专利名称：科里奥利模式处理技术的制作方法
技术领域：
本文的描述涉及流量计。
背景技术：
流量计提供关于通过管道传送的材料的信息。例如，质量流量计提供通过管道传送的材料的质量测量。类似地，密度流量计、或比重计提供流经管道的材料的密度测量。质量流量计还可以提供材料密度的测量。例如，科里奥利(Coriolis)型质量流量计基于科里奥利影响，其中流经管道的材料成为受科里奥利力影响的质量并因此经历加速度。许多科里奥利型质量流量计包括通过关于与管道长度正交的旋转轴正弦振荡管道来产生的科里奥利力。在这种质量流量计中， 由移动的流体质量所经历的科里奥利反作用力被传送给管道本身，并表现为旋转平面内沿科里奥利力向量方向上管道的偏转或偏移。
发明内容
根据一个总的方面，一种方法包括流体通过具有至少两种自然的振动模式的流管，振动的各模式具有不同的振荡周期；施加第一驱动信号到流管从而流管振动；从传感器接收传感器信号，该传感器可操作来感测流管的振动，该传感器信号包括与振动模式的第一模式相关联的第一信号分量，和与振动模式的第二模式相关联的第二信号分量；在关于流管的振动模式之一的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第二模式的一个或多个参数；至少部分基于振动的第二模式的所确定的参数产生配置来控制振动的第二模式的幅度的第二驱动信号；以及施加第二驱动信号到流管。根据另一个总的方面，一种流量计发射机，包括至少一个处理设备和存储设备。 该存储设备存储指令以便引起该至少一个处理设备用于施加第一驱动信号到流管从而流管振动，其中该流管具有至少两种自然的振动模式，振动的各模式具有不同的振荡周期；从传感器接收传感器信号，该传感器可操作来感测流管的振动，该传感器信号包括与振动模式的第一模式相关联的第一信号分量，和与振动模式的第二模式相关联的第二信号分量; 在关于流管的振动模式之一的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第二模式的一个或多个参数；至少部分基于振动的第二模式的所确定的参数产生配置来控制振动的第二模式的幅度的第二驱动信号；以及施加第二驱动信号到流管。根据另一个总的方面，一种方法包括从传感器接收传感器信号，该传感器可操作来检测具有流经其中的流体的流管的振动，该传感器信号包括具有主振幅的主信号分量， 和具有次振幅的次信号分量，主振幅大于次振幅。该方法还包括在关于次信号分量的振荡周期定义的时间周期内执行传感器信号的信号分析，并基于信号分析识别主振幅值。
实施方式可以包括一个或多个下列特征。例如，主信号分量可以与施加到流管以保持其振荡的驱动模式信号相关，次信号分量可以与在传感器信号中存在的科里奥利模式信号相关。该方法可进一步包括识别驱动模式信号的第一零交叉和相应的传感器信号的第二零交叉之间的时间偏移，该偏移至少部分由传感器信号中科里奥利模式信号的存在引起。执行信号分析可以包括确定主信号分量的主频率的第一估计值，和确定次信号分量的次频率的第二估计值。该方法可进一步包括基于传感器信号连续循环的连续偏移修正第一估计值和第二估计值。在其他实施方式中，该方法可进一步包括基于信号分析识别次振幅，和基于主振幅和时间偏移识别科里奥利模式信号的相位。该方法还可包括基于次振幅和科里奥利模式信号的相位确定主振幅和时间偏移的修正值。执行信号分析可以包括执行第一计算以获得传感器信号的驱动强化的特性 (drive-emphasized characterization)，其中驱动模式信号的参数相对于科里奥利模式信号的参数最大化，还执行第二计算以获得传感器信号的科里奥利强化的特性，其中科里奥利模式信号的参数相对于驱动模式信号的参数最大化。执行第一计算可以基于两倍于科里奥利模式信号频率的值，执行第二计算可以基于等于科里奥利模式信号频率的值。第一计算和第二计算可以分别包括关于科里奥利模式信号的频率定义的第一积分和第二积分。执行信号分析可以包括基于主信号分量的实际周期和传感器信号的观测周期之间的偏移执行信号分析。执行信号分析可进一步包括选择该偏移，以使得通过模数转换器关于传感器信号的采样执行信号分析，并使得时间周期的界限与采样的样本一致。在另一种实施方式中，执行信号分析可以包括去除在传感器信号中存在的驱动模式信号的谐波。根据另一个总的方面，一种系统包括信号分析器，其可操作来从传感器接收传感器信号，该传感器检测具有流经其中的流体的流管的振动，该传感器信号包括具有主振幅的主信号分量，和具有次振幅的次信号分量，主振幅大于次振幅。模式最大器可操作来执行传感器信号的第一分析以获得传感器信号的第一特性，其中主信号分量相对于次信号分量被强化(emphasized)，并且可操作来执行传感器信号的第二分析以获得传感器信号的第二特性，其中次信号分量相对于主信号分量被强化。信号识别器可操作来从模式最大器中接收第一特性，并基于该第一特性从其获得主振幅。实施方式可包括一个或多个下列特征。例如，信号识别器可进一步操作来从模式最大器中接收传感器信号的第二特性，并基于该第二特性、主振幅和主信号分量的零交叉点和相应的传感器信号的零交叉点之间的时间偏移从其中获得次振幅。信号识别器可进一步操作来从模式最大器中接收传感器信号的第二特性，并基于第二特性、主振幅和时间偏移从其中获得次信号分量的次振幅和相位。信号识别器可操作来基于次信号的次振幅和相位确定主振幅和时间偏移的修正值。在另一个例子中，信号分析器可操作来关于时间窗执行第一分析和第二分析，该时间窗是关于次信号分量的振荡周期定义的。主信号分量可以与施加到流管以保持其振荡的驱动模式信号相关，次信号分量可以与存在于传感器信号中的科里奥利模式信号相关。信号识别器可操作来识别驱动模式信号的第一零交叉点和相应的传感器信号的第二零交叉点之间的时间偏移，该偏移至少部分由传感器信号中科里奥利模式信号的存在引起。
信号分析器可操作来确定与主信号分量相关联的第一频率和与次信号分量相关联的第二频率，分别用于第一计算和第二计算。信号分析器可操作来基于两倍于次信号分量的频率的值执行第一分析，可操作来基于等于次信号分量的频率的值执行第二分析。根据另一个总的方面，一种装置包括具有存储于其上的指令的存储媒体，该指令包括第一代码段，用于从附接到可振动流管的传感器接收传感器信号；第二代码段，用于基于关于传感器信号的科里奥利信号分量的振荡周期定义的传感器信号的第一分析，确定与传感器信号的驱动信号分量有关的驱动参数；和第三代码段，用于基于传感器信号的第二分析和驱动参数，确定与科里奥利信号分量有关的科里奥利参数。实施方式可以包括一个或多个下列特征。例如，该装置可以包括第四代码段，用于基于科里奥利参数确定驱动参数的修正估计。第一分析可提供传感器信号的第一特性，其中驱动信号分量的参数相对于科里奥利信号分量被强化，第二分析可提供传感器信号的第二特性，其中科里奥利信号分量的参数相对于驱动信号分量被强化。根据另一个总的方面，一种方法包括从传感器接收传感器信号，该传感器可操作来感测具有流经其中的流体的流管的振动。该传感器信号具有与施加到流管的驱动信号相关联的主信号分量和与传感器信号混杂(contaminant)相关联的次信号分量。该方法进一步包括在关于次信号分量定义的时间周期内基于传感器信号的分析确定主信号分量的主信号参数；和基于主信号参数确定流体的流动参数。实施方式可以包括一个或多个下列特征。例如，确定流动参数可以包括确定流体的质量流率或流体密度。该方法可包括基于主信号参数修改进一步施加到流管的驱动信号。该方法可包括在关于次信号分量定义的时间周期内基于传感器信号的分析确定次信号分量的次信号参数。该方法还可包括基于次信号参数表现流管的外部扰动的特性， 或基于次信号参数修改进一步施加到流管的驱动信号。而且，该方法可进一步包括确定次信号分量的次振幅；和基于次振幅修改驱动信号，以便降低次信号分量对传感器信号的影响。该方法可包括从第二传感器接收第二传感器信号；确定第二传感器信号的第二主信号分量的第二主信号参数；确定传感器信号的第一真实零交叉点和传感器信号的第一观测零交叉点之间的第一时间偏移；确定第二传感器信号的第二真实零交叉点和第二传感器信号的第二观测零交叉点之间的第二时间偏移。确定流动参数可包括确定第一时间偏移和第二时间偏移之差；基于该差确定流体的质量流率。与传感器信号的混杂相关联的次信号分量可包括与流管的科里奥利模式振动相关联的科里奥利模式分量。根据另一个总的方面，一种流量计控制系统包括信号混杂检测系统和流动参数确定系统。该信号混杂检测系统可操作来从第一传感器接收第一传感器信号，该第一传感器可操作来对于混杂信号的第一循环检测其中具有流体的流管振动和确定传感器信号中混杂信号第一混杂参数的第一值，并且可进一步操作来对于混杂信号的第二循环确定传感器信号中混杂信号第二混杂参数的第二值。流动参数确定系统可操作来基于传感器信号、第一混杂参数的第一值、和第二混杂参数的第二值确定流体的流动参数。
实施方式可包括一个或多个下列特征。例如第一混杂参数的第一值和第二混杂参数的第二值分别可包括混杂信号的振幅和相位的值。通过确定针对传感器信号内的驱动模式信号的第一驱动模式循环的第一驱动参数，和通过确定针对驱动模式信号的第二驱动模式循环的第二驱动参数，流动参数确定系统可操作来确定流动参数，其中驱动模式信号对应于施加到流管以保持其振荡的驱动信号。流动参数确定系统可操作来基于第一混杂参数和第二混杂参数确定第一驱动参数和第二驱动参数。混杂信号可包括科里奥利模式信号。由于流管或流体的条件变化，第一混杂参数和第二混杂参数可彼此不同。基于第一混杂参数和第二混杂参数之间的差别，混杂确定系统可操作来执行流管或流体的条件诊断。该系统可包括驱动发生器，其可操作来输出修改的驱动参数，该参数用于产生施加到流管用于保持其振荡的驱动信号。基于第一混杂参数和第二混杂参数，该驱动发生器可操作来确定修改的驱动参数。驱动发生器可操作来确定修改的驱动参数，以使得修改的驱动参数包括混杂消除参数，该参数被设计来降低传感器信号内混杂信号的影响。一种或多种实施方式的细节在下面的附图和说明书中描述。其他特征将从说明书和附图以及权利要求书中显而易见的。
图IA是使用弯曲流管的流量计的示意图。图IB是使用直流管的流量计的示意图。图2是使用科里奥利模式处理技术的流量计的结构图。图3是具有驱动模式信号分量和科里奥利模式信号分量的传感器信号的第一时序图。图4是说明图2的流量计的操作的流程图。图5是说明图2的流量计的第一处理的流程图。图6是图2的流量计的第二处理的流程图。图7是图2的流量计的第二实施方式的框图。图8是具有驱动模式信号分量和科里奥利模式信号分量的传感器信号的第二时序图。图9是说明图7的流量计的第一操作的流程图。图10是说明图7的流量计的第二操作的流程图。图11是说明图7的流量计的第三操作的流程图。图12是说明图2和7的流量计的第一类型计算的时序图。图13是说明图2和7的流量计的第二类型计算的时序图。图14是说明图2和7的流量计的第三类型计算的时序图。图15是说明图2和7的流量计的第四类型计算的时序图。图16A和16B是说明两个传感器信号之间的相位差的曲线图。图17A和17B是说明平均频率和校正频率的曲线图。图18是说明科里奥利频率估计的例子的曲线图。
图19A-19D是说明驱动信号的振幅和相位的原始值和校正值的曲线图。图20A-20D是说明驱动信号的幅度调制的曲线图。图21A-21D是说明驱动信号的相位差中阶跃变化的曲线图。图22A-22E是说明科里奥利振幅中变化的曲线图。
具体实施例方式流量计的类型包括数字流量计。例如，美国专利US6，311，136(在此将其以引用方式并入)公开了数字流量计和包括信号处理和测量技术的相关技术的使用。这种数字流量计在它们的测量中可以是非常精确，具有很小或可忽略的噪声，并且可能够在用于驱动管道的驱动器电路处实现宽范围的正和负增益。这种数字流量计由此在各种设置中是有优势的。例如，普通转让(commonly-assigned)的美国专利6，505，519 (在此将其以引用方式并入)公开了甚至在诸如两相流动的困难条件期间，使用宽增益范围和/或使用负增益以防止失速，和更精确地对流管实施控制。模拟流量计也存在。尽管这种模拟流量计可以容易具有模拟电路的典型缺点，例如相对于数字流量计来说具有低精确性和高噪声测量的缺陷，但也可以与这里讨论的各种技术和实施方式相符合。因此，在下面的讨论中，术语“流量计”或“测量仪”用来指任何类型的装置和/或系统，其中流量计系统，诸如，例如科里奥利流量计系统使用各种控制系统和相关元件来测量流经流管或其他管道的材料的质量流、密度和/或其他参数。图IA是使用弯曲流管102的流量计的示意图。具体来讲，弯曲流管102可用来测量例如(移动)流体的一个或多个物理特性，诸如，例如如上所指的密度。在图IA中，数字发射机104与弯曲流管102交换传感器和驱动信号，以便感测弯曲流管102的振荡并且相应地驱动弯曲流管102的振荡。通过快速和精确地确定传感器和驱动信号，如上所指出的， 数字发射机104提供弯曲流管102的快速和精确操作。与弯曲流管一起使用的发射机104 的例子例如在普通转让的美国专利6，311，136中提供。图IB是使用直流管106的流量计的示意图。更具体来讲，在图IB中，直流管106 与数字发射机104相互作用。这种直流管在概念水平上类似于弯曲流管102而工作，相对于弯曲流管102具有各种优势/劣势。例如，仅仅由于它的结构尺寸，直流管106比弯曲流管102更容易(完全)充满和清空。在工作中，弯曲流管102可工作在例如50-1 IOHz的频率，而直流管106可工作在例如300-1，OOOHz的频率。图2是使用科里奥利模式处理技术的流量计的结构图。在图2中，数字质量流量计 200包括数字发射机104、一个或多个运动传感器205、一个或多个驱动器210、流管215 (其也可被参考为管道，并且其可表现为弯曲流管102、直流管106、或一些其他类型的流管)、 和压力传感器220。数字发射机104可使用一个或多个例如处理器、数字信号处理器(DSP)、 现场可编程门阵列(FPGA)、ASIC、其他可编程逻辑或门阵列、或具有处理器核心的可编程逻辑来实现。至少基于从运动传感器205接收的信号，数字发射机104产生对例如流经流管215 的材料的密度和/或质量流的测量。数字发射机还控制驱动器210来引起流管215中的运动。该运动是由运动传感器205来感测的。流经流管的材料的密度测量例如与流管215的运动频率和/或流管215的温度有关，该流管215的运动是由驱动器210施加的驱动力在流管215中引起的。类似地，流经流管215的质量流与流管215运动的相位和频率、以及流管215的温度有关。流量计200可以配置为只测量密度并由此作为比重计操作。流管215中的温度影响流管的某些性质，诸如它的硬度和尺寸，使用温度传感器 220测量该流管215中的温度。此外，在图2中，压力传感器225被显示为与发射机104通信，并连接到流管215，以便可操作来感测流经流管215的材料的压力。更具体地讲，压力测量可涉及到流管215内流体的绝对压力测量，或涉及到经过流管的一部分的差分压降 (differential pressure drop)0图2还图示了液体组分探针230，当流管215包含具有多于一种流体成分的混合流体，诸如，例如是油和水时，该液体组分探针230可操作来测量流管215内特定液体的量。 稍微类似地，空隙(void)组分235测量流体内流管215内气体的百分比，该流体内流管215 包含至少一种液体和至少一种气体成分。尽管在图2中没有特别图示，但各种其他成分可用来测量或确定流管215内流体的性质。数字发射机104包括流量计输出单元M0，该输出单元MO可操作来确定与流量计 200的操作有关的信息。具体来讲，流量计输出单元240包括质量流率/密度确定系统M5， 该系统可操作来确定流管215内的质量流率和/或流体密度。流量计输出单元240还包括驱动信号发生器250，其可操作来将驱动信号特性输出到驱动器210，以便保持流管215的振荡。基于从传感器205接收的传感器信号，流量计输出单元240执行上述功能。例如， 流量计输出单元240可分析来自传感器205的传感器信号，以确定传感器信号的频率、和/ 或来自传感器205中的不同传感器的传感器信号之间的相位差。在理论上，这些传感器信号反映由驱动器210施加的驱动频率处流管振动的形式、参数和特性，并在它们内部或彼此相关的包含关于流管215内质量流率、密度或流体流动的其他参数的信息。例如，如果驱动信号被简化为纯正弦信号和作为纯正弦信号被施加， 那么由传感器205检测的传感器信号在理论上也应当实质上为纯正弦。实际上，许多混杂 (contaminant)存在于传感器信号中，其可以以不希望的方式改变传感器信号的特性。因此，作为这些混杂在传感器信号内存在的结果，由流量计输出单元240输出的测量可能会不太精确。传感器信号内混杂的一个例子包括可以在传感器信号内的驱动频率的谐波。这种谐波可以由例如传感器205内的非线性引起，并且不会表现为流管215内实际的振动。如果驱动频率被指定为第一谐波，那么典型的第二、第三和第四谐波振幅可以是例如分别处于第一谐波振幅的1%、0. 5%,0. 5%和0. 1%。而且，十次或更高次谐波可在给定环境中传感器信号内观测到。除了由应用驱动信号产生的所需驱动模式之外，传感器信号的另一个混杂源包括流管215的其他模式的振动。例如，外部振动、流率中的突变或各种其他因素可导致流管 215附加模式振动的存在。可以存在于流量计200内的振动模式的一个例子公知为振动的科里奥利模式。科里奥利模式典型地是最接近于驱动模式的模式，并因为与流量计200的质量流测量相关联的科里奥利力以这种振动模式操作，所以被参考为科里奥利模式。
可能令人混乱，但科里奥利力出现在驱动频率处，因此，可分析驱动模式的频率和 /或相位来确定例如流管215内流体的质量流率。即，正如刚提到的，当流管215振动时，流管215可包括至少两种模式的振动，其中一种模式对应处于驱动或被驱动模式的流管215 的振动，第二模式对应处于科里奥利模式的流管215的振动。这两种模式可以具有对应于流管215运动(例如，扭曲)的不同模式形状。流管215内流体质量流引起科里奥利模式形状振荡，但在驱动频率处，同时，科里奥利模式形状具有其自身的固有频率，该固有频率易于被外部振动或其他因素激励。换句话说，对科里奥利模式有两个方面其在驱动频率处的振荡(与流量计200的测量原理相关联)、自身频率处科里奥利模式的自由振动(即，科里奥利频率)。例如由外部振动和其他因素产生的是科里奥利模式的后一方面。正如下面更加详细地解释的，将流量计200设计来特性化、识别和/或最小化这种科里奥利模式的影响。为了说明上述概念简要地参考图3，信号302反映上述驱动模式信号，即，对应于流管215的运动(例如，速度)的、与由驱动器210施加到流管215的驱动信号有关的信号。 来自驱动器210的驱动信号和产生的流管运动(速度)理想地应当彼此同相但不同量，具体来讲，前者通常以mA表示，后者以mV表示。因此，应当理解，在下面的描述中，信号302 不表示由驱动器210输出的驱动信号，而是表示对应于流管215的振动的被驱动模式的驱动模式信号，该振动由来自驱动器210的驱动信号对流管215的动作激励。信号304表示由传感器205感测的传感器信号，作为流管215振动的结果。科里奥利模式信号306或科里奥利信号306说明刚才指的科里奥利模式混杂。因此，传感器信号304由至少两种模式的振动组成驱动模式信号302和科里奥利模式信号306。驱动模式信号302和科里奥利模式信号306还可分别或通过相似术语学被称为驱动频率信号302 和科里奥利频率信号306、或驱动信号分量302和科里奥利信号分量306、或驱动频率分量 302和科里奥利频率分量306。在图3的例子中，可以看到科里奥利模式信号306的频率低于驱动模式信号302 的频率(即，科里奥利模式信号306的周期大于驱动模式信号302的周期)。然而，通常，科里奥利模式信号306可具有比驱动模式信号302更小或更大的频率。而且，可以具有多重科里奥利模式信号306，其中第一个科里奥利模式信号可具有比驱动模式信号302小的频率，第二科里奥利模式信号可具有比驱动模式信号302大的频率。通常，科里奥利模式信号 306是一种通常接近于驱动模式信号306的振动模式的振动模式。然而，科里奥利模式信号 306就频率而言不需要特别接近驱动模式信号302。例如，在图IB的直流管中，当使用最低模式的振动作为驱动模式时，下一个(科里奥利)模式的振动可以是两次或更高次，因此可被滤出。通常，虽然关于传感器信号304内的驱动模式信号302的科里奥利模式信号306 的分离(例如，过滤)或特性化可以是困难的或不可以的。而且，因为科里奥利力可以随后更容易地在驱动模式内出现，所以当科里奥利模式信号306就频率而言尽可能接近驱动模式信号时(由此降低过滤的功效或可能性)，可以改善量计200的响应时间。当驱动模式信号302对应于流管215振动的最低模式时，科里奥利模式信号306 可以是在驱动模式信号302之上的下一个最高常驻模式。然而，当驱动模式是振动的相对高模式时，正如刚刚指出的，科里奥利模式信号306可以是下一个最低常驻模式，因此可能需要考虑两个相邻模式(驱动模式之上或之下)。这些可被称为上和下科里奥利模式。在图2和3的例子中，为了简单的原因，只考虑一个科里奥利模式。然而，应当理解，不管科里奥利模式信号306的频率低于和/或高于驱动模式信号302的频率，这里描述的分析都是有效的。而且在图3中，为了下面的讨论将区域308和区域310指定为所关心的区域。区域308包括时间t = 0，在该时间发生驱动模式信号302的零交叉点和传感器信号304本身的零交叉点。如图所示，时差或偏移zl存在于这两个零交叉点之间，其是由于例如传感器信号304内科里奥利信号306的存在。如上所指出的，例如在确定传感器信号304的频率时流量计输出单元240的操作中，零交叉点的检测可能是重要的，以便由此推导流管215内流体的密度。因此，偏移zl可能导致流量计输出单元MO的降低的精确性或完全的失败或降低的效率。区域310也包括偏移zl。正如在下面更加详细地描述的，在下面参考为z2的附加偏移可能存在于传感器信号304中，其为了图2-6的讨论的目的没有图示。部分通过特性化、说明和/或识别偏移zl，流量计200能够确定科里奥利模式信号306的特性和参数。实施另一种方式，流量计200能够确定传感器信号304的特性和参数，这些特性和参数与驱动模式信号302有关，与科里奥利模式信号306无关。因此，流量计 200说明科里奥利模式信号306存在的原因或理由(例如，外部振动、提高的流率、或改变的流体流动内气体的百分比)，并输出质量流率和/或密度测量(还有随后的驱动信号)，它们很精确，并能对抗(resistant to)科里奥利模式信号306的动因和影响。回头参考图2，其图示了用来获得流量计200的这种精确和稳定操作的流量计200 的组成、操作和分析。例如，数字发射机104包括信号分析器255，其可操作来从传感器205 接收传感器信号，并输出传感器信号的至少两个特性。具体来讲，信号分析器255输出传感器信号304的第一特性，其中驱动模式信号 302的影响被最大化或相对于传感器信号304内的与科里奥利信号306有关的信息被强化 (emphasized)。而且，信号分析器255输出传感器信号304的第二特性，其中科里奥利模式信号306参数的影响相对于驱动模式信号302的存在被最大化。在这种情况下，可以将第一特性即驱动强化的特性输出到信号识别器沈0，用于识别驱动模式信号302的参数。类似地，但相反地，信号分析器255将传感器信号的第二特性即科里奥利强化的特性输出到信号识别器，用于识别科里奥利模式信号306参数。这个普通过程以及各种子过程可以迭代重复，直到达到关于传感器信号304的特性的所希望的精度级。即，对于流量计输出单元240通常所关心的参数是那些传感器信号 304的特性，这些特性对应于只在驱动频率处的流管的振动，不受传感器信号304内科里奥利模式信号306的存在的混杂。这些传感器信号304的参数或特性允许流量计输出单元 240来确定流管215内流体的质量流率和/或密度，并产生精确保持流管215所希望的振荡的驱动信号到驱动器210。然后，在这里所描述的实施方式中，这些反映驱动模式信号302的特性的参数和在这里被称为驱动信号参数的传感器信号304的参数被称为“A”指的是驱动模式信号302 的振荡振幅；“f”是驱动模式信号302的频率；“ θ ”是当时间t = 0时驱动频率处传感器信号304的相位。类似地，科里奥利模式信号306的相应参数包括振幅B、频率k和相位φ。
因此，通过确定驱动参数A、f和θ的精确表示，信号分析器255和信号识别器260 保证流量计输出单元240的精确输出和操作。类似地，通过确定科里奥利模式信号306参数B、k和φ的精确特性，信号分析器255和信号识别器260可有助于A、f和θ的精确确定。而且，通过确定科里奥利模式信号306参数B、k和φ，数字发射机104允许精确确定例如外部振动或导致传感器信号304中科里奥利模式信号306的存在的其他因素的特性。结果，这种外部因素可从传感器信号304中提取出来，用于例如产生科里奥利模式参数的确定值的外部事件的分析，或否则用于响应这些因素和/或消除这些因素的影响。然后，在一次接一次循环的基础(根据需要或更频繁或较不频繁)上，可执行用于确定驱动和科里奥利参数A、f、θ、B、k和φ的所描述技术。这样，来自前一循环的信息可用于在下一循环上执行的计算(例如，作为初始估计)。而且，在发生变化的传感器信号的同一或下一周期内，可检测和特性化传感器信号304中的变化。正如在下面更详细地描述的，通过执行零交叉点检测器255，信号分析器255进行操作，其分析传感器信号304，以确定传感器信号304穿过零值的时间，例如在图3中的区域 308和310内。正如所知道的，这种感测的零交叉点可用来计算传感器信号304的周期，并由此计算传感器信号304的频率。频率计算机270可用来接收零交叉点检测器沈5的输出，以计算传感器信号304 的频率f。然后，可以从频率f中确定科里奥利模式信号306的频率k。例如，经常的情况是，频率f和频率k之间的现有关系是已知的。例如，频率k可被表达为由因子V 3或由其他因子化简的频率f。一旦频率f和k是已知的，积分器(integrator) 275可用来执行传感器信号304 的两种特性化。即，如上所述，积分器275可执行信号304的第一积分，其中传感器信号304 内驱动模式信号302的参数A、f和θ相对于存在于传感器信号304内的科里奥利模式信号306的科里奥利模式参数B、k和φ而被最大化或被强化。结果，积分器275可输出传感器信号304的驱动强化的特性到信号识别器沈0，其中科里奥利模式信号306的参数B、k和φ 的影响被最小化或被消除。类似地，积分器275可执行第二积分，其中传感器信号304内科里奥利模式信号 306的参数或特性B、k和φ相对于传感器信号304内相应驱动信号参数A、f、θ而被最大化或被强化。结果是科里奥利强化的特性被积分器275输出到信号识别器沈0。信号识别器260接收积分结果，即，积分结果观0内传感器信号304的驱动强化的特性和传感器信号304的科里奥利强化的特性。积分器275的功能还可被称为模式最大化， 即，积分器275执行第一积分来最大化传感器信号304内驱动模式信号302的影响(最小化科里奥利模式信号306的影响)，并执行第二积分来最大化传感器信号304内科里奥利信号306的影响(最小化驱动模式信号302的影响)。例如，积分器275可将这两个积分作为传感器信号304的数值积分执行，其例子在下面更加详细地提供。然后，这些数值积分的结果可被存储在积分结果观0中。第二存储器或数据库285存储将被计算的各种信号参数的原始和/或修正的估计。因此，参数计算器290输入积分结果和原始参数估计，并计算参数的剩余部分，以及用于参数估计的改进值。信号分析器385可使用相同或相似的参数估计，因此参数估计数据库285也图示在信号分析器255内。当然，信号分析器255和信号识别器260可访问相同或不同的参数估计数据库观5。在下面参照图3和4更加详细地提供信号分析器255的操作的例子。具体来讲，
应当理解，用于确定传感器信号304的振幅A和相位数据0的已知技术包括信号304的傅
立叶分析，正如例如在普通转让的美国专利No. 6，311，136中详细描述的，其在上面以引入
方式并入。在这种分析中，例如，积分可在传感器信号304的周期内执行，该周期假定等于
驱动模式信号302的周期，正如在下面由公式l、la、2和加所说明的。
权利要求
1.一种方法，包括流体通过具有至少两种自然的振动模式的流管，振动的各模式具有不同的振荡周期；施加第一驱动信号到流管从而流管振动；从传感器接收传感器信号，该传感器可操作来感测流管的振动，该传感器信号包括与振动模式的第一模式相关联的第一信号分量，和与振动模式的第二模式相关联的第二信号分量；在关于流管的振动模式之一的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第二模式的一个或多个参数；至少部分基于振动的第二模式的所确定的参数产生配置来控制振动的第二模式的幅度的第二驱动信号；以及施加第二驱动信号到流管。
2.根据权利要求1所述的方法，包括确定振动的第一模式的一个或多个参数；其中产生第二驱动信号包括，基于振动的第二模式的所确定的参数和振动的第一模式的所确定的参数产生配置来控制振动的第一模式的幅度和振动的第二模式的幅度的第二驱动信号。
3.根据权利要求2所述的方法，其中确定振动的第一模式的参数包括在关于流管的振动模式之一的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第一模式的一个或多个参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其中确定振动的第一模式的一个或多个参数包括在关于振动的第一模式的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第一模式的一个或多个参数。
5.根据权利要求3所述的方法，其中确定振动的第一模式的一个或多个参数包括在关于振动的第二模式的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第一模式的一个或多个参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其中确定振动的第二模式的一个或多个参数包括在关于振动的第一模式的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第二模式的一个或多个参数。
7.根据权利要求1所述的方法，其中确定振动的第二模式的一个或多个参数包括在关于振动的第二模式的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第二模式的一个或多个参数。
8.根据权利要求1所述的方法，其中振动的第二模式的参数包括幅度和相位。
9.根据权利要求1所述的方法，其中振动的第一模式是驱动模式。
10.根据权利要求1所述的方法，其中振动的第二模式是科里奥利模式。
11.一种流量计发射机，包括至少一个处理设备；和存储设备，该存储设备存储指令以便引起该至少一个处理设备用于施加第一驱动信号到流管从而流管振动，其中该流管具有至少两种自然的振动模式， 振动的各模式具有不同的振荡周期；从传感器接收传感器信号，该传感器可操作来感测流管的振动，该传感器信号包括与振动模式的第一模式相关联的第一信号分量，和与振动模式的第二模式相关联的第二信号分量；在关于流管的振动模式之一的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第二模式的一个或多个参数；至少部分基于振动的第二模式的所确定的参数产生配置来控制振动的第二模式的幅度的第二驱动信号；以及施加第二驱动信号到流管。
12.根据权利要求11所述的流量计发射机，其中存储设备还存储指令以便引起该至少一个处理设备用于确定振动的第一模式的一个或多个参数；其中，为了产生第二驱动信号，该指令包括引起该至少一个处理设备用于基于振动的第二模式的所确定的参数和振动的第一模式的所确定的参数产生配置来控制振动的第一模式的幅度和振动的第二模式的幅度的第二驱动信号的指令。
13.根据权利要求12所述的流量计发射机，其中为了确定振动的第一模式的参数，该指令包括引起该至少一个处理设备用于在关于流管的振动模式之一的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第一模式的一个或多个参数的指令。
14.根据权利要求13所述的流量计发射机，其中，为了确定振动的第一模式的一个或多个参数，该指令包括引起该至少一个处理设备用于在关于振动的第一模式的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第一模式的一个或多个参数的指令。
15.根据权利要求13所述的流量计发射机，其中，为了确定振动的第一模式的一个或多个参数，该指令包括引起该至少一个处理设备用于在关于振动的第二模式的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第一模式的一个或多个参数的指令。
16.根据权利要求11所述的流量计发射机，其中，为了确定振动的第二模式的一个或多个参数，该指令包括引起该至少一个处理设备用于在关于振动的第一模式的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第二模式的一个或多个参数的指令。
17.根据权利要求11所述的流量计发射机，其中，为了确定振动的第二模式的一个或多个参数，该指令包括引起该至少一个处理设备用于在关于振动的第二模式的振荡周期定义的时间周期内通过分析接收的传感器信号确定振动的第二模式的一个或多个参数的指令。
18.根据权利要求11所述的流量计发射机，其中振动的第二模式的参数包括幅度和相位。
19.根据权利要求11所述的流量计发射机，其中振动的第一模式是驱动模式。
20.根据权利要求11所述的流量计发射机，其中振动的第二模式是科里奥利模式。
全文摘要
本申请涉及科里奥利模式处理技术。描述了流量计，其中从附接到可振动流管的传感器中接收传感器信号，以便确定流管内流体的性质，该传感器信号包含驱动信号分量和科里奥利模式分量。该流量计可操作来确定驱动信号分量的驱动参数，以及科里奥利模式分量的科里奥利参数。通过基于驱动信号参数而不是基于科里奥利信号参数来分析传感器信号，流量计能够提供流体性质的稳定和精确的确定。
文档编号G01F15/02GK102435244SQ201110372879
公开日2012年5月2日 申请日期2006年7月11日 优先权日2005年7月11日
发明者马努斯.P.亨利 申请人:因万西斯系统股份有限公司