A Coriolis áramlásmérők olyan eszközök, amelyek a Coriolis-effektust használják folyadékok, gázok tömegáramának mérésére . A működés elve azon U alakú csövek mechanikai rezgésének fázisváltozásán alapul, amelyeken a közeg mozog. A fáziseltolódás arányos a tömegárammal . Az áramlási csövek bemeneti ágain áthaladó bizonyos tömegű áramlás olyan Coriolis-erőt hoz létre, amely ellenáll az áramlási csövek rezgéseinek. Vizuálisan ez az ellenállás akkor érezhető, amikor egy rugalmas tömlő tekergőzik a rajta átpumpált víz nyomása alatt.
A Coriolis áramlásmérővel történő mérés előnyei:
Ezeket az eszközöket az LPG fogyasztásának mérésére is használják .
Az elmúlt 20 évben a tömeges Coriolis áramlásmérők iránti érdeklődés jelentősen megnőtt [1]. A tömegáramot egy tömeges Coriolis áramlásmérőben kapjuk meg két érzékelő jeleinek fáziskülönbségének mérésével, a folyadék sűrűsége a jelek frekvenciájához köthető [2]. Ezért a Coriolis tömegáram-mérő jeleinek frekvenciáját és a jelek fáziskülönbségét nagy pontossággal és minimális késleltetéssel kell figyelni. Kétfázisú (folyadék/gáz) áramlási környezetben minden jelparaméter (amplitúdó, frekvencia és fázis) nagy és gyors változásnak van kitéve, és a nyomkövető algoritmusok képesek nagy pontossággal és minimális késleltetéssel követni ezeket a változásokat. egyre fontosabb.
A Fourier-transzformáció az egyik leginkább tanulmányozott, univerzális és leghatékonyabb módszer a jelek tanulmányozására [3,4]. Ez határozza meg folyamatos fejlesztését és a hozzá szorosan kapcsolódó, de bizonyos jellemzőiben felülmúló módszerek megjelenését. Például a Hilbert-transzformáció [5] segítségével könnyen megvalósítható a vivő amplitúdó- és fázisdemodulációja, a PRISM [6] pedig lehetővé teszi, hogy hatékonyan dolgozzon véletlenszerű jelekkel, amelyeket csillapított komplex exponenciálisok összege képvisel.
A fent felsorolt transzformációk nemparametrikus módszereknek tulajdoníthatók [3], amelyek a megfigyelési időhöz kapcsolódó frekvenciafelbontást alapvetően korlátozzák a bizonytalansági relációval: hol és van-e a szükséges frekvenciafelbontás és az ennek biztosításához szükséges megfigyelési idő, ill. . Ez az arány szigorú követelményeket támaszt a megfigyelt szakasz időtartamára a megnövelt felbontás követelményeivel, ami viszont rontja a feldolgozó algoritmusok dinamikus jellemzőit, és megnehezíti a nem stacionárius jelekkel való munkát.
A Hilbert-Huang transzformáció [7] kiterjeszti a nem stacionárius nemlineáris jelekkel való munkavégzés lehetőségét, azonban eddig inkább empirikus eredményekre épül, ami megnehezíti a konkrét alkalmazására vonatkozó ajánlások kidolgozását.
A bizonytalansági reláció leküzdésének egyik módja a paraméteres jelfeldolgozási módszerekre való átállás, amelyben feltételezzük, hogy a jel ismert alakú (általában időben vagy frekvenciában ortogonális) részjelek összegéből áll, és csak néhány jelparaméter ismeretlen. Például, ha egy komplex szinuszost használunk részjelként, akkor a paraméterek az egyes komponensek komplex amplitúdója, frekvenciája. Ez a független egyenletrendszerek megoldási elvei alapján lehetővé teszi a jelminták számának az ismeretlen paraméterekre való csökkentését, amelyek nagyságrendekkel kisebbek lehetnek, mint ahány minta szükséges a Fourier-transzformációhoz a ugyanazok a felbontási jellemzők.
Az osztály talán leghíresebb módszerei a regressziós folyamatokon és mozgóátlagos folyamatokon alapuló algoritmusok [3]. Ha azonban a jel exponenciális függvények lineáris kombinációjaként ábrázolható, akkor a Prony-módszert, amelyet már a 18. század végén javasoltak [8], széles körben használják. Ennek a módszernek a fő hátránya a jelben lévő exponenciális komponensek pontos ismeretének szükségessége és az additív zajra való meglehetősen erős érzékenység [9]. A hiányosságok leküzdésének vágya a spektrális elemzés egyik leghatékonyabb módszerének, a mátrixnyalábok (MBM) módszerének a megjelenéséhez vezetett [10, 11 [1] ]. Ebben az esetben az exponenciális komponensek száma a módszer működése során kerül meghatározásra. Ezenkívül a tanulmányok azt mutatják, hogy az IMF szignifikánsan nagyobb ellenállással rendelkezik az additív zajjal szemben, mint a Prony-módszer, és ebben a paraméterben megközelíti a Rao-Kramer becslést [12].
A [13]-ban a Coriolis áramlásmérőből származó áramjelek feldolgozására szolgáló módszereket veszik figyelembe az amplitúdó, a frekvencia és a fáziskülönbség nyomon követésére, és ezek jellemzőit elemzik a kétfázisú áramlási feltételek szimulálásakor. Ezek a módszerek közé tartozik a Fourier-transzformáció, a digitális fáziszárt hurok, a digitális korreláció, az adaptív bevágásszűrő és a Hilbert-transzformáció. Következő cikkükben [14] a szerzők leírták a komplex sávszűrő algoritmust, és alkalmazták azt Coriolis tömegáramlásmérő jelfeldolgozására. A Coriolis áramlásmérőből érkező jelek paramétereinek becslésére a cikk [15 [2] ] a klasszikus mátrixnyalábos módszer vektorfolyamatokra vonatkozó módosítását is felhasználja, amely jobb eredményeket mutatott a Hilbert-módszerhez és a klasszikus mátrixnyalábos módszerhez képest.