基于ECT/EST双模信息融合的磨粒图像重建算法

电容层析成像(ECT)技术因其非侵入、无辐射、可视化、响应快、成本低等优势在两相流测量中获得了广泛应用,但在发动机油路中,因摩擦产生的能量释放使磨粒荷电,对ECT传感器电容值的测量产生扰动,严重影响成像质量。为提高荷电颗粒存在情况下电容层析成像的图像重建质量,提出电容层析成像(ECT)与静电层析成像(EST)双模信息融合成像方法。该方法通过测量荷电颗粒在传感器矩形电极上感应的电荷值,得到荷电磨粒的信息;通过ECT系统得到一组电容值,并利用加权融合的修正方法,对ECT中畸变的电容值进行修正;用修正后的电容值进行图像重建。仿真实验证明:该方法能够弥补单一ECT模态的成像质量不高的不足,减弱荷电颗粒对ECT电容值测量的干扰,明显提高了图像重建质量,降低了成像误差;采用双模态重建图像方法可正确识别环状流、泡状流、核心流等几种典型流型。     

油气润滑ECT系统图像重建中病态问题分析

建立油气润滑ECT系统图像重建的数学模型,分析油气润滑ECT系统图像重建中产生病态性的主要原因和影响因素。采用条件指标-方差分解比(CIVDP)方法,对油气润滑ECT系统图像重建中灵敏度矩阵的病态进行诊断分析。分析表明:油气润滑ECT系统图像敏感场的灵敏度矩阵列向量间存在很强的复共线性关系,即存在很强甚至严重的病态性;油膜厚度和极板数目影响图像重建的病态性,通过对灵敏度数据列的回归分析与残差处理,可有效削弱病态程度。     

油气润滑ECT传感器的轴向屏蔽电极及其影响*

建立UMIST型（带轴向接地屏蔽电极）和METC型（带轴向驱动屏蔽电极）油气润滑ECT传感器的三维物理模型,根据三维物理模型推导电容值和灵敏度数学表达式,并分析轴向屏蔽电极对传感器的敏感性和灵敏度均匀性的影响;采用线性反投影算法（Linear Back Projection,LBP）进行图像重建,并比较重建图像与真实图像的相对误差和相关系数。结果表明：2种轴向屏蔽电极均可消除边缘电容并提高传感器的敏感性;带轴向接地屏蔽电极使得传感器的灵敏度更加均匀,而带轴向驱动屏蔽电极的传感器则相反。带轴向接地屏蔽电极的传感器更适用于油气润滑中环状流的识别,其重建图像与真实图像的相对误差降低了28.79%,相关系数提高了14.05%。     

基于加权奇异值分解截断共轭梯度的电容层析图像重建

针对电容层析成像技术(ECT)中的"软场"效应和病态问题,提出了一种基于加权奇异值分解(SVD)截断共轭梯度的电容层析(ECT)图像重建算法。阐述了电容层析成像工作原理,提出了12电极ECT系统的测量方法。在分析灵敏度矩阵的奇异值分解理论的基础上,推导出了加权SVD截断共轭梯度的数学模型,并利用Tikhonov方法进行正则化加权处理。最后,分析了算法的收敛性,并将其应用于电容层析成像系统的图像重建中。实验结果表明,对于层流,截断共轭梯度算法的平均误差能达到27.54%,全部流型平均迭代步数达到13步,与LBP、Landweber和CG算法比较,该算法具有成像效果好,成像速度快,易于实现等特点。     

基于U曲线法的油气润滑ECT系统图像重建病态优化

采用U曲线法确定油气润滑ECT系统图像重建中的正则化参数,分析正则化处理后灵敏度矩阵的病态性;通过LBP算法和Tikhonov正则化算法分别对油气润滑ECT系统管道截面进行第一次图像重建;对第一次重建图像的灰度分布矩阵进行门限滤波阈值的优化,并对管道截面进行二次图像重建。结果表明:相较于L曲线法,U曲线法选取的正则化参数在削弱灵敏度矩阵病态程度方面的作用显著;第一次图像重建中,图像重建质量有较大改善;门限滤波阈值优化后的二次图像重建中,图像重建质量进一步提高。研究表明U曲线法确定的正则化参数和门限滤波阈值优化有助于提高油气润滑ECT系统的图像重建质量。     

油气润滑ECT系统传感器轴向极板的优化设计

为有效解决二维有限元模型在轴向方向无法去除边缘电容的问题,建立油气润滑ECT系统中电容传感器的三维模型;以COMSOL软件为有限元仿真平台,以润滑管道环状流端面为数据采集域,获取极板间的电容值及像素点的电场矢量值;以二维电势求解敏感场为依据,推导出基于电场计算空间单一像素点灵敏度值的表达式;以图像重建综合评价函数为优化依据,以Design-expert软件为数据处理分析平台,并以空间图像重建误差为结构优化验证指标,研究轴向边缘效应对传感器性能的影响,并对传感器的轴向保护结构进行优化设计。研究结果表明:轴向保护环的长度及间距可以有效降低边缘效应的影响,并提高电容值的准确性及敏感场的均匀性;基于电场的计算表达式可以快速计算得到灵敏度矩阵;采用增设轴向保护极板的传感器的仿真实验结果表明图像重建质量较基准传感器提高了52. 9%。     

基于改进ECT的隔热材料胶层无损检测研究

电容层析成像(ECT)技术是能显示被测物场的二维或三维介质分布图像的实时检测技术,基于平面阵列传感器的ECT系统为陶瓷多孔隔热材料缺陷检测提供一种新的技术途径。本文针对陶瓷多孔隔热材料粘结胶层的缺陷无损检测问题,提出了一种基于改进的电容层析成像方法。首先在分析平面阵列传感器ECT检测系统模型及成像原理的基础上,提出了一种改进初值的Landwebe迭代图像重建算法;进一步将该算法应用到基材表层与隔热材料之间的粘结胶层的缺陷检测领域,并通过实验验证了采用基于改进ECT的无损检测方法在陶瓷多孔隔热材料粘结胶层缺陷检测中应用的有效性;同时与采用传统ECT成像算法的检测实验进行比较。结果表明本文提出的改进ECT算法对胶层缺陷图像重建质量具有较大幅度的提高。     

一种新的数字化提取油气润滑ECT系统电容值的方法研究

运用一种新的数字化采集电容值的方法对油气润滑ECT系统实时性和图像的精确度的问题进行研究。首先利用MATLAB仿真软件优选出了FIR数字滤波器的各个参数,且引入了全相位频谱分析技术得出了信号的频谱图;同时结合CCS软件读取采集的电容值并统计出数据采集时间,最后运用采集电容的准确度、数据采集系统所需时间和图像的成像精度三个评价指标对这种数字化ECT系统进行了分析。结果表明:该方法减少了采集板结构和所占的空间,同时使系统的实时性、采集电容的准确度及图像的成像精度得到了进一步的提高。     

油气润滑测试系统的ECT传感器优化设计

建立油气润滑测试系统中的电容层析成像技术(ECT)传感器模型,运用COMSOL软件,以环状流为典型流型,获取电容值和灵敏度场信息。以重建图形质量综合评分(OS)最优为目标,Design-Expert软件为平台,对电容传感器结构参数进行正交实验设计与优化。结果表明,单因素对OS值影响的由强到弱的顺序为绝缘管壁厚度归一值、极板张角、屏蔽层与绝缘管道的间距归一值;采用优化后结构参数的传感器,重建图像质量得到了较大的提高,表明Design-Expert软件可高效、准确地对ECT传感器结构参数进行设计和参数优化,为同类研究提供了参考。     

油气润滑ECT传感器的建模与边缘电容分析

基于小管径油气润滑ECT系统中电容传感器的特点,建立其电容传感器的二维数学模型;分析相对介电常数对边缘电容的影响;定义边缘电容影响系数,并研究边缘电容影响系数与管道半径的关系。研究结果表明:管壁、油膜与气体的厚度比对边缘电容值有显著的影响,通过减小油膜厚度及管壁厚可以有效减小边缘电容;小管径的边缘电容影响系数超过0.5,随着管径增大,边缘电容影响系数呈下降趋势;对于油气润滑系统来说,传感器的边缘电容对ECT空间图形成像误差有较大影响。     

油气润滑ECT传感器的管道电容及其影响

采用COMSOL软件建立油气润滑电容层析成像传感器的三维物理模型,推导计入管道电容的数学模型;定义管道电容影响系数,分析管道厚度和管道半径对其影响。在算法中计入管道电容对环状流进行图像重建,并对重建图像质量进行评价。研究结果表明:管道电容影响系数可以表征管道电容对测量电容的影响;管道厚度增加或管道半径减少,管道电容对测量电容的影响增大,特别是对于油气润滑小管径,管道电容对测量电容有较大影响;计入管道电容影响后,重建图像质量有一定提高。     

用于两相流测量的ECT图像重构技术研究

电容层析成像技术(ECT)具有非侵入、响应速度快、成本低等优点,是用于两相流参数检测非常有发展潜力的技术之一。而图像重构是ECT系统研究的关键技术。该文利用有限元方法对12电极ECT系统进行建模仿真,进行正问题求解,获得了图像重构的样本数据;引入改进的径向基函数神经网络,建立了ECT图像重构算法,并在MATLAB平台上进行了仿真验证。结果表明,改进的径向基神经网络算法在图像重构准确度及速度方面有了明显提高。     

电容层析成像系统图像重建新算法的研究

快速而又具在一定精度的图像重建算法是电容层析成像（ＥＣＴ）技术的关键。本文提出一种用多元线性回归法建立ＥＣＴ系统正向模型,用正则化法获得图像重建这一不适宜逆问题稳定解的图像重建新算法。仿真结果表明该方法能快速而较高精度地重建出两相流断层图像。     

Image reconstruction of electrical capacitance tomography based on optimal simulated annealing algorithm using orthogonal test method

Electrical capacitance tomography (ECT) is a visualization measurement method for two-phase flow. Imaging permittivity distributions using electrical capacitance tomography has always been one of the most significant issues studied by scholars, and the algorithm will have a great impact on the accuracy of image reconstruction result. This paper applies simulated annealing (SA) algorithm to image reconstruction in ECT. However, some parameters of SA algorithm need to be optimized in order to obtain better reconstructed images in ECT. The influence of different parameter values in SA algorithm for image reconstruction in ECT is studied, and a set of optimal parameters of the SA algorithm is obtained based on the orthogonal experimental design method in this paper. At the same time, simulation and static experiments are conducted. Reconstructed images by SA algorithm with optimized parameter are compared with the linear back projection (LBP) and Landweber iterative algorithms. The results show that better images can be obtained for typical oil-gas two-phase flow using SA algorithm. The quality and shape fidelity of reconstructed image for the central object are obviously improved.     

基于自适应模拟退火及 LM 联合反演算法的 ECT 图像重建

为解决电容层析成像技术(ECT)中图像重建的非线性和病态性问题,提出了一种自适应模拟退火-Levenberg Marquardt (ASA-LM)联合反演算法。 改进了标准模拟退火(SA)算法的新解生成策略、能量函数的定义及退火策略,并结合 LM 的直接局 部搜索方法联合反演 ECT 图像重建问题。 同时,利用 Savitzky-Golay (SG) 滤波对 ECT 图像重建所需电容数据进行平滑处理以 提高其信噪比。 最后,进行仿真及静态实验,并与线性反投影(LBP)、Landweber 迭代及标准 SA 算法进行了比较。 结果表明,与 其他 3 种算法相比,ASA-LM 算法收敛速度快、图像重建质量明显提高,边缘信息保真度高,重建图像的平均相对误差为 0. 331 1,平均相关系数为 0. 933 1。     

An extreme learning machine combined with Landweber iteration algorithm for the inverse problem of electrical capacitance tomography

The image reconstruction of the electrical capacitance tomography (ECT) is an ill-posed and sparse problem. In order to increase the accuracy and speed of the image reconstruction, this paper proposes a new reconstruction algorithm which is based on the extreme learning machine (ELM) with the Landweber iteration method. Firstly, a nonlinear mapping model is established between the pixel gray-scale values and the interelectrode capacitances by using the ELM which has a good learning ability and high speed. Secondly, the Landweber iteration method, which has a good performance in convergence and stability, is applied to calculate the output weight matrix of ELM. Finally, a convergence and stable mapping model of ELM with the Landweber iteration algorithm (L-ELM) for ECT image reconstruction is trained on Matlab platform. Both simulation and measurement tests are carried out to evaluate and analyze the proposed method. Experimental results indicate that the proposed algorithm has good generalization ability and high image reconstruction quality which are better than those of conventional ELM algorithm.     

Preconditioned Landweber iteration algorithm for electrical capacitance tomography

Electrical capacitance tomography (ECT) has been used to obtain the cross-section images of processes with different dielectric materials inside. Image reconstruction with ECT is to retrieve the permittivity distribution of materials inside the sensor from the capacitance measurements. Algorithms for ECT image reconstruction should be both precise and fast in order to satisfy the requirements of real-time monitoring of the dynamic behavior of processes. Several algorithms have been developed for ECT image reconstruction. The Landweber iteration is the most precise one. However, the low convergence rate of the Landweber iteration limits its application for on-line imaging.This paper introduces an iterative algorithm based on the Landweber method with preconditioning for ECT image reconstruction. A preconditioner, which is equivalent to a filter, is applied to the Landweber iteration. The convergence of this algorithm is analyzed. Its performance is evaluated by using simulated and experimental data corresponding to certain typical permittivity distributions. Preliminary numerical and experimental results show that this algorithm converges more rapidly than the Landweber iteration without preconditioning. Therefore, image reconstruction iteration can be accelerated, which makes on-line quantitative image reconstruction possible.