相關性的ADC技術在超聲波智能水表上的應用

寧夏隆基寧光儀表股份有限公司 張軍

文章介紹一種相關性的ADC技術在超聲波智能水表上的應用。系統采用換能器插入式相互反射的U型管段安裝方式，利用高速ADC采集順流、逆流回波信號，通過計算互相關函數得出超聲波信號傳播時間差，結合流體力學知識間接得出流量。使用相關性的ADC技術，通過低通濾波可有效抑制噪聲，降低3～4倍由噪聲引起的標準差；提高信號幅值變化的魯棒性，降低換能器間的性能差異；獲取回波信號包絡，通過自動增益控制，克服換能器老化導致的系統測量精度降低。

超聲波測量是根據超聲波信號順、逆流傳播速度差間接測量流速，目前常用的方法利用時間數字轉換技術，通過首波閾值、檢測信號的過零點，這一方法屬于時域分析范疇。時間數字轉化技術在實際應用過程中，特別是小口徑超聲波水表，受限于換能器制造技術，超聲波水表在不同溫度工作環境中，會出現零點漂移現象，嚴重影響小流量計量精度；其次由于溫度傳感器性能差異，會導致超聲波水表計量一致性差。本文提出相關性的ADC技術屬于頻域分析，利用FFT算法及互相關函數，能降低零點漂移且減少溫度帶來的測量影響，提高測量精度和量程范圍。

1 相關性ADC的測量原理

1.1 時差法測量模型

時差法測量原理如圖1所示，換能器安裝方式采用插入式相互反射的布局，兩個換能器中心距離為L，測量段管徑為D。采樣前端控制順流方向換能器發射1MHz激勵脈沖，則順流到逆流方向超聲波信號傳播時間為Tup，同理逆流到順流方向超聲波信號傳播時間為Tdn。其中Tup、Tdn可表示為[1]：

圖1 時差法測量模型Fig.1 Time difference measurement model

1.2 互相關算法原理

采樣前端分別控制順、逆流方向換能器，獲取順流和逆流ADC采樣序列值，分別用r1={r11,r12,r13,...,r1n}，r2={r21,r22,r23,...,r2n}表示，則：

其中fs表示ADC采樣速率，i表示采樣索引，序列中點的索引與采樣周期的乘積即是該點代表的時間。

基于r1和r2，定義互相關函數R(k)，函數表示如下：

其中k={-m,-(m-1),...,m}，r1i,r2i=0(i＜1且i＞n)。找到R[k]的最大值點索引k'，k'=max(R(k))。對R(k'-1)、R(k'）、R(k'+1)進行余弦插值，找到插值后極值點對k'的偏移量：

圖2 互相關性技術的ADC采樣預估TOFFig.2 Estimation of TOF by ADC sampling based on cross correlation technique

2 硬件設計

2.1 采樣前端設計

基于相關性的ADC技術中，通過采樣前端控制換能器，發射激勵脈沖信號，然后利用高速ADC采集順、逆流回波信號并進行存儲，通過自動增益器、低通濾波器對信號進行放大、濾波處理。然后使用相關運算器進行信號處理，并通過低功耗運算加速器進行數據處理，輸出超聲波在順、逆流飛行時差和絕對飛行時間，采樣框架如圖3所示[2]：

圖3 互相關性ADC框架Fig.3 Cross correlation ADC framework

使用ADC的方法與時間數字轉化技術相比，互相關算法可以提供抑制噪聲的低通濾波，可降低3～4倍的由噪音引起的標準差，減小線路噪聲干擾。互相關算法對超聲波回波信號的幅值、換能器間的性能差異變化不敏感，并可以根據測量信號幅值進行自動增益補償，使得超聲波水表使用壽命更長。高速ADC采樣的應用，可以基于頻域技術獲取回波信號包絡，根據包絡變化特性進行換能器頻率調整，可以降低不同工作溫度下零點漂移，計量精度更高。

2.2 采樣電路硬件設計

CH0_OUT和CH1_OUT是換能器驅動引腳，輸出1MHz激勵脈沖。CH0_IN和CH1_IN是回波接收引腳，模擬輸入。R39、R51是驅動阻抗匹配，主要作用保證電信號能高效傳輸給換能器。C56、C58是回波信號耦合電容，考慮信號質量和耗能選擇1nf電容。采樣原理如圖4所示：

圖4 采樣原理圖Fig.4 Sampling schematic diagram

PCB布線時遵從幾點：(1)濾波退耦電容位置要合理，由濾波進，退耦出，退耦電容近量離芯片管腳要近，弱信號對電源的干凈度要求比較高。(2)晶振盡量離芯片管腳近，切忌引線過長。(3)在超聲波驅動和回波信號通道上，盡量減少過孔，過孔產生的寄生電容，容易影響信號接收時間，影響測量穩定性。(4)驅動和回波信號線盡量等長。(5)信號線路不可走線太長，以免引入共模干擾。

2.3 弱信號處理

（1）漸變式長期信號衰減：換能器表面結垢或不可逆變化導致信號衰減。這種情況可根據ADC采樣值變化進行增益補償。當檢測到超聲波信號ADC采樣值衰減時，對回波信號進行自動增益調整，使超聲波信號ADC采樣值回歸到合理范圍內。（2）偶爾的電路或外界干擾以及氣泡影響產生的信號衰減：這種情況主要采用數字濾波和補償處理，通過歷史數據對當前數據進行判斷和補償。當回波信號突然降低時，跟正常的歷史數據相比有較大差異，如使用1MHz換能器會相差n個波形周期，補償數據可以進行nus的線性補償。

2.4 溫度傳感器

溫度傳感器用于測量水溫，速度修正系數和雷諾數相關，計算雷諾數需要溫度參數，通過溫度計算或查表得到不同工況下水的粘度和密度。同時設計的超聲波水表支持水溫事件檢測，根據設置的上、下限閾值，判斷是否發生水溫異常事件。測溫采用熱敏電阻（NTC），熱敏電阻測溫精度±0.5℃，并且成本相對于PT1000有較大優勢。測溫原理如圖5所示：

圖5 測溫原理圖Fig.5 Schematic diagram of temperature measurement

為了降低功耗延長電池使用壽命，通過NTC_Pwr控制口對NTC進行電源控制，當時間計數達到測溫周期，開啟控制口，對A＋和A－兩端進行電壓采樣，通過電壓采樣值計算溫度。

3 流速修正

流體具有粘性，在同一個截面上不同徑向位置流速不同，當靠近管壁時，流速較低；靠近管中心時，流速較高。同時流體的流動狀態不同，也將呈現不同的速度分布。超聲波測量出的流速是聲道上的線平均速度vm，而計算流量所需是流過橫截面的面平均流速。根據流體力學的半經驗公式，線平均流速vm與面平均流速之關系為：,式中k為流體動力學修正系數。

當流體是層流狀態（流體的雷諾數小于下臨界雷諾數Re=2300）時，k=4/3。當流體為紊流狀態（流體的雷諾數大于下臨界雷諾數）時，k是以雷諾數Re為變量的函數，常用的經驗公式為：當Re>1e5時k=1+0.01，當Re≤1e5時k=1+0.2488Re-0.125。

雷諾數公式Re=ρvd/μ，其中v、ρ、μ分別為流體的流速、密度與黏性系數，d為管道直徑，雷諾數較小時，粘滯力對流場的影響大于慣性，流場中流速的擾動會因粘滯力而衰減，流體流動穩定，為層流；反之，若雷諾數較大時，慣性對流場的影響大于粘滯力，流體流動較不穩定，流速的微小變化容易發展、增強，形成紊亂、不規則的紊流流場，雷諾數小于2300的流動是層流，雷諾數等于2300～4000為過渡狀態，雷諾數大于4000時的是湍流。

4 DN15超聲波智能水表性能驗證

4.1 性能指標

飛行時差精度:<100ps；時間測量分辨率:20ps；始動流量:3L/h；每秒1次采樣耗能:4uA；計量精度:2級。

4.2 計量精度驗證

用3只使用互相關性ADC技術實現的DN15超聲波智能水表，在參比條件下進行誤差驗證，數據如表1所示：

表1 計量精度驗證Tab.1 Measurement accuracy verification

5 結論

與機械表相比，超聲波水表有更低的始動流量、無機械磨損、計量精度高等優勢。而超聲波在應用中，小流量信號弱，容易受干擾；隨著換能器性能老化，信號幅值也會降低，若變化不一致，會產生零點漂移。基于相關性ADC技術的超聲波智能水表，具有更高的測量精度和量程范圍，使用互相關理論，有效克服了以過零點來計算時差導致的計算結果的多樣性和重復性差。