[发明专利]一种基于无磁采样的无磁智能水表计量方法、系统和计量设备

权利要求书

1.一种基于无磁采样的无磁水表流量计量方法，其特征在于，所述方法包括：

获取LC振荡电路产生的模拟信号，并对所模拟信号进行处理，得到处理后的模拟信号；

对所述处理后的模拟信号进行数模转换，获得离散采样数据；

根据所述离散采样数据的变化趋势判断水流信号，对水流信号进行学习处理，计算出采样阈值；

存储离散的拟合采样阈值，并进行互校正神经网络校正。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述LC振荡电路为四位一体电感式LC振荡电路，所述振荡电路还连接有滤波电路和放大电路；所述获取LC振荡电路产生的模拟信号包括

获取LC振荡电路输出的四个正弦信号，所述四组正弦信号用于描述水流信号的方向及大小。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得离散采样数据之后，所述方法还包括：

对四组离散采样数据进行清洗数据，以消除不满足采样计量的异常信号值和偏差较大的值；

选择出与当前计量任务有关，且满足采样点为第一次过学习阀值的点集，最终得到四组水流信号；

根据所述四组水流信号排列顺序进行转动方位的标志位置位处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述四组水流信号排列顺序进行转动方位的标志位置位处理包括：

计算出排列种类作为标志位的置位条件，即：

p(k,n)＝(n-0)(n-1)(n-2)...(n-k+1)(2≤k≤n,n≥2) (1)

式中，n表示传感器个数，k表示取出其中的几个进行排序的个数，需要满足条件2≤k≤n,n≥2，p(k,n)表示多种不同的组合方式；

令

x＝DATA0-DATA2 (2)

y＝DATA1-DATA3 (3)

上式中，DATA_(i)分别表示四个线圈采样后经过A/D转换器转换完的采样值，根据四个LC电感电路获取的水流信号，计算出采样信号量(x,y)，且x＝{x₁,x₂,......,x_n}是一组线性无关的采样数据集，y＝{y₁,y₂,......,y_n}满足其中表示学习参量，通过不停的自主学习，寻找到最优计量参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对水流信号进行学习处理，计算出采样阈值包括：

在检测到水流信号后，开始最优计量参数的学习，获取到前m组(m≥3)水流信号，根据采样信号量(x,y)求解最优计量参数即：

求解出最优计量参数后根据计算采样阈值最大值和最小值，即：

式中，sampling为采样滤波处理函数，通过不断的学习校正采样数据，获取采样阈值的极大值和极小值，LimitSampNum为学习频次，其取值范围为3≤LimitSampNum≤10，θ为学习有效采样位，理论是从第0个点开始计算，本算法中舍弃前两位，以确保学习状态的稳定性,其取值范围为

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述存储离散的拟合采样阈值，并进行互校正神经网络校正包括：

在同一周期内使用采样信号量(x,y)，计算最优计量采样阀值以及最优采样计量值，即：

式中，y_(t)表示最优计量采样阈值，下文表述中对此数据称为基神经元，f表示计量因子，取值范围为[1-10]，T表示计量因数,通常取值为10；y_(tv)表示计量采样值，计入走水累积量。