基于遗传算法的两相流电容层析成像图像重建算法

该文提出了一种新的基于遗传算法的ECT图像重建方法，该方法利用流型数据作为初始值在一定的范围内搜索最优解，能以较高的精度重建两相流体的断层图像，为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的思路。     

基于电阻层析成像技术的两相流速度测量系统研究

介绍了电阻层析成像和相关技术相结合实现对气／液两相流中气相速度的测量。讨论了双敏感电极阵列电阻层析成像系统的优化设计，给出了实验测试结果与分析。     

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.     

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。     

基于电容层析成像技术的两相流可视化测量仪器

针对油水两相流参数测量问题,依据二重积分微元原理建立了油水两相流分布信息的数学模型,采用一种具有抗杂散电容的测量电路和80C32单片机完成了极板间电容的测量和采集系统的控制,组建了一套8电极油水两相流电容层析成像测量系统,系统采用了自适应阈值的图像重建的方法完成了油水两相流的截面图像的重建和油水两相流含水率的计算,其重建精度在1%左右,满足了油水两相流流型识别的要求,为油水两相流参数的可视化测量提供一种新方法.     

气液两相流空隙率测量方法微重力环境应用研究

微重力环境下气液两相流空隙率测量是载人航天器需解决的关键技术之一。通过对当前常重力环境下气液两相流空隙率测量方法的特点和微重力环境对气液两相流空隙率测量的影响分析,提出了满足微重力环境气液两相流空隙率测量方法的基本要求,对当前空隙率测量方法在微重力环境应用的可行性进行了分析,并给出了相应建议。     

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。     

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。     

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。     

两相流流速测量的参数估计法研究

为了解决相关法流速测量分辨率较低、实时性较差的问题，介绍利用极性导向式自适应算法测量两相流流速的参数估计新方法。文中详细论述实现这种算法的硬件电路结构及其工作过程，并给出气水两相流垂直管段与极性相关法进行对比实验的结果。新仪器测量结果的分辨率和实时性优于相关法。     

基于截面含气率的气／液两相流相关速度测量

基于双截面电阻层析成像技术进行气／液两相流的相关速度测试研究,分析了相关速度测量原理,提出了基于截面含气率的相关测速方法。通过插值增加上游、下游双截面含气率的采样数据,利用独立开发的软件系统具有的数据存储与回放功能对基于截面含气率的相关测速方法进行评定实验。实验结果表明：该方法测速精度较高,且稳定可靠。     

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。     

基于模糊阈值分割的ECT图像重建方法

电容层析成像(ECT)技术是近年来发展较快的过程成像技术之一,图像重建算法是其应用的关键。但由于ECT的软场特性,重建的图像往往具有边界模糊效应。提出一种基于模糊阈值的ECT图像重建方法。该方法采用Landweber法进行图像重建,引入模糊阈值法确定重建图像的最佳阈值。采用仿真实验对该方法进行了验证,结果表明:该方法重建图像精度较高,具有较大的实用价值。     

弹状流工况下的气液两相流双参数测量

由于两相流动的复杂性,利用实验测量手段实现两相流的准确测量成为目前研究的热点.在弹状流流型的工况条件下选取了30个实验点,利用新型气液两相流检测装置进行测量实验,结果表明:液相含率测量相对误差在4.3％以内,总流量测量相对误差在1.6％以内,为气液两相流双参数测量研究提供了一种新的思路.     

有限元法在两相流检测中的应用研究

电容层析成像技术（ECT）是两相流参数检测领域中的一门新技术,在工业生产中有着广阔的应用前景.通过建立有限元模型,编写有限元仿真程序,进行有限元的计算,对两相流典型流型的敏感场场域进行建模仿真,得到的电容值可以作为图像重构的样本数据.     

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。     

面向ERT大面积触觉传感的自适应优化成像方法

在动态的非结构化环境中,有效地感知物理接触对于智能机器人安全交互至关重要。为了能够检测各种潜在的物理交互,需要在机器人表面部署大面积触觉传感器。目前,现有的大面积触觉传感器主要是通过传感阵列方式实现的,但是大规模部署传感元件在实际应用中存在巨大挑战。电阻层析成像(Electrical Resistance Tomography, ERT)技术作为一种连续传感方式,有望克服传统触觉传感阵列的一些限制。为此,利用ERT设计了一款新型的大面积触觉传感器。在此基础上,提出了一种基于自适应感兴趣区(Region of Interest, ROI)的图像重构算法,将图像重构限制在交互区域内,以提高传感器的空间分辨率。为了验证提出成像算法的有效性,通过仿真与物理实验对其进行了全面评估。实验验证了该算法可以有效提高触觉传感器在交互区域的空间分辨率,使其具有较高的测量精度。实验结果表明,该传感器的平均定位误差为0.823 cm,能够准确地识别8种不同交互模式,其精度高达98.6%。这一研究工作表明,该传感器为机器人具身触觉传感的实现提供了一个新的解决方案。