摘要：根据水煤浆信号的特征，提出基于励磁频率高次谐波分析的信号处理方法，选取受浆液噪声干扰小的高次谐波幅值来反映流量信号的大小，有效地避开了水煤浆噪声的干扰。在基于 DQ电磁流量计硬件系统上，实时实现水煤浆处理算法，并在现场进行实验。实验结果表明，测量的实时流量波动小于 1 m 3 /h，与现场实际流量的工况相吻合。

 基于励磁频率高次谐波的计算方法

 虽然水煤浆信号的基波受浆液干扰影响，波动较大，但是，流量信号的高次谐波分量受水煤浆噪声影响小，幅值稳定，且其幅值与流量信号的大小成比例。因此，可以选取某一适当的高次谐波幅值来反映整体流量信号的大小。

 信号处理算法的具体步骤为对水煤浆信号进行一定点数的快速傅里叶变换(FFT)计算;提取某一受水煤浆噪声影响小的高次谐波所在频率点处的幅值;对提取到的幅值进行排序，取中间若干点的均值作为当前一轮FFT 计算得到的高次谐波幅值;最后对得到的幅值进行滑动平均滤波，作为最终的输出。对图 1 所示的水煤浆信号在 MATLAB 中进行上述处理，得到的频率为 225 Hz的高次谐波的幅值曲线如图 9 所示，得到波动率为:

式中:max、min 分别表示计算得到的幅值结果中的最大值和最小值。可见，所提算法的处理效果较好。

225 Hz 高次谐波的幅值曲线

2. 2 与已有浆液处理方法的比较

文献［15］针对纸浆流量，提出了一种基于浆液信号统计模型的信号处理方法。该算法通过对一段时间内浆液信号的幅值解调结果进行统计筛选，去除其中发生大跳变的幅值数据，进而得出一条受浆液干扰影响较小的“幅值基准”。再根据“幅值基准”，重新构造“无浆液干扰”的流量计输出信号。然后，对“构造信号”进行处理，最后输出流量计算结果。利用该算法对图 1 所示的水煤浆信号进行处理，得到的解调幅值如图 10 所示，解调结果的波动较大，如下:

可见，用已有浆液算法处理水煤浆信号，测量结果波动较大，说明无法通过去除浆液噪声来提取与流量相关的感应电动势信号，进一步验证了所提算法的正确性。

 3 系统实时实现和实验

3. 1 系统软件

系统的软件设计采用模块化的设计方法，将完成特定功能或类似功能的子程序组合成功能模块，主要功能模块有主监控模块、初始化模块、中断模块及算法模块等，由主监控程序统一调用。软件框图如图 11 所示。

 主监控程序的流程图如图 12 所示。

 1)系统上电后，DSP 完成各种初始化工作，包括系统初始化、外设初始化和算法初始化等，开启定时器以及AD 采样转换模块。

2)AD 采样转换结束后，通过多通道缓冲器 McBSP传输到 DSP，实时存储到外扩 SAＲAM 中的数据缓冲数组中，并对采集到的流量信号进行预处理。

 3)在主循环中查询数据更新是否完成，若完成，则进行算法处理，得到流速、瞬时流量等;在定时器中断中累加瞬时流量得到累积流量，同时，输出4 ～20 mA 电流及 PWM 脉冲输出;最后，进入按键扫描程序，查询按键是否按下。

 4)将测量得到的结果通过 LCD 显示出来，并判断是否有按键标志位置位。若有，则执行相应的按键操作子程序。重复步骤 2) ～4)的过程，对流量进行实时测量。

 3. 2 现场实验

将软件工程通过仿真器下载到变送器中的 DSP 里，进行现场实时励磁和处理实验，通过液晶可以观察流量的波动情况，并将实时流量通过 ＲS485 通信传至上位机。通过液晶界面对实时流量进行了长时间监视，发现流量波动小于 1 m 3 /h。由于上位机存储数量有限，仅记录了250 s 内的实时流量变化曲线，如图 13 所示。可见，流量在 18. 5 ～ 19. 5 m 3 /h 波动，与管道上某国外著名厂家的电磁流量计的测量流量波动情况相吻合。

4 结 论

从时域和频域两方面对水煤浆信号进行分析。分析发现水煤浆信号中浆液噪声幅值远大于与流量信号相关的感应电动势幅值，且浆液噪声叠加在基波上，导致基波幅值大幅波动，从而使电磁流量计测量结果波动大。提出基于 FFT 计算的励磁频率高次谐波分析方法。即选取某一适当高次谐波分量的幅值来反映流量信号的大小，有效地避开了水煤浆噪声的干扰。在 MATLAB中，用所提算法对实际采集的信号进行处理，得到的高次谐波幅值稳定，波动较小。

在基于 DQ电磁流量计硬件系统上，编写软件，实时实现水煤浆处理算法，并在现场进行实验。实验结果表明，测量的实时流量波动小于1 m 3 /h，与现场实际流量的工况相吻合。本文所提方法和研制的系统解决了水煤浆流量的测量问题。