(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カルマン渦によって発生する交番応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計において、
上記交番応力信号は流体が流れる口径と流量範囲とによって決定される周波数帯域からなるローパスフィルタを通過させ、
該ローパスフィルタを通過した信号を複数の周波数帯域に分割した帯域分割フィルタを通過させ、
該帯域分割フィルタを通過したそれぞれの信号の信号強度から予め測定してあるノイズ成分の信号強度の差をとることにより渦流量信号を得るようにした
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項２】
上記請求項１において、
上記帯域分割フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域を始めとして、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成される
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項３】
上記請求項２において、
ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態における上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度である
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項４】
上記請求項１において、
入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備える
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項５】
上記請求項４において、
前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに一律にする
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項６】
カルマン渦によって発生する交番応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計において、
上記交番応力信号は流体が流れる口径と流量範囲とによって決定される周波数帯域からなるローパスフィルタを通過させ、
該ローパスフィルタを通過した信号は予め測定してあるノイズ成分の信号強度に基づくゲインに切り替えてある複数の周波数帯域に分割した帯域分割フィルタを通過させ、
該帯域分割フィルタを通過したそれぞれの信号の信号強度から渦流量信号を得るようにした
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項７】
上記請求項６において、
上記帯域分割フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフィルタを始めとして、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成される
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項８】
上記請求項７において、
上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態における上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度である
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項９】
上記請求項６において、
入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備える
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項１０】
上記請求項９において、
前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに一律にする
ことを特徴とする渦流量測定方法。
【請求項１１】
カルマン渦によって発生する交番応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計において、
流体が流れる口径と流量範囲とによって決定される周波数帯域に上記交番応力信号を通過させるローパスフィルタと、
該ローパスフィルタを通過した信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、
該Ａ／Ｄ変換器により変換されたデジタル信号を複数の周波数帯域からなるフィルタを通過させるフィルタ帯域分割フィルタと、
該帯域分割フィルタを通過したそれぞれの信号の信号強度から予め測定してあるノイズ成分の信号強度の差をとることにより渦流量信号を得る信号演算手段とを備える
ことを特徴とする渦流量計。
【請求項１２】
上記請求項１１において、
上記帯域分割フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフィルタを始めとして、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成される
ことを特徴とする渦流量計。
【請求項１３】
上記請求項１２において、
上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態における上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度である
ことを特徴とする渦流量計。
【請求項１４】
上記請求項１１において、
入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備え、
前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに一律にする
ことを特徴とする渦流量計。
【請求項１５】
カルマン渦によって発生する交番応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計において、
流体が流れる口径と流量範囲とによって決まる周波数帯域に上記交番応力信号を通過させるローパスフィルタと、
該ローパスフィルタを通過した信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、
該Ａ／Ｄ変換器により変換されたデジタル信号を複数の周波数帯域からなるフィルタを通過させる帯域分割フィルタと、
該帯域分割フィルタを構成するそれぞれのフィルタのゲインを予め測定してあるノイズ成分の信号強度に基づいて切り替えると共に該切り替えたゲインにより得られた信号強度から渦流量信号を得るようにした信号演算手段とを備える
ことを特徴とする渦流量計。
【請求項１６】
上記請求項１５において、
上記帯域分割フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフィルタを始めとして、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成される
ことを特徴とする渦流量計。
【請求項１７】
上記請求項１６において、
上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態における上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度である
ことを特徴とする渦流量計。
【請求項１８】
上記請求項１５において、
入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備え、
前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに一律にする
ことを特徴とする渦流量計。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、渦流量測定方法及び渦流量計に関するものであり、詳しくは、流体に発生するカルマン渦の測定手法を改良した渦流量測定方法及び渦流量計に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来技術における渦流量計は、図１０に示すように、一対の第１及び第２の圧電素子１０，１１と、第１の圧電素子１０に接続されている第１のチャージコンバータ１３と、第２の圧電素子１１に接続されている第２のチャージコンバータ１２と、第２のチャージコンバータ１２からの信号のノイズの低減を行うノイズバランス１４を通過させた信号と第１のチャージコンバータ１３からの信号とを加算する加算器１５と、この加算器１５で得られた信号を所定の周波数帯域のみを通過させるアクティブフィルタ１６と、アクティブフィルタ１６を通過した信号をパルス信号に変換するシュミットトリガ回路１８と、加算器１５からの信号に含まれているノイズを判別するノイズ判別回路１９と、Ｖ−Ｆ回路２０と、シュミットトリガ回路１８からのパルス信号とＶ−Ｆ回路２０からの信号とを入力して信号処理をするマイクロプロセッサ２１と、マイクロプロセッサ２１からの信号を表示する表示器２２と、マイクロプロセッサ２１からのパルス信号を絶縁伝送するトランス２３と、トランス２３により絶縁伝送された信号をアナログの信号に変換するＦ−Ｉ回路２７と、マイクロプロセッサ２１からの信号を切り替える切替えスイッチ２６と、アナログ信号に重畳された通信信号のための送受信用モデム２４，２５、アナログ信号とパルス信号との切替えをする切替えスイッチ２８と、パルス出力回路２９とからなる。
【０００３】
このような構成からなる渦流量計は、第１及び第２の圧電素子１０，１１から出力された交流電荷信号を、それぞれ第１及び第２のチャージコンバータ１２，１３で交流電圧信号に変換して、加算器１５にて加算増幅する。その後、この加算増幅された信号はアクティブフィルタ１６を介してノイズ成分が除去され、シュミットトリガ回路１８で渦周波数に相当するパルス信号に変換される。アクティブフィルタ１６は流体が流れる口径、流体密度、最大流量からマイクロプロセッサ２１で最適な周波数帯域のものが選択されるようになっている。このパルス信号は、マイクロプロセッサ２１内に取り込まれ、内部カウンタにて周波数を測定し、流量演算、補正演算を施した後に、流量信号に相当するパルス信号を出力する。このパルス信号はトランス２３及びＦ−Ｉ回路２７を通過した後に、４−２０ｍＡの電流信号に変換される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術で説明した渦流量計のアクティブフィルタによる信号処理において、渦の信号成分に重畳するノイズ成分は、▲１▼配管振動、▲２▼ビート状のノイズ、▲３▼低周波ノイズ、▲４▼渦発生体共振等の高周波ノイズ、▲５▼スパイク状のノイズ等が混在している。これらのノイズは、アクティブフィルタ１６によりかなり低減することが可能であるが、なお低減されずに残っているノイズ成分がアクティブフィルタ１６を通過した信号成分に対して悪影響を及ぼす。具体的には、シュミットトリガ回路１８においてダブルカウントを誘因若しくはパルス落ちの原因となる。その結果、安定した流量を得ることができずに、誤差が生じてしまうという問題がある。
【０００５】
従って、流体に発生しているカルマン渦から得られた信号成分に重畳するノイズ成分を除去、減衰させる手法及び渦流量計に解決しなければならない課題を有する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る渦流量測定方法及び渦流量計は次に示す構成にすることである。
【０００７】
（１）カルマン渦によって発生する交番応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計において、上記交番応力信号は流体が流れる口径と流量範囲とによって決定される周波数帯域からなるローパスフィルタを通過させ、該ローパスフィルタを通過した信号を複数の周波数帯域に分割した帯域分割フィルタを通過させ、該帯域分割フィルタを通過したそれぞれの信号の信号強度から予め測定してあるノイズ成分の信号強度の差をとることにより渦流量信号を得るようにしたことを特徴とする渦流量測定方法。
（２）上記（１）において、上記帯域分割フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域を始めとして、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成されることを特徴とする渦流量測定方法。
（３）上記（２）において、ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態における上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度であることを特徴とする渦流量測定方法。
（４）上記請求項１において、入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備えることを特徴とする渦流量測定方法。
（５）上記（４）において、前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに一律にすることを特徴とする渦流量測定方法。
【０００８】
（６）カルマン渦によって発生する交番応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計において、上記交番応力信号は流体が流れる口径と流量範囲とによって決定される周波数帯域からなるローパスフィルタを通過させ、該ローパスフィルタを通過した信号は予め測定してあるノイズ成分の信号強度に基づくゲインに切り替えてある複数の周波数帯域に分割した帯域分割フィルタを通過させ、該帯域分割フィルタを通過したそれぞれの信号の信号強度から渦流量信号を得るようにしたことを特徴とする渦流量測定方法。
（７）上記（６）において、上記帯域分割フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフィルタを始めとして、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成されることを特徴とする渦流量測定方法。
（８）上記（７）において、上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態における上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度であることを特徴とする渦流量測定方法。
（９）上記（６）において、入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備えることを特徴とする渦流量測定方法。
（１０）上記（９）において、前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに一律にすることを特徴とする渦流量測定方法。
【０００９】
（１１）カルマン渦によって発生する交番応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計において、流体が流れる口径と流量範囲とによって決定される周波数帯域に上記交番応力信号を通過させるローパスフィルタと、該ローパスフィルタを通過した信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、該Ａ／Ｄ変換器により変換されたデジタル信号を複数の周波数帯域からなるフィルタを通過させるフィルタ帯域分割フィルタと、該帯域分割フィルタを通過したそれぞれの信号の信号強度から予め測定してあるノイズ成分の信号強度の差をとることにより渦流量信号を得る信号演算手段とを備えることを特徴とする渦流量計。
（１２）上記（１１）において、上記帯域分割フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフィルタを始めとして、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成されることを特徴とする渦流量計。
（１３）上記（１２）において、上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態における上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度であることを特徴とする渦流量計。
（１４）上記（１１）において、入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備え、前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに一律にすることを特徴とする渦流量計。
【００１０】
（１５）カルマン渦によって発生する交番応力信号を検出することにより流体の流量を測定する渦流量計において、流体が流れる口径と流量範囲とによって決まる周波数帯域に上記交番応力信号を通過させるローパスフィルタと、該ローパスフィルタを通過した信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、該Ａ／Ｄ変換器により変換されたデジタル信号を複数の周波数帯域からなるフィルタを通過させる帯域分割フィルタと、該帯域分割フィルタを構成するそれぞれのフィルタのゲインを予め測定してあるノイズ成分の信号強度に基づいて切り替えると共に該切り替えたゲインにより得られた信号強度から渦流量信号を得るようにした信号演算手段とを備えることを特徴とする渦流量計。
（１６）上記（１５）において、上記帯域分割フィルタは、上記交番応力信号を通過させる周波数帯域のフィルタを始めとして、間引きの周波数帯域からなるフィルタで形成されることを特徴とする渦流量計。
（１７）上記（１６）において、上記ノイズ成分の信号強度は、流量ゼロの状態における上記帯域分割フィルタを通過した信号の信号強度であることを特徴とする渦流量計。
（１８）上記（１５）において、入力が前記ローパスフィルタの出力に接続され、出力が前記帯域分割フィルタの入力に接続され、信号の振幅を周波数によらずに一律にする二次ローパスフィルタを備え、前記二次ローパスフィルタは、デジタルフィルタであり、前記流体の流体密度と流速の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに一律にすることを特徴とする渦流量計。
【００１１】
このように、帯域分割フィルタにより生成された信号の信号強度からノイズ成分の信号強度を差し引くか又はノイズ成分の信号強度に基づくゲインを制御して渦流量信号を生成するようにしたことにより、正確且つ安定した信号成分を得ることが可能になる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る渦流量測定方法及び渦流量計の種々の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１３】
本発明に係る第１の実施の形態に係る渦流量測定方法を具現化した渦流量計は、図１に示すように、流体に発生するカルマン渦を検出する圧電素子３０と、この圧電素子３０で得られた交流電荷信号（交番応力信号）を交流電圧信号に変換するチャージコンバータ３１と、渦周波数成分のみを通過させるアンチエイリアシングフィルタ（ＬＰＦ）３２と、このアンチエイリアシングフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過したアナログ信号の渦信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器３３と、口径、流体密度、最大流量によって得られる最大渦周波数以上の周波数を除去するローパスフィルタ（ＬＰＦ０）３４と、渦信号の振幅を一律にするディジタルフィルタである２次ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３５ａと、一律の振幅信号にされた渦信号をサブバンド分解を施すデジタルフィルタで構成された帯域分割フィルタ３５と、この帯域分割フィルタ３５を通過した信号の強度を測定して演算する信号演算手段を有するマイクロプロセッサ４０と、ノイズ成分の情報の蓄積並びにマイクロプロセッサ４０で信号処理された信号を含む信号を蓄積及び読み出すためのメモリＲＯＭ４１、ＲＡＭ４２、ＥＥＰＲＯＭ４３と、マイクロプロセッサ４０で得られたデジタル信号をアナログ信号に変換するＤ／Ａ変換器４４と、アナログ信号を出力する出力段４５とから構成されている。
【００１４】
ローパスフィルタ（ＬＰＦ０）３４は、いわゆるコーナー周波数を設定するものであり、流体が流れる口径、流体密度、最大流量によって得られる最大渦周波数を通過することができる周波数帯域に設定されている。これによって、渦周波数以上の周波数成分の高周波成分ノイズであるバックグランドノイズを見かけ上、除去することができる。
【００１５】
二次ローパスフィルタ（ＬＰＦ０）３５ａは、デジタルフィルタであり、流体密度と渦周波数（流速）の２乗に比例する渦信号の振幅を周波数によらずに一律にする。これにより、マイクロプロセッサ４０内において、渦信号を比較する基準値ＴＬＡでの信号比較の基準を統一したデータに基づいて設定することができる。
【００１６】
帯域分割フィルタ３５は、図２に示すように、周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎのフイルタで構成されており、実施例の場合には周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５の５個の周波数帯域からなるフィルタで構成されている。先ず、アンチエイリアンフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過した信号を第１のハイパスフィルタ（ＨＰＦ１）を通過させた信号を更に二分の一ダウンサンプリング（二分の一デシメーションという）して通過させる周波数帯域Ｗ１と、第１のローパスフィルタ（ＬＰＦ１）３６ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングして更に第２のハイパスフィルタ（ＨＰＦ２）３７ａを通過させた信号を二分の一ダウンサンプリングして通過させる周波数帯域Ｗ２と、第１のローパスフィルタ（ＬＰＦ１）３６ｂを二分の一ダウンサンプリングさせて通過させた信号を更に第２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２）３７ｂを通過させた信号を更に二分の一ダウンサンプリングして第３のハイパスフィルタ（ＨＰＦ３）３８ａを通過させた信号を更に二分の一ダウンサンプリングして通過させる周波数帯域Ｗ３と、第２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２）３７ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングして更に第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３８ｂを通過させた信号を更に二分の一ダウンサンプリングさせた第４のハイパスフィルタ（ＨＰＦ４）３９ａを通過した信号を更に二分の一ダウンサンプリングさせて通過させる周波数帯域Ｗ４と、第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３８ｂを通過させた信号を二分の一ダウンサンプリングさせて第４のローパスフィルタ（ＬＰＦ４）３９ｂを通過させ更に二分の一ダウンサンプリングして通過させる周波数帯域Ｗ５とから構成されている。これら周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５を通過した信号はマイクロプロセッサ４０に入力され強度測定４０ａが行われ、信号基準値（ＴＬＡ）４０ｂが決定され、後述する算出手法により最大の強度信号のものが渦流量信号として抽出される。
【００１７】
このような構成からなる渦流量測定方法及び渦流量計においては、先ず、圧電素子３０から検出された交流電荷信号（交番応力信号）はチャージコンバータ３１で交流電圧信号に変換され、アンチエイリアシングフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過した渦周波数成分の渦信号をＡ／Ｄ変換器３３にてディジタル信号に変換される。尚、従来技術の如く２個の圧電素子を用いる方式の渦流量計においても適用可能である。その際には加算器出力信号に対して同様の処理を施せばよい。このデジタル信号にされた渦信号は、図３に示すように、二次ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３５ａを通過した振幅が一律の渦信号にされる。ここで、ゲインは、図４に示すように、周波数帯域が高い領域ほど小さく設定しているため、低い方向の信号成分のゲインは高く、周波数帯域の高い方向の信号成分のゲインは低くなる。このようにして取り込まれた一律の特性（周波数、振幅）を有した信号成分からなるディジタル信号は、ディジタルフイルタで構成された帯域分割フィルタ３５に取り込まれて分割した各周波数帯域における信号の抽出をするサブバンド分解が行われる。以下、帯域分割フィルタによるサブバンド分解の動作について説明する。
【００１８】
サブバンド分解機能は、二次ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３５ａを通過した振幅が一律にされた渦信号をそれぞれハイパスフィルタ並びにローパスフィルタを通過させると、それぞれの周波数帯域（実施例においてＷ１〜Ｗ５）の範囲で制限される。このハイパスフィルタ及びローパスフィルタを通過した出力信号は二分の一にダウンサンプリング（二分の一デシメーション；間引き）されているので信号のサンプル数は一定に保たれることになる。
【００１９】
この作業をＮ回繰り返すことにより、周波数帯域を（Ｎ＋１）分割することができる。この（Ｎ＋１）に分割された周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎのそれぞれにおいて信号成分とノイズ成分を分類する。図３の例は図２に示した実施例に合わせてｎ＝４の場合であり、周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５に５分割されることになる。周波数帯域Ｗ１は、バックグランドノイズが除去された信号を通過させる第１のハイパスフィルタ（ＨＰＦ１）３６ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ２は第１のローパスフィルタ（ＬＰＦ１）３６ｂを通過した信号を通過させる二分の一ダウンサンプリングした第２のハイパスフィルタ（ＨＰＦ２）３７ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ３は第２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２）３７ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングした第３のハイパスフィルタ（ＨＰＦ３）３８ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ４は第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３８ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングした第４のハイパスフィルタ（ＨＰＦ４）３９ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ５は第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３８ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングした第４のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３９ｂの周波数帯域である。
【００２０】
図４は、図３に示したものと２次ローパスフィルタを組み合わせた後の全体のフィルタ特性を示すものである。帯域分割フィルタを通過することによって、各周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５における信号成分とノイズ成分とを分類する。
【００２１】
そして、このような周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎに分割した帯域分割フィルタのそれぞれから得られた信号強度の最大のものが、渦周波数成分に相当する。この渦周波数成分の一番強度の強い信号の算出は、マイクロプロセッサ４０において演算され、それぞれの帯域分割フィルタ（第１〜第４のハイパスフィルタ３６ａ〜３９ａ及び第１〜第４のローパスフィルタ３６ｂ〜３９ｂ）を通過したそれぞれの最大の信号強度の信号と、流量ゼロ又は自己診断時におけるノイズの信号強度を差し引いた値によって算出され、渦流量信号として出力する。以下、図５を参照して渦流量信号を算出する手法について説明する。
【００２２】
図５（Ａ）は、流量ゼロ・自己診断時におけるアンチエイリアシングフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過させてバックグランドノイズを除去した渦周波数成分の渦信号に対して各周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５における信号成分の信号強度を示したものであり、この場合の信号強度は、流量ゼロの状態での測定であるために、本来信号成分は測定されないはずであるから、ここで測定された信号成分はノイズ成分の信号強度Ａｎ（ｉ）となる。例えば、周波数帯域Ｗ１のノイズの信号強度Ａｎ（１）は一番大きく、周波数帯域Ｗ２、Ｗ４の信号強度Ａｎ（２）、Ａｎ（４）が一番少なく、周波数帯域Ｗ３、Ｗ５の信号強度Ａｎ（３）、Ａｎ（５）は中間位置の信号強度となる。これらノイズの信号強度Ａｎ（ｉ）は、メモリＥＥＰＲＯＭに蓄積され、実際の流量測定の際の信号成分の算出及び基準値ＴＬＡの算定に利用される。
【００２３】
図５（Ｂ）は、流量測定時における各周波数帯域で検出された信号成分の信号強度Ａｓ（ｉ）を示したもので、周波数帯域Ｗ３の信号強度Ａｓ（３）が一番大きく、次に周波数帯域Ｗ１、Ｗ５、Ｗ２、Ｗ４の順の信号強度Ａｓ（１）、Ａｓ（５）、Ａｓ（２）、Ａｓ（４）になる。
【００２４】
図５（Ｃ）は、上述のノイズ成分の信号強度Ａｎ（ｉ）（図５（Ａ）参照）を測定した信号成分の信号強度（図５（Ｂ）参照）から差し引き、且つ予め設定されている基準値ＴＬＡとを示したものであり、周波数帯域Ｗ１における信号成分の信号強度Ａｓ（１）は大きいが、ノイズの信号強度Ａｎ（１）も大きいため、実際の信号成分の信号強度Ａｓ（１）’は小さな信号強度となる。他の周波数帯域Ｗ２〜Ｗ５に対しても同様にして求め、結果的に基準値ＴＬＡ以上である信号強度Ａｓ’は周波数帯域Ｗ３の信号強度Ａｓ（３）’となり、この信号が測定された渦流量信号となる。
【００２５】
ここで、スパイク状のノイズに対しては、演算周期毎の各帯域分割フィルタの信号強度を測定する手法として移動平均等がある。この手法によればノイズが定常的なものか、突発的なものかを判断できる。移動平均とは、いわゆる移動平均フィルタのことであり、加算器とレジスタ等の遅延素子で構成され、通常はローパスフィルタを通過する毎にデシメーションを行う。
【００２６】
このようにして信号成分とノイズ成分とを分離することと、帯域分割フィルタの各周波数帯域のバックグランドノイズを予め測定し、メモリＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭに保存しておき、流量測定時の各分割帯域フイルタの各周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎでの信号強度との差をとることで流量計を取り付けた状態でバックグランドノイズの影響を受けない正確な渦流量信号を検出することが可能となるのである。
【００２７】
次に、上記機能を有する渦流量計における全体動作について、図６に示すフローチャート図を参照して説明する。
【００２８】
先ず、電源を投入されると各種データ、フラグの初期化が行われる（ステップＳＴ１０）。具体的には、診断実施フラグをセットし、流量有無診断フラグをクリアして流量ゼロの状態にする。そして、初回電源投入時には、必ず診断を実施するようにする。この理由は、通常、渦流量計を取り付けた状態で電源投入前から流体が流れていることはないためである。従って、これらのフラグの状態はＥＥＰＲＯＭにはストアしない。
【００２９】
次に、ＥＥＰＲＯＭからノイズデータの信号強度Ａｎ（ｉ）を読み込む（ステップＳＴ１１）。即ち、事前にバックグウンドノイズ測定の際に測定されたデータをＥＥＰＲＯＭから読み込む。
【００３０】
次に、自己診断を実施する。自己診断については、図７に示すフローチャートを参照して説明する。自己診断が開始すると、先ず流体が液体かガス又はスチーム等の気体かの判別を行う（ステップＳＴ２０）。
【００３１】
液体の場合には、検出した信号の帯域が低周波数領域か否かの判断をする（ステップＳＴ２１）。低周波数領域の信号を検出した場合には流れが不安定であると判断する（ステップＳＴ２２）。
【００３２】
流体がガス又はスチームの場合には、検出された信号の帯域が高いか否かを判別する（ステップＳＴ２３）。検出信号の帯域が高い周波数の場合には、バルブ共振、ヘッダーノイズの可能性ありと判断する（ステップＳＴ２４）。ステップＳＴ２３において、検出信号の帯域が低い場合には、振動があるものと判断する（ステップＳＴ２５）。
【００３３】
このようにして、自己診断においては検出信号の周波数の帯域に応じて、流体に発生していると思われる種々の現象、例えば、流れの不安定、振動、バルブ共振、ヘッダーノイズ等が生じるものと判断して、後の流量測定において参酌するようにして自己診断は終了する。
【００３４】
次に、図６に戻り、ステップＳＴ１５において自己診断が行われた後において、診断実施フラグがクリアされ、流量有無判断フラグがセットされる（ステップＳＴ１６、ＳＴ１７）。
【００３５】
そして、ステップＳＴ１３及びステップＳＴ１７において、流量有無判断フラグのセット及び流量有無判断フラグがセットされると、測定により得られた信号強度Ａｓ（ｉ）からバックグランドノイズを測定して得られた各帯域分割フィルタのノイズ強度Ａｎ（ｉ）を差し引いた値Ａｓ（ｉ）’を算出して渦流量信号を算出し、ステップＳＴ１２に戻りこの操作を繰り返す（ステップＳＴ１８、ＳＴ１９）。
【００３６】
次に、第２の実施の形態の渦流量測定方法及び渦流量計について  図面を参照して説明する。
【００３７】
第２の実施の形態の渦流量測定方法を具現化した渦流量計は、図１及び図２にに示した第１の実施の形態の渦流量計と同じ構成になっており、相違する点は、マイクロプロセッサにより渦流量信号を算出するための算出手法が異なる。
【００３８】
先ず、圧電素子３０から検出された交流電荷信号（交番応力信号）はチャージコンバータ３１で交流電圧信号に変換され、アンチエイリアシングフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過した渦周波数成分の渦信号をＡ／Ｄ変換器３３にてディジタル信号に変換される。このデジタル信号にされた渦信号は、図８（Ｂ）に示すように、二次ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３５ａを通過した振幅が一律の渦信号にされる。このようにして取り込まれた一律の特性（周波数、振幅）を有した信号成分からなるディジタル信号は、ディジタルフイルタで構成された帯域分割フィルタ３５に取り込まれて分割した各周波数帯域における信号の抽出をするサブバンド分解が行われる。
【００３９】
サブバンド分解機能は、二次ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３５ａを通過した振幅が一律にされた渦信号をそれぞれハイパスフィルタ並びにローパスフィルタを通過させると、それぞれの周波数帯域（実施例においてＷ１〜Ｗ５）の範囲で制限される。このハイパスフィルタ及びローパスフィルタを通過した出力信号は１／２にダウンサンプリング（二分の一デシメーション；間引き）されているので信号のサンプル数は一定に保たれることになる。
【００４０】
図８の例は、周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５に５分割された帯域分割フィルタを示しており、周波数帯域Ｗ１は、バックグランドノイズが除去された信号を通過させる第１のハイパスフィルタ（ＨＰＦ１）３６ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ２は第１のローパスフィルタ（ＬＰＦ１）３６ｂを通過した信号を通過させる二分の一ダウンサンプリングした第２のハイパスフィルタ（ＨＰＦ２）３７ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ３は第２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２）３７ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングした第３のハイパスフィルタ（ＨＰＦ３）３８ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ４は第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３８ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングした第４のハイパスフィルタ（ＨＰＦ４）３９ａの周波数帯域であり、周波数帯域Ｗ５は第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３８ｂを通過した信号を二分の一ダウンサンプリングした第４のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）３９ｂの周波数帯域である。
【００４１】
そして、このような周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎ（実施例においては、ｎ＝５であり周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５）に分割した帯域分割フィルタのそれぞれから得られた信号強度の最大のものが、渦周波数成分に相当する。この渦周波数成分の一番強度の信号の算出は、マイクロプロセッサ４０において演算され、それぞれの帯域分割フィルタ（第１〜第４のハイパスフィルタ３６ａ〜３９ａ及び第１〜第４のローパスフィルタ３６ｂ〜３９ｂ）を通過したそれぞれの最大の信号強度の信号と、流量ゼロ又は自己診断時におけるノイズの信号強度、即ち、バックグランドノイズの振幅に応じて帯域分割フィルタの各ゲインを変更することにより算出され、渦流量信号として出力する。具体的には、帯域分割フィルタにおいて、二分の一デシメーションされることにより信号強度が（１／２）n倍されるので、各帯域での信号強度を比較する場合には、それぞれ撰ばれた信号強度を２n倍する必要がある。ここではｎの値をノイズ信号強度に応じて変化させることで後述する図８に示す周波数特性を実現することができる。尚、ゲインを下げた場合、本来の信号も検出することができなくなるおそれもあるが、信号成分については信号帯域内において流体密度と流速の２乗に比較して大きくなるために、高い周波数帯域で或る程度ゲインを落としても問題は生じない。即ち、ノイズ信号強度が“大”で帯域フィルタゲインが“小”の場合にはｎの値は少なくなり、ノイズ信号強度が“小”で帯域フィルタゲインが“大”の時はｎの値は“大”になる。以下、図８を参照して渦流量信号を算出する手法について説明する。
【００４２】
図８（Ａ）は、流量ゼロ・自己診断時におけるアンチエイリアシングフィルタ（ＬＰＦ）３２を通過させてバックグランドノイズを除去した渦周波数成分の渦信号に対して各周波数帯域Ｗ１〜Ｗ５における信号成分の信号強度を示したものであり、この場合の信号強度は、流量ゼロの状態での測定であるために、本来信号成分は測定されないされないはずであるから、ここで測定された信号成分はノイズ成分の信号強度、即ち、ノイズ信号強度Ａｎ（ｉ）となる。例えば、周波数帯域Ｗ１のノイズ信号強度Ａｎ（１）は一番大きく、周波数帯域Ｗ２、Ｗ４のノイズ信号強度Ａｎ（２）、Ａｎ（４）が一番少なく、周波数帯域Ｗ３、Ｗ５のノイズ信号強度Ａｎ（３）、Ａｎ（５）は中間位置の強度となる。これらノイズ信号強度Ａｎ（１）〜Ａｎ（５）は、メモリＥＥＰＲＯＭに蓄積され、実際の流量測定の際の各周波数帯域のゲインの変更及び基準値ＴＬＡの算定に利用される。
【００４３】
図８（Ｂ）は、流量測定時における各周波数帯域で検出された信号成分に対するゲインを示したもので、周波数帯域Ｗ１のノイズ信号強度Ａｎ（１）が一番大きいため、そのゲインは一番小さく、次に周波数帯域Ｗ３、Ｗ５、Ｗ４、Ｗ２の順で大きくなる。
【００４４】
図８（Ｃ）は、上述のノイズ信号強度Ａｎ（ｉ）に基づいて帯域分割フィルタの各フィルタのゲインを変更して測定した信号強度Ａｓ（ｉ）及び予め設定されている基準値ＴＬＡとを示したものであり、周波数帯域Ｗ１におけるフィルタを通過前の信号成分の信号強度Ａｓ（１）’は大きいが、ノイズ信号強度Ａｎ（１）（図８（Ａ）参照）も大きいため、実際の信号成分の信号強度Ａｓ（１）は小さな信号強度となる。他の周波数帯域Ｗ２〜Ｗ５に対しても同様にして求め、結果的に周波数帯域Ｗ３の信号は、ノイズ信号強度Ａｎ（３）が少なく且つフイルタ通過前の信号強度Ａｓ（３）’が大きいため、フィルタ通過後の信号強度Ａｓ（３）が大きな値になり、今回測定された渦流量信号となる。
【００４５】
このようにして信号成分とノイズ成分とを分離することと、帯域分割フィルタの各周波数帯域のバックグランドノイズを予め測定し、メモリＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭに保存しておき、流量測定時の各分割帯域フイルタの各周波数帯域Ｗ１〜Ｗｎのゲインを変更して信号強度を測定するようにしたことによりバックグランドノイズの影響を受けない正確な渦流量信号を検出することが可能となるのである。
【００４６】
次に、上記機能を有する渦流量計における全体動作について、図９に示すフローチャート図を参照して説明する。
【００４７】
先ず、電源を投入されると各種データ、フラグの初期化が行われる（ステップＳＴ３０）。具体的には、診断実施フラグをセットし、流量有無診断フラグをクリアして流量ゼロの状態にする。そして、初回電源投入時には、必ず診断を実施するようにする。この理由は、通常、渦流量計を取り付けた状態で電源投入前から流体が流れていることはないためである。従って、これらのフラグの状態はＥＥＰＲＯＭにはストアしない。
【００４８】
次に、ＥＥＰＲＯＭからノイズデータのノイズ信号強度Ａｎ（ｉ）を読み込む（ステップＳＴ３１）。即ち、事前にバックグランドノイズ測定の際に測定されたデータをＥＥＰＲＯＭから読み込む。ここで設定されていない場合には、ＲＯＭ初期値や工場出荷時のデータを使用する。
【００４９】
次に、診断実施フラグがセットされている場合には自己診断を実施する（ステップＳＴ３２、ＳＴ３４）。自己診断については、第１の実施の形態で説明した図７に示すフローチャートに基づいて自己診断を行うものであり、検出した信号が低周波領域のものであれば流れが不安定、気体の場合において周波数帯域が低い領域での信号の検出であれば振動、低い周波数帯域での検出された信号であればバルブ振動等によるノイズ源の存在を特定する。尚、詳細は第１の実施の形態で説明したので、その説明は省略する。
【００５０】
次に、自己診断が行われた後において、診断実施フラグがクリアされ、流量有無判断フラグがセットされる（ステップＳＴ３６，ＳＴ３７）。
【００５１】
上記のステップＳＴ３２において、診断実施フラグがセットされていない時には流量有無判断フラグのセット又はクリア状態が判断される（ステップＳＴ３３）。
この流量有無判断フラグがクリアされている時には、流量がゼロの時であり、自己診断（ステップＳＴ３４〜ＳＴ３７）が行われる。流量有無判断フラグがセットされている場合には、ノイズ信号強度Ａｎ（ｉ）に応じて分割帯域フィルタのゲインの切替えが行われ、流量信号の測定が行われる（ステップＳＴ３８，３９）。以下、ステップＳＴ３２に戻り繰り返し流量測定が行われる。
【００５２】
【発明の効果】
上記説明したように、本発明は検出した渦信号を周波数帯域分割して信号成分とノイズ成分とを正確に分離すると共に、測定時において予め測定してあるノイズ成分の信号を除去して信号成分を抽出するようにしたことにより安定した渦流量信号を得ることができるという効果がある。
【００５３】
又、測定時において、予め測定してあるノイズ成分に基づいて帯域分割フィルタのそれぞれの周波数帯域のゲインを切り替えるようにしたことにより、安定した渦流量信号を得ることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の渦流量計の略示的な構成を示したブロック図である。
【図２】同図１における帯域分割フィルタの項制を示すブロック図である。
【図３】同図２における帯域分割フィルタにおける周波数特性を示したグラフである。
【図４】同図２における帯域分割フィルタの周波数特性にローパスフィルタ（ＬＰＦ）の信号を組み合わせた周波数特性例を表したグラフである。
【図５】同流量ゼロ時又は自己診断における各周波数帯域における信号強度を示したものであり、同図５（Ａ）はノイズ信号強度を示したグラフであり、図５（Ｂ）は流量測定時における信号強度を示したものであり、図５（Ｃ）は流速測定時におけるノイズ信号強度を差し引いた信号強度を示したグラフである。
【図６】同第１の実施の形態における全体動作を示したフローチャートである。
【図７】同流量ゼロ時又は自己診断の動作を示したフローチャートである。
【図８】第２の実施の形態に係る、同流量ゼロ時又は自己診断時における各周波数帯域における信号強度を示したものであり、図８（Ａ）はノイズ信号強度を示したグラフであり、図８（Ｂ）はノイズ信号強度に基づいて各周波数帯域のゲインを切り替えた様子を示したグラフであり、図８（Ｃ）はゲインを切り替えた周波数帯域による信号強度を示したグラフである。
【図９】同第２の実施の形態に係る全体動作を示したフローチャートである。
【図１０】従来技術における渦流量計の構成を示したブロック図である。
【符号の説明】
３０  圧電素子
３１  チャージコンバータ
３２  ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
３３  Ａ／Ｄ変換器
３４  ローパスフィルタ
３５  帯域分割フィルタ
３５ａ  ２次ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
３６ａ  第１のハイパスフィルタ（ＨＰＦ１）
３６ｂ  第１のローパスフィルタ（ＬＰＦ１）
３７ａ  第２のハイパスフィルタ（ＨＰＦ２）
３７ｂ  第２のローパスフィルタ（ＬＰＦ２）
３８ａ  第３のハイパスフィルタ（ＨＰＦ３）
３８ｂ  第３のローパスフィルタ（ＬＰＦ３）
３９ａ  第４のハイパスフィルタ（ＨＰＦ４）
３９ｂ  第４のローパスフィルタ（ＬＰＦ４）
４０  マイクロプロセッサ
４１  メモリ（ＲＯＭ）
４２  メモリ（ＲＡＭ）
４３  メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）
４４  Ｄ／Ａ変換器
４５  出力段
【図１】
0004126837.tif 000002
【図２】
0004126837.tif 000003
【図３】
0004126837.tif 000004
【図４】
0004126837.tif 000005
【図５】
0004126837.tif 000006
【図６】
0004126837.tif 000007
【図７】
0004126837.tif 000008
【図８】
0004126837.tif 000009
【図９】
0004126837.tif 000010
【図１０】
0004126837.tif 000011