提高超声波流量计量精度的方法

时差法超声波流量计通过检测换能器发射和接收的超声波信号的传播时间信号,实现流量的计量。超声波换能器的谐振频率及超声波信号传播过程中相位和幅值的变化等因素,会影响对超声波信号到达时间的准确计量,从而影响流量测量的精度。准确计量超声波信号的到达时刻是提升时差法超生波流量计的计量精度的关键之一。针对换能器发射和接收超声波信号的处理和获取电路进行了设计和分析,得出了实验结果和实验数据,对实验结果给出了实验分析和结论,并通过软件算法给出了进一步提高测量精度的方法。     

基于PCA和多元统计回归的人群人数统计方法

针对人群人数统计中分割特征与纹理特征相分离以及回归模型精度提高的问题,提出一种基于PCA和多元统计回归相结合的人群人数统计方法。通过PCA对提取到的人群前景分割特征和纹理特征进行降维处理;建立多元线性回归模型,以确定特征量和人群人数之间关系的趋势方向;通过回归出的趋势方向,对高斯过程回归模型进行修正。实验结果表明该方法更适合进行大规模人群人数统计。     

基于遗传算法模糊多元线性回归分析的瓦斯涌出量预测模型

针对经典线性回归模型不能完全反映变量间的耦合关系而不适宜于有模糊数的瓦斯涌出量预测的问题,提出了一种基于遗传算法模糊多元线性回归分析的瓦斯涌出量预测模型。采用灰关联分析法和SPSS软件线性回归分析法确定影响瓦斯涌出量的主要因素;把历史数据样本分为建模数据样本和检测数据样本,采用遗传算法求出模糊回归参数的中心值和模糊幅值。实验结果表明,该模型具有较高的精确度和可操作性。     

基于RBF网络的混炼胶质量软测量技术实现

针对混炼胶生产过程中影响产品质量各个因素之间存在的复杂未知映射关系,精确数学模型难以建立的问题,提出了基于RBF神经网络的混炼胶质量在线预测模型,并和多元线性回归法测量结果进行了比较.实验结果表明,基于RBF神经网络的混炼胶质量的软测量模型具有很高的测量精度,可以在实际生产中发挥有效作用.     

水流量标准装置设计中的若干问题

1 概述影响流量计量精度的因素除现场计量条件和流量仪表自身的性能等因素以外,在很大程度上取决于流量标准装置。所谓流量标准装置通常是指能够较高精度地复现流量标准值,并能对流量仪表进行检定的工作系统。流量仪表的误差、重复性和压力损失等特性都要由流量     

基于最小二乘曲面拟合的流量计量温度补偿算法

针对时差法超声波式热量表流量计量结果受流体温度影响而存在的非线性误差问题,提出了基于最小二乘曲面拟合的温度补偿算法,通过建立温度和流量之间的非线性映射模型实现温度补偿。在实现温度补偿后,针对超声波式热量表自身计量特性的差异,进一步提出多温度点误差二次修正算法,根据相邻温度点的流量计量误差和可变权值计算当前的流量计量误差,对误差进行二次修正,实现流量计量的全局优化。实验表明,流量计量误差在±2.0%以内,具有较高的工程应用价值。     

税收组合预测仿真研究

研究税收组合准确预测问题,税收受到经济、政策等多种因素作用,单一模型只能反映税收变化的部分信息,预测精度低.为提高税收预测精度,提出一种灰色模型和多元线性回归的税收组合预测模型.首先分别采用灰色模型和多元线性回归对税收进行预测,然后采用拟合误差的方差最小原则确定两种模型的权重系数,最后得到组合模型的税收预测值.采用我国1988 ～2010年税收数据进行仿真,结果表明,相对于单一预测模型,组合预测模型不仅提高了税收的预测精度,而且为全面税收的复杂、动态准确预测提供了依据.     

高峰期网络流量高精准度预测模型研究

针对当前网络流量预测法是通过监测网络流量历史数据进行预测,存在预测精准度低和流量信息参数自适性差的问题,提出基于多元线性回归分析的高峰期网络流量预测模型。通过BP神经网络法,确定网络流量信息权值,采用滑动窗口算法得到流量序列中对应信息数据,构成新的网络流量序列,得到多元线性回归初始模型;引入最小二乘法对流量信息参数进行估算,得到流量信息的样本回归函数,使用可决系数F检验及统计样本回归函数,完成高峰期网络流量预测模型的构建。实验结果表明,使用该模型可降低误差、提高拟合度、增加能量利用率,为高峰期网络流量预测提供了基础保障。     

基于槽式孔板与神经网络的湿气流量计

在研究某湿气流量计样机的基础上,提出了一种应用槽式孔板与神经网络技术实现湿气流量计量的方法.简要介绍了槽式孔板的特点及流量计样机的结构,采用统计分析与相关分析相结合的方法对信号特征量进行筛选,并应用神经网络技术对数据处理、构建二级神经网络系统.此设计实现了流型识别和计量,利用网络集成技术进一步提高网络系统的计量精度和泛化能力.现场测试结果表明,应用该流量计进行湿气流量计量,其气相累积流量计量误差为3%,液相累积流量计量误差为6%,满足了生产计量的精度要求.     

基于LS-SVM的双锥流量计气体流量测量

具体介绍了双锥流量计的基本原理,提出了一种基于LS-SVM的双锥流量计气体流量测量方法。在介绍了双锥流量计的基本结构的基础上,详细阐述双锥流量计流出系数的实验标定方法及可膨胀系数计算公式的确定算法,软测量中辅助变量的选择、数据预处理、测量模型的建立及训练测试等内容。并归纳阐述了支持向量机的基本原理,实现最小二乘支持向量机的过程和算法。最终建立了双锥流量计气体质量流量测量的LS-SVM数学模型。结果表明:采用基于LS-SVM的双锥流量计进行流量计量,可以确保测量结果在工业计量要求范围内具有较高的测量准确度。     

基于图像识别的航空滑油喷嘴流量试验台油位检测系统

考虑到使用静态容积法的航空滑油喷嘴流量试验台采用的磁致伸缩液位传感器在常温下具有较高的温度,但是温度高于常温时,会产生极大温度漂移无法保证试验系统的测量精度,本文将图像识别应用于航空滑油喷嘴流量测量系统中,对从喷嘴排出滑油体积进行自动识别,忽略掉温度变化、传感器精度等对测量精度的影响。通过图像滤波、分割、刻度数字识别、刻度线识别以及油位识别实现对油位的自动测量。通过实验方法与人工读数、磁致伸缩液位传感器读数以及温度补偿后的传感器读数进行对比。结果表明,使用图像识别技术的流量试验台的试验结果与真实值最为接近,能够有效提高检测的精度和效率,降低试验台成本和测试人员的工作量,其试验结果最为可靠。     

基于岭回归的压力传感器高精度测量模型研究

硅压阻式压力传感器测量精度易受环境温度影响,为提高压力传感器测量精度,提出基于岭回归方法的高精度压力测量回归模型,采用新的测量方式从压力元件桥路提取压力传感器温度、压力变化的信息,建立了压力传感器桥路输出、桥路电阻与被测压力三者之间的回归模型,并利用Bootstrap方法对模型参数进行显著性检验,提高模型的稳定性.实验结果显示该方法可大幅度消除温度对压力测量精度的影响,使压力测量精度从±0.6% FS提高到±0.03% FS.     

Statistical prediction of air pollution levels using non-physical models

This paper treats the prediction problem of air pollution levels at a short range by non-physical models. Main results are given as follows: (i) The prediction accuracy of the pollution levels by time series models is compared by evaluating three performance indices, and it is shown that the multiple linear regression model already proposed is better than the auto-regressive model, the Box-Jenkins' model and the persistence model. (ii) The multiple linear regression model is more improved if the model is classified by weather. (iii) The modeling accuracy is discussed for various sample sizes, and an appropriate sample size is determined from the experiment. (iv) The confidence intervals of the predicted means at a fixed time are calculated, and the combinations of the measurement times and the measured factors that improve the prediction accuracy are chosen. (v) A revised GMDH is proposed and the accuracy by this method is more improved than those by the time series models already presented. (vi) The Kalman filtering method is applied to the prediction of pollution levels, and the measured factors that improve the prediction accuracy are chosen.     

MATLAB神经网络工具箱在感潮河段断面平均流速计算中的应用

长江下游感潮河段可通过在线测流系统中ADCP实时指标流速监测值推求断面平均流速。为进一步提高模型精度,本文以南京水文实验站2014年5月~2016年12月9次全潮测量为例,在MATLAB中建立相应的神经网络模型并进行求解。结果表明采用该方法不仅实现手段较为直观、便捷,而且拟合精度较原有的多元线性回归模型更高。     

线性回归和BP神经网络在噪声监测中的应用

噪声监测系统能够自动测量噪声分贝值,并实时处理系统监测到的各种声音环境信息,但是在噪声监测系统的实际应用中,噪声的分贝值受到温度、湿度和大气压力等多个因素影响,与实际值存在误差.为了提高噪声的测量精度,必须使用相关技术进行校正,系统采用了线性回归和BP神经网络技术,研究了预测模型的因素和系数,分析了模型中因素的相关性,获得了噪声监测的自动校正模型.从线性回归和BP神经网络自动校正数据的测试效果看,优化了测量数据的容错性并改进了数据校正的精度,使预测模型的判定系数R2的值有了较大提升.     

三螺杆泵寿命试验台测控系统设计

为了测试结构参数和使用参数对三螺杆泵性能和使用寿命的影响,设计研发了全自动化寿命测试试验台。通过分析三螺杆泵常见故障,选定输出流量和泵内压力作为寿命评价指标,制定模拟工况下的多因素试验方案和寿命试验流程,确定本测试系统实现功能。本系统基于PLC控制器,采用伺服电机驱动可实现螺杆泵转速的精确调节,设置电磁阀来调节系统油压,运用外部加热器控制油温,应用iFix组态软件实现测试系统参数设置及流量传感器和压力传感器数据的实时显示及数据的存储。本试验台测控系统实现了在模拟工况下三螺杆泵性能及寿命的测试,性能稳定,测试数据精确,为三螺杆泵故障分析和寿命试验研究提供了软硬件支撑。     

能量代谢守恒法无创血糖检测算法研究

根据能量代谢守恒法无创血糖检测的基本原理,设计出无创血糖检测探头并推导出血糖检测的数学模型。采用了多元线性回归和主分量分析方法处理数据,得出了计算血糖值的多元线性表达式,获得了对血糖值贡献最大的两个分量。实验结果显示,采用上述算法计算得出的血糖值与血糖真实值之间的相关系数R=0.86,表明了采用主分量分析和多元线性回归求解无创血糖检测模型的方法是可行的。     

基于LabWindows/CVI的便携式热车试验台测控系统设计与开发

根据某热车试验台对气路压力流量参数的控制需求，设计开发了一种便携式测控系统。系统选用NI CDAQ系列产品搭建硬件平台，4槽CDAQ-9185以太网机箱内配置有CDAQ-9203模拟量输入模块、CDAQ-9265模拟量输出模块以及CDAQ-9401 I/O模块，可以满足恶劣测试环境以及可移动远程测控的要求；选用LabWindows/CVI作为软件开发平台，保证了系统对执行效率的要求；采用乒乓操作和多线程技术对数据流进行控制，实现了高速采集数据的实时存储，节约了计算资源，加快了系统响应速度；采用增量式PID控制算法实现对管路流量的自动调节，通过对比例系数、积分时间以及微分时间依次调试，达到了系统对控制精度的要求。试验结果表明，本控制系统运行稳定，响应速度快，能够实时保存并显示气路当前参数，有效控制气路压力流量，满足了试验台的测试控制要求，已正式投入使用。     

超声波时差法在平原渠道流量监测中的应用

针对我国华北平原常态化引调水工程监控对水文监测数据的时效性、准确性越来越高的要求,不断提高自动化监测能力和水平是解决问题的有效途径,因此在华北平原引调水工程水量监测站安装超声波时差法流量监测系统,分析工作流程,开展研发实践应用.在分析测量原理的基础上,运用数理统计法建立时差法流量多元线性回归模型,通过与同步实测流量比测...