[发明专利]一种超声波水表滤除异常干扰的方法

说明书

本发明提供一种超声波水表滤除异常干扰的方法，首先在嵌入式开发系统堆区创建一个数据队列一；然后采集超声波水表在工作过程中依次连续输出的顺逆时间差并输入数据队列一中；每增加一个顺逆时间差，则通过冒泡排序算法将数据队列一中的数据进行一次排序，得到数据队列二；模拟一个满足高斯分布的概率密度函数，并将函数值作为调节权重与分别于数据队列二中的数据对应相乘，乘积的和作为输出数据。本发明通过对超声波水表工作过程中输出的顺逆时间差数据进行排序，利用满足高斯分布的概率密度函数作为调节权重与排序后的队列数据相乘，从而实现超声波水表异常数据的滤除，提高超声波水表的测量精度。

技术领域

本发明涉及供热、供水领域的超声波水表检测技术领域，具体涉及一种超声波水表滤除异常干扰的方法。

背景技术

超声波水表的工作是采取时差法对流量进行测量，即在测量通道的上游和下游分别安装一只超声波换能器用于超声波信号的互为发射和接收。由于超声波信号与水流信号叠加，使声波在顺流和逆流时的传播速度不同，因此不同的换能器发射的超声波信号在水中的运行时间就不同，通过测量该时间的差值可计算出流体的流速，然后再换算成流量，从而实现流量的测量，但是在工作过程中，由于管道内流场扰动、测量管道加工、信号检测等因素的影响，引顺逆时间差的测量难免存在误差，得到异常数据，这些异常数据大大影响了超声波水表的测量精度。

现有技术下，通常对超声波水表输出的顺逆时间差不进行滤除，或进行简单的加权平均处理后输出数据，这种处理方法会把异常的数据也进行加权平均，如果异常干扰数据很大，就会造成输出数据和实际严重偏离。

发明内容

为了解决现有技术下，通常对超声波水表输出的顺逆时间差不进行滤除或进行简单的加权平均处理，导致输出数据和实际严重偏离的情况，需要提供一种能够对异常顺逆时间差数据进行滤除的方法或手段，用于提高超声波水表的测量精度。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种超声波水表滤除异常干扰的方法，包括以下步骤：

在嵌入式开发系统堆区创建一个数据队列一为{t1,t2,t3,t4…tn}；

采集超声波水表在工作过程中输出的顺逆时间差tn输入数据队列一中；

数据队列一中每增加一个顺逆时间差，则将队列中的数据进行一次升序或降序排列，得到数据队列二；

模拟一个概率密度函数，其中随机变量Xn服从数学期望为μ、标准方差为σ²的高斯分布，记为XnN(μ,σ²)；

将概率密度函数值Xn作为调节权重与数据队列二中的数据相乘，乘积的和作为输出数据。

优选地，数据队列一中的数据通过冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序、桶排序、基数排序等算法进行升序或降序排列。

进一步地，所述概率密度函数的函数值个数和队列数据的长度保持一致。

由以上技术方案可知，本发明通过对超声波水表工作过程中输出的顺逆时间差数据进行排序，利用满足高斯分布的概率密度函数函数值作为调节权重与排序后的队列数据相乘，从而实现超声波水表异常数据的滤除，提高超声波水表的测量精度。

附图说明

图1为本发明的步骤流程图；

图2为呈高斯分布的概率密度函数示意图；

图3为本发明具体实施例的原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的一种优选实施方式做详细的说明。

如图1所示的一种超声波水表滤除异常干扰的方法，包括以下步骤：