基于自适应滤波算法的超声波气体流量计

针对超声波气体流量计在使用过程中普遍存在的测量精度不高、稳定性差等问题,提出并实现了基于时差法和新型自适应滤波算法的超声波气体流量计。该流量计硬件部分由STM32F103主控芯片、高精度计时芯片TDC-GP22等组成,保证了系统的计量精度;软件部分采用了一种改进型卡尔曼滤波算法,在保证滤波效果的同时有效提高响应速率,并且将其与算术平均滤波相结合,根据流体渡越时间差的变化率提出了新型自适应数据滤波算法。通过实验对比发现,该新型滤波算法有效降低了系统的测量误差,在0.25~40 m^(3)/h流量范围内,系统的最大测量误差为1.08%,满足1.5级精度标准,同时使得系统零漂减小为原来的一半,大大提高了系统的稳定性,满足了实际工程应用的需要。

一种测试油烟机风量的超声波系统

利用时差法的原理,设计了一种基于超声波气体流量计的油烟机风量测试系统,并通过与粒子图像测速法(PIV)在同一实验条件下的测试结果对比同一轴线上的速度,评价超声波测油烟机风量的可行性和效果。该流量计由STM32F103主控芯片、高精度计时芯片TDC-GP22等组成,从硬件系统提高计时精度。针对超声波气体流量计在使用过程中普遍存在的波动幅度大、计量精度不高和稳定性差的问题,软件设计了数据滤波算法。测量时,油烟机吸油烟时存在的震动所引起的大幅度脉冲采用前置限幅滤波处理;根据风量大小,后置卡尔曼滤波算法与算术平均算法解决了风量数据抖动的问题。超声波方式与PIV方法相比,超声波测量风量的效率更高,能够监测到风量在极小点的数据并实时显示,与PIV方式测量的结果相比误差在2%范围内,证明超声波法能够实现风量的计量,并具有较高的精度。