电阻层析成像系统中等电势线电极传感器建模与仿真

本文根据电极传感器是等势体这一特性建立了一种新型的电流激励有限元线电极模型,真实的仿真了物理线电极模型。由得到的仿真结果表明,采用等势体线电极模型可以更细腻地反映实际传感器测量最敏感场域中的电场分布及其变化,有助于从理论上分析测量过程中,电流从流入电极到流出电极的空间分布规律,实现电阻层析测量系统中传感器的优化设计。     

电阻层析成像系统敏感场特性分析及仿真

电阻层析成像系统敏感场受多相流介质分布的影响,敏感场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的方法得到,为降低敏感场的软场误差,提高重建图像质量,对敏感场分布进行深入的分析是极为必要的。论文在分析电阻层析成像的基本原理的基础上,采用有限元的方法建立了敏感场的数学模型,通过对离散介质场域的研究,分析了影响敏感场分布的因素及规律,完成了敏感场分布计算及可视化仿真。实验证明建立的有限元模型是正确的,而且敏感场分布符合实际,运算速度在10s左右,为相关的图像重建算法提供了依据。     

电阻层析成像系统敏感场特性分析及图像重建

电阻层析成像系统敏感场受多相流介质分布的影响,敏感场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的方法得到.为了提高重建图像质量,对敏感场分布进行分析是非常必要的.在分析电阻层析成像的基本原理的基础上,采用有限元的方法建立了敏感场的数学模型,通过对敏感场场域的分析,研究了影响敏感场分布的因素及规律,完成了敏感场分布计算及可视化仿真.依据敏感场的计算结果,提出了一种基于多项式加速的ERT图像重建算法,给出了算法的数学模型,并利用谱分析对该算法的收敛性进行了证明.仿真实验结果表明,敏感场有限元模型是正确的,图像重建算法兼备成像质量高及收敛速度快等优点,为ERT图像重建算法的研究提供了一个新方法.     

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。     

基于回代信赖域的电阻层析成像算法

针对电阻层析成像(ERT)技术中反演问题的病态性,提出一种改进的回代信赖域算法BTR(Backtracking Trust Region),并将其应用于气/水两相流的可视化测量。该算法通过信赖域算法获得迭代方向,通过回代技术获得迭代步长,可在减小重建误差的同时,提高成像速度。利用Comsol软件进行仿真,并设计ERT系统对各种典型流型进行测量,验证了算法的可行性。通过与Landweber算法、共轭梯度算法和现存的信赖域算法的比较,证明本文方法明显改进了成像精度和实时性。     

电阻层析成像测量模式仿真研究

电阻层析成像可分为相邻、相对和对角三种测量模式.为了分析不同模式下边界测量信号和敏感场的差异,建立了传感器的电流激励、电压测量有限元模型并开发了有限元软件包,可以方便的对场域进行仿真研究.仿真结果表明,相对模式和对角模式的测量电压均高于相邻模式,有利于测量;敏感场均匀性也好于相邻模式,有利于提高反演成像质量,但相邻模式电极间切换简单、电路容易实现.在硬件条件允许的情况下,相对模式和对角模式将成为电阻层析成像更好的发展方向.     

改进Landweber电阻层析成像图像重建算法

为了克服电阻层析成像系统不适定性的影响,提高图像重建质量,提出一种改进Landweber电阻层析成像图像重建算法。利用基于粒子群算法的改进遗传算法,对敏感场均匀分布时灵敏度矩阵进行预处理,降低其条件数,改善其病态性,并应用于两相流典型流型图像重建。仿真实验结果表明,改进算法可将敏感场均匀分布时灵敏度矩阵条件数降低98.15%,有效提高了图像重建质量。     

代数神经网络电阻层析成像图像重建算法

两相流体具有复杂性的流动特性,图像重建的精度是两相流参数准确测量的基础。针对电阻层析成像系统存在的软场特性、强非线性和不适定性,使得重建的图像质量差、计算时间长等问题,基于代数运算的神经网络,给出了一种基于代数神经网络电阻层析成像图像重建算法。该算法通过建立代数神经网络,以测量的边界电压值作为神经网络的输入,将图像重建转变为一个严格对角占优的线性方程组的求解问题,以达到图像快速、准确的重建目的。通过实验仿真分析,该方法具有收敛速度快、代价低和误差小等特点。     

基于Matlab的电容层析成像系统软场特性仿真研究

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。电容层析成像(ECT)系统阵列传感器的敏感场受被测介质的影响，这一“软场”特性是ECT应用于两相流参数测量中的一个主要问题。本介绍了基于有限元模型的仿真实验，通过典型介电常数分布下灵敏度分布与空管下灵敏度分布的差值计算与分析，研究了影响灵敏场分布的因素及其规律。     

电容层析成像系统仿真研究

本文采用自开发的有限元仿真软件包分析１２电极电容层析成像系统,实现了极板间电容值计算,灵敏场确定等功能,证实了径向电极具有使传感器敏感场分布趋向均匀的作用;同时采用所获得的灵敏场分布重建了管截面图像,所得结果和实际图像基本一致,从而证明仿真结果的正确性。     

基于贝叶斯理论快速ERT图像重建算法

针对电阻层析成像系统中图像重建不适定问题,与现有ERT图像代数重建算法不同,提出一种基于贝叶斯理论快速一步动态图像重建算法。在阐述电阻层析成像的理论基础上,利用有限元方法建立敏感场数学模型,得到灵敏度矩阵和投影数据。在分析贝叶斯理论基础上,推导出快速一步动态图像重建模型,并将介质分布的先验信息和噪声随机信息等统计信息引入到图像重建中,实现对电导率的重建。分析了不同分布先验概率参数和不同噪声信噪比等影响因子对算法重建结果的影响,并与高斯牛顿迭代、贝叶斯迭代重建算法相比较。结果表明,所提算法重建速度有很大提高,并能较好反映被测介质的相对位置。     

电容层析成像技术的研究现状综述

详细介绍了电容层析成像（ECT）技术的近期研究进展。在简要介绍电容层析成像系统原理的基础上,重点总结了ECT技术的研究现状,包括ECT硬件、图像重建算法和应用研究等。同时,指出ECT技术发展中面临的微弱电容检测、软场特性、图像重建、标定、传感器设计、数据通信和多模态等方面的挑战,并指出了努力的方向。     

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。     

正则化广义逆ERT 图像重建算法的研究

提出一种正则化广义逆ERT图像重建算法，利用ERT仿真软件得到的数据进行图像重建。与常用的ERT图像重建算法进行比较，重建出的图像经过统一的门限滤波后，反投影算法、灵敏度系数算法和正则化广义逆ERT图像重建算法重建图像的CSIE平均值分别为12％，9％和6％。研究表明，正则化广义逆ERT图像重建算法重建速度快，能显著提高重建图像的质量，适合于工业过程应用。     

基于改进粒子群优化的电容层析成像图像重建算法

Landweber电容层析成像ECT图像重建算法与粒子群优化算法PSO结合后能够进一步提高成像质量,但标准粒子群优化算法用于图像重建优化时存在陷入局部最优的现象。针对该问题,提出一种基于改进粒子群优化结合Landweber算法的电容层析成像图像重建算法。新算法在Landweber算法的基础上加入改进的惯性权值指数衰减粒子群优化策略,通过增加以指数规律衰减的粒子速度更新公式的约束因子,以保证算法在开始阶段具有较强的全局寻优能力,而在后期具有较强的局部寻优能力,从而实现对Landweber算法初始重建结果的进一步优化,以提高重建图像的质量。为验证新算法的有效性,选取较典型的LBP、改进Tikhonov迭代算法及Landweber图像重建算法,完成了ECT图像重建的对比实验。仿真结果表明,相对于其他算法,对于常见的几种流型,新算法在重建图像的主观及客观质量方面均有明显提高。     

一种具有迭代约束的最小二乘 ECT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 ,将最小二乘法和迭代法相结合 ,提出了一种最小二乘约束迭代的图像重建算法。给出了算法的数学模型 ,完成了算法的收敛性分析和证明 ,算法在图像重建中使迭代步长在保证收敛的情况下达到最优。仿真和实验结果表明 ,该方法与最小二乘法相比 ,具有更稳定、成像效果好等特点 ,为 ECT图像重建提供了一种新的有效方法。