摘要：介绍了浆液型电磁流量计的发展及其在工业中的重要地位，在浆液测量中，由于浆液噪声叠加在实际的流量信号中造成了测量的误差。为了更好地掌握浆液噪声的特性， 通过不加励磁激励的电磁流量计采集浆液噪声， 然后通过Matlab 信号处理工具箱对在不同流速下采集到了浆液噪声信号进行分析，得出了浆液噪声近似符合1 ／ f 分布的特性，并对采集的数据进行了概率密度分析得出了浆液噪声幅值近似高斯分布的特点。通过对浆液噪声的分析进一步确立了电磁流量计如何克服浆液噪声的方案，对浆液测量起到了积极作用。

          浆液的测量在造纸、矿物加工、化工等工业非常重要的应用。由于电磁流量计测量管道内无阻挡体、耐腐蚀性强、可靠性强且不受流体密度、粘度、温度、压力变化的影响，而且随流速变化能快速响应的特点，在浆液的测量中通常选用电磁流量计。但是在测量浆液时，浆液中的固体颗粒会随机划过电磁流量计的电极，电极上的感应电压产生尖峰跳变，使测量结果发生剧烈波动，该尖峰噪声称作浆液噪声。为了提高浆液的测量精度需对浆液噪声有一个更加全面的认识。

1 浆液型电磁流量计概述

          Yoshinori Matsunaga等人提出了双频励磁的方法，即通过一个低励磁频率（6．25Hz）和高励磁频率（大约100Hz）的相互叠加对励磁线圈进行励磁，用各自的频率定时检波，通过适当的滤波器去掉噪声之后， 再将两个信号合成求出流量信号。Ichiro Wada提出了双激励单元的电磁流量计，很好激励单元提供4～8Hz 的励磁频率产生很好感应信号，第二激励单元提供25～35Hz 的励磁频率产生第二感应信号，校准电路分别对两个信号进行滤波和校正， **后根据流量的状态选择以哪一个信号作为**终的流量信号， 一般常规状态下选择低频励磁的信号作为流量信号，特殊状态下选择高频励磁的流量信号。上述两种方案不仅能有效地克服浆液噪声而且能保证零点的稳定性， 但是两者都未披露技术上如何实施的具体细节。

          Ke－Jun Xu等人提出了一种结合统计分析和数值匹配的方法对信号重构的处理算法处理电磁流量计传感器测量浆液的输出信号，该方法采用25Hz 方波对电磁流量计励磁，对信号进行幅值解调、幅值概率密度的计算得出浆液信号的概率密度满足近似高斯分布，于是采用中值滤波的方法对数据进行筛选，然后对重构的信号梳妆滤波，**后滑动滤波输出信号幅值，还提出了基于SWT 对周期信号中非平稳噪声的分离方法在电磁流量计中的应用， 通过分离周期信号中遵循1 ／ f 分布的较强的非平稳噪声（浆液噪声）来实现浆液流量的测量。Liu TD等人提出了一种分时的双励磁频率的方法， 该方法将分时使用6．25Hz、75Hz 方波进行励磁， 并通过6．25Hz 励磁下提取的信号来补偿75Hz 励磁时出现的零点漂移， 结果表明该方式能在宽量程下提高测量的精度。但是上述文献对浆液噪声基本的特性分析比较少， 本文主要目的则是通过实验采集不含流量信号的浆液噪声，并利用Matlab 对其基本特性进行分析。

2 浆液噪声的分析

2．1 浆液噪声的采集

       为了采集浆液噪声信号，在浆液实验平台上进行实验，如图1 所示，该实验平台由混合罐、水泵、阀门、管道、砂浆、横河电磁流量计、上海大学自主研发的电磁计组成。其中混合罐的长约512mm、宽约346mm、高约594mm，管道直径为40mm，通过调节阀门可以改变流体的流速， 测量管道的**大流速可达到4m／ s，将横河分离式电磁流量和三畅仪表的电磁流量计串联在一个管道上， 把横河的电磁流量计作为参照表， 其测量精度为0．35％，实验中的被测流体为不同浓度的砂浆。本实验中的被测流体为砂、水质量比4 ／ 150 的砂浆，考虑到流速太小浆液噪声不明显以及本实验设备可调流速的局限性， 本实验在浆液的流速分别为3m／ s、2m／ s、1m／ s 时进行测量。

       为了提取不含流量信号的浆液噪声， 该实验中不对传感器线圈进行励磁， 直接将传感器两个电极的信号接入转换器后经仪表放大器AD8220 放大，如图2 所示，根据之前的研究表明浆液信号输出大概是毫伏级别， 所以根据AD8220 的特性确定该放大器的一个大致的放大倍数为500 倍左右， 可以使输出的浆液噪声信号接近真实流量信号的数量级， 根据之前的研究可知浆液噪声频率主要分布从几Hz 到几百Hz，综合考虑示波器的采样频率，先通过低通滤波器滤掉信号中频率高于250Hz 的部分，示波器的采样频率为500Hz，采样的时间为20s，采样的数据长度为10000 个点， **后利用Matlab 对采集到的数据进行频谱分析。

2．2 分析过程

       为了高效地处理分析采集到的浆液噪声的信号， 本文利用了Matlab 信号处理工具箱中的histfit 得出在不同流速下浆液噪声电压幅值的概率分布，因为浆液噪声是一种随机变量，本文利用pwelchd 得出其功率谱密度在不同流速下的分布曲线。

       图3 中分别为3 个流速下浆液噪声的时域波形图， 可以看出随着流速的提高，浆液噪声越来越大，且浆液噪声明显带有随机性， 通过histfit 和pwelchd 分别得到个流速下的信号概率分布情况以及概率分布密度，如图4、图5 所示。从图4 中可以看出浆液噪声的幅值致符合高斯分布， 这可以为以后对浆液噪声的仿真提供参考依据， 图5 中的3 条曲线分别是在3 个不同流速下的功率谱密度分布曲线， 从图中可以看出浆液噪声主要分布在低频段，且分布大致符合1 ／ f 特性。随着流速的变化，功率谱密度分布的曲线也呈现一个平移的趋势，即流速增大，曲线向上平移。

3 结束语

       本文基于Matlab 对采集到的浆液信号进行了概率分布分析以及功率谱密度分析， 可以看出浆液噪声是一个随机分布的信号，其分布大致符合1 ／ f 特性，所以可以把提高电磁流量计的励磁频率作为克服浆液噪声的一种手段。从浆液噪声概率分布可的出浆液噪声的强度近似符合高斯分布， 在今后的研究中可以作为模拟浆液噪声的一个依据。