电容法检测高炉炉衬侵蚀状况的仿真研究

提出了一各利用安装在高炉炉衬外表面的多极板电这价值叫骂在阵列检测高炉炉衬侵蚀状况的新方法。有限元仿真研究结果表明,炉衬的侵蚀状况与传感器的输出值密度相关。该方法可为高炉炉衬侵蚀状况的监测提供一种牢固可靠、非侵入式的新手段。     

高炉物料分布辨识用电容传感器阵列的研究

采用微电容的“串并模型”,分析了电容传感器对高炉物料分布的响应,在此基础上讨论了设计电容传感器阵列时应注意的几个基本问题。     

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。     

基于高斯函数与正则化法的复杂温度场图像重建算法研究

针对高斯函数温度场重建算法在复杂温度场图像重建中精度较低问题，提出一种基于高斯函数级数与正则化方法相结合的复杂温度场重建算法，通过在温度场重建中加入火焰先验信息，实现在较少测量数据下炉内复杂温度场的重建。仿真结果表明，该算法比高斯函数温度场重建算法具有较高精度和抗干扰能力，而重建速度相当，可望将该算法用于电站锅炉炉膛的二维温度场重建。     

电容层析成像传感器的优化设计

本文从目标函数与优化方法两方面探讨了电容层析成像传感器的优化问题 ,提出一种以典型流型重建图像质量综合评分最优为目标 ,有限元分析与正交设计相结合的优化设计方法。实验结果表明 ,优化后的传感器重建图像质量有明显改善     

冷连轧机辊缝自动标定原理及应用

冷连轧机辊缝自动标定是液压辊缝控制中精度要求最高的环节之一,2007年鞍钢股份有限公司新建1450 mm冷轧机采用德国Siemens公司TDC控制系统,实现了辊缝自动标定功能.作者从应用角度分析了轧机辊缝自动标定的分类与过程,阐述了轧机辊缝自动标定时,如何实现相对轧制力、辊缝位置、辊缝倾斜的零点标准,同时,对现场标定过程出现的典型故障进行分析并提出解决方法.实践证明通过辊缝自动标定,可以提高轧机HGC精度,保证成品带钢的厚度要求.     

基于差分灵敏度模型的电容层析成像图像重建方法

电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)图像重建本质上是非线性的、病态的逆问题,利用线性近似技术的重建方法被ECT广泛采用。该文研究了极板电容测量值和介质分布的非线性程度与灵敏度分布函数的梯度值之间的关系,并将灵敏度梯度幅度应用到灵敏度的归一化过程,用来提高线性近似模型的准确性。同时提出一种新的基于灵敏度差分的灵敏度归一化模型,根据灵敏度中心差分,组合并行归一化和串行归一化模型而构建归一化灵敏度矩阵,能够得到更好的图像重建线性近似模型。数值实验对比了3种归一化模型,并分析了基于差分模型的归一化灵敏度的特征。结果表明,利用新方法构建的归一化灵敏度矩阵代替常规的灵敏度矩阵,常用的Landweber迭代和Tikhonov正则化迭代算法在不增加重建时间情况下,重建图像质量得到明显改善。     

沉降过程超声成像传感器制作及其声场测量

在沉降过程超声成像系统中,工作于液态环境传感器的设计与制作质量直接决定投影数据的采集精度.根据超声波传播理论、压电陶瓷材料的谐振特性和圆形检测场的要求,制作了柱面形且尺寸满足成像要求的压电传感器.根据位相跟踪法,测得传感器的谐振频率在200kHz附近,谐振等效电阻在460Ω左右；发射传感器的发射角度达62°；接收传感器的接收电压达到百毫伏数量级.实验结果表明：接收传感器灵敏度高；发射传感器的发射角度大,声场范围充满了圆形检测场；通过合理控制激励电路的发射功率,声场中无反射波产生,使测量数据具有良好的稳定性.     

第12届国际计量测试大会简介

国际计量测试联合会(IMEKO)第12届世界大会,于l991年9月5日至10日在北京亚运村的国际会议中心召开。来自37个国家和地区的约500名专家和科学家出席了大会。 IMEKO筹建于1958年,正式成立于1961年,它是在国际计量测试领域中影响最大、涉及面最广的国际学术组织。该组织每三年召开一次世界性大会,其宗旨是在计量测试领域中促进信息交流和科学家之间的合作。本届会议是IMEKO成立33年来第一次在亚洲举行的世界大会,这为我国科技人员与国际同行进行学术交流提供了良好的机会。     

基于RBF神经网络的温度场重建算法研究

在声学法锅炉炉膛温度场测量中，重建算法是实现炉膛温度场重建的关键。本文提出一种基于径向基函数神经网络的复杂温度场重建算法。该算法首先对被测温度场用离散余弦变换，建立离散余弦变换低阶次项DCT系数向量与声波路径平均温度向量的映射关系，然后利用RBF神经网络良好的函数逼近能力实现该映射关系，并通过正交最小二乘法进行学习和训练，实现被测温度场的重建。本文对3种原型温度场进行了重建，并在40dB、30dB和20dB等3种不同噪声水平下进行了重建实验。仿真及初步实验结果表明，该算法具有温度场重建精度高、速度快、抗干扰能力强的特点。