速度-高度-神经网络优化算法在水库用水计量中的应用

针对大口径非满圆型管超声波流量计量中存在精度差的问题,基于现有理论算法,提出了一种速度—高度—神经网络优化算法。首先通过多声路超声波流量计测量出圆形管道各层声路上的流速,然后通过液位计测得非满圆形管流态下的液位高度,再采用神经网络算法建立一个三层的BP神经网络,结合测得的流速、高度信息,计算出当前的流量,同时还通过高斯-雅可比数值算法确定了声路的数目及高度。仿真结果表明,该算法提高了大口径非满圆形管工况下用水测量精度。