21世紀過程工業(yè)、能量計量、城市公用事業(yè)等的發(fā)展對流量測量的需求急劇增長，流量計量是關乎國計民生的一項重要工作。
微電子技術和計算機技術的飛躍發(fā)展極大地推動儀表更新?lián)Q代，促使儀表迅速發(fā)展，新型流量計如雨后春筍般涌現(xiàn)出來。渦街流量計以其*的優(yōu)點，是其中一種具有極大發(fā)展?jié)摿Φ牧髁坑嫛?/span>
渦街流量信號處理一直是國內外流量測量領域里研究的熱點。本文從若干角度對渦街流量信號進行了研究。
結合國內外對渦街流量信號噪聲的研究結果，本文對渦街流量信號的干擾組成信號進行了分析，依據干擾性質不同，定義了三類主要的干擾分量：管道振動干擾、脈動干擾、非線性噪聲干擾。對國內外振動干擾和脈動干擾的研究成果進行了總結歸納，結合大量的實驗數據分析，闡述了振動、脈動干擾對渦街流量測量的影響。zui后論文計算驗證了渦街流量信號非線性噪聲的混沌性質。在這一部分內容的小結中，論文綜合對比了渦街流量各組成干擾信號的特征性質，以及它們可能對渦街流量測量產生的主次影響關系。
文中對渦街流量信號數據進行頻譜分析，獲得了信號和噪聲的頻率特征關系，并分析了主要干擾噪聲的來源為振動干擾。課題通過加速度傳感器采集管道振動信號數據，并結合采集得到的管道加速度信號和渦街流量信號的頻譜分析對比結果，得出結論：基于該方法獲得的管道振動信號頻率和渦街流量信號的主要干擾分量頻率正相關，且近乎于相等。這個研究結論為濾除渦街信號中的zui主要干擾成分提供了一個新的思路。
鑒于低流速時，渦街流量信號具有顯著的非線性特征，為了較好的對該流速段的渦街流量信號進行處理，論文引入適合于非線性信號分析的經驗模態(tài)分解法，并對之進行了算法的改進，提出了基于時間尺度分析的經驗模態(tài)分析方法，基于該改進的算法，論文對仿真的渦街流量信號和實際的渦街流量信號進行了計算仿真，發(fā)現(xiàn)該方法能較小波分解方法在對渦街流量非線性信號的處理過程中表現(xiàn)出更好的適應性，渦街信號分量的模態(tài)分解較好，渦街信號頻率的計算精度和小波分析的計算精度接近，然而，在計算過程中，由于基于TEMD 分解的濾波技術用到高次樣條插值,則計算時間的花銷遠比小波分解計算時間多。zui后論文探討了基于高次樣條插值的TEMD算法效率。
由大量實驗數據分析得到的全流速段渦街流量信號的波形特征，論文將渦街流量信號模型簡化，抽取出主要的信號成分組成渦街典型波形，基于該典型特征，文中探索了基于整流的閾值自適應算法、信號波形分析法和閾值的脈寬估計法這三種方法，并總結提出了基于智能時域分析的渦街流量信號處理方法。該方法以波形分析理論為依據，通過智能閾值跟蹤和脈寬估算，能在滿足實時性的要求下實現(xiàn)較低信噪比渦街信號的測量；給出了以單片機μPSD3251為核心的智能時域算法的軟件和硬件實現(xiàn)方案以及測試結果，并對整個系統(tǒng)的測量性能和閾值跟蹤能力進行了分析。
綜上所述，本文取得了以下創(chuàng)新成果：
對渦街流量信號的三類干擾的研究進行了歸納綜合，并提出并驗證了渦街流量非線性干擾信號的混沌特性。
通過加速度傳感器采集管道振動加速度信號，數據分析表明該方法獲得的管道振動信號特征能夠反映渦街流量信號主要干擾特征，并為一一對應關系，這個結論為有效濾除渦街流量信號中的zui主要干擾提供了新思路。
對低流速的渦街流量信號進行了非線性信號處理方法的研究，提出了基于時間尺度分析的經驗模態(tài)分解方法，并研究了該方法對渦街流量信號處理的適用性。
基于渦街流量信號波形的特點，提出了基于智能時域分析方法的渦街流量信號處理方法，并分析了整個信號處理系統(tǒng)的性能。
