摘 要：超聲波明渠流量計(jì)是目前在環(huán)保行業(yè)檢測(cè)水污染用的***多的一種檢測(cè)方法。這里提出了一種新的以ARM Cortex-M3為核心，通過(guò)利用超聲波的波長(zhǎng)和時(shí)間相關(guān)的向量差的算法，可以精準(zhǔn)的算出當(dāng)前水污染的排水速度和高度，同時(shí)通過(guò)無(wú)線GPRS將該數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳到服務(wù)器，從而達(dá)到對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)水污染實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的。通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)，和目前流行的檢測(cè)儀方法相比，本文提出的方法精準(zhǔn)度可以提高50%左右，而成本下降30%，具有極佳的性價(jià)比和市場(chǎng)效益。
1、導(dǎo)言：
工業(yè)廢水是水體主要污染源，它面廣、量大、含污染物質(zhì)多、組成復(fù)雜，有的毒性大，處理困難，流量測(cè)量一直困擾著工業(yè)、市政、水利等領(lǐng)域。盡管許多先進(jìn)技術(shù)在流量測(cè)量領(lǐng)域中有較廣泛的應(yīng)用于業(yè)績(jī)，但在上述測(cè)量方面仍進(jìn)展不大，也缺乏創(chuàng)新。明渠流量檢測(cè)作為流量測(cè)量的一大分支，隨著電子技術(shù)、數(shù)字技術(shù)和聲楔材料等技術(shù)的發(fā)展，利用超聲波脈沖測(cè)量流體流量的技術(shù)發(fā)展很快?；诓煌?，適用于不同場(chǎng)合的各種形式的超聲波流量計(jì)已相繼出現(xiàn)，已廣泛應(yīng)用于給排水、污水處理等各個(gè)行業(yè)。工業(yè)和共用事業(yè)目前應(yīng)用較多的明渠流量?jī)x是超聲波流量計(jì)，其測(cè)量方法主要有時(shí)差法[ 1 ] 、多普勒效應(yīng)法[ 2 ] [ 3 ] 、相關(guān)法、噪聲法[ 5 ] 、波束偏移法等，其中時(shí)差法應(yīng)用***為普遍。超聲波流量計(jì)的時(shí)差測(cè)量法是基于超聲波在具有流速的媒質(zhì)里傳播時(shí)，其傳播時(shí)間(速率)會(huì)隨著媒質(zhì)流速的變化而變化的原理來(lái)實(shí)現(xiàn)媒質(zhì)流速測(cè)量的方法。
但是利用目前通用的時(shí)差法還存在一些問(wèn)題，其中***突出的問(wèn)題主要如下：
（1）水的流速和高度的矢量關(guān)系無(wú)法的算出。
（2）當(dāng)前的處理器的速度都比較慢，而且沒(méi)有采取無(wú)線信號(hào)傳輸方式來(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)。
本文提出了一種新的基于32位ARM Cortex-M3內(nèi)核和uClinux系統(tǒng)的利用超聲波波長(zhǎng)在不同時(shí)間段內(nèi)多次檢測(cè)的的向量差，得出水的流速和高度之間的矢量關(guān)系，同時(shí)將該矢量關(guān)系以數(shù)組數(shù)據(jù)方式通過(guò)GPRS無(wú)線信號(hào)實(shí)時(shí)上傳到服務(wù)器，從而解決了通用時(shí)差法無(wú)法解決的兩個(gè)問(wèn)題。***后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析表明，采用本文提出的向量差方法得到的水的高度和速度之間的矢量關(guān)系數(shù)據(jù)比單用時(shí)差法要很多。
2、超聲波明渠流量測(cè)量原理：
采用波長(zhǎng)和時(shí)間的向量差的實(shí)現(xiàn)原理如上圖1所示。假設(shè)當(dāng)水通過(guò)流量槽形成自然流動(dòng)時(shí)，其流量Q與流量槽上流水位H的關(guān)系為：
Q=K*Hn （2.1）
式中的K，n分別是流量系數(shù)和槽結(jié)構(gòu)的喉部尺寸，實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)依據(jù)不同的情況，不同的尺寸賦予不同的值；H為液位的高度（m）.超聲波傳感器在單片機(jī)的控制下，進(jìn)行超聲波的發(fā)送和接收，由超聲波的傳播時(shí)間T來(lái)計(jì)算傳感器和液面之間的距離：
h(t)=(c*t)/2 （2.2）
式中，c為超聲波在空氣介質(zhì)中得傳播速度（m/s），若傳感
器距流量槽的零液位距離為L(zhǎng)，則液位的高度
H(t)=L- h(t) （2.3）
如果我們對(duì)上述的數(shù)據(jù)連續(xù)檢測(cè)，在時(shí)間T 內(nèi)做一個(gè)連續(xù)時(shí)間上的平均，基本就可以得到在一個(gè)周期內(nèi)的液位高度值：
超聲波傳感器發(fā)射電路中的振蕩器產(chǎn)生一定頻率的脈沖信號(hào)，作為發(fā)射的激勵(lì)信號(hào)，當(dāng)超聲波遇到被測(cè)液面發(fā)射被接收電路接收，由單片機(jī)機(jī)處理后，算出回波的時(shí)間間隔T，由公式 (2.1)、（2.2）、（2.3）和（2.4）***終算出瞬時(shí)的流量速度，從而得到水的速度和高度的矢關(guān)系。
圖2 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖
3、系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)方案：
系統(tǒng)包括超聲波發(fā)射電路，接收電路，核心功能模塊單片機(jī)控制器，數(shù)據(jù)的傳輸和上位機(jī)的顯示。利用超聲波探頭測(cè)得高精度的液位信息，再將液位信息與堰槽的類(lèi)型尺寸相結(jié)合，送入ARM處理算出流量，通過(guò)串口，傳輸?shù)缴衔粰C(jī)，從而完成了污水流量計(jì)量體統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
圖2 系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)圖
其中超聲波發(fā)射電路和接收電路都采用了philip公司的集成芯片TCRT16-40，通過(guò)UART接口直接和Cortex M3 CPU連接，在提供2路模擬通道給超聲波探頭完成模數(shù)轉(zhuǎn)換功能,模數(shù)轉(zhuǎn)換采取12位高精度的，電流感應(yīng)電路。通過(guò)一定的放大功能完成信號(hào)采集和轉(zhuǎn)換。電源電路這里采用了National Semi公司的TD1583 雙路DCDC完成高效率，低紋波的電源電平轉(zhuǎn)換，將輸入的+5V電源，一路給系統(tǒng)3.3V電壓，1.5A電流，然后通過(guò)電感完成模擬電源和數(shù)字電源隔離，一路給GPRS，4.0V電壓和2.5A電流，GPRS模塊這里采取了SIMCOM公司的SIM900A模塊，集成tcp/ip協(xié)議棧，通過(guò)5線UART口和ARM Cortex M3 CPU完成數(shù)據(jù)交互。波特率在115200bps。
4、系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì):
系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)完成了系統(tǒng)的初始化，模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片的參數(shù)配置，GPRS協(xié)議棧初始化以及算法處理、數(shù)據(jù)保存和無(wú)線傳輸?shù)取Ｕ麄€(gè)軟件在uClinux系統(tǒng)上完成，由操作系統(tǒng)內(nèi)部完成任務(wù)調(diào)度和轉(zhuǎn)換，通過(guò)一定的優(yōu)化完成，整個(gè)流程如下圖3所示：
5、測(cè)試到的數(shù)據(jù)度分析:
我們將采集到的數(shù)據(jù)和通用的時(shí)差法（傳統(tǒng)算法）得到的數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)比，得到了如下數(shù)據(jù)表格：
從上圖可以看出，采取我們當(dāng)前的算法更加逼近實(shí)際的數(shù)據(jù)，這個(gè)也表明了采用我們的向量差的算法的測(cè)試儀數(shù)據(jù)更加。
6、總結(jié):
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表1 |
測(cè)試到的數(shù)據(jù)分析 |
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1 |
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0.7, 12 |
0.65, 11.82 |
0.58, 11.32 |
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8 |
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0.5, 10.5 |
0.47, 10.33 |
0.42, 9.87 |
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24 |
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0.6, 10.8 |
0.58, 10.45 |
0.46, 10.39 |
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48 |
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0.6,10.5 |
0.57, 10.29 |
0.52,9.88 |
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1 |
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0.5, 11 |
0.47, 10.82 |
0.39, 10.12 |
本文提出了一種新的以ARM Cortex-M3為核心，通過(guò)利用超聲波的波長(zhǎng)和時(shí)間相關(guān)的向量差的算法，可以精準(zhǔn)的算出當(dāng)前水污染的排水速度和高度，同時(shí)通過(guò)無(wú)線GPRS將該數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳到服務(wù)器，從而達(dá)到對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)水污染實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的。從實(shí)際情況來(lái)看，采用該算法和該系統(tǒng)的測(cè)試儀，無(wú)論是在成本上，還是在性能上，都比目前市場(chǎng)上的測(cè)試儀都要好的多，這個(gè)也表明了該算法測(cè)試儀具有十分廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用價(jià)值。
