ちょっと、そこ！私はのサプライヤーです超音波レベルメーター、そして今日、私は超音波レベルメーターの信号処理アルゴリズムを分解するつもりです。これは、これらのデバイスがどのように機能し、なぜさまざまな業界でそれほど便利であるかを理解したい人にとって不可欠な非常にクールなトピックです。
超音波レベルメーターの仕組み
信号処理アルゴリズムに飛び込む前に、超音波レベルメーターが実際にどのように機能するかについてすぐに進みましょう。これらのメーターは、超音波を使用して、センサーとタンクまたは容器の液体または固体材料の表面との間の距離を測定します。基本原理は単純です。センサーは超音波パルスを放出します。これは、空気（または他の培地）を移動し、材料の表面から跳ね返ります。センサーは反射パルスを受け取り、パルスが表面に移動して背中に移動するのにかかる時間が測定されます。培地の音速に基づいて、表面までの距離を計算できます。
しかし、それは見た目ほど簡単ではありません。温度、湿度、空気の乱流、材料の表面に障害物や泡の存在など、測定の精度に影響を与える可能性のある要因がたくさんあります。そこで、信号処理アルゴリズムが登場します。
信号処理アルゴリズム
超音波レベルメーターの信号処理アルゴリズムは、受信した超音波信号を分析し、関連情報を抽出して表面までの距離を正確に計算するように設計されています。プロセスに関連する主な手順は次のとおりです。
1。信号の獲得
最初のステップは、センサーから超音波信号を取得することです。センサーは、超音波波の機械的振動を電気信号に変換し、メーターの電子機器によって増幅およびデジタル化されます。デジタル化された信号は、時間の経過とともに超音波波の振幅を表す一連の離散サンプルです。
2。ノイズフィルタリング
取得した信号は通常、ノイズで汚染されており、電気干渉、バックグラウンドノイズ、または近くのオブジェクトからの反射などのさまざまなソースから生じる可能性があります。信号対雑音比（SNR）を改善するために、信号処理アルゴリズムはノイズフィルタリング手法を適用します。低パスフィルター、ハイパスフィルター、バンドパスフィルターなど、使用できるフィルターにはいくつかの種類があります。フィルターの選択は、ノイズの特性と超音波信号の周波数範囲に依存します。
3。エコー検出
ノイズがろ過されたら、次のステップはエコー信号を検出することです。これは、材料の表面からの超音波パルスの反射に対応します。エコー信号は通常、超音波パルスの伝達による特定の時間遅延の後に現れる高振幅信号の短いバーストです。信号処理アルゴリズムは、さまざまな手法を使用して、しきい値検出、ピーク検出、相関分析など、エコー信号を検出します。
4。飛行時間測定
エコー信号が検出された後、次のステップは超音波パルスの飛行時間（TOF）を測定することです。これは、パルスがセンサーから表面および背中に移動するのにかかる時間です。 TOFは通常、超音波パルスの伝達とエコー信号の検出の間のサンプルの数をカウントすることにより測定されます。 TOF測定の精度は、デジタル化された信号のサンプリングレートとタイムカウンターの解像度に依存します。
5。距離計算
TOFが測定されると、次の式を使用して表面までの距離を計算できます。
[d = \ frac {c \ times t} {2}]
ここで、（d）は表面までの距離、（c）は媒体の音の速度であり、（t）はTOFです。培地の音速は、空気（または他の培地）の温度、圧力、湿度に依存します。音速に対する温度の影響を補うために、超音波レベルメーターには通常、培地の温度を測定し、それに応じて音速を調整する温度センサーが組み込まれています。
6。レベルの計算
最後に、タンクまたは容器内の液体または固体材料のレベルは、タンクまたは容器の総高さから表面までの距離を差し引くことで計算できます。レベル測定は、メーターの画面に表示するか、さらに処理するために制御システムまたはデータロガーに送信できます。
高度な信号処理手法
上記の基本的な信号処理手順に加えて、最新の超音波レベルメーターは、測定の精度と信頼性を改善するために、高度な信号処理手法を使用することがよくあります。高度な信号処理手法の例をいくつか紹介します。
1。複数のエコー検出
一部の用途では、材料の表面またはタンクまたは容器内の他のオブジェクトからの超音波パルスの複数の反射がある場合があります。測定の精度を向上させるために、信号処理アルゴリズムは複数のエコーを検出および分析し、距離計算に最も信頼できるエコーを選択できます。
2。適応フィルタリング
ノイズと超音波信号の特性は、動作条件と環境によって異なります。これらの変更に適応するために、信号処理アルゴリズムは、入力信号の特性に基づいてフィルターパラメーターを調整する適応フィルタリング手法を使用できます。
3。波形分析
超音波波形の形状と特性は、測定されている材料の特性に関する貴重な情報を提供できます。この情報を抽出するために、信号処理アルゴリズムは、フーリエ分析、ウェーブレット分析、パターン認識などの波形分析手法を使用できます。
4。セルフキャリブレーション
測定の精度と信頼性を時間の経過とともに確保するために、超音波レベルメーターは、タンクまたは容器の既知の特性と測定されている材料に基づいて、定期的にキャリブレーションパラメーターを確認および調整する自己キャリブレーション技術を使用できます。
信号処理アルゴリズムが重要な理由
信号処理アルゴリズムは、超音波レベルメーターの中心です。さまざまなアプリケーションでメーターの精度、信頼性、パフォーマンスを決定します。適切に設計された信号処理アルゴリズムは、測定に影響を与える可能性のあるノイズ、温度、湿度、およびその他の要因の影響を補償し、挑戦的な環境でも正確で信頼できるレベルの測定を提供します。
さらに、信号処理アルゴリズムは、密度、粘度、表面粗さなど、測定される材料の特性に関する貴重な情報を提供することもできます。この情報は、プロセス制御を最適化し、産業プロセスの効率と生産性を向上させるために使用できます。
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参照
- キンズラー、LE、フレイ、AR、Coppens、AB、＆Sanders、JV（2000）。音響の基礎。ワイリー。
- Oppenheim、AV、＆Schafer、RW（1999）。離散時間信号処理。プレンティスホール。
- Proakis、JG、＆Manolakis、DG（2006）。デジタル信号処理：原則、アルゴリズム、およびアプリケーション。ピアソン。
