基于PCR和PLSR的油气两相流空隙率测量

本文利用12电极ECT系统提供的电容测量信息,基于主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)技术,提出了一种油气两相流空隙率测量的新方法.该方法针对不同的油气两相流流型,分别基于PCR和PLSR建立两组空隙率测量模型.实际测量时,根据流型辨识结果分别选用相应的基于PCR的空隙率测量模型和基于PLSR的空隙率测量模型,通过计算获得空隙率值并进行对比.研究结果表明,本文提出的空隙率测量方法是有效的,两组空隙率测量模型的测量结果精度相当,在典型流型下的测量误差均在5%以内,但基于PLSR技术所获空隙率测量模型的降维效果优于基于PCR技术的相应模型.同时,由于该方法直接利用ECT系统提供的电容测量值来建立空隙率测量模型,省去了以往ECT系统测量空隙率所必需的复杂费时的图像重建过程,提高了空隙率测量的实时性,整个测量时间小于0.1 s.     

基于自组织神经网络的油气两相流管截面流型辨识

为了探索两相流流型辨识方法,本文在12电极电容检测系统的基础上,针对油气两相流,提出了基于神经网络的流型辨识方法,即采用自组织神经网络根据电容采样数据实现相应管截面流型的识别.研究表明,该方法是有效的.     

油气润滑系统流型识别方法研究

提出了一种基于油气润滑系统油气两相流压差波动信号来识别流型的方法。首先借助Fluent提取了油气润滑系统水平管道中常见的四种流型的压差波动信号作为训练和识别的样本;然后采用EMD(经验模态分解)方法提取油气流流型压差波动信号的特征;最后采用PSO-PNN算法对油气两相流流型进行了识别。结果表明:油气两相流流型与压差波动信号之间存在对应关系,通过对压差波动信号的分析可以获取流型信息;油气两相流的压差波动信号具有非平稳特性,采用EMD方法可以较好地提取流型信息;优化后PNN模型可较好地识别油气润滑水平管道内油气两相流流型。     

基于ECT投影数据的两相流流型辨识

提出一种基于电容层析成像（ECT）系统的两相流流型辨识新方法。ECT投影数据经特征参数提取前处理环节后馈人事先训练好的神经网络实现流型辩识。文中介绍了特征参数的提取、神经网络的构成以及训练方法。研究结果表明，该方法辨识精度高、辨识速度快，是两相流流型在线辨识的一种有效手段。     

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。     

基于粗糙集理论两相流流型辨识方法研究

本文提出了一种基于粗糙集理论和电容层析成像系统辨识两相流流型的新方法。该法通过对极板电容测量数据进行属性分析，然后根据粗糙集理论化简属性，最后根据分类规则进行流型辨识。本流型辨识方法决策规则简单适合在线测量。仿真结果表明：此方法在两相流流型辨识中具有较高的判别精度。也为两相流流型提供了一种有效的手段。     

用电阻层析成像技术实现两相流流型识别

介绍了应用天津大学开发的TERT-Ⅱ系统样机,在不同实验装置上进行气/液两相流和油/水两相流的实验研究.提出了应用ERT系统进行流型识别的基本方法;并通过重建图像和分析测量数据实现了两相流流型的识别;并证明了应用ERT系统实现两相流流型和参数测量的可能性.     

12电极电容层析成像系统的设计

电容层析成像技术(ECT)是基于电容敏感原理的过程层析成像技术(PT).它可进行多相流的相浓度、流型、流量等参数的在线测量,是目前最具发展前景的多相流参数检测方法.本文以12电极电容层析成像系统为研究对象.主要介绍一种基于交流激励型的电容层析成像的C/V转换电路,并分析了该电路的工作原理.该电路能抑制杂散电容的干扰,能...     

压缩感知在电容层析成像流型辨识中的应用

针对传统电容层析成像(ECT)流型辨识方法识别率较低的问题,提出一种基于压缩感知理论的ECT流型辨识方法.首先,将ECT系统获得的测量电容向量归一化,并表示为训练样本集的过完备字典稀疏线性组合;然后,将随机高斯矩阵作为测量矩阵对测试样本和标准样本分别进行采样,并利用压缩感知信号重构算法求解L0范数下的最优化问题,从而得到各样本在训练样本集上的稀疏表示;根据待测样本和标准样本稀疏解之间的线性相关程度来确定归属流型.对典型流型的仿真实验结果显示,在无噪声、40 dB、20 dB信噪比的情况下,流型辨识准确率分别为100％、99.25％和98.12％,表明本文方法抗噪声干扰能力强,是一种有效、准确率较高的ECT流型辨识方法,为ECT流型辨识技术的研究提供了一种新的手段.     

汽车液压制动系统气液两相流流型的识别

建立了汽车液压制动系统中气液两相流流型检测装置,根据压差波动信号,利用Hilbert-Huang变换(HHT)对制动液两相流流型进行识别,并利用高速摄像机采集不同工况下制动液的气液两相流流型图像。结果表明,制动时车轮转速越高,压差信号幅值越大,幅值主要集中在0～50Hz区域;识别制动时的制动液流型为一种泡状流。高速摄影的结果验证了液压制动管路中制动液为泡状流;制动转速越高,气泡越小。结论揭示了制动时汽车制动液的气液两相流流型,说明利用测量制动液的压差波动信号进行HHT就可以识别其流型。