摘要:电子水表是水表产品技术发展的重要领域之一,而传感与信号处理技术又是电子水表的关键核心技术。文章对当今电子水表的传感技术与信号处理技术作了概述性描述,同时结合国外在该方面的最新产品资料和专利文献对电子水表相关技术作了有选择的专题介绍,并对该领域的技术发展趋势提出了看法与意见。
关键词:水表 电子水表 传感技术 信号处理技术 发展趋势
一.概 述
GB/ 778.1~3-2007《封闭管道中水流量的测量 饮用冷水水表和热水水表》(idt ISO 4064:2005)标准从结构与技术上将水表产品分成三大类,即:“机械水表”、“带电子装置水表”和“电子水表”。机械水表常指传统概念上的水表,它使用面最广,使用量最大,以速度式和容积式测量原理为主,绝大多数采用叶轮(旋翼或螺翼)式多流、单流束结构和旋转活塞式结构;带电子装置水表是在原有机械水表基础上增加电子部件,扩大产品使用功能而构成的新型水表(国内通常称其为“智能水表”);电子水表是采用新型传感原理及现代流量计相关技术的全新水表,目前主要由速度式的电磁水表、超声水表、射流水表、涡街水表等构成。
电子水表由于采用了新型传感技术、微弱信号处理技术、计算机技术、通信技术等现代科学技术,因此具有较宽的测量范围、较高的计量等级、较低的压力损失以及方便的数据运算、传输功能,其主要性能指标要优于机械水表和带电子装置水表。随着产品可靠性和使用寿命(含电池寿命)的不断提高,产品成本的不断下降,电子水表将日益显示出优越的性价比和丰富多样的使用功能,并且有着很好的发展前景和很大的发展空间。
二.技术特征
现代流量计产品及其技术在过去很长一段时间内主要用于大口径封闭管道中的流量测量和控制。可能因为它的价格较高、体积较大、需交流电源供电、在测量精度较高时量程范围较窄以及小流量特性不很理想等原因,在原ISO标准和国家水表相关标准中均未将其列入水表产品范畴。现代绝大部分流量计的传感部分由于无机械运动部件,直接将流体平均速度转换成电信号,因此仪表结构简单,压力损失小,使用寿命长;在污水及水质不好条件下的计量、测控等方面的应用有着传统机械水表不可替代的优越性。但采用流量计技术的电子水表要全面进入并逐步替代传统水表对水流量的计量(特别是在中、小口径封闭管道的净水、饮用水计量等方面),还有不少问题需解决,尚有迈长的路要走,如:流量测量范围的进一步拓展,尤其是提高小流量和低雷诺数流体的测量灵敏度和稳定性,抑噪及抗干扰技术的运用,低功耗或微功耗供电,产品成本下降和可靠性提高,测量数据传输和管理方式改变,仪表体积小型化等等。
经过多年来的不断完善,中、小口径电子水表经过全面技术提升,简化表体结构,使其特性有了较大改观,产品成本也有大幅下降,部分产品的应用已达到了较为满意的效果。
下面就当前电子水表采用的主要传感与信号处理技术作出简要介绍和评述。
1.流量传感技术
电子水表当前普遍采用的是速度式测量原理,通过检测水流体在测量管截面上的平均流速求得体积流量或质量流量。常用的流量传感技术有:
1.1 电磁流量传感技术
电磁流量传感技术一般用于体积流量测量,其主要特点:传感器结构简单,测量管内无运动和阻流部件,流体压力损失很小;不受被测介质的温度、粘度、密度和水质状况等的影响;传感信号只与被测流体的平均流速成正比,而与流动状态无关,因此传感器的量程范围宽,测量精度高,无机械惯性,反应速度快,动态特性好。其关键技术为:电极与测量管内衬材料选择、励磁方式与抗干扰设计以及微弱信号检测等。
1.2 超声流量传感技术
超声流量传感技术也用于体积流量测量。传感部分由超声波换能器和前级信号处理电路组成。换能器将电能转换成超声波,将其发射并穿过被测流体,接收器收到超声波信号并经前级电路处理转换成代表流量的电信号。其主要特点是:可在不干扰流体自身运动情况下测量流速;测量管内无运动和阻流部件,无压力损失和磨损;对被测介质几乎无要求,并且测量准确度不受被测流体温度、压力、密度、粘度等参数影响;测量范围宽,标定方便。
超声流量传感技术按其测量原理可以分为多种测量方法,主要有:传播速度差法(包括:时差法、相位差法、频差法)、多普勒法、波束偏移法、相关法等等。从测量精度看,传播速度差法效果较好。
超声流量传感技术的关键点:正确处理超声方法测得的流速线平均值与实际流量测量所需的流速面平均值的关系(即不同流速面分布特性对测量结果的修正)、声道的合理设置、控制声速在流体测量过程中的变化量、超声换能技术与信号处理技术等。
1.3 涡街流量传感技术
涡街流量传感技术是流体振动传感技术的一种主要形式。它具有:测量管内无运动部件、工作可靠、寿命长;在一定的雷诺数范围内,被测流体振动频率只与流体工作状态下的体积流量成正比,而对流体的物理性质不敏感;输出信号是频率值,处理比较容易;量程范围相对较宽;在符合几何与动力相似条件下,用典型介质标定即可在其他介质中使用等特点。
涡街流量信号检测常用的有:检测流体旋涡压力变化的“应力式”或“应变式”测量方法以及检测流速变化的“热敏式”或“电磁式”测量方法等。
涡街流量传感技术的关键点:合理设计旋涡发生体,稳定测量管内卡曼涡街;信号检测与抗干扰(管道振动与外界电磁场干扰)技术;特性修正技术等。
1.4 射流流量传感技术
射流流量传感技术是伴随射流技术的发展而出现的一种新颖流量传感技术,其中利用附壁效应制成的反馈式流量传感器已在民用气表和水表中得到很好应用。该技术主要用于低雷诺数流体测量(目前雷诺数测量下限已达102量级),在微、小流量检测中具有明显优势,而且测量范围宽,超量程能力强;由于输出信号是与流体流速成正比的射流振荡频率量,因此流量信号获取方便,检测灵敏度高;应用新颖电磁检测原理的射流流量传感器,可以消除被测液体中空气、气泡和泥沙对测量结果的影响;传感器内无运动部件,结构牢固,不受振动和撞击影响,便于集成化制造。
2.信号处理与抗干扰技术
信号处理与抗干扰是密不可分的关联技术。任何信号在处理和传输过程中都会受到检测电路内部产生的固有噪声和外部的电磁噪声、机械振动等的影响和干扰,致使信号(尤其是微弱信号)不能有效测量和利用。实际环境中的噪声和振动是客观存在的,很难完全消除,但可设法降低其强度,识别其特征,进行有效抑制。
电子水表在对微、小流量检测时,必然会碰到微弱信号处理问题。水表工作现场条件复杂,甚至非常恶劣,各种电磁干扰和外界影响不可避免,这就需要运用各种现代电子技术来削弱和抑制噪声,识别和提取有用信号。
2.1 噪声抑制及抗干扰
形成干扰必须具备三个条件:噪声源、接受电路、耦合通道。凡是能产生一定电磁能量而且可能影响到周围电路正常工作的物体或设备,都可认为是电磁噪声源。抑制噪声首先应找到噪声源,弄清它的性质,然后找出耦合通道,这样才能有的放矢地加以抑制。
耦合通道主要有:传导耦合,公共阻抗耦合,电源耦合,近场感应耦合及远场辐射耦合等几种。实际情况比较复杂,常常是几种耦合方式同时存在。电子水表常用的低频电子电路中,以近场感应为主要耦合方式。
抑制电磁干扰的出路不外乎三个方面,一是削弱噪声信号,二是切断耦合通道,三是提高信号处理电路本身的抗干扰能力。削弱噪声和切断耦合通道的常用方法有:
屏蔽:可以用来控制电场或磁场从空间的一个区域到另一个区域的传播,这是克服电场耦合干扰、磁场耦合干扰以及电磁辐射干扰的最有效手段。屏蔽的目的是利用导电材料或高导磁率材料来减少磁场、电场或电磁场的强度。屏蔽技术既可应用于对干扰源的屏蔽,也可应用于对敏感电路的屏蔽。
接地:屏蔽与接地是抑制外来干扰噪声最基本也是最重要的手段,两者组合起来,可解决大部分干扰问题。接地方式主要有:输入信号回路接地、电源回路接地和数字系统接地。
隔离:在干扰比较严重场合,隔离是一种非常重要的抑噪措施。对于不可能实现一点接地原则的场合,或者对于安全起见两端必须分别接地的情况,如果测量系统中存在着较大的地电位差噪声,则隔离是克服这种共模噪声的最有效措施。隔离技术主要由:变压器隔离、光电耦合隔离、隔离放大器等组成。
去耦:用RC或LC滤波环节消除或抑制直流回路因负载变化引起的噪声,称为去耦。
2.2 微弱信号检测与处理
通常将信号幅度很小、而且被噪声淹没的信号称作为微弱信号,一般来说,“微弱”是相对于噪声而言的。微弱信号检测技术注重的是如何抑制噪声和提高信噪比。为了表征噪声对信号的覆盖程度,引入信噪比SNR的概念。
对于各种被测量,通常先由传感器将其转换为电信号,再经放大器的放大而得到测量结果或预结果。但如果被测信号很微弱,那么传感器的本底噪声、电路及测量仪器的固有噪声以及外界的干扰等往往会比有用信号幅度大的多,在放大被测信号过程中同时也放大了噪声电平。
电子水表与带电子装置水表的最大区别之一是,带电子装置水表其基表部分输出的是脉冲恒定幅值信号或编码信号,虽然其中也有干扰存在,但因是数字(频率)量,分离有用信号要容易的多,且信噪比很高;电子水表检测到的常常是模拟低频小信号,特别在小流量检测中获取的信号一般在毫伏或微伏,甚至是纳伏级电压水平,常被噪声电平所淹没,因此必须用到微弱信号或小信号处理技术。常用的微弱信号或小信号处理技术有:
滤波:滤波消噪只适合用于信号和噪声频谱不重叠的情况。根据信号和噪声的不同特性,常用的抑噪滤波器有:低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器等。采用软件技术的数字滤波器也已普遍应用。
调制与解调:对于变化缓慢的信号或直流信号(如电磁水表和超声水表等在小流量测量时的前级信号),如不经变换处理而直接利用直流放大器放大,则传感器和前级放大器的1/f固有噪声及缓慢漂移(包括温漂、时漂和传感器电极与水流体的“流动噪声”等)经放大后会以很大的幅值出现在后级输出端;当有用信号幅值很小时,有可能检测不出信号来,在这种情况下,利用调制放大器能有效解决上述问题。调制放大器多采用幅度调制方法,其原理见图1。调制过程一般用变增益或非线性放大器实现两信号的相乘,其输出信号是频率与
与载波信号Vc ( t ) 相同、幅度随被测低频信号Vs ( t ) 瞬时值变化的调制信号Vm ( t ),
解调过程可以用检波器实现。该过程是把放大后的调制信号再和载波信号进行相乘。设交流放大倍数为A,解调器的输出Vd( t )为
上式表明,解调过程实现了二次频率迁移,解调器输出Vd( t ) 的频率分量中一部分包含了原被测信号的频率ωs ,另一部分频谱集中于2 ω c ± ωs 。利用低通滤波器滤除Vd( t )中的高频分量和附加噪声,可得放大后的被测信号Vo( t ),
调制解调过程频谱分布见图2。
锁定放大:锁定放大器抑制噪声有两个基本出发点,即用调制器将直流或慢变的频谱迁移到调制频率ωo处,再进行放大,以避开1/ f 噪声的不利影响;利用相敏检波器(PSD)实现调制信号的解调。由于自然界噪声与信号同频又同相的概率很低,因此利用频率ωo和相角θ进行检测与解调,就能有效分离有用信号和噪声干扰。
锁定放大器对信号频率进行迁移的过程见图3。只要低通滤波器(LPF)的带宽足够窄,就能有效地改善信噪比。
数字式平均:当重复信号或周期信号被噪声污染时,对信号进行数字式平均,可以改善其信噪比。数字式平均的工作过程是,由采样保持器对被测信号进行取样,再由A/D转换器将被测信号变换成数字量并存入存储器,累加平均的运算过程由微机来完成。图4是周期信号的取样和数字式平均运算过程。被测信号周期为T,在每个周期的起始处触发取样过程,每个周期内均匀取样M次,取样时间间隔为Δt。
对于第j道取样信号,数字式平均的运算过程可表为
按式(4)分别计算出各道j所对应的数字平均值A ( j ),并经过D/A转换器依次输出,就可得到平均后的被测信号。因为被测信号为确定性信号,所以多次平均后仍然为信号本身;而干扰噪声为随机信号,多次平均后其有效值大为减少,从而提高了信噪比。
数字式平均的常用算法有:线性累加平均算法、递推式平均算法、指数加权平均算法等。
相关检测:相关检测技术是基于信号和噪声的统计特性进行的。相关函数是两个时域信号相似性的一种度量。相关检测法分为自相关法和互相关法两种。
用自相关法从噪声中恢复有用信号的原理为,设s(t)为周期性的被测信号,n(t)为零均值宽带噪声,迭加后信号为
对x(t)做自相关运算后,得
若n ( t )与s( t )不相关,则RSn(τ) =RnS(τ) = 0,得
对于宽带零均值噪声n ( t ),其自相关函数Rn(τ) 主要反映在τ =0附近,当τ较大时,Rx(τ)只反映RS(τ) 的情况。如果s( t )为周期函数,则RS(τ) 仍为周期函数,这样就可由τ较大时的Rx(τ) 测量出s(t) 的幅度和频率。
图5(a)所示为迭加了限带噪声的周期信号x( t ) 随时间变化的波形,很难从这样的波形中观测出有用信号的周期性,更不能观测出周期信号的频率、幅度等特征。图5(b)所示为该信号的自相关函数Rx(τ) 波形,有用信号的周期性已经十分明显,而且还可以由Rx(τ) 波形估计出信号的周期和幅度。
自适应噪声抵消:它是以干扰噪声为处理对象,利用噪声与被测信号不相关特点,自适应地调整滤波器传输特性,尽可能地抑制和衰减干扰噪声,提高信号检测或信号传递的信噪比。自适应噪声抵消不需要预先知道干扰噪声的统计特性,它能在逐次迭代的过程中将自身的工作状态自适应地调整到最佳状态,对抑制宽带噪声或窄带噪声都有效。
自适应噪声抵消原理见图6。噪声传感器2的输出经过参数可调数字滤波器后,再送到抵消器,与信号传感器1的输出信号相减。插入滤波器的目的是要补偿噪声源经过两个传感器传输特性上的差异,以使滤波器的输出尽量逼近传感器1的感应噪声。自适应噪声抵消
的常用算法有最陡下降法和最小均方法等。
涡街水表检测管道流量时,由水泵引起的管道振动可能对流量信号形成干扰,使其波形畸变,导致频率测量误差。这种干扰噪声与管道振动相关,而与涡街信号不相关,可以利用自适应噪声抵消方法将其滤除。如图7所示,在相距涡街发生体的上游管道上装设管道振动传感探头,其输出信号用作自适应噪声抵消器的参考信号,经过短时间的迭代后自适应算法就会收敛,抵消器输出信号能更准确地反映涡街频率,从而提高检测精度。
其他微弱信号检测方法如:“小波分析”、“数字滤波”、“仪用放大器技术”等在这里不作一一描述。
3.曲线拟合和修正技术
曲线拟合是通过一定量的测试数据寻求相应函数关系或数学模型的过程。在实际测量过
程中被测信号虽然经过处理,但总会残留部分噪声,采用拟合技术可以将被测信号的规律从干扰中分离出来,恢复信号曲线本来面貌。
曲线修正主要包含:非线性校正、自校准与自补偿、误差修正等技术。
3.1 曲线拟合
曲线拟合分为直线拟合与非线性拟合两种。
(1)直线拟合又称一元线性回归,它是一种按测试数据确立直线方程的过程。如直线方程为
实际拟合过程就是确定方程系数ao和a1过程(常用“端值法”和“平均法”确定)。
用最小二乘法拟合的基本思想是:在具有等精度的多次测量中,最可靠的测试值等于各测量值的残差平方和为最小时所求得的值。数学表达式为
(2)当被测系统特性呈非线性性质时要用曲线进行描述。如某种流体的粘度随温度升高而降低,在不同温度下得到粘度测试数据如下表。将测试数据绘制成曲线如图8所示。可将
温度(xi) |
粘度(yi) |
温度(xi) |
粘度(yi) |
10 |
4.24 |
50 |
1.60 |
15 |
3.55 |
55 |
1.50 |
20 |
2.92 |
60 |
1.43 |
25 |
2.52 |
65 |
1.37 |
30 |
2.20 |
70 |
1.32 |
35 |
2.00 |
75 |
1.29 |
40 |
1.81 |
80 |
1.25 |
45 |
1.70 |
|
|
它按 y = ao x 函数曲线进行拟合。首先将曲线化为直线,
令
则
用最小二乘法拟合并计算,
所以
3.2 曲线修正
(1)特性曲线的非线性校正:测量系统的线性度是影响准确度的重要指标。为使测量仪表的输出与输入具有线性关系,必须采取相应的线性化措施,即曲线修正技术。
如热量表中经常使用的测温元件铂电阻,在0~500oC温度范围内,其阻值与温度间的关系可近似表示为
式中:RT —温度T时电阻值;Ro — 0oC时电阻值;a 、b —常数
图9为铂电阻的温度特性曲线。由图可知,温度特性呈非线性,且当温度为250oC时,最大非线性误差可达2 %。因此应采用曲线修正技术来解决非线性影响。
常用非线性校正方法有硬件法和软件法两种。硬件法主要有函数放大器或多功能转换器组成的线性化电路;软件法则有校正函数法、查表法、神经网络法等等。由于电子水表均自带微处理器,用软件方法可以很容易产生所需校正函数,或者直接制成表格以供寻找。
校正函数法:其实质是采用开环式非线性补偿原理。如果传感器的非线性特性通过曲线拟合方法为已知,则可利用相应的校正函数进行补偿。
查表法:把事先计算好的校正值按一定顺序制成表格,然后利用查表程序根据被测量的大小查出校正后的结果。该方法速度快、精度高、也最简单,但需占用的内存量较大。
(2)自校准与自补偿:如一传感器系统经实验得到其静态线性特性为
式中:ao—零位值;a1—灵敏度(即传感器的转换增益)
对于理想传感系统,ao与a1应为恒定值。由于内外部因数影响,ao、a1都不可能保持不变。实际特性为
式中:Δao — 零位漂移;Δa1 — 灵敏度漂移;S、P — 分别为增益和零位值的恒定部分。
由上式可见,零位漂移将引入零位误差,灵敏度漂移会引入测量误差。传感技术与微处理器结合,使自动校准零位误差和灵敏度漂移引入的误差成为可能。其基本思想都是基于实时校准(标定)技术。常用的自校准方法见图10,其校准程序为:
* 输入为零时,输出为yo = ao ;
* 输入为标准量UR时,输出为yR;
* 输入为传感器输出Ux时,输出为yx。
被校环节增益a1可按下式得出
被测信号Ux则为
根据上式,被测量仅由比值和标准量UR决定。在短暂校准过程中(一般小于60 ms),如系统增益不变且可视为常量,则测量期间之外的增益变化(如灵敏度漂移)和系统的误差(如零位及温度漂移)可以完全消除。为保证校准精度,要有足够准确的标准信号UR 。这种在线自校准方法,可以采用较低精度的传感器、放大器和A/D转换器等器件,达到高精度的测量目的。
温度补偿是自补偿的一种主要应用。环境温度变化会给测量结果带来不可忽视的误差。在带微处理器的电子水表系统中,只要建立起温度误差的数学模型,就可较好地解决这个问题。用辅助测温元件进行温度补偿的方法是,在传感器内对温度比较敏感部位放置测温元件,用以检测环境温度;测温元件的输出经放大、转换后送入计算机;计算机在处理传感信号同时,将测温元件感受到的环境温度变化对传感器的影响加以补偿,达到提高测量精度的目的。对于某些传感器可以采用较简单的温度误差修正模型,
式中:Y --修正后的输出量;y --未修正的输出量;Δ θ --工作环境温度与标准温度之差;
α0、α1--温度系数(α0用于补偿传感器灵敏度变化;α1用于补偿零位温度漂移)。
对于环境温度变化不大场合,用上式进行补偿可收到较好效果。但当温度变化较大、补偿精度要求较高,且传感器灵敏度及零位漂移与温度变化呈非线性关系时,可用下式进行补偿,
式中:αo、α1 --补偿传感器灵敏度变化; α2、α3 --补偿零位温度漂移。
(3)误差修正:测量误差一般分为系统误差、随机误差和粗大误差等三类。
系统误差:相同条件下经多次测量,误差的数值(包括符号)保持恒定,或按某种已知规律变化的误差称为系统误差。系统误差可用相应方法确定,并可对其修正。
随机误差:相同条件下经多次测量,误差的数值和符号不确定、没有规律,这种误差称为随机误差。随机误差不可预测,但当测量次数足够多时,服从统计规律并按正态分布。随机误差具有单峰性、对称性、有界性,当测量次数趋向无穷大时,其平均值将趋于零,即具有抵偿性。一般可用多次求平均的方法来抵偿随机误差。
粗大误差:在一定条件下测量时,测量值明显偏离实际值所形成的误差称为粗大误差。粗大误差可从测量数据中剔除(根据3σ判断准则)。
(文章待续)
主要参考文献:
1. 李可杰.新编传感器技术手册.北京:国防工业出版社,2002.1
2. 吴兴惠等.传感器与信号处理.北京:电子工业出版社, 1998.8
3. 阮德生.自动测试技术与计算机仪器系统设计.西安:西安电子科技大学出版社,1997.6
4. 刘君华.智能传感器系统.西安;西安电子科技大学出版社,1999.3
5. 潘新民.微型计算机控制技术.北京:人民邮电出版社,1988.3
6. 高晋占.微弱信号检测.北京:清华大学出版社,2004.11
7. 蔡武昌等.新型流量检测仪表.北京:化学工业出版社,2006.1
8. 阎石.数字电子技术基础(下册).北京:高等教育出版社,1983.4
9. 梁国伟.流量测量技术及仪表.北京:机械工业出版社,2005.1
10.相关公司产品样本和技术资料,以及相关专利文献资料等