介电常数未知条件下ECT图像重建的SVC算法

在电容层析成像(ECT)系统的实际应用中,两相流和多相流是最普遍的流体情况.不仅是由于被测介质的介电常数会随着温度等环境的变化而变化,而且还由于被测场域中存在其他介质,会使得测量时出现介质未知的情况.利用支持向量机(SVM)算法具有良好泛化性的特点,提出采用基于SVC(support vector classification)的电容层析成像图像重建算法对未知介电常数对象进行图像重建.仿真结果表明,该算法能有效适应介质多样性变化,即对于不同介质,该算法都能有较高的图像重建精度.     

电容层析成像技术中图像重建算法的发展及研究

为使电容层析成像(ECT)技术应用于多相流参数在线测量,有效提高其图像重建精度与速度是该技术的关键,也是国内外学者的研究热点。对ECT技术图像重建算法原理进行了分类叙述,在此基础上,综述了ECT技术图像重建方法近期研究成果,提出了进一步研究的方向和内容。     

带有偏差单元的IRN在两相流ECT中的应用

该文提出了基于带有偏差单元递归神经网络算法在电容层析成像系统的图像重建中的应用。该算法克服了电容层析成像系统中电容测量灵敏度分布易受被测多相流介质分布的影响,利用MATLAB编程对带有偏差单元的递归神经网络进行训练,给出了图像仿真结果。仿真结果表明,该算法在保证了重建图像质量的前提下,缩短训练时间,提高了成像速度,满足了工业实时性的要求。     

电容成像对未知对象的图像重建

本文探讨了电容层析成像技术用于两相流检测中对未知介电常数对象的图像重建的方法.提出采用一次仿真校验法对管内分别充满高、低介电常数介质进行仿真校验,并结合迭代算法实现对未知介电常数对象的图像重建.仿真和实验结果表明,该法能较好的重建未知介电常数对象的图像.     

电容层析成像图像重建算法研究

图像重建算法是电容层析成像系统的关键技术之一,是改善重建图像质量的重要因素.在正则化的基础上提出了一种基于QR分解的电容层析成像算法,该方法首先将离散化和线性化处理后的电容层析成像物理模型进行Tikhonov正则化处理,然后将QR分解的思想引入电容层析成像方程中求解出初始图像,然后再对初始图像进行优化修正提高重建图像质量.成像结果表明,图像重建结果与实际相符,图像质量得到了改善.     

基于修正隐式Landweber方法的ECT图像重建算法

针对电容层析成像(ECT)技术中存在的软场效应及病态问题,提出一种基于修正隐式Landweber的电容层析成像算法。在分析电容层析成像系统基本原理的基础上,给出隐式Landweber方法解决ECT图像重建问题的求解公式,并对该公式进行迭代修正。同时对修正后的隐式Landweber电容层析成像算法的收敛性进行分析。仿真实验结果表明,修正隐式Landweber方法在解决ECT图像重建问题上,其精度与速度均优于经典Landerber、LBP等方法,且实现简单、稳定性好。     

电容层析成像系统传感器仿真研究

ECT技术是多相流检测领域中的一项新技术,主要用于识别一个封闭管道内两相流/多相流系统中各个相成分分布问题。采用一种新的方法,通过电磁场有限元仿真软件COMSOL,对电容层析成像系统进行图像重建与仿真研究。构建了ECT的不同电极模型,分别对四种典型流型进行了图像重建;通过对离散介质场域的仿真研究,分析了电极数目、屏蔽罩、径向电极对重建图像质量的影响;对气液固三相流进行了图像重建,获得了满意的重建结果。     

电容层析成像传感器改进方法评述

电容传感器具有非侵入、相应快、低成本、测量范围宽等特点,在多相流在线检测中具有良好的发展前景。电容层析成像中的传感器检测技术,是其在工业实际中得以应用的关键。近年来在传感器设计方面的研究取得了较大进展。通过传感器检测方式的改进、传感器模型参数最优化设计、传感器有限元场域剖分等改进方法获得的图像重建精度比传统的阵列传感器都有了明显的提高,但又都有其不同的缺点。综合各种方法设计的新型传感器能使图像重建的质量进一步提高。     

一种改进的SVM决策树及在遥感分类中的应用*

针对遥感图像分类问题提出了一种基于遗传算法和K近邻的SVM决策树方法。算法以基于类分布的类间分离性测度为准则,利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化,生成最优(较优)决策树。在分类阶段,对容易分的节点利用SVM进行分类,而对可分离性差的节点采用SVM和K近邻相结合的分类方法,最终实现多类别分类。实验结果表明,与传统的分类方法相比,该算法的实验效果较好,可有效地提高遥感图像的分类精度。     

改进敏感场的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像系统中敏感场的“软场”特性,提出了一种基于成像敏感场灵敏度均值滤波的Landweber图像重建算法。该算法是通过模板卷积的方式对敏感场灵敏度进行邻域平均,降低靠近极板区域的灵敏度,提高管道中心区域的灵敏度,部分消除了因敏感场不均匀对图像重建质量的影响,提高图像重建精度。仿真结果表明,该算法在图像重建精度和收敛速度上均优于传统的Landweber图像重建算法。     

基于BP神经网络和中值滤波的ECT图像重构算法

电容层析成像技术（ECT-Electrical Capacitance Tomography）是基于电容敏感原理的过程成像技术,具有非侵入性、造价低、安装方便、实时性好等优点。图像重构作为ECT系统的关键技术,其实质是根据物体内部介电常数的空间分布推导出管道中各相分布的过程。本文针对重构问题的非线性、病态性等特点,采用了基于BP神经网络的ECT图像重构算法,并引入中值滤波对重构图像进行增强。仿真结果表明,该算法可以有效地实现图像重构和令人满意的增强效果,它大大提高了重建图像的质量,是一种有效的ECT图像重构算法。     

类支集神经网络在ECT图像重建中的研究与应用

以12电极电容阵列传感器ECT系统为背景,从图像重建的稳定性和速度两方面对密闭容器中气-固两相流场的图像重建算法优化进行实验室研究。将基于新型类支集函数的神经网络算法（NSSN）,应用于ECT系统图像重建算法中,使得图像重建算法的求解过程稳定并具有良好的计算性能。针对大规模神经网络算法训练速度较慢的问题提出了划分子网络的改进方法。通过对封闭管道的气固两相流进行数据检测,并采用改进后的神经网络算法进行图像重建,实验结果验证了改进后的方法弥补了大规模神经网络运算速度慢的不足,可以简化神经网络的结构,减少神经元的规模,为电容层析成像系统图像重建提供了新的思路。     

基于改进FOCUSS算法的电容层析成像算法研究

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题求解的病态性和不适定性,在压缩感知(compressed sensing,CS)的基础上,提出一种改进FOCUSS的ECT重建算法。采用离散余弦变换(DCT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理,在使用正则化FOCUSS算法求解的过程中引入拟牛顿法逼近求解中间稀疏变量,以提高信号重构的准确性。仿真实验结果表明,同LBP、Tikhonov和Landweber和FOCUSS算法相比,改进的FOCUSS算法能够有效区分物场中的不同介质,改善图像过度平滑的问题,减小图像误差至0.23,提高图像相关系数至0.80,具有更好的成像效果,为ECT图像重建算法的研究提供新的思路。     

基于CS-GPSR的电容层析成像图像重建算法

提出将基于压缩感知(CS)理论的稀疏梯度投影(GPSR)算法应用于电容层析成像(ECT)图像重建过程中.采用离散Fourier变换(DFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统观测矩阵,同时将测量电容向量的各行按相同顺序进行排列,得到观测投影向量;使用GPSR算法进行图像重建.仿真实验结果表明:基于CS理论的GPSR(CS-GPSR)算法重建图像质量明显优于LBP算法和Landweber迭代算法.本文所述算法可实现较高精度的图像重建,为ECT图像重建的研究提供了一种新的手段.     

基于局部能量的电容层析成像图像融合方法

针对电容层析成像技术的"软场"效应和病态问题对重建图像精确度的影响,在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上,提出了一种基于局部能量的电容层析成像图像融合方法。该方法以线性反投影、Landweber和共轭梯度算法作为图像重建的基础,利用各个图像的互补特性,经对重建的图像小波分解后,分别采用基于局部能量和加权平均算子融合规则对分解后图像的高频系数和低频系数进行图像的融合,得到准确度更高的成像结果。仿真实验结果表明,融合后成像精确度得到明显提高,缩小了误差,图像更接近原型,为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法。     

用于两相流电容层析成像系统中的图像重建算法

图像重建算法研究和增加投影数据是改善图像重建质量的两个重要方面。由于目前在ECT系统中存在着一种基于奇异值分解（SVD）的图像重建算法,此算法中的奇异值将对应图像重建矩阵中很大的对角线元素,从而导致伪逆很不稳定。因而讨论了改进的基于奇异值分解（MSVD）的图像重建算法,该算法是用改进奇异值分解方法求出图像重建矩阵。仿真及实验结果均表明该算法是一种实时的、重建图像质量优于SVD。