(57)【要約】      （修正有）【課題】コリオリ型の質量流量計において、流体の流れ状態の変化にも関わらず正確に測定できる流量計の提供。【解決手段】コントローラは、センサ信号から生の質量流量測定値を生成する生成手段と前記流体の前記導管内での状態が単相流状態か二相流状態かを判断する判断手段と、前記判断手段が前記単相流状態であると判断すると、前記単相流状態の間に前記生の質量流量測定値を処理して第１の質量流量測定値を生成する第１のプロセスを実施する第１プロセス実施手段と、前記判断手段が前記二相流状態であると判断すると、前記二相流状態の間に、第２の質量流量測定値を生成する第２のプロセスを実施する第２プロセス実施手段と、を含み、かつ前記第２プロセス実施手段は、前記生の質量流量測定値に基づいてエラー修正因子を生成するエラー修正因子生成手段と、前記エラー修正因子を用いて前記生の質量流量測定値を算術処理により修正する修正手段と、を含む。【選択図】図５３
2008102155.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
流体を導く振動可能導管と、
導管に接続されて導管に運動を与えるように動作可能な駆動回路と、
導管に接続されて導管の運動を検出しセンサ信号を生成するように動作可能なセンサと  、センサ信号を受信するために接続されたコントローラとを含み、
前記コントローラは、
前記センサ信号から生の質量流量測定値を生成する生成手段と、
前記流体の前記導管内での状態が単相流状態か二相流状態かを判断する判断手段と、
前記判断手段が前記単相流状態であると判断すると、前記単相流状態の間に前記生の質量流量測定値を処理して第１の質量流量測定値を生成する第１のプロセスを実施する第１プロセス実施手段と、
前記判断手段が前記二相流状態であると判断すると、前記二相流状態の間に、第２の質量流量測定値を生成する第２のプロセスを実施する第２プロセス実施手段と、を含み、かつ
前記第２プロセス実施手段は、前記生の質量流量測定値に基づいてエラー修正因子を生成するエラー修正因子生成手段と、前記エラー修正因子を用いて前記生の質量流量測定値を算術処理により修正する修正手段と、を含むことを特徴とする流量計。
【請求項２】
前記第２プロセス実施手段が神経網プロセッサを含み、前記神経網プロセッサは、前記生の質量流量測定値を入力して、前記生の質量流量測定値を修正するために用いられるエラー修正因子を生成することを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項３】
前記神経網プロセッサは、前記生の質量流量測定値に加えて少なくとも１つの入力パラメータを受信し、前記追加の入力パラメータ及び前記生の質量流量測定値に一組の所定の係数を掛けることを特徴とする請求項２記載の流量計。
【請求項４】
前記神経網プロセッサは多層パーセプトロン神経網プロセッサであって、
前記入力パラメータ及び前記生の質量流量測定値を受信する入力層と、
前記一組の所定の係数を前記追加の入力パラメータ及び前記生の質量流量測定値に掛ける処理ノードを有する隠れ層と、
出力パラメータを生成する出力層と、
をさらに含むことを特徴とする請求項２記載の流量計。
【請求項５】
前記追加の入力パラメータが、温度パラメータ、減衰パラメータ、及び密度パラメータのうちの１つを含むことを特徴とする請求項４記載の流量計。
【請求項６】
前記神経網プロセッサに接続された学習モジュールをさらに含み、学習データを与えられると最新の一組の係数を計算することを特徴とする請求項４記載の流量計。
【請求項７】
前記神経網プロセッサが動径基底関数網(a radial basis function network)であることを特徴とする請求項２記載の流量計。
【請求項８】
前記第２プロセス実施手段は、前記生の質量流量測定値に加えて密度低下パラメータに基づいてエラー修正因子を生成して前記エラー因子を修正することを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項９】
前記第１プロセス実施手段は、前記第１の質量流量測定値として、前記生の質量流量測定値と前記コントローラによって計算された不確実性パラメータとを含む有効な質量流量測定値を生成することを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項１０】
前記第２プロセス実施手段は、前記第２の質量流量測定値として、前記生の質量流量測定値と前記コントローラによって計算された不確実性パラメータとから生成された修正質量流量測定値を含む有効な質量流量測定値を生成することを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項１１】
前記コントローラは前記第１の質量流量測定値と関連する測定状態パラメータを生成することを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項１２】
前記コントローラは前記第２の質量流量測定値と関連する測定状態パラメータを生成することを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項１３】
前記センサ信号から生成されたセンサ信号データを記憶するメモリをさらに含み、前記コントローラは前記記憶されたセンサ信号データを使用することを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項１４】
前記コントローラが、センサパラメータ処理モジュールを含み、前記センサ信号データを分析してセンサ信号パラメータを生成することを特徴とする請求項１３記載の流量計。
【請求項１５】
状態機械をさらに含み、前記生の質量流量測定値と前記センサ信号パラメータとを受信して前記単相流状態及び前記二相流状態を判断することを特徴とする請求項１４記載の流量計。
【請求項１６】
前記コントローラが出力信号生成器をさらに含み、前記出力信号生成器は、前記センサパラメータ処理モジュールから前記信号パラメータを受信して前記センサ信号パラメータに基づく前記駆動回路のための駆動信号を生成することを特徴とする請求項１４記載の流量計。
【請求項１７】
前記コントローラが、前記センサ信号に基づく駆動信号を生成する回路をさらに含むことを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項１８】
前記駆動信号は、前記駆動回路を動作させるディジタル駆動信号であることを特徴とする請求項１７記載の流量計。
【請求項１９】
前記駆動信号は、前記駆動回路を動作させるアナログ駆動信号であることを特徴とする請求項１７記載の流量計。
【請求項２０】
前記導管に接続された第２のセンサをさらに含み、前記第２のセンサは前記導管の前記運動を検出して第２のセンサ信号を生成し、前記コントローラは、前記第２のセンサ信号を受信してディジタル信号処理により前記第１のセンサ信号と前記第２のセンサ信号とに基づく前記駆動信号を生成し、前記第１及び第２センサ信号に基づいて前記導管の中を流れる材料の特性の測定値を生成することを特徴とする請求項１７記載の流量計。
【請求項２１】
第２の駆動回路をさらに含み、前記コントローラは前記２つの駆動回路のために異なる駆動信号を生成することを特徴とする請求項２０記載の流量計。
【請求項２２】
前記コントローラは、
前記第１のセンサ信号の周波数を評価し、
前記第１のセンサ信号を用いて位相差を計算し、
前記計算された位相差を用いて前記測定値を生成する、
ことによって前記特性の前記測定値を生成することを特徴とする請求項２０記載の流量計。
【請求項２３】
前記コントローラは、前記センサ信号の１つの振幅を調整することによって前記センサ信号における振幅差を補償することを特徴とする請求項２２記載の流量計。
【請求項２４】
前記コントローラは、各センサ信号の周波数、振幅、及び位相偏差を測定し、前記センサ信号の前記周波数の平均に前記位相偏差を合わせることを特徴とする請求項２２記載の流量計。
【請求項２５】
前記コントローラは、複数のアプローチを用いて前記位相差を計算し、前記計算された基本の差として前記アプローチの１つの結果を選択することを特徴とする請求項２２記載の流量計。
【請求項２６】
前記コントローラは、前記センサ信号を合成して合成信号を生成し、前記合成信号に基づいて前記駆動信号を生成することを特徴とする請求項２０記載の流量計。
【請求項２７】
前記コントローラは、前記合成信号に利得を適用することによって前記駆動信号を生成することを特徴とする請求項２６記載の流量計。
【請求項２８】
前記コントローラは、前記合成信号に大なる利得を適用することによって前記駆動信号を生成して前記導管の運動を始動し、運動が開始された後は前記駆動信号としてセンサ信号の位相及び周波数に基づく位相及び周波数を有する周期信号を生成することを特徴とする請求項２７記載の流量計。
【請求項２９】
前記導管に接続されて前記導管の運動を検出するよう動作可能な第２のセンサをさらに含み、前記コントローラは、
前記質量流量測定値を生成する第１の信号プロセッサと、
前記第１のセンサと前記第１の信号プロセッサとの間に接続されて第１のディジタルセンサ信号を前記第１の信号プロセッサに与える第１のアナログ‐ディジタルコンバータと、
前記第２のセンサと前記第１の信号プロセッサとの間に接続されて第２のディジタルセンサ信号を前記第１信号プロセッサに与える第２のアナログ‐ディジタルコンバータと、
を含むことを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項３０】
前記第１の信号プロセッサは、前記ディジタルセンサ信号を合成して合成信号を生成し、前記第１及び第２のディジタルセンサ信号に基づいて利得信号を生成し、前記コントローラには乗算ディジタル-アナログコンバータがさらに接続されていて、前記合成信号と前記利得信号とを前記第１の信号プロセッサから受信し、前記合成信号と前記利得信号との積として前記駆動信号を生成することを特徴とする請求項２９記載の流量計。
【請求項３１】
前記駆動回路に供給される電流を測定する回路をさらに含むことを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項３２】
前記コントローラは、前記センサ信号のゼロクロス点を検出しゼロクロス点間のサンプルを数えることによって前記センサ信号の周波数を測定することを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項３３】
制御システムへの接続をさらに含み、前記コントローラが不確実性分析の測定値及び結果を前記制御システムに送出することを特徴とする請求項１記載の流量計。
【請求項３４】
流体を導く振動可能導管と、
導管に接続されて導管に運動を与えるように動作可能な駆動回路と、
導管に接続されて導管の運動を検出しセンサ信号を生成するセンサと、
センサ信号を受信するために接続されたコントローラとを含み、
前記コントローラは、
前記流体の前記導管内での状態が単相流状態か二相流状態かを判断する判断手段と、
前記判断手段が前記単相流状態であると判断すると、前記単相流状態の間に前記センサ信号を処理して、有効な質量流量測定値を生成する第１のプロセスを実施する第１プロセス実施手段と、
前記判断手段が前記二相流状態であると判断すると、前記二相流状態の間に前記センサ信号を処理して、有効な質量流量測定値を生成する第２のプロセスを実施する第２プロセス実施手段と、を含み、かつ
前記第２プロセス実施手段は、前記生の質量流量測定値に基づいてエラー修正因子を生成するエラー修正因子生成手段と、前記エラー生成因子を用いて前記質量流量測定値を算術処理により修正する修正手段と、を含むことを特徴とする流量計。
【請求項３５】
流体を導く振動可能導管と、
導管に接続されて導管に運動を与えるように動作可能な駆動回路と、
導管に接続されて導管の運動を検出しセンサ信号を生成するように動作可能なセンサと、
前記センサ信号を受信し前記流体の前記導管内での状態について単相流状態及び二相流状態を判断するために接続されたコントローラとを含み、
前記コントローラは、
前記単相流状態の間において前記センサ信号を分析して第１の質量流量測定値を生成する第１の処理モジュールと、
前記二相流状態の間において前記センサ信号を分析して第２の質量流量測定値を生成する第２の処理モジュールと、を含み、
前記第２の処理モジュールは、神経網プロセッサを有し、
前記神経網プロセッサは、質量流量エラーを予測して前記第２の質量流量測定値を生成するために用いられるエラー修正因子を計算する計算手段と、
前記駆動回路を動作させる駆動信号を生成する出力回路と、を備えていることを特徴とするディジタル流量計。
【請求項３６】
前記神経網プロセッサは、少なくとも１つの入力パラメータを受信し、前記入力パラメータに一組の所定の係数を掛けることを特徴とする請求項３５記載のディジタル流量計。
【請求項３７】
前記入力パラメータは、温度パラメータ、減衰パラメータ、密度パラメータ、及び見かけの流量パラメータを含む一組の入力パラメータを含むことを特徴とする請求項３６記載のディジタル流量計。
【請求項３８】
前記コントローラは、前記センサ信号から生成されたセンサ信号データを記憶するメモリをさらに含み、前記コントローラが前記記憶されたセンサ信号データを使用することを特徴とする請求項３５記載のディジタル流量計。
【請求項３９】
前記コントローラは、センサパラメータ処理モジュールを含み前記センサ信号を分析してセンサ信号パラメータを生成することを特徴とする請求項３８記載のディジタル流量計。
【請求項４０】
状態機械をさらに含み、前記センサ信号パラメータを受信して前記単相流状態及び前記二相流状態を判断することを特徴とする請求項３９記載のディジタル流量計。
【請求項４１】
前記出力回路は、前記センサパラメータ処理モジュールから前記センサ信号パラメータを受信し、前記センサ信号パラメータに基づく前記駆動信号を生成することを特徴とする請求項３９記載のディジタル流量計。
【請求項４２】
前記コントローラは、前記駆動回路から生成された駆動信号データを記憶するメモリを含み、前記コントローラは前記駆動信号データを使用することを特徴とする請求項３５記載のディジタル流量計。
【請求項４３】
前記コントローラは前記センサ信号から生成されたセンサ信号データと前記駆動回路から生成された駆動信号データとを記憶するメモリを含み、前記コントローラは前記センサ信号データと前記駆動信号データとを使用することを特徴とする請求項３５記載のディジタル流量計。
【請求項４４】
前記コントローラは、前記第１の質量流量測定値及び前記第２の質量流量測定値の１つと関連する不確実性パラメータを生成することを特徴とする請求項３５記載のディジタル流量計。
【請求項４５】
前記コントローラは、前記第１の質量流量測定値及び前記第２の質量流量測定値の１つと関連する測定状態パラメータを生成することを特徴とする請求項４４記載のディジタル流量計。
【請求項４６】
導管を流れる材料の特性の測定値を生成する方法であって、前記方法は、
前記導管の運動を検出する工程と、
前記検出された運動に基づいて前記導管の中を流れる材料の特性の測定値を生成する工程と、
前記特性の測定値に基づいて流量状態が単相流状態か二相流状態かを判断する工程と、
前記流量状態が単相流状態のとき、前記特性の前記測定にディジタル信号処理を用いて第１の測定信号を生成する第１の分析プロセスを適用する工程と、
前記流量状態が二相流状態のとき、神経網プロセッサを用いて、
前記特性の前記測定値に基づく質量流量エラーを予測する工程と、
エラー修正因子を生成する工程と、
前記特性の前記測定に前記エラー修正因子を適用して第２の測定信号を生成する工程と、
を含む第２の分析プロセスを前記特性の前記測定に適用する工程と、
前記特性の前記測定値に基づいて前記導管に運動を与える駆動信号を生成する工程と、
前記駆動信号を用いて前記導管に運動を与える工程と、
を含む方法。
【請求項４７】
前記特性の前記測定値を生成する前記ステップは、メモリにセンサ信号データを記憶することをさらに含むことを特徴とする請求項４６記載の方法。
【請求項４８】
前記メモリから前記センサ信号データを取り出し前記センサ信号データからセンサ変数を計算するステップをさらに含むことを特徴とする請求項４７記載の方法。
【請求項４９】
前記センサ変数に対するセンサ変数統計値を計算するステップをさらに含むことを特徴とする請求項４８記載の方法。
【請求項５０】
前記センサ変数統計値は、各前記センサ変数の平均、標準偏差、及び傾斜を含むことを特徴とする請求項４９記載の方法。
【請求項５１】
前記第１の測定信号に関する不確実性分析を実行し、第１の測定信号に関連する不確実性パラメータを生成して有効な質量流量測定信号を生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項４６記載の方法。
【請求項５２】
前記有効な測定信号と関連する測定状態パラメータを生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項５１記載の方法。
【請求項５３】
前記第２の測定信号に関する不確実性分析を実行し、前記第２の測定信号と関係する不確実性パラメータを生成して有効な質量流量測定信号を生成する前記ステップをさらに含むことを特徴とする請求項４６記載の方法。
【請求項５４】
前記有効な測定信号と関連する測定状態パラメータを生成する前記ステップをさらに含む請求項５３記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流量計に関する。
【背景技術】
【０００２】
流量計は、導管を移動する材料に関する情報を提供する。例えば、質量流量計は、導管を移動する材料の直接表示を行う。同様に、密度流量計、すなわち比重計は、導管の中を流れる材料の密度の表示を行う。質量流量計も、材料の密度の表示を行うこともある。
【０００３】
コリオリ型の質量流量計は、周知のコリオリ効果に基づいており、回転導管を流れる材料は、コリオリの力による作用を受けて加速されて放射状に移動する塊になる。多くのコリオリ型の質量流量計は、導管の長手方向と直交する回動軸を中心に導管をサイン波状に振動させることによって、コリオリ力を誘導する。かかる質量流量計において、移動流体質量によって受けるコリオリの反応力は、導管そのものに移動して、回転面内のコリオリ力のベクトルの方向に、導管の偏差、すなわち偏位として発現する。
【０００４】
エネルギーは、周期的な力を印加する駆動機構によって導管に供給されて、導管を振動させる。駆動機構の１つのタイプは、印加電圧と比例した力を与える電気機械的式駆動回路である。振動流量計において、印加電圧は周期的であり、一般にサイン波状である。入力電圧の周期は、導管の運動が導管の振動の共振モードと整合するように選択される。これによって、振動を維持するために必要なエネルギが減少する。振動流量計は、導管の振動に対応する瞬間的な周波数および位相情報を担持するセンサ信号が増幅されて、電気機械的式駆動回路を使用する導管にフィードバックされる、フィードバックループを使用することがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、流量計の測定対象である流体の質量流量を流体の流れ状態の変化にも関わらず正確に測定できる流量計を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１の一般的特徴において、流量計は、振動可能な導管と、導管に接続されて導管に運動を与えるように動作可能な駆動回路と、導管に接続されて導管の運動を検出しセンサ信号を生成するように動作可能なセンサとを含む。コントローラがセンサ信号を受信するために接続され、センサ信号から生の質量流量測定値を生成し、単相流状態を検出すると単相流状態の間においては第１のプロセスを用いて生の質量流量測定値を処理して第１の質量流量測定値を生成し、二相流状態を検出すると二相流状態の間においては第２のプロセスを使用して生の質量流量測定値を修正して第２の質量流量測定値を生成するように動作可能である。
【０００７】
第２のプロセスには、神経回路網プロセッサを含み、質量流量エラーを予測し、第２の質量流量測定値を生成するために使用されるエラー修正因子を計算する。神経回路網プロセッサは少なくとも１つのパラメータを受信し、一組の所定の係数をその入力パラメータに掛ける。
【０００８】
神経回路網プロセッサは多層パーセプトロン神経回路網プロセッサであって、入力パラメータを受信する入力層、入力パラメータに一組の所定の係数を掛ける処理ノードを有する隠れ層、及び出力パラメータを生成する出力層を含む。入力パラメータは温度パラメータ、減衰パラメータ、密度パラメータ、及び見かけ流量パラメータを含む。流量計はさらに神経回路網プロセッサに接続された学習モジュールを含み、学習データが与えられると最新の一組の係数が計算される。流量計の他の実施例において、神経回路網プロセッサは動径基底関数網である。
【０００９】
他の実施例において、第２のプロセスは、プロセッサを含み、密度低下パラメータを分析し、質量流量エラーを予測し、第２の質量流量測定値を生成するために用いられるエラー修正因子を計算する。プロセッサは、気泡モデルルーチンを実行して密度低下パラメータを分析する。
【００１０】
第１の質量流量測定値は、有効な質量流量測定であって、生の質量流量測定値及びコントローラによって計算された不確実性パラメータを含む。第２の質量流量測定値は、有効な質量流量測定であって、生の質量流量測定値とコントローラによって計算された不確実要素パラメータとから生成された修正質量流量測定値を含む。コントローラは第１の質量流量測定値に関連する測定状態パラメータを生成する。コントローラは第２の質量流量測定値と関連する測定状態パラメータも生成する。
【００１１】
流量計は、コントローラが使用するセンサ信号から生成されるセンサ信号データを蓄積するメモリを含む。流量計と関連するコントローラは、センサパラメータ処理モジュールも含み、センサ信号を分析しセンサ信号パラメータを生成する。流量計は状態機械も含み、生の質量流量測定値と単相流状態及び二相流状態を検出するセンサ信号パラメータとを使用する。
【００１２】
コントローラは出力信号生成器も含み、センサパラメータ処理モジュールからセンサ信号パラメータを受信してセンサ信号パラメータに基づく駆動回路のための駆動信号を生成するように動作可能である。コントローラはセンサ信号に基づいて駆動信号を生成する回路も含む。駆動信号は駆動回路を動作させるためのディジタル駆動信号である。あるいは、駆動信号は駆動回路を動作させるためのアナログ駆動信号であってもよい。
【００１３】
流量計には、導管の運動を検出し第２のセンサ信号を生成するために導管に接続される第２センサが含まれ、第２のセンサ信号を受信し、ディジタル信号処理を用いて第１のセンサ信号及び第２センサ信号に基づく駆動信号を生成するために接続されるコントローラも含まれる。流量計は第１及び第２のセンサ信号に基づいて導管の中を流れる材料の特性の測定値を生成する。流量計は第２の駆動回路を含み、コントローラは２つの駆動回路のために異なる駆動信号を生成する。コントローラは、第１のセンサ信号の周波数を評価し、第１のセンサ信号を用いて位相差を計算し、計算された位相差を用いて測定値を生成することによって、特性の測定値を生成する。コントローラは、２つのセンサ信号のうちの１つの振幅を調整することによって２つのセンサ信号の振幅差を補償する。コントローラは、各センサ信号に対する周波数、振幅及び位相偏差を測定し、位相偏差をセンサ信号の平均周波数に合わせる。コントローラは複数のアプローチを用いて位相差を計算し、計算された基本差としてアプローチの１つの結果を選択する。コントローラは、センサ信号を合成して合成信号を生成し合成信号に基づく駆動信号を生成する。コントローラは合成信号に利得を適用して駆動信号を生成する。
【００１４】
コントローラは、大なる利得を合成信号に適用して駆動信号を生成して導管の運動を開始させ、運動開始後は、駆動信号としてセンサ信号の位相及び周波数に基づく位相及び周波数を有する周期的信号を生成する。
【００１５】
流量計は導管に接続されて導管の運動を検出するよう動作可能な第２のセンサを含み、コントローラは、測定値を生成する第１の信号プロセッサ、第１のセンサと第１の信号プロセッサの間に接続され第１のディジタルセンサ信号を第１の信号プロセッサに与える第１のアナログ−ディジタルコンバータ、及び第２のセンサと第１の信号プロセッサとの間に接続され第２のディジタルセンサ信号をコントローラに与える第２のアナログ−ディジタルコンバータとを含む。第１の信号プロセッサは、ディジタルセンサ信号を合成して合成信号を生成するとともに、第１及び第２ディジタルセンサ信号に基づいて利得信号を生成する。コントローラは、合成信号及び利得信号を第１の信号プロセッサから受け取るために接続された乗算ディジタル−アナログコンバータをさらに含み、合成信号及び利得信号の積として駆動信号を生成する。
【００１６】
流量計は駆動回路に供給された電流を測定するための回路も含む。コントローラはセンサ信号のゼロクロス点を検出しゼロクロス点間のサンプルを数えることによって、センサ信号の周波数を測定する。流量計は制御システムへの接続も含み、コントローラは測定値と不確実性分析の結果とを制御システムに送出する。
【００１７】
別の特徴において、ディジタル流量計は振動可能な導管、導管に接続されて導管に運動を与えるように動作可能な駆動回路、及び導管に接続されて導管の運動を検出しセンサ信号を生成するように動作可能なセンサを含む。コントローラはセンサ信号を受信するために接続され、単相流状態を検出すると単相流状態の間においては第１のプロセスを使用してセンサ信号を処理し有効な質量流量測定値を生成し、二相流状態を検出すると二相流状態の間においては第２のプロセスを使用してセンサ信号を処理して有効な質量流量測定値を生成するように動作可能である。
【００１８】
別の特徴において、ディジタル流量計は振動可能な導管、導管に接続されて導管に運動を与えるように動作可能な駆動回路、及び導管に接続されて導管の運動を検出しセンサ信号を生成するように動作可能なセンサを含む。コントローラがセンサ信号を受信し単相流状態及び二相流状態を検出するために接続されている。コントローラは、第１の処理モジュールを含み単相流状態の間においてはセンサ信号を分析して第１の質量流量測定値を生成し、かつ第２の処理モジュールを含み二相流状態の間においてはセンサ信号を分析して第２質量流量測定値を生成する。第２の処理モジュールは、神経回路網プロセッサを含み、質量流量エラーを予測し、第２の質量流量測定値を生成するために使用されるエラー修正因子を計算する。コントローラは駆動回路を動作させるための駆動信号を生成する出力回路も含む。
【００１９】
神経回路網は、少なくとも１つの入力パラメータを受信し、一組の所定の係数をその入力パラメータに掛ける。入力パラメータは、温度パラメータ、減衰パラメータ、密度パラメータ、及び見かけの流量パラメータを含む一組の入力パラメータを含む。
【００２０】
コントローラはセンサ信号から生成されたセンサ信号データを蓄積するメモリを含み、コントローラは蓄積されたセンサ信号データを使用する。コントローラは、センサパラメータ処理モジュールを含み、センサ信号データを分析してセンサ信号パラメータを生成する。
【００２１】
ディジタル流量計は状態機械を含み、センサ信号パラメータを受信して単相流状態及び二相流状態を検出する。出力回路は、センサパラメータ処理モジュールからセンサ信号パラメータを受信してセンサ信号パラメータに基づく駆動信号を生成するよう動作可能である。
【００２２】
コントローラは駆動回路からの生成された駆動信号データを蓄積するメモリを含み、コントローラは駆動信号データを使用する。コントローラは、センサ信号から生成されたセンサ信号データ及び駆動回路から生成された駆動信号データを蓄積するメモリを含み、コントローラはセンサ信号データ及び駆動信号データを使用する。
【００２３】
コントローラは第１の質量流量測定値及び第２の質量流量測定値のうちの１つと関連する不確実パラメータを生成する。コントローラは第１の質量流量測定値及び第２の質量流量測定値に関連する測定状態パラメータも生成する。
【００２４】
別の特徴において、導管の中を流れる材料の特性の測定値を生成する方法が実施される。方法には、導管の運動を検出する行程と、検出された運動に基づいて導管の中を流れる材料の特性の測定値を生成する行程と、特性の測定値に基づいて流量状態を検出する行程とを含む。流量状態が単相流状態であるとき、第１の分析プロセスがディジタル信号処理を用いる特性の測定に適用されて第１の測定信号が生成される。流量状態が二相流状態であるとき、第２の分析プロセスが神経回路網プロセッサを用いる特性の測定に適用される。神経回路網プロセッサは、特性の測定値に基づく質量エラーを予測するよう動作し、エラー修正因子を生成し、特性の測定値にエラー修正を適用して第２の測定信号を生成する。加えて、駆動信号が生成され、特性の測定値に基づいて導管に運動を与えるために使用される。
【００２５】
特性の測定値を生成するには、メモリにセンサ信号データを蓄積することをさらに含む。センサ信号データはメモリから取り出され、センサ変数及びセンサ変数統計値がセンサ信号データから計算される。センサ変数統計値には各センサ変数に対する平均、標準偏差、及び傾きを含む。
【００２６】
流量計は、第１の測定信号に関する不確実性分析を実行し、第１の測定信号に関連する不確実性パラメータを生成して有効な質量流量測定信号を生成する。有効な測定信号に関連する測定状態パラメータも生成される。流量計は、第２の測定信号に関する不確実性分析を実行し、第２の測定信号に関する不確実性のパラメータを生成して有効な質量流量測定信号を生成する。有効な測定信号に関連する測定状態パラメータも生成される。
【００２７】
これらの技術はディジタル質量流量計などのディジタル流量計で実施されて、導管の振動を制御し質量流量及び密度測定値を生成する制御・測定システムが用いられている。導管に接続されたセンサが制御・測定システムに信号を供給する。制御・測定システムは質量流量計測を行う信号を生成し、ディジタル信号処理を使用して、導管を駆動する信号を生成する。次に、駆動信号は、導管の振動を誘起する力に変換される。
【００２８】
ディジタル質量流量計は、従来のアナログの方法に勝る多くの効果を提供する。例えば、流量計のプロセッサは単相流状態及び二相流状態の検出を可能にする。質量流量測定値は流量計が二相流を検出すると修正される。制御の観点から、ディジタル処理技術を使用すると、従来のアナログの方法に対して、より大なる反応性、精度、適応性を提供する、正確で高性能な制御アルゴリズムの適用が可能になる。
【００２９】
ディジタル制御システムによって、導管の振動を制御する際、負の利得を使用することができる。このように、導管振動について位相が１８０度ずれている駆動信号が、振動の振幅を減らすために使用することができる。これの実際の関連性は、特に減衰での突然の低下が振動振幅の望ましくない増加を生成する、大きく且つ可変の減衰状況においては、特に重要である。可変減衰状況の１つの例は、空気混和が導管の中を流れる材料に生じる時である。
【００３０】
振動の大きさが、ユーザ制御により変更できる一定の設定値に制御されるとき、負のフィードバックを行う能力も重要である。負のフィードバックによって、振動の設定値の減少は、設定値の増加と同様に高速で実行できる。対照的に、正のフィードバックのみに頼るアナログ計器は、利得をゼロに設定して、振幅を減らした設定値に下げるために、システムの減衰を待たなければならない。
【００３１】
測定の点から、ディジタル質量流量計は、高い情報帯域幅を提供できる。例えば、ディジタル測定システムは、１８ビットの精度で且つ５５ｋＨｚのサンプリングレートで作動しているアナログ-ディジタルコンバータを使用する。ディジタル測定システムも、データをフィルタにかけて処理する精巧なアルゴリズムを使用し、センサからの生のデータで開始して最終的な測定データまで継続する。これによって、例えば１周期につき５ナノ秒の位相精度等の、極めて高い精度が実現される。生のセンサデータで始まるディジタル処理も、既存の測定技術への拡張も斟酌して、時間変化する振幅、周波数、ゼロオフセットを検出して補償すること等によって、現実的な状況での性能を改善する。
【００３２】
制御および測定の改良は、相互に作用して更に改善される。例えば、振動振幅の制御は、振幅測定値の質に依存する。通常の条件下において、ディジタル質量流量計は、所望の設定値の２０ｐｐｍ内に振動を維持する。同様に、制御が改善されると、測定値に正の利益をもたらす。振動の安定性が増加すると、一定の振幅（すなわち、一定の設定値）を必要としない計器に対してさえも、測定値の質を改善する。例えば、改善された安定性によって、測定値の計算に使用される仮定は、広範囲の条件に対して有効になる。
【００３３】
ディジタル質量流量計によって、測定および制御プロセスを有する完全に新しい機能（例えば診断法）の統合が可能になる。例えば、空気混和プロセスの有無を検出するアルゴリズムは、空気混和が検出される場合、測定及び制御の両方で生じる補償動作によって実行される。
【００３４】
ディジタル質量流量計のさらなる効果は、使用されるハードウェアの限られた量から生じる。そして、これによって、製造時や現場での組立、デバッグ、修理を行うために、計器が簡単になる。改善された性能のための現場での迅速な修理や、機械部品（例えばループ、フランジ、センサ、駆動回路）の摩耗の補償は、可能である。何となれば、計器は、容易に交換可能な規格のハードウェア部品を使用しており、ソフトウェアの変更を比較的容易に行うことができるからである。更に、診断、測定、制御の統合は、ハードウェアの簡単さとソフトウェアにおいて実行される機能のレベルとによって、容易になる。例えば低電力部品や、性能が改善された部品などの、新しい機能は、制御システム全体の主要な再設計をせずに、統合される。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
本発明の他の特徴および効果は、図面を含む以下の記載と請求項とから明らかにする。
ディジタル流量計などにおける二相流の影響を説明する技術が提供される。これらの技術が、図４０の参照を初めとして説明される前に、ディジタル流量計について図１から図３９を参照して説明されている。
【００３６】
図１を参照すると、ディジタル質量流量計１００は、ディジタルコントローラ１０５、一つ以上の運動センサ１１０、一つ以上の駆動回路１１５、導管１２０（以下、流管とも称す）、温度センサ１２５を含む。ディジタルコントローラ１０５は、例えば、プロセッサ、フィールド・プログラマブルゲートアレイ、ＡＳＩＣ、他のプログラマブル論理アレイやゲートアレイ、プロセッサコアを有するプログラマブル論理回路等の一つ以上を使用して実行される。ディジタルコントローラは、運動センサ１１０から入力される信号に少なくとも基づいて、導管１２０を流れる質量流の測定値を生成する。ディジタルコントローラも、駆動回路１１５を制御して、導管１２０に運動を誘起する。この運動は、運動センサ１１０により検出される。
【００３７】
導管１２０を流れる質量流は、駆動回路１１５によって供給される駆動力に応答して、導管に誘起される運動に対応する。特に、質量流は、導管の温度と同様に、運動の位相および周波数に対応する。ディジタル質量流量計も、導管の中を流れる材料の密度の測定値を提供する。密度は、運動の周波数および導管の温度に対応する。記載されている技術の多くは、質量流の測定よりはむしろ密度の測定を行う比重計に応用できる。
【００３８】
導管の温度は、温度センサ１２５を使用して測定され、その剛性および寸法等の導管の特性に影響を及ぼす。ディジタルコントローラは、これらの温度作用を補償する。ディジタルコントローラ１０５の温度は、例えば、ディジタルコントローラの動作周波数に影響を及ぼす。一般に、コントローラ温度の影響は、十分に小さく、無視できると考えられている。しかしながら、場合によっては、ディジタルコントローラは、固体装置を使用して、コントローラの温度を測定して、コントローラの温度の影響を補償する。
Ａ．機械的設計
１の実施例において、図２Ａおよび図２Ｂに図示するように、導管１２０は、小領域が導管に対して空間を除去したりまたは確保するパイプライン（図示せず）に挿入されるように設計されている。導管１２０は、パイプラインとの接続用の装着フランジ１２と、パイプラインと垂直に向きが定められた２つの平行な平坦ループ１８，２０を支持する中心マニホールドブロック１６とを含む。電磁気駆動回路４６とセンサ４８とは、ループ１８、２０の各端部の間に取付けられる。２つの駆動回路４６の各々は、図１の駆動回路１１５に相当するが、２つのセンサ４８の各々は、図１のセンサ１２０に相当する。
【００３９】
ループの反対側の端部の駆動回路４６は、大きさが等しく且つ符号が反対の電流（すなわち、位相が１８０度ずれている電流）が給電されて、ループ１８、２０の直線領域２６が同一平面の垂直二等分線５６を中心に回転され、これは、点Ｐ（図２Ｂ）で、管を横切る。駆動回路に供給される給電電流を繰り返し反転する（例えばサイン波状に制御する）と、直線領域２６の各々は、線５６-５６、すなわちループの対称軸を中心に、水平面内で弓ひも形を掃引する振動運動を被る。下方の丸いターン部３８、４０でのループの横方向全体の移動は、小さく、直径が１インチ（２．５４ｃｍ）のパイプの２フィート（６０．９６ｃｍ）の長い直線領域２６に対して１／１６のインチ（１．６ｍｍ）のオーダである。振動の周波数は、大抵約８０〜９０Ｈｚである。
Ｂ．導管の運動
ループ１８，２０の直線領域の運動を、図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃの３つのモードに示す。図３Ｂに示す駆動モードにおいて、ループは、対応する点Ｐを中心に１８０度位相がずれて駆動され、故に、２つのループは、同期をとって、反対に（ｉｎ ｔｈｅ ｏｐｐｏｓｉｔｅ ｓｅｎｓｅ）に回転する。従って、ＡおよびＣなどの、それぞれの端部は、周期的に一緒になり、離れて行く。
【００４０】
図３Ｂに示す駆動運動は、図３Ａに示すコリオリモードの運動を含む。これは、ループの間で反対方向であり、互いにわずかに向かうように（または離れるように）直線領域２６を移動させる。コリオリの効果は、ｍｖＷに直接対応する。ここで、ｍはループの断面にある材料の質量であり、ｖは質量が移動する速度（容積流量）であり、Ｗはループの角速度（Ｗ＝Ｗoｓｉｎωｔ）であり、ｍｖは質量流量である。２つの直線領域がサイン波状に駆動されて、各速度がサイン波状に変化するときに、コリオリの効果は最も大きい。これらの条件の下に、コリオリの効果は、駆動信号に対して位相が９０度ずれている。
【００４１】
図３Ｃは、同じ方向にループを変位させる望ましくない共通モード運動を示す。このタイプの運動は、図２Ａおよび図２Ｂの実施例のパイプラインの軸方向の振動によって生じることがある。何となれば、ループがパイプラインに対して垂直であるからである。
【００４２】
図３Ｂに示されるタイプの振動は、非対称モードと呼ばれ、図３Ａのコリオリモードは、対称モードと呼ばれる。非対称のモードの振動の固有周波数は、足のねじれの弾性力に依存する。通常、図２Ａおよび図２Ｂに示す形の導管に対する非対称モードの共振周波数は、対称モードの共振周波数よりも高い。質量流測定値のノイズ感度を減らすために、ある質量流量に対するコリオリ力を最大にすることが望ましい。上記したように、ループは共振周波数で駆動され、コリオリ力は、ループが振動している周波数（すなわち、ループの角速度）に直接対応している。それゆえに、ループは、非対称モードにおいて駆動され、これは共振振動数をより高くする傾向がある。
【００４３】
他の実施例は、導管の設計が異なっている。例えば、単一のループや、直線チューブ領域を、導管として使用してもよい。
Ｃ．電子工学的な設計
ディジタルコントローラ１０５は、ループの互いに対向する端部に位置するセンサ４８（すなわち、運動センサ１１０）によって生じた信号を処理することによって、質量流量を測定する。各センサによって、生じる信号は、ループがセンサの隣りに位置する駆動回路によって駆動される相対速度に相当する成分と、ループに誘起されるコリオリ力に起因するループの相対速度に相当する成分とを含む。ループは、非対称モードで駆動され、その結果、駆動速度に相当するセンサ信号の成分は、振幅が等しいが、符号が反対になる。その結果生じたコリオリ力は、対称モードにあり、故に、コリオリの速度に相当するセンサ信号の成分は、振幅が等しく、符号も同じである。このように、信号の差を計算すると、コリオリの速度成分を相殺し、駆動速度と比例する差になる。同様に、信号を合計すると、駆動速度成分を相殺し、コリオリ速度と比例する和になる。これは、その結果、コリオリ力と比例する。次に、この和は、質量流量を測定するために使用される。
【００４４】
1．アナログ制御システム
ディジタル質量流量計１００は、従来のアナログ質量流量計に対してかなりの効果を奏する。後の議論のために、図４に、従来の質量流量計のアナログ制御システム４００を示す。センサ４８の各々は、電圧信号を生成し、信号ＶA0はセンサ４８ａにより生成され、信号ＶB0はセンサ４８ｂにより生成される。ＶA0、ＶB0は、センサの位置での相対的なループの速度に相当する。処理の前に、信号ＶA0、ＶB0は、対応する入力増幅器４０５、４１０で増幅されて、信号ＶA1、ＶB1を生成する。増幅器およびセンサでのアンバランスを補正するために、入力増幅器４１０は、同期復調器４１５及び積分器４２０を含むフィードバックループから来るバランス信号によって制御される可変利得を有する。
【００４５】
増幅器４０５の出力部で、信号ＶA1は、次式の形式を取る。
【００４６】
【数１】
2008102155.tif 000003
【００４７】
そして、増幅器４１０の出力部で、信号ＶB1は、次式の形式を取る。
【００４８】
【数２】
2008102155.tif 000004
【００４９】
但し、ＶDおよびＶCは、それぞれ駆動電圧およびコリオリ電圧であり、ωは駆動モードの角周波数である。
【００５０】
電圧ＶA1、ＶB1は、演算増幅器４２５によって差が計算されて、ＶDRVを生成する。
【００５１】
【数３】
2008102155.tif 000005
【００５２】
但し、ＶDRVは駆動運動に相当して、駆動回路に電力を供給するために使用される。駆動回路に電力を供給することに加えて、ＶDRVは、ゼロクロス検出器４３０に供給される。ゼロクロス検出器４３０は、ＶDRVの周波数に相当する周波数を有する出力方形波ＦDRVを生成する。ＦDRVは、ディジタル位相同期ループ回路４３５への入力として使用される。ＦDRVは、プロセッサ４４０にも供給される。
【００５３】
電圧ＶA1、ＶB1は、演算増幅器４４５により合計されて、以下に示すＶCORを生成する。
【００５４】
【数４】
2008102155.tif 000006
【００５５】
但し、ＶCORは、誘起されたコリオリ運動に対応する。
【００５６】
ＶCORは、同期復調器４５０に供給され、同期復調器４５０は、ゲーティング信号Ｑと周波数が異なり且つ位相も異なるＶCORの成分を拒絶することによって、質量に正比例する出力電圧ＶMを生成する。位相同期ループ回路４３５は、Ｑを生成する。このＱは、ＶDRVと同じ周波数（ω）を有し且つＶDRVと位相が９０度異なる（すなわち、ＶCORと位相が一致する）直交基準信号である。従って、同期復調器４５０は、ω以外の周波数を拒絶し、故に、ＶMは、ωでＶCORの振幅に相当する。この振幅は、導管の質量に正比例する。
【００５７】
ＶMは、電圧・周波数コンバータ４５５に供給される。電圧・周波数コンバータ４５５は、ＶMの振幅に相当する周波数を有する方形波信号ＦMを生成する。次に、プロセッサ４４０は、ＦMをＦDRVで割って質量流量の測定値を生成する。
【００５８】
ディジタル位相同期ループ回路４３５も、基準信号Ｉを生成する。この基準信号Ｉは、ＶDRVと位相が同じであり、フィードバックループ制御増幅器４１０において、同期復調器４１５のゲート制御を行うために使用される。対応する入力信号の駆動成分が乗算された入力増幅器４０５、４１０の利得が等しいとき、演算増幅器４４５での加算動作は、信号ＶCORにゼロ駆動成分を生成する（すなわち、ＶDRVと同じ位相信号が無い）。入力増幅器４０５、４１０の利得が等しくないとき、駆動成分はＶCORに存在する。この駆動成分は、同期復調器４１５によって抽出されて、積分器４２０によって積分されて、入力増幅器４１０の利得を補正する誤差電圧を生成する。利得があまりにも高いときや、あまりにも低いとき、同期復調器４１５は、出力電圧を生成し、この出力電圧により、積分器によって、利得を修正する誤差電圧を変化させる。利得が所望の値に達するとき、同期変調器の出力は、ゼロに行き、誤差電圧は、変化をやめて、利得を所望の値で維持する。
２．ディジタル制御システム
図５は、ディジタル質量流量計１００の一実施例５００のブロック図を示す。このディジタル質量流量計は、導管１２０、駆動回路４６、図２Ａおよび図２Ｂのセンサ４８を、ディジタルコントローラ５０５とともに含む。センサ４８からのアナログ信号は、アナログ‐ディジタル（"Ａ／Ｄ"）コンバータ５１０によってディジタル信号に変換されて、コントローラ５０５に供給される。Ａ／Ｄコンバータは、別々のコンバータとして、または、単一のコンバータの別々のチャネルとして構成しても良い。
【００５９】
ディジタル−アナログ（"Ｄ／Ａ"）コンバータ５１５は、駆動回路４６を駆動するために、コントローラ５０５からのディジタル制御信号をアナログ信号に変換する。各駆動回路に対して別々の駆動信号を使用することは、多数の効果を有する。例えば、システムは、診断処理に対して、対称駆動モードと非対称駆動モードとの間で容易に切り替わることができる。他の実施例において、コンバータ５１５によって生成された信号は、駆動回路４６に供給される前に、増幅器によって増幅される。また他の実施例において、単一のＤＡコンバータを、両方の駆動回路に供給する駆動信号を生成するために使用してもよく、駆動信号は、駆動回路の一方に供給される前に反転されて、導管１２０を対称モードで駆動する。
【００６０】
高精度抵抗器５２０および増幅器５２５は、各駆動回路４６に供給される電流を測定するために使用される。Ａ／Ｄコンバータ５３０は、測定された電流をディジタル信号に変換して、ディジタル信号をコントローラ５０５に供給する。コントローラ５０５は、駆動信号を生成する際、測定された電流を使用する。
温度センサ５３５および圧力センサ５４０は、それぞれ、導管の入口５４５及び出口５５０での温度と圧力とを測定する。Ａ／Ｄコンバータ５５５は、測定された値をディジタル信号に変換して、ディジタル信号をコントローラ５０５に供給する。コントローラ５０５は、様々な方法で測定された値を使用する。例えば、圧力測定値の差は、導管の背圧を測定するために使用される。導管の剛性は、背圧にとともに変化するので、コントローラは、測定された背圧に基づいて導管の剛性を説明する。
【００６１】
追加の温度センサ５６０は、Ａ／Ｄコンバータによって使用される水晶発振器５６５の温度を測定する。Ａ／Ｄコンバータ５７０は、この温度測定値を、コントローラ５０５による使用のためにディジタル信号に変換する。Ａ／Ｄコンバータの入出力関係は、コンバータの動作周波数に応じて変化し、動作周波数は、水晶発振器の温度に応じて変化する。従って、コントローラは、温度の測定値を使用して、Ａ／Ｄコンバータによって供給されるデータや、システム較正のデータを調節する。
【００６２】
図５の実施例において、ディジタルコントローラ５０５は、図６に示すプロシージャ６００に従ってＡ／Ｄコンバータ５１０によって生成されるディジタル化されたセンサ信号を処理して、駆動回路４６に供給される駆動信号及び質量流の測定値を生成する。最初に、コントローラは、センサからデータを収集する（ステップ６０５）。このデータを使用して、コントローラは、センサ信号の周波数を測定し（ステップ６１０）、センサ信号からのゼロオフセットを除去し（ステップ６１５）、センサ信号の振幅および位相を測定する（ステップ６２０、ステップ６２５）。コントローラは、これらの計算された値を使用して、駆動信号を生成し（ステップ６３０）、質量流の測定値および他の測定値を生成する（ステップ６３５）。駆動信号および測定値を生成した後、コントローラは、新しいデータのセットを収集して、このプロシージャを繰り返す。プロシージャ６００の行程は、順番に、または並行に実行されたり、または順序を変化させて実行することができる。
【００６３】
周波数、ゼロオフセット、振幅、位相の関係のため、１の推定値が、他を計算するときに使用される。これは、精度を改善するために、計算の繰り返しに至る。例えば、センサ信号のゼロオフセットを測定する際に使用される初期周波数決定は、オフセット・除去されたセンサ信号を使用して修正される。更に、適切な場合、周期に対して生成される値を、次のサイクルに対する開始推定値として使用できる。
ａ．データ収集
議論を簡単にするために、２つのセンサからのディジタル化された信号を信号ＳＶ1、ＳＶ2とし、信号ＳＶ1は、センサ４８ａから出て、信号ＳＶは、センサ４８ｂから出るものとする。新しいデータが絶えず生成されるにもかかわらず、計算は、両方のセンサの１つの全周期に相当するデータに基づいていると仮定する。充分なデータのバッファリングによって、この条件は、データを処理する平均時間がデータの収集に要する時間よりも短い限り、真である。周期のために実行される作業は、周期が完了したことを決める行程と、周期の周波数（または、ＳＶ1およびＳＶ2の周波数）を計算する行程と、ＳＶ1およびＳＶ2の振幅を計算する行程と、ＳＶ1およびＳＶ2の位相差を計算する行程とを含む。複数の実施例において、これらの計算は、次に対するスタートとして前の周期の終点を使用して、周期毎に繰り返される。他の実施例において、周期は、１８０度だけ、または他の角度（例えば９０度）だけ重なり、故に、周期は、それに先行して続く周期内に含まれる。
【００６４】
図７Ａおよび図７Ｂは、信号ＳＶ1、ＳＶ2からのサンプルデータの２つのベクトルを示し、それぞれ、（ｓｖ１＿ｉｎ）および（ｓｖ２＿ｉｎ）と名付ける。各ベクトルの第１のサンプリング点は、公知であり、ベクトルによって表されるサイン波のゼロクロスに相当する。（ｓｖ１＿ｉｎ）に対し、第１のサンプリング点は、負の値から正の値へのゼロクロスであり、（ｓｖ２＿ｉｎ）に対し、第１のサンプリング点は、正の値から負の値へのゼロクロスである。
【００６５】
周期に対する実際の開始点（すなわち、実際のゼロクロス）は、サンプリング点とは正確にはまず一致しない。このため、初期サンプリング点（start＿sample＿SV１およびstart＿sample＿SV２）は、周期の開始直前に生じるサンプリング点である。第１のサンプリング点と実際の開始との間の差を説明するために、アプローチとして、周期が実際に開始する次のサンプルと開始サンプルとの間の位置（start＿offset＿SV１またはstart＿offset＿SV２）を使用する。
【００６６】
信号SV1とSV2との間に位相偏差が存在するので、（sv１＿in）および（sv２＿in）は、異なるサンプリング点で開始する。サンプルレートおよび位相差の両方が高い場合、（sv１＿in）のスタートと（sv２＿in）のスタートとの間にはサンプルの差が存在する。この差は、位相のオフセットの生の推定値を提供し、計算された位相オフセットに対するチェックとして使用できる。これを以下に説明する。例えば、５５ｋＨｚでサンプリングするとき、１のサンプルは、およそ０．５度の位相シフトに相当し、１のサンプルは、およそ８００のサンプル点に相当する。
【００６７】
コントローラが、例えば和（Ａ＋Ｂ）および差（Ａ−Ｂ）等の関数を使用して、ＢがＡと同じ周波数を持つように重みが付けられている時、さらなる変数（例えば（satrt＿sample＿sum）および（start＿offset＿sum）は、各関数に対する期間の開始を追跡する。和および差の関数は、ＳＶ1およびＳＶ2の中間に位相偏差を有する。
【００６８】
一実施例において、センサからのデータを記憶するために使用されるデータ構造は、各センサ毎に円形のリストであり、周期における最大数のサンプルの少なくとも二倍の容量を有する。このデータ構造によって、処理は、現在の周期に対するデータに対して実行され、一方、割り込みや他の技術が、次の周期に対するデータをリストに加えるために使用される。
【００６９】
処理は、全周期に相当するデータに対して実行されて、サイン波に基づいた方法を使用するときの誤差を避ける。従って、周期に対するデータを組み立てる際の第１の作業は、周期が始まり、終わるところを測定することである。重畳しない周期が使用されるとき、周期の開始は、前の周期の端部として識別される。重畳する周期が使用されて、周期が１８０度重畳するとき、周期の開始は、前の周期の中間点として、または前の周期に先行する周期の終点として、識別される。
【００７０】
周期の終了点が、前の周期のパラメータに基づいて、更にパラメータが周期から周期へと所定の量以上変化しないという仮定の下に、最初に評価される。例えば、５％が、最後の周期の値からの最大許容変化として使用され、これは、５５ｋＨｚのサンプリングレートで、連続する周期に対して振幅または周波数の５％の増加または減少の繰り返しが、１秒で５０００％近くの変化になるので、合理的である。
【００７１】
５％を振幅および周波数の最大許容増加として指定して、連続する周期において５度の最大位相変化を許容することによって、信号ＳＶ1に対する周期の終了点での上限に対する従来の推定値が、以下のように測定される。
【００７２】
【数５】
2008102155.tif 000007
【００７３】
但し、（start＿sample＿SV１)が(sv１＿in)の第１のサンプルであり、(サンプル＿レート)はサンプリングレートであり、(est＿freq）は前の周期からの周波数である。信号ＳＶ2に対する周期の終了端の上限（end＿sample＿SV２）は、同じように測定される。
【００７４】
周期の終了端が識別されたあと、周期が処理に値するか否かについての簡単なチェックが行われる。例えば、導管が失速したり、または、センサ波形が著しくゆがめられたとき、周期は、処理に値しない。適切な周期のみを処理すると、演算をかなり減らすことができる。
【００７５】
周期の適性を判別する１つの方法は、周期のある点を調べて予測された動作を確かめることである。上記したように、最後の周期の振幅および周波数によって、現在の周期に対応する値の有効な開始評価が得られる。これらの値を使用して、周期の３０度、１５０度、２１０度、３３０度に相当する点が調べられる。振幅および周波数が前の周期の振幅および周波数に正確に匹敵する場合、これらの点は、それぞれ(est＿amp/２)、(est＿amp/２)、(-est＿amp/２)、(-est＿amp/２)に相当する値を有する。但し、(est＿amp)は、信号の評価振幅（すなわち、前の周期からの振幅）である。振幅および周波数において５％の変化を許容することによって、不等式が各四分の一周期毎に生成される。３０度の点に対して、不等式は以下のように表せる。
【００７６】
【数６】
2008102155.tif 000008
【００７７】
他の点に対する不等式は、同じ形式を有し、(est＿amp＿SV１)項の符号及びオフセット項(x/３６０)は、適切な値を有する。これらの不等式は、導管が合理的な方法で振動していることをチェックするために使用される。
測定値処理は、ベクトル(sv１＿in)(スタート:終了)、(sv２＿in)（スタート：終了）に生じる。但し、
【００７８】
【数７】
2008102155.tif 000009
【００７９】
となる。
【００８０】
信号に対するスタート点および終了点間の差は、信号の周波数を表す。
ｂ．周波数測定
ディスクリートにサンプリングされた純粋なサインの周波数は、パルス幅の間の遷移を検出し（すなわち、正または負のゼロクロスを検出することによって）、各期間でのサンプル数を数えることによって、計算される。この方法を使用することによって、例えば５５ｋＨｚで８２．２Ｈｚサイン波をサンプリングすると、０．１５％の最大誤差で周波数を評価する。より高い精度は、例えば（start＿offset＿SV１)および(start＿offset＿SV２)を使用して、ゼロクロスが実際に起きたときのサンプルの一部を評価することによって得られる。ランダムノイズおよびゼロオフセットによって、この方法の精度は減少する。
【００８１】
図８Ａおよび図８Ｂに示すように、周波数測定のより精密な方法は、サイン波の２乗の補間を使用する。この方法によって、２次関数（quadratic function）は、２乗したサイン波の最小点と一致するようにはめ込まれ、２次関数のゼロは、周波数を測定するために使用される。もし、次式を満たす場合、
【００８２】
【数８】
2008102155.tif 000010
【００８３】
（但し、ｓｖtが時刻ｔでのセンサ電圧であり、Ａが振動振幅、ｘtが時刻ｔでのラジアン角（すなわち、ｘt＝２πｆｔ）であり、δがゼロオフセット、εtは分布Ｎ（０，１）を有する確率変数であり、σはノイズの変化である）、二乗関数は、次式で与えられる。
【００８４】
【数９】
2008102155.tif 000011
【００８５】
但し、ｘtが２πに近いとき、ｓｉｎ（ｘt）およびｓｉｎ2（ｘt）は、ｘ0t＝ｘt‐２π、およびｘ0t2としてそれぞれ近似される。従って、２πに近いｘtの値に対して、ａtは、次式で近似できる。
【００８６】
【数１０】
2008102155.tif 000012
【００８７】
これは、ノイズを加えた純粋な二次式（最小値はゼロ以外δ＝０を仮定する）であり、ノイズの大きさはσ及びδに依存している。線形補間を使用してもよい。
【００８８】
この曲線あてはめ技術に関連した誤差の源は、ランダムノイズ、ゼロオフセット、真の二次式からの偏差である。曲線のあてはめは、ランダムノイズのレベルに非常に敏感である。センサ電圧のゼロオフセットは、正弦２乗関数のノイズの大きさを増やし、ゼロオフセット除去の重要性を示している（後述）。最小値から移動すると、純粋なサイン波の２乗は、完全な２次式ではない。最も重大な抽出項は、四次である。対照的に、線形補間にとって最も重大な抽出項は、三次である。
【００８９】
この曲線あてはめ技術に関連する自由度は、データ点のどれくらい、またはどのデータ点が使用されるかに関係がある。最小数は３であるが、最小二乗法の使用により、（より大きい演算費用で）それ以上を使用することができる。かかる適合は、ランダムノイズに影響されない。図８Ａは、２次近似が最小点から約２０度離れたところまでは良いことを示している。最小点からさらに離れたデータを使用すると、ランダムノイズの影響は減少するが、正弦２乗関数での２次以外の項（すなわち、四次以上）に起因する誤差が増える。
【００９０】
図９に、曲線あてはめ技術を実行するためのプロシージャ９００を示す。第１行程として、コントローラは変数を初期化する（ステップ９０５）。これらの変数は、（エンド＿ポイント），すなわちゼロクロスの最良推定値、（ｅｐ＿ｉｎｔ）、すなわちエンド＿ポイントに最も近い整数値、ｓ〔０．．ｉ〕、すなわち全サンプル点のセット、ｚ［ｋ］、すなわち（エンド＿ポイント）に最も近いサンプル点の２乗、ｚ〔０．．ｎ‐ｌ〕、すなわち（エンド＿ポイント）を計算するために使用される２乗されたサンプル点のセット、ｎ、すなわち（エンド＿ポイント（ｎ＝２ｋ＋１））を計算するために使用されるサンプル点の数、ステップ＿長、すなわちｚの連続する値の間のｓのサンプル数、反復＿カウント、すなわちコントローラが実行する繰り返しのカウントを含む。
【００９１】
次に、コントローラは、「エンド＿ポイント」の第１の推定値を生成する（ステップ９１０）。コントローラは、前の周期からの評価された周波数に基づいて評価されたゼロクロス点を計算し、評価されたゼロクロス点の周囲を（前後に）検索して真のクロスポイントに最も近いものを見つけることによって、この推定値を生成する。次に、コントローラは、真のクロス点近傍のサンプルのより小さな振幅を有するサンプル点に等しい「エンド＿ポイント」を設定する。
【００９２】
次に、コントローラは、曲線あてはめのための点の数、ｎを設定する（ステップ９１５）。コントローラは、１１ｋＨｚのサンプルレートに対して５に等しく、４４ｋＨｚのサンプルレートに対して２１に等しいｎを設定する。次に、コントローラは、「反復＿カウント」を０に設定し（ステップ９２０）、「反復＿カウント」を増加してプロシージャの繰り返しを開始する（ステップ９２５）。
【００９３】
プロシージャの反復部分の第１行程として、コントローラは、「反復＿カウント」の値に基づいて「ステップ＿長」を選択する（ステップ９３０）。コントローラは、「反復＿カウント」がそれぞれ１、２、３のいずれかに等しいかどうかに応じて、６、３、１に等しい「ステップ＿長」を設定する。
【００９４】
次に、コントローラは、「エンド＿ポイント」および０．５の合計の整数部として「ｅｐ＿ｉｎｔ」を測定し（ステップ９３５）、ｚアレイを満たす（ステップ９４０）。例えば、ｎが５に等しいとき、ｚ〔０〕＝ｓ〔ｅｐ＿ｉｎｔ‐２*ステップ＿長〕2、ｚ〔１〕＝ｓ〔ｅｐ＿ｉｎｔ‐ステップ＿長〕2、ｚ〔２〕＝ｓ〔ｅｐ＿ｉｎｔ〕2、ｚ〔３〕＝ｓ〔ｅｐ＿ｉｎｔ＋ステップ＿長〕2、ｚ〔４〕＝ｓ〔ｅｐ＿ｉｎｔ＋２*ステップ＿長〕2である。
【００９５】
次に、コントローラは、例えばザビツキィ・ゴレイ（Savitzky‐Golay）フィルタ等のフィルタを使用して、ｚ〔ｋ‐１〕、ｚ〔ｋ〕、ｚ〔ｋ＋１〕の平滑な値を計算する（ステップ９４５）。ザビツキィ・ゴレイフィルタは、ニューメリカルレシピ（Numerical Recipes in C）第６５０頁乃至第６５５頁（第２版、ケンブリッジ大学出版、１９９５年）にプレス（Press）等により記載され、言及することにより組み込まれている。次に、コントローラは、二次式をｚ〔ｋ‐１〕、ｚ〔ｋ〕、ｚ〔ｋ＋１〕のあてはめ（ステップ９５０）、二次式（ｚ*）および対応する位置（ｘ*）の最小値を計算する（ステップ９５５）。
【００９６】
ｘ*が（ｋ‐１）および（ｋ＋１）に相当する点の間にある場合（ステップ９６０）、コントローラは、ｘ*に等しい「エンド＿ポイント」を設定する（ステップ９６５）。その後で、「反復＿カウント」が３未満の場合（ステップ９７０）、コントローラは、「反復＿カウント」を＋１増加して（ステップ９２５）、プロシージャの反復部分を繰り返す。
【００９７】
ｘ*が（ｋ‐１）および（ｋ＋１）に相当する点の間にある場合（ステップ９６０）、または「反復＿カウント」が、３に等しい場合（ステップ９７０）、コントローラは、プロシージャの反復部分を出る。次に、コントローラは、「エンド＿ポイント」と周期の開始点との間の差に基づいて周波数を計算する。そして、これは公知である（ステップ９７５）。
【００９８】
本質において、プロシージャ９００によって、コントローラは、各試みのより短い「ステップ＿長」を使用して、「エンド＿ポイント」に戻る３つの試みを実行する。試みに対する結果である最小値が、曲線のあてはめに使用される点の外側に来る（すなわち、補間より外挿になっている）場合、これは、前の推定値または新しい推定値のいずれかが貧弱であることと、ステップサイズの減少が許可されないこととを示している。
【００９９】
プロシージャ９００は、センサによって生成される少なくとも３つの異なるサイン波に適用される。これらは、信号ＳＶ1、ＳＶ2、二つの重み付き合計を含む。さらに、ゼロオフセットが除去されたと仮定すると、これらの信号に対して生成された周波数の推定値は、互いに独立している。これは、各々の誤差が独立しているので、明らかに、信号ＳＶ1、ＳＶ2にあてはまる。しかし、信号ＳＶ1、ＳＶ2間での質量流および対応する位相差が、周波数の計算に対して十分に大きく、場合毎に異なるサンプルに基づいている限り、これは、重み付き和に対してあてはまる。これが正しいとき、周波数推定値のランダム誤差も、互いに独立すべきである。
【０１００】
３つの独立した周波数の推定値が構成されて、改善された推定値を提供する。この合成された推定値は、単に３つの周波数推定値の平均値である。
ｃ．ゼロオフセットの補償
コリオリ送信機での重要な誤差の源は、各センサ電圧のゼロオフセットである。ゼロオフセットは、前置増幅回路およびアナログ‐ディジタルコンバータのドリフトによってセンサ電圧信号にもたらされる。ゼロオフセット効果は、差動回路の使用による正及び負電圧に対する前置増幅利得のわずかな差によって悪化することがある。各誤差源は、送信機の間で変化し、送信機温度とともに、素子の摩耗による時間の経過とともに変化する。
【０１０１】
コントローラにより使用されるゼロオフセットの補償技術の例を、以下に詳細に記載する。一般に、コントローラは、周波数評価及び積分法を使用して、センサ信号の各々のゼロオフセットを測定する。次に、コントローラは、それらの信号からゼロオフセットを除去する。信号ＳＶ1、ＳＶ2からゼロオフセットを除去した後、コントローラは、それらの信号の周波数を再び計算して、周波数の改善された周波数評価を行う。
ｄ．振幅測定
振幅は、様々な可能性のある用途を有する。これらは、フィードバックを介した導管振動の調整と、駆動回路波形を合成するときのセンサ電圧の寄与の釣り合いと、位相測定値に対する和および差の計算と、測定値を補正するための振幅変化率の計算とを含む。
【０１０２】
１つの実施例において、コントローラは、信号ＳＶ1、ＳＶ2の評価振幅を使用して、信号ＳＶ1、ＳＶ2の和及び差、和及び差の積を計算する。和および差を測定する前に、コントローラは、一方の信号を補正して、２つのセンサの利得間の差を考慮する。例えば、コントローラは、信号ＳＶ2の振幅に対する信号ＳＶ1の振幅の比に基づいて、信号ＳＶ2に対してデータを補償するので、両方の信号が同じ振幅を持つ。
【０１０３】
コントローラは、計算された和に基づいて、周波数のさらなる推定値を生成する。これの推定値は、以前の周波数の推定値と共に平均化されて、信号の周波数の精製された推定値を生成したり、または以前の推定値と交換したりする。
【０１０４】
コントローラは、フーリエに基づく技術に応じて振幅を計算して、高調波の影響を除去する。（ゼロクロス技術を使用して識別されるような）期間Ｔに亘るセンサ電圧ｘ（ｔ）は、オフセットと一連の高調波の項によって、以下のように表される。
【０１０５】
【数１１】
2008102155.tif 000013
【０１０６】
この式によって、ゼロでないオフセットａ0は、ゼロでない余弦項ａnになる。対象の振幅は、基本成分の振幅（すなわち、周波数ωでの振幅）であるが、高調波成分の振幅（すなわち、周波数ｋω、但し、ｋは１より大である）をモニタすることは、診断目的のための値になりえる。ａn、ｂnの値は、次式で計算される。
【０１０７】
【数１２】
2008102155.tif 000014
【０１０８】
【数１３】
2008102155.tif 000015
【０１０９】
各高調波の振幅は、次式から得られる。
【０１１０】
【数１４】
2008102155.tif 000016
【０１１１】
積分は、２次式の補正を有するシンプソンの方法を使用して計算される（後述）。この方法の主要な演算は、純粋な正弦およ余弦関数を計算している。
ｅ．位相測定
コントローラは、多数の方法を使用して、信号ＳＶ1、ＳＶ2の間の位相差を計算する。例えば、コントローラは、次式によって、ｔ＝０での開始時間に対する各高調波の位相偏差を測定する。
【０１１２】
【数１５】
2008102155.tif 000017
【０１１３】
位相偏差は、周期の開始（すなわち、ゼロクロス点）と周波数ωのＳＶ（ｔ）の成分に対するゼロ位相の点との間の差として、単一波形内で解釈される。位相偏差は、波形全体に対する平均であるので、周期の中間点からの位相偏差として使用される。理想的には、振動のゼロオフセットおよび一定振幅の無い状態で、位相偏差は周期毎にゼロとなるべきである。コントローラは、同じ時間に対する各センサ電圧の位相偏差を比較することによって、位相差を測定する。
【０１１４】
振幅および位相は、高調波の影響を除去するフーリエ法を使用して生成される。この方法は、導管の両端部が同じ周波数で振動していることを仮定しないという効果を有する。方法の第１行程として、周波数の推定値は、ゼロクロスを使用して生成され、周期の開始および終了の間の時間を測定する。周波数の線形変化が仮定される場合、この推定値は、期間にわたる時間平均周波数に等しい。評価され、仮定した周期の時間‐不変量、周波数ωを使用して、コントローラは、次式を計算する。
【０１１５】
【数１６】
2008102155.tif 000018
【０１１６】
但し、ＳＶ（ｔ）は、センサ電圧波形（すなわち、ＳＶ1（ｔ）、またはＳＶ2（ｔ））である。次に、コントローラは、振幅および位相の推定値を判別する。
【０１１７】
【数１７】
2008102155.tif 000019
【０１１８】
次に、コントローラは、各センサ信号の平均周波数及び位相が波形全体を表しているものと仮定して、位相差を計算する。これらの周波数はＳＶ1、ＳＶ2に対して異なるので、対応する位相は、平均周波数に拡大・縮小される。更に、位相は、同じ開始点（すなわち、ＳＶ1の周期の中間点）へシフトされる。拡大・縮小された後、減算されて位相差を求める。
【０１１９】
【数１８】
2008102155.tif 000020
【０１２０】
但し、ｈは、サンプル長であり、中間点は、サンプルの項において次式として定義される。
【０１２１】
【数１９】
2008102155.tif 000021
【０１２２】
一般に、位相および振幅は、２つのセンサに対して同じ時間フレームでは計算されない。流量がゼロであるとき、２つの周期の中間点は一致する。しかし、高い流量で発散するので、計算は、時間内に一致しないサンプルセットに基づいている。これは、変化する質量流の条件下で、位相ノイズの増加につながる。十分な流量で、（３６０度から）４度の位相シフトは、ＳＶ1、ＳＶ2データセットの９９％のサンプルだけが一致していることを意味する。空気混和の条件下では、はるかに大きな位相シフトが観察され、これは、重複の低流量にさえ至ることがある。
【０１２３】
図１０に、この問題に触れた修正された方法１０００を示す。最初に、コントローラは、ＳＶ1、ＳＶ2データセットの周波数（ｆ1、ｆ2）と中間点（ｄ1、ｄ2）とを見つける（ステップ１００５）。最後の周期から周波数に線形シフトを仮定して、コントローラは、ＳＶ1の中間点（ｆ2m1）でＳＶ2の周波数と、ＳＶ2の中間点（ｆ1m2）でＳＶ1の周波数を計算する（ステップ１０１０）。
【０１２４】
次に、コントローラは、ｆ1m2、ｆ2miの周波数を仮定して、中間点ｍ2、ｍ1を用いて新しいデータセット（ｄ1m2、ｄ2m1）の開始点と終了点とを計算する（ステップ１０１５）。これらの終了点が、必ずしもゼロクロス点と一致するわけではない。しかし、これは、フーリエに基づく計算に対する必要条件ではない。
【０１２５】
次に、コントローラは、セットｄ1、ｄ2m1の位相および振幅のフーリエ計算を実行する。この位相差計算は、上記に概説した（ステップ１０２０）。ｄ1およびｄ2m1の中間点は同一であるから、（スケール‐シフト＿ＳＶ2）は常にゼロであり、無視できる。コントローラは、データセットｄ2、ｄ1m2に対してこれらの計算を繰り返す（ステップ１０２５）。次に、コントローラは、測定値を生成するために、計算された振幅および位相差の平均値を生成する（ステップ１０３０）。中間点ｍ1、ｍ2の間に充分な分離が存在するとき、コントローラは、二つの結果のセットを使用して、位相および振幅の変化率の局所的な推定値を提供する。
【０１２６】
コントローラは、ＳＶ1、ＳＶ2の差を計算し、計算した差を二乗し、その結果を積分することからなる差動増幅方法を使用する。他の方法によれば、コントローラは、サイン波を合成し、信号ＳＶ1、ＳＶ2の差をサイン波に乗算し、結果を積分する。コントローラは、信号ＳＶ1、ＳＶ2の積も積分し、これは周波数（２ｆ）を有するサイン波となり（但し、ｆは信号ＳＶ1、ＳＶ2の平均周波数である）、または、コントローラは、積を二乗したり、その結果を積分したりする。コントローラは、積のサイン波と同等のコサイン波を合成し、合成したコサイン波に積のサイン波を乗算して、次にコントローラが積分する周波数（４ｆ）のサイン波を生成する。コントローラは、これらの方法のうちの複数を使用して、別々の位相測定値を生成し、次に、最終的な位相測定値として別々の測定値の平均値を計算する。
【０１２７】
差動・増幅法は、次式で始まる。
【０１２８】
【数２０】
2008102155.tif 000022
【０１２９】
但し、φは、センサ間の位相差である。基礎的な三角恒等式（trigonometric identities）が、次式の如く、信号間の和（Sum）および差（Diff）を定義するために使用される。
【０１３０】
【数２１】
2008102155.tif 000023
【０１３１】
これらの関数は、それぞれ、２Ａ1ｃｏｓ（φ／２）、２Ａ1ｓｉｎ（φ／２）の振幅を有する。コントローラは、ＳＶ1、ＳＶ2に対するデータから(Sum)及び(Diff)に対するデータセットを計算し、次に上記方法のうちのいくつかを使用して、それらのデータセットによって表される信号の振幅を計算する。次に、コントローラは、計算された振幅を使用して、位相差φを計算する。
【０１３２】
または、位相差は、次式にて定義される関数(Prod)を使用して計算される。
【０１３３】
【数２２】
2008102155.tif 000024
【０１３４】
これは、振幅（Ａ2ｓｉｎφ）、周波数（２ｆ）の関数である。(Prod)は、サンプル毎に生成され、φは、結果としてのサイン波の振幅から計算される。
特に、位相の計算は、前の計算（すなわち、ＳＶ1、ＳＶ2の周波数および振幅の計算）の精度に依存している。コントローラは、位相の別々の（完全に独立していなければ）推定値を提供する。これは、合成されて、改善された推定値を与える。
Ｆ．駆動信号生成
コントローラは、利得を信号ＳＶ1、ＳＶ2の差に適用することによって、駆動信号を生成する。コントローラは、正の利得（結果として正のフィードバック）または負の利得（結果として負のフィードバック）のいずれかを適用する。
【０１３５】
一般に、導管のＱは、十分に高く、故に、導管は一定のディスクリートな周波数のみで共振する。例えば、導管に対する最低共振周波数は、駆動周波数に拘わらず、プロセス流体の密度に依存して、６５Ｈｚと９５Ｈｚとの間である。このように、導管を共振周波数で駆動してサイクル毎のエネルギ損失を最小にすることは、望ましい。センサ電圧を駆動回路にフィードバックすると、駆動周波数は共振周波数に移ることができる。
【０１３６】
フィードバックを使用して駆動信号を生成する他の実施例として、上記により測定された周波数及び位相を有する純粋なサイン波が、合成されて駆動回路に送られる。この方法は、共振周波数の高調波等の、不要な高周波成分を除去する効果がある。この方法によって、アナログ‐ディジタルコンバータ、処理、ディジタル−アナログ変換器によって導入される時間遅延を補償でき、確実に、駆動信号の位相がセンサ信号の位相の中間点に相当させる。この補償は、システム成分の時間遅延を測定し、時間遅延相当する位相シフトを導入することによって、行われる。
【０１３７】
導管を駆動する他の方法は、方形波パルスを使用する。これは、別の合成方法であり、この方法は、一定の（正及び負の）直流電源が所定の間隔でオン・オフが切り替えられて必要なエネルギを提供する。切り替えは、センサ電圧位相と同期している。この方法は、ディジタル−アナログ変換器を必要としないので、有効である。
【０１３８】
一般に、導管の振幅は、開始時に所望の値を高速で得るべきであるが、測定値機能を高速で行うために、計器を傷つける可能性のあるかなりのオーバーシュートの無い状態でそうすべきである。所望高速スタートアップは、高利得を設定することによって成し遂げられ、故に、導管の高いＱ及びランダムノイズの存在は、導管の運動を始動させるためには十分である。１の実施例において、高利得および正のフィードバックが、導管の運動を始動させるために使用される。安定した動作が得られると、システムは、駆動信号を生成するために、合成方法に切り替わる。
【０１３９】
図１１Ａ乃至図１３Ｄを参照すると、合成方法は、高利得がそうできないときに導管運動を始動させるためにも使用される。例えば、センサ電圧の直流電圧オフセットがランダムノイズよりかなりより大きい場合、高利得の適用は、振動運動を誘起しない。この状態を、図１１Ａ乃至図１１Ｄに示す。図１１Ａ乃至図１１Ｄにおいて、高利得が、およそ０．３秒で適用される。図１１Ａおよび図１１Ｂに示すように、高利得を適用すると、一方の駆動信号が、大なる正の値（図１１Ａ）を仮定し、他方が大なる負の値（図１１Ｂ）を仮定する。駆動信号の振幅は、センサ信号のノイズとともに変化する（図１１Ｃおよび図１１Ｄ）。しかし、増幅されたノイズは、振動を誘起するために駆動信号の符号を変化させるには不充分である。
【０１４０】
図１２Ａ乃至図１２Ｄは、複数の周期における方形波の印加によって、振動の高速スタートアップが生じることができる様子を示している。直径が２インチの導管の振動は、およそ２秒の間に安定する。導管振動の安定は、図１２Ａおよび図１２Ｂに示すように、駆動信号の振幅の減少により示される。図１３Ａ乃至図１３Ｄは、１インチ導管がおよそ０．５秒間に安定する様子を示す。
【０１４１】
方形波も、動作中に使用されて、導管振動の問題を補正する。例えば、ある状況において、流量計の導管は、例えば１．５ｋＨｚのオーダの周波数等の、共振周波数の高調波で振動し始めることは公知である。かかる高周波振動が検出されるときに、所望の周波数を有する方形波は、導管振動を共振周波数に戻すために使用される。
ｇ．測定値の生成
コントローラは、アナログコントローラによって使用される方法と同様な方法で、質量流測定値をディジタル的に生成する。コントローラは、密度等の他の測定値も生成できる。
一実施例において、コントローラは、２つのセンサ信号の間の位相差（phase＿diff）、導管の振動周波数（freq）、プロセス温度（temp）基づいて、質量流を計算する。
【０１４２】
【数２３】
2008102155.tif 000025
【０１４３】
但し、Ｔｃは、較正温度であり、（ＭＦ1‐ＭＦ3)は較正プロシージャにおいて計算される較正定数であり、(noneu＿mf)は非工学ユニットでの質量流である。
【０１４４】
コントローラは、導管の振動周波数およびプロセス温度に基づいて密度を計算する。
【０１４５】
【数２４】
2008102155.tif 000026
【０１４６】
但し、(Ｄ1‐Ｄ4)は較正プロシージャの間に生成される較正定数である。
Ｄ．積分法 多数の積分法が有効であり、様々な技術が、異なるレベルの計算力を必要とし、異なるレベルの精度を提供している。記載した実施例において、シンプソンの方法の変形が使用される。基礎的な技術は、次式の如く表される。
【０１４７】
【数２５】
2008102155.tif 000027
【０１４８】
但し、ｔkはサンプルｋでの時間であり、ｙkは対応する関数値であり、ｈは行程長である。この規則は、奇数個のデータポイント（すなわち、少なくとも３つの点）で任意のデータベクトルに対して繰り返し適用され、データポイントの立方スプラインをあてはめて積分することと等価である。データポイントの数が偶然にも偶数の場合、いわゆる第(３／８)番目規則が、間隔の１の終了端に適用される。
【０１４９】
【数２６】
2008102155.tif 000028
【０１５０】
以前に説明したように、各周期は、サンプリング点から若干ずれたところ（例えば、start＿offset＿SV1）で始まり、または終了する。積分法の精度は、これらのオフセットを考慮することによって、かなり改善される。例えば、半周期サイン波の積分において、その結果の一貫した過小評価を避けるために、部分サンプルに相当する領域を計算に含む必要がある。
【０１５１】
２つのタイプの関数、すなわち、サイン関数またはサイン二乗関数が、記載された計算において積分される。両者は、終了点が起こるところでは、ゼロ近傍に容易に近似される。終了点で、サイン波は、近似的に線形であり、サイン二乗関数は、近似的に２次式である。
【０１５２】
これら２つのタイプの関数の点から、３つの異なる積分方法が評価された。これらは、終了点を補正しないシンプソンの方法、線形の終了部を補正するシンプソンの方法、２次式を補正するシンプソンの方法である。
【０１５３】
積分法は、任意のアナログ‐ディジタル切り捨て誤差もシミュレーションすることなく、純粋なサイン関数およびサイン２乗関数をサンプリングすることによって、テストされた。積分が計算され、その結果は、信号の真の振幅と比較された。これらの計算の誤差の唯一の源は、積分法に起因する。得られた結果を表Ａおよび表Ｂに示す。
【０１５４】
【表１】
2008102155.tif 000029
【０１５５】
【表２】
2008102155.tif 000030
【０１５６】
サイン関数に対し、線形補正を有するシンプソンの方法は、最小の標準偏差で偏りが無く、一方、修正のないシンプソンの方法は、負の誤差に偏り、２次補正を有するシンプソンの方法は、比較的高い標準偏差を有した。サイン２乗関数に対して、誤差は一般に減少し、２次補正は、最高の結果を提供した。これらの評価に基づいて、サイン関数を積分するときは線形補正が使用され、サイン２乗関数を積分するときは、２次補正が使用される。
Ｅ．同期変調法 
図１４は、センサ信号を処理する他のプロシージャ１４００を示す。プロシージャ１４００は、同期変調に基づいている。これは、例えば、デニス（Denys）等による、「同期性の損失に対するフランス未来防衛計画に対する電圧位相の測定」(電力供給についてのＩＥＥＥ論文集、７（１）、６２‐６９、１９９２)、ベゴビック（Begovic）等による「高調波が存在する場合の電力網の周波数追跡」(電力供給についてのＩＥＥＥ論文集、８（２）、４８０‐４８６、１９９３)に記載されていて、両者は言及することにより組み込まれている。
【０１５７】
第１に、コントローラは、システムの公称動作周波数の初期推定値を生成する（ステップ１４０５）。コントローラは、この公称周波数から、信号ｘ〔ｋ〕（例えば、ＳＶ1）の周波数の偏差を測定しようとする。
【０１５８】
【数２７】
2008102155.tif 000031
【０１５９】
但し、Ａは、信号のサイン波部分の振幅であり、ω0は公称周波数（例えば、８８Ｈｚ）であり、Δωは、公称周波数からの偏差であり、ｈはサンプリングの間隔であり、φは位相シフトであり、ε(k)は、加えられたノイズおよび高調波に相当する。
【０１６０】
この測定値を生成するために、コントローラは、公称周波数で振動する２つの信号を合成する（ステップ１４１０）。信号は、０または(π／２)だけ位相シフトされ、単一の振幅を有する。コントローラは、これらの信号の各々に元の信号を乗算して、信号ｙ1、ｙ2を生成する（ステップ１４１５）。
【０１６１】
【数２８】
2008102155.tif 000032
【０１６２】
但し、ｙ1、ｙ2の第１項は高周波（例えば１７６Ｈｚ）成分であり、第２項は低周波（例えば０Ｈｚ）成分である。次に、コントローラは、ローパスフィルタを使用して、高周波成分を除去する（ステップ１４２０）。
【０１６３】
【数２９】
2008102155.tif 000033
【０１６４】
但し、ε1〔ｋ〕およびε2〔ｋ〕は、元の信号からフィルタ処理されたノイズを表す。コントローラは、これらの信号を合成して、ｕ〔ｋ〕を生成する（ステップ１４２５）。
【０１６５】
【数３０】
2008102155.tif 000034
【０１６６】
これは、周波数偏差に関する不可欠な情報を担持する。示すように、ｕ1〔ｋ〕は、ｕ〔ｋ〕の実数成分を表し、ｕ2〔ｋ〕は虚数成分を表す。
【０１６７】
コントローラは、ｕ〔ｋ〕の実数および虚数成分を使用して、周波数偏差、Δｆを計算する（ステップ１４３０）。
【０１６８】
次に、コントローラは、周波数偏差を公称周波数に加算して（ステップ１４３５）、実際のΔｆ、ｆを与える。
【０１６９】
【数３１】
2008102155.tif 000035
【０１７０】
コントローラは、ｕ〔ｋ〕の実数および虚数成分を使用して、元の信号の振幅を測定する。特に、コントローラは、次式として振幅を測定する（ステップ１４４０）。
【０１７１】
【数３２】
2008102155.tif 000036
【０１７２】
次に、コントローラは、２つのセンサ信号の位相差を測定する（ステップ１４４５）。後述するローパスフィルタの適用後に残っているノイズ（ε1〔ｋ〕およびε2〔ｋ〕）を無視できると仮定すれば、ｙ1'〔ｋ〕およびｙ2'〔ｋ〕のノイズフリーバージョン（ｙ1*〔ｋ〕およびｙ2*〔ｋ〕）は、次式で表される。
【０１７３】
【数３３】
2008102155.tif 000037
【０１７４】
これらの信号を乗算すると、次式となる。
【０１７５】
【数３４】
2008102155.tif 000038
【０１７６】
０Ｈｚ近傍のカットオフ周波数を有するローパスフィルタによって信号をフィルタ処理すると、不必要な成分が除去されて、次式に示すものが残る。
【０１７７】
【数３５】
2008102155.tif 000039
【０１７８】
この式から、位相差が、次のように計算される。
【０１７９】
【数３６】
2008102155.tif 000040
【０１８０】
このプロシージャは、プロシージャがこの周波数から偏差のみを測定するように、動作周波数が最初に評価される精度に依存する。よい評価が得られる場合、狭帯域フィルタを使用でき、このことはプロシージャを非常に正確なものにしている。典型的な流量計に対して、動作周波数は、約９５Ｈｚ（空）および８２Ｈｚ（充填）である。半分の範囲の第１の近似（８８Ｈｚ）が使用され、これによって、ローパスフィルタは１３Ｈｚのカットオフが可能になる。非常に小さいカットオフ周波数はサイン波の振幅を減らすので、カットオフ周波数の選択は注意しなければならない。
【０１８１】
測定値の精度は、使用されるフィルタ処理特性に依存する。不感帯でのフィルタの減衰は、高調波の除去量を測定するが、カットオフ周波数が小さくなると、ノイズ除去を改善する。
Ｆ．ＰＩ制御を有する計器
図１５Ａおよび図１５Ｂは、他の技術を使用して駆動回路に供給する信号を生成するコントローラ１５０５を有する計器１５００を示す。アナログ‐ディジタルコンバータ１５１０は、センサ４８からの信号をディジタル化して、ディジタル化された信号をコントローラ１５０５に出力する。コントローラ１５０５は、ディジタル化された信号を使用して、駆動回路毎の利得を計算する。利得は、導管に所望の振動を生成するために最適である。利得は、正または負のいずれでも良い。次に、コントローラ１５０５は、利得を、乗算ディジタル−アナログ変換器１５１５に供給する。他の実施例において、直列に配置した２つ以上の乗算ディジタル−アナログ変換器を、単一のより感度のある乗算ディジタル−アナログ変換器を実行するために使用してもよい。
【０１８２】
コントローラ１５０５は、ディジタル化されたセンサ信号を使用して、駆動信号も生成する。コントローラ１５０５は、これらの駆動信号をディジタル−アナログ変換器１５２０に供給する。ディジタル−アナログ変換器１５２０は、信号をアナログ信号に変換し、このアナログ信号は、乗算ディジタル−アナログ変換器１５１５に供給される。
【０１８３】
乗算ディジタル-アナログ変換器１５１５は、アナログ信号にコントローラ１５０５からの利得を掛けて、導管を駆動する信号を生成する。次に、増幅器１５２５は、これらの信号を増幅して、駆動回路４６に供給する。乗算ディジタル−アナログ変換器によって実行される乗算を、コントローラ１５０５に実行させることによって、同様の結果が得られる。このとき、乗算ディジタル−アナログ変換器は、標準のディジタル−アナログ変換器に置換しても良い。
【０１８４】
図１５Ｂに、制御方法をより詳細に示す。コントローラ１５０５内で、ディジタル化されたセンサ信号が振幅検出器１５５０に供給される。振幅検出器１５５０は、例えば上記の技術を使用して、導管の運動の振幅の測定値ａ(ｔ)を測定する。次に、加算器１５５５は、振幅ａ（ｔ）および所望の振幅ａ0を使用して、次式に示す誤差ｅ（ｔ）を計算する。
【０１８５】
ｅ（ｔ）＝ａ0‐ａ（ｔ）
誤差ｅ（ｔ）は、比例積分(proportional‐integral;"ＰＩ"）制御ブロック１５６０によって使用されて、利得Ｋ0（ｔ）を生成する。この利得に、センサ信号の差が掛けられて、駆動信号を生成する。ＰＩ制御ブロックは、変化している状態に対して高速反応ができるようにする。振幅検出器１５５０、加算器１５５５、ＰＩ制御ブロック１５６０は、コントローラ１５０５によって処理されるソフトウェアとして、または分離回路として実行される。
1. 制御プロシージャ
計器１５００は、図３１に示すプロシージャ１６００に応じて動作する。まず最初に、コントローラは、センサから、ディジタル化されたデータを受け取る（ステップ１６０５）。その後で、プロシージャ１６００は、並行する３つのブランチ、すなわち、測定値ブランチ１６１０、駆動信号生成ブランチ１６１５、利得生成ブランチ１６２０を含む。
【０１８６】
測定値ブランチ１６１０において、ディジタル化されたセンサデータが使用されて、前述のように、振幅、周波数、位相の測定値を生成する（ステップ１６２５）。次に、これらの測定値が使用され、質量流量を計算し（ステップ１６３０）更に他の変数を計算する。一般に、コントローラ１５０５は、測定値ブランチ１６１０を実行する。
【０１８７】
駆動信号生成ブランチ１６１５において、２つのセンサからのディジタル化された信号は、差が計算されて、利得を掛ける信号を生成し、駆動信号を生成する（ステップ１６３５）。上述のように、この差の生成動作は、コントローラ１５０５によって実行される。一般に、差の生成動作は、センサ信号間の振幅差を説明する重み付き差を生成する。
【０１８８】
利得生成ブランチ１６２０において、比例・積分制御ブロックを使用して、利得が計算される。上述したように、導管の運動の振幅ａ(ｔ)は、測定されて（ステップ１６４０）、所望の振幅ａ0から引かれて（ステップ１６４５）、誤差ｅ（ｔ）を計算する。別々の行程として説明したが、振幅ａ(ｔ)の生成は、測定値生成ステップ１６２５の振幅の生成に相当する。最後に、ＰＩ制御ブロックは、誤差ｅ（ｔ）を使用して、利得を計算する（ステップ１６５０）。
【０１８９】
計算された利得に、差信号が掛けられて、駆動回路に供給する駆動信号を生成する（ステップ１６５５）。上述のように、この乗算動作は、乗算ＤＡコンバータによって実行され、またはコントローラによって実行される。
２．ＰＩ制御ブロック
ＰＩ制御ブロックの目的は、振幅ａ0を有する純粋なサイン波振動を導管に維持することである。導管の動作は、簡単な質量‐バネシステムとして次式に表すようにモデル化される。
【０１９０】
【数３７】
2008102155.tif 000041
【０１９１】
但し、ｘは、平衡からの質量の変位及び時間の関数であり、ωnは固有周波数であり、ζは減衰因子であり、小さい（例えば０．００１）と仮定される。出力ｙ（ｔ）および入力ｉ（ｔ）の関数としてのこの運動方程式の解は、電気回路と類似しており、この中で、供給電流ｉ(ｓ）と検出された出力電圧ｙ(ｓ）との間の伝達関数は、次式で表される。
【０１９２】
【数３８】
2008102155.tif 000042
【０１９３】
導管に所望の振動を生成するために、利得Ｋ0（ｔ）を有する正のフィードバックループが、「低速」外側ループによって自動的に調節される。すなわち、
【０１９４】
【数３９】
2008102155.tif 000043
【０１９５】
となる。
【０１９６】
システムが、「２‐時間−スケール（two-time-scales）」特性を有すると仮定すると、これは、Ｋ0（ｔ）の変化が十分に低速なために、上記で得られたｘの方程式の解が、一定の減衰を仮定することによって得られることを意味する。
ゼロ定常状態誤差を与える２‐項ＰＩ制御ブロックは、次式として表される。
【０１９７】
【数４０】
2008102155.tif 000044
【０１９８】
但し、誤差ｅ(ｔ）(すなわち、ａ0‐ａ(ｔ))は、ＰＩ制御ブロックへの入力であり、Ｋp、Ｋiは定数である。１実施例において、ａ0＝１０によって、Ｋp＝０．０２およびＫi＝０．０００５のコントローラの定数は、振動が高速に形成される反応を提供する。しかし、このＰＩ制御ブロックは非線形であり、これは、結果として、設計および動作の困難につながる。
【０１９９】
振動振幅の動作の線形モデルは、ｘ（ｔ）がＡｅjwtに等しいと仮定することによって導かれる。そして、これは、次式になる。
【０２００】
【数４１】
2008102155.tif 000045
【０２０１】
これらの式をループの振動の式に代入し、実数項と虚数項に分けると次式として表される。
【０２０２】
【数４２】
2008102155.tif 000046
【０２０３】
Ａ（ｔ）も、次式で表すことができる。
【０２０４】
【数４３】
2008102155.tif 000047
【０２０５】
この式の解を次式に示す。
【０２０６】
【数４４】
2008102155.tif 000048
【０２０７】
ａ（ｔ）を(logＡ(ｔ）)に等しいものとして定義することによって変数を変形すると、Ａ（ｔ）の式は、次式として表すことができる。
【０２０８】
【数４５】
2008102155.tif 000049
【０２０９】
但し、Ｋ0は、明らかに時間に依存する。ラプラス変換を行うと、以下に示す式になる。
【０２１０】
【数４６】
2008102155.tif 000050
【０２１１】
それは、図１７に示すように、伝達関数とみなせる。この図は、全てのＫo及びａに対して線形であるので、でコントローラの設計に対して特に大切であり、なお、唯一の仮定は「２−時間スケール」特性である。閉ループの特性は、この仮定に関して強力であり、故に、実際に達成しうる高速応答を、容易に設計することができる。
【０２１２】
図１７から、項(ζωn)は、コントローラにより除去されることが必要である「ロード外乱」（すなわち、ｋＫo/２は、定数となるａ（ｔ）用のωnと等しくなければならない）である。ゼロ定常状態誤差にたいして、これは、外側ループコントローラが積分器（すなわち、非常に大きい利得）を有しなければならないことを意味する。このように、適切なＰＩコントローラ（Ｃｓ）は、(Ｋp(１＋１/ｓＴi）)であると仮定される。但し、Ｔiは、定数である。比例項は、安定性のために必要である。しかしながら、項(ζωn)は、安定性やコントローラ設計に影響を与えず、これは、代わりに次式に示す開ループ伝達関数に基づいている。
【０２１３】
【数４７】
2008102155.tif 000051
【０２１４】
Ｋpを変化させる根の軌跡を、図１８に示す。小さいＫpに対して、ゆっくりと不十分に減衰する根がある。Ｋpが増加するにつれて、根は、コントローラ利得が(Ｋ)＝８／(ｋＴ)となる点Ｐで実数になる。特に、この理論は、Ｔiの選択時にいかなる制限も置かない点に注意すべきである。それゆえに、反応は、原則として、ＫpおよびＴiの適切な選択によって必要とされるのと同様に高速で、精確に減衰される。
【０２１５】
極点が、点Ｐで純粋に実数であるにもかかわらず、これは、閉ループ行程反応にオーバーシュートがないことを意味しない。これは、所望の値、ａ0、誤差ｅの間の伝達関数を調べることによって、容易に分かる。
【０２１６】
【数４８】
2008102155.tif 000052
【０２１７】
但し、Ｐ2は、２次の多項式である。ステップ入力（ａ0(ｓ）＝α／ｓ）によっては、反応は、αｐ'(t)と書くことができる。但し、ｐ(t)は、１/ｐ2(ｓ）の逆変換であり、(ａ1 exp（‐λ1ｔ）＋ａ2 exp（‐λ2ｔ))に等しい。信号ｐ(ｔ）は増加し、次に、ゼロに減衰する。故に、ｅ(ｔ）はｐ'と比例し、符号を変えなければならず、ａ（ｔ）のオーバーシュートを意味する。設定点ａ0は、予めフィルタ処理されて、次式に示す疑似設定値ａ0*を与える。
【０２１８】
【数４９】
2008102155.tif 000053
【０２１９】
ここで、Ｔiは、周知のコントローラパラメータである。このプレフィルタを用いて、真のコントローラの極点は、オーバシュートフリーの行程反応を提供すべきである。この特徴は、オーバーシュート（例えば、機械的妨害や部品の過剰ストレス）に対して物理的な制約があるので、有効である。
【０２２０】
図１８の根軌跡は、唯一の力学が、内側ループの利得・振幅対数の伝達関数（図１６）と、外側ループのＰＩコントローラＣ(ｓ)とである（すなわち、振幅の対数(ａ＝logＡ)が即座に測定される）ことを仮定する。しかし、Ａは、成長したりまたは減衰している可能性のある振幅であり、故に、一般に、根本にある正弦曲線を考慮せずに測定することはできない。上記方法に加えて、Ａを測定する方法は、複数存在する。準安定状態での使用に適したものもある。例えば、サイン波信号ｓ(ｔ）＝sin（ωnｔ＋φ0）が測定波形ｙ(ｔ）＝Ａ（ｔ）sin（ωnｔ＋φ１)にロックする位相同期ループが、使用される。このように、振幅の測定値、ａ＝logＡは、これらの信号を（適切な保護およびフィルタを用いて）掛けることによって得られる。この方法は、恐らく定常状態近傍では適切であるが、ロックする前の開始状態に対しては不十分である。
【０２２１】
他の方法は、ピーク追跡器を使用し、このピーク追跡器は、ピーク追従アルゴリズムがコントローラにおいて実行されるゼロクロス検出器を含む。しかし、ゼロクロス方法は、ノイズの影響を受けやすい。更に、ピーク追跡器からの結果は、半周期毎にのみ利用でき、故に、コントローラの更新に対してサンプル間隔を命令する。
【０２２２】
最後に、ＡＭ検出器を使用できる。サイン波をｙ（ｔ）＝Ａsinωnｔとすると、Ａの推定値が、
【０２２３】
【数５０】
2008102155.tif 000054
【０２２４】
から得られる。但し、Ｆ｛ ｝は、１のＤＣ利得を有する適宜のローパスフィルタである。ＡＭ検出器は、最も簡単な方法である。さらに、それは、いかなる特定周波数の振動の存在も想定せず、それゆえに、スタートアップ状態の間利用できる。これは、結果として生じる振動のスペクトルに影響を及ぼす高調波のリークが、内側ルーへと存在するという欠点に苦しむ。更に、フィルタは、外側ループに余分な力学を加え、故に、反応速度とスペクトルの純度との間で妥協することが必要である。特に、フィルタの効果は、最高のＴiの選択を強制することである。
【０２２５】
abs(ｙ）に対するフーリエ級数は、次式で知られている。
【０２２６】
【数５１】
2008102155.tif 000055
【０２２７】
このように、出力は、（π/２）だけ拡大・縮小されて、正しい直流出力Ａを与え、（偶数次の）高調波項(ａkcos２ｋωnｔ)は、フィルタ処理される必要がある。全フィルタが、ＤＣ成分を通過せしめて、他の周波数の全てを減らす必要があるので、２ωn以下のカットオフを有する「レンガ‐壁」フィルタは充分である。しかし、フィルタの力学は、閉ループの動作に影響を及ぼす。フィルタの共通選択は、バターワース(Butterworth)形式にある。例えば、設計区切点周波数ωbを有する三次のローパスフィルタを次式で示す。
【０２２８】
【数５２】
2008102155.tif 000056
【０２２９】
設計周波数で、反応は３ｄＢ下がり、２ωbで、−１８ｄＢ（０．１２）であり、４ωbで、−３６ｄＢ（０．０１５）下がる。高次バターワースフィルタは、鋭いロールオフ(roll-off)を有するが、大部分の極点は、複雑で、制御ループの根の軌跡に悪影響を及ぼすことがある。
Ｇ．ゼロオフセット補償
上記したように、ゼロオフセットは、前置増幅回路のドリフトによって、さらにアナログ‐ディジタルコンバータによって、センサ電圧信号にもたらされる。差動回路の使用による正及び負電圧に対する前置増幅利得の若干の差は、ゼロオフセット効果を悪化させることがある。誤差は、送信機温度および部品の疲労によって、送信機の間で変化する。
【０２３０】
音質（すなわち、比較的低コスト）アナログ‐ディジタルコンバータが、経済的な理由により使用される。これらの装置は、高い優先順位としてのＤＣオフセットおよび振幅安定性を伴って設計されない。図１９Ａ乃至図１９Ｄは、オフセットと正や負の利得とが、この種のコンバータ（ＡＤ１８７９コンバータ）に対するチップ動作温度によってどのように変化するかについてを示す。図示された傾向の再現性は乏しく、この傾向に基づいた温度補償を考慮に入れたとしても、残留ゼロオフセットおよび正・負利得は、残りのものと一致しない。
【０２３１】
２つのセンサ電圧のゼロクロス点の時差を使用して位相を計算する場合、ＤＣオフセットは位相誤差になる。この影響を、図２０Ａ乃至図２０Ｃに示す。各グラフは、真の位相偏差がゼロ（すなわち、ゼロフロー）のとき、ディジタル送信機によって測定されるような計算された位相偏差を示す。
【０２３２】
図２０Ａは、正のゼロクロスで開始する全周期に基づいて計算される位相を示す。平均値は、０．００６２７度である。
【０２３３】
図２０Ｂは、負のゼロクロスで開始する、計算された位相を示す。平均値は、０．０１０９度である。
【０２３４】
図２０Ｃは、半周期毎に計算された位相を示す。図２０Ｃは、図２０Ａおよび図２０Ｂからのデータにインターリーブする。平均位相（‐０．００２３４）は、図２０Ａおよび図２０Ｂのものよりもゼロに近いが、信号の標準偏差は、およそ６倍高い。
【０２３５】
フーリエ法に基づいたものなどの、精巧な位相測定値技術は、ＤＣオフセットに不感である。しかし、これらの技術が使用されるときでも、ゼロオフセットを除去することが望ましい。何となれば、データは、ゼロクロス点によって表現された全周期パケットにおいて処理されるからである。これによって、例えば、見かけの位相および周波数の振幅変調の効果の分析が簡単になる。更に、正及び負電圧間の利得の不整合は、誤差を測定値法に含ませることになる。
【０２３６】
位相検出のゼロクロス技術は、ゼロオフセットおよび利得不整合誤差の効果と、その結果である除去を説明するために使用される。図２１Ａおよび図２１Ｂは、ゼロフローを有する位相の長期ドリフトを示す。各点は、有効なデータの１分間の平均値を表す。図２１Ａは平均の位相を示し、図２１Ｂは、位相の標準偏差を示す。数時間にわたり、ドリフトは大きい。このように、毎日計器をゼロに合わせた（大抵の用途において過剰な保守条件と考えられている）としても、それでも、かなりの位相ドリフトが存在する。
1．補償技術
電圧オフセットおよび利得不整合を扱う技術は、ディジタル送信機の計算能力を使用して、ゼロフロー条件を必要としない。この技術は、周期毎に一組の計算を使用する。これは、合理的な期間（例えば１０，０００周期）にわたり平均化されるときに、主たる変化の領域（例えば設定点の変化、空気混和の発生）を排除することで、所望のゼロオフセットおよび利得不整合補償に収束する。
【０２３７】
３次以上の高調波の存在を仮定すると、センサ電圧ＳＶ（ｔ）に対する所望の波形は、次式の形式を取る。
【０２３８】
【数５３】
2008102155.tif 000057
【０２３９】
但し、Ａ1は、基本周波数成分の振幅であり、Ａ2−Ａ4は、３次高調波成分の振幅を示す。しかし、実際に、実際の波形は、負および正の利得Ｇn、Ｇpの間の不整合とゼロオフセットＺ0（これは、ゼロ近傍の値を有する）とで混合されている。普遍性の損失なしで、Ｇpは１に等しく、Ｇnは、次式によって与えられると、仮定することができる。
【０２４０】
Ｇn＝１＋εG 
但し、εGは利得不整合を表す。
【０２４１】
この技術は、振幅Ａiおよび周波数ωは一定であると仮定する。これは正しい。何となれば、Ｚ0およびεGの推定値は、多数の周期（例えば、約１分の動作で起きて、インターリーブされた１００００の周期）に対する平均に基づいているからである。この技術を使用するとき、コントローラは、周波数及び振幅の相当量の変化の存在を調べて、分析の有効性を保証する。高次の高調波が存在すると、特定の高調波に対して位相および振幅情報を抽出するフーリエ法の使用に至る。これは、ＳＶ（ｔ）の積分と、変調サインまたはコサイン関数との乗算とを伴う。
【０２４２】
ゼロオフセットは、関数の形式と同様に、積分限界に影響を与える。ゼロオフセットが存在するので、振幅および位相の計算のための出発点は、周期的波形ＳＶ（ｔ）のゼロ位相点にない。ゼロオフセットＺ0に対して、対応する位相偏差は、近似的に次式で表される。
【０２４３】
【数５４】
2008102155.tif 000058
【０２４４】
小さい位相、φZ0＝（−Ｚ0／Ａ1）に対して、対応する時間遅延によって、
【０２４５】
【数５５】
2008102155.tif 000059
【０２４６】
となる。
【０２４７】
積分は、拡大・縮小されて、制限値（すなわち、Ｚ0およびεG方法ゼロとして）は、関係する高調波の振幅に等しくなる。対象の第１の２つの積分は、次式で表される。
【０２４８】
【数５６】
2008102155.tif 000060
【０２４９】
これらの積分は、実際には、センサ電圧データの通常のフーリエ解析の間に計算されているものを表す。下付き文字「１」は、１次高調波を表す。
【０２５０】
Ｎ及びＰは、それぞれ、負または正の半周期を示し、ｓおよびｃは、それぞれサインまたはコサインのいずれの変調関数が使用されたを示している。
【０２５１】
厳密に言えば、中央のゼロクロス点と、それに対応する積分制限値とは、(π／ω＋ｔZ0)よりは(π／ω−ｔZ0)によって与えられる。しかし、正確なゼロクロス点よりは正確な中点を使用すると、簡単な分析と、より優れた数値の動作（主にゼロクロス点の位置の誤差による）とになる。正確な中点の使用によって導入される唯一の誤差は、上記積分の各々の小領域に誤った利得（(１＋εG)の代わりに１，その逆もあり）が掛けられることである。しかし、これらの誤差は、ＺO2εGのオーダであり、無視できると考えられている。
【０２５２】
コンピュータの代数学を使用し、Ｚ0およびεGが小さいと仮定すると、積分に対する１次推定値は、次式として導かれる。
【０２５３】
【数５７】
2008102155.tif 000061
【０２５４】
和、差、積分とその推定値との比を含む有効且つ関係する関数が判別される。積分の和は、次式として表すことができる。
【０２５５】
【数５８】
2008102155.tif 000062
【０２５６】
一方、推定値の和は、等しい。
【０２５７】
【数５９】
2008102155.tif 000063
【０２５８】
同様に、積分の差は、次式として表される。
【０２５９】
【数６０】
2008102155.tif 000064
【０２６０】
一方、推定値の差は、次式で表される。
【０２６１】
【数６１】
2008102155.tif 000065
【０２６２】
最後に、積分の比は、次式で表される。
【０２６３】
【数６２】
2008102155.tif 000066
【０２６４】
一方で、推定値の比は、次式で表される。
【０２６５】
【数６３】
2008102155.tif 000067
【０２６６】
対応するコサイン積分は、次式として定義される。
【０２６７】
【数６４】
2008102155.tif 000068
【０２６８】
推定値、和は、次式で表される。
【０２６９】
【数６５】
2008102155.tif 000069
【０２７０】
第２高調波積分は、次式で表される。
【０２７１】
【数６６】
2008102155.tif 000070
【０２７２】
推定値は次式で表される。
【０２７３】
【数６７】
2008102155.tif 000071
【０２７４】
和は次式で表される。
【０２７５】
【数６８】
2008102155.tif 000072
【０２７６】
積分は、周期ごとに数値が計算される。以下に記載するように、さまざまな振幅、ゼロオフセット、利得に関して積分の値を評価する式は、再配置されて、計算された積分に基づいて、ゼロオフセットおよび利得項の推定値を与える。
２．例
評価式の精度を、例で示す。基礎的な積分の各々に対して、３つの値が、提供される。すなわち、終了時の補正を有するシンプソンの方法を使用した、積分の「真の」値（ロンベルグ(Romberg)積分を使用したマスキャド(Mathcad)内で計算される）、評価方程式を使用している値、シミュレーションモードで作動するディジタル送信機によって計算される値である。
【０２７７】
このように、例えば、次式により計算されたＩ1Ｐsに対する値は、０．１０１３５３である。
【０２７８】
【数６９】
2008102155.tif 000073
【０２７９】
一方、次式として計算された推定値（Ｉ1Ｐs＿est）は、０．１０１３５８である。
【０２８０】
【数７０】
2008102155.tif 000074
【０２８１】
シミュレーションモードのディジタル送信機を使用して計算された値は、０．１０１３４０である。これらの計算は、表Ｃに示すパラメータ値を使用する。
【０２８２】
【表３】
2008102155.tif 000075
【０２８３】
これらのパラメータ値を使用したことによる正確な評価値及びシミュレーション結果を、表Ｄに示す。
【０２８４】
【表４】
2008102155.tif 000076
【０２８５】
このように、少なくとも選択された特定の値に対して、１次方程式によって与えられた推定値は、極めて正確である。Ｚ0およびεGがゼロに近づくにつれて、推定値とシミュレーションとの両方の誤差は、ゼロに近づく。
３．実施例
積分に対する１次の推定値は、高調波の振幅、ゼロオフセット、利得不整合に関して、連立非線形方程式を定義する。方程式が非線形であるので、正確な解は、容易に利用できない。しかし、補正の繰り返しによる近似は、限られた演算オーバーヘッドを合理的に収束する。
【０２８６】
導管に固有の比が、Ａ1〜Ａ4に対して仮定される。このように、振幅Ａ1‐Ａ4の全てを計算する試みは、実行されない。その代わりに、Ａ1およびＡ2だけが、上記で定義した積分方程式を使用して推定される。相対振幅の経験に基づいて、Ａ3は、(Ａ2／２)として近似され、Ａ4は、(Ａ2／１０)として近似される。
【０２８７】
ゼロオフセットの補償法は、図２２に示すプロシージャ２２００に従って実行される。周期毎に、コントローラは、積分Ｉ1Ps、１1Ns、Ｉ1Pc、Ｉ1Nc、Ｉ2Ps、Ｉ2Ns、関係がある関数ｓｕｍ1s、ｒａｔｉｏ1S、ｓｕｍ1c、ｓｕｍ2sを計算する（ステップ２２０５）。これは、周波数、振幅、位相を測定するために使用される従来のフーリエ計算よりは、追加する必要な計算が少なくなる。
【０２８８】
１００００周期毎に、コントローラは、従来の変化率評価法を使用して、センサ電圧振幅Ａ1の傾きをチェックする（ステップ２２１０）。振幅が一定であれば（ステップ２２１５）、コントローラは、ゼロオフセットおよび利得不整合用の計算に進む。このチェックは、周波数安定性に対するテストまでのばすことができる。
【０２８９】
計算を実行するために、コントローラは、最後の１００００周期に対する関数（例えば、ｓｕｍ1s）に対する平均値を生成する。次に、コントローラは、ゼロオフセットおよび利得不整合の最初の推定値を作る（ステップ２２２５）。
【０２９０】
【数７１】
2008102155.tif 000077
【０２９１】
これらの値を使用して、コントローラは、逆利得因子（ｋ）と振幅因子（amp＿factor）を計算する（ステップ２２３０）。
【０２９２】
【数７２】
2008102155.tif 000078
【０２９３】
コントローラは、逆利得因子および振幅因子を使用して、振幅の第１の推定値を作る（ステップ２２３５）。
【０２９４】
【数７３】
2008102155.tif 000079
【０２９５】
次に、コントローラは、以下の計算によって推定値を改善し、必要に応じて繰り返す（ステップ２２４０）。
【０２９６】
【数７４】
2008102155.tif 000080
【０２９７】
コントローラは、標準の技術を使用して、Ｚ0およびεGの値の収束を検査する。実際は、第１の繰り返しの後の補正は小さく、経験上、３回繰り返せば十分である。
【０２９８】
最後に、コントローラは、生のデータを調整して、Ｚ0およびεGを除去する（ステップ２２４５）。次に、コントローラは、プロシージャを繰り返す。一旦、ゼロオフセットおよび利得不整合が生のデータから除去されると、Ｚ0およびεGに対する次の値を生成する際に使用される関数（すなわち、ｓｕｍ1s）は、補正されたデータに基づいている。従って、Ｚ0およびεGに対するこれらの次の値は、残留ゼロオフセットおよび利得不整合を反映して、以前に生成した値とともに合計されて、実際のゼロオフセットおよび利得不整合を生成する。生のデータを調節する１つの方法において、コントローラは、調整パラメータ（例えば、S1＿off、S2＿off）を生成する。この調整パラメータは、センサからのアナログ信号をディジタルデータに変換する際に使用される。
【０２９９】
図２３Ａ乃至図２３Ｃ、図２４Ａおよび図２４Ｂに、プロシージャ２２００を使用して得られた結果を示す。短期間の動作を、図２３Ａ乃至図２３Ｃに示す。これは、スタートアップ後の５分間に得られた連続的な位相推定値を示し、プロシージャ用の時間が、出力に影響を及ぼし始めることができる。位相は、正のゼロクロス、負のゼロクロス、その両方に基づいて示される。
【０３００】
正および負の平均値の差は、インターリーブされたデータセットの平均ゼロオフセットの減少と対応して、２０分の１に減少する。対応する標準偏差は、およそ６分の１に減少した。
【０３０１】
長期間の動作を、図２４Ａおよび図２４Ｂに示す。最初の大きなゼロオフセットは、高速で補正され、次に、位相偏差は、長時間にわたってゼロ近傍に維持される。第１のわずかな値を排除した、平均位相偏差は、６．ｌ４ｅ‐6であり、これは、プロシージャが、電圧オフセットおよび利得不均衡の変化の補償に成功していることを強力に示唆している。
【０３０２】
ディジタルコリオリ計器に対するＺ0、εGに対する値の多くは、信号ＳＶ1に対しては、Ｚ0＝(‐７．９２３ｅ-4)、εG＝(‐ｌ．７５４ｅ‐5)であり、信号ＳＶ2に対しては、Ｚ0＝(‐８．０３８ｅ‐4)、εG＝(＋６．９３ｅ‐4)である。
Ｈ．力学的解析
一般に、コリオリ計器に対する従来の測定値計算は、導管の各側面での振動の周波数および振幅が一定であり、導管の各側面での周波数がいわゆる共振周波数と同じであり等しい、と仮定している。位相は、一般に導管の各側面で別々に測定されず、２つの側面間の位相差は、測定プロセスの間一定であると仮定している。デジタル計器を使用した、半周期ごとの周波数、位相、振幅の正確な測定値は、パラメータ値が約数秒間に平均化されるときに、これらの仮定は単に有効であることを証明する。１００Ｈｚまたはより高周波数でみると、これらのパラメータは、かなりの変化を示す。例えば、通常の動作中、ＳＶ1の周波数および振幅の値は、対応するＳＶ2の値と負の相関を強く示す。従って、従来の測定値アルゴリズムは、これらのダイナミックな変化に対するノイズの原因にさらされる。ノイズは、測定値計算速度が増加するにつれて、より大きくなる。他のノイズの項が、例えば流管力学、非線形性力学などの物理的な要因（例えば振幅によって変化する流管の剛性）、または絶対位置データより速度データを提供するセンサ電圧の動的な結果によって導かれる。
【０３０３】
記載の技術は、デジタル計器の高精度を引き出して、導管の力学的な動作をモニタし且つ補償して、質量流および密度等のより正確なプロセス変数を提供するために、ノイズを減らす。これは、周波数、位相、振幅の変化率、流管力学、現実的な力学物理等のかかる影響をモニタし且つ補償することによって、行われる。各側面での周波数が同じと仮定しない位相差計算は、すでに記載した。他の補償技術を以下に記載する。
【０３０４】
力学的な影響に対するモニタリングおよび補償は、各センサレベルで生じて、位相、周波数、振幅、または他のパラメータの補正済みの推定値を提供する。更なる補償は、導管のレベルで起きることがある。ここでは、例えば位相差および平均周波数の計算の間に、両方のセンサからのデータが合成される。これらの２つのレベルは、広範囲の補償を行うために一緒に使用してもよい。
【０３０５】
このように、流量計による瞬間的な質量流および密度の測定値は、流量計の動作の力学的な影響をモデル化して考慮することによって、改良される。一般に、コリオリ流量計の位相ノイズの８０％以上が、測定すべきプロセス条件よりも、流管力学（「鳴動」と呼ばれることがある）を原因とすることがある。力学モデルを適用すると、位相ノイズは４分の１から１０分の１に減少し、流量測定の性能の大幅な改善につながる。単一のモデルは、流量および振動振幅の全てに有効である。一般に、演算要件は、無視できる。
【０３０６】
力学的分析は、互いに隔離されたセンサ信号の各々で実行される。これは、導管の２つの側面間の力学的相互作用のモデル化を回避する、または少なくとも遅らせる。これは、各センサでの力学よりもはるかに複雑になる傾向がある。また、個々のセンサ信号の分析は、導管の２つの側面にプロセス流体から異なる力が作用している空気混和やバッチスタートアップ等の状況において成功する傾向がある。
【０３０７】
一般に、力学的分析は、これらのパラメータに対して計算された値の時間で変化する振幅、周波数、位相の影響を考慮する。周波数および振幅は各センサ電圧の毎に容易に定義されるが、位相は、慣習上、センサ電圧間の差の点から定義される。しかし、フーリエ解析を使用する場合、各センサに対する位相は、周期の中間点と平均１８０度の位相点との差に関して定義される。
【０３０８】
３つのタイプの力学的効果は、測定値誤差と、いわゆる「フィードバック」効果と、「速度」効果とである。振幅および位相を計算するアルゴリズムは、周波数、振幅、位相が対象の時間間隔に亘り一定であることを仮定しているので、測定値誤差が生じる。測定値アルゴリズムの特性は、これらのパラメータの変化を補正することによって改良される。
【０３０９】
フィードバック効果は、振動の一定振幅を維持するために、エネルギを導管に供給して導管からのエネルギ損失を埋め合わせるために生じる。エネルギを導管に加える必要性は、振動振幅が所望の設定値からずれ始めたあとにのみ、認識される。この結果、振動している導管に対する運動方程式の減衰項は、ゼロではなく、代わりに、ゼロ近傍で絶えず揺れている。導管の固有周波数は変化しないが、これは、振幅の僅かな変化と関連するゼロクロスのシフト（すなわち、位相変化）によってあいまいにされている。
【０３１０】
センサ電圧は導管速度を観測するが、導管の位置を表すものとして解析されるので、速度効果が生じる。この結果は、振幅の変化率が見かけの周波数および位相に影響することである。たとえ、これらのパラメータの本当の値が一定であったとしてもである。
1．振幅変調に対するセンサ‐レベル補償
力学的効果を補正する１つの方法は、センサ信号の振幅をモニタし、振幅の変化に基づいて調整をする。力学的効果を分析するために、位相、周波数、振幅の推定値は、周期毎の各センサ電圧に対して測定される、と仮定する。図４９に示すように、計算は、完全であるが重複する周期に基づいている。各周期は、ゼロクロス点で、前の周期の中間点で始まる。正の周期は、最初のゼロクロスの直後に正の電圧で始まり、負の周期は負の電圧で始まる。このように、周期ｎは正であり、周期(ｎ‐ｌ)および(ｎ＋１)は負である。ゼロオフセット補正が実行されてゼロオフセットが無視できると仮定する。また、高次の高調波が存在すると仮定する。
【０３１１】
振幅、周波数、位相の線形変化を仮定する。この仮定の下に、１の周期の間の各パラメータの平均値は、周期の中点でのパラメータの瞬間的な値に等しい。周期は１８０度だけ重なるので、１の周期に対する平均値は、次の周期の開始値と等しい。
【０３１２】
例えば、周期ｎは、時間０から(２π／ω)までである。振幅、周波数、位相の平均値は、中間点、(π/ω)での瞬間的な値に等しく、この中間点は、周期(ｎ＋１)の開始点である。周期(ｎ＋１)は、時間(π／ω)から(３π／ω)までである。もちろん、これらのタイミングは近似である。何となれば、ωも時間とともに変化するからである。
ａ．力学的効果の補償プロシージャ
コントローラは、図２６に示すプロシージャ２６００に応じて力学的効果を考慮する。最初に、コントローラは、ゼロクロスを使用して、上記のように、周期の開始および終了間の時間を測定することによって、周波数推定値を生成する（ステップ２６０５）。周波数が線形に変化すると仮定すれば、この推定値は、この期間における時間の平均周波数と等しい。
【０３１３】
次に、コントローラは、推定された周波数を使用して、上記のフーリエ法を使用しつつ、振幅および位相の第１の推定値を生成する（ステップ２６１０）。上記したように、この方法は、高調波の影響を除去する。
【０３１４】
位相は、短一の波形において、周期（すなわちゼロクロス点）の開始と、位相偏差として表される、周波数ωのＳＶ（ｔ）の成分に対するゼロ位相の点との差になるように、解釈される。位相偏差は、全波形に対する平均であるので、周期の中間点からの位相偏差として使用される。理想的には、振動のゼロオフセットおよび一定振幅の無い状態で、位相偏差は、周期ごとにゼロであるべきである。しかし、実際には、それは、高レベルの振動を呈し、質量流を補正して振幅の力学的変化を説明する、優れた基礎を提供する。
【０３１５】
次に、コントローラは、位相差を計算する（ステップ２６１５）。多数の位相差の定義が存在し得るが、この解析は、各センサ信号の平均位相及び周波数が全波形を表しているものと仮定する。これらの周波数はＳＶ1およびＳＶ2に対して異なるので、対応する位相は、平均の周波数に拡大・縮小される。更に、位相は、同じ開始点（すなわち、ＳＶ1の周期の中心点）へシフトされる。拡大・縮小した後に、これらが引かれて、位相差を提供する。
【０３１６】
次に、コントローラは、周期ｎに対する振幅の変化率を測定する（ステップ２６２０）。
【０３１７】
【数７５】
2008102155.tif 000081
【０３１８】
この計算は、周期(ｎ＋１)からの振幅が、周期ｎの変化率を計算するときに利用できると仮定する。生の振幅計算が行われたあとの１の周期において補正が行われた場合、これは可能である。変化率の正確な推定値を有することの効果と、良好な測定値の補正とは、補正された測定値が、一実施例においては５ミリ秒のオーダである場合の、遅れよりも重要である。最新で生成された情報は、常に導管の制御のため（すなわち、駆動信号の生成のため）に使用される。
【０３１９】
必要に応じて、振幅の補正が適用された後、（下記に記載するように）変化率の補正された推定値を計算してもよい。これは、振幅および変化率の最良値に対する収束への反復になる。
ｂ．フィードバックおよび速度効果に対する周波数補償
上記したように、フィードバックループの力学的側面は、設定値を中心とする振幅の若干の偏位により、位相に、時間変化するシフトを導く。これは、測定された周波数に結果としてなり、これは、導管の固有周波数とは異なるが、ゼロクロスに基づいている。速度センサが使用される場合、位相にさらなるシフトが生じる。この追加のシフトは、導管の位置振幅の変化とも関係している。力学的分析は、これらの影響をモニタして補償する。従って、コントローラは、計算された振幅変化率を使用して、周波数の推定値を補正する（ステップ２６２５）。
【０３２０】
導管の振動振幅を一定に維持するために使用されるフィードバックループにおける振動導管の位置は、次式として表される。
【０３２１】
【数７６】
2008102155.tif 000082
【０３２２】
但し、θ(ｔ）は、フィードバック効果によって生じる位相遅延である。振動している導管の機械的Ｑは、大抵１０００のオーダである。これは、振幅および位相の若干の偏差を意味する。これらの条件の下に、θ(ｔ）は、次式で与えられる。
【０３２３】
【数７７】
2008102155.tif 000083
【０３２４】
各センサが速度を測定するので、
【０３２５】
【数７８】
2008102155.tif 000084
【０３２６】
となる。但し、γ(ｔ）は速度効果によって生じる位相遅延であり、次式で与えられる。
【０３２７】
【数７９】
2008102155.tif 000085
【０３２８】
導管の機械的Ｑは、大抵１０００のオーダであり、それゆえ、振幅および位相の変化が小さいから、次式の如く仮定することは、理にかなっている。
【０３２９】
【数８０】
2008102155.tif 000086
【０３３０】
これは、ＳＶ（ｔ）に対する式を次式の如く簡単に表すことができることを意味する。
【０３３１】
【数８１】
2008102155.tif 000087
【０３３２】
同じ理由により、速度オフセットの位相遅延に対する式は、次式に示すように簡単になる。
【０３３３】
【数８２】
2008102155.tif 000088
【０３３４】
フィードバックおよび速度効果の位相遅延を合計すると、全位相遅延が得られる。
【０３３５】
【数８３】
2008102155.tif 000089
【０３３６】
そして、ＳＶ（ｔ）に対する式は、次式として表される。
【０３３７】
【数８４】
2008102155.tif 000090
【０３３８】
これにより、実際の振動周波数は、振動の固有周波数とは見分けることが可能である。前者を観測するが、後者は密度計算に役立つ。合理的な時間長に対して、適切な振幅制御を仮定すると、これらの２つの周波数の平均は、同じである（何となれば、振幅の平均変化率はゼロでなければならないからである）。しかし、改善された瞬間的な密度測定のために、力学的効果に対して実際の振動周波数を補償して固有周波数を得ることは、望ましい。これは、瞬間の密度が高速で時間とともに変化する、曝気された流体を扱う際に、特に有効である。
【０３３９】
周期ｎに対して観測された見かけの周波数は、周期(ｎ‐１)、(ｎ＋１)の中間点で起きているゼロクロスによって表される。速度変化による位相遅延は、周期の見かけの開始および終了に影響する。
【０３４０】
【数８５】
2008102155.tif 000091
【０３４１】
この分析に基づいて、次式に示す積分された誤差項(error＿sum)を使用して修正が行われる。
【０３４２】
【数８６】
2008102155.tif 000092
【０３４３】
但し、起動時の(error＿sum)の値（すなわち、周期ゼロでの値）は、次式で与えられる。
【０３４４】
【数８７】
2008102155.tif 000093
【０３４５】
これらの式は(１／８π2)の値を有する定数項を含むが、実際のデータが、(１／８π)の項がより適していることを示している。この矛盾は、更なる解析により解かれるモデル化されていない力学に起因する。
【０３４６】
上記計算は、真の振動振幅、Ａが有効であることを仮定している。しかし、実際問題として、センサ電圧ＳＶのみが観察される。このセンサ電圧は、次式の如く表すことができる。
【０３４７】
【数８８】
2008102155.tif 000094
【０３４８】
この式の振幅、amp＿SV(t)は、次式で表される。
【０３４９】
【数８９】
2008102155.tif 000095
【０３５０】
この振幅の変化率は、次式で表される。
【０３５１】
【数９０】
2008102155.tif 000096
【０３５２】
故に、以下の評価式を使用できる。
【０３５３】
【数９１】
2008102155.tif 000097
【０３５４】
ｃ．フィードバックおよび速度効果の周波数補償の適用
図２７Ａ乃至図３２Ｂは、プロシージャ２６００の適用が、直径が１インチ（２．５４ｃｍ）の導管を有する計器からの真のデータに対して、固有周波数の推定値、さらにプロセス密度をどのように改善するかについてを示す。図の各々は、１００００のサンプルを示し、これらは１分間に亘り集められたものである。
【０３５５】
図２７Ａおよび図２７Ｂは、振幅の設定値に対するランダムな変化が適用された時から取られた、ＳＶ1からの振幅および周波数データを示す。導管に水が充填されて、流れが無いので、固有周波数は一定である。しかし、観察された周波数は、振幅変化に応答して相当量変化する。平均周波数値は、８１．４１Ｈｚであり、標準偏差は０．０５７Ｈｚである。
【０３５６】
図２８Ａおよび図２８Ｂは、それぞれ、平均値からの周波数変化と、プロシージャ２６００を使用して生成した補正項とを示す。偏差全体は、極めてよく整合している。しかし、振幅変化に起因しないさらなる周波数変化が存在する。図５４に示す他の重要な特徴は、上記のように、誤差項の適当な初期化の結果として、平均がゼロに近いことである。
【０３５７】
図２９Ａおよび図９２Ｂは、生の周波数データ（図２９Ａ）を、補正関数を適用した結果（図２９Ｂ）と比較する。平均値周波数に、無視できるシフトがあるが、標準偏差は、４．４分の１に減少した。図２９Ｂから、補正された周波数データの残留構造があることは、明らかである。観測された周波数に対する影響と周期における位相の変化に基づいて、更なる分析は更なるノイズ減少を生ずると予測される。
【０３５８】
図３０Ａおよび図３０Ｂは、平均周波数への対応する影響を示す。これは、瞬間的なセンサ電圧周波数の平均である。平均値周波数がプロセス流体の密度を計算するために使用されるので、ノイズの減少（ここでは５．２分の１）は、密度の計算に伝えられる。
【０３５９】
図３１Ａおよび図３１Ｂは、ランダムな振幅設定値にさらされている直径が２インチ（５．０８ｃｍ）の導管に対する生の平均周波数と補正された平均周波数とを示す。２インチ（５．０８ｃｍ）の流管は、生および補正されたデータの両方に対して、１インチ（２．５４ｃｍ）の流管よりも周波数変化が小さい。ノイズ減少度（noise reduction factor）は、４．０である。
【０３６０】
図３２Ａおよび図３２Ｂは、１インチ流管用の真のフローデータを有する結果を示す。ランダム設定値アルゴリズムは、通常の一定の設定値と置換される。この結果、前の例よりも振幅変化が小さくなる。これは、１．５のより小さなノイズ減少度になる。
ｄ．振幅変調に対する位相測定の補償
再び図２６を参照すると、コントローラは、次に位相測定値を補正して、上記で行われる位相計算を仮定して、振幅変調を考慮する（ステップ２６３０）。上記の位相のフーリエ計算は、振動の振幅が、計算が行われているデータの周期の全体にわたって一定であると仮定している。この領域は、データの周期に亘る振幅の線形変化を仮定する補正を記載する。
【０３６１】
高次の高調波を無視するとともに、任意のゼロオフセットが除去されたと仮定すると、センサ電圧に対する式は、次式で与えられる。
【０３６２】
【数９２】
2008102155.tif 000098
【０３６３】
但し、λAは、時間による相対振幅変化に相当する定数である。上記のように、積分Ｉ1およびＩ2は、次式で表される。
【０３６４】
【数９３】
2008102155.tif 000099
【０３６５】
これらの積分を評価すると、次式になる。
【０３６６】
【数９４】
2008102155.tif 000100
【０３６７】
これらの式を振幅の計算へ代入し、λAに直列に展開すると、次式になる。
【０３６８】
【数９５】
2008102155.tif 000101
【０３６９】
λAが小さいと仮定し、第１項の後の項を全て無視すると、これは、次式に示すように簡単になる。
【０３７０】
【数９６】
2008102155.tif 000102
【０３７１】
これは、周期の中間点（ｔ＝π／ω）でのＳＶ（ｔ）の振幅に等しい。従って、振幅計算は、補正のない必要とされる結果を提供する。
【０３７２】
位相計算に対して、真の位相差および周波数は一定であり、更に、電圧オフセットがない、すなわち、位相値はゼロであるべきである、と仮定する。しかし、振幅変調の結果として、生の位相データに適用して振幅変調を補償する補正は、次式である。
【０３７３】
【数９７】
2008102155.tif 000103
【０３７４】
括弧内の値は小さいと仮定すれば、逆タンジェント関数は無視できる。
【０３７５】
より精巧な分析は、高次の高調波の影響を考慮する。センサ電圧を次式として仮定する。
【０３７６】
【数９８】
2008102155.tif 000104
【０３７７】
故に、全ての高調波の振幅は、周期の間に同時に同じ相対速度で増加し、その結果の積分は、次式で表される。
【０３７８】
【数９９】
2008102155.tif 000105
【０３７９】
更に、正の周期に対しては、
【０３８０】
【数１００】
2008102155.tif 000106
【０３８１】
となり、負の周期に対しては、
【０３８２】
【数１０１】
2008102155.tif 000107
【０３８３】
となる。
【０３８４】
振幅に対して、これらの式を計算に代入すると、振幅計算は２次および高次の項においてのみ影響を受け、その結果、補正は、振幅の１次近似には必要でないことが分かる。位相に対して、補正項は、正の周期に対しては、次式に示すようになり、 
【０３８５】
【数１０２】
2008102155.tif 000108
【０３８６】
負の周期に対しては、
【０３８７】
【数１０３】
2008102155.tif 000109
【０３８８】
となる。これらの補正項は、高次高調波の振幅の有効性を仮定する。これらは、通常のフーリエ技術を使用して計算されるが、高調波間の仮定した比を使用してこれらすべてまたはそのうちのいくつかを近似することも、可能である。例えば、直径が１インチ（２．５４ｃｍ）の導管の１の実施例に対して、振幅の比は、大抵、Ａ1＝１．０、Ａ2＝０．０１、Ａ3＝０．００５、Ａ4＝０．００１である。
ｅ．振幅変調補償の位相への適用
シミュレーションは、高次高調波および振幅変調のシミュレーションを含み、デジタル送信機を使用して実行された。一実施例は、ｆ＝８０Ｈｚ、Ａ1（ｔ＝０）＝０．３、Ａ2＝０、Ａ3＝０、Ａ4＝０、λA＝１ｅ‐5＊４８ｋＨｚ（サンプリングレート）＝０．４７６２２を使用し、これは、高い振幅変化率に相当するが、高次高調波は無い。理論は、−０．０２７０６度の位相偏差を提案する。１０００周期に亘るシミュレーションにおいて、平均オフセットは、−０．０２７１４度であり、標準偏差は２．１７ｅ-6である。シミュレーションと理論との差（シミュレーション誤差の約０．３％）は、各周期の振幅の線形変化のモデルの仮定に起因しているが、シミュレーションは、振幅の指数関数的な変化を生成する。
【０３８９】
第２の実施例は、第２高調波を含み、ｆ＝８０Ｈｚ、Ａ1（ｔ＝０）＝０．３、Ａ2（ｔ＝０）＝０．００３、Ａ3＝０、Ａ4＝０、λA＝‐ｌｅ‐6＊４８ｋＨｚ（サンプリングレート）＝−０．０４７６２２のパラメータを有する。本実施例に対し、理論は、正または負の周期に対して、＋２．７０６ｅ-3、±２．６６％となる位相偏差を予測する。シミュレーションにおいて、結果は、２．７１４ｅ‐3±２．６６％となり、これも良く一致する。
【０３９０】
図３３Ａ乃至図３４Ｂは、この補正が真の流量計データをどの程度改善しているかについての例を示す。図３３Ａは、直径が１インチの導管から集められ、一定と仮定される低流量の、ＳＶ1からの生の位相データを示す。図３３Ｂは、上記の式を使用して計算された補正因子を示し、図３３Ｃは、その結果である補正された位相を示す。最も明らかな特徴は、補正は位相信号の変化を増やしたが、図３４Ａおよび図３４Ｂに示すように、位相差（すなわち、ＳＶ2−ＳＶ1）の標準偏差を１．２６分の１に減らしたことである。従って、特性は改善された。何となれば、この補正は、２つの位相間の相関を改善して、位相差の変化の減少になったからである。この方法は、他の流れの条件や導管の他のサイズに対して、同様に機能する。
ｆ．速度影響に対する位相測定値への補償
位相測定値計算は、速度効果によって影響を受ける。非常に有効且つ簡単な補正因子（単位、ラジアン）は、次式に示す形式をとる。
【０３９１】
【数１０４】
2008102155.tif 000110
【０３９２】
但し、ΔＳＶ（ｔk）は、振幅の相対変化率でり、次式で表される。
【０３９３】
【数１０５】
2008102155.tif 000111
【０３９４】
但し、ｔkは、ΔＳＶ（ｔk）が測定されている周期の終了時間であり、ｔk+1は次の周期の終了時間であり、ｔk‐1は前の周期の終了時間である。ΔＳＶは、ＳＶの変化率の推定値であり、その絶対値によって拡大・縮小されて、ＳＶの比例変化率となる。
【０３９５】
図３５Ａ乃至図３５Ｅは、この方法を示す。図３５Ａは、上記した振幅変調補正を適用した後に、単一のセンサ（ＳＶ1）からの生の位相データを示す。図３５Ｂは、上記の式を使用して計算された補正因子（単位、度）を示し、図３５Ｃは、その結果である補正された位相を示す。なお、補正された位相の標準偏差は、実際には生のデータに対して増加している。しかし、対応する計算が他方のセンサ（ＳＶ2）に対して行われるとき、２つの信号の位相の間の負の相関が増加する（‐０．８から‐０．９まで）。結果として、生の位相測定値（図３５Ｄ）に基づいた位相差計算は、補正された位相測定値（図３５Ｅ）よりもかなりのノイズを有する。
【０３９６】
図３５Ｄおよび図３５Ｅの比較は、このノイズ減少法の効果を示す。図３５Ｅから、周期はおそらく調整が良くないポンプに左右されるので、プロセス変数が減少し、測定値に多数の周期が存在することは、明らかである。これのどれも、図３５Ｄの未補正の位相差データからは識別できない。
ｇ．センサレベルノイズ減少の適用
上記の位相雑音低減法を組合せると、図３６Ａ乃至図３６Ｌに図示するように、様々な流れの条件での瞬間的な位相差測定値がかなり改良された。各グラフは、１インチの導管に作用するデジタルコリオリ送信機によって、リアルタイムで同時に計算された３つの位相差測定値を示す。中間帯域３６００は、簡単な時間‐差法を使用して計算された位相データを示す。最も外側の帯域３６０５は、上記のフーリエベースの方法を使用して計算された位相データを示す。
【０３９７】
フーリエ法は、はるかに多数のデータ、より精巧な分析、より多くの演算効果を使用し、結果として、ノイズが多い計算になる。これは、上記の力学的効果に対するフーリエ法の感度を原因とする。データ３６１０の最も内側の帯域は、センサレベルの雑音低減法を適用した後の同じフーリエデータを示す。分かるように、各グラフに示される標準偏差値により示されるように、相当なノイズの減少が各場合も発生する。
【０３９８】
図３６Ａは、流れが無く、導管が満たされ、ポンプノイズの無いときの測定値を示す。図３６Ｂは、流れが無く、導管が満たされ、ポンプが動作しているときの測定値を示す。図３６Ｃは、導管が空で濡れているときの測定値を示す。図３６Ｄは、流量が低いときの測定値を示す。図３６Ｅは、流量が高いときの測定値を示す。図３６Ｆは、高流量で、振動振幅が０．０３Ｖのときの測定値を示す。図３６Ｇは、空気混和が小さい低流量の測定値を示す。図３６Ｈは、空気混和が大きい低流量の測定値を示す。図３６Ｉは、空気混和が小さい高流量の測定値を示す。図３６Ｊは、空気混和が大きい高流量の測定値を示す。図３６Ｋは、高流量移行への空の測定値を示す。図３６Ｌは、移行を空にする高流量の測定値を示す。
２．流管レベルの力学のモデル化
力学モデルは、２つの基礎ステージに取り入れられる。第１ステージにおいて、モデルは、システム識別の方法を使用してつくられる。流管は、刺激されて、その力学を明らかにし、一方、本当の質量流および密度の値は、一定に維持される。流管の反応は、力学モデルを生成する際に、測定されて使用される。第２のステージにおいて、モデルは、標準の流れのデータに適用される。流管力学の効果の予測は、位相および周波数に対して行われる。次に、予測は、観察されたデータから引き算されて、残留位相および周波数を残す。これは、プロセスによる。各ステージを以下に詳細に説明する。
ａ．システムの識別
システム識別は、水で満たされ、流れのない流管で始まる。振幅は、通常一定に維持されるが、０．０５Ｖおよび０．３Ｖの間のランダムな設定値を割り当てることによって変化してもよい。通常は、０．３Ｖである。結果であるセンサ電圧を図３７Ａに示す。図３７Ｂおよび図３７Ｃは、それぞれ、計算された対応する位相および周波数値を示す。これらの値は、周期毎に一回計算される。位相および周波数の両者は、高度の（high degree）「構造」を示す。質量流相当する位相および周波数が一定であるので、この構造は、流管力学に関係する傾向がある。真の位相および周波数が一定であることが分からないときに、この構造を予測する観察可能な変数を、以下に表す。
【０３９９】
最初に、上記したように、ΔＳＶ（ｔk）は、次式として表される。
【０４００】
【数１０６】
2008102155.tif 000112
【０４０１】
この式は、ΔＳＶ1およびΔＳＶ2を測定するために使用できる。
【０４０２】
流管の位相は、Δ-に関係し、これは、(ΔＳＶ1−ΔＳＶ2)として定義される。一方、周波数はΔ+に関係し、これは、(ΔＳＶ1＋ΔＳＶ2)として定義される。これらのパラメータを、図３７Ｄおよび図３７Ｅに示す。図３７Ｂを図３７Ｄに、図３７Ｃを図３７Ｅと比較すると、Δ-と位相との関係、Δ+と周波数との関係が強いことが分かる。
【０４０３】
流管力学に対する補正は、位相や周波数から適切な予測関数の倍数を引き算することによって得られる。改善された結果は、次式に示す形式のモデルを使用して得られる。
【０４０４】
【数１０７】
2008102155.tif 000113
【０４０５】
但し、ｙ（ｋ）は出力（すなわち、位相または周波数）であり、ｕは予測関数（すなわち、Δ-、またはΔ+）である。システム識別の方法は、時間についての効果多項式にある、次数ｎ、ｍ、係数ａi，ｂjの値を提示する。ｙ（ｋ）の値は、周期毎に計算され、観察された位相や周波数から引き算されて、残留プロセス値を得る。
【０４０６】
力学補正の無い場合においても、ディジタル流量計が長期に亘り非常に優れた精度を提供することを認めることは、重要である。例えば、１ロット２００ｋｇを合計するとき、装置は、０．０３％未満の併行精度を容易に達成する。力学のモデル化の目的は、力学精度を改善することである。このように、生の値および補償された値は、「変化」や「標準偏差」の減少以外は、類似した平均値を有するべきである。
【０４０７】
図３８Ａおよび図３９Ａは、生の周波数値と補正された周波数値とを示す。平均値は殆ど同じであるが、標準偏差は３．２５分の１に減少している。周波数の全体の偏差は除去されたが、かなりの「構造」が、残留ノイズに残っている。この構造は、Δ+関数とは無関係に見える。使用されるモデルは、簡単な１次モデルであり、ここでは、(ｍ＝ｎ＝１)である。
【０４０８】
図３８Ｂおよび図３９Ｂは、対応する位相補正を示す。平均値への影響はかなり小さいが、標準偏差は、７．９分の１に減少する。モデルの次数は、ｎ＝２、ｍ＝１０である。残留ノイズに残っているように見える構造もある。この構造は、設定値の変化によって、位相力学の不充分な励振による。
【０４０９】
より有効な位相識別は、データ収集中の流管の連続打（セットポイントの変化は、未だ実行される）によって、流管力学の更なるシミュレーションによって行われる。図３８Ｃおよび図３９Ｃは、これらの条件下での補正の効果を示す。図示するように、標準偏差は、３１分の１に減少する。このより有効なモデルは、以下の記載において使用される。
ｂ．フローデータへの応用
識別されたモデルの本当のテストは、新しいデータを提供する改良である。初めに、多数の観察に注目することは、有効である。第一に、例えば１０秒以上の間で平均化された平均位相は、すでにとても正確である。図示した実施例において、位相値は、８２Ｈｚまたはその近傍にプロットされている。報告された標準偏差は、１０Ｈｚに平均化されたときに示される値のおよそ１／３であり、１Ｈｚに平均化されるときに示す値の１／９である。基準として、１インチ流管に関しては、１度の位相差は、約１ｋｇ／ｓの流量に相当する。
【０４１０】
この方法の予想される利点は、平均精度を改善するよりは、真のプロセス変化に対してより優れた力学反応を提供することである。従って、流れがゼロではない以下の実施例において、小なる流れのステップ変化が、補正された位相がよりはっきりとステップ変化を示すという予測によって、１０秒ごとに導かれる。
【０４１１】
図３８Ｄおよび図３９Ｄは、スタートアップ直後に、流れのなく且つ充填されている流管に適用される補正を示す。スタートアップのリングアップ効果の特徴は、生のデータでは明らかである（図３８Ｄ）、しかし、これは、補正により除去され（図３９Ｄ）、故に、標準偏差はデータセット全体に対して２３分の１に減少される。補正された測定値は、ホワイトノイズに似ていて、大抵の流管力学が取り込まれたことを示している。
【０４１２】
図３８Ｅおよび図３９Ｅは、「排水された」流管に対する補正を示す。ノイズは、６．５分の１に減少する。しかし、ノイズに若干の残留構造があるように見える点に注意すべきである。
【０４１３】
低流量、中間流量、高流量に対する方法の効果（図３８Ｆおよび図３９Ｆ、図３８Ｇおよび図３９Ｇ、図３８Ｈおよび図３９Ｈ）も、１０秒ごとの流れのステップ変化毎に示す。各事例において、パターンは同じである。すなわち、補正された平均の流れ（図３９Ｆ乃至図３９Ｈ）は生の平均の流れ（図３８Ｆ乃至図３８Ｈ）と同じであるが、力学的ノイズはかなり減少する。図３９Ｈにおいて、これは、以前にノイズでおおい隠されていたステップ変化（図３８Ｈ）の出現になる。
４．力学的モニタおよび補償技術の拡張
前の章は、力学的動作（センサおよび流管レベルの両方での流管力学、速度効果、振幅変調によって生じる周波数および位相ノイズ）の異なる状態をモニタし補償するために使用される様々な方法（物理的なモデリング、システム識別、発見的教授法）を記載した。自然な拡張によって、古典的なモデリングおよび識別法と同じように、人工知能、神経網、ファジー論理、遺伝子のアルゴリズムのそれらを含む、制御及び計器の実務家に周知の同様の方法が、計器の力学の性能の状態側面に適用される。特に、これらは、流管レベルでの平均周波数および位相差と同様に、センサレベルでの周波数、振幅、位相変化のモニタリングおよび補償を含む。何となれば、これらの変化は、測定値間隔の間の時間（測定値間隔が重ならない）と同様に、各測定値間隔内に起こるからである。
【０４１４】
この方法は、プロセス測定値変化に対するノイズ及び力学的反応の両方を減らすとともに改良するときに、普通でない。このように、この方法は、流れの測定値の内容において非常に価値があると見込まれている。
Ｉ．空気混和（二相流）
ディジタル流量計は、導管に空気混和が存在する場合（二相流として公知でもある）には、改善された性能を提供する。空気混和は、質量流量計によって生成された測定値に相当な負の影響がある導管のエネルギ損失を生成し、結果として導管が失速する。実験によって、ディジタル流量計は、従来のアナログ流量計に対して、空気混和がある場合には性能が実質的に改善されることを示した。この性能改善は、非常に広い利得範囲を提供し、負のフィードバックを使用し、非常に低い振幅レベルで正確に測定値を計算し、振幅の変化率および流管力学などの力学的効果を補償する計器の能力から生じる。性能の改善は、更に、正確なデジタル振幅制御アルゴリズムの計器の使用から生じる。
【０４１５】
ディジタル流量計は、必要な駆動回路利得が、見かけの流体密度の低下と同時に上がるときに、空気混和の発生を検出する。次に、ディジタル流量計は、検出された空気混和に直接反応する。一般に、計器は、導管を流れる材料の観察密度（すなわち、通常の測定法から得られる密度測定値）を、材料の空気混和のない周知の密度と比較することによって、空気混和の有無をモニタする。コントローラは、観察された密度と実際の密度との間の差に基づいて、空気混和のレベルを測定する。次に、コントローラは、質量流の測定値を補正する。
【０４１６】
コントローラは、空気混和が存在しない期間（すなわち、密度の値が安定している期間）での密度をモニタすることによって、材料の空気混和のない密度を測定する。あるいは、コントローラが接続されている制御システムが、接続されて、初期化パラメータとして空気混和のない密度を提供してもよい。
【０４１７】
一実施例において、コントローラは、空気混和の影響を考慮する３つの補正、泡沫作用補正、減衰作用補正、センサ非平衡補正を使用する。図４０Ａ乃至図４０Ｈは、補正プロシージャの効果を示す。
【０４１８】
図４０Ａは、測定された密度が異なる質量流量、空気混和補正のない状態で減少する（すなわち、空気混和が増加する）ときの、位相測定値の誤差を示す。示すように、位相誤差は、負であり、振幅は、空気混和の増加と共に増加する。図４０Ｂは、結果として生じた質量流誤差が負であることを示している。ディジタル流量計が、高いレベルの空気混和で作動する点に注目することは、大切である。対照的に、垂直線４０００で示すように、従来のアナログ計器は、低レベルの空気混和が存在するときに、失速する傾向がある。
【０４１９】
流量計は、低振幅の振動で高駆動電流を流す十分に大きな駆動回路利得を提供することができないときに、失速する。減衰のレベルが、一定の振幅で振動を維持するために流管によって供給できるもの以上の高い駆動回路利得を必要とする場合、導管に供給される駆動エネルギは不十分である。これは、振動振幅の低下につながり、これは、最大利得限界値により供給されるより僅かな駆動エネルギになる。破局的な崩壊の結果と、流管の振動とは、対応する駆動回路利得必要条件が流量計によって供給されるレベルまで減衰が減少するまで、不可能である。
【０４２０】
泡効果補正は、無効部分と呼ばれる空気混和のレベルが増加するにつれて質量流が減少するという仮定に基づいている。無効な部分と泡沫効果との実際の関係を予測しようと試みることなく、この補正は、優れた理論的な正当化によって、観察された質量流への影響は、観察された密度への影響と同じであると、仮定する。本当の流体密度が公知であるので、泡効果補正は、同じ割合で質量流量を補正する。この補正は、全ての流量に対して線形調整である。図４０Ｃおよび図４０Ｄは、それぞれ、泡沫効果を補正した後の、残留位相および質量流誤差を示す。図示するように、残留誤差は、正であり、元の誤差よりも振幅がかなり小さい。
【０４２１】
減衰因子補正は、空気混和による導管運動の減衰を考慮する。一般に、減衰因子の補正は、観察された位相φobsと、実際の位相φtruｅとの次式に示す関係に基づいている。
【０４２２】
【数１０８】
2008102155.tif 000114
【０４２３】
但し、λは減衰係数であり、ｋは定数である。図４０Ｅは、異なる質量流量と異なるレベルの空気混和とに対する減衰補正を示す。図４０Ｆが、減衰補正後の残留位相誤差を示す。図示するように、位相誤差は、泡沫影響の補正後に残る位相誤差に対してかなり減少する。
【０４２４】
センサバランス補正は、導管の別々の端部の間の密度差に基づいている。図４１に示すように、導管の入口と出口との間の圧力低下によって、入口から出口までの泡の大きさが増加する。材料は、導管の２つのループを経由して連続的に流れるので、導管の入口側（すなわち、第１のセンサ・駆動回路対に隣接する側）での泡は、導管の出口側（すなわち、第２のセンサ・駆動回路対に隣接する側）での泡よりも小さい。この泡サイズの差は、導管の２つの端部の間の質量及び密度の差になる。この差は、センサ信号（ＳＶ1およびＳＶ2）に反映される。従って、センサバランス補正は、２つのセンサ信号の比に基づいている。
【０４２５】
図４０Ｇは、異なる質量流量と異なるレベルの空気混和とに対するセンサバランス補正を示す。図４０Ｈは、センサバランス補正を適用した後の残留位相誤差を示す。低流量且つ低レベルの空気混和で、位相誤差は、減衰補正後、残留位相誤差に対して改善される。
【０４２６】
他の補正因子も使用できる。例えば、各センサ信号の位相角がモニタされる。一般に、信号に対する平均位相角度は、ゼロであるべきである。しかし、平均の位相角度は、空気混和が増加すると共に増加する傾向がある。従って、補正因子は、平均位相角度の値に基づいて生成される。他の補正因子は、導管の温度に基づいている。
【０４２７】
一般に、補正因子の適用は、質量流誤差を１パーセント以下に保つ傾向がある。さらに、これらの補正因子は、広範囲にわたる流れおよび空気混和レベルに対して適用できるように見える。
Ｊ．設定値の調整
ディジタル流量計は、導管の振動振幅に対する設定値の改善された制御部を提供する。アナログ計器において、フィードバック制御が、導管の振動振幅を、所望のピークセンサ電圧（例えば０．３Ｖ）に相当する一定レベルに維持するために使用される。安定した振動振幅は、周波数および位相測定値の変化の減少につながる。
【０４２８】
一般に、大きな振動振幅が望ましい。何となれば、かかる大きな振幅は、測定目的に対して大きなコリオリ信号を提供するからである。大きな振動振幅は、導管での高レベルのエネルギ保存になり、これは、外部振動に対する耐性をより大きくする。
【０４２９】
駆動回路に供給される電流の制限のために大きな振動振幅を維持することが不可能な状況が、生じる。例えば、アナログ送信機の一実施例において、電流は、安全性のために１００ｍＡに制限される。これは、所望の振動振幅を維持するために必要な電流の５〜１０倍である。しかし、プロセス流体が（例えば、二相の流れを経て）更にかなり減衰する場合、最適の振幅は、もはや持続できない。
【０４３０】
同様に、後述する２ワイヤ計器などの低電力流量計は、導管を駆動するために利用できる電力が非常に少ない。更に、電力レベルは、導管が容量性放電によって駆動されるときに変化する。
【０４３１】
図４２を参照すると、ディジタル流量計のコントローラにより実行される制御プロシージャ４２００は、最大有効電流レベルが与えられる最高の維持可能な設定値を選択するために使用される。一般に、プロシージャは、所望の駆動電流出力が選択される毎に実行され、そして、これは大抵周期毎に１回である。または、インターリーブされた周期が使用される場合、半周期毎に１回である。
【０４３２】
コントローラは、設定値をデフォルト値（例えば０．３Ｖ）設定して、センサ電圧（filtered＿SV）および駆動電流（filtered＿DC）のフィルタ処理された式を初期化することによってスタートする（ステップ４２０５）。このプロシージャが実行される毎に、コントローラは、センサ電圧（ＳＶ）および駆動電流（ＤＣ）に対する現在の値に基づいて、フィルタ処理された値を更新する（ステップ４２１０）。例えば、コントローラは、９９パーセントの(filtered＿SV)と１パーセントのＳＶとの和として、(filtered＿SV)に対する新しい値を生成する。
【０４３３】
次に、コントローラは、プロシージャが休止されて以前の設定値調整のために時間を提供して影響を及ぼしたか否かを判別する（ステップ４２１５）。プロシージャの休止は、ゼロを越える値を有する休止周期カウントによって示される。プロシージャが休止される場合、コントローラは、周期に対して更なる動作を実行せず、休止周期カウントを減らす（ステップ４２２０）。
【０４３４】
プロシージャが休止しなければ、コントローラが、フィルタ処理された駆動電流が閾値レベルを越えるか否かを判別する（ステップ４２２５）。一実施例において、閾値レベルは、最大有効電流の９５％である。電流が閾値を越える場合、コントローラは設定値を減らす（ステップ４２３０）。設定値の変化の後に計器に対する時間を決めるために、次に、コントローラは、休止周期カウントを適切な値（例えば１００）と等しく設定することによって、プロシージャの休止を実行する（ステップ４２３５）。
【０４３５】
プロシージャが休止しない場合、コントローラは、フィルタ処理された駆動電流が閾値レベル未満であるか否かと（ステップ４２４０）、設定値が最大許容設定値未満であるか否かと（ステップ４２４５）を判別する。一実施例において、閾値レベルは、最大有効電流の７０％に等しい。両方の条件が一致する場合、コントローラは、可能な新しい設定値を測定する（ステップ４２５０）。一実施例において、コントローラは、新しい設定値を、（filtered＿DC）に対する（filtered＿SV）の比で乗算した最大有効電流の８０パーセントとして測定する。設定値の僅かな変化（すなわち、揺らぎ）を避けるために、次に、コントローラは、可能な新しい設定値が現在の設定値を相当量だけ越えるか否かを判別する（ステップ４２５５）。一実施例において、可能な新しい設定値は、０．０２Ｖだけ更に１０％だけ電流設定値を越える必要がある。
【０４３６】
可能な新しい設定値が十分に大きい場合、コントローラは、それが最大許容設定値よりも大きいか否かを判別する（ステップ４２６０）。そうであれば、コントローラは、設定値を最大許容設定値に等しく設定する（ステップ４２６５）。そうでなければ、コントローラは、設定値を可能な新しい設定値に等しく設定する（ステップ４２７０）。次に、コントローラは、休止周期カウントを適切な値と等しく設定することによって、プロシージャの休止を実行する（ステップ４２３５）。
【０４３７】
図４３Ａ乃至図４３Ｃは、設定値３０の調整プロシージャの動作を示す。図４３Ｃに示すように、システムは、０．３Ｖの設定値で開始する。８秒の動作で、空気混和によって、導管内の材料の見かけの密度が低下する（図４３Ａ）。空気混和を伴って減衰が増加すると、駆動電流が増加し（図４３Ｂ）、更に、センサ電圧のノイズも増加する（図４３Ｃ）。この時、何の変化もない。何となれば、計器は、所望の設定値を維持することが可能であるからである。
【０４３８】
１５秒の動作で、空気混和は増加し、更に見かけの密度は減少する（図４３Ａ）。このレベルの空気混和で、駆動回路電流（図４３Ｂ）は、０．３Ｖの設定値を維持するには不充分な最大値に達する。従って、センサ電圧は、０．２６Ｖ、すなわち、最大駆動回路電流が維持できる電圧レベルに低下する（図４３Ｃ）。この状態に応答して、コントローラは、設定値を（約２８秒の動作で）、最大駆動回路電流の生成を必要としないレベル（０．２３Ｖ）に調整する。
【０４３９】
約３８秒の動作で、空気混和のレベルは減少し、見かけの密度は増加する（図４３Ａ）。これによって、駆動電流は減少する（図４３Ｂ）。４０秒の動作で、コントローラは、設定値を増やすことによって、この状態に応答する（図４３Ｃ）。空気混和のレベルは減少し、見かけの密度は、再び約４８秒の動作で増加する。そして、コントローラは、設定値を０．３Ｖに増やすことによって応答する。
Ｋ．性能の結果
ディジタル流量計は、従来のアナログ流量計に対して著しい性能改良を示した。１つの実験において、１ロットの材料を正確に測定する２つのタイプの計器の能力が調べられた。いずれの場合も、ロットは、適切な流量計を経由してタンクに供給され、タンクにおいて、ロットは計量された。１２００および２４００ポンド（５４４．８及び１０８９．６ｋｇ）のロットに対して、アナログ計器は、２００ポンド（９０．８ｋｇ）の併行精度で５００ポンド（２２７ｋｇ）の平均偏位を呈した。対照的に、デジタル計器は、２ポンド（０．９０８ｋｇ）の併行精度で、４０ポンド（１８．１６ｋｇ）の平均偏位を呈した。これは、明らかに相当な改善である。
【０４４０】
いずれの場合も、導管および周囲の配管は、ロットの開始時には空だった。これは、導管を充填してバッチを開始することが実用的ではない多数のバッチの用途においては、重要である。バッチは、流管が充填されて、終了した。正のオフセットが予測されるものがある。何となれば、流量計は、計量タンクの充填がスタートする前に、管を満たすために必要な材料を測定しているからである。動き出す際の遅延、または空気混和している流れや低振動振幅によって生じる偏位は、負の偏位を導入する傾向がある。真のバッチ処理に対して、最も重要な問題は、測定値の併行精度である。
【０４４１】
結果は、アナログ流量計を使用すると、大きな負の偏位と２００ポンドだけの併行精度とが存在することを示している。これは、流れの発生後に開始に持っていく時間の長さと、完全な振動振幅が得られるまでの測定誤差とに起因する。比較すると、ディジタル流量計は、正の偏位を得、これは、空のパイプを充填することに起因し、併行精度は２ポンドである。
【０４４２】
他の実験は、２つのタイプの計器の一般的な測定精度を比較した。図４４は、精度と、計器の最大推奨流量の別々のパーセンテージで２つのタイプの計器によって生成された測定値の対応する不確実性とを示す。高流量（すなわち、最大流量の少なくとも２５％）で、アナログ計器は、デジタル計器の０．００５％以下と比較すると、０．１５％以下で実際の値に相当する測定値を生成する。低流量で、アナログ計器の偏位は、デジタル計器の０．２５％と比較すると、１．５％のオーダである。
Ｌ．自己確認性を備えた計器
ディジタル流量計は、自己確認センサを含む制御システムにおいて使用される。このために、ディジタル流量計は、自己確認計器として実行される。自己確認計器および他のセンサは、「自己確認センサ」と題された米国特許第５，５７０，３００号に記載され、言及することによって取り込まれている。
【０４４３】
一般に、自己確認計器は、計器に対して有効な全ての情報に基づいて、モニタすべきパラメータ（例えば質量流）の値の最良推定値を提供する。最良推定値は、一部が非測定データに基づいているので、最良の推定値は、必ずしも現在の不完全な測定値データによって示される値とは一致しない。自己確認計器も、センサの動作状況に関する情報と同じように、最良推定値の信頼性及び不確実性に関する情報を提供する。不確実性情報は、周知の不確実性分析から導出され、不良が無い場合においても提供される。
【０４４４】
一般に、自己確認計器は、４つの基礎的なパラメータ、すなわち、確認された測定値（ＶＭＶ）、確認された不確実性（ＶＵ）、測定値が生成された状況の指示（ＭＶ状況）、装置状況を提供する。ＶＭＶは、測定されたパラメータの値の計器の最良推定値である。ＶＵおよびＭＶ状況は、ＶＭＶと関連する。計器は、各測定値に対して、別々のＶＭＶ、ＶＵ、ＭＶ状況を生成する。装置状況は、計器の動作状況を示す。
【０４４５】
計器は、他の情報も提供する。例えば、制御システムからの要請で、計器は、計器の状況に関する詳細な診断情報を提供する。また、測定値が所定限界値を越えたとき、または越えようとするとき、計器は、アラーム信号を制御システムに送る。異なるアラームレベルは、測定値が所定の値から偏位している程度を示すために使用される。
【０４４６】
ＶＭＶおよびＶＵは、数値である。例えば、ＶＭＶは、２００度且つＶＵで評価される温度測定値であり、ＶＭＶの不確実性は９度である。この場合、測定すべき実際温度がＶＭＶ近傍の包絡線内に落ちて、ＶＵ（すなわち、１９１度から２０９度まで）によって示される高い可能性（大抵９５％）が存在する。
コントローラは、センサからの基本的なデータに基づいて、ＶＭＶを生成する。第一に、コントローラは、センサからの信号に基づく生の測定値値（ＲＭＶ）を導く。一般に、コントローラが異常を検出しないとき、コントローラは、ＲＭＶに公称の信頼性を有して、ＶＭＶをＲＭＶと等しく設定する。コントローラがセンサに異常を検出するとき、コントローラは、ＶＭＶをＲＭＶと等しく設定しない。その代わりに、コントローラは、コントローラが実際のパラメータのＲＭＶよりは優れた推定値であると考えている値と等しく、ＶＭＶを設定する。
【０４４７】
コントローラは、ＲＭＶの力学的不確実性分析の結果である生の不確実性信号（ＲＵ）に基づいて、ＶＵを生成する。コントローラは、各サンプリング期間中、この不確実性分析を実行する。不確実性分析は、元々S.J.クライン（S.J. Kline）及びF.A.マックリントック(F.A. McClintock)により「単一のサンプル実験での不確実性の説明(Single Sample Experiments)」（Mech.Eng.、７５、３‐８、１９５３年）に記載され、広範囲に応用されて、較正の国際基準の状況を達成した。本質的に、不確実性分析は、測定値の「質」を表示する。あらゆる測定値が、当然未知の付随する誤差を有する。しかし、その誤差の合理的な限度は、一つの不確実性番号によって表される（ＡＮＳＩ／ＡＳＭＥ ＰＴＣ １９．１‐１９８５、パート１、測定値の不確実性（Measurement Uncertainty）、機器及び装置（Instruments and Apparatus））。
【０４４８】
クライン及びマックリントックによって記載されるように、観察された測定値Ｍに対して、Ｍ、ｗMの不確実性は、次式で定義される。
【０４４９】
【数１０９】
2008102155.tif 000115
【０４５０】
但し、Ｍは、あるレベル（大抵は９５％）の信頼で真実（Ｍtrue）である。この不確実性は、測定値の比（すなわち、ｗM／Ｍ）として相対的に簡単に表現される。
【０４５１】
一般に、ＶＵは、理想的な条件下（すなわち、故障のないセンサが制御された研究室環境で作動している）においても、ゼロ以外の値である。これは、センサにより生成される測定値が完全に確実でなくて、常に誤差に対する可能性が存在するからである。ＶＭＶと同様に、コントローラが異常を検出しないとき、コントローラは、ＶＵをＲＵと等しく設定する。コントローラが、部分的にのみＲＭＶの信頼性に影響を及ぼす欠点を検出するとき、コントローラは、大抵、欠点の影響を考慮する新しい不確実性分析を実行し、ＶＵをこの分析の結果に等しく設定する。コントローラが、ＲＭＶは実際の測定された値に対して何の関係も持たないことを判別するとき、コントローラは、過去の性能に基づいた値にＶＵを値に設定する。
【０４５２】
制御システムがＶＭＶおよびＶＵを適切に使用することを確実にするために、ＭＶ状況は、それらの計算方法に関する情報を提供する。コントローラは、全ての条件下において（センサが停止している時でさえ）、ＶＭＶおよびＶＵを生成する。制御システムは、ＶＭＶおよびＶＵが「生」データ、または履歴データのどちらに基づいているかを知る必要がある。例えば、制御システムがフィードバック制御においてＶＭＶ及びＶＵを使用し、更にセンサが停止している場合、制御システムは、ＶＭＶおよびＶＵが過去の性能に基づいていることを知らなければならない。
【０４５３】
ＭＶ状況が、異常状態の予想された持続と、ＲＭＶのコントローラの信頼性とに基づいている。ＭＶ状況に対する４つの主要な状態を、表１に従って生成する。
【０４５４】
【表５】
2008102155.tif 000116
【０４５５】
クリアＭＶ状況は、ＲＭＶがあるプロセス条件に対して通常の範囲内にあるときに起こる。まぶしいＭＶ状況は、ＲＭＶはかなり異常であるが、異常は短期間であると予測されることを示す。多くの場合、１つのセンサからの信号に突然の変化が存在し、コントローラが、この変化が、未だ診断されていないセンサの故障、または測定されるべき変数の急激な変化のいずれによるものかを明らかにできないとき、コントローラは、ＭＶ状況を「まぶしい」に設定する。「かすむ」ＭＶ状況は、ＲＭＶは異常であるが、測定されるべきパラメータと合理的に関係していることを示す。例えば、ＲＭＶが雑音が多い信号であるとき、コントローラは、ＭＶ状況を「かすむ」に設定する。「盲目」ＭＶ状況は、ＲＭＶに完全に信頼性が無く、欠点の持続が予測されることを示す。
【０４５６】
ＭＶ状況に対する２つのさらなる状態は、「未確認」および「安全」である。コントローラがＶＭＶを確認しないときに、ＭＶ状況は「未確認」である。コントローラが公称の信頼性を有する冗長な測定値から、ＶＭＶが生成されるとき、ＭＶ状況は「安全」である。
装置状況は、計器の健康を要約している、一般的且つ離散的な値である。これは、主に、制御システムの欠点検出および保守ルーチンによって使用される。多くの場合、装置状況３２は、６つの状態のうちの１つにあり、６つの状態の各々は、計器毎の異なる動作状況を示す。これらの状態は、良好(GOOD)、試験(TESTING)、疑い(SUSPECT), 損傷(IMPAIRED), 不良(BAD), 重要(CRITICAL)である。GOOD装置状況は、計器が規定状態にあることを意味する。TESTING装置状況は、計器が自己チェックを実行していることを意味し、この自己チェックは、測定値の質の一時的な低下に対しても責任がある。SUSPECT装置状況は、計器は異常な反応を生成したが、コントローラは詳細な欠陥診断法を持たないことを意味する。IMPAIRED装置状況は、計器が、性能に負の影響を与える診断された欠点に苦しんでいることを意味する。BAD装置状況は、計器がかなり誤動作し、保守が必要であることを意味する。最後に、CRITICAL装置状況は、計器がリークや火事、爆発等の危険を引き起こしかねない程度まで誤動作することを意味する。
【０４５７】
図４５は、自己確認計器のコントローラが、デジタル化されたセンサ信号を処理して、付随する不確実性および測定値状況によって確認された質量流測定値と、駆動信号とを生成するプロシージャ４５００を示す。最初に、コントローラは、センサからのデータを集める（ステップ４５０５）。このデータを使用して、コントローラは、センサ信号の周波数を測定する（ステップ４５１０）。周波数が予測範囲に入る場合（ステップ４５１５）、コントローラは、センサ信号からゼロオフセットを除去して（ステップ４５２０）、センサ信号の振幅を測定し（ステップ４５２５）、位相を測定する（ステップ４５３０）。コントローラは、これらの計算値を使用して駆動信号を生成し（ステップ４５３５）、生の質量流測定値および他の測定値を生成する（ステップ４５４０）。
【０４５８】
周波数が予測範囲に入らない場合（ステップ４５１５）、コントローラは、失速プロシージャを実行して（ステップ４５４５）、導管が失速したか否かを判別し、それに応じて反応する。失速プロシージャにおいて、コントローラは、駆動回路の利得を最大にして、ゼロクロスに対してより広範囲の検索を実行し、導管が全体で振動しているか否かを判別する。
【０４５９】
導管が正しく振動していない場合（すなわち、導管が振動していない場合、または導管が許容しがたい高周波数で（例えば、共振周波数の高調波で）振動している場合）（ステップ４５５０）、コントローラは、例えば駆動回路で方形波を注射することによって、導管の通常の振動を再スタートせしめようとする（ステップ４５５５）。振動の再スタートを試みた後に、コントローラは、ＭＶ状況を「まぶしい」に設定して（ステップ４５６０）、無意味な生の測定値を生成する（ステップ４５６５）。導管が正しく振動している場合（ステップ４５５０）、コントローラは、ゼロオフセットを除去して（ステップ４５２０）、上記のごとく進む。
【０４６０】
生の測定値を生成した後（ステップ４５４０、４５６５）、コントローラは、診断を実行し（ステップ４５７０）、計器が正しく作動しているか否かを判別する（ステップ４５７５）。なお、コントローラは、各周期の間必ずしもこれらの診断を実行しているわけではない。
【０４６１】
次に、コントローラは、不確実性分析を実行し（ステップ４５８０）、生の不確実性値を生成する。生の測定値、診断の結果、他の情報を使用して、コントローラは、ＶＭＶ、ＶＵ、ＭＶ状況と、装置状況とを生成する（ステップ４５８５）。その後、コントローラは、新しいデータセットを収集し、プロシージャを繰り返す。プロシージャ４５００の行程は、順次、または並行に実行してもよく、更に、順番を変えて実行してもよい。
【０４６２】
他の実施例において、空気混和が検出される時、質量流の補正は、上記のように適用され、ＭＶ状況は「かすむ」になり、不確実性は、補正法の考えられる誤差を反映して増加する。例えば、５０％の流速で作動する流管に対して、通常の動作条件下では、不確実性は、流速の０．１〜０．２％のオーダである。空気混和が生じて、上記技術を使用して補正される場合、不確実性は読取値のおよそ２％に増加する。不確実性値は減少すべきである。何となれば、空気混和の効果の知識が良くなり、空気混和を補償する能力が良くなったからである。流量の不確実性が可変であるバッチの状況において（例えば空に対して一回分で処理する開始や終了時には高く、または空気混和や空洞の一時的な装入時に）、全バッチの不確実性は、名目は低い不確実性を有する残りのバッチに対して高い不確実性の期間の重み付けされた重要性を反映する。これは、会計や他の測定用途に非常に役に立つ質の測定基準である。
Ｍ．２配線流量計
図４６に示すように、上記方法は、１対の配線４６０５で双方向通信を実行する「２配線（two-wire）」コリオリ流量計４６００を動作させるために使用される。電力回路４６１０は、デジタルコントローラ４６１５を動作させるとともに、駆動回路４６２０に給電して導管４６２５を振動させる電力を受け取る。例えば、電力回路は、コントローラに動作電力を提供する定出力回路４６３０と、過剰な電力を使用して充電される駆動コンデンサ４６３５とを含む。電力回路は、配線４６０５から、または第２の配線対から電力を受け取る。デジタルコントローラは、一つ以上のセンサ４６４０から信号を受け取る。
【０４６３】
駆動コンデンサは適切に充電されるとき、コントローラ４６１５は、コンデンサ４６３５を放電せしめて導管４６２５を駆動する。例えば、コントローラは、１０周期ごとに１回、導管を駆動する。コントローラ４６１５は、センサ４６４０から信号を受け取って分析して質量流測定値を生成し、次に、コントローラは、配線４６０５に伝える。
Ｎ．空からのバッチ
ディジタル質量流量計１００は、空からのバッチ処理として参照されるやりがいある出願条件を扱うことにおいて改善された性能を提供する。特に食品及び石油化学産業においては多数のプロセスがあり、コリオリ技術によって提供される高精度及び直接の質量流量測定は、材料のバッチ計器測定において有益である。しかしながら、多くの場合において、流量計がバッチの開始から終了まで流体で満ちていることを確認していることは実際的ではなく、大いに非効率的である。例えば、タンカーを満たすか空にするかにおいて、空気同伴現象は避けることは難しい。食品加工においては、衛生規定によってバッチ処理の間にパイプが洗浄されることが要求される。
【０４６４】
従来のコリオリ測定器においては、空からのバッチには大きなエラーが生じる。例えば、空の流量管の中で流れが開始されると油圧衝撃及び高利得要求が生じ、大きな測定エラーと失速とにつながる。
【０４６５】
ディジタル質量流量計１００は空からのバッチ時に受ける状態に強い。より具体的に言えば、振幅コントローラが素早い反応をする。高利得領域は流量管が失速することを防ぐ。測定データは通常の振動振幅の０．１％に至るまで計算される。かつ振幅変化率が補償される。
【０４６６】
図４７Ａ乃至４７Ｃに特徴が示され、全開流量の開始から最初の数秒間の、濡れていて空の２５ｍｍ流量管を駆動するディジタル質量流量計１００の反応を示している。図４７Ａに示されたように、流れの開始に先立ち（約４．０秒で）、濡れていて空の管を駆動することを要求された駆動利得は約０．１の値を有し、全開流量管に要求された約０．０３４の値より高い。流れの開始は、利得の実質的増加と振動振幅の対応する低下とによって特徴づけられる。図４７Ｂを参照すると、開始後約１．０秒で、減少された設定値が選択されることが振幅の安定に役立ち、一方、全開流量体制が確立される。約２．７５秒後、最後の同伴空気が取り除かれ、従来の設定値が復帰し、駆動利得は０．０３４の公称値が想定される。生及び修正位相差反応が図４７Ｃに示される。
【０４６７】
図４７Ａ乃至４７Ｃに示したように、位相データは遷移の間継続的に与えられる。同様の環境において、アナログ制御システムは失速し、要求された駆動利得が近似公称値に戻り冗長な開始手順が終了するまで、測定データを提供することができない。やはり示されたように、振幅変化率に対する修正は、特に１．０秒後に明らかに有益である。振幅における振動はフーリエ及び時間に基づく位相計算において実質的振幅を生じるが、これらは修正位相測定において実質的に減じられる。０．４から１．０秒の遷移の最も難しい部分においてさえ、修正によっていくらかのノイズが減少される。
【０４６８】
もちろん、この間隔には未だ誤ったデータがある。例えば、約５度を越える位相差を生成する流れは物理的に不可能である。しかしながら、上記で説明したような自己確認センサの考え方から、この位相測定値は修正される生のデータをやはり構成している。いくつかの実験において、より高レベルの確認プロセスで、（利得、振幅及び他の内部パラメータに基づく）典型的でない真のプロセス値として０．４から１．０秒のデータが確認され、極端な測定値を抑制するためにまぶしい質量流量が生成されている。
【０４６９】
図４８Ａを参照すると、流れの開始に対してディジタル質量流量計１００は改善された精度及び併行精度という反応をする。模範的なフロー装置４８００が図４８Ｂに示される。図４４に示した結果を生じたように、図４８Ａに示した結果を生じた中で、流体は電磁流量計４８１０及びコリオリ流量計４８２０を通って計量タンク４８３０へと汲み上げられた。コリオリ流量計はディジタル流量計または従来のアナログ流量計のいずれかであった。バルブ４８４０及び４８６０が電磁流量計４８１０が常時満たされていることを確認するために使用され、一方コリオリ流量計４８２０の流量管はそれぞれのバッチを空にすることを始めた。バッチの始めに、電磁流量計４８１０及びコリオリ流量計４８２０における合計器がリセットされ、流れが開始した。バッチの最後に、停止バルブ４８５０が閉められて合計が固定された（従って、コリオリ流量計４８２０はバッチの最後に満たされていた）。電磁流量計４８１０及びコリオリ流量計４８２０からの各１と、計量タンク４８３０と関連する重量計からの１との、３つの合計が記録された。コリオリ流量計４８２０の前に時間遅延があって最終的に計量タンク４８３０が流体の流れを測定するので、これらの合計は一致することが予想されない。よって、電磁流量計４８１０は最も高い合計流量を記録し、コリオリ流量計４８２０は二番めに高い合計を記録し、計量タンク４８３０は最も低い合計を記録することが予想される。
【０４７０】
図４８Ａは、図４８Ｂのフロー装置４８００を使用する一連の実験から得られた結果を示す。各実験でフロー装置を通して約５５０ｋｇの材料を移動させる。示された測定値は、重量計と電磁流量計４８１０またはコリオリ流量計４８２０との間で測定されたオフセットである。上記で説明したように、正のオフセットが２つの実験から期待できる。電磁流量計４８１０（常時満たされている）は４．０ｋｇの併行精度（同等の実験に対する報告された値における最大差としてここで定義される）を有する常に正のオフセットを実現する。電磁流量計４８１０に関連するアナログ制御システムは、平均−１６４．２ｋｇで８７．７ｋｇの併行精度を有する大なる負のオフセットを生成する。この失敗は、流れの開始を扱うことができなかったアナログ制御システムの性能の欠如と流量管の再開に要した変動する時間に帰因する。対称的に、ディジタルコリオリ質量流量計４８２０は平均値２５．６ｋｇで０．６ｋｇの併行精度の正のオフセットを示す。
【０４７１】
最初に空状態を与えられて、流量管を通る真の質量流量を算定することは難しい。報告された合計質量は、予想されたように、電磁流量計４８１０と重量計との間で減少する。産業に適用されるとき、バッチ手法がしばしば調整されてオフセットを収容するので、併行精度の問題がしばしばより大きな重要性を持つ。もちろん、充満プロセスの併行精度は、コリオリ流量計の合計の併行精度に基づきより低い範囲にある。同様の併行精度が任意の産業的バッチ処理において達成され得た。さらに、示されたように、ディジタル質量流量計１００は、同じ状況下でアナログの相当物（電磁流量計４８１０）を超える実質的な性能の改善を提供する。繰り返すと、これらの条件においてディジタル質量流量計１００は測定エラーの重大な原因ではないという結論が示される。
Ｏ． 二相流
図４０Ａを参照して上記に説明したように、二相流は、空気混和から起き、別の流れの状態であって、アナログ制御システムとアナログ質量流量計に対する問題を示す。二相流は散発的または継続的であり、流量計の材料が流量管を移動する気体成分と流体成分とを含むときに生じる。基礎を成すメカニズムは空からのバッチ処理の場合に大変似ていて、二相気体−液体流の力が高い減衰を引き起こす。しかしながら、一般的にアナログ制御システムの最大駆動利得が二相材料の気体部分の低いレベルに至ると、結果として、流量管が失速する。
【０４７２】
ディジタル質量流量計１００は二相流の現れるところで振動を維持することができる。要約すれば、このように実施された室内実験では、ディジタルコントローラ１０５によって制御されると、いかなるレベルの気体位相でいかなるサイズの管でも全く失速し得ない。対照的に、代表的なアナログ制御システムは約２％の気体位相で失速する。
【０４７３】
振動を維持することは流量計からの満足できる測定性能を獲得することにおけるほんの第１段階である。上記で簡単に説明したように、「気泡」モデルと呼ばれる単純なモデルが、質量流量エラーを予測するひとつの技術として開発されている。
【０４７４】
「気泡」即ち「有効質量」モデルにおいて、低密度気体の領域または気泡はより高密度の流体によって囲まれている。両者が（例えば、振動管における）加速を条件としているとき、気泡は流体内で移動し、システム全体で測定される慣性での低下を引き起こす。容量による気体の割合としてボイド率αを定義し、割合Ｒによって有効質量低下は、 
【０４７５】
【数１１０】
2008102155.tif 000117
【０４７６】
で定義される。
【０４７７】
コリオリ流量計に適用したとき、該モデルは、見かけの質量流量が、引いては測定密度と同様に、因子Ｒによって真の質量流量より低くなることを予測する。図４９は様々な流量での一連の流出に対する測定質量流量エラーを示し、すべてで水平配置の２５ｍｍ管と大気温度における水と空気の混合とを用いている。ｘ軸はボイド率でなく見かけの密度低下を示す。研究室でボイド率を計算することはできる。例えば、二相混合圧力と共に、流体を混合する前の気体圧力及び流量率をを計算することなどによってである。しかしながら、工場においては、測定された密度低下だけが入手でき、真のボイド率は入手できない。アナログ流量計では、５％を越える密度低下での空気/水混合によって流量管の失速が起こりデータは修正されないことに注意が必要である。
【０４７８】
破線４９１０は、質量流量エラーと気泡モデルによって予測される密度低下との間の関係を示す。該モデルは、ほとんどの場合、より多くの負の質量流量エラーを予測するが、実験データは曲線の類似セットに追随する。図４０Ａに関して上記で説明したように、駆動利得やセンサ電圧の割合などのいくつかの他の内部で測定された変数と同様に、見かけの密度に基づく質量流量へ経験的修正を展開させることが可能である。純粋な流体の密度は公知であるかまたは確認されると想定するのは妥当である。例えば、多くの適用例において、（特に温度係数がコントローラソフトウェア内に含まれているとき）流体密度は比較的一定である。
【０４７９】
図５０は修正質量流量測定値を示す。修正は、気泡モデルそのものと同様に、いくつかの内部変数の最小二乗法に基づいている。修正プロセスは適用を制限だけし、より低い流量に対して精度が低下する（最大エラーは１．５−１．６ｋｇ／秒に対してである）。水平方向において、気体及び流体位相はより低い流量に分離を始め、より大きい質量流量エラーが測定される。これらの環境において、気泡モデルを想定することはもはや有効でない。しかしながら、より多くの流量に対する修正は妥当である。オンライン実験の間、同様の修正アルゴリズムによって質量流量読み出しの約２．５％以内に質量流量エラーが抑制された。
【０４８０】
図５１は、自己確認ディジタル質量流量計が質量流量の報告において二相流の開始にどのように反応するかを示す。下側の波形５１１０は二相流状態下での未修正の質量流量測定値を示し、上側の波形５１２０は同じ二相流状態下での修正質量流量測定値値と不確実境界を示す。単相流（ｔ＝７秒まで）で、質量流量測定値は明瞭（ＣＬＥＡＲ）であり、質量流量読み出しの約０．２％という小さな不確実性を有する。二相流の開始と共に、多くのプロセスが現用になる。最初に、二相流が内部の測定されたパラメータの反応に基づき検出される。２番目に、測定修正プロセスが適用されて、修正測定と共に測定状態出力がブルーレッド（ＢＬＵＥＲＥＤ）に設定される。３番目に、質量流量の不確実性がボイド率のレベルで質量流量読み出しの最大２．３％に増加する。比較のために、未修正の質量流量測定値５１１０が、修正質量流量測定値値５１２０の真下に示されている。ユーザは従って、修正された質量流量の低下した品質で操作を続けるか、可能であれば代わりの測定に切替えるか、または処理を中断するかという選択を有することとなる。
P.神経網の適用
二相流状態の間における質量流量測定値の精度を改善する別の技術として、質量流量エラーを予測し、二相流の影響に起因する質量流量測定値におけるエラーを修正するエラー修正因子を生成する神経網の使用がある。修正因子は、ディジタル信号プロセッサ及び神経網への入力として内部で測定されたパラメータを用いて生成され、２％以内のエラーを維持するように観察される。内部で測定されたパラメータは温度、圧力、利得、密度低下、及び見かけの流量を含む。
【０４８１】
図５２は、図１及び図５のディジタル質量流量計１００、５００のディジタルコントローラ１０５または５０５と置き換えられ得るディジタルコントローラ５２００を示す。ディジタルコントローラ５２００のこの実施例において、流量管に接続されたプロセスセンサ５２０４は、（上記したように）１つ以上のセンサ信号、温度信号、及び１つ以上の圧力信号を含むプロセス信号を生成する。アナログプロセス信号は、Ａ／Ｄコンバータでディジタル信号に変換され、センサ及び駆動回路信号データメモリバッファ５２０８に蓄積されてディジタルコントローラ５２００によって使用される。流量管に接続された駆動回路５２４５は駆動電流信号を生成しこの信号をＡ／Ｄコンバータ５２０６に伝達する。駆動電流信号は、次にディジタルデータに変換され、センサ及び駆動回路信号データメモリバッファ５２０８に蓄積される。あるいは、ディジタル駆動利得信号とディジタル駆動電流信号が振幅制御モジュール５２３５によって生成され、センサ及び駆動回路信号データメモリバッファ５２０８に伝達され、ディジタルコントローラ５２００で蓄積され使用される。
【０４８２】
ディジタルプロセスセンサデータ及び駆動信号データは、センサ及び駆動回路パラメータ処理モジュール５２１０によってさらに分析され処理されて、振動の周波数、位相、電流、減衰及び振幅を含む物理パラメータが生成される。生の質量流量測定計算モジュール５２１２は流量計５００に関して上記で説明された技術を用いて生の質量流量測定信号を生成する。
【０４８３】
流量状態状態機械５２１５はセンサ及び駆動回路パラメータ処理モジュール５２１０から、生の質量流量測定信号、及び上記で説明したように計算された密度測定値５２１４を物理パラメータの入力として受け取る。流量状態状態機械５２１５は次にディジタル質量流量計１００の中を移動する材料の流量状態を検出する。特に、流量状態状態機械５２１５は材料が単相流状態か二相流状態かを判定する。流量状態状態機械５２１５は生の質量流量測定信号を質量流量出力ブロック５２３０へ入力もする。
【０４８４】
単相流状態が検出されたとき、出力ブロック５２３０は生の質量流量信号を有効にし、不確実性分析を行って有効にした質量流量測定と関係する不確実性パラメータを生成する。特に、状態機械５２１５が単相流状態が存在することを検出したとき、修正因子は生の質量流量測定値に適用されず、出力ブロック５２３０が質量流量測定値を有効にする。コントローラ５２００が測定値を生成するときにエラーを検出しなかったときは、出力ブロック５２３０は、誤りのない測定値と関連する従来の不確実性パラメータを測定値に割り当て、測定値に関連する状態フラッグをＣＬＥＡＲに設定する。測定値の生成でコントローラ５２００がエラーを検出したとき、出力ブロック５２３０は不確実性パラメータをより大きな不確実性値に修正し、状態フラッグをＢＬＵＥＲＥＤなどの別の値に設定する。
【０４８５】
流量状態状態機械５２１５は二相流状態が存在することを検出すると、二相流エラー修正モジュール５２２０が生の質量流量測定信号を受信する。二相流エラー修正モジュール５２２０は神経網プロセッサを含み、質量流量エラーを予測しエラー修正因子を計算する。神経網プロセッサはソフトウェアルーチンにおいて実行されるか、あるいは別にプログラムされたハードウェアプロセッサとして実行される。神経網プロセッサの動作は以下により詳細に述べられる。
【０４８６】
神経網係数及び学習モジュール５２２５は神経網プロセッサによって使用される神経網係数の所定のセットを蓄積する。神経網係数及び学習モジュール５２２５は学習データを使用してオンライン学習関数を実行し、最新の一組の係数が神経網によって使用されるために計算される。神経網係数の所定のセットが、公知の二相流質量流量に基づく拡張実験室試験及び実験を通じて生成される一方、モジュール５２２５によって実行されたオンライン学習関数は流量計の初期試運転段階で生ずるか、あるいは流量計が初期化される毎に生ずる。
【０４８７】
エラー修正モジュール５２２０によって生成されたエラー修正因子は質量流量測定値出力ブロック５２３０に入力される。（二相流を示すエラー修正モジュール５２２０から受信したとき）生の質量流量測定値及びエラー修正因子を使用して、質量流量測定値出力ブロック５２３０は、生の質量流量測定値にエラー修正因子を適用して修正質量流量測定値を生成する。測定値出力ブロック５２３０は、次に修正質量流量測定値を有効にし、不確実性分析を実行して有効な質量流量測定に関連する不確実性パラメータを生成する。測定値出力ブロック５２３０はこのように有効な質量流量測定信号を生成し、それぞれの有効な質量流量測定値に関連する不確実性及び状態と装置状態とを含む。
【０４８８】
センサパラメータ処理モジュール５２１０は、減衰パラメータ及び振動振幅パラメータ（前に述べた）を振幅制御モジュール５２３５に入力もする。振幅制御モジュール５２３５はさらに、減衰パラメータ及び振動振幅パラメータを処理し、ディジタル駆動信号を生成する。ディジタル駆動信号は、Ｄ／Ａコンバータ５２４０によってアナログ駆動信号に変換され、ディジタル流量計の流量管に接続された駆動回路５２４５を動作させる。別の実施例では、振幅制御モジュール５２３５は減衰パラメータ及び振動振幅パラメータを処理し、アナログ駆動信号を生成して駆動回路５２４５を直接動作させる。
【０４８９】
図５３はディジタルコントローラ５２００によって実行される手順５２５０を示す。処理が始まった（ステップ５２５１）後で、プロセスセンサ５２０４と駆動回路５２４５によって生成された測定信号は、アナログ−ディジタル変換処理（上記で説明した）を通じて定量化され、メモリバッファ５２０８はディジタルセンサ及び駆動回路データで満たされる（ステップ５２５２）。全ての新しい処理周期に対して、センサ及び駆動回路パラメータ処理モジュール５２１０はバッファ５２０８からセンサ及び駆動回路データを取り出し、センサデータからセンサ及び駆動回路変数を計算する（ステップ５２５４）。特に、センサ及び駆動回路パラメータ処理モジュール５２１０は、センサ電圧、センサ周波数、駆動電流、及び駆動利得を計算する。
【０４９０】
センサ及び駆動回路パラメータ処理モジュール５２１０は次に診断流量状態処理ルーチンを実行し（ステップ５２５６）、センサ及び駆動回路変数のそれぞれに対する平均値、標準偏差、及び傾きを含む統計値を計算する。センサ及び駆動回路変数のそれぞれに対して計算された統計値に基づいて、流量状態状態機械５２１５が３つの有効な流量状態、即ち流量状態衝撃（ＦＬＯＷ＿ ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ＿ＳＨＯＣＫ）、状態流量状態同質（ＦＬＯＷ＿ ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ＿ＨＯＭＯＧＥＮＥＯＵＳ）、流量状態混合（ＦＬＯＷ＿ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ＿ＭＩＸＥＤ）のうちのひとつの間の遷移を検出する。
【０４９１】
状態「ＦＬＯＷ＿ ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ＿ＳＨＯＣＫ」が検出されると（ステップ５２５８）、質量流量測定分析プロセスは不規則なセンサ入力のせいで実行されない。この状態から抜け出るために、処理ルーチンは新しい周期を始める（ステップ５２５１）。処理ルーチンは次に、新しいサイン波信号を探し、センサ信号内で追跡し、処理を再開する。この追跡プロセスの一部として、処理ルーチンは、上記したゼロクロス技術を用いて正弦波の始めと終わりを見いださなければならない。状態ＦＬＯＷ＿ ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ＿ＳＨＯＣＫが検出されないとき、処理ルーチンは流量計１００の中を流れる材料の生の質量流量測定を計算する（ステップ５２６０）。
【０４９２】
二相流が検出されないと（即ち、 ＦＬＯＷ＿ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ＿ＨＯＭＯＧＥＮＥＯＵＳ）が検出される）（ステップ５２７０）、流量計１００の中を流れる材料は単相材料であると想定される。もしそうであれば、有効な質量流量は質量流量測定値出力ブロック５２３０によって生の質量流量測定値から生成される（ステップ５２７２）。この時点で、不確実性パラメータ及び状態フラッグと共に有効な質量流量値が、別のプロセスコントローラに送出され得る。処理は次に新しい周期を始める（ステップ５２５１）。
【０４９３】
二相流が検出されると（即ち、状態「ＦＬＯＷ＿ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ＿ＭＩＸＥＤ」が検出される）（ステップ５２７０）、流量管１００の中を流れる材料は二相材料であると想定される。この場合、二相流エラー修正モジュール５２２０は、質量流量エラーを予測し、神経網プロセッサを用いてエラー修正因子を生成する（ステップ５２７４）。修正質量流量は、エラー修正因子を用いて質量流量測定値出力ブロック５２３０によって生成される（ステップ５２７６）。次に、有効な質量流量が修正質量流量から生成される。この時点で、不確実性パラメータ及び状態フラッグと共に有効な質量流量が、別のプロセスコントローラに送出され得る。処理は次に新しい周期を始める（ステップ５２５１）。
【０４９４】
再び図５２を参照すると、二相流エラー修正モジュール５２２０の一部を成す神経網プロセッサはフィードフォワード神経網であって、入力空間と出力空間の間に非線形関数写像を現すノンパラメトリカルフレームワークを提供する。神経網は、ディジタル質量流量計において二相流の間に質量流量エラーを予測することに適用される。一旦エラーが神経網によって予測されると、エラー修正因子が二相質量流量測定値に適用されてエラーが修正される。よって、システムは、センサ信号、センサ変数、及びセンサ統計値から導かれた内部でだけ測定可能なパラメータを用いる神経網経由のオンラインで予測されるエラーを放置する。
【０４９５】
様々な神経網モデルが利用可能な中で、多層パーセプトロン（ＭＬＰ）及び動径基本関数（ＲＢＦ）網がディジタル流量計の実施例に対して用いられている。１つの隠れ層（シグモイド活性関数）を有するＭＬＰが、連続的写像を任意にうまく見積もることができる。よって、このタイプの神経網は、二相流下の質量流量計の質量流量エラーと流量計の内部パラメータとの間の非線形関係をモデル化することに適している。
【０４９６】
所望の写像を得るために必要なネットワークの重みは、学習または最適化プロセスの間に決定される。監視下の学習の間、神経網は学習セット（入力例ｘiと対応する所望の出力ｄiの収集）で繰り返し示され、重みが更新されてエラー関数が最小化される。本技術と関係する補完法問題に対して、相応するエラー関数は二乗和エラーであって、ひとつの出力を有するＭＬＰが以下のように表される。
【０４９７】
【数１１１】
2008102155.tif 000118
【０４９８】
ｄi は入力ｘi に対応する目的である。Ｙiはｘi への実際の神経網出力である。Ｐは学習セットにおける例数である。
【０４９９】
使用された代替神経網構成はＲＢＦ網である。ＲＢＦ法は、多次元空間におけるデータポイントセットの正確な補完法を実行するための技術がその起源である。ＲＢＦ網は２層の重みの単純な構成を通常有し、第１の層は基底関数のパラメータを含み、第２の層は出力を生成するための基底関数の活性化の一次結合を形成する。これは基底関数の線形重ね合わせ(linear superposition)として網出力を現すことによって行われる。この形式では、学習がＭＬＰ網に対してより早くなる。
【０５００】
関心のある内部センサパラメータは、測定された密度、減衰、見かけの流量、及び温度を含む。これらのパラメータのそれぞれが以下に説明される。
１．測定された密度
最も広く用いられた二相流測定は体積による気体の割合として定義されるボイド（または気体）率である。方程式 
【０５０１】
【数１１２】
2008102155.tif 000119
【０５０２】
はボイド率を与えられた質量流量エラーをモデル化する。コリオリ質量流量計に対して、報告されたプロセス流体密度は、公知である「真の」流体密度を想定するボイド率の間接測定を提供する。この報告されたプロセス密度は、二相流が現れるときの質量流量測定値でのエラーに似たエラーに左右される。これらのエラーは大いに繰り返し起こるものであり、密度低下は、相応する単調さであるが非線形のボイド率の指針であって、流量計内でオンライン監視ができる。研究室環境外で、真のボイド率は単独で評価され得ないが、むしろ上記に説明したようにモデル化されるべきであるということに注意が必要である。
【０５０３】
「真の」単相流体密度を知るには、オンラインで得るか、またはユーザによって設定され得る（もしかすると温度係数を含む）。両方のアプローチが実行され、満足な結果を示している。
【０５０４】
これらの説明の目的のために、密度低下が、二相流反応を示すグラフのｘ軸に用いられる。１３４のオンライン実験の結果を取り込んだ図５４及び５６乃至５７の３Ｄグラフにおいて、密度低下点の全範囲は流量システム装置の空気圧限界によって高流量で可能でないということに注意すべきである。また、温度の影響はグラフに示されていないが、実験的に決定されている。
２．減衰
たいていのコリオリ流量計は、流量管振動を維持するために正のフィードバックを使用している。センサ信号は流量管振動の周波数及び位相を与え、駆動利得で乗じられる。Ｋ0は供給された電流を駆動回路５２４５に与える。
【０５０５】
【数１１３】
2008102155.tif 000120
【０５０６】
通常、駆動利得は振動の定振幅を保障するために修正され、流量管の減衰因子とおおよそ比例する。
【０５０７】
二相流の最も特徴的な特性の一つは、減衰における急速な上昇である。例えば、２５ｍｍ流量管を通常動作させるとＶA＝０．３Ｖ，ＩD＝１０ｍＡ、よってＫ0＝０．０３３である。二相流では、最高で１００倍の増加のＶＡ＝０．０３Ｖ，ＩＤ＝１００ｍＡ、Ｋ0＝３．３の値となる。図１３２はどのように減衰が二相流で変化するかを示す。
３．見かけの流量及び温度
図４９が示すように、質量流量エラーは真の流量で変化する。温度変化も測定される。しかしながら、流量計が二相流下にあるとき、真の質量流量は送信器（またはディジタルコントローラ）そのものの中で入手できない。しかしながら、測定された（誤った）流量は、温度同様、神経網プロセッサへの入力パラメータの候補である。
Ｑ．質量流量エラーのネットワーク学習及びオンライン修正
質量流量測定エラー予測に対する神経網分析を実行することには、神経網プロセッサが学習実験データにおける質量流量エラーパターンを認識する学習と、実験データの新しいセットに基づく神経網プロセッサの性能のテストと、測定エラー予測及び修正に対する神経網プロセッサのオンライン実験とが含まれる。
【０５０８】
神経網プロセッサの予測品質は学習データの豊富さに依存する。神経網データを修正するために、一連の二相空気/水実験が図５５に示された実験流量装置５５００を用いて行われた。流量ループは、マスタ測定器５５１０、自己確認ＳＥＶＡ（登録商標）コリオリ流量計１００、及び重量計５５３０に流量管から材料を移動させる分流加減器５５２０を含む。コリオリ流量計１００は、外部信号によって始動され得る合計関数を有する。流量装置コントローラは、（重量計を与えている）流量分流加減器５５２０及びコリオリ合計の両方が、実験の開始時、及びマスタ測定器５５１０が流量１００ｋｇを測定した後で再び、マスタ測定器５５１０によって始動させられるように配置される。重量計は、追加チェックとして動作するマスタ測定器５５１０と共に、ディジタル流量計１００からの合計流量との比較によって質量流量エラーを計算するための参照として用いられる。実験装置の不確実性は、１００ｋｇの典型的バッチサイズで約０．１％と推定される。単相実験に対して、ディジタル流量計１００は重量計合計の０．２％以内で質量流量合計を供給する。二相流実験に対して、マスタ測定器５５１０の後コリオリ流量計１００の前の流量に空気が注入される。低流量で、３０％までの密度低下が得られる。高流量で、少なくとも１５％密度低下が得られる。
【０５０９】
各バッチの最後に、コリオリ流量計１００が、温度、減衰、流量率、及び合計（未修整）流量の各パラメータのそれぞれのバッチ平均を報告する。これらのパラメータは神経網プロセッサの入力データとして使用できる。
【０５１０】
百分率で表した質量流量エラーが神経網の出力物または対象物である。
【０５１１】
【数１１４】
2008102155.tif 000121
【０５１２】
図５６はどのように質量流量エラーが流量及び密度低下で変化するかを示す。一般的な流れは気泡モデルに従うが、興味のある追加的特長がある。例えば、高流量及び低い密度低下に対しては、質量流量エラーはわずかに正となり（１％程度まで）、一方気泡モデルは負のエラーの予測だけをする。図５６から明らかなように、実験室空間のこの範囲内で、この流量管の設計に対して、いくつかの他の物理的プロセスが起きて、二相流の損失質量の影響を圧倒する。
【０５１３】
最もよい結果は、神経網へ温度、減衰、密度低下及び見かけの流量という４つの入力パラメータだけ用いて得られた。最良適合が、気泡モデルまたは単純化曲線適合への修正としてよりむしろ神経網を用いてそのままで得られたという結果にはたぶんあまり満足できない。
【０５１４】
実験の一部として、ＭＬＰ神経網がオンライン実験に用いられた。同じデータセットと入力でＲＢＦ網とＭＬＰ網とを比較すると、テストセットに関してほぼ同様の性能が示された。最善のＲＢＦ設計を実現する入力セットは、（もし最善でなければ）良いＭＬＰ設計も実現する。ＭＬＰ神経網は、ＳＣＧ法（スケールド共役勾配法）を用いて学習が行われた。ＭＡＴＬＡＢRソフトウェアパッケージの神経網ツールボックスの機能を神経網学習に用いた。さらに設計オプションが検討された後で、最善の性能をもたらしたのは、質量流量エラーを出力すると共に温度、減衰密度低下、及び流量率を入力する４−９−１ＭＬＰだった。
【０５１５】
検証セットに反して、最善の神経網は真の値の２％以内の質量流量の予測を提供した。二相流の検出及び修正ルーチンはディジタルコリオリ送出器へプログラム化されて組み込まれた。図５７は、１３４以上の新しいオンライン実験を修正したときの未処理の質量流量エラーを示す。すべてのエラーは２％以内であり、ほとんどはもっと低いと考えられる。無作為な分散は、神経網修正アルゴリズム（以前に述べたように、流量装置の不確実性は０．１％）における未処理エラーに主としてよるものである。データの傾向は明らかにさらなる修正に対する余地を示す。これらのエラーはもちろん、平均の修正質量流量（即ち、バッチを超える）に対してである。
【０５１６】
図５８は、二相流のオンライン検出及び修正が、質量流量測定のために生成された自己確認インタフェースにおいてどのように反映されるかを示す。グラフにおいて、下側の実線ライン５８１０は生の質量流量である。上側のライン５８２０は不確実性帯域によって囲まれた測定であり、修正かまたは有効な質量流量を表す。破線５８３０はマスタ測定器からの質量流量であり、空気注入点の前に位置する（図５５）。
【０５１７】
単相流（ｔ＝５秒まで）で、質量流量測定値はＣＬＥＡＲの測定値状態及び約０．２％の小さな読み込みの不確実性を有する。いったん二相流が検出されると、神経網修正が、最後の瞬間まで（移動窓法(moving window)を用いて）平均された内部のパラメータに基づき、交互周期（即ち、１８０Ｈｚで）毎に適用される。二相流の間、測定値状態はＢＬＵＥＲＥＤに設定され、修正測定で低下した精度を反映して不確実性が増加する。未修正の測定（下側の黒線）が約３０％という大きなオフセットエラーを示している。
【０５１８】
マスタ測定器の読込みは修正質量流量測定値で第１の近似値と一致する。二相流の発生に対してその反応が明らかに遅延するのは、装置制御システムにおける伝達遅延のせいであり、その方形波様の反応は、毎秒一回だけの割合での制御システム更新によるものである。ディジタル送出器からの生及び修正測定の両方は、単相流でよりも高い程度の変化を示す。マスタ測定器の読込みによって二相流域に入る水の位相の有用な測定が与えられ、マスタ測定器の読込みと「平均」の修正読込みとの間には明らかな類似点がある。しかしながら、流量管の複合３Ｄ結合構造内での栓流及び空気圧縮性は、流量率の変化だけでなく、システム外の質量流量とは異なるシステムへの瞬間の質量流量という結果を招く。
【０５１９】
自己確認センサ処理アプローチを用いて、センサによって良いか悪いか単純にラベルが測定値に付けられるのではない。代わりに、誤りが起こったとき、可能な限り修正がなされ、結果として生じる測定値の質がＢＬＵＥＲＥＤを通じて示され不確実性が増される。ユーザは従って適用仕様要求及びオプションを評価して、修正質量流量の低下した品質で操作を続けるか、可能なら代わりの測定に切り替えるか、またはプロセスを中断するかどうかを決定する。二相流がバッチ走行部分の間だけに現れるとき（例えば、最初または最後に）、バッチの合計質量の不確実性に与えられるバランスのとれた重みがある。
【０５２０】
上記の説明はディジタルコリオリ質量流量計の概要を提供し、その背景、実施例、その動作例、及び従来のアナログコントローラ及び送信機との比較を説明している。アナログコントローラ性能を越える多数の改善が成され、低振幅での動作でも高精度の流量管動作、高減衰状況においても維持できる流量管動作、高精度及び高速測定、振幅の動的変化に対する補償、二相流に対する補償、および空へ/からのバッチ処理を含む。この利点の組み合わせはディジタル質量流量計がアナログ技術からの単なる漸次の進化でなく、明らかな前進段階を表すということを示唆する。二相流及び外部振動を扱う性能によって、ディジタル質量流量計１００における従来のコリオリ技術の適用に改善された性能が与えられ、一方、該流量技術が適用される適用範囲が広がる。ディジタルプラットフォームは、コリオリ測定の研究を実行する有効で柔軟な方法であり、高い精度、コンピュータパワー、及びデータ率を提供する。
R.ソースコード表
以下のソースコードは、この出願に組み込まれていて、流量計の１つの実施例に一致する質量流量処理ルーチンを実行するために用いられる。発明の目的から乖離することなく、異なるコンピュータコードを用いて質量流量処理ルーチンを実施することが可能であることは認められるだろう。この表は、本発明を実行するための、発明者が現在知るベストモードを示すためだけに提供されている。よって、先の説明も以下のソースコード表も添付請求項に定義された本発明を制限するものではない。
ソースコード表
【０５２１】
【表６】
2008102155.tif 000122
【０５２２】
S.商標権の注意
この特許書類の開示の一部は商標権保護の対象になる素材を含む。商標権者は、特許商標権庁特許出願または登録に現れるように、特許書類または特許開示のいずれかによる複製に異議を申し立てないが、それ以外にはいかなる商標権もすべて留保している。
【０５２３】
他の実施例は上記の請求項の範囲内にある。
【図面の簡単な説明】
【０５２４】
【図１】デジタル質量流量計のブロック図である。
【図２Ａ】質量流量計の機械的部品の斜視図である。
【図２Ｂ】質量流量計の機械的部品の側面図である。
【図３Ａ】図１の流量計の動作モードの１つを示す略図である。
【図３Ｂ】図１の流量計の動作モードの１つを示す略図である。
【図３Ｃ】図１の流量計の動作モードの１つを示す略図である。
【図４】アナログ制御および測定回路のブロック図である。
【図５】デジタル質量流量計のブロック図である。
【図６】図５の計器の動作を示すフローチャートである。
【図７Ａ】センサデータのグラフである。
【図７Ｂ】センサデータのグラフである。
【図８Ａ】時間に対するセンサ電圧の変化を示すグラフである。
【図８Ｂ】時間に対するセンサ電圧の変化を示すグラフである。
【図９】曲線はめ込みプロシージャのフローチャートである。
【図１０】位相差を生成するプロシージャのフローチャートである。
【図１１Ａ】システム始動時の駆動信号を示す。
【図１１Ｂ】システム始動時の駆動信号を示す。
【図１１Ｃ】システム始動時のセンサ電圧を示す。
【図１１Ｄ】システム始動時のセンサ電圧を示す。
【図１２Ａ】システム始動時の駆動信号を示す。
【図１２Ｂ】システム始動時の駆動信号を示す。
【図１２Ｃ】システム始動時のセンサ電圧を示す。
【図１２Ｄ】システム始動時のセンサ電圧を示す。
【図１３Ａ】システム始動時の駆動信号を示す。
【図１３Ｂ】システム始動時の駆動信号を示す。
【図１３Ｃ】システム始動時のセンサ電圧を示す。
【図１３Ｄ】システム始動時のセンサ電圧を示す。
【図１４】同期変調技術を使用して、センサデータの周波数、振幅、位相を測定するプロシージャのフローチャートである。
【図１５Ａ】質量流量計のブロック図である。
【図１５Ｂ】質量流量計のブロック図である。
【図１６】図１５Ａおよび図１５Ｂの計器により実行されるプロシージャのフローチャートである。
【図１７】伝達関数のログ・振幅制御を示す。
【図１８】根軌跡プロットを示す図である。
【図１９Ａ】温度に対するアナログ‐ディジタルコンバータ性能のグラフである。
【図１９Ｂ】温度に対するアナログ‐ディジタルコンバータ性能のグラフである。
【図１９Ｃ】温度に対するアナログ‐ディジタルコンバータ性能のグラフである。
【図１９Ｄ】温度に対するアナログ‐ディジタルコンバータ性能のグラフである。
【図２０Ａ】位相測定値のグラフである。
【図２０Ｂ】位相測定値のグラフである。
【図２０Ｃ】位相測定値のグラフである。
【図２１Ａ】位相測定値のグラフである。
【図２１Ｂ】位相測定値のグラフである。
【図２２】ゼロオフセットの補償プロシージャのフローチャートである。
【図２３Ａ】位相測定値のグラフである。
【図２３Ｂ】位相測定値のグラフである。
【図２３Ｃ】位相測定値のグラフである。
【図２４Ａ】位相測定値のグラフである。
【図２４Ｂ】位相測定値のグラフである。
【図２５】センサ電圧のグラフである。
【図２６】ダイナミックな効果を補償するためのプロシージャのフローチャートである。
【図２７Ａ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図２７Ｂ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図２８Ａ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図２８Ｂ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図２９Ａ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図２９Ｂ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３０Ａ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３０Ｂ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３１Ａ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３１Ｂ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３２Ａ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３２Ｂ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３３Ａ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３３Ｂ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３３Ｃ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３４Ａ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３４Ｂ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３５Ａ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３５Ｂ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３５Ｃ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３５Ｄ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３５Ｅ】図２９のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図３６Ａ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｂ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｃ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｄ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｅ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｆ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｇ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｈ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｉ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｊ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｋ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３６Ｌ】位相測定値を示しているグラフである。
【図３７Ａ】センサ電圧のグラフである。
【図３７Ｂ】図３７Ａのセンサ電圧に相当する位相のグラフである。
【図３７Ｃ】図３７Ａのセンサ電圧に相当する周波数の測定値である。
【図３７Ｄ】図３７Ｂおよび図３７Ｃの位相および周波数の測定値に対する補正パラメータのグラフである。
【図３７Ｅ】図３７Ｂおよび図３７Ｃの位相および周波数の測定値に対する補正パラメータのグラフである。
【図３８Ａ】生の測定値のグラフである。
【図３８Ｂ】生の測定値のグラフである。
【図３８Ｃ】生の測定値のグラフである。
【図３８Ｄ】生の測定値のグラフである。
【図３８Ｅ】生の測定値のグラフである。
【図３８Ｆ】生の測定値のグラフである。
【図３８Ｇ】生の測定値のグラフである。
【図３８Ｈ】生の測定値のグラフである。
【図３９Ａ】補正した測定値のグラフである。
【図３９Ｂ】補正した測定値のグラフである。
【図３９Ｃ】補正した測定値のグラフである。
【図３９Ｄ】補正した測定値のグラフである。
【図３９Ｅ】補正した測定値のグラフである。
【図３９Ｆ】補正した測定値のグラフである。
【図３９Ｇ】補正した測定値のグラフである。
【図３９Ｈ】補正した測定値のグラフである。
【図４０Ａ】空気混和に対する補正を示すグラフである。
【図４０Ｂ】空気混和に対する補正を示すグラフである。
【図４０Ｃ】空気混和に対する補正を示すグラフである。
【図４０Ｄ】空気混和に対する補正を示すグラフである。
【図４０Ｅ】空気混和に対する補正を示すグラフである。
【図４０Ｆ】空気混和に対する補正を示すグラフである。
【図４０Ｇ】空気混和に対する補正を示すグラフである。
【図４０Ｈ】空気混和に対する補正を示すグラフである。
【図４１】導管における空気混和の影響を示すブロック図である。
【図４２】設定値の制御プロシージャのフローチャートである。
【図４３Ａ】図４１のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図４３Ｂ】図４１のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図４３Ｃ】図４１のプロシージャの適用を示すグラフである。
【図４４】デジタルおよびアナログ流量計の性能を比較するグラフである。
【図４５】自己確認性を備えた計器の動作を示すフローチャートである。
【図４６】２配意線・デジタル質量流量計のブロック図である。
【図４７Ａ】濡れていて空の状態下のデジタル質量流量計の反応を示すグラフである。
【図４７Ｂ】濡れていて空の状態下のデジタル質量流量計の反応を示すグラフである。
【図４７Ｃ】濡れていて空の状態下のデジタル質量流量計の反応を示すグラフである。
【図４８Ａ】空試験からのバッチの結果を示すチャートである。
【図４８Ｂ】実験用流量装置を示す図である。
【図４９】見かけの密度における低下に対する質量流量エラーを示すグラフである。
【図５０】修正を適用した後の未処理の質量流量エラーを示すグラフである。
【図５１】二相流の開始への自己確認デジタル質量流量計のオンライン反応を示すグラフである。
【図５２】デジタル質量流量計と共に使用される神経回路網プロセッサを実施するデジタルコントローラのブロック図である。
【図５３】二相流を検出すると、質量流量エラーを予測し質量流量測定信号を修正するためのエラー修正因子を生成する神経回路網を実施する技術を示すフローチャートである。
【図５４】二相流状態下の減衰変化を示す３Ｄグラフである。
【図５５】実験用流量装置を示す流れ図である。
【図５６】二相流状態下の真の質量流量エラーを示す３Ｄグラフである。
【図５７】二相流状態下の修正質量流量エラーを示す３Ｄグラフである。
【図５８】未修正質量流量測定信号と神経回路網修正質量流量測定信号とを比較するグラフである。
【図１】
2008102155.tif 000123
【図２Ａ】
2008102155.tif 000124
【図２Ｂ】
2008102155.tif 000125
【図３Ａ】
2008102155.tif 000126
【図３Ｂ】
2008102155.tif 000127
【図３Ｃ】
2008102155.tif 000128
【図４】
2008102155.tif 000129
【図５】
2008102155.tif 000130
【図６】
2008102155.tif 000131
【図７Ａ】
2008102155.tif 000132
【図７Ｂ】
2008102155.tif 000133
【図８Ａ】
2008102155.tif 000134
【図８Ｂ】
2008102155.tif 000135
【図９】
2008102155.tif 000136
【図１０】
2008102155.tif 000137
【図１１Ａ】
2008102155.tif 000138
【図１１Ｂ】
2008102155.tif 000139
【図１１Ｃ】
2008102155.tif 000140
【図１１Ｄ】
2008102155.tif 000141
【図１２Ａ】
2008102155.tif 000142
【図１２Ｂ】
2008102155.tif 000143
【図１２Ｃ】
2008102155.tif 000144
【図１２Ｄ】
2008102155.tif 000145
【図１３Ａ】
2008102155.tif 000146
【図１３Ｂ】
2008102155.tif 000147
【図１３Ｃ】
2008102155.tif 000148
【図１３Ｄ】
2008102155.tif 000149
【図１４】
2008102155.tif 000150
【図１５Ａ】
2008102155.tif 000151
【図１５Ｂ】
2008102155.tif 000152
【図１６】
2008102155.tif 000153
【図１７】
2008102155.tif 000154
【図１８】
2008102155.tif 000155
【図１９Ａ】
2008102155.tif 000156
【図１９Ｂ】
2008102155.tif 000157
【図１９Ｃ】
2008102155.tif 000158
【図１９Ｄ】
2008102155.tif 000159
【図２０Ａ】
2008102155.tif 000160
【図２０Ｂ】
2008102155.tif 000161
【図２０Ｃ】
2008102155.tif 000162
【図２１Ａ】
2008102155.tif 000163
【図２１Ｂ】
2008102155.tif 000164
【図２２】
2008102155.tif 000165
【図２３Ａ】
2008102155.tif 000166
【図２３Ｂ】
2008102155.tif 000167
【図２３Ｃ】
2008102155.tif 000168
【図２４Ａ】
2008102155.tif 000169
【図２４Ｂ】
2008102155.tif 000170
【図２５】
2008102155.tif 000171
【図２６】
2008102155.tif 000172
【図２７Ａ】
2008102155.tif 000173
【図２７Ｂ】
2008102155.tif 000174
【図２８Ａ】
2008102155.tif 000175
【図２８Ｂ】
2008102155.tif 000176
【図２９Ａ】
2008102155.tif 000177
【図２９Ｂ】
2008102155.tif 000178
【図３０Ａ】
2008102155.tif 000179
【図３０Ｂ】
2008102155.tif 000180
【図３１Ａ】
2008102155.tif 000181
【図３１Ｂ】
2008102155.tif 000182
【図３２Ａ】
2008102155.tif 000183
【図３２Ｂ】
2008102155.tif 000184
【図３３Ａ】
2008102155.tif 000185
【図３３Ｂ】
2008102155.tif 000186
【図３３Ｃ】
2008102155.tif 000187
【図３４Ａ】
2008102155.tif 000188
【図３４Ｂ】
2008102155.tif 000189
【図３５Ａ】
2008102155.tif 000190
【図３５Ｂ】
2008102155.tif 000191
【図３５Ｃ】
2008102155.tif 000192
【図３５Ｄ】
2008102155.tif 000193
【図３５Ｅ】
2008102155.tif 000194
【図３６Ａ】
2008102155.tif 000195
【図３６Ｂ】
2008102155.tif 000196
【図３６Ｃ】
2008102155.tif 000197
【図３６Ｄ】
2008102155.tif 000198
【図３６Ｅ】
2008102155.tif 000199
【図３６Ｆ】
2008102155.tif 000200
【図３６Ｇ】
2008102155.tif 000201
【図３６Ｈ】
2008102155.tif 000202
【図３６Ｉ】
2008102155.tif 000203
【図３６Ｊ】
2008102155.tif 000204
【図３６Ｋ】
2008102155.tif 000205
【図３６Ｌ】
2008102155.tif 000206
【図３７Ａ】
2008102155.tif 000207
【図３７Ｂ】
2008102155.tif 000208
【図３７Ｃ】
2008102155.tif 000209
【図３７Ｄ】
2008102155.tif 000210
【図３７Ｅ】
2008102155.tif 000211
【図３８Ａ】
2008102155.tif 000212
【図３８Ｂ】
2008102155.tif 000213
【図３８Ｃ】
2008102155.tif 000214
【図３８Ｄ】
2008102155.tif 000215
【図３８Ｅ】
2008102155.tif 000216
【図３８Ｆ】
2008102155.tif 000217
【図３８Ｇ】
2008102155.tif 000218
【図３８Ｈ】
2008102155.tif 000219
【図３９Ａ】
2008102155.tif 000220
【図３９Ｂ】
2008102155.tif 000221
【図３９Ｃ】
2008102155.tif 000222
【図３９Ｄ】
2008102155.tif 000223
【図３９Ｅ】
2008102155.tif 000224
【図３９Ｆ】
2008102155.tif 000225
【図３９Ｇ】
2008102155.tif 000226
【図３９Ｈ】
2008102155.tif 000227
【図４０Ａ】
2008102155.tif 000228
【図４０Ｂ】
2008102155.tif 000229
【図４０Ｃ】
2008102155.tif 000230
【図４０Ｄ】
2008102155.tif 000231
【図４０Ｅ】
2008102155.tif 000232
【図４０Ｆ】
2008102155.tif 000233
【図４０Ｇ】
2008102155.tif 000234
【図４０Ｈ】
2008102155.tif 000235
【図４１】
2008102155.tif 000236
【図４２】
2008102155.tif 000237
【図４３Ａ】
2008102155.tif 000238
【図４３Ｂ】
2008102155.tif 000239
【図４３Ｃ】
2008102155.tif 000240
【図４４】
2008102155.tif 000241
【図４５】
2008102155.tif 000242
【図４６】
2008102155.tif 000243
【図４７Ａ】
2008102155.tif 000244
【図４７Ｂ】
2008102155.tif 000245
【図４７Ｃ】
2008102155.tif 000246
【図４８Ａ】
2008102155.tif 000247
【図４８Ｂ】
2008102155.tif 000248
【図４９】
2008102155.tif 000249
【図５０】
2008102155.tif 000250
【図５１】
2008102155.tif 000251
【図５２】
2008102155.tif 000252
【図５３】
2008102155.tif 000253
【図５４】
2008102155.tif 000254
【図５５】
2008102155.tif 000255
【図５６】
2008102155.tif 000256
【図５７】
2008102155.tif 000257
【図５８】
2008102155.tif 000258
【手続補正書】
【提出日】平成19年12月10日(2007.12.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】
流体を導く振動可能導管と、
導管に接続されて導管に運動を与えるように動作可能な駆動回路と、
導管に接続されて導管の運動を検出しセンサ信号を生成するように動作可能なセンサと  、センサ信号を受信するために接続されたコントローラとを含み、
前記コントローラは、
前記センサ信号から生の質量流量測定値を生成する生成手段と、
前記流体の前記導管内での状態が単相流状態か二相流状態かを判断する判断手段と、
前記判断手段が前記単相流状態であると判断すると、前記単相流状態の間に前記生の質量流量測定値を処理して第１の質量流量測定値を生成する第１のプロセスを実施する第１プロセス実施手段と、
前記判断手段が前記二相流状態であると判断すると、前記二相流状態の間に、第２の質量流量測定値を生成する第２のプロセスを実施する第２プロセス実施手段と、を含み、かつ
前記第２プロセス実施手段は、前記生の質量流量測定値に基づいてエラー修正因子を生成するエラー修正因子生成手段と、前記エラー修正因子を用いて前記生の質量流量測定値を演算処理により修正する修正手段と、を含むことを特徴とする流量計。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項３４】
流体を導く振動可能導管と、
導管に接続されて導管に運動を与えるように動作可能な駆動回路と、
導管に接続されて導管の運動を検出しセンサ信号を生成するセンサと、
センサ信号を受信するために接続されたコントローラとを含み、
前記コントローラは、
前記流体の前記導管内での状態が単相流状態か二相流状態かを判断する判断手段と、
前記判断手段が前記単相流状態であると判断すると、前記単相流状態の間に前記センサ信号を処理して、有効な質量流量測定値を生成する第１のプロセスを実施する第１プロセス実施手段と、
前記判断手段が前記二相流状態であると判断すると、前記二相流状態の間に前記センサ信号を処理して、有効な質量流量測定値を生成する第２のプロセスを実施する第２プロセス実施手段と、を含み、かつ
前記第２プロセス実施手段は、前記生の質量流量測定値に基づいてエラー修正因子を生成するエラー修正因子生成手段と、前記エラー生成因子を用いて前記質量流量測定値を演算処理により修正する修正手段と、を含むことを特徴とする流量計。