- •Оглавление
- •Введение
- •Анализ уровня техники кориолисовых расходомеров
- •Постановка задачи
- •Принцип действия кориолисового раходомера
- •– Конструкция измерительных трубок расходомера
- •– Функциональная схема кориолисового расходомера
- •– Колебания измерительной трубки в кориолисовом расходомере
- •– Направление силы кориолиса в трубке
- •– Изгиб трубки под действием силы Кориолиса
- •– Связь угла закручивания с временной задержкой
- •Измерение расхода при двухфазном потоке
- •– Рост погрешности измерения расхода при увеличении содержания воздуха для малых и средних массовых расходов
- •– Рост погрешности измерения расхода при увеличении содержания воздуха для больших массовых расходов
- •– Эффект «расщепления фаз» и смещения центра масс
- •Обработка измерительных сигналов в кориолисовом расходомере
- •Исходные данные для исследования
- •Модель сигналов кориолисова расходомера
- •– Вид модельных сигналов с измерительных катушек
- •– Изменение параметров модельных сигналов с течением времени
- •Описание эксперимента по проливке кориолисова расходомера
- •– Схема проливочного стенда
- •– Вид измерительных сигналов при высоком gvf
- •– Зависимость числа ложных переходов от gvf
- •– Восстановление точного значения времени перехода через ноль
- •– Ложные переходы в левом измерительном сигнале
- •– Анализ расположения ложных переходов в измерительных сигналах
- •– Блок-схема модифицированного алгоритма переходов через ноль
- •Разработка предварительного фильтра
- •Общие сведения о цифровых фильтрах
- •Формирование требований к фильтру
- •– Пример задания требований к частотной характеристике а) для фнч; б) для пф
- •– Спектры измерительных сигналов расходомера а) – спектры сигналов при расходе 0,3 кг/с, б) при расходе 0,8 кг/с.
- •– Изменение частоты колебаний трубок для расхода 0,8 кг/с
- •Сглаживающие фильтры:
- •Некаузальные фильтры:
- •Каузальные фильтры
- •– Частотная характеристика оптимального ких-фильтра нижних частот
- •– Подбор параметров оптимального ких-фильтра с линейной фазой
- •– Сравнение частотных характеристик ких-фильтров с различными параметрами
- •– Импульсная характеристика и диаграмма нулей/полюсов для оптимального линейно-фазового ких-фильтра
- •– Подбор параметров минимально-фазового ких-фильтра
- •– Сравнение частотных характеристик минимально-фазовых ких-фильтров
- •– Диаграмма для оценки порядка эллиптического фильтра
- •– Подбор параметров эллиптического бих-фильтра
- •– Сравнение частотных характеристик бих-фильтров
- •Сглаживающие фильтры
- •– Сравнение внешнего вида сигналов на выходе различных типов фильтров
- •– Типовая схема средства измерений
- •– Деформация функции измерения расходомера с ростом gvf
- •Разработка параметрической модели для расчета расхода в условиях двухфазного потока
- •– Зависимость
- •– Зависимость
- •– Зависимость
- •Проверка модели для расчета расхода на реальном сигнале
- •– Погрешность расчета по базовой линейной модели (модель 0)
- •– Погрешность расчета по линейной модели с зависимыми от gvf коэффициентами (модель 1)
- •– Погрешность расчета расхода по линейным моделям с коррекцией
- •– Погрешность расчета расхода по квадратичным моделям с коррекцией
- •Заключение библиографический список
-
– Частотная характеристика оптимального ких-фильтра нижних частот
Рассмотрим рисунок Рисунок 2.3.3.1.1. Пусть – идеальная частотная характеристика, определенная спецификацией фильтра (с указанной величиной колебаний в полосе пропускания и полосе подавления ), – искомая частотная характеристика с одинаковой величиной колебаний в полосах пропускания (подавления). Тогда функция ошибок может быть задана соотношением
где – весовая функция, которая определяет относительную ошибку аппроксимации между полосами. Оптимальные коэффициенты КИХ-фильтра получаются при выполнении условия минимизации максимального значения функции ошибок по полосам пропускания и подавления:
Оптимизационный метод расчета КИХ-фильтров основан на алгоритме замены Ремеза [] для нахождения корней аппроксимирующего полинома. Реализация оптимизационного алгоритма представлена, например, в MATLAB (функция firpm()).
Для оценки порядка КИХ-фильтра нижних частот при расчете фильтра оптимизационными методами применяют следующие соотношения [], []
где – нормированная ширина полосы пропускания;
где – неравномерность в полосе пропускания;
– неравномерность в полосе подавления.
Оценка порядка фильтра реализована в функции MATLAB firpmord().
Проведем расчет оптимального КИХ-фильтра с линейной фазовой характеристикой 1-го типа с помощью средств MATLAB, скрипт по расчету представлен в приложении А.
Алгоритм расчета оптимального КИХ-фильтра:
-
Задание параметров (определены в таблице Таблица 2.3.2.2).
-
Определение оптимального порядка фильтра с помощью firpmord().
-
Расчет коэффициентов фильтра с помощью firpm().
-
Определение реальных параметров рассчитанного фильтра с помощью freqz() (функция freqz() позволяет получить частотные характеристики фильтра).
Так как параметр варьируется, а реальное значение параметра при расчете фильтра с использованием функций firpm() и firpmord() зависит от , рассмотрим фильтры с несколькими сочетаниями данных параметров. Для определения оптимальных сочетаний с точки зрения вносимой фазовой задержки , построим номограмму изменения (представлена на рисунке Рисунок 2.3.3.1.2).
-
– Подбор параметров оптимального ких-фильтра с линейной фазой
Из рисунка 2.11 видим, что при и вносимый фазовый сдвиг на уровне подавления -20 дБ становится неприемлемо большим. Для рассмотрим 2 фильтра, для и рассмотрим по 1 фильтру. Рассмотренные фильтры и рассчитанные для них параметры представлены в таблице Рисунок 2.2.1.1.3, частотные характеристики фильтров представлены на рисунке Рисунок 2.3.3.2.1.
В таблице Рисунок 2.2.1.1.3 указаны задаваемые параметры фильтра () в столбце 2Тип фильтра») и полученные параметры: коэффициент подавления в полосе задерживания , коэффициент усиления на нулевой частоте (фильтры нормированы к частоте ), фазовая задержка на частоте , порядок фильтра .
-
– Сравнение линейно-фазовых КИХ-фильтров
тип фильтра |
, дБ |
, дБ |
град. |
|
фильтр 1 () |
-20.4 |
5.5 |
-124 |
363 |
фильтр 2 () |
-23.8 |
6.1 |
-153 |
449 |
фильтр 3 () |
-19.2 |
5.1 |
-138 |
405 |
фильтр 4 () |
-18.7 |
4.4 |
-157 |
459 |