提高测量数据准确率方法探讨
【摘 要】测量仪器在工业中起着把关者的作用，它从生产现场获取各种参数，综合有效地利用各种先进技术，通过检测的手段使每个生产环节都得到优化，进而保证生产规范化，提高产品质量，降低成本，满足需要，保证安全生产。
【关键词】流量测量 误差 解决方案 诊断技术
流量测量作为工业测量的一个重要领域与温度、压力、物位的测量并称为检测中的四大参数，凡是需要掌握流体流动就会涉及到流体测量的问题。由于现代社会提倡从粗放型生产转变为集约型生产，使得对流量测量更为关注。目前流量计量主要应用于能源领域和生产领域，流量测量仪器也是企业能源管理系统成败的关键。常用流量计类型包括：电磁流量计、涡街流量计、孔板流量计、阿牛巴流量计、超声波流量计，以及能直接测量流体质量的科式力质量流量计、热式质量流量计等。但测量仪器在工业应用中存在着诸多问题，影响了工业过程测量数据准确性，造成测量上的显著误差，现分析如下：
一、流量测量数据引入误差分析
（一）设计选型与安装引入的误差
设计没有充分考虑工况条件（温度、压力、流量的范围）、管网条件（管径、材质、结构、走向、位置等因素）形成的误差；仪表安装不标准规范（安装位置、安装方式、法兰焊接等）导致的误差。例：对于传统的涡街或孔板流量计，其前后安装直管段要求分别约为21D和14D。如果上下游直管段不足，则会导致流体未充分发展，存在旋涡和流速分布剖面畸变。流速剖面畸变通常由管道局部阻碍或弯管所造成，而旋涡普遍是由两个或两个以上空间（立体）弯管所引起的。
（二）工艺和流体环境引入的误差
流体作为流量测量的对象其构成十分复杂，有单相流体、多相流体、牛顿流体、非牛顿流体。它们对测量都有着特殊要求（压力、温度、流量的范围对测量的精度也有很大的影响）。因此流量测量对象的复杂性决定了流量测量技术的发展是个长期的过程。
通常，计量检测仪表出厂时作为产品都标有一个标称精度，这是仪表出厂前在参比条件下确定的。对工艺和流体环境要求一般如下：
1.环境条件，15～35℃，大气压 86～108 kPa，相对湿度 45%～75% ，无电场、磁场干扰，无振动。
2.电源条件，AC220V±10%或110V/50Hz±1Hz ，DC2.4V
3.流体条件，充满圆管的单相牛顿流体，无旋涡、无扰动的定常流。
由于工艺和流体环境的差异化现象存在的干扰，实际生产操作条件和运行环境变化产生的扰动，会带来测量误差，不同测量原理的仪表，影响并不相同。例如：电磁流量计易受电磁场干扰，涡街流量计易受到振动及变频干扰影响，超声波流量计易受到介质密度变化干扰。
（三）仪表失灵引入的误差
在仪表使用过程中各种故障不断出现，如：仪表生产过程中质量控制不严造成精度不满足要求；安装标定时的零点标定、变送器校准时出现的误差；长时间使用造成的仪表失灵、零点飘移，如：企业在生产过程中存在频繁的操作，像用电设备的频繁开关、电动阀门的频繁开启等。频繁操作对于仪表测量数据产生冲击使测量数据产生大的波动。所有的这些都是仪表使用过程中不可预测的误差。
（四）综合自动化中数据集成引入的误差
计量点欠缺误差：由于企业的计量体系规划设计不是基于工艺与完整的能流来规划设计计量体系和配置计量器具。因此，必然存在消耗、损耗等环节或工序的计量检测点不全而导致的误差。
采样周期不统一造成的误差：在企业综合自动化数据采集过程中由于采样周期的不统一，造成数据在数据集成过程中产生误差。
二、针对引入误差的解决方案
（一）硬件解决方案
1.完善计量考核功能，结合企业的实际情况，按照计量数据的功能要求，针对结算型计量数据、管理型计量数据、统计型计量数据等对数据的准确度要求，选择满足计量精度要求的计量器具，减小因计量器具本身误差带来的计量数据误差。
2.优化仪器仪表选型、安装与维护工作 充分考虑工况条件（温度、压力、流量的范围）、管网条件（管径、材质、结构、走向、位置等因素）优化仪器仪表选型；参考各仪表厂商技术资料中的前后直管段数据，认真考虑工艺管路的布局情况及周围环境的影响等因素（前直管段前管网上弯通、三通、阀、泵和机电设备的布局和数量，管网水平、垂直、上下流走向等，实现最佳的仪表安装。
（二）软件解决方案
1.仪表故障诊断技术
仪表故障诊断领域的方法划分为3类：基于解析模型的方法；基于定性经验知识的方法；基于数据驱动的方法。算法如下图所示：
图1 仪表故障诊断技术
（1）基于解析模型的方法。基于解析模型的方法适用于能建模、有足够传感器的“信息充足”的系统，利用系统辨识的方法辨识其参数。参数估计法、状态估计法、分析冗余法等都是典型的基于解析模型的方法，理想状态是能够获得精确的模型。
（2）基于定性经验知识的方法。基于定性经验知识的方法适用于不能或不能建立解析模型、传感器数不充分的“信息缺乏”的系统。主要利用包括因果分析、专家系统、有向图等方法，构造某些系统功能以模仿和实现人类（熟练操作人员，技术人员、专家）在监控过程中的某些思想和行为。自动完成整个检测和诊断过程。
（3）基于数据驱动故障诊断方法。基于数据驱动故障诊断方法采用的数据源于当前采样在线和系统存储的大量历史离线数据。诊断方法主要有基于统计分析的方法、基于信号分析的方法以及基于定量知识的数据分析方法。
①基于统计分析的方法。主要依靠分析过程数据统计量，从其中的变化提取特征。应用统计理论进行故障诊断的前提是系统中必须出现故障，否则过程数据的特征统计量只能在一定的、可以接受的范围内波动。虽然某个变量每次观测的具体数值不能准确预测，但其平均值和方差值等特征统计量会保持不变。利用可重复性可以针对特定的变量设定特定的门限值，从而有效地检测出异常状态。基于统计分析的方法可以分为单变量统计方法和多变量统计方法。例如：基于PCA法的故障检测方法利用正常运行条件下的历史数据建模，通过少数几个主成分，提取绝大部分数据之间的相关性，将原始数据空间分为主成分子空间（principal component subspace，PCS）和残差子空间（residual subspace，RS），通过监测实际测量数据在残差子空间的投影大小是否超过阀值，来判断是否发生故障。
②基于信号分析的方法。利用过程中某变量不同时刻采样值组成的信号中蕴含过程运行特征的信息。基于信号分析的故障诊断方法是利用各种信号分析技术提取信号时域和频域的特征，例如：小波变换、s变换及HHT变换，利用幅值变化、相位漂移等方法确定过程的状态。
③基于人工智能的故障诊方法。不需要定量数学模型，利用人工智能技术，即通过指示计算机如何学习、推理和决策等实现故障诊断。运用的知识涉及系统结构知识、经验规则知识、工作状态知识、环境知识等。利用人工神经网络进行故障诊，其原理是先利用训练数据（通常是大量的已知属性的样本）建立起故障识别和分类的映射，然后将训练好的网络用于观测的数据进行异常情况的判断。
三、结束语
根据对现代化企业生产过程之中计量检测仪器进行综合性的分析，在充分全面的探讨了各种计量仪器的功能基础之上，对计量仪器进行了误差分析及解决方案研究，旨在提高数据测量的准确率，促进计量工作的不断向前发展，减少企业因计量失误而带来的成本开支。
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