基于DSP的时差法气体超声波流量计的设计

李志军，赵　刚，赵连环，王庆山

(1．河北工业大学电工厂，天津　300130；2．河北工业大学控制科学与工程学院，天津　300130；3．唐山世佳电子有限公司，河北唐山　063020)

0　引言

流量是现代工业领域中重要的检测参数，通过对流体流量进行正确测量和调节是保证生产过程安全运行、提高产品质量、降低物质消耗、提高经济效益、实现科学管理的基础。例如在钢铁行业中，需要对助燃气体、煤气、烟道气等进行精确的流量测量。当前，超声波流量计被越来越多地应用于气体流量的测量，相比液体超声波流量计，气体超声波流量计对系统的硬件设计和信号处理都提出了更高的要求。若采用DSP作为核心控制和运算芯片，利用小波降噪法对超声波回波信号进行滤波，在简化硬件设计的同时，也提高了流量计的测量精度。

1　时差法超声波流量计的工作原理

时差法测量原理是根据超声波在流体中的传播速度与流体的速度存在一定的关系，根据测得的超声波信号正程和逆程的传播时间推导出流体的流速。时差法超声波流量计的工作原理如图1所示。

图1　时差法超声波流量计原理示意图

图中Tx1和Tx2为正程和逆程的超声波换能器，相对于管道轴线的安装角度为φ，管径为D，声程为L，流体流速为v．

超声波在流体中的实际传播速度c0为声速c和流体在声道方向的速度分量vcosφ的矢量和：

c0=c±vcosφ

(1)

根据图1可以分别求得超声波正程和逆程的传播时间t1和t2：

(2)

(3)

令Δt=t2-t1，根据式(2)和式(3)即可推出流速的公式：

(4)

根据式(4)可以得到超声波脉冲传播路径上的流体线速度，根据管径截面积以及流量修正系数就可以获得流体面平均速度和体积流量[1]。

2　系统硬件设计

硬件系统采用TMS320F28335浮点型DSP作为核心控制芯片，与上一代产品相比，增加了一个浮点运算内核，可以直接进行复杂的浮点运算，节省了代码执行时间和存储空间。 TMS320F28335具有150 MHz的主频，指令周期为6.67 ns，直接存储访问(DMA)模块拥有6个通道，可以通过ADC直接启动数据搬运，12位A/D转换器具有16个通道，最快转换速度可达80 ns，通信方面，具有SCI、I2C等通信模块，片内集成了256 K×16的Flash存储器，以及34 K×16的SARAM[2]。

系统的硬件设计框图如图2所示。通过设置PWM的周期和占空比，产生一个200 kHz的方波作为激励信号，对信号进行低通滤波和功率放大后，送给超声波换能器，用以产生超声波信号。接收端通过一个模拟多路开关来选择接收正程信号或者逆程信号，对接收到的信号进行AGC自动增益调整和模拟带通滤波后，ADC模块对信号进行采样，ADC采样的结果可直接由DMA存入指定的RAM区中，DSP对采集回来的数据进行数字滤波，确定信号的时间基准点，由此确定正程信号和逆程信号的传输时间，进而计算出流体的流速、流量等信息。历史流量信息和仪表设置参数可以通过I2C保存到铁电存储器中。外扩的液晶可以显示仪表的各种信息，用户可以通过键盘对仪表参数进行设置，DSP可以通过SCI与上位机进行通信。

图2　系统硬件设计框图

3　系统软件设计与信号处理算法

3．1系统软件设计

采用TI公司的CCS作为软件开发平台，系统程序采用C语言和汇编语言混合编程的编写方式。由于汇编语言具有代码执行效率高的特点，因此小波去噪和一些耗时长的程序采用汇编语言编写，以提高系统的响应速度。系统程序的流程图如图3所示。DSP上电以后，首先对DSP的各个模块进行初始化，然后对回波信号进行AGC调整以及小波滤波，最后确定信号的时间基准点，计算出时差及流速流量。

3．2信号处理算法

气体超声波流量计接收到的回波信号与液体超声波流量计相比，存在更多的噪声，并且波形更容易产生抖动，为了精确地确定时间基准点，首先必须对回波进行滤波。小波具有局部时频分析能力以及多分辨率特性，在将噪声滤除的同时，又能较好地保持有用信号的细节信息[3]。小波去噪的流程图如图4所示。

基于阈值法的小波去噪原理是根据有用信号和噪声的小波系数的不同性质，去除噪声的小波系数，保留有用信号的小波系数，进行小波逆变换得到去噪后的信号。

阈值去噪法的基本步骤如下：

(1)选取合适的小波基和分解层数，对含噪信号进行小波分解，得到小波系数；

(2)确定阈值的大小，对于大于和小于阈值的小波系数分别进行处理。处理的方法有2种：

硬阈值法：

软阈值法：

图3　系统程序流程图

图4　小波去噪流程图

式中：ω为处理前的小波系数；η(ω)为处理完后的小波系数；T为设定的阈值。

(3)进行小波逆变换，得到去噪后的信号。

4　试验仿真

为了验证小波去噪法应用于超声波流量计信号处理中的效果，利用MATLAB对小波去噪算法进行仿真，并且与FFT去噪法进行对比。模拟出一个200 kHz的超声波回波信号，对信号进行采样，将其离散化，采样频率为6.25 MHz，采集1 024点，信号如图5所示。加入信噪比为10的白噪声，含噪信号如图6所示，用x表示，分别用小波去噪法和FFT去噪法对x进行去噪处理。

图5　原始超声波信号

图6　加入噪声的超声波信号

MATLAB中的小波工具箱可以方便地对含噪信号进行小波分解，首先必须选取合适的小波基和分解层数。通过对不同的小波基及分解层次的滤波效果进行比较，文中选择db5作为小波基，分解层数为5，软阈值法，选用启发式阈值(heursure)为阈值选择规则[5]。小波去噪的命令如下：

f=wden(x，’heursure’，’s’，’sln’，’5’，’db5’)

同时利用FFT对信号进行降噪处理，首先将信号x进行快速傅里叶变换，得到信号在频域上的表示H，将频带设为50 kHz，截止频率上限和下限分别为225 kHz和175 kHz，只保留频带内的信号，将频带以外的信号的幅值都归零，用h表示处理后的信号，对h进行快速傅里叶逆变换得到滤波后的信号g。仿真命令如下：

H=fft(x，1024);

g=ifft(h，1024);

其中f为小波去噪后的信号，f如图7所示；g为FFT去噪后的信号，如图8所示。对比图7和图8可以看出，小波去噪的效果明显好于FFT的滤波效果。

为了使结论更有说服力，分别计算小波滤波和FFT滤波后信号的信噪比SNR和均方根误差RMSE，如表1所示。从表1可以看出采用小波阈值降噪法的信噪比比FFT降噪法提高了，同时，均方根误差降低了。经过小波去噪后，基本上消除了噪声的影响，并且较好的保留了真实信号，更有利于时间基准点的确定。

表1　2种方法去噪后的SNR和RMSE

5　结束语

采用TMS320F28335作为主控芯片，以前必须通过外扩芯片才能完成的工作，现在都可以用DSP实现，精简了系统的硬件设计，提高了系统的稳定性，降低了成本。同时，利用小波变换对回波信号进行滤波，凭借TMS320F28335强大的运算能力，保证了系统的实时性。仿真结果表明，对噪声起到了很好的抑制作用，对系统的测量精度也有很大的改善。

图7　小波降噪后的信号

图8　FFT滤波后的信号

参考文献：

[1]鲍敏．影响气体超声波流量计计量精度的主要因素研究：[学位论文]．杭州：浙江大学，2004．

[2]刘陵顺，高艳丽，张树团，等．TMS320F28335DSP原理及开发编程．北京：北京航空航天大学出版社，2011．

[3]王艳，金太东，杜明娟，等．改进的小波变换阈值去噪方法．河南科技大学学报，2007，28(3)：46-48．

[4]王丽娜．基于小波变换高精度在线超声波测距技术研究：[学位论文]．长春：长春理工大学，2008．

[5]胡昌华，张军波，夏军等．基于MATLAB的系统分析与设计——小波分析．西安：西安电子科技大学出版社，2000．