中的ApKm和τ会相应变化,其中,参数向 量X = [Atl m T τ],对X估计得越准确,模型信号越逼近实验获得的真实接收信号,利用下 面的遗传一蚁群算法对X中这四个参数进行估计,最终τ的最优估计值即为超声波传播时 间; 步骤二:根据实验采样获得的超声接收信号Ae与模型信号Am(X)确定目标函数f(x): 基于最小二乘思想确定目标函数,将Ae中各采样点电压与A m (X)中采样点电压之差的平方 和作为目标函数f (X),当目标函数f (X)取得最小值时,X为最优估计值; 步骤三:基于目标函数f (X)构造适应度函数eval (X),目标函数值越小,适应度函数值 就越大:
其中,a是使得a-f (Xi)为正的任意实数,η为种群数目,η值设定越大,收敛精度越高, 收敛速度越慢,角标i代表第i个种群个体,在参数边界内随机产生; 步骤四:设定X中四个参数边界,根据适应度函数值确定每个个体被复制的次数:首 先确定每个个体的预复制次数,它等于相应个体的适应度函数值与种群数目乘积的整数部 分,设R为总的预复制次数与种群数目之差,为了保持种群数目不变,从最优个体到第R个 优秀个体,每个个体的复制数目加1,即适应度函数值较大的个体,被复制的概率越大; 步骤五:交叉、变异迭代获得优化解:从最优解到最差解,将种群中每两个相邻个体分 为一组,选定一个固定的判断概率0. 9,并随机生成一个在O到1之间的实数P。,如果P。小 于判断概率0. 9则进行交叉,否则不交叉,为获得最优个体,每次交叉、变异之后都用上一 代的最优个体代替下一代的最差个体;步骤二至步骤五为遗传算法,通过迭代获得优化解 作为后续蚁群算法的信息素初始条件; 步骤六:利用上述的遗传算法得到的优化解初始化蚁群信息素; 步骤七:蚂蚁移动步长α初始化,根据实验获得的超声接收信号确定参数向量X的变 化范围; 步骤八:判断蚂蚁是否转移及得到新的优化解:在生成新的参数解时,分别对参数向 量X中的每个参数单独进行,首先对Atl进行,令.< 1+[#",〇,〇,〇],如果/(.〇小于 /(.<*-i),则χχ1+[叫,〇,〇,〇],否则令《=4-[叫,〇,〇,〇],如果/0〇小于/Cf 1), 则- [叫,〇,〇,〇],否则.<=爿71;其中,4为第七代第8只蚂蚁的参数向量值,:^ 1为 第t-ι代迭代之后按照信息素更新第s只蚂蚁最好的参数向量值,(1^在[-α,α ]之间随 机产生;同理,对T、m和τ三个参数进行优化,得到新的优化解; 步骤九:信息素挥发和更新:按照下列规则设定信息素挥发系数:当迭代次数较小时, 信息素挥发系数设定较大,有利于全局寻优;当迭代次数较大时,信息素挥发系数设定较 小,有利于提高局部收敛精度、加快收敛速度;重新计算信息素,蚂蚁重新分配,返回步骤七 进行迭代计算,迭代结束判据设为:在算法迭代t代后进行判断,如果第t代的最优目标函 数值与第t-j (j = 1,2, 3, 4, 5)代的最优目标函数值之差的绝对值均小于ΚΓ7,则迭代结束, 此时参数向量X为最优解,其中的τ即为超声波传播时间最优估计值。 步骤十:利用前述方法分别获得超声波的顺流传播时间T1和逆流传播时间τ 2,代入 到时差法超声流量计算公式,即可获得流量值。
【专利摘要】本发明涉及一种噪声背景下超声流量测量方法,包括:进行超声流量计实验,根据试验结果,建立超声脉冲接收信号离散模型,确定包括超声波传播时间的参数向量x;根据实验采样获得的超声接收信号与模型信号确定目标函数:确定目标函数;构造适应度函数;进行遗传算法,通过迭代获得优化解作为后续蚁群算法的信息素初始条件;利用上述的遗传算法得到的优化解初始化蚁群信息素;根据实验获得的超声接收信号确定参数向量x的变化范围;判断蚂蚁是否转移及得到新的优化解;信息素挥发和更新,进行迭代计算,得到超声波传播时间最优估计值;分别获得超声波的顺流和逆流传播时间,获得流量值。本发明能够使得流量测量更为准确。
【IPC分类】G01F25-00, G01F1-66
【公开号】CN104880227
【申请号】CN201510324900
【发明人】郑丹丹, 侯惠让, 张涛
【申请人】天津大学
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2015年6月12日
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