摘要:電磁流量計是一種應用廣泛的測量導電液體體積流量的儀表。測量時,金屬電極與電解質會發生電化學反應,產生極化噪聲。極化噪聲幅值遠高于流量信號幅值,使電極輸出信號信噪比較低;極化噪聲存在漂移的現象,會影響電磁流量計變送器的信號調理工作,限制電路的放大倍數,增加ADC采樣位數電路成本、功耗等。對此,提出了一種基于前饋控制的自適應極化噪聲抵消方案，設計了相應的信號調理電路,通過硬件電路實時提取和抵消極化噪聲極大地提高了電極輸出信號信噪比。通過試驗,驗證了該方案不但能有效濾除極化噪聲,而且能提高信號調理電路的放大倍數、減少ADC的采樣位數減少電路的成本和功耗。
0引言
電磁流量計是一種根據法拉第電磁感應定律測量導電液體體積流量的儀表,廣泛應用于石油、化工、冶金、造紙等行業。信號測量時,傳感器電極拾取流量信號和噪聲信號。流量信號幅值一.般為幾十到數百微伏。而噪聲信號中的極化噪聲存在漂移的現象,幅值一般在幾毫伏到數百毫伏區間變化,也有可能達到數伏"。兩者幅值的巨大差異以及極化噪聲無法通過良好的接地或者改變勵磁的方式消除,極大地影響了信噪比。
為了提高電磁流量計傳感器輸出信號的信噪比，目前，國內外主要有四種解決方案。
①極化噪聲補償的方案。根據極化噪聲緩慢變化的特點,采用不勵磁時段極化噪聲來補償勵磁時段的極化噪聲。但是,由于極化噪聲的不規律性,會導致電磁流量計的零點較差。
②低通濾波反饋的方案[2]。根據極化噪聲所處的頻帶略低于流量信號的特點,采用一階低通濾波器提取極化噪聲,并進行反饋補償。但是,低通濾波器的過渡帶很寬,會使流量信號出現畸變的現象。因此，該方案被用在瞬態勵磁中,尚未應用于商用儀表。
③采用精度高的模數轉換器(analogtodigitalconverter,ADC)的方案。利用32位精度高的模數轉換器直接采集信號,然后通過數字信號處理方法提取出流量信號。但該方案增加了程序的復雜性。同時,精度高的模數轉換器的分辨率與采樣率成反比。因此，.為了保證較高的分辨率,只能使用很低的勵磁頻率。
④閾值控制的偏置調節方法”。當信號超過設定的閾值時,數字信號處理器(digitalsignalprocessor,DSP)控制數模轉換器(digitaltoanalogconverter,DAC)模塊輸出偏置調節電壓,將傳感器輸出信號調整到0附近。但這種調節方法會使流量信號產生一個跳變，對后續的梳狀帶通濾波造成影響,導致輸出信號出現間斷性錯誤。
為此,極化噪聲產生的具體原因及分布特性,提出前饋控制的自適應極化噪聲抵消方案�；谠摲桨福姶帕髁坑嬜兯推髦械男盘栒{理電路;并用調理電路替換課題組研制的電磁流量計變送器中的調理電路,形成一套完整的電磁流量計變送器,進行驗證試驗。
1噪聲分析
極化噪聲主要源于電極與電解質的電化學反應。金屬電極帶電的正離子逐漸溶解于所測量的電解質流體,自身帶負電荷,致使電解質流體中的正負電荷中心發生相對位移,形成復雜的電解雙層結構。雙電層之間產生-一個電場,從而在電解質流體和電極之間形成電位差。這個電位差就是極化電勢。若兩電極結構完全相同,則極化電勢會相互抵消。但由于兩電極表面的結構差異,極化電勢會由共模電壓轉為差模電壓,并耦合在信號.上。該極化電勢被認為是直流分量[1,460而且,電極表面上的灰塵或放電離子等沉積物會隨著時間的推移緩慢累積。當有流動的電解質流體出現或電解質流體流速發生變化時,這些累積的沉積物會被慢慢撕開。在這一-過程中,極化電勢大小會發生隨機變化,形成漂移的極化電壓”。極化電壓的大小在一定程度上取決于電極的制作材料和所測量的電解質流體的性質;同時,也受溫度的影響。
為了研究極化噪聲的特性,研制了對電極輸出信號進行放大和高頻濾波的信號調理電路1。配合原有的變送器,針對口徑為40mm的電磁流量傳感器,采集濾除高頻且放大的電極輸出信號,并進行頻譜分析。其中,勵磁頻率為12.5Hz,水流量為20m'/h,采樣頻率為1500Hz,采樣時間為200s。信號調理電路1輸出信號及頻譜如圖1所示。
觀察信號調理電路的輸出信號可以發現:電極輸出信號經過信號調理電路放大后存在嚴重的漂移現象,信號累積的漂移量達到了1.2V,遠大于70mV左右的流量信號(流速為1m/s信號幅值約為100μV,流量為20m/h時流速為4.44m/s,信號幅值約為444μV,放大170倍后約為75.5mV;70mV為觀測結果)。而該結果僅僅是將電極輸出信號放大了170倍。當放大倍數更大時,如果任由電極輸出信號發生漂移,那么放大器輸出信號很可能達到飽和,ADC的供電電壓會達到5V,導致ADC無法正常工作。
為了觀察流量信號與極化噪聲的頻段分布,將290000點信號去均值后,從4096點開始，等距取60段,每段4096點,分別作4096點的快速傅里葉變換(fastFouriertransform,FFT),并求出其平均幅值譜,如圖1(b)所示。由圖1(b)可以看出:極化噪聲以直流噪聲為主,主要分布于零頻附近的低頻區域,幾乎不與流量信號頻段重疊。當勵磁頻率為2.5~5Hz'[8]，可以用一個過渡帶特性較陡的高階低通濾波器來提取極化噪聲。
2極化噪聲抵消方案
2.1抵消原理
根據極化噪聲的特性,同時考慮到硬件系統處理噪聲更具實時性與可靠性,提出一種基于前饋控制的自適應極化噪聲抵消方案,并用硬件實現。噪聲抵消方法原理如圖2所示。
最后,在軟件中通過梳狀帶通濾波和幅值解調等信號處理方法,濾除工頻干擾和微分干擾，就可以得到流速值。
2.2.硬件電路研制
根據前饋控制的自適應極化噪聲抵消原理,設計了信號調理電路2,以實現極化噪聲的濾除。信號調理電路2主要包括前置差分放大電路、極化噪聲提取與抵消電路、低通濾波放大電路三部分。調理電路如圖3所示。
①前置差分放大電路。
前置差分放大電路主要實現信號的放大和共模噪聲的抑制。電路采用具有高共模抑制比、高增益精度、低失調漂移、低增益漂移的精密儀用放大器。前置差分放大電路如圖4所示。.
前置差分放大電路設計時要考慮后級電路電壓匹配的問題。下級電路芯片供電電壓為+5V,而前置差分放大電路輸出信號存在負電壓。因此,需要加入直流基準。電極輸出信號中流量信號及其他噪聲幅值遠小于極化噪聲幅值。由于檢測到的電極輸出信號中極化噪聲幅值最大為+200mV，電路放大4.1倍,那么放大器輸出的極化噪聲幅值最大也只有+820mV。而電路直接加入了2.5V的參考電壓，足以將前置差分放大電路輸出信號由雙極性轉為單極性。
②極化噪聲提取與抵消電路。
極化噪聲提取與抵消電路是為了實現極化噪聲的提取、抵消和流量信號的放大。電路分為極化噪聲提取電路和噪聲抵消與放大電路,分別由八階巴特沃斯低通濾波器和精密儀用放大器構成。
極化噪聲提取電路通過八階巴特沃斯低通濾波器來提取極化噪聲。此低通濾波器過渡帶非常窄,其截止頻率f。的大小可以通過外接電容在1Hz~2kHz之間調節。當fiw=2f。時,信號增益為-48dB,輸出信號衰減為原信號的1/251。當fw=3f時,信號增益為-76dB,輸出信號衰減為原信號的1/6310。如設置f。=1Hz,那么輸出信號中完整保留1Hz及以下頻段的信號,1~3Hz內的信號出現不同程度衰減,3Hz及以上信號被完全衰減。由此就可以通過該八階低頻濾波器濾除勵磁頻率12.5Hz(6.25Hz.3.125Hz)及以上頻段的信號,精確提取出極化噪聲。
噪聲抵消與放大電路中,采用前置差分放大后的電極輸出信號減去低通濾波器提取的極化噪聲,以實現極化噪聲的自適應抵消。此時,經過噪聲抵消后的信號中只含有流量信號和高頻噪聲,而且高頻噪聲幅值小于流量信號幅值,因此可以通過放大器實現信號的更高倍數放大。以口徑為40mm的電磁流量傳感器為例:當流速為5m/s時,檢測到流量信號峰峰值為1mV;以10m/s為流速上限，則流量信號峰峰值最大為2mV。由于ADC采用5V供電,考慮到芯片性能等因素,不可能將流量信號完全放大到芯片供電電壓范圍。對此,將信號最大放大到+4V,那么信號調理電路最大放大倍數可達4000倍�？鄢爸梅糯�4.1倍,那么后兩級電路最大可放大975倍。
③低通濾波放大電路。
低通濾波放大電路的主要目的是實現高頻噪聲的濾除。
電極輸出信號經過自適應極化噪聲抵消后,除了12.5Hz(6.25Hz3.125Hz)的流量信號外，還存在高頻噪聲。高頻噪聲進人ADC后,可能會造成信號的混疊。所以,需要采用低通濾波器來濾除高頻噪聲。
低通濾波放大電路如圖6所示，
低通濾波放大電路采用兩級二階巴特沃斯低通濾波器級聯來構成四階低通濾波器,其放大倍數為10.9倍�？紤]到能更多地保留流量信號的諧波，設置濾波器截止頻率為1.5kHz。
3驗證試驗
為了驗證基于前饋控制的自適應極化噪聲抵消方法的效果,設計了信號調理電路2,并替換本課題組研制的電磁流量變送器中的信號調理電路;再匹配電磁流量傳感器,組成了一個完整的基于數字信號處理器(digitalsignalprocessor,DSP)的電磁流量計[8-0,。在容積法水流量標定裝置上進行了信號調理電路濾波試驗、電磁流量計水流量標定試驗和降ADC位數試驗。
3.1試驗裝置
試驗裝置由水流量標定裝置和數據采集系統組成,如圖7所示。
圖7中:水流量標定裝置的不確定度為0.2%,電磁流量傳感器口徑為40mm,電磁流量變送器的勵磁頻率為12.5Hz。信號調理電路放大倍數和ADC位數可調:在信號調理電路濾波試驗和電磁流量計水流量標定試驗中放大倍數為340倍,ADC位數為24位;在降ADC位數試驗中放大倍數為3500倍,取24位ADC的高14位來模擬16位ADC。
3.2信號調理電路濾波試驗
為驗證基于自適應極化噪聲抵消方法的信號調理電路對極化噪聲的消除效果,在信號調理電路2輸人信號不斷發生漂移的情況下(如圖1(a)中情況),通過上位機(采樣頻率1500Hz,采樣時長200s)采集流速為5m/s(流速越大,極化噪聲幅值越大)的信號調理電路2輸出信號,并對其進行了頻譜分析。
信號調理電路2輸出信號及頻譜圖如圖8所示。
觀察信號調理電路2輸出信號,發現經過自適應極化噪聲抵消后,信號平穩分布于零點上下,基本不存在漂移的現象,如圖8(a)所示。
信號頻譜分析方法與圖1(b)噪聲分析時的相同,即將290000點信號去基準后,從4096點開始，等間距取60段,每段4096點,再分別作4096點FFT,最后求出其平均幅值譜,如圖8(b)所示。根據頻譜圖可以發現:經過自適應極化噪聲抵消后信號調理電路2輸出信號中基本不存在極化噪聲,只存在12.5Hz的流量信號。由此說明,基于前饋控制的自適應極化噪聲抵消電路能有效濾除電極輸出信號中的極化噪聲。
3.3電磁流量計水流量標定試驗
為了測試基于自適應極化噪聲抵消方法的信號調理電路2的實際效果,進行了容積法水流量標定試驗。標定試驗中,在流速為0.15~5m/s的范圍內，共選取了6個標定點,并通過示值誤差擬合方法計算儀表系數"],然后驗證了電磁流量計的精度。放大340倍24位ADC水流量標定試驗結果如表1所示。
由表1可知:在流速為0.5~5m/s的范圍內,電磁流量計的最大測量誤差都在+0.3%以內,重復性誤差均在0.1%以內,滿足0.3級電磁流量計要求。該結果說明,采用該信號調理電路的基于DSP的電磁流量計具有很好的測量精度。同時,與放大倍數為180倍的電磁流量計相比，該設計提高了流量信號的放大倍數,可以實現更低流量的測量,即可以采用該方法來拓寬電磁流量計的測量下限。
3.4降ADC位數試驗
當電路放大倍數較大時，流量信號幅值相應較高,對ADC分辨率的要求降低,這樣就可以采用位數較低的ADC來實現信號的測量。同時，降低ADC位數也將降低電路的成本。所以,通過改變電路的放大倍數和ADC采樣位數，并采用水流量標定試驗進行驗證。
電極輸出信號經過自適應極化噪聲抵消后,信號調理電路2最大放大倍數可達4000倍。所以,可將信號調理電路2的放大倍數由340倍提高至3500倍。普通DN40的電磁流量傳感器流速測量下限為0.5m/s,通過上位機采集了放大3500倍的信號,發.現流速0.5m/s時信號峰峰值約為346.7mV,而測量電壓范圍為+5V的16位ADC的分辨率為153μV,足以識別信號。所以,采用了16位ADC。16位ADC有效位數-一般在14~16位。為了方便在同等條件下驗證效果,不再重新設計電路,而是在標定時取原有24位ADC的高14位來模擬16位ADC的效果。
在流速為0.5~5m/s的范圍內，共選取了5個標定點,并通過示值誤差擬合方法計算出儀表系數。然后,驗證電磁流量計的精度。放大3500倍、16位ADC水流量標定試驗結果如表2所示。
由表2可知:在流速為0.5~5m/s的范圍內,電磁流量計的最大測量誤差都在+0.3%以內,重復性誤差均在0.1%以內,滿足0.3級電磁流量計要求。這說明提出的基于硬件系統前饋控制的自適應極化噪聲抵消方法能有效抵消極化噪聲,可以將信號放大較高的倍數,從而有效降低ADC的采樣位數,并減少成本。另外，濾除極化噪聲后,放大的電極輸出信號幅值在電路中不會超過+5V。這樣就可以將電路中芯片的供電電壓降至+5V,以減小電路功耗。
4結論
極化噪聲幅值遠高于流量信號幅值,會造成電極輸出信號信噪比較低;同時，極化噪聲的漂移會限制電路的放大倍數,增加了ADC采樣位數、電路成本、功耗等。針對這些問題,通過對電極輸出信號采集與頻譜分析,研究了極化噪聲的分布特性,發現漂移的極化噪聲主要分布于零頻附近的低頻區域,基本不與信號頻段重疊。
根據極化噪聲的分布特性,提出了一種基于前饋控制的自適應極化噪聲抵消方案,并用硬件系統實現。前置差分放大后的電極輸出信號經過一一個八階低通濾波器,提取出其中的極化噪聲;然后以極化噪聲作為前饋量,經過下級放大器,用差分放大后的電極輸出信號減去極化噪聲,以此實現極化噪聲的自適應抵消。
為驗證該方案的實際效果,設計了信號調理電路2,配合課題組原有的變送器及DN40傳感器，在容積法水流量標定裝置上進行了試驗。信號調理電路濾波試驗結果表明,該系統能夠有效消除電極輸出信號中的極化噪聲。電磁流量計水流量標定試驗結果表明,當信號調理電路放大340倍、ADC為24位時,在流速為0.5~5m/s的范圍內，流量計的精度為0.3級。這說明采用自適應極化噪聲抵消方法的信號調理電路2能夠滿足實際測量要求，且提高信號放大倍數可以實現更低流量的測量。降ADC位數試驗結果表明,將信號調理電路放大倍數提高至3500倍,同時用24位ADC的高14位來模擬16位ADC,在流速為0.5~5m/s的范圍內,流量計的精度可達0.3級。這說明基于前饋控制的自適應極化噪聲抵消方法可以將信號放大較高的倍數,從而有效降低ADC的采樣位數、芯片供電電壓，以及電路成本和功耗。
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