一種噪聲背景下超聲流量測量方法
【專利說明】-種噪聲背景下超聲流量測量方法 所屬技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于流量測量技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)及一種超聲流量測量方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 超聲流量計作為新興的流量儀表近十幾年發(fā)展迅速，在大型水利水電項目W及天 然氣貿(mào)易結(jié)算領(lǐng)域已有廣泛應(yīng)用，其中時差法超聲流量計作為計量儀表應(yīng)用最多。目前，傳 統(tǒng)時差法超聲流量測量方法中普遍采用的是雙口限電平法（簡稱雙口限法），首先通過非 過零比較，確定使用哪個周期的信號作為計時起始位置，再通過過零比較確定超聲波傳播 時間，最后基于超聲波順、逆流傳播時間計算流量。該種方法的缺點是當(dāng)有噪聲存在時，過 零比較得到的時間會有較大波動，嚴(yán)重影響了流量計的精度，而且當(dāng)噪聲大到一定程度時， 非過零比較無法準(zhǔn)確確定信號位置，從而導(dǎo)致錯波發(fā)生，此時由于誤差太大，流量計已不能 使用。
[0003] 為了在有噪聲時仍能保證超聲流量測量精度，研究者提出基于超聲脈沖接收信號 模型的超聲流量測量方法。目前超聲脈沖接收信號的經(jīng)驗?zāi)Ｐ椭饕袃煞N，高斯模型和混 合指數(shù)模型。高斯模型用于描述比較對稱的寬帶高頻信號。周方等學(xué)者將此模型與高斯一 牛頓法、模擬退火法、蟻群算法等相結(jié)合，證明了蟻群算法是一種有效的回波參數(shù)估計方 法，具有較高精度[1];針對混合指數(shù)模型，姚振靜等人將此模型與卡爾曼濾波及其優(yōu)化算 法進(jìn)行結(jié)合，用來提高超聲測距精度巧]。雖然已有學(xué)者基于超聲脈沖接收信號模型提出了 一些算法，但研究僅針對算法本身，應(yīng)用也僅限于超聲測距領(lǐng)域。對于超聲流量測量來說， 流量測量精度要求遠(yuǎn)高于超聲測距，已有方法不能直接用來解決噪聲背景下超聲流量計準(zhǔn) 確測量問題。
[0004] [1]周方，張小鳳，張光斌，超聲回波參數(shù)的蟻群算法估計，陜西師范大學(xué)學(xué)報（自 然科學(xué)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

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明為解決噪聲背景下超聲流量準(zhǔn)確測量問題，基于超聲脈沖接收信號溜合指 數(shù)模型，提供一種超聲流量測量方法，W達(dá)到降低測量誤差，提高超聲流量計測量精度的目 的。本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0007] -種噪聲背景下超聲流量測量方法，包括下列步驟：：
[0008] 步驟一；進(jìn)行超聲流量計實驗，根據(jù)試驗結(jié)果，建立超聲脈沖接收信號離散模型如 下：
[000引Am(x) =A(kts)sin口 31fe(kts-T)+日](1)
[0010] 其中，
【主權(quán)項】
1. 一種噪聲背景下超聲流量測量方法，包括下列步驟： 步驟一：進(jìn)行超聲流量計實驗，根據(jù)試驗結(jié)果，建立超聲脈沖接收信號離散模型如下： Am (x) = A (kts) sin [2 π fc (kts- τ ) + θ ] (I)
式中，A111(X)為超聲脈沖接收離散模型信號，k為采樣點數(shù)序號（k = 1，2，"·Ν)，N為 采樣點數(shù)，ts為采樣時間間隔，f。為超聲換能器的中心頻率，Θ為初始相位角，Atl為接收信 號幅值，T和m是超聲換能器的兩個特性參數(shù)，τ為超聲波傳播時間， u(kts-〇為單位階 躍信號，當(dāng)采樣頻率、采樣點數(shù)、超聲換能器及其發(fā)射頻率確定后，模型中的k、N、t s、f^P0 即為定值，隨著被測流量改變，模型信號Am(X)中的ApKm和τ會相應(yīng)變化，其中，參數(shù)向 量X = [Atl m T τ]，對X估計得越準(zhǔn)確，模型信號越逼近實驗獲得的真實接收信號，利用下 面的遺傳一蟻群算法對X中這四個參數(shù)進(jìn)行估計，最終τ的最優(yōu)估計值即為超聲波傳播時 間； 步驟二：根據(jù)實驗采樣獲得的超聲接收信號Ae與模型信號Am(X)確定目標(biāo)函數(shù)f(x): 基于最小二乘思想確定目標(biāo)函數(shù)，將Ae中各采樣點電壓與A m (X)中采樣點電壓之差的平方 和作為目標(biāo)函數(shù)f (X)，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)f (X)取得最小值時，X為最優(yōu)估計值； 步驟三：基于目標(biāo)函數(shù)f (X)構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)eval (X)，目標(biāo)函數(shù)值越小，適應(yīng)度函數(shù)值 就越大：
其中，a是使得a-f (Xi)為正的任意實數(shù)，η為種群數(shù)目，η值設(shè)定越大，收斂精度越高， 收斂速度越慢，角標(biāo)i代表第i個種群個體，在參數(shù)邊界內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生； 步驟四：設(shè)定X中四個參數(shù)邊界，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)值確定每個個體被復(fù)制的次數(shù)：首 先確定每個個體的預(yù)復(fù)制次數(shù)，它等于相應(yīng)個體的適應(yīng)度函數(shù)值與種群數(shù)目乘積的整數(shù)部 分，設(shè)R為總的預(yù)復(fù)制次數(shù)與種群數(shù)目之差，為了保持種群數(shù)目不變，從最優(yōu)個體到第R個 優(yōu)秀個體，每個個體的復(fù)制數(shù)目加1，即適應(yīng)度函數(shù)值較大的個體，被復(fù)制的概率越大； 步驟五：交叉、變異迭代獲得優(yōu)化解：從最優(yōu)解到最差解，將種群中每兩個相鄰個體分 為一組，選定一個固定的判斷概率0. 9,并隨機(jī)生成一個在O到1之間的實數(shù)P。，如果P。小 于判斷概率0. 9則進(jìn)行交叉，否則不交叉，為獲得最優(yōu)個體，每次交叉、變異之后都用上一 代的最優(yōu)個體代替下一代的最差個體；步驟二至步驟五為遺傳算法，通過迭代獲得優(yōu)化解 作為后續(xù)蟻群算法的信息素初始條件； 步驟六：利用上述的遺傳算法得到的優(yōu)化解初始化蟻群信息素； 步驟七：螞蟻移動步長α初始化，根據(jù)實驗獲得的超聲接收信號確定參數(shù)向量X的變 化范圍； 步驟八：判斷螞蟻是否轉(zhuǎn)移及得到新的優(yōu)化解：在生成新的參數(shù)解時，分別對參數(shù)向 量X中的每個參數(shù)單獨(dú)進(jìn)行，首先對Atl進(jìn)行，令.< 1+[#"，〇,〇,〇]，如果/(.〇小于 /(.<*-i)，則χχ1+[叫,〇,〇,〇]，否則令《=4-[叫,〇,〇,〇]，如果/0〇小于/Cf 1)， 則- [叫，〇,〇,〇]，否則.<=爿71;其中，4為第七代第8只螞蟻的參數(shù)向量值，：^ 1為 第t-ι代迭代之后按照信息素更新第s只螞蟻最好的參數(shù)向量值，(1^在[-α，α ]之間隨 機(jī)產(chǎn)生；同理，對T、m和τ三個參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到新的優(yōu)化解； 步驟九：信息素?fù)]發(fā)和更新：按照下列規(guī)則設(shè)定信息素?fù)]發(fā)系數(shù)：當(dāng)?shù)螖?shù)較小時， 信息素?fù)]發(fā)系數(shù)設(shè)定較大，有利于全局尋優(yōu)；當(dāng)?shù)螖?shù)較大時，信息素?fù)]發(fā)系數(shù)設(shè)定較 小，有利于提高局部收斂精度、加快收斂速度；重新計算信息素，螞蟻重新分配，返回步驟七 進(jìn)行迭代計算，迭代結(jié)束判據(jù)設(shè)為：在算法迭代t代后進(jìn)行判斷，如果第t代的最優(yōu)目標(biāo)函 數(shù)值與第t-j (j = 1，2, 3, 4, 5)代的最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值之差的絕對值均小于ΚΓ7,則迭代結(jié)束， 此時參數(shù)向量X為最優(yōu)解，其中的τ即為超聲波傳播時間最優(yōu)估計值。 步驟十：利用前述方法分別獲得超聲波的順流傳播時間T1和逆流傳播時間τ 2，代入 到時差法超聲流量計算公式，即可獲得流量值。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種噪聲背景下超聲流量測量方法，包括：進(jìn)行超聲流量計實驗，根據(jù)試驗結(jié)果，建立超聲脈沖接收信號離散模型，確定包括超聲波傳播時間的參數(shù)向量x；根據(jù)實驗采樣獲得的超聲接收信號與模型信號確定目標(biāo)函數(shù)：確定目標(biāo)函數(shù)；構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)；進(jìn)行遺傳算法，通過迭代獲得優(yōu)化解作為后續(xù)蟻群算法的信息素初始條件；利用上述的遺傳算法得到的優(yōu)化解初始化蟻群信息素；根據(jù)實驗獲得的超聲接收信號確定參數(shù)向量x的變化范圍；判斷螞蟻是否轉(zhuǎn)移及得到新的優(yōu)化解；信息素?fù)]發(fā)和更新，進(jìn)行迭代計算，得到超聲波傳播時間最優(yōu)估計值；分別獲得超聲波的順流和逆流傳播時間，獲得流量值。本發(fā)明能夠使得流量測量更為準(zhǔn)確。
【IPC分類】G01F25-00, G01F1-66
【公開號】CN104880227
【申請?zhí)枴緾N201510324900
【發(fā)明人】鄭丹丹, 侯惠讓, 張濤
【申請人】天津大學(xué)
【公開日】2015年9月2日
【申請日】2015年6月12日