科学讲座5（2023）100094通过超精密光谱分析Manus Henrya，b，a流体和复杂系统中心，考文垂大学，Priory Street，CoventryCV1 5FB，UKb英国牛津大学工程科学系，地址：Parks Road，Oxford OX1 3PJ自动清洁装置保留字：棱镜信号处理光谱分析A B标准验证传感器/仪器的实时测量结果是一个多方面的挑战。一个目标是提供动态不确定性分析，理想情况下将仪器故障和当地环境的影响结合起来 这种分析需要一个更广泛的仪器行为模型，以适应非理想的操作条件。它还可能需要分析比假设理想无故障操作时更宽范围的传感器数据配套的演示文稿描述了一种超精确快速傅立叶变换（FFT）技术。 在本报告中，该技术被应用到科里奥利质量流量计，谐振传感器具有丰富的光谱特性。通常情况下，流量计以单一的自然机械振动模式驱动;该模式的频率随流体密度而变化，而流速和密度校准系数假定与相邻振动模式的频率比是固定科里奥利流量计原型可以同时在两种振动模式下工作新的FFT技术具有高精度（两个独立振动传感器的模式频率最高可达10−8Hz），可精确跟踪真实频率比，用于在线校准和测量验证。可以识别和监测其他传感器信号分量，例如电源噪声和外部振动。本文的视频可以在j.sctalk.2022.100094上找到。https://doi.org/10.1016/图和表图1.一、工业4.0和工业物联网。通讯作者：流体和复杂系统中心，考文垂大学，修道院街，考文垂CV1 5FB，英国。电子邮件地址：manus. coventry.ac.uk，manus.henry@eng.oX. ac.uk。h tt p：//dx. 多岛或g/10。1016/j。我的天啊。20 22. 1 0 0 09 4接收日期：2022年9月27日;接收日期：2022年11月7日;接受日期：2022年11月10日27 7 2 - 56 93/©2022TheA ut h or r. 由E lsevier L td提供。 这是一个操作过程，需要遵循C CBY指令（http：//c re ati ve c mmo ns. 或g/li ce nss/by/4. 0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表科学讲座杂志首页：www.elsevier.es/sctalkM. 亨利科学讲座5（2023）1000942图二、物联网此图说明了联网设备数量的增长。图3.阶段在推理从故障症状到控制系统响应[1]的文件。 有几个不同的知识集需要解释故障症状内出现的仪器，通过适当的响应控制系统在一个特定的应用程序，划分（至少）两个领域的专业知识：传感器设计师和控制工程师。测量质量的描述，独立于传感器和工厂，可能是一个合适的度量这两个专业领域之间的传输传感器制造商（确定故障是什么以及它如何影响测量）和操作员或控制系统（确定测量质量损失对工厂操作的影响，并选择适当的操作响应）都需要知识。通常理解的是，需要传感器设计者的知识来解释故障症状以确定传感器诊断（即，已检测到哪些故障然而，需要进一步的解释阶段来评估所得到的测量质量。 如果用通用的、与设备无关的和与应用无关的术语来表达，测量质量是从传感器设计者的领域转移到控制工程师或操作员的领域的有效性数据的合适形式。M. 亨利科学讲座5（2023）1000943图四、传感器验证标准的示例。在英国标准和标准BS-7986-2005[2]、俄罗斯标准和标准GOSTR8.73 4-2011[3]和欧洲标准/VDE/Richtlinin2650-2006（等同于NAMUR指南107 [4]）中，图五、EQUIPMENT/VDE 2650层。该标准确定了诊断分析过程中需要考虑的三个层面：仪器核心功能;直接环境，包括应用和过程接口;以及工厂环境，其中可能包含软测量和优化等技术图六、传感器确认。自验证或SEVA传感器[1]生成一组标准度量来描述每个测量值的有效性其中包括以下参数。 验证测量值（VMV）是真实过程值的最佳估计值：请注意，如果发生了诊断故障，则需要传感器提供校正的估计值。验证不确定度（VU）是VMV不确定度的动态估计，应包括任何测量校正引入的额外不确定度测量值状态（MV状态）是测量诊断状态的一般指示 基本原理和进一步的细节在[1，5]中解释。M. 亨利科学讲座5（2023）1000944图7.传感器验证应用到科里奥利米与两相快已知两相（气/液）质量流量在由科里奥利质量流量计产生的质量流量测量中引起潜在的大误差。该图显示了自验证科里奥利流量计响应于气/液两相流开始的实验数据。 虚线示出了真实液体流量的独立参考测量，当气体被添加时，由于来自气体注入点的背压，真实液体流量下降。在序列开始时，在添加气体之前，科里奥利质量流量测量值接近参考测量值，并且测量值周围的蓝色不确定带很窄。气/液混合物的开始在原始质量流速测量中引起较大的负误差，但应用了校正算法，该算法继续提供真实流速的有用估计，具有显著更宽的不确定性带。图8.第八条。微机械科里奥利波纹管。采用科里奥利测量原理工作的微机械微流量传感器M. 亨利科学讲座5（2023）1000945图9.第九条。 一个大的科里奥利仪表。一种直径为400 mm的科里奥利流量计，用于测量船用燃油的供应量图10.科里奥利米架构科里奥利流量计由工艺流体通过的机械流量计和驱动流量计、执行测量计算和执行诊断的电子变送器组成。M. 亨利科学讲座5（2023）1000946图十一岁工业应用中的科里奥利仪表阵列。图12.新棱镜快速Fourier变换（FFT）法MeSSAC 22 [6]上的配套演示介绍了一种基于Prism Signal Processing [7]的新FFT技术，该技术提供了超精确的频谱分析。在图中，使用三种不同的FFT技术分析了具有三个真音（用十字标记“+”）的模拟信号传统的普通FFT和应用众所周知的Hann窗函数的FFT计算能够检测高幅度的外音，但是隐藏了中间的低幅度音 Prism FFT技术能够计算外音的频率和幅度到小数点后12位，中间音的频率和幅度到小数点后6位。该示例和Prism FFT计算在[6]中详细解释。M. 亨利科学讲座5（2023）1000947图13.科里奥利米与数字发射机架构现代科里奥利发射机通常使用音频质量数字组件，例如48 kHz双通道模数（ADC）和数模（DAC）通道[8]。Coriolis流量计采用两个独立的传感通道监测同一谐振管，为评估新FFT技术的实际性能提供了一个有用的例子。来自两个传感器通道的FFT结果的音调频率应显示出良好的一致性。M. 亨利科学讲座5（2023）1000948图14.棱镜FFT光谱从科里奥利米操作在两模式的振动. 图中显示了从两个Coriolis计振动传感器获得的PrismFFT频谱（图1）。13）。结果是基于24位，48 kHz采样超过21 s，产生一个数据集的约100万个样本同时从每个传感器收集。对识别的音调（峰值）进行编号，以便可以在两个传感器信号之间比较相应音调的频率。结果列于表1中。科里奥利流量计以两种振动模式驱动，标记为音调7和9。表1双模科里奥利流量计工作的棱镜FFT分析语气频率振幅重复性号（赫兹）（五）(S1 V S2）（Hz）145.821.59e-51.4e-5250.096.79e-71.8e-4367.365.78e-51.7e-6486.353.87e-75.5e-4591.651.79e-73.8e-46110.668.69e-73.0e-47113.186.00e-29.4e-98115.708.26e-72.8e-49159.019.32e-39.1e-910180.542.07e-67.0e-612204.831.95e-54.4e-613226.372.80e-42.0e-714272.199.31e-52.9e-617339.558.75e-46.3e-8表中列出了图1所示频谱的传感器1和传感器2中识别的音调。14、近似频率（仅两个小数位）、在传感器1上观察到的振幅以及在传感器1和传感器2之间观察到的频率差。在所有情况下，频率差小于1 e-3 Hz，即使是低振幅音调，而对于高振幅音调，如音调7，9和17，有协议优于1 e-7 Hz。M. 亨利科学讲座5（2023）1000949图15.传感器1频谱详细确定音调频率的高精度使得能够识别每个音调的来源所有观察到的音调都是两个驱动音调（音调7和9）的整数倍之和音调2是电源频率，大约为50.09 Hz，而音调4为86.35 Hz，是实验装置中另一科里奥利计的谐振频率这表明，棱镜FFT技术不仅可用于精确监测仪表本身的操作（图1的NAMUR层级中的I级）， 5），而且其直接和工厂环境（二级和三级）。亨利：各方面。申报利益作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，可能会影响本文报告的引用[1] M.P. 亨利，G. G。Wood，传感器验证：原则和标准，ATP国际，2005年10月39-52。[2] 英国标准协会，[3] 俄罗斯联邦技术法规和计量局，“确保测量一致性的国家系统。 智能传感器和智能测量系统。“自检方法”（俄文），GOST R 8.734-2011，俄罗斯联邦技术法规和计量局，201 1。[4] NAMUR，[5] M.P. 亨利，D.W.克拉克，自我验证传感器：基本原理，定义和例子，控制。1（4）（1993）585-61 0.[6] M.P. Henry，超精确快速傅立叶变换（FFT），MeSSAC，2022年。[7] M.P. 陈文辉，“棱镜：递归FIR信号处理在仪器仪表中的应用”，国立台湾大学机械工程研究所硕士论文。Meas. 69（2020年）。[8] 法 医 萨 莫 拉 议 员 李 文 ， 科 里 奥 利 质 量 流 量 计 的 数 字 控 制 ， IEEE Trans. 印 第 安 纳Electron.55（7）（2008年7月）。进一步阅读[1]迪 米 特 里 斯 ·K Iakovidis ， Melanie Ooi ， Ye Chow Kuang ， Serge Demelko ，AlexandrShestakov ， Vladimir Sinitsin ， Manus Henry ， Andrea Sciacchitano ，Stefano Discetti，SilvanoDonati，et al.， 下一代测量系统的信号处理路线图。Sci.Technol.33（2022）012002.[2] H.Y.公司Teh，A.W.Kempa-Liehr，K.I.K.王，传感器数据质量：系统评价，J。大数据7（2020）1 1.[3] Taymanov等人，工业4.0的实际测量技术及其实现经验分析，J. Phys. Conf. Ser. 1379012049（2019）。[4] Y. Chen，中国粘蝇D.Chen，T.宋，H.Lin，K.宋，自验证化学传感器阵列及其在机器嗅觉中的应用前景，2020 IEEE第四届传感器技术前沿国际会议（ICFST），2020。[5] F. 萨尔托里河，巴西-地Melen，F.Giudici，使用空间和时间解析的物联网数据验证，在：E。Garoufallou，F.Fallucchi，E.William De Luca（Eds.），元数据和语义研究。MTSR 2019。在计算机和信息科学通信，卷。1057，Springer，Cham，2019.Manus Henry是考文垂大学流体和复杂系统中心的流量测量教授，也是牛津大学工程科学院先进仪器研究小组的负责人。他是《流量测量与仪器》的主编他是英国政府国家测量系统计划流量计量和数字计量专家组的成员他拥有超过130项专利，主要是在科里奥利质量流量计量领域。他开发了Prism，以追求改进仪器应用的信号处理。
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