Debitmetrele Coriolis sunt dispozitive care folosesc efectul Coriolis pentru a măsura debitul masic de lichide, gaze . Principiul de funcționare se bazează pe schimbările de fază ale vibrațiilor mecanice ale tuburilor în formă de U prin care se mișcă mediul. Defazatul este proportional cu debitul masic . Un flux cu o anumită masă care se deplasează prin ramurile de intrare ale tuburilor de curgere creează o forță Coriolis care rezistă vibrațiilor tuburilor de curgere. Vizual, această rezistență se simte atunci când un furtun flexibil se zvârnește sub presiunea apei pompate prin el.
Avantajele măsurării cu un debitmetru Coriolis:
De asemenea, aceste dispozitive sunt folosite pentru măsurarea consumului de GPL .
În ultimii 20 de ani, interesul pentru debitmetrele de masă Coriolis a crescut semnificativ [1]. Debitul de masă se obține într-un debitmetru de masă Coriolis prin măsurarea diferenței de fază a semnalelor de la doi senzori, densitatea lichidului putând fi raportată la frecvența semnalelor [2]. Prin urmare, frecvența semnalului și diferența de fază a semnalelor de la debitmetrul masic Coriolis trebuie monitorizate cu mare precizie și cu întârziere minimă. Într-un mediu de curgere în două faze (lichid/gaz), toți parametrii semnalului (amplitudine, frecvență și fază) sunt supuși unor modificări mari și rapide, iar capacitatea algoritmilor de urmărire de a urmări aceste modificări cu precizie ridicată și întârziere minimă devine din ce în ce mai mare. din ce în ce mai important.
Transformata Fourier este una dintre cele mai studiate, universale și eficiente metode de studiere a semnalelor [3,4]. Aceasta determină perfecţionarea sa continuă şi apariţia unor metode strâns legate de acesta, dar superioare în unele caracteristici. De exemplu, folosind transformata Hilbert [5] este ușor de implementat demodularea în amplitudine și fază a purtătorului, iar PRISM [6] vă permite să lucrați eficient cu semnale aleatorii reprezentate de suma exponențialelor complexe amortizate.
Transformările enumerate mai sus pot fi atribuite metodelor neparametrice [3], care au o limitare fundamentală a rezoluției în frecvență asociată timpului de observare prin relația de incertitudine: unde și sunt rezoluția de frecvență necesară și, respectiv, timpul de observare necesar pentru asigurarea acesteia. . Acest raport impune cerințe stricte asupra duratei secțiunii observate cu cerințe de rezoluție crescută, care, la rândul său, înrăutățește caracteristicile dinamice ale algoritmilor de procesare și îngreunează lucrul cu semnale non-staționare.
Transformarea Hilbert-Huang [7] extinde capacitatea de a lucra cu semnale neliniare non-staționare, cu toate acestea, până în prezent, se bazează mai mult pe constatări empirice, ceea ce face dificilă elaborarea de recomandări pentru aplicarea sa specifică.
O modalitate de a depăși relația de incertitudine este trecerea la metode de procesare parametrică a semnalului, în care se presupune că semnalul constă dintr-o sumă de semnale parțiale de formă cunoscută (de obicei ortogonale în timp sau în frecvență) și doar unii parametri ai semnalului sunt necunoscut. De exemplu, dacă un sinusoid complex este utilizat ca semnal parțial, atunci parametrii sunt amplitudinea complexă, frecvența fiecărei componente. Pe baza principiilor rezolvării sistemelor de ecuații independente, acest lucru face posibilă reducerea numărului de eșantioane de semnal la numărul de parametri necunoscuți, care pot fi ordine de mărime mai mici decât numărul de eșantioane necesare pentru utilizarea în transformarea Fourier cu aceleași caracteristici de rezoluție.
Poate că cele mai cunoscute metode din această clasă sunt algoritmii bazați pe procese de regresie și procese de medie mobilă [3]. Totuși, dacă semnalul poate fi reprezentat ca o combinație liniară de funcții exponențiale, metoda Prony, propusă încă de la sfârșitul secolului al XVIII-lea [8], este utilizată pe scară largă. Principalul dezavantaj al acestei metode este necesitatea cunoașterii exacte a numărului de componente exponențiale incluse în semnal și o sensibilitate destul de puternică la zgomotul aditiv [9]. Dorința de a depăși aceste neajunsuri a condus la apariția uneia dintre cele mai eficiente metode de analiză spectrală - metoda fasciculelor de matrice (MBM) [10, 11 [1] ]. În acest caz, numărul de componente exponențiale este determinat în timpul funcționării metodei. În plus, studiile arată că IMF are o rezistență semnificativ mai mare la zgomotul aditiv decât metoda Prony și abordează estimarea Rao-Kramer în acest parametru [12].
În [13], sunt luate în considerare metode de procesare a semnalelor de curent de la un debitmetru Coriolis pentru a urmări amplitudinea, frecvența și diferența de fază, iar caracteristicile lor sunt analizate atunci când se simulează condițiile de curgere în două faze. Aceste metode includ transformata Fourier, bucla digitală blocată în fază, corelația digitală, filtrul de crestătură adaptiv și transformarea Hilbert. În următoarea lor lucrare [14], autorii au descris algoritmul complex al filtrului trece-bandă și l-au aplicat procesării semnalului de la un debitmetru de masă Coriolis. Pentru a estima parametrii semnalelor de la un debitmetru Coriolis, articolul [15 [2] ] folosește și o modificare a metodei clasice a fasciculului matriceal pentru procesele vectoriale, care a arătat rezultate mai bune în comparație cu metoda Hilbert și metoda clasică cu fascicul matriceal.