案例展示

角位移传感器及其数据处理滤波方法与流程

发布日期:2020-08-31 15:19

  本发明涉及角位移传感器技术领域,特别涉及一种角位移传感器及其数据处理滤波方法。

  抽油机是开采石油的一种机器设备,俗称“磕头机”。抽油机是有杆抽油系统中最主要举升设备。计算和绘制油田抽油机示功图需要测出抽油机光杆的位移值和每一位移值的负荷值。

  现有的测量方法是用位移传感器测出光杆的位移值。目前油田抽油机示功图测量中使用的位移传感器通常采用霍尔传感器和接近开关等方式,对匀速运动的抽油机进行测量效果较好,但是对变速运动的抽油机测量效果不是很好,且环境适应性差,易丢失。

  另外,目前对角位移传感器采集的数据常用软件滤波算法包括:中位值滤波法、平均值滤波法、递推平均滤波法和限幅滤波法等。虽然各种数字滤波算法各有优缺点,但是实际情况却不尽相同,在实际应用中如何为数据处理选择一种最优的滤波算法保证数据准确、快速的反应对象的实际尤为重要。

  为了实现上述目的,本发明的实施例提供一种角位移传感器,安装于抽油机游梁上方,通过磁铁吸附在所述抽油机游梁上,所述角位移传感器包括:加速度芯片、硬件滤波处理电路和控制芯片,其中,所述加速度芯片用于采集抽油机的原始加速度数据;所述硬件滤波处理电路与所述加速度芯片连接,用于对所述原始加速度数据进行硬件滤波处理,得到硬件滤波处理后的加速度数据;所述控制芯片用于对硬件滤波处理后的加速度数据进行数据处理,然后根据处理后的加速度值计算出速度值,再根据所述速度值计算出角位移,然后由所述控制芯片将计算得到的角位移发送给远程数据终端RTU。

  进一步,所述控制芯片对硬件滤波处理后的加速度数据,采用fir和窗口平滑滤波对数据进行两次处理,计算出速度值。

  进一步,所述控制芯片对硬件滤波处理后的加速度数据,依次采用限幅滤波法和递推平均滤波法相结合的方式对数据进行处理。

  进一步,所述控制芯片采用限幅滤波法对数据进行处理,包括:将两次相邻的采样加速度相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值进行比较,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。

  进一步,所述控制芯片采用递推平均滤波算法对数据进行处理,包括:将限幅滤波处理后连续取得的N个采样值视为一个队列,队列的长度固定为N,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据,然后把队列中的N个数据进行算术平均运算,获得新的滤波结果。

  进一步,所述控制芯片采用单片机实现,所述加速度芯片采用型号为ADXL203的加速度芯片。

  步骤S2,对所述原始加速度数据进行硬件滤波处理,得到硬件滤波处理后的加速度数据;

  步骤S3,对硬件滤波处理后的加速度数据进行数据处理,然后根据处理后的加速度值计算出速度值,再根据所述速度值计算出角位移,然后将计算得到的角位移发送给远程数据终端RTU。

  进一步,在所述步骤S3中,对硬件滤波处理后的加速度数据,采用fir和窗口平滑滤波对数据进行两次处理,计算出速度值。

  进一步,在所述步骤S3中,对硬件滤波处理后的加速度数据,依次采用限幅滤波法和递推平均滤波法相结合的方式对数据进行处理。

  首先采用限幅滤波法对数据进行处理,包括:将两次相邻的采样加速度相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值进行比较,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本;

  然后采用递推平均滤波算法对限幅滤波处理后连续取得的N个采样值视为一个队列,队列的长度固定为N,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据,然后把队列中的N个数据进行算术平均运算,获得新的滤波结果。

  3、采用软硬件相结合的滤波处理方式,对杂波进行了很好的滤除,使计算结果更接近实际值。不仅对油田匀速抽油机测量效果显著,更是针对油田变速抽油机示功图测量问题的有效解决办法,示功图的测量对油田的生产至关重要。

  4、采用限幅滤波法和递推平均滤波法相结合的方式可消除偶然出现的脉冲性干扰所引起的采样偏差,由于油田抽油机井运行情况多样,偶然因数多,此种方法经验证能对数据进行有效的处理。

  5、结合滤波算法各自的优缺点,按油田抽油机井运行的时间情况选择合适的算法对原始数据进行处理,根据实际情况选择合适的算法发挥出算法的最大作用,体现出算法的价值,计算结果更加精确。

  本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。

  本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:

  下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。

  如图1,本发明实施例的角位移传感器,安装于抽油机游梁上方,通过磁铁吸附在抽油机游梁上。其中,角位移传感器包括:加速度芯片、硬件滤波处理电路和控制芯片。

  加速度芯片用于采集抽油机的原始加速度数据,如图5所示。硬件滤波处理电路与加速度芯片连接,用于对原始加速度数据进行硬件滤波处理,得到硬件滤波处理后的加速度数据。硬件滤波电路对杂波滤除效果显著。

  具体的,加速度芯片的输出端与硬件滤波模块拦截,硬件滤波处理电路包括电压跟随器和二阶RC低通滤波电路,电压跟随器起缓冲、隔离的作用;二阶RC低通滤波电路使得到的直流电压更平直、更理想。

  控制芯片用于对硬件滤波处理后的加速度数据进行数据处理,然后根据处理后的加速度值计算出速度值,再根据速度值计算出角位移,然后由控制芯片将计算得到的角位移发送给远程数据终端RTU。

  具体的,控制芯片对硬件滤波处理后的加速度数据进行数据处理,采用以下两种形式之一:

  (1)控制芯片对硬件滤波处理后的加速度数据,采用fir和窗口平滑滤波对数据进行两次处理,剔除一些杂乱数据,然后计算出速度值。其中,Fir可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统;窗口平滑主要用于抑制周期性脉冲干扰,使数据具有较高的平滑度。图6和图7分别为FIR滤波和窗口平滑滤波的示意图。

  首先将采集的原始加速度数据进行Fir和窗口平滑处理,处理之后的数据可以明显的区分出数据的最大与最小值,根据数据获取波峰或波谷值及其对应索引值可计算出抽油机运行周期;通过采集的加速度值可计算出芯片的输出电压值,根据芯片特性可求出芯片运行时的相对加速度值,如图8所示。根据计算出的周期对加速度进行一次积分可计算出芯片运行的相对速度值(V=at),如图9所示。通过计算出的相对速度再次进行一次积分运算可求出位移值(S=vt),如图10所示。

  根据此次试验可求出此抽油机井的运行周期为36s,冲程为4.67m,与实际值接近,满足测量条件。

  系数表示卷积因子,只不过这卷积因子的数量并不确定的,并且并不是每个取样点都会加入计算,它与系数的个数有关,但是最后的系数相加必须为1。所以,FIR滤波器取的系数越多,计算的越精确(当然N要大于k),但是消耗的cpu资源也会越多。从上式可以看出这是好多加法器乘法器组成的。

  在具体计算时取阶数为40,通过使用matlab将系数进行计算求取,得到系数为(为了计算方便,系数均进行扩大1000倍处理):

  (2)控制芯片对硬件滤波处理后的加速度数据,依次采用限幅滤波法和递推平均滤波法相结合的方式对数据进行处理。

  控制芯片采用限幅滤波法对数据进行处理,包括:将两次相邻的采样加速度相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值进行比较,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。

  控制芯片采用递推平均滤波算法对数据进行处理,包括:将限幅滤波处理后连续取得的N个采样值视为一个队列,队列的长度固定为N,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据,然后把队列中的N个数据进行算术平均运算,获得新的滤波结果,即加速度数据。

  将采集的原始数据进行第一次滤波之后,为了避免某一数据的细节模糊,抑制周期性脉冲干扰,使数据具有较高的平滑度,将数据进行滑动平均滤波处理(窗口平滑滤波)。方法:把连续取N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则),把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。

  需要说明的是,本发明需要先限幅(采用限幅滤波法对数据进行处理),后消抖(采用递推平均滤波算法进行处理)。限幅对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差,消抖对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,可避免在临界值附近数值抖动。

  采集的原始数据经过两次滤波之后,滤除了油田抽油机周期性脉冲干扰,提高数据平滑度,使数据更接近某时刻的真实值。

  在本发明的实施例中,控制芯片采用单片机实现,加速度芯片采用型号为ADXL203的加速度芯片。图2和图3分别给出了ADXL203的管脚图和电路图。

  步骤S2,对原始加速度数据进行硬件滤波处理,得到硬件滤波处理后的加速度数据。

  步骤S3,对硬件滤波处理后的加速度数据进行数据处理,然后根据处理后的加速度值计算出速度值,再根据速度值计算出角位移,然后将计算得到的角位移发送给远程数据终端RTU。

  对硬件滤波处理后的加速度数据,采用fir和窗口平滑滤波对数据进行两次处理,计算出速度值。其中,Fir可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统;窗口平滑主要用于抑制周期性脉冲干扰,使数据具有较高的平滑度。

  首先将采集的原始加速度数据进行Fir和窗口平滑处理,处理之后的数据可以明显的区分出数据的最大与最小值,根据数据获取波峰或波谷值及其对应索引值可计算出抽油机运行周期;通过采集的加速度值可计算出芯片的输出电压值,根据芯片特性可求出芯片运行时的相对加速度值;根据计算出的周期对加速度进行一次积分可计算出芯片运行的相对速度值(V=at);通过计算出的相对速度再次进行一次积分运算可求出位移值(S=vt)。

  根据此次试验可求出此抽油机井的运行周期为36s,冲程为4.67m,与实际值接近,满足测量条件。

  系数表示卷积因子,只不过这卷积因子的数量并不确定的,并且并不是每个取样点都会加入计算,它与系数的个数有关,但是最后的系数相加必须为1。所以,FIR滤波器取的系数越多,计算的越精确(当然N要大于k),但是消耗的cpu资源也会越多。从上式可以看出这是好多加法器乘法器组成的。

  在具体计算时取阶数为40,通过使用matlab将系数进行计算求取,得到系数为(为了计算方便,系数均进行扩大1000倍处理):

  (2)对硬件滤波处理后的加速度数据,依次采用限幅滤波法和递推平均滤波法相结合的方式对数据进行处理。即,先对数据进行限幅处理,再进行递推平均滤波处理。

  首先,采用限幅滤波法对数据进行处理,包括:将两次相邻的采样相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的最大差值A进行比较。A的大小由被测对象的具体情况而定,如果小于或等于允许的最大差值,则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。

  然后采用递推平均滤波算法对限幅滤波处理后连续取得的N个采样值视为一个队列,队列的长度固定为N,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则),然后把队列中的N个数据进行算术平均运算,获得新的滤波结果,即加速度数据。

  将采集的原始数据进行第一次滤波之后,为了避免某一数据的细节模糊,抑制周期性脉冲干扰,使数据具有较高的平滑度,将数据进行滑动平均滤波处理(窗口平滑滤波)。方法:把连续取N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则),把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。

  需要说明的是,本发明需要先限幅(采用限幅滤波法对数据进行处理),后消抖(采用递推平均滤波算法进行处理)。限幅对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差,消抖对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,可避免在临界值附近数值抖动。

  采集的原始数据经过两次滤波之后,滤除了油田抽油机周期性脉冲干扰,提高数据平滑度,使数据更接近某时刻的真实值。

  3、采用软硬件相结合的滤波处理方式,对杂波进行了很好的滤除,使计算结果更接近实际值。不仅对油田匀速抽油机测量效果显著,更是针对油田变速抽油机示功图测量问题的有效解决办法,示功图的测量对油田的生产至关重要。

  4、采用限幅滤波法和递推平均滤波法相结合的方式可消除偶然出现的脉冲性干扰所引起的采样偏差,由于油田抽油机井运行情况多样,偶然因数多,此种方法经验证能对数据进行有效的处理。

  5、结合滤波算法各自的优缺点,按油田抽油机井运行的时间情况选择合适的算法对原始数据进行处理,根据实际情况选择合适的算法发挥出算法的最大作用,体现出算法的价值,计算结果更加精确。

  在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

  尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。