计算机测址与控制.2011.19(12)ComputerMeasurement&Control互相关法在管道雨水流速测量中的应用研究球晨」,方读，壬普(北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京100124)摘要：针对雨水管道中流体成分的多样性和流动型态的复杂性，借鉴粒子图像测速中的渔场测量思想，提出了一种基于互相关分析的管道雨水流速测盘方法；传统的互相关方法计算It很大，文章对互相关分析的快速算法进行了研究.并将FFTW快速傅里叶变换算法库应用于测谶软件的实现中I使用堰槽建立了管道南水旅速标定装置，在不同的流速下对该方法进行了实验验证；实验证明，利用速度场提取平均速度的方法很好地平滑了管道中流体流动的复杂多变性，相对测量误差在6%以内，能修比较准确地测量出雨水的平均流速，可有效应用于实际测量.美键词：&相关I流速测量；雨水ApplicationResearchonCross—correlationMethodinMeasurementofRainwaterFlowinPipelineLiZhanpeng,FangBin,WangPu(CollegeofElectronicInformationandControlEngineering,BeijingUniversityofTechnology,Beijing100124,China)Abstract:Accordingtothediversityoffluidcompositionandcomplexityoftheflowpatternofrainwaterinthepipeline,usingforrefer-enceofflowfiledmeasurementinParticleImageVelocimetry,arainwaterflowvelocitymeasurementmethodbasedoncross—correlationa-nalysisisproposed.Thetraditionalmethodofcross—correlationiscomputinglargeandtimeconsuming.Thefastalgorithmofcorrelationa-nalysisisstudied,andusedFFTWfastFouriertransformalgorithmlibraryincorrelationanalysissoftware.Establishapipelinerainwaterflowcalibrationdeviceusingweirslot.Theresultsshowthatextractinganaveragespeedfromthevelocityfieldwellsmoothedtheflowcom-plicatedvariety,canaccuratelymeasuretheaveragevelocityofrainwaterandeffectivelyappliedtoactualmeasurements.Keywords；cross—correlationjflowmeasurement；rainwater0引言模态分析等方面.随着城市化的迅速发展，不透水面积大幅度增加，城市面临着越来越大的暴雨洪水压力。监测管网中雨水的流速可以预测将要发生积水的区域，及时向可能发生积水的区域调派排水设备分流雨水，防止路面积水的发生.传统的旋桨式流速仪由于有机械旋转结构，很容易被管道中的杂质缠绕甚至损坏。超声波流速仪由于价格较高，无法大范围安装。结合图像处理技术，以雨水中大量存在的固体颗粒物作为示踪粒子，通过互相关技术测得管道中雨水的二维流场分布，再运用数据分析方法得到雨水的平均流速。城市管网中雨水的成分和流动比较复杂，这种基于流场分析的方法能够比较准确地测危出雨水流速信息.1互相关分析及其快速实现1.1互相关分析原理互相关分析方法是以信息论和随机过程理论为基础发展起来的一种新型检测方法。近年来随着计算机技术和信号(图像)处理技术的快速发展，互相关分析方法得以迅速发展，已经成功地应用到许多工程领域，如图像匹配、流场测量和系统收II日期：2011-07-08,修回日期：2011-09-26・■金项目：北京市学术团队建设项目(00200054R3901).作看简介：李晨聃(1986-),男,湖北荆州人，工学琪士，主要从事检测技术、计算机应用等研究.自动化测试图1为单个粒子运动测it原理的示意图，图2为某一区域内雨水中粒子运动的示意图.图中的实线圆表示4时刻粒子所处的初始位置，虚线圆表示如(益=功+&)时刻的位置，箭头表示每个粒子在时间间隔夕内的位移。文章编号：1671-4598(2011)12-2939-03中图分类号：TP274图1单个检子速度测量原理图2雨水中固体颗粒示意图受限于摄像头分辨率、水流状态和外界噪声干扰等实际因素，很难甚至无法对流场图像中的每一个粒子进行有效的识别和匹配，但可以利用互相关分析方法对粒子图像进行处理而得到相应结果.如果把h时刻的流场图像表示为p(i,y)=Kxty)+刃Gr,y),在时间间隔&足停小的情况下，可以认为流场内部相对变化并不剧烈。那么，如时刻的流场图像就可以表示为q6y)=/(x+Ar+A>)+其中»«i(x,y)^n2(x,y)为图像系统中的随机噪声。由于噪声的存在，无法直接从pGr,>)和中提...