JP3909660B2

JP3909660B2 - 渦流量計

Info

Publication number: JP3909660B2
Application number: JP2001194297A
Authority: JP
Inventors: 雅則本道
Original assignee: Yokogawa Electric Corp
Current assignee: Yokogawa Electric Corp
Priority date: 2001-06-27
Filing date: 2001-06-27
Publication date: 2007-04-25
Anticipated expiration: 2021-06-27
Also published as: JP2003004497A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、渦流量計に関し、特に振動などのノイズがあっても誤差が発生することがない渦流量計に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図５（Ａ）に、カルマン渦流量計の渦検出部の構成を示す。この図において、渦発生体７は管路６に垂直に配置される。管路６に流れる被測定流体が渦発生体７にぶつかるとカルマン渦が発生し、そのため渦発生体７には交番的な揚力が加わって微小変形する。
【０００３】
渦発生体の上部には１対の圧電素子８１，８２が上下方向に埋め込まれ、この圧電素子８１，８２によって渦発生体７の微小変形を検出する。単位時間に発生するカルマン渦の数は流速に比例するので、これによって被測定流体の流量を測定することができる。
【０００４】
圧電素子８１，８２はカルマン渦による信号だけでなく、管路６の振動などによって発生するノイズも検出する。図５（Ｂ）にカルマン渦信号と振動によるノイズの応力分布を示す。図中Ｓはカルマン渦による応力分布を、Ｎは振動によるノイズの応力分布を示す。図に示すように、これらの応力分布はかなり異なっている。
【０００５】
図中、Ｓ１，Ｎ１は圧電素子８１が検出する渦信号とノイズの応力、Ｓ２，Ｎ２は圧電素子８２が検出する渦信号とノイズの応力である。圧電素子８１，８２はこれらの応力に応じた電荷を出力し、この電荷はチャージアンプによって電圧に変換される。
【０００６】
圧電素子８１，８２の出力をそれぞれＱ１，Ｑ２とすると、これらの値は下記（１）、（２）式で表すことができる。なお、応力Ｓ１，Ｓ２，Ｎ１、Ｎ２による圧電素子８１，８２の出力を同じ記号で表している。
Ｑ１＝Ｓ１＋Ｎ１・・・・・・・・・・（１）
Ｑ２＝−Ｓ２−Ｎ２・・・・・・・・・（２）
（２）式の右辺に“−”の記号がついているが、これは位相が逆であることを示している。
【０００７】
前記（２）式にＮ１／Ｎ２を乗算し、（１）式を加算すると、
Ｑ１＋（Ｎ１／Ｎ２）×Ｑ２＝Ｓ１＋Ｎ１−（Ｓ２＋Ｎ２）×Ｎ１／Ｎ２
＝Ｓ１−（Ｎ１／Ｎ２）×Ｓ２・・・（３）
が得られる。Ｓ１／Ｓ２≠Ｎ１／Ｎ２であり、かつＮ１／Ｎ２が既知であれば、前記（３）式から明らかなようにノイズ成分Ｎ１、Ｎ２を除去することができる。なお、（Ｎ１／Ｎ２）は“ノイズ比”と呼ばれている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような渦流量計には、次のような課題があった。
【０００９】
ノイズ比（Ｎ１／Ｎ２）は出荷時に標準的な振動を加えて調整して決定している。このノイズ比は変化しないと仮定しているが、実際には渦流量計が設置されている状況によって異なる場合がある。そのため、ノイズを完全に除去することができず、流量測定値に誤差が発生するという課題があった。
【００１０】
また、運転状況が変わると最適なノイズ比が微妙に変化して、流量測定値の誤差が変動してしまうという課題もあった。
【００１１】
さらに、出荷時に設定されたノイズ比と実際のノイズ比の差が大きくなると、サービスマンが現地に赴くなど人手を介してノイズ比の再調整を行わなければならず、コストや時間ががかかるという課題もあった。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
このような課題を解決するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、渦発生体によって発生した渦信号を検出する２つの検出部８１，８２と、その出力のそれぞれを複数の周波数バンドに分割してそれらのバンドの信号強度を出力する第１のスペクトル分析部２と、その出力が入力されノイズ比を決定するノイズ比演算部３と、このノイズ比演算部３が演算したノイズ比が入力されて２つの検出部８１，８２の出力に関連する信号をこのノイズ比の比率で加算する加算部４１とを有し、この加算部４１の出力に基づいて流量値を求めると共に、ノイズ比演算部３は２つの検出部８１，８２の各バンドの信号強度の比からノイズのバンドを判定して、ノイズと判定されたバンドのうち信号強度が最大のバンドの信号強度比をノイズ比として加算部４１に出力するようにしたものである。常に最適のノイズ比を設定できる。
【００１３】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、加算部４１の出力が入力されるバンドパスフィルタ４３を有し、このバンドパスフィルタ４３によってノイズ比演算部３が信号と判定したバンドのみ通過させるようにして、このバンドパスフィルタの出力から流量値を求めるようにしたものである。ノイズを減らすことができる。
【００１４】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、加算部４１の出力が入力される第２のスペクトル分析部４２と、加算部４１の出力が入力されるバンドパスフィルタ４３とを有し、第２のスペクトル分析部４２はその入力を複数の周波数バンドに分割して各バンドの信号強度を求め、この信号強度が予め定められた感度曲線より大きいバンドを信号のバンドと判定し、このバンドの信号のみ通過させるようにバンドパスフィルタ４３を制御するようにして、このバンドパスフィルタ４３の出力から流量値を求めるようにしたものである。ノイズをさらに減らすことができる。
【００１５】
請求項４記載の発明は、請求項１ないし請求項３記載の発明において、ノイズ比演算部３は信号と判定されたバンドの信号強度の比が予め定められた詰まり判定比以下であると詰まり警報を出力するようにしたものである。管路の詰まりを検出することができる。
【００１６】
請求項５記載の発明は、請求項１ないし請求項４記載の発明において、ノイズ比演算部３はノイズと判定されたバンドにおける加算部４１の出力の信号強度が予め定められた異常振動判定第１閾値より小さい場合または異常振動判定第２閾値より大きい場合に異常振動アラームを出力するようにしたものである。異常振動を検出できる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下に、図に基づいて本発明を詳細に説明する。
図１は本発明に係る渦流量計の一実施例を示す構成図である。なお、図５と同じ要素には同一符号を付し、説明を省略する。
【００１８】
図１において、１は電荷−デジタル変換部であり、チャージコンバータ１１，１２およびＡ／Ｄコンバータ１３，１４から構成されている。圧電素子８１の電荷出力はチャージコンバータ１１に入力されて電圧信号に変換され、この電圧信号はＡ／Ｄコンバータ１３でデジタル信号に変換される。同様に、圧電素子８２の電荷出力はチャージコンバータ１２で電圧信号に変換され、さらにＡ／Ｄコンバータ１４でデジタル信号に変換される。
【００１９】
２はスペクトル分析部であり、スペクトル分析器２１および２２で構成される。Ａ／Ｄコンバータ１３の出力はスペクトル分析器２１に入力されてスペクトル分析される。すなわち、スペクトル分析器２１は入力信号を複数の周波数のバンドに分解し、各バンドの信号強度を出力する。同様に、スペクトル分析器２２はＡ／Ｄコンバータ１４の出力を複数の周波数のバンドに分解し、各バンドの信号強度を出力する。
【００２０】
３はＣＰＵであり、スペクトル分析部２の出力が入力され、これらの入力からノイズ比を決定して出力する。５は出力回路であり、ＣＰＵ３の出力が入力される。
【００２１】
４は信号処理部であり、電荷−デジタル変換部１の出力が入力される加算器４１，この加算器４１の出力が入力されるスペクトル分析器４２およびバンドパスフィルタ４３，このバンドパスフィルタ４３の出力が入力されるシュミットトリガ４４およびこのシュミットトリガ４４の出力が入力されるカウンタ４５から構成される。
【００２２】
加算器４１はＡ／Ｄコンバータ１３，１４の出力およびＣＰＵ３が出力するノイズ比を用いて、下記（４）式の演算を行う。すなわち、Ａ／Ｄコンバータ３１，３２の出力値をそれぞれＡ，Ｂ、ノイズ比をλＮ、加算器４１の出力をＣとすると、
Ｃ＝Ａ＋λＮ×Ｂ・・・・・・・・・・（４）
の演算を実行して、その演算結果Ｃをスペクトル分析器４２およびバンドパスフィルタ４３に出力する。
【００２３】
スペクトル分析器４２は加算器４１の出力Ｃのスペクトルを分析し、バンドパスフィルタコントローラ４３Ｃを介してバンドパスフィルタ４３の通過周波数帯域を設定する。加算器４１の出力Ｃはこのバンドパスフィルタ４３でフィルタリングされ、帯域外の周波数成分が除去される。
【００２４】
バンドパスフィルタ４３の出力はシュミットトリガ４４でパルス信号に変換され、このパルス信号はカウンタ４５でカウントされる。図１の（ａ）はバンドパスフィルタ４３の出力であり、その波形はほぼサイン波になっている。同（ｂ）はシュミットトリガ４４の出力であり、パルス波になっている。
【００２５】
カウンタ４５で積算されたカウント値はＣＰＵ３に入力される。ＣＰＵ３はこのカウント値により、渦信号の周波数を演算して、この周波数から流量測定値を求めて出力回路５に出力する。
【００２６】
次に、この実施例の動作のうち、詰まりと異常振動の判定およびノイズ比の設定について、図２のフローチャートに基づいて説明する。まず、スペクトル分析器２１，２２の出力を取得し、スペクトル分析器２１の信号強度が最大のバンドにおける、スペクトル分析器２１の出力とスペクトル分析器２２の出力の比、すなわちそのバンドにおける信号強度の比を求める。
【００２７】
信号強度の比が得られると、この比によって渦信号であるかノイズであるかを判定する。渦信号のバンドであると判定されると、詰まりがあるかどうかを判定し、詰まりがあると詰まりアラームをオンにする。そして、信号強度が大きいバンドの順にノイズのバンドであるかを調べて、ノイズのバンドの信号強度の比をノイズ比として加算器４１に設定する。
【００２８】
ノイズと判定されると、異常振動があるかどうかを判定し、異常振動があると異常振動アラームをオンにする。そして、異常振動の有無に関わらず、そのバンドの信号強度の比をノイズ比として加算器４１に設定する。なお、これらの処理はＣＰＵ３によってソフトウエアで行われる。
【００２９】
次に、図３を用いて信号とノイズの判定および詰まりの判定について説明する。図３のグラフの縦軸はスペクトル分析器２１と同２２の出力の比、横軸は詰まりの程度を表す。同図のＳＰ１、ＮＰ１はスペクトル分析器２１の出力であり、それぞれ信号とノイズを表している。同様に、ＳＰ２，ＮＰ２はスペクトル分析器２２の出力であり、それぞれ信号とノイズを表している。
【００３０】
これらＳＰ１，ＮＰ１、ＳＰ２，ＮＰ２はそれぞれ図５（Ｂ）の応力Ｓ１，Ｓ２，Ｎ１、Ｎ２に対応している。同図からわかるように、信号（Ｓ１，Ｓ２）の場合は圧電素子８１が検出する応力Ｓ１の方が圧電素子８２が検出する応力Ｓ２より大きくなり、ノイズ（Ｎ１，Ｎ２）の場合は同程度か圧電素子８２が検出するノイズＮ２の方が大きくなる。
【００３１】
圧電素子８１の出力はスペクトル分析器２１の出力に対応し、圧電素子８２の出力はスペクトル分析器２２の出力に対応する。従って、信号の場合はスペクトル分析器２１の出力の方が同２２の出力よりも大きく、ノイズの場合は同程度が小さくなる。そのため、図３の縦軸である
スペクトル分析器２１の出力／スペクトル分析器２２の出力
が１．０より大きいと信号、小さいとノイズと判定することができる。
【００３２】
実際には、予め決められた最小信号比よりもこの比が大きいと信号と判定し、小さいとノイズと判定するようにする。この最小信号比は口径によって異なり、たとえば口径が５０Ａの場合は１．１の値を用いる。
【００３３】
図３に示すように、詰まりが大きくなるに従って信号の比ＳＰ１／ＳＰ２は低下する傾向を示す。そのため、詰まり判定比を設定し、ＳＰ１／ＳＰ２がこの値よりも小さくなると、詰まりが発生していると判定するようにしている。
【００３４】
異常振動であるかの判定は、加算器４１の出力によって行う。ＣＰＵ３がノイズのバンドと判定したバンドの信号強度が感度曲線より大きく第１閾値Ｔ１より小さいか、信号強度が第２閾値Ｔ２より大きいと、異常振動と判定する。第２閾値Ｔ２は第１閾値Ｔ１より大きい値であり、これらの値は予め定める。
【００３５】
次に、図４に基づいてスペクトル分析器４２およびバンドパスフィルタ４３の動作を説明する。図４において、（Ａ）はノイズが重畳した渦信号の波形、同（Ｂ）はスペクトル分析器４２で（Ａ）の信号をスペクトル分析した結果である。（Ｂ）の横軸は対数目盛でプロットした周波数であり、ここではＳＢ１〜ＳＢ６の６つのバンドに分割されている。また、同図の縦軸は各バンドにおける信号の強度である。
【００３６】
右肩上がりの直線は感度曲線であり、信号の検出感度を表す。周波数が高くなるに従って、検出感度は高くなる傾向がある。この感度曲線は渦発生体７および圧電素子８１，８２の特性から、予め求めることができる。
【００３７】
信号強度がこの感度曲線より高いバンドを渦信号のバンドとし、そのバンドだけ通過させるようにバンドパスフィルタ４３の特性を設定する。図４ではＳＢ２のバンドの信号強度が最大であるが感度曲線より下なので、信号強度が感度曲線を越えているＳＢ５のバンドが渦信号であると判定する。
【００３８】
図４（Ｃ）はこのようにして設定されたバンドパスフィルタ４３の特性を表す。ＳＢ５のバンドのみ通過させる特性を示す。同図（Ｄ）はバンドパスフィルタ４３の出力である。ノイズが除去されているのがわかる。
【００３９】
信号強度が感度曲線よりも高いバンドが複数あると、信号強度が最大のバンドを渦信号のバンドとして、そのバンドのみ通過させるようにバンドパスフィルタ４３の特性を設定する。大きな異常振動が発生した場合、ノイズのバンドを信号のバンドと誤判定する場合も考えられるが、このときは図２および図３で説明した異常振動アラームが出力される。
【００４０】
バンドパスフィルタ４３の出力はシュミットトリガ４４に入力されて矩形波に変換され、カウンタ４５でカウントされる。カウンタ４５のカウント値はＣＰＵ３に入力されて流量信号が演算され、この流量信号は出力回路５から外部に出力される。
【００４１】
なお、バンドパスフィルタ４３は高速で周波数特性を切り替えなければならないので、その制御は、バンドパスフィルタコントローラ４３Ｃを設置し、ハードウェアにより行う。
【００４２】
また、スペクトル分析器４２およびバンドパスフィルタ４３を省略し、加算器４１の出力をシュミットトリガ４４に入力して流量値を求めるようにしてもよい。ノイズの除去効果は若干悪くなるが、構成が簡単になる。
【００４３】
さらに、バンドパスフィルタ４３Ｃを省略してバンドパスフィルタ４３の制御をＣＰＵ３からソフトウェアによって行うようにしてもよい。すなわち、ＣＰＵ３が信号と判定したバンドのみ通過させるようにバンドパスフィルタ４３を制御するようにしてもよい。
【発明の効果】
以上説明したことから明らかなように、本発明によれば、次の効果が期待できる。請求項１記載の発明によれば、渦発生体によって発生した渦信号を検出する２つの検出部８１，８２と、その出力のそれぞれを複数の周波数バンドに分割してそれらのバンドの信号強度を出力する第１のスペクトル分析部２と、その出力が入力されノイズ比を決定するノイズ比演算部３と、このノイズ比演算部３が演算したノイズ比が入力されて２つの検出部８１，８２の出力に関連する信号をこのノイズ比の比率で加算する加算部４１とを有し、この加算部４１の出力に基づいて流量値を求めると共に、ノイズ比演算部３は２つの検出部８１，８２の各バンドの信号強度の比からノイズのバンドを判定して、ノイズと判定されたバンドのうち信号強度が最大のバンドの信号強度の比をノイズ比として加算部４１に出力するようにした。
【００４４】
検出部の出力を常に周波数分析してノイズを判定し、ノイズ比を求めるようにしたので、状況に応じたノイズ比を設定することができる。そのため、振動などノイズが多い環境でも正確な流量値を求めることができるという効果がある。
【００４５】
また運転条件が変化しても、その運転条件に応じたノイズ比を設定できるので、人手でノイズ比を再設定する必要がなくなり、メンテナンスが簡単になるという効果もある。
【００４６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、加算部４１の出力が入力されるバンドパスフィルタ４３を有し、このバンドパスフィルタ４３によってノイズ比演算部３が信号と判定したバンドのみ通過させるようにして、このバンドパスフィルタ４３の出力から流量値を求めるようにした。
【００４７】
バンドパスフィルタ４３によるノイズ除去を追加したので耐ノイズ性がより大きくなり、振動などのノイズが大きい環境でも正確に流量値を測定することができるという効果がある。
【００４８】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、加算部４１の出力が入力される第２のスペクトル分析部４２と、加算部４１の出力が入力されるバンドパスフィルタ４３とを有し、第２のスペクトル分析部４２はその入力を複数の周波数バンドに分割して各バンドの信号強度を求め、この信号強度が予め定められた感度曲線より大きいバンドを信号のバンドと判定し、このバンドの信号のみ通過させるようにバンドパスフィルタ４３を制御するようにして、このバンドパスフィルタ４３の出力から流量値を求めるようにした。
【００４９】
加算器４１によってノイズが少なくなった信号をさらに周波数分析して信号のバンドのみバンドパスフィルタ４３で通過させるようにしたので、耐ノイズ性がさらに高くなり、振動やその他の要因によるノイズが大きい環境でも正確に流量測定ができるという効果がある。
【００５０】
請求項４記載の発明は、請求項１ないし請求項３記載の発明において、ノイズ比演算部３は信号と判定されたバンドの信号強度の比が予め定められた詰まり判定比以下であると詰まり警報を出力するようにした。管路の詰まりを事前に検出でき、事故を防止できるという効果がある。
【００５１】
請求項５記載の発明は、請求項１ないし請求項４記載の発明において、ノイズと判定されたバンドにおける加算部４１の出力の信号強度が予め定められた異常振動判定第１閾値より小さい場合または異常振動判定第２閾値より大きい場合に異常振動アラームを出力するようにした。
【００５２】
異常振動を検出でき、これによる誤差の増大を防止できるので、振動の大きい環境でも安心して使用できるという効果がある。また、異常振動による事故を事前に防止できるという効果もある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を示す構成図である。
【図２】本発明の一実施例の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】渦信号とノイズの判定手順を説明するための図である。
【図４】渦信号のバンドの判定手順を説明するための図である。
【図５】渦流量計の渦検出部の抗せ図である。
【符号の説明】
１電荷−デジタル変換部
１１，１２チャージアンプ
１３，１４Ａ／Ｄコンバータ
２スペクトル分析部
２１，２２、４２スペクトル分析器
３ＣＰＵ
４信号処理部
４１加算器
４３バンドパスフィルタ
４３Ｃバンドパスフィルタコントローラ
４４シュミットトリガ
４５カウンタ

Claims

渦発生体と、この渦発生体によって発生した渦信号を検出する２つの検出部と、この２つの検出部の出力のそれぞれを複数の周波数バンドに分割してそれらのバンドの信号強度を出力する第１のスペクトル分析部と、この第１のスペクトル分析部の出力が入力されノイズ比を決定するノイズ比演算部と、このノイズ比演算部が演算したノイズ比が入力され前記２つの検出部の出力に関連する信号をこのノイズ比の比率で加算する加算部とを有し、この加算部の出力に基づいて流量値を求めると共に、前記ノイズ比演算部は前記各バンドの前記２つの検出部の信号強度の比からノイズのバンドを判定して、ノイズと判定されたバンドのうち信号強度が最大のバンドの信号強度の比をノイズ比として前記加算部に出力するようにしたことを特徴とする渦流量計。
前記加算部の出力が入力されるバンドパスフィルタを有し、このバンドパスフィルタによって前記ノイズ比演算部が信号と判定したバンドのみ通過させるようにして、このバンドパスフィルタの出力から流量値を求めるようにしたことを特徴とする請求項１記載の渦流量計。
前記加算部の出力が入力される第２のスペクトル分析部と、前記加算部の出力が入力されるバンドパスフィルタとを有し、前記第２のスペクトル分析部はその入力を複数の周波数バンドに分割して各バンドの信号強度を求め、この信号強度が予め定められた感度曲線より大きいバンドを信号のバンドと判定して、このバンドの信号のみ通過させるように前記バンドパスフィルタを制御するようにして、前記バンドパスフィルタの出力から流量値を求めるようにしたことを特徴とする請求項１記載の渦流量計。
前記ノイズ比演算部は、信号と判定されたバンドの信号強度の比が予め定められた詰まり判定比以下であると詰まり警報を出力するようにしたことを特徴とする請求項１ないし請求項３記載の渦流量計。
前記ノイズ比演算部は、ノイズと判定されたバンドにおける前記加算部の出力の信号強度が予め定められた異常振動判定第１閾値より小さい場合または異常振動判定第２閾値より大きい場合に異常振動アラームを出力するようにしたことを特徴とする請求項１ないし請求項４記載の渦流量計。