电容层析成像系统中电容敏感场的建模与仿真

对电容传感器进行了数学描述,建立了电容敏感场分布的数学模型及其有限元模型,编制出电容敏感场分布有限元仿真软件,得到了电容敏感场分布结果并应用于电容层析成像系统样机之中.采用电荷法计算极板上电荷和极板间电容,具有运算简单速度快的优点,能显著提高电容层析成像系统的实时性.实验证明:本文建立的电容敏感场分布符合实际,在实际应用中获得了良好效果.     

电容层析成像系统中电容敏感场的建模与仿真

对电容传感器进行了数学描述，建立了电容敏感场分布的数学模型及其有限元模型，编制出电容敏感场分布有限元仿真软件．得到了电容敏感场分布结果并应用于电容层析成像系统样机之中．采用电荷法计算极板上电荷和极板问电容，具有运算简单速度快的优点．能显著提高电容层析成像系统的实时性．实验证明：本文建立的电容敏感场分布符合实际，在实际应用中获得了良好效果．     

基于ANSYS电容层析成像结构参数分析与优化

电容层析成像技术(ECT)是一种基于电容传感器机理的过程成像技术,以12电极电容阵列传感器ECT系统为背景,介绍了敏感场的计算方法,借助大型ANSYS有限元分析工具,建立电容传感器结构模型,并得到电极间敏感场的分布,为了避免粒子在全局附近振荡和粒子陷入局部最优,提出了改进PSO与改进混沌搜索策略的混合新算法.以敏感场整体灵敏度大小系统性能为目标,优化了电容传感器结构,寻找到的传感器最优结构参数.为电容层析成像系统图像重建提供了新思路.     

电容层析成像(ECT)系统阵列传感器的访真研究

电容层析成像是监测两相流动的一种新技术.它可重建两相流在其流经管道横截面上的相分布图像,而重建图像的先决条件是需获得成像系统的灵敏场分布.研究表明,电容传感器的结构参数对电容敏感场灵敏度的分布有重要影响,进而影响着重建图像的质量,因此电容传感器结构参数的优化设计是极其必要的.介绍了ECT阵列传感器的结构参数仿真试验,并据此对电容层析成像系统阵列传感器进行了优化设计.     

网格划分对ECT系统仿真数据的影响

电容层析成像系统中的先验数据是图像重建、传感器设计所需的重要数据,也是电容层析成像系统分析的关键。文章利用ANSYS软件对电容层析成像系统进行有限元求解,获取了满管、空管和中心流在网格发生变化的仿真电容值数据,并对仿真数据进行分析,为灵敏场计算及图像重建提供了一种更为准确的先验数据。     

网格划分对ECT系统仿真数据的影响

电容层析成像系统中的先验数据是图像重建、传感器设计所需的重要数据,也是电容层析成像系统分析的关键。文章利用ANSYS软件对电容层析成像系统进行有限元求解,获取了满管、空管和中心流在网格发生变化的仿真电容值数据,并对仿真数据进行分析,为灵敏场计算及图像重建提供了一种更为准确的先验数据。     

电容层析成像三维传感器结构设计及图像重建

针对二维电容层析成像系统轴向分辨率低,敏感场分布的均匀性对图像重建的影响,在分析电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种新型的三维电容层析成像传感器结构.该结构以三层4电极结构为基础,在保持原有电极总面积不变情况下,将每个电极一分为二变成三层8电极传感器,利用多电极组合激励测量模式将每层划分为8个组合,每个组合作为一个电极,这样不仅能增加投影数据,还能提高测量精度.仿真实验结果表明,与三层4电极结构相比,三层8电极能够获得更多的独立测量电容数,又能提高测量精确度,敏感场分布的均匀性得到改善,提高传感器的中心部位图像重建的质量.     

基于混合模型电容层析成像系统敏感矩阵建立

电容层析成像系统的敏感场是一个非线性场,敏感场的分布数据作为图像重建所需的先验数据必须通过理论计算得到,对于同一套电容测量值,不同的归一化模型对重建图像的质量影响有明显的差异,为了提高重构图像质量,对归一化模型进行研究是十分有必要的.采取有限元法建立了传感器敏感场的数学模型,给出了8电极敏感场的分布,提出了一种新的基于正灵敏度归一化混合模型来提高图像的质量,并将此模型与传统的并联模型和串联模型进行了归一化电容值的比较,采用了Landweber迭代算法进行图像重建,给出了基于三种模型评价图像质量的迭代比较.仿真结果表明:验证了建立的有限元模型的正确性,采用基于正灵敏度归一化混合模型,可以获得比较均匀的灵敏场分布且符合实际,重建图像具有较高的精确度.     

电容层析成像系统的图像重建

电容层析成像技术是20世纪80年代中后期形成和发展起来的过程层析成像技术。由于电容传感器具有“软场”特性，并且数据采集系统所获得的投影数据有限，因此图像重建精度的提高成为电容层析成像技术研究的一个难点，为解决这一问题，研究了电容层析成像系统的构成和数学模型，阐述了ECT系统的图像重建算法的发展现状及改进方法。     

一种基于期望最大化条件的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像系统(electrical capacitance tomography,ECT)的"软场"效应和病态特性对重建图像精度的影响,同时在分析了成像算法和电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种基于期望最大化电容层析成像图像重建算法(expectation maximization,EM),采用最大似然分析的方法对本文算法进行了证明和推导,算法的重建图像误差较小,并能满足收敛条件.仿真实验结果表明,该方法与CG算法、Tikhonov算法相比,在成像精度有明显提高,为ECT图像重建提供了一种新方法 .     

充放电电容检测电路中电荷注入影响的补偿

在电容成像系统中,由于采用充放电电容检测电路,从而存在着CMOS模拟转换开关所带来的电荷注入问题,这里给出一种补偿方法,使得可以通过充放电电路本身来测得的电荷注入电流得到补偿,并经过实验证明了这种补偿的有效性。     

电容层析成像系统微小电容测量电路的设计

微小电容检测是电容层析成像技术的关键和难点，依据油水两相流电容层析成像系统的具体要求，研究了一种微小电容交流测量电路，电容测量电路的静态测量误差＜0.2%，漂移为每小时0.05%，实验结果表明：该系统的设计满足使用要求。     

一种用于电容成像系统中的数据采集系统

介绍了用于电容成像系统中的数据采集系统,采用直流补偿的方法对充放电电容检测电路中的电荷注入电容及静态电容进行补偿,使检测精度得到提高,运用了多通道并行的检测方式使检测速度也得到提高。     

成像流型辨识算法

针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种基于高斯混合模型的电容层析成像流型辩识算法.在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,结合Kmeans算法,通过训练得到各类流型所对应的高斯混合模型参数,构造分类器实现对五种流型的快速与精准的识别.实验结果表明,该算法与BP神经网络、SVM、决策树识别算法相比,辨识准确率高、识别速度快,为电容层析成像流型辨识算法的研究提供了一个新思路.     

三项共轭梯度的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像技术中的＂软场＂效应和病态问题,提出了一种三项共轭梯度的新电容层析成像算法.在分析电容层析成像基本原理的基础上,给出了三项共轭梯度法的迭代公式和计算步骤,并探讨了ECT应用该算法的可行性,算法满足收敛条件且重建图像误差小.仿真和实验结果表明,同LBP和普通共轭梯度算法相比,该算法兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点.     

截面含气率的单丝电容探针测量

在测量管段上游布置旋流装置,将上游分层流、环状流等结构不对称流型整改成液膜厚度均匀一致的环状流,然后采用单丝电容探针测量液膜厚度,从而实现截面平均含气率的实时在线测量。在气液两相流实验环道上进行了实验,结果表明探针输出值只与液膜厚度有关,不受液体性质和温度影响。将快关阀门测量值与电容探针测量结果进行了对比,在宽广的流型范围内,二者符合良好。该方法克服了传统电容探针测量方法测量平均截面含气率时不能保证测量结果的代表性以及层析方法测量系统复杂,需要重建运算的缺点。     

12电极相干电容层析成像检测系统

在电容层析成像系统中,要求移相器的输出必须与检测信号达到精确同频同相,从而保证相敏解调输出的准确性．而在检测系统中存在大量杂散电容,使检测信号产生相移．为提高检测的准确性,以12电极油水两相流电容层析成像系统为研究对象,在分析电容层析成像系统测量原理的基础上,设计了电容层析成像检测系统,系统采用相干解调的方法避免了杂散电容对相位的影响．并通过实验验证了方法是实用可行的．     

电容层析成像中的电极集成化设计

设计了一种电容层析成像电路,它直接安装在电极上,可以减小杂散电容的影响．通过增加工作频率,可提高灵敏度,电极与基于CMOS的充放电电路及数字控制电路整合在一起,为数字化通讯提供了快速、安全、有效的数据传输,并通过移位寄存器与主机进行数据交流。     

Elman神经网络在ECT系统流型辨识中的应用

针对电容层析成像系统ECT(electrical capacitance tomography)流型辨识问题,在对ECT系统工作原理和流型的辨识方法分析的基础上,提出了一种基于Elman神经网络的ECT系统流型辨识方法,该方法通过对ECT系统采集的电容值特征值提取与处理,将提取的特征值作为Elman神经网络的输入进行训练,经训练后达到流型辨识的目的.经仿真实验验证,与传统的BP神经网络相比,该方法具有结构简单,收敛速度快,不会因阶次未知而出现网络结构膨胀的问题,为ECT系统流型辨识的提供一种的有效方法.     

一种分解型Quasi-Newton电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像系统中的"软场"效应和病态问题,在分析电容层析成像和QuasiNewton算法原理的基础上,基于非线性最小二乘的成像原理,提出了一种新的分解型Quasi-Newton电容层析成像算法,推导出了求解ECT反问题的分解型拟牛顿图像重建算法放的计算步骤,同时利用信赖域公式对目标函数的Hessian矩阵进行校正.仿真实验表明,基于分解型拟牛顿方法具有可行性,对于基本流型该算法与LBP算法相比,具有成像质量高和边界均匀稳定的特点,为ECT图像重建的研究提供了一个新的思路.