儲(chǔ)油罐導(dǎo)波雷達(dá)液位測(cè)量中的濾波器設(shè)計(jì)

引 言

隨著油脂儲(chǔ)備工作的重視與發(fā)展，油脂監(jiān)管已成為糧油企業(yè)的一項(xiàng)重要工作[1-11]。由于儲(chǔ)油罐體積龐大，儲(chǔ)存油脂多， 直接測(cè)量油脂數(shù)量或者體積難以實(shí)現(xiàn)，因此，通常通過(guò)測(cè)量?jī)?chǔ)油罐的油脂液位、油脂的溫度，結(jié)合罐體尺寸、油脂密度隨溫度變化曲線來(lái)計(jì)算油脂的體積和質(zhì)量，從而實(shí)現(xiàn)油脂的監(jiān)管。因此，如何實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)油罐液位的準(zhǔn)確測(cè)量一直是糧油企業(yè)中普遍存在的問(wèn)題 [2-4]。

導(dǎo)波式雷達(dá)液位計(jì)把導(dǎo)波桿伸入被測(cè)液體中，通過(guò)導(dǎo)波桿發(fā)射和接收信號(hào)。導(dǎo)波雷達(dá)液位計(jì)雖然需要接觸被測(cè)液體， 但由于使用了導(dǎo)波桿作為傳輸介質(zhì)，因此，信號(hào)損耗小，能量比較集中，回波質(zhì)量好，能夠測(cè)量介電常數(shù)很低的介質(zhì) ；而且，它還具有方向性好、信號(hào)頻率低和穿透性好的優(yōu)點(diǎn)。因此， 導(dǎo)波式雷達(dá)液位計(jì)在儲(chǔ)油罐的油脂液位測(cè)量任務(wù)中應(yīng)用十分廣泛[5-11]。

為達(dá)到測(cè)量精度，導(dǎo)波式雷達(dá)液位計(jì)需要滿(mǎn)足以下安裝要求[5] ：

(1) 必須垂直向下安裝導(dǎo)波雷達(dá)液位計(jì)，傾斜度最大不能超過(guò) 3°；

(2) 雷達(dá)的波束中心距容器壁的距離應(yīng)大于由波束角、測(cè)量范圍計(jì)算出來(lái)的最低液位處的波束半徑；

(3) 雷達(dá)的波束途徑應(yīng)避開(kāi)攪拌器等其它障礙物及容器。

但是，在實(shí)際的儲(chǔ)油罐中，液位計(jì)的安裝位置會(huì)受到儲(chǔ)油罐結(jié)構(gòu)的限制，經(jīng)常無(wú)法完全滿(mǎn)足上述安裝要求。例如， 罐頂內(nèi)部結(jié)構(gòu)只允許雷達(dá)液位計(jì)安裝在罐壁邊上，使得安裝條件（2）無(wú)法滿(mǎn)足 ；另外，為了將雷達(dá)液位計(jì)固定在罐頂， 需要根據(jù)情況在雷達(dá)液位計(jì)上增加結(jié)構(gòu)件，導(dǎo)致雷達(dá)的波束途徑不能完全避開(kāi)結(jié)構(gòu)件的影響等。當(dāng)液位計(jì)的安裝要求不完全滿(mǎn)足時(shí)，罐壁、障礙物將會(huì)產(chǎn)生大量的干擾性回波，使得液位測(cè)量結(jié)果中包含噪聲，測(cè)量結(jié)果不準(zhǔn)確。尤其是，當(dāng)儲(chǔ)油罐中油脂液位接近罐頂，即雷達(dá)液位計(jì)距離液面很近時(shí)， 這種干擾性回波的影響更加明顯。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文利用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)，通過(guò)分析某個(gè)液位計(jì)一段時(shí)間的液位測(cè)量結(jié)果，來(lái)評(píng)估該液位計(jì)測(cè)量結(jié)果的置信度，即該液位計(jì)測(cè)量結(jié)果的可信程度。根據(jù)置信度估計(jì)值，能夠從大量?jī)x器中篩選出測(cè)量不夠準(zhǔn)確的液位計(jì)。一方面，提醒維護(hù)人員有針對(duì)性的進(jìn)行維修 ；另一方面，后續(xù)的信號(hào)處理系統(tǒng)能夠?qū)Φ椭眯哦鹊臏y(cè)量結(jié)果進(jìn)行濾波處理，濾除噪聲信號(hào)。本文使用相鄰測(cè)量點(diǎn)的液位變化速度特征對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。實(shí)驗(yàn)表明，使用基于測(cè)量曲線平滑度的置信度估計(jì)和基于相鄰測(cè)量點(diǎn)液位變化速度的濾波器能夠有效鑒別并濾除液位測(cè)量結(jié)果中的噪聲信號(hào)，提高液位測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確度。

1 傳統(tǒng)導(dǎo)波雷達(dá)液位計(jì)液位測(cè)量系統(tǒng)

圖 1 所示是已有導(dǎo)波雷達(dá)液位計(jì)的液位測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖。該測(cè)量系統(tǒng)由處理器、液位測(cè)量模塊和信號(hào)傳輸模塊構(gòu)成。此外，由于在油脂監(jiān)管任務(wù)中，需要獲得油脂密度，因此液位測(cè)量系統(tǒng)通常兼具溫度測(cè)量模塊，通過(guò)油脂溫度，經(jīng)過(guò)查表可以知道在該溫度下，某品種油脂的密度。該系統(tǒng)利用導(dǎo)波雷達(dá)液位計(jì)獲取罐內(nèi)的液位高度信息，并轉(zhuǎn)換為 4-20 mA 的模擬信號(hào)，經(jīng)過(guò)精密電阻采樣將電流信號(hào)轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)，再通過(guò)高精度ADC 轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，微處理器即可獲取儲(chǔ)油高度信息，控制GPRS 將信息發(fā)送給上位機(jī)。

2 置信度估計(jì)與濾波器設(shè)計(jì)

一般的液位測(cè)量系統(tǒng)中，上位機(jī)接收到的液位測(cè)量結(jié)果中可能包含大量噪聲，本文提出一種基于置信度估計(jì)的濾波算法，用于對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行濾波去除噪聲，從而提高測(cè)量精度。為了有效去除液位測(cè)量結(jié)果中的噪聲，并減少計(jì)算量，該算法首先估計(jì)測(cè)量結(jié)果的置信度，針對(duì)低置信度的測(cè)量結(jié)果，使用相鄰測(cè)量點(diǎn)的液位變化速度特征對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行濾波處理。

圖 2 所示是其算法流程，設(shè)導(dǎo)波雷達(dá)液位計(jì)的液位測(cè)量 結(jié)果為 OriH（i），其中 i 表示第 i 個(gè)測(cè)量結(jié)果，RevH（i）為處 理后得到的液位修正值。算法首先計(jì)算當(dāng)前測(cè)量液位曲線的平 滑度，從而得到置信度 Conf（i），對(duì)置信度低于或等于設(shè)定閾 值 ThrConf 的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行濾波，最后獲得 RevH（i）。

2.1 置信度估計(jì) 

在大型儲(chǔ)油罐的油脂儲(chǔ)存中，油脂儲(chǔ)存的時(shí)間一般較長(zhǎng)， 油罐進(jìn)油、放油的頻率較低，因此，油脂數(shù)量基本不變，液 位僅僅是由于油脂溫度變化引起的微小變化。即使是在進(jìn)出油 過(guò)程中，由于儲(chǔ)油罐截面積大，液位變化的速度也較慢。因此， 實(shí)際的液位變化曲線應(yīng)變化較為平緩。通過(guò)計(jì)算在過(guò)去 24 小 時(shí)內(nèi)液位測(cè)量結(jié)果曲線的平滑度，就能夠估計(jì)該測(cè)量結(jié)果的 置信度。設(shè) Dif（i）表示第 i 個(gè)觀察點(diǎn)的前 24 小時(shí)測(cè)量結(jié)果曲 線的平均一階差分，如公式（1）：

圖 3 是上述置信度估計(jì)算法的基本流程圖。設(shè) Conf（i） 為第 i 個(gè)測(cè)量結(jié)果的置信度，計(jì)算公式如公式（2）所示。設(shè) N 1 / $ - 算子是為了計(jì)算相鄰測(cè)量值的液位變化絕對(duì)值的平均值，該值代表曲線的平滑度，該計(jì)算結(jié)果的取值范圍為 [0， + ∞）；10-X 算子將上述計(jì)算結(jié)果調(diào)整至（0，1]。當(dāng) i<N 時(shí)， 若無(wú)法獲得前 24 小時(shí)的測(cè)量結(jié)果，則置信度 Conf（i）設(shè)為 0； 因此，Conf（i）的取值范圍為 [0，1]，測(cè)量曲線越光滑，置信 度越高。在公式（1）中，N 代表 24 小時(shí)內(nèi)采集的液位測(cè)量結(jié) 果的總個(gè)數(shù)，設(shè)Δt 表示液位采集間隔時(shí)間（單位為分鐘），N 的計(jì)算方法如公式（3）所示 ：

2.2 濾波器的設(shè)計(jì)

在大型儲(chǔ)油罐的油脂儲(chǔ)存中，引起實(shí)際液位變化的因素有兩個(gè) ：一是油脂溫度變化 ；二是進(jìn)出油。其中，溫度引起的液位變化隨著溫度不同、罐體橫截面積、油脂種類(lèi)而變化， 但都具有變化范圍小的特點(diǎn) ；油脂的正常進(jìn)出油作業(yè)通常需要持續(xù)一定時(shí)間，例如在 20分鐘內(nèi)液位均在上升或下降，且油脂進(jìn)出油時(shí)液位變化速度應(yīng)在一定范圍內(nèi)。綜上所述，可以通過(guò)測(cè)量結(jié)果中液位的變化速度來(lái)判定該測(cè)量值是否正常， 并修正判定為異常的測(cè)量結(jié)果。詳細(xì)的濾波流程如圖 4所示。

設(shè)Δt 表示液位采集間隔時(shí)間（單位為分鐘），ΔH（i）表 示相鄰測(cè)量點(diǎn)的液位變化速率，ΔH（0）初始化為 0，當(dāng) i ≥ 1 時(shí)，計(jì)算公式如公式（4）所示 ：

另外，設(shè)ΔHMaxT 表示在Δt 時(shí)間間隔內(nèi)，溫度變化引 起的液位最大變化速度 ；ΔHMaxR 表示在Δt 時(shí)間間隔內(nèi)， 進(jìn)油引起的液位最大變化速度 ；同理，ΔHMaxF 表示在Δt 時(shí)間間隔內(nèi)出油引起的液位最大變化速度。上述ΔHMaxT、 ΔHMaxR 和ΔHMaxF 參數(shù)可由經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，或液位測(cè)量結(jié)果 中統(tǒng)計(jì)得到。當(dāng)ΔH（i）在 [－ΔHMaxT，ΔHMaxT] 之間時(shí)， 認(rèn)為液位變化是由溫度引起的，當(dāng)前測(cè)量值較為準(zhǔn)確，因此 RevH（i）=OriH（i）；當(dāng)ΔH（i）在（ΔHMaxR，+ ∞）時(shí)，液 位升高的速度超過(guò)了進(jìn)油的最大速度，認(rèn)為該測(cè)量值為噪聲，則取前一個(gè)測(cè)量結(jié)果的修正值，即 RevH（i）=RevH（i －1）； 同理，當(dāng)ΔH（i）在（－∞，－ΔHMaxF）時(shí)，液位降低的速 度超過(guò)了出油的最大速度，認(rèn)為該測(cè)量值為噪聲，RevH（i） =RevH（i －1）；當(dāng)ΔH（i）在（－ΔHMaxF，－ΔHMaxT）時(shí)， 認(rèn)為當(dāng)前時(shí)刻油罐正處于放油工作中；當(dāng)ΔH（i）在（ΔHMaxT， ΔHMaxR）時(shí)，認(rèn)為當(dāng)前時(shí)刻油罐正處于進(jìn)油工作中。為 計(jì)算方便，使用中間ΔHFlag（i）代表ΔH（i）的取值范圍， ΔHFlag（0）初始化為 0，當(dāng) i ≥ 1 時(shí)，計(jì)算公式如公式（5）所示：

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析 

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 

為驗(yàn)證算法的有效性，本文采集了 210 個(gè)儲(chǔ)油罐液位測(cè) 量系統(tǒng)的實(shí)際測(cè)量結(jié)果。該液位測(cè)量系統(tǒng)使用本文所述的測(cè) 量系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，儲(chǔ)油罐位于我國(guó)某省內(nèi)的多個(gè)糧庫(kù)，測(cè)量結(jié)果 為 2014 年 4月份某天的數(shù)據(jù)。210 個(gè)數(shù)據(jù)樣本中，有 26 個(gè)樣 本包含大量噪聲。然后對(duì)這些測(cè)量結(jié)果使用本文濾波算法進(jìn) 行處理。 3.2 3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 系統(tǒng)液位采集間隔時(shí)間Δt 設(shè)為 5 分鐘，此時(shí) N=288， 為簡(jiǎn)化算法，忽略各油罐體積不同、油脂品種不同的影響，設(shè) 各油罐的ΔHMaxT、ΔHMaxR 和ΔHMaxF 參數(shù)相同。使用 184 個(gè)不含噪聲樣本做參數(shù)統(tǒng)計(jì)，可得ΔHMaxT 為 0.008 m， ΔHMaxR 為 0.06 m，ΔHMaxF 為 0.06 m。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.3.1 置信度估計(jì) 設(shè)樣本 X（x1，x2，……，xi，……）代表某個(gè)導(dǎo)波雷達(dá)液 位計(jì)的液位測(cè)量結(jié)果，由公式（1）計(jì)算出第 i 個(gè)測(cè)量結(jié)果對(duì) 應(yīng)的平均一階方差 Dif（i），實(shí)驗(yàn)通過(guò)計(jì)算所有樣本點(diǎn)中滿(mǎn)足 i>=N（即 i>=288）條件的平均一階差分 Dif（i），發(fā)現(xiàn)在 184 個(gè)不含噪聲的樣本中，最大的 Dif 為 6.0379383E-4，而 26 個(gè) 含噪聲樣本中，最小的平均一階差分為 1.1807509 E-3，如表 1 所列。

由上述結(jié)果可知，平均一階差分能夠很好地區(qū)分不含噪 聲樣本與含噪樣本，因此，由平均一階差分計(jì)算得到的置信 度能夠代表測(cè)量結(jié)果的可信程度。

3.3.2 濾波算法 

根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果，將置信度閾值 ThrConf 設(shè)為 10-0.001， 圖 5 所示的是某個(gè)液位測(cè)量結(jié)果在濾波前后的比較。其中上圖 表示濾波前的液位測(cè)量結(jié)果曲線，下圖為濾波后的曲線。

3.3.3 實(shí)驗(yàn)分析 

結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，平均一階差分能夠很好地區(qū)分含噪 聲樣本與不含噪聲樣本，因此，基于平均一階差分的置信度 具有對(duì)含噪測(cè)量結(jié)果的良好鑒別能力。本文所述的濾波算法 實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明，本文提出的濾波算法能夠有效濾除測(cè)量結(jié)果 中包含的噪聲信號(hào)，可對(duì)液位測(cè)量結(jié)果進(jìn)行修正，提高液位測(cè) 量的準(zhǔn)確度。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文提出了一種基于置信度估計(jì)的濾波算法用于去除導(dǎo) 波雷達(dá)液位計(jì)液位測(cè)量結(jié)果中的噪聲。該算法首先通過(guò)測(cè)量 結(jié)果曲線的平滑度來(lái)估計(jì)測(cè)量結(jié)果的置信度，對(duì)于置信度低 的測(cè)量結(jié)果，采用基于液位變化速度的特征進(jìn)行修正，從而 得到修正后的液位值。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法能夠有效濾除噪聲， 提高導(dǎo)波雷達(dá)液位測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確度。