3种空隙率测量建模方法的比较研究

介绍了测量空隙率的电容层析成像（ECT）系统,分析了ECT测量空隙率的基本原理。简述了3种空隙率测量建模方法,即分别基于遗传算法-偏最小二乘（GA-PLS）算法、蚁群算法（ASA）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）的建模方法。建模数据均来自Ecr传感器获取的电容值。在此基础上,提出了以ECT传感器为信息获得手段的空隙率测量建模的统一框架。通过实验数据对3种方法进行了评价,对它们从泛化误差、最大误差、平均误差和测量时间几个角度进行了比较。结果表明：璐-SVM方法的精度最高,泛化能力最强。     

基于ERT和WLS-SVM的气液两相流空隙率测量

利用ERT传感器提供的电阻测量信息,基于加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM),提出了一种气液两相流空隙率测量的新方法.该方法首先由ERT电阻传感器阵列获取电阻测量值,接着提取测量值的主成分,将主成分作为已经建立的WLS-SVM空隙率模型的输入,计算得到空隙率值.测量结果表明,提出方法的空隙率测量误差小于8%,实时性可以满足现场要求.     

提高测量可靠性的多传感器数据融合有偏估计方法

为了提高测量数据可靠性,多传感器数据融合在过程控制领域得到了广泛应用. 本文基于有偏估计能够减小最小二乘无偏估计方差的思想,提出采用多传感器有偏估计数据融合改善测量数据可靠性的方法. 首先,基于岭估计提出了有偏测量过程,并给出了测量数据可靠性定量表示方法,同时证明了有偏测量可靠度优于无偏测量可靠度. 其次,提出了多传感器有偏估计数据融合方法,证明了现有集中式与分布式无偏估计数据融合之间的等价性. 最后,证明了多传感器有偏估计数据融合收敛于无偏估计数据融合. 实例应用验证了方法的有效性.     

基于移动最小二乘的传感器数据重构

纳米气体传感器的灵敏度易受温度变化的影响.为了有效改善纳米传感器的温度特性,方便确定其最佳工作条件,利用移动最小二乘法对其灵敏度-温度数据进行拟合,并建立相应的近似模型.移动最小二乘法通过紧支性加权的局部近似,使所建模型较常规最小二乘模型更精确、更光滑.实验证实了基于移动最小二乘拟合的近似性能.该方法在传感器数据精确重构领域具有良好的应用前景.     

一种用在控制棒棒位测量中的拟合方法

控制棒测量是反应堆中的关键系统,其中控制棒能否及时落棒影响着反应堆的运行安全,测量控制棒在堆中位置是其中的关键问题。为研究控制棒位移测量问题,使用电容传感器进行数据标定,拟合传感器电容和位移之间的关系式,在模拟落棒时根据电容值反映当前控制棒位移。提出了一种基于最小二乘法的卡尔曼滤波算法,该方法能在进行数据拟合时考虑到系统中噪音干扰因素。实验结果表明,加入卡尔曼滤波算法最小二乘法的结果优于单独的最小二乘法。     

基于SVM和ECT的两相流离散相浓度测量

利用12电极电容层析成像系统(ECT)传感器和最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了两相流离散相浓度测量的新方法。电容传感器用来获取反应离散相分布的66个电容测量值。LS-SVM用来建立离散相浓度测量模型,模型的输入是66个独立的电容值,输出是离散相浓度值。本方法省去了传统ECT技术测量浓度时的图像重建过程。实验结果表明:该方法是有效的,测量误差在6%以内。     

基于移动最小二乘法的气动力数据建模方法

针对一体化飞行器高度耦合的非线性气动问题,提出了一种基于移动最小二乘法的气动力数据建模方法;首先,对影响模型精度的因素进行了分析;接着,在构建移动最小二乘模型时采用遗传算法获取最佳支撑域半径以及最佳影响因子β,提高近似精度从而达到减少样本点的目的;得到泛化能力较强的气动力模型,并与偏最小二乘方法的建模结果进行对比;实验结果表明:移动最小二乘法的建模效果优于偏最小二乘方法,预测误差较小,证明了将该方法应用于气动数据建模是可行的。     

非线性偏最小二乘建模方法及在近红外光谱建模上的应用

偏最小二乘算法(PLS)是常用的线性光谱建模方法。针对汽油在线调合中具有非线性特点的辛烷值、干点等属性应用PLS方法建立模型误差较大问题,本文提出了残差-递阶偏最小二乘的建模方法,该方法对已经提取成分后的自变量中剩余的信息再提取主成分,并将该主成分作为新的自变量参与回归建模。仿真验证结果表明:残差-递阶偏最小二乘方法建立的模型中验证集的样本数据误差均在正负0.2之间。残差-递阶偏最小二乘方法与偏最小二乘、递阶偏最小二乘叫-PLS)两种方法比较,残差-递阶偏最小二乘建立的模型有的更高的精度和模型适应性。     

基于样条变换偏最小二乘回归应用航油干点的软测量

在偏最小二乘回归和样条变换理论研究的基础上,提出炼油装置常压塔航油干点的软测量.采用偏最小二乘同归方法筛选一种辅助变昔和建立航油干点的软测最模型.仿真结果表明,本方法选择的辅助变量携带信息量大,对主导变量解释能力强.如样本集相同.比RBF网络和支持向量机软测量模型预测精度高,泛化能力强.     

基于混合优化算法的压力传感器温度补偿

针对压阻式压力传感器存在温度漂移,其测量精度受温度影响很大的问题,使用最小二乘拟合方法与RBF神经网络共同建立压力传感器温度补偿模型.针对低温和高温区域使用RBF神经网络进行补偿,对中间线性区域使用最小二乘拟合方法进行补偿.同时为了提高RBF神经网络拟合效果,使用进化算法和下降梯度算法优化RBF神经网络参数.实验结果表明,本文使用方法与单纯使用RBF神经网络或最小二乘拟合方法进行温度补偿,具有更高的训练效率和温度补偿效果,能够提高压力传感器在各种环境下的测量精度和工作可靠性.     

两相流空隙率测量的ERT技术新算法研究

基于BFGS最优化方法,提出一种新型的ERT图像重建算法:改进的BFGS算法.新算法采取了不精确搜索方向,并用单位矩阵近似代替目标函数的Hessian矩阵,以减小计算量,提高算法的重建速度.将新算法应用于两相流空隙率的测量.数值实验证明,新算法重建图像的质量优于目前常用的灵敏度系数法,空隙率测量的最大绝对误差可小于8%,获取一个空隙率测量值的时间小于0.1s.     

形态滤波和空间滤波在两相流速度测量中的应用

为了快速、准确地对气固两相流速度进行测量,介绍一种利用形态滤波和空间滤波处理气固两相流信号的基本方法,首先研究电容传感器的空间滤波效应,并找出固体速度和电容传感器带宽之间的关系.然后通过对一维形态滤波算法理论进行分析,推导出可用于实时运算的形态滤波方法,此方法具有处理速度快,滤波效果好,适用性广的特点,可应用于多种信号的实时处理中.然后利用形态滤波确定传感器的带宽,进而求出固体速度.最后给出仿真实验结果,仿真实验结果表明:该方法可以满足气固两相流速度的测量要求.     

用于两相流检测电容层析系统成像的迭代算法

电容层析成像技术(ECT)在应用生产过程中作为一种在线检测技术而得到充分应用。通过精确测量ECT系统的12个电极之间的电容,并利用测量数据进行二维模型有限元法计算其电场敏感分布图,提出了一种迭代的成像算法。该迭代算法可比较精确地对管道横截面的两相流进行图像重建。并讨论了工业应用的实际问题和目前的技术上的缺陷性。     

最小二乘拟合与形态学膨胀的图像数率可分级编码算法

本文提出一种基于最小二乘的线性拟合和形态学膨胀操作的小波域图像数率可分级编码算法,该算法利用图像小波变换子带中的零树结构系数间的对应关系,利用最小二乘线性拟合方法通过对父亲系数和间接后代系数的线性拟合确定直接后代的重要系数。同时通过对重要系数进行数学形态学的膨胀操作,形成重要系数的聚簇,从而降低重要系数位置的同步信息。来提高图像的编码效率。实验结果表明,在低码率下,解码后的图像较EZW和MRWD具有更好的峰值信噪比。     

基于Level Set方法的点采样曲面测地线计算及区域分解

点采样物体的几何处理是当前造型领域中的研究热点之一,如何有效地对点采样曲面进行区域分解是几何处理的基础性工作．该文首先提出了一种基于Level Set方法的点采样曲面上两点间最短路径的计算方法,用以解决区域分解中的边界曲线生成问题．为了保证求解Level Set微分方程的稳定性,文章采用移动最小平方(MLS)方法对点采样曲面进行均匀重采样和去噪音处理．在此基础上,又进一步提出了一个基于Level Set方法的点采样曲面区域拾取算法．最后给出了上述算法在点采样物体的几何处理中的应用实例．实验结果表明该文提出的算法稳定、快速且容易实现。     

电容层析成像技术在油/气两相流可视化监测中应用

介绍电容层析成像系统的基本原理，着重介绍了一种基于正则化修正的图像重建算法，危重利用电容层析成像系统进行油／气两相流成像实验，初步的实验结果表明，采用该技术可以较好地实现对油／气两相流可视化监测。     

电容式两相流层析成象系统仿真研究

以油料在管道中输送为例进行电容层析成象仿真.利用有限元方法对电场建立数学模型,在SGI indigo 2 工作站上,使用AVS可视化软件和反投影算法,对3种典型流态模型反演及显示其流体成份分布的图象.